其他
张元钊｜人工智能发展的多重就业效应
张元钊，福建社会科学院习近平经济思想研究所副研究员，福建师范大学经济学院博士研究生。
摘 要
作为引领未来发展的关键技术，人工智能的快速发展引起生产方式变革，重构生产、分配、交换、消费各环节。人工智能技术正加速向所有产业、企业、组织渗透和融合，并通过替代效应、创造效应、去技能化以及创新溢出等机制对就业产生影响。同时，人工智能发展给劳动力就业造成巨大冲击，导致部分就业岗位消失并影响中小企业就业，进而引发就业极化、收入差距扩大等问题。从长期来看，以ChatGPT等生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术的发展并不会带来大规模失业，而将改变未来工作与就业模式，带来众多新兴岗位并重塑就业技能，平台化、人机协作将成为未来就业的主要特征。由此看来，人工智能发展的积极作用应得到充分发挥，努力降低其可能带来的负面就业影响，推动人工智能与高质量就业协同发展。
引言及文献回顾
学术界关于人工智能对就业综合效应的研究存在诸多争论。一方面，人工智能技术进步与其他新科技一样会通过自动化机器的应用提高劳动生产率，加速机器人、自动化设备的更新迭代，降低企业生产单位劳动产品所需劳动投入，也同时降低企业对劳动力的需求，导致部分劳动就业岗位直接消失。另一方面，人工智能技术进步通过引导生产方式的变革和促进新产业的产生等途径影响就业和劳动力市场，助力创造众多新岗位和新职业，增加对劳动力的需求。那么，人工智能对就业的影响究竟是“替代效应”大还是“创造效应”大？目前学术界主要有两种观点。第一种观点认为，人工智能应用虽然对劳动力的使用有一定替代作用，但从长远来看，人工智能颠覆式创新带来的新商业模式和就业场景，会创造更多新的工作岗位。人工智能技术发展带来的就业创造效应将持续增加，带来新商业模式和新就业渠道，整体上对就业市场发展起促进作用，进而对劳动力就业产生有利影响。第二种观点认为，人工智能技术发展的就业替代效应较大。随着自动化的推进，一些技术含量低且重复度高的工作会被不断替代，导致就业岗位持续减少。Frey和Osborne等人对美国的702项职业进行分析发现有47%的职业面临被人工智能替代的风险，其中，交通运输、物流、办公室、行政等属于各类岗位中最容易被人工智能取代的。也有学者持技术中立观点，认为人工智能发展的“替代效应”和“创造效应”基本平衡，在对劳动力进行替代的同时也会创造更多新的就业岗位，在双重效应作用下，对整体就业并没有显著影响。
关于人工智能的劳动力就业结构、就业分布以及收入分配效应，有学者认为，人工智能对不同教育水平和技能水平劳动力的影响存在显著差别，对教育水平和技能水平较低的劳动力产生替代的可能性更大，其原因在于技术进步对常规性任务的替代概率更大，而普通劳动者往往集中分布在这些任务区间。宋旭光和左马华青的研究发现，工业机器人应用对生产人员占比高以及高中学历占比低企业的冲击更为明显，对劳动力就业结构变动的冲击也更为显著。这也说明，高学历、高技能劳动力群体被机器人所替代的概率较小。同时，在人工智能技术进步的冲击下，劳动力就业结构也可能呈现出高收入、高技能岗位与低收入、低技能岗位比重同步上升的 “两极化趋势”。王林辉等人的研究表明，人工智能技术的职业替代具有劳动选择偏好，年龄越大与受教育年限越短的劳动者被替代的风险越高。并且，智能化对不同技能群体的影响程度会随受教育程度呈现“倒U形”特征。整体来看，人工智能发展会对不同技能水平的工作者进行筛选，减少企业对低学历、低技能劳动力的需求，而显著增加对高学历、高技能人才的需求。其次，人工智能发展对劳动力就业分布也同样产生显著影响。陈媛媛等的研究表明，人工智能会影响区域内部劳动力市场的均衡，工业机器人的应用会显著降低地区外来低技能劳动力的迁入率，增加高技能外来劳动力的迁入。但在区域劳动力市场内部，工业机器人应用对总就业率没有显著影响。