當(dāng)前位置：首頁 > 科技創(chuàng)新 > 智庫研究
人工智能與就業(yè)安全研究
摘 要：就業(yè)是最大的民生。而人工智能對就業(yè)的影響和沖擊越來越受到全社會關(guān)注。已有研究往往聚焦于理論與宏觀探討，缺乏對普通勞動者認(rèn)知的調(diào)查分析。本研究通過問卷調(diào)查，從自身認(rèn)知的角度分析了人工智能對普通勞動者就業(yè)、收入的影響，研究發(fā)現(xiàn)普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知存在“雙重性”與“復(fù)雜性”：勞動者確實擔(dān)憂人工智能對就業(yè)的沖擊，但并不認(rèn)為人工智能的影響都是負(fù)面的；同時，勞動者也不是被動的旁觀者，能夠積極地適應(yīng)技術(shù)變革，試圖從中獲利，并提出應(yīng)從宏觀、微觀等多方面應(yīng)對沖擊。因此，國家的制度與政策應(yīng)從社會保障、教育、勞動時間等方面，推動勞動者的積極自我適應(yīng)，以應(yīng)對人工智能發(fā)展對就業(yè)帶來的影響。
關(guān)鍵詞: 就業(yè)；人工智能；勞動者；調(diào)查；社會保障
引 言
黨的十九大報告指出，“就業(yè)是最大的民生”。特別是在新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，保居民就業(yè)、?；久裆蔀楣ぷ鞯闹刂兄?，但也遇到了很大的困難。在疫情期間，網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)對疫情防控起到了巨大的作用，也帶來了新的商業(yè)形態(tài)與工作模式，創(chuàng)造了大量新的就業(yè)機會。但也必須看到，人工智能新技術(shù)存在沖擊居民就業(yè)的風(fēng)險與問題，例如網(wǎng)絡(luò)購物、“外賣”的興起可能使得實體經(jīng)濟的經(jīng)營受到影響。
近些年來，關(guān)于人工智能等新技術(shù)的影響已成為就業(yè)方面學(xué)術(shù)研究與社會討論的熱點[1]。然而，已有研究較多從技術(shù)、政策層面進行研究，或者主要利用宏觀數(shù)據(jù)去分析技術(shù)進步、人工智能對于就業(yè)的影響。較少有研究采用問卷調(diào)查的方式，從勞動者自身認(rèn)知的角度，分析人工智能對他們個人就業(yè)、收入等方面的影響，并探討在勞動者自己看來，人工智能的發(fā)展將如何影響他們的就業(yè)。本文即試圖通過一定規(guī)模的問卷調(diào)查，分析勞動者自身的認(rèn)知與判斷。這對我們?nèi)嫜信腥斯ぶ悄軐τ诰蜆I(yè)的影響，促進就業(yè)，保障社會繁榮穩(wěn)定，具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
1.文獻(xiàn)回顧與評述
不同研究對于“人工智能”的定義很不相同。就人工智能對于就業(yè)的研究而言，一般強調(diào)人工智能所代表的是“為實現(xiàn)特定任務(wù)目標(biāo)而創(chuàng)造的能夠表現(xiàn)出與人類能力（認(rèn)知、思維或行動）相似水平的技術(shù)”[1]，而這種技術(shù)往往能夠替代、互補人類的勞動[2]。
一些研究認(rèn)為，人工智能能助力人類的勞動，使勞動者專注于更“高級”的工作[3]。而另一些研究則強調(diào)人工智能的“替代”效應(yīng)，認(rèn)為會沖擊部分勞動者的工作，帶來大范圍的失業(yè)、勞動者的權(quán)利保護問題[4-5]，同時這種沖擊不僅是技術(shù)層面的，對不同性別、種族的勞動者而言，沖擊也不同，因此還存在社會性的不平等[6]。
具體到人工智能對就業(yè)的影響表現(xiàn)和機制方面，已有的研究注意到：人工智能對不同產(chǎn)業(yè)的影響不同，受到產(chǎn)業(yè)特征和屬性的影響，特別是對于服務(wù)業(yè)、制造業(yè)的沖擊較大[7-8]，但同時也存在增加就業(yè)機會的效應(yīng)[9]，如農(nóng)業(yè)人工智能將帶來新的業(yè)態(tài)、新模式[10]；人工智能對就業(yè)崗位有復(fù)雜的影響，存在“崗位極化”[11]、“崗位替代”[12]、“崗位創(chuàng)造”[13]、“崗位合作”[1]等效應(yīng)；人工智能可能拉大基于教育回報的工資不平等[14]，并拉大行業(yè)間的工資差距[7]。
