2019年07月24日 中国社会科学网-中国社会科学报 孙早 侯玉琳
随着移动互联网和大数据的蓬勃发展，人工智能和实体经济的融合日趋深化，成为推动经济发展的新动能。智能化不仅将重塑经济社会发展格局，深刻改变人们的生产生活方式，更将对劳动力就业产生决定性影响，就业结构将被彻底改变。
更多更广的工作岗位将被替代
在电子信息化时代，大量常规性工作岗位被替代。Autor David的研究将工作任务划分为常规性任务和非常规性任务，其中常规性任务指可被程序化从而实现自动化的体力和部分认知任务。从材料搬运、产品装配到质量检验，从生产控制、过程监测到故障诊断，这类任务具有明确的规则和流程，可被编程化进而实现自动化。一条全自动化设备生产线可以完成冲压工、焊接工、装配工和质检员的任务，制造执行系统（MES系统）更是能够实现对订单管理、生产排程、产品检测和过程优化等任务的全程信息化掌控。依靠技术进步，先进机器设备能够完成越来越多的常规性任务，并且在生产效率方面拥有相对优势，留给人们的常规性工作岗位便越来越少。
在智能化时代，部分非常规性工作岗位也开始变得常规化，可被替代的工作范围不断扩大。在大数据、传感技术和脑科学的支持下，人工智能具有超强的深度学习能力，更多认知甚至创造性任务也在逐渐被机器实现。一方面，智能化渗透的行业更加广泛，从制造业向教育、医疗和金融等行业延伸，可被取代的工作岗位也扩展至三大产业的各个领域。另一方面，智能机器的功能愈发强大，医用机器人不仅可以护理病人、诊断疾病，甚至可以进行精确的心脏手术。随着人工智能技术的不断发展，医生、司机和教育顾问等以往需要专业技术能力和问题解决能力的非常规性工作岗位，也面临被替代的风险。
与此同时，为在新一轮国际分工中掌握主动权，以智能技术推动产业转型升级，中央政府和各级地方政府陆续出台了一系列相关产业政策，积极鼓励企业进行技术改造，客观上也加速了机器设备对流程化工作的替代。当智能生产、智能产品和智能服务逐渐迈向成熟，更多更广的工作岗位将不可避免地被取代甚至消失。
帮助人类追求更美好的生活
虽然人工智能技术突飞猛进，但是仍存在众多技术应用瓶颈，我国工业和服务业实现智能化是一个长远的目标。目前，人工智能技术只达到“弱人类级别”，可执行的工作任务有限，仍不能实现三种非常规性任务：强调非结构化环境适应性和眼手脚互动的非常规手工任务，重视沟通管理能力、专业技术能力和创造力的非常规抽象任务，以及需要人类进化而来的直觉和常识，只能靠默契理解来完成的任务。最简单的例子是，启动机械臂所需的电源插孔是二极还是三极，人眼瞬间便可识别；海尔COSMOPlat平台实现了用户定制、模块化生产和智慧物流的互联，但产品的个性化定制过程仍需要用户和设计师的创意和沟通决策；早教机器人可以对孩子进行智力启蒙，却难以做到幼儿教师对孩子的心理安抚和道德培养。
我国工业智能化尚处于起步阶段，智能制造工程只局限于小范围的行业应用试点。尽管人工智能的应用不断取得突破性进展，从语音识别代表的感知智能向语言翻译代表的认知智能过渡，但脱离实验室进入现实应用场景，面临巨大的技术和财力挑战。目前，我国拥有较完整的智能化制造系统的企业主要是大型互联网企业和知识、技术密集型制造企业，数字化车间和智能工厂的建设仍为试点项目，能够实现设计、生产、管理、物流和服务高度协同一体化的企业屈指可数。在“机器换人”最集中的长三角和珠三角地区，工业机器人和自动化生产线执行的也多为重体力、高重复和高精度的常规性任务，管理和销售仍是相对用工需求最大的职业。
人类对科技的不断探索，终极目的不是要机器取代人类，而是帮助人类追求更美好的生活。在基础研发层面，人工智能要达到可以复制人类的思维过程和能力，将依赖众多学科尖端技术的集成，技术壁垒和开发成本极高。在应用层面，人工智能的商业化实践是企业成本收益最大化决策下的行为，企业采用智能系统最终是为了降低风险增加盈利，个人使用智能产品也是为了让生活更加便利。目前人工智能的应用主要集中于供应链管理、产品营销和智能家居等领域，未来智能化也将按照人类的意愿，取代人类不愿从事或不擅长的工作。
