機器換人引發就業挑戰，勞動力市場前路何在？

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作為新一輪產業變革的核心驅動力，人工智能將深刻改變人類生產生活方式，推動社會生產力的整體躍升。同時，人工智能的廣泛應用給就業市場帶來的影響也引發了社會高度關注和擔憂。

當前，人工智能在全球範圍內的加速發展引發各國高度關注，無論是簡單的機械動作還是複雜的感知任務，人工智能所展現出的實力都可圈可點。並且，隨着機器學習、大數據以及計算能力的發展，人工智能系統在處理任務時的效率及精準度也將得到提升。

由此引發的擔憂不無道理——人工智能的突破意味着各種工作崗位岌岌可危，技術性失業的威脅迫在眉睫。是言過其實還是確然如此？當“機器換人”衝擊勞動力市場，最大的威脅又是什麼？

當前，人工智能已成為未來科技革命和產業變革的新引擎，並帶動和促進着傳統產業的轉型升級。人工智能應用範圍甚廣，從工業農業到金融教育，從數字政府到智慧交通，再到司法醫療和零售服務，人工智能對於就業的影響已經表現得越來越明顯。

而從技術的角度來看，受益於計算機能力的發展，數據的可用性日益增加，機器學習和其他算法的開發和改進，人工智能等關鍵技術的未來進展幾乎是絕對的。“機器換人”不僅是“進行時”，更是“將來時”。而這直接衝擊着勞動力市場，帶來了新一波的就業焦慮。

事實上，自第一次工業革命以來，從機械織布機到內燃機，再到第一台計算機，新技術出現總是引起人們對於被機器取代的恐慌。在1820年至1913年的兩次工業革命期間，僱傭於農業部門的美國勞動力份額從70%下降到27.5%，目前不到2%。

許多發展中國家也經歷着類似的變化，甚至更快的結構轉型。根據國際勞工組織的數據，中國的農業就業比例從1970年的80.8%下降到2015年的28.3%。

面對第四次工業革命中人工智能技術的興起，美國有關研究機構2016年12月發佈報告稱，未來10到20年內，因人工智能技術而被替代的就業崗位數量將由目前的9%上升到47%。

麥肯錫全球研究院的報告則顯示，預計到2055年，自動化和人工智能將取代全球49%的有薪工作，其中印度和中國受到的影響可能會最大。麥肯錫全球研究院預測中國具備自動化潛力的工作內容達到51%，這將對相當於3.94億全職人力工時產生衝擊。

從人工智能代替就業的具體內容來看，不僅絕大部分的標準化、程序化勞動可以通過機器人完成，在人工智能技術領域甚至連非標準化勞動都將受到衝擊。

正如馬克思所指出的，“勞動資料作為機器出現，就立刻成了工人本身的競爭者”。牛津大學教授CarlBenediktFrey和MichaelA.Osborne就曾在兩人合寫的文章中預測，未來二十年，約47%的美國就業人員對自動化技術的“抵抗力”偏弱。

也就是説，白領階層同樣會受到與藍領階層相似的衝擊。在會計、金融、教育、醫療等各行業，大量崗位將會隨着人工智能技術的發展改變其工作模式，由人類負責對技能性、創造性、靈活性要求比較高的部分，機器人則利用其在速度、準確性、持續性等方面的優勢來負責重複性的工作。

儘管白領階層受到衝擊並不等同於完全代替，但人工智能的加入勢必會減少更多的就業機會，以至於勞動力市場對自動化技術“抵抗力”偏弱。

與此同時，面對人工智能的勃興，在高端研發等少數前沿創新領域，仍然延續對高技能勞動力的就業選擇偏好。這就導致在高技能與中低技能勞動力就業中出現明顯極化趨勢：對高技能勞動力的就業需求顯著提升；加劇了通用生產領域中低技能勞動力的去技能化趨勢。

根據MIT的研究，研究人員利用美國從1990年-2007年勞動力的市場數據分析了機器人或者自動化設備的使用對就業和工作的影響。結果發現，在美國勞動力市場上機器人使用佔全部勞動力的比例，每提高1%就會導致就業的崗位減少1.8%-3.4%。不僅如此，還讓工人的工資平均下降2.5%—5%。技術性失業的威脅迫在眉睫。

當然，對於自動化的恐慌在人類歷史上也並非第一次。自從現代經濟增長開始，人們就週期性地遭受被機器取代的強烈恐慌。幾百年來，這種擔憂最後總被證明是虛驚一場——儘管多年來技術進步源源不斷，但總會產生新的人類工作需求，足以避免出現大量永久失業的人羣。

比如，過去會有專門的法律工作者從事法律文件的檢索工作。但自從引進能夠分析檢索海量法律文件的軟件之後，時間成本大幅下降而需求量大增，因此法律工作者的就業情況不降反升（2000至2013年，該職位的就業人數每年增加1.1%）。

再比如，ATM機的出現曾造成銀行職員的大量下崗——1988至2004年，美國每家銀行的分支機構的職員數量平均從20人降至13人。但運營每家分支機構的成本降低，這反而讓銀行有足夠的資金去開設更多的分支機構以滿足顧客需求。因此，美國城市裏的銀行分支機構數量在1988至2004年期間上升了43%，銀行職員的總體數量也隨之增加。