綜上可以看出，以往的研究較多從理論、宏觀數(shù)據(jù)去分析技術(shù)進步、人工智能對于就業(yè)的影響。但較少從勞動者自身的視角，利用問卷微觀調(diào)查資料，分析人工智能對其本人就業(yè)、收入的影響程度及表現(xiàn)，展現(xiàn)勞動者自身的認(rèn)知和判斷。面對技術(shù)發(fā)展，勞動者不是被動的旁觀者，也會判斷并主動適應(yīng)變化，甚至尋求從變化中獲利。因此，要研判、應(yīng)對人工智能的經(jīng)濟社會影響，除了宏觀的分析，也需要對勞動者的微觀調(diào)查?；谙嚓P(guān)的調(diào)查研究與分析，才能真正、深入地研判人工智能對就業(yè)帶來的影響與挑戰(zhàn)，服務(wù)勞動者自身的就業(yè)需求和轉(zhuǎn)型，維護社會穩(wěn)定與繁榮。
2.研究設(shè)計
本研究使用的是某課題組開展“人工智能（AI）對就業(yè)影響調(diào)查”所獲得的數(shù)據(jù)。該調(diào)查以人工智能對不同人群的就業(yè)影響感知為核心，調(diào)研對象設(shè)計了性別、年齡、行業(yè)、教育水平等特征，問卷內(nèi)容主要從兩個角度調(diào)查了普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知。一方面詢問受訪者如何看待人工智能對自身就業(yè)、收入的影響，主要問題包括：您的工作對專業(yè)技能的依賴有多大；您的工作對創(chuàng)造性的要求有多大；您所處行業(yè)的就業(yè)受到AI的沖擊有多大；AI發(fā)展會對您的勞動收入造成怎樣的影響；您所處的行業(yè)AI應(yīng)用處于什么階段；AI普及應(yīng)用，您會感到擔(dān)憂，害怕自己被淘汰嗎。另一方面調(diào)查人工智能與就業(yè)、財富分配之間的影響關(guān)系，主要問題包括：AI發(fā)展會對整個社會的財富和消費造成怎樣的影響；AI發(fā)展的不同階段，分別對就業(yè)有何影響；AI對整個社會就業(yè)總量的影響；AI對就業(yè)總量產(chǎn)生影響的原因；AI對不同行業(yè)的就業(yè)影響是否存在差異；AI最容易沖擊哪些勞動群體；隨著AI發(fā)展，專業(yè)技能要求不同的勞動者之間的收入差距會變大還是縮??；AI技術(shù)進步對就業(yè)沖擊將是短期的還是長期的；可以通過哪些途徑應(yīng)對AI技術(shù)對就業(yè)的沖擊。
該調(diào)查由課題組通過配額抽樣，通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方式發(fā)放，總計發(fā)放問卷數(shù)量1 596份，其中有效樣本數(shù)為1 154份，樣本有效率為72.3%。調(diào)查覆蓋了全國大多數(shù)省份及行業(yè)，具有一定的代表性。如表1，可以看到盡管樣本總體上較為年輕，學(xué)歷較高，女性較多，但這與我國互聯(lián)網(wǎng)用戶的構(gòu)成基本一致，可見調(diào)查對于互聯(lián)網(wǎng)用戶具有較好的代表性。本研究主要通過描述性分析，展示普通勞動者的認(rèn)知，并通過回歸模型分析解釋不同勞動者的認(rèn)知差異。
表 1 受訪者基本情況
3.研究發(fā)現(xiàn)
3.1 勞動者對人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知存在雙重性
3.1.1 較大比例的受訪者認(rèn)為所處行業(yè)的就業(yè)會受到?jīng)_擊
總體上看，調(diào)查發(fā)現(xiàn)較大比例的勞動者認(rèn)為自己所處行業(yè)的就業(yè)會受到人工智能較大的沖擊。其中13.08%的受訪者表示沖擊“非常大”，另有13.95%的認(rèn)為“很大”。這表明，人工智能對就業(yè)的影響，受到廣泛關(guān)注，并且存在較普遍的擔(dān)憂。
表 2 您認(rèn)為，您所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊有多大？