与此同时，人工智能技术应用还会通过技术扩散效应，加速传统产业升级，不断优化产业结构和就业结构，提高生产力水平和全社会整体收入。 与以往研究相比，本文全面梳理了人工智能替代效应、创造效应、去技能化以及创新溢出等机制对就业的综合影响，并探讨了以ChatGPT为代表的最新技术发展对未来工作与就业模式的重塑。本研究认为，人工智能发展对就业影响的大小与好坏取决于如何利用好这类技术，同时人工智能发展的就业效应还将受到法律环境、培训环境等的影响。因此，本研究可为个人、企业组织、政府部门迎接人工智能时代的就业提供借鉴和参考。
人工智能发展影响就业的理论机理
（三）去技能化 人工智能发展带来的自动化技术与机器运用，使得当前各行各业的工作流程、工作管理以及工作技能都有了大幅提高，深度学习、自然语言处理、机器视觉等人工智能技术的不断发展和创新使得机器替代了一些传统的人类技能。比如，人工智能可以处理海量的数据，从中提取出有用的信息和规律并进行分析，再以自主学习、优化和改进算法，来完成一些语音识别、自然语言处理、图像识别等以前需要人类才能完成的任务。ChatGPT等自然语言处理技术的发展，使得机器可以自主分析和理解人类的语言表达，完成翻译、问答等任务，从而替代部分人类传统的语言交流技能；机器视觉技术的发展使得机器可以自主识别物体、人物和场景，进行图像和视频的处理和编辑等，从而取代人类传统的视觉感知和判断能力。这些都可能导致工人思考问题能力下降，最终导致就业“去技能化”。
（四）创新溢出 创新溢出是指，人工智能技术创新带来的效率提升将推动上下游产业链以及相关产业规模持续扩大，从而带来更多的就业岗位，以弥补单位产出就业岗位的减少。当人工智能技术创新应用于生产相关领域，技术将随产业链供应链向外扩散，促进经济整体发展与扩大社会分工，增加就业机会。同时，人工智能技术创新带来的新产品及商业模式创新将会创造新的消费需求，提供更具个性化及更高质量的创新性产品和服务，间接提升消费能力和消费水平，扩大消费需求。反过来，消费者偏好也会带动企业推陈出新，创造更多的新产品和服务来维持企业竞争力，进而创造更多就业需求，形成良性循环。而随着生产效率的提升以及人工智能场景的不断开发、应用，企业生产模式和商业模式的创新也将带来大量新的就业，促进与人工智能相关的新兴产业发展，如无人驾驶、智慧医疗、智慧城市建设、图像识别等。更重要的是，人工智能技术创新可以替代劳动者胜任部分难度大的岗位，提高这些行业的就业需求总量并改变当前就业结构。而且，人工智能技术创新在促进经济增长和增加居民收入方面成效明显，居民财富的增加也能为企业与创业者提供投资所需的资金，引发整体经济的有效需求上升，衍生企业对劳动力需求的相对增长，增加社会整体的就业量。
人工智能发展对就业的冲击与影响
（一）低技能、重复性高的职业可能消失 全球知名咨询公司麦肯锡曾预计，到2030年，就业岗位将会发生大的变革，许多岗位将进入历史而彻底消失，全世界将有多达8亿的工作岗位要被机器人代替。从职业的技术含量和劳动者素质来看，收入水平低、技术含量低的岗位在未来是最容易被人工智能技术取代的。与之相反，数据分析师与科学家、人工智能与机器学习专家、大数据专家、数字营销与战略专家、数字转型专家、信息安全分析师、物联网专家、机器工程师等高技能、高学历岗位的需求将大大增加。实际上，人工智能能够取代的，多数是重复性体力劳动和程序化的智力劳动。但随着ChatGPT等生成式人工智能的发展，部分处于中高技能的数据分析师、程序员等“脑力劳动”从业者的工作也变得岌岌可危。 （二）中小企业就业受到严重冲击 人工智能技术的广泛应用将导致产业结构发生变化，一些传统行业和岗位可能会逐渐消失或缩小，从而给中小企业带来巨大冲击和挑战。ChatGPT等新一代人工智能发展使得一些复杂的任务变得更加容易，导致技术门槛降低，部分中小企业可能由此失去核心竞争力。