過去的歷史表明，技術創新提高了工人的生產力，創造了新的產品和市場，進一步在經濟中創造了新的就業機會。那麼，對於人工智能而言，歷史的規律可能還會重演。從長遠發展來看，人工智能正通過降低成本，帶動產業規模擴張和結構升級來創造更多就業。

德勤公司就曾通過分析英國1871年以來技術進步與就業的關係，發現技術進步是“創造就業的機器”。因為技術進步通過降低生產成本和價格，增加了消費者對商品的需求，從而社會總需求擴張，帶動產業規模擴張和結構升級，創造更多就業崗位。

從人工智能開闢的新就業空間來看，人工智能改變經濟的第一個模式就是通過新的技術創造新的產品，實現新的功能，帶動市場新的消費需求，從而直接創造一批新興產業，並帶動智能產業的線性增長。

中國電子學會研究認為，每生產一台機器人至少可以帶動4類勞動崗位，比如機器人的研發、生產、配套服務以及品質管理、銷售等崗位。

當前，人工智能發展以大數據驅動為主流模式，在傳統行業智能化升級過程中，伴隨着大量智能化項目的落地應用，不僅需要大量數據科學家、算法工程師等崗位，而且由於數據處理環節仍需要大量人工操作，因此對數據清洗、數據標定、數據整合等普通數據處理人員的需求也將大幅度增加。

並且，人工智能還將帶動智能化產業鏈就業崗位線性增長。人工智能所引領的智能化大發展，也必將帶動各相關產業鏈發展，打開上下游就業市場。

此外，隨着物質產品的豐富和人民生活質量的提升，人們對高質量服務和精神消費產品的需求將不斷擴大，對高端個性化服務的需求逐漸上升，將會創造大量新的服務業就業。麥肯錫認為，到2030年，高水平教育和醫療的發展會在全球創造5000萬-8000萬的新增工作需求。

從崗位技能看，簡單的重複性勞動將更多地被替代，高質量技能型崗位被大量創造。這同時也意味着，儘管人工智能正在帶動產業規模擴張和結構升級來創造更多就業，但短期內，在中低技能勞動力就業市場背景下，人工智能帶來的就業衝擊依然形勢嚴峻。

人工智能的發展帶來的不僅是一個或某幾個行業的變化，而是整個經濟社會生產方式、消費模式等的深刻變革，並進一步對就業產生巨大影響。

當然，基於人工智能技術發展的多層次性和階段性，人工智能對就業的替代也將是一個逐步推進的過程，而解決與協調人工智能對就業的短期與長期衝擊，則是當前和未來應對“機器換人”的關鍵。

首先，應積極應對人工智能新技術應用對就業帶來的中短期或局部挑戰，需要制定針對性措施，緩衝人工智能對就業的負面影響。比如，把握人工智能帶來的新一輪產業發展機遇，壯大人工智能新興產業，藉助人工智能技術在相關領域創造新的就業崗位，充分發揮人工智能對就業的積極帶動作用。

如何應對人工智能的社會問題，需要的是市場的創造性。只有合適的激勵機制，合適的人才，才能對沖人工智能帶來就業市場的巨大沖擊。中國改革開放以來，第一重要的，就是使得千千萬萬的企業家湧現了出來。在千千萬萬的企業家推動了經濟增長的基礎上，才推動了政府修路、建橋，然後進一步幫助了企業的發展。

其次，要高度重視新技術可能對傳統崗位帶來的替代風險，重點關注中端崗位從業人員的轉崗再就業問題。實際上，人工智能究竟消滅多少、創造多少、造出什麼新工作，不是完全由技術決定的，制度也有決定性的作用。在技術快速變化的環境中，究竟有多大能力、能否靈活地幫助個人和企業創造性地開創出新的工作機會，這都是由制度決定的。

比如，失去工作的人，他的能力能否轉換？如何幫助他們轉換能力？這些也是制度需要考慮的問題。政府要足夠支持建立非政府組織，為丟掉工作的人提供訓練，幫助他們適應工作要求的變化。

最後，工作崗位是一回事，它們創造的收入又是另一回事。從人工智能對勞動力市場的長期衝擊來看，需要密切關注人工智能對不同羣體收入差距的影響，重點解決好中等收入羣體就業與收入下降問題。

進入21世紀以來，一些發達國家勞動力市場呈現出新的極化現象：標準化、程序化程度較低的高收入和低收入職業，其就業佔比都在持續增加；而標準化、程序化程度較高的中等收入職業，其就業佔比反而趨於下降。這是一種與以往技術進步顯著不同的就業收入效應，使中等收入羣體面臨着比低收入羣體更尷尬的就業處境。

對於這種情況，如果收入分配政策的重點仍停留在過去對高收入和低收入兩個羣體的關注上，不能及時對中等收入羣體給予有效重視，會極易形成人工智能條件下新的低收入羣體及分配不均，即中等收入羣體因技術進步呈現出收入停滯甚至下降的特徵。

當前，人工智能的廣泛應用對就業市場帶來的影響引發了社會高度關注和擔憂。在應對人工智能的途徑上，不僅需要重新面對勞資關係進行治理，更應該從過去“強者愈強”的工業化技術邏輯中走出來，以更開闊的視野、更多維的方法、更有效的策略提前做好充分準備來回應挑戰。