進一步分析發(fā)現(xiàn)，平均而言，女性認(rèn)為自己所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著大于男性；31~50歲年齡段人員的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著大于其他年齡段；?？埔韵聦W(xué)歷人員所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著低于平均值，這和人們通常的認(rèn)識可能不一致，可能是受到年齡、行業(yè)的影響。從不同行業(yè)來看，采礦業(yè)（金屬及其他）和采礦業(yè)（石油和天然氣）勞動者認(rèn)為自己行業(yè)受到人工智能的沖擊最大。公共管理（中國共產(chǎn)黨機關(guān)）和商務(wù)服務(wù)業(yè)（其他）受到人工智能的沖擊比較小。
3.1.2 相對較小比例的勞動者擔(dān)心被淘汰
盡管相當(dāng)比例的受訪者認(rèn)為自己行業(yè)的就業(yè)受影響，但調(diào)查卻發(fā)現(xiàn)，只有相對較小比例的受訪者擔(dān)心自己會被淘汰，表示“擔(dān)心”的比例合計為35.79%，表示“不擔(dān)心”的合計占41.51%。
表 3 人工智能普及應(yīng)用，您會感到擔(dān)憂，害怕自己被淘汰嗎？
進一步分析發(fā)現(xiàn)，隨著人工智能的普及應(yīng)用，女性明顯比男性更擔(dān)心自己被淘汰；50歲之前，年齡越大越擔(dān)心被淘汰，50歲之后，年齡越大越不擔(dān)心，則與勞動者所處的職業(yè)發(fā)展階段有關(guān)；學(xué)歷越高越不擔(dān)心被淘汰，博士以上學(xué)歷人員顯著不擔(dān)心被淘汰。從不同行業(yè)來看，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)和制造業(yè)（木材加工）從業(yè)者最擔(dān)心因為人工智能的發(fā)展而被淘汰，公共管理（中國共產(chǎn)黨機關(guān)）和衛(wèi)生行業(yè)從業(yè)者最不擔(dān)心。
3.1.3 較大比例的勞動者認(rèn)為人工智能發(fā)展會增加自己的勞動收入
人工智能除了影響人們的就業(yè)機會，還可能影響勞動者的收入。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，盡管人們認(rèn)為人工智能會沖擊就業(yè)，但并不認(rèn)為人工智能會降低自己個人的勞動收入，反倒有相當(dāng)比例的受訪者認(rèn)為自己的勞動收入將會提高，合計占42.98%，只有23.92%的受訪者認(rèn)為自己的收入會降低。這也和人們通常的認(rèn)識可能不一致，證明了普通勞動者并不是被動的旁觀者，而是會主動適應(yīng)技術(shù)變革并從中尋求獲益。
表 4 您認(rèn)為，人工智能發(fā)展會對您的勞動收入造成怎樣的影響？
進一步分析表明，在所有年齡段中，31~50歲的人更加明顯地認(rèn)為人工智能發(fā)展能提高其勞動收入。前文中我們發(fā)現(xiàn)，同樣是這個年齡段的人，認(rèn)為受到人工智能的沖擊最大。這似乎說明在普通勞動者的眼中，人工智能就像一把雙刃劍，感受的沖擊越大，預(yù)期的回報也越大，而并不是簡單地沖擊、負(fù)面影響。從不同行業(yè)來看，采礦業(yè)（煤炭）從業(yè)者最認(rèn)同人工智能發(fā)展將提高他們的勞動收入。普通商務(wù)服務(wù)業(yè)和社會工作從業(yè)者最認(rèn)同人工智能發(fā)展將降低他們的勞動收入。
3.1.4 普遍認(rèn)為人工智能將提高社會財富和消費水平
盡管不同職業(yè)人群認(rèn)為人工智能對勞動就業(yè)存在沖擊，但普遍認(rèn)為人工智能能夠提高社會財富和消費水平，合計占64.55%。這種樂觀情緒可能源自技術(shù)創(chuàng)新在降低成本、效率提升以及生產(chǎn)生活水平的改善，也可能源自改革開放技術(shù)引進帶來的正面預(yù)期外推。
表 5 您認(rèn)為，人工智能發(fā)展會對整個社會的財富和消費造成怎樣的影響？
通過以上描述性分析，我們初步可以看出勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知存在“雙重性”：
一方面，在宏觀上，確實普遍認(rèn)為人工智能的發(fā)展會對各行業(yè)的就業(yè)帶來負(fù)面的沖擊，但同時又認(rèn)為能夠促進整個社會的財富和消費；
另一方面，在個體、微觀層面，普遍較為樂觀，大多并不擔(dān)憂自己會被淘汰，甚至認(rèn)為人工智能的發(fā)展能夠提升個人的勞動收入。