一方面，人工智能技术的引入需要企业付出高昂的成本，包括购买相关硬件和软件设备、进行人员培训等，而中小企业往往没有足够的资金和技术资源进行投入，无法承受投入高昂的技术和人才开销成本，从而导致这部分企业衰退，失业人口随之增加。另一方面，人工智能技术应用也需要企业进行大规模数据采集和分析，而更多的数据意味着更好的人工智能，意味着企业需要开发出更多、更好的服务和产品，这对于中小企业来说难以负担。此外，新技术的引进也会加大企业差距，大企业在教育、培训与新技能培养方面可以大量投入从而在竞争中处于优势，而中小企业在这方面就处于劣势。 （三）加速“就业极化”与收入差距扩大 当前，全球范围内不同国家的发展存在不平衡，人工智能技术的应用效果也不一致。随着人工智能技术的广泛应用，与人工智能相关产业需要大量高教育水平和高技能专业人才，社会对这类高学历、高技能群体的需求也随之不断增加，这部分群体的收入也得以提高。同时，低技能劳动者多从事非常规简单劳动，人工智能技术的应用对这部分零门槛、不需要学历技术的就业替代作用及影响反而有限，导致部分中等技能从业者沦为低技能劳动者，从而导致“就业极化”现象出现，即高技能和低技能劳动者的就业呈上升趋势，而中等技能劳动者的就业比例明显下降。由于高技能行业往往收入较高且较为稳定，而低技能行业一般收入较低且不稳定，因此这种极化现象的发生也意味着收入差距的扩大。并且，ChatGPT等新一代人工智能技术的发展也会在社会信息层面形成不公平现象，导致技术拥有者和技术缺乏者之间的差距扩大。
人工智能技术的发展也会提高资本有机构成，而资本有机构成的变化在劳动者群体内部可能会转化为不同群体之间收入差距的扩大。从实际情况来看，人才或者劳动技能的培训需要一定的反应时间，无法适应人工智能技术快速发展所需的人才需求，短期内可能产生高学历、高技能人才短缺。人工智能的发展会创造出一些新的就业机会，但这些工作岗位通常需要较高的技能水平，这就可能导致劳动市场上高技能工作者的就业机会更多。在就业市场两极化发展趋势下，高学历、高技能群体的收入进一步增加，而处于中层收入或者低收入岗位的劳动者供大于求，其工资增长缓慢甚至可能下降，劳动者内部收入差距由此扩大。此外，由于新一代人工智能技术的应用需要大量的投入和资金支持，一些头部企业将会获得更多的市场份额和利润，而中小企业和个人则可能无法与之竞争，从而导致就业分化和收入差距扩大。 （四）劳动收入份额下降 共同富裕的实现离不开收入分配结构的优化。当前，资本在全球范围内回报上涨的趋势，但不论在发达国家还是发展中国家，劳动的收入份额均存在下降趋势。人工智能发展虽然使远距离与跨国工作更加容易，增加了劳动市场弹性，但造成了低薪现象，更多的收入和财富向资本和技术所有者积聚，加剧了全球范围内的收入不平等。人工智能在替代了一些重复性、低技能工作，使得这部分工作的就业机会减少，造成“行业内卷”，行业工资下降。因此，人工智能应用在带来企业生产效率提升的同时，也可能会继续提高资本、技术要素的回报率，扩大劳动生产要素与资本生产要素回报差距。虽然全球范围内劳动者的工资报酬不断提升，但其增长幅度和增长速度远不如资本。随着资本的不断深化，人工智能技术的发展应用会进一步降低劳动报酬在国民收入（初次分配）中的比重。有研究表明，自动化技术进步会显著降低劳动力的收入份额，且对重工业部门劳动力的影响最为严重。
人工智能发展与未来就业重塑
人工智能发展将创造出很多新的职业和工作岗位，人工智能技术的广泛应用也会带来许多新商业模式和新产品，从而形成全新的产业和业务部门。一部分新工作岗位集中在人工智能产业的周围，包括机器人工程技术人员、人机交互设计师、自然语言处理（NLP）专家、数字化解决方案设计师、数据库运行管理员、信息系统适配验证师、数字孪生应用技术员、碳汇计量评估师等。另外一部分工作岗位的产生将集中在人类擅长而机器不擅长的领域，例如，人类在创新、复杂社会互动以及对不规则对象的感知方面仍具优势，而且人工智能难以产生意识。