增加知识型和技能型工作岗位
一方面，智能化将通过创造大量新工作岗位，增加知识型和技能型劳动力就业。第一，任务的自动化和智能化过程本身就会产生众多知识密集型工作。为了让机器实现自我异常诊断和故障处理，熟悉算法建模、编程技术和传感技术，并了解机器运行的所有状态参数的设计团队必不可少。第二，智能化会催生一大批新兴行业，带动更多劳动力就业。无论是云计算和3D打印行业，还是微信营销等自媒体行业，不断涌现的新工作或者需要很高的专业技术，或者需要较强的创造力，都会带动知识型劳动力就业。第三，智能化的本质是“人机协同”，与智能化发展伴随的是对与先进技术互补的劳动力的需求的增加，自动化设备和智能系统的大量使用，将提高对操纵设备、管理和优化生产过程的技能型劳动力的就业需求。
另一方面，智能化会大幅提高生产率，增加所有行业的劳动力就业。智能化可实现对供应链的全面实时监控，甚至实现“零停机”“零次品”和“零库存”，将极大地提高生产效率和服务时效性。智能化带来的生产率—就业效应分为两种。一是价格—生产率效应：实现智能化的行业生产效率提高、成本降低，扩大生产会增加对劳动力的需求。二是规模—生产率效应：已智能化行业规模的扩大会带动同一产业链上相关行业的发展；已智能化行业提供的商品和服务的价格降低，人们拥有更高的实际收入，将提高对各种产品和服务的需求，从而带动所有行业的发展，最终增加所有行业对劳动力的需求。此外，工业智能化将致力于自动化的深化，即在已经实现自动化的任务中采用更先进的设备替换现有机器。例如，用柔性制造系统替换数控机床，进一步提高产能效率和产品质量。偏向于自动化深化的智能技术不会额外替代劳动力，单纯地提高了对劳动力的需求。
加快提升人力资本水平
劳动力从制造业向服务业转移的步伐加快，高端服务业拉动就业已初现端倪。从2012年到2018年底，我国第二产业减少了约1850万就业人员，而服务业就业占比持续上升，到2020年预计将超过50%。大型制造企业开始建设智能工厂，美的集团仅在空调生产领域已减少约2万名工人，但“零库存”生产模式的采用加速了物流行业扩张，大大增加了对驾驶员和配送员等劳动力的就业吸纳。与此同时，大数据、云计算和物联网驱动高端服务业快速发展，知识、技术密集型服务行业创造了大批新工作岗位。信息、软件和计算机服务业在扩大自身规模、提高劳动力需求的同时，更促进了互联网金融、电子商务、新媒体和智慧物流等领域的新增就业。仍以美的为例，其下属的安得智联（原安得物流）实现了对整个物流供应链的信息化掌控，无人仓和100%物流追踪背后是几千个数据、技术和信息管理就业岗位的诞生。目前我国高端服务业刚刚起步，市场发展潜力巨大，发展势头强劲，必将成为带动劳动力就业的新引擎。
产业智能化转型带来就业新机遇，提升劳动力人力资本水平则是把握机遇的关键所在。面对人工智能发展和产业变革掀起的新工作浪潮，劳动力自身素质和新岗位技能要求之间不匹配的问题愈发凸显。为此，在个人层面，劳动力应树立终身学习的意识，不断提高自己的专业技能和职业素养，与技术进步和产业升级保持同步。当前移动在线学习模式日趋成熟，各类技术教育和培训课程体系逐渐完善，劳动者应积极主动参与培训提升自身素质，以满足新工作岗位对人力资本水平的更高要求。在国家层面，政府应紧密衔接科技前瞻性研究和产业发展需求，深化高等教育改革，调整学科结构和专业设置，培育人工智能及相关领域的研究型人才，同时大力发展职业教育，鼓励校企合作开展技能培训，培育各行业应用型人才。加快建设多层次人才队伍，提升劳动力整体人力资本水平，以人力资源强国助力中国在新一轮科技革命中赢得战略先机。
（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）