這種認(rèn)知上的“雙重”與“矛盾”，可能既是宏觀、微觀層面的差異，也可能受到受訪者個人教育、年齡段、所處行業(yè)、就業(yè)特點等特征的影響。因此，為了克服簡單描述統(tǒng)計的不足，控制并分析受訪者個體層面因素的影響，我們進一步對以上四個方面進行了回歸模型分析（略）。以上發(fā)現(xiàn)，進一步拓展了我們對普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知雙重性的理解，即除了“宏觀-個體”的雙重性以外，還存在基于職業(yè)技能、創(chuàng)造性的雙重性：從事技能依賴程度較高、創(chuàng)造性要求較高職業(yè)的勞動者，一方面更擔(dān)心自己的就業(yè)受到?jīng)_擊、淘汰，但另一方面，又對人工智能持積極的預(yù)期，認(rèn)為自己能夠從人工智能的發(fā)展中獲利，增加收入和財富。
3.2 勞動者對人工智能如何影響就業(yè)的判斷存在復(fù)雜性
3.2.1對人工智能不同發(fā)展階段就業(yè)影響的判斷存在差異
受訪者普遍認(rèn)為人工智能處于技術(shù)導(dǎo)入期和拓展期，這說明距離通用性、全面普及的技術(shù)爆發(fā)期還存在一定距離和時間。比較有意思的是，還有一部分2.43%的受訪者認(rèn)為，自己所處的行業(yè)人工智能技術(shù)處于衰退期，結(jié)果見表7。
表 7 您所處的行業(yè)人工智能發(fā)展處于什么階段？
人工智能發(fā)展的不同階段，分別對就業(yè)有何影響？學(xué)者們提出了不同的效應(yīng)：
“替代效應(yīng)”，指人工智能技術(shù)進步通過工業(yè)機器人、智能制造等方式替代了一些簡單、重復(fù)的勞動就業(yè)； “創(chuàng)造效應(yīng)”，指人工智能技術(shù)通過開發(fā)新產(chǎn)品、開辟新的生產(chǎn)服務(wù)領(lǐng)域和新的產(chǎn)業(yè)或者組織形式等方式，創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，結(jié)果見表8。
表 8 您認(rèn)為人工智能發(fā)展的不同階段，分別對就業(yè)有何影響？
調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)導(dǎo)入期行業(yè)，有28.86%的受訪者認(rèn)為人工智能對就業(yè)沒有影響，這與理論研究可能存在偏差。理論上認(rèn)為，在技術(shù)導(dǎo)入期，一些行業(yè)領(lǐng)域最先受到?jīng)_擊，新技術(shù)引進和應(yīng)用可能最早沖擊這些行業(yè)領(lǐng)域的就業(yè)，引起就業(yè)更迭。
一般認(rèn)為，在技術(shù)拓展期的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)比較大，這主要是因為在技術(shù)拓展期，新技術(shù)加速替代原有技術(shù)，與之相匹配的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式紛紛出現(xiàn)，創(chuàng)造了很多新的就業(yè)崗位。這一點調(diào)研結(jié)果與之基本符合。
在技術(shù)爆發(fā)期，替代效應(yīng)開始下降，新技術(shù)在全社會普及，帶來更多新的生產(chǎn)模式、產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)、商業(yè)模式等創(chuàng)新，進而創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，調(diào)研結(jié)果與之契合。
3.2.2對人工智能影響全社會就業(yè)總量的判斷存在明顯分化
調(diào)研結(jié)果顯示，人工智能對就業(yè)總量的影響呈現(xiàn)明顯分化，沒有很統(tǒng)一的認(rèn)識。這可能源于不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)者對人工智能沖擊的反應(yīng)不一。一般來說，技術(shù)進步類型決定了就業(yè)總量走向，技術(shù)偏向性的技術(shù)進步可能會帶來更少的就業(yè)，人工智能在就業(yè)總量上的分化，可能源于其替代效應(yīng)與創(chuàng)造效應(yīng)得到相抵，結(jié)果見表9。