再比如，ChatGPT虽然可以用来开发聊天机器人，编写和调试计算机程序，进行文学、媒体相关领域的创作等，但在处理实时任务、理解复杂语义和上下文等方面仍然存在挑战，有时候会生成一些似是而非、毫无意义的答案，在与人交流互动过程中也无法感知情绪。未来人类将会从程序化、烦琐的劳动中解放出来，更多地从事技术研发、心理咨询等创新性、情感类的工作以及警察、法官等需要发挥人类责任心的工作。此外，随着ChatGPT等生成式人工智能的继续发展，人工智能相关产业或行业发展将呈现出以“人工智能+X”（针对特定产业或行业）的形式为主的趋势，继而产生一些跨学科、智能化、高效化的新行业、新就业岗位。 （二）传统就业模式转向平台就业模式 新一代人工智能技术的发展使得数据的存储、计算、分享成本降低，使得远距离工作交流与沟通更加便捷。人工智能时代企业组织的平台化打破了传统稳定的捆绑式雇佣关系，劳动者的工作时间、工作地点、工作内容、雇佣期限等更加弹性化。而且，人工智能技术通过产业数字化改造，改变了传统行业的就业形态，企业平台化发展趋势明显。这类平台企业只雇佣极少数的工人，依靠技术平台聚合相关上下游产业链、供应商，围绕人工智能战略、实施流程技术实践与项目交付开展行动，每一个平台企业都可以参与其中，利用平台创造更多灵活就业机会，实现人机协同。更重要的是，人工智能技术带动数字平台为传统劳动力市场中被边缘化的人群提供了新的工作机会，帮助企业获得个性化和灵活的劳动力。因此，人工智能技术的发展不仅会对未来工作类型和任务属性产生影响，而且会间接改变整个工作的组织安排。
（三）人机协作将成为常态
新一代人工智能技术带来的人机协作在提升工作效率的同时也会降低岗位工作难度，通过资源整合等手段使得部分岗位工作任务更容易完成。但无论人工智能技术发展带来的智能机器对人类的作用有多大，人类都不太可能与这些机器建立起强烈的情感联系。因此，人工智能无法取代人类，尤其是在机器与人的联系对业务运行至关重要的情况下。比如，一些复杂的医学研究必须依靠人类的智慧才能完成，而机器人只是辅助医生完成基础性工作，提高工作效率；汽车制造流水线不再依赖大量的人力，但造车厂仍需要工人监督机器的运转和进行质控。被人工智能所替代的领域，也会因新技术出现而不断进化，分化、衍生出围绕新技术的各种需求。从人类发展自由的角度看，新一代人工智能技术发展将减少劳动力工作时间。《世界经济论坛报告》显示，到2025年，人类和机器工作时长将会持平，算法和机器将主要集中在信息和数据处理和检索、管理任务以及传统体力劳动等方面，人类工作将集中在管理、建议、决策、推理、沟通和互动等方面。未来人与机器人和智能系统协同工作将会成为最重要的就业模式。 （四）产业融合带动就业技能重塑
人工智能在技术层次隶属计算机学科领域，但其在应用层次涉及心理学、哲学、语言学、数学、统计学等多个领域。因此，未来人工智能产品的应用领域将非常广泛。劳动力需具备跨学科的知识和技能，才能胜任人工智能发展带来的新兴职业。从宏观层面来看，随着人工智能带来的非规则性、跨学科劳动就业岗位增长，除现有劳动力的技能结构无法适应新技术所创造的新岗位外，劳动者个人在新旧职业岗位间的转换也难以实现无缝对接。为适应人工智能技术进步带来的产业、劳动领域和工作环境的变化，劳动者需要不断提高自己的交流表达、数字运算、自我学习、与人合作、解决问题、信息处理等综合技能，这就需要劳动者进行人力资源的自我开发，通过不断更新自己的知识和技能保持自身的竞争力，高效应对即将到来的就业大变迁时代。
如何应对ChatGPT时代的就业大变革？
结 语
〔责任编辑：徐淑云〕
原文见于《东南学术》
2023年第6期
文中图片均来自网络
本微信公众号系《东南学术》杂志官方微信，如无特殊说明，本微信内容均来自《东南学术》杂志，版权所有。
微信号 : dnxs0591
● 扫码关注我们 ●
2023-12-14
2023-12-13
2023-12-12
2023-11-20