“世界百年未有之大變局”已然拉開帷幕，除了經濟、社會等動因外，科技無疑是這一時代“變局”的重要力量。由大資料驅動的智慧產品成為第四次工業革命的一個顯著標志。
正如《機器會奪走你的工作嗎》一書的作者卡梅倫指出的那樣：“數字革命的影響已經讓我們處在巨大的顛覆浪潮中。而處在這場變革的浪尖的，則是人工智慧的迅速進步。”“機器人和人工智慧將會滲透到我們日常生活的方方面面，並在健康照顧、交通物流、客服以及房屋維修等行業中被廣泛應用。”
總之，以人工智慧為代表的新科技發展無論在速度、廣度和深度上都遠遠超過了以往的技術變革。
這不單是一個技術創新的問題，也不僅僅是經濟發展的問題，更是一個社會問題
技術進步與更新迭代始終在持續，“機器智慧革命的影響不會受限於地理限制，也不會止步於某一產業。”其最為明顯的影響就是可能將掀起“一系列全新的結構性失業浪潮”，因為“機器智慧所波及的影響可能會深入勞動力市場的每個因素。”這不單是一個技術創新的問題，也不僅僅是經濟發展的問題，更是一個社會問題。
《機器會奪走你的工作嗎》，(美) 奈傑爾·卡梅倫著，魏倩、王麗陶譯，中國工人出版社出版
機器智慧已然替代了部分工作，甚至隨著其技術的迭代更新，在未來職場卡位戰中機器智慧將愈發緊迫，那麼我們該如何應對？卡梅倫提醒我們要“謹慎對待，未雨綢繆”。
面對“未來勞動危機”，要進行“具有共識基礎上的謹慎規劃，無論是從個體、組織層面，還是在各國政府層面。”政府特別是政府領導人要善於將“人-機”議題公共化，讓更多的人認識和參與討論，從而實現公共動員。
當然，政府更應該從其自身角色定位出發，將議題政策化，從基本收入政策、納稅與再分配政策、教育與培訓政策等著手來積極應對挑戰。作為無可避免的社會個體，更要積極地進行“自我準備”，努力提升適應智慧時代勞動力市場需求的職業競爭力。
該書主題內容和時代意義卻發人深省
閱畢該著，雖然體量不大，但主題內容和時代意義卻發人深省。筆者也有幾點粗淺的體會：
首先，辯證認識人工智慧。人工智慧以其智慧、高效、快速等多重優勢被廣泛運用於社會各個領域，未來職場也將重新洗牌，但這並不意味著人工智慧一定稱王。我們既不要盲目於過度的焦慮和排斥，又要具備一定的警醒和敬畏，努力讓自身告別傳統學習、工作的舒適區。
其次，客觀認識“工作替代”。很多人工智慧專家都提醒我們機器智慧給我們帶來的巨大沖擊，尤其是對工作和就業的影響。實際上從工作自身演變規律來看，傳統工作式微，但新型工作也會出現，工作總量也會發生變化。
其中，重點需要思考和把握的是新舊工作之間繼替的週期差。再者，工作的本質也在發生異變。那些需要情感投入、顯示同理心、富有啟發、展現美等工作將是我們的“自留地”。
此外，人工智慧對工作的替代實際上還比較微妙，工作和技能是兩個不完全等同的概念認知。所以，是否具備一個或若干技能“殺手鐧”，甚至比工作更重要。
再次，順應形勢，塑造前瞻性治理。卡梅倫在《機器會奪走你的工作嗎》一書中提醒政府既要順應形勢，大力支援人工智慧行業的發展，甚至要努力搶佔先機，但是又要對人工智慧發展起來後帶來的若干社會問題有預判，實施一種前瞻性治理。
對於政府而言，要將機器智慧興起後可能造成的影響納入政策考量範疇，在就業、社保、稅收和再分配等政策議題中予以關照和重視，做到未雨綢繆。
對於研發部門和企業而言，實施創新驅動發展戰略，推進以人工智慧為代表的科技創新、全面創新時，研發部門和企業要秉持一種負責任的研究和創新，要對社會發展、公共利益和人類共同體命運負責。
第四，改革教育，培育數字公民。對於在數字紀元時代成長起來的新一代人即“數字原住民”而言，具備基本的數字技能這一要求已經不是問題，真正遭遇挑戰的是成年之後才進入數字紀元時代的“數字移民”，如果不積極嘗試新工具、新技術就會逐漸被時代所拋棄。
如何彌合數字公民之間的代際差距，教育培訓是一個重要“黏合劑”。積極擁抱人工智慧時代，對於當前的教育變革提出了更高的要求。我們的教育培訓理念、方式方法、內容要求等應當緊扣數字紀元時代的要求，只有具備良好的數字素養或者人工智慧基本知識乃至高階知識的學生才會具備更高的就業競爭力。
最後，與人工智慧共舞，擁抱人機共生互構型時代。人們在廣泛使用人工智慧，透過每一次的搜尋或解答，在其數字留痕中進行資訊傳導，人工智慧也就在這過程中不斷最佳化和完善。人類也在不斷使用人工智慧的同時，不斷提升自身的學習敏銳度，努力實現數字轉型，培育數字智慧，漸而適應數字時代的環境要求，這也就是人工智慧對人本身的塑造。
總之，我們無法預知“人-機”關係如何演變，但是“人-機”協同則是在不遠的將來必然發生的趨勢，未來的工作模式將是“人-機”更加緊密地協同。正所謂，人機各擅其長，各美其能，美美與共。
（作者為福建農林大學公共管理學院副教授、中國管理現代化研究會廉政建設與治理研究專業委員會理事）
原標題為《人工智慧會在職場“卡位戰”中獲勝嗎》
來源：北京日報客戶端|作者 陳建平
編輯：袁昕
流程編輯：吳越