表 9 您認(rèn)為，人工智能對整個社會就業(yè)總量的影響？
進一步分析表明，不同判斷的背后存在對影響機制的認(rèn)知差異。持“總量減少”判斷的勞動者，認(rèn)為這主要是基于“機器替代簡單重復(fù)勞動”（占63.47%），其次是“勞動生產(chǎn)率提升”（占32.04%）；認(rèn)為“總量不變”的，則預(yù)期人工智能的發(fā)展會“替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)相抵”（占54.21%），會帶來“就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變”（45.79%），因此總體上不會影響就業(yè)總量；而認(rèn)為“總量增加”的受訪者，認(rèn)可人工智能在就業(yè)創(chuàng)造崗位的作用，認(rèn)為通過“創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)”（占42.86%）、“創(chuàng)新商業(yè)模式”（占24.57%）、“創(chuàng)造新的崗位”（占17.71%）等方式，帶來就業(yè)崗位的增加，結(jié)果見表10。
表 10 您認(rèn)為，人工智能技術(shù)進步對就業(yè)沖擊將是？
此外，大多數(shù)受訪者認(rèn)為，人工智能引致失業(yè)是結(jié)構(gòu)性，這意味著失業(yè)是暫時性的，需要一個轉(zhuǎn)化時間；但長期替代引致失業(yè)問題是很嚴(yán)重的問題，這意味著勞動者需要通過較長時間的創(chuàng)新學(xué)習(xí)或者技能轉(zhuǎn)化，這期間就會造成勞動力失業(yè)社會成本抬高和資源浪費。
3.2.3 對最容易受沖擊的勞動群體的判斷存在一定差異
受訪者普遍認(rèn)為，專業(yè)技能低的勞動者越容易受到?jīng)_擊（占60.75%），這可能是源于專業(yè)技能低的工作，大多具有簡單重復(fù)的勞動、規(guī)則性更強等特點，而這類工作更容易被人工智能替代有關(guān)。但是也有觀點認(rèn)為，高、低技能勞動者的就業(yè)機會將增加，而中等技能勞動者最易受到?jīng)_擊。這主要是源于高技能勞動不容易被替代，且具有向下取代中技能勞動者的優(yōu)勢，而低技能勞動者多從事人與人、人與環(huán)境工作，面臨較多交互和情景，因而不容易被人工智能替代，結(jié)果見表11。
表 11 您認(rèn)為，上述群體最容易受到?jīng)_擊是因為？
進一步調(diào)查表明，受訪者認(rèn)為，技能轉(zhuǎn)化難度大是上述群體最容易受沖擊的最主要原因。比較有意思的是，一般認(rèn)為受教育程度因素影響很大，但在調(diào)查中僅排在第三位，落后于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。這說明受訪者認(rèn)為人工智能的就業(yè)沖擊是技術(shù)推進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級引起的，是社會經(jīng)濟宏觀層面變革，與勞動者自身受教育水平關(guān)聯(lián)不大。與之相佐證的是，調(diào)查表明，勞動者普遍認(rèn)可不同行業(yè)的就業(yè)受沖擊影響不同，58.58%的受訪者認(rèn)為人工智能對不同行業(yè)的就業(yè)影響存在顯著差異。受訪者普遍認(rèn)為，采礦業(yè)和制造業(yè)是人工智能對就業(yè)負(fù)向沖擊最大的行業(yè)。沖擊最小的行業(yè)是體育、國際組織及社會工作。
3.2.4 勞動者認(rèn)為應(yīng)從宏觀、微觀兩個層面應(yīng)對就業(yè)沖擊
大多數(shù)受訪者認(rèn)為應(yīng)對就業(yè)沖擊的途徑有兩個層面：宏觀上，應(yīng)該促進產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型（占30.68%）、減少勞動時間以保持就業(yè)機會供給總量不變（占15.16%）；微觀上，應(yīng)該增加勞動者個體的人力資本投入，如教育（占32.24%）、職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)（20.88%）。二者的比重接近，總體上勞動者相對較希望增加個體的人力資本，以應(yīng)對沖擊，合計占比為53.12%，結(jié)果見表12。
表 12 您認(rèn)為，可以通過哪些途徑應(yīng)對人工智能技術(shù)對就業(yè)的沖擊？
結(jié) 語
以往的研究較少從勞動者個體認(rèn)知的層面剖析人工智能對就業(yè)的影響。本研究通過網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知存在雙重性：
首先，存在“宏觀-個體的雙重性”，勞動者們對于人工智能的宏觀和行業(yè)發(fā)展影響比較關(guān)注，認(rèn)為人工智能的就業(yè)沖擊主要體現(xiàn)在宏觀、行業(yè)方面，而在微觀層面并沒有特別的擔(dān)憂，甚至預(yù)期自己的收入會隨之增加； 其次，表現(xiàn)出“基于技術(shù)的雙重性”，高技術(shù)的勞動者對于人工智能發(fā)展既表現(xiàn)出擔(dān)憂，但又認(rèn)為存在機遇。從事技術(shù)依賴度高、創(chuàng)造性要求高的勞動者，既擔(dān)心自己的就業(yè)受沖擊、被淘汰，但又對人工智能有積極的預(yù)期，認(rèn)為能夠增加自己的收入。
同時，本研究還發(fā)現(xiàn)勞動者對人工智能如何影響就業(yè)的判斷存在復(fù)雜性：
首先，勞動者們對于人工智能就業(yè)影響的認(rèn)知比較理性，清晰地認(rèn)識到人工智能對就業(yè)的影響存在階段性、結(jié)構(gòu)性，認(rèn)為人工智能既可能減少就業(yè)，但又同時能夠增加就業(yè)，對于不同行業(yè)、崗位的影響也不同；
其次，勞動者們提出應(yīng)該從宏觀、微觀兩個層面應(yīng)對就業(yè)的沖擊，其中特別是提升個體的人力資本。
以上發(fā)現(xiàn)，既印證了已有研究從理論、政策、宏觀分析中得到的發(fā)現(xiàn)，同時又補充了微觀、普通勞動者認(rèn)知的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，加深了我們對人工智能就業(yè)影響復(fù)雜機制的認(rèn)識理解，特別是體現(xiàn)出普通勞動者應(yīng)對人工智能影響的復(fù)雜認(rèn)知與積極主動的態(tài)度，對相關(guān)的研究有所推進。
基于以上的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，筆者針對如何應(yīng)對人工智能的就業(yè)影響提出如下政策建議：
1）調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，雖然目前人工智能對人類就業(yè)的沖擊尚在社會可接受的范圍內(nèi)，但人們普遍對未來的就業(yè)感到擔(dān)憂，如果未來人工智能對人類就業(yè)的沖擊加大，可能引發(fā)社會矛盾和社會動蕩。為了緩解人們對未來的焦慮，政府可以考慮逐步建立完善基本收入制度，滿足人類的基本勞動生產(chǎn)問題。
2）人工智能對不同就業(yè)人群的沖擊和影響不同，其重要差別在于教育和技能的不同。調(diào)查表明，制造業(yè)和運輸業(yè)等一些行業(yè)更容易被人工智能替代。但是教育、管理、專業(yè)人員、信息和醫(yī)療保健、藝術(shù)等其他行業(yè)則不太容易被替代，即受到的教育越多，思考能力越強，越不容易受到人工智能的威脅。因此，政府應(yīng)加大教育改革，更注重培養(yǎng)勞動者的思考能力，強化設(shè)計、信息、管理、藝術(shù)，教育等專業(yè)學(xué)科建設(shè)，加強人工智能的使用和管理學(xué)習(xí)，在人與技術(shù)之間找到新的定位和合作方式。
3）人工智能替代人工的過程必然提高勞動生產(chǎn)率，人均產(chǎn)能更高，創(chuàng)造價值更大。如果人類在社會生產(chǎn)中的分工不變必然面臨大量失業(yè)問題。因此，需要在人和人工智能（及其他生產(chǎn)機器）之間達(dá)成新的平衡，將人工智能的產(chǎn)出惠及所有人，適當(dāng)減少人類的工作時間，能夠增加更多勞動者的就業(yè)機會，同時使得每個勞動者能獲得更多的時間用于學(xué)習(xí)與自我提升，融入家庭與社區(qū)，增強人民群眾的獲得感，推動社會的全面進步。
4）目前，針對高科技企業(yè)，國家有諸多稅收激勵和其他優(yōu)惠措施，但是，這種激勵可能過分加速自動化進程，使人類面臨更嚴(yán)重的失業(yè)問題。由于使用人工智能技術(shù)的企業(yè)享受稅收激勵的同時，又不用承擔(dān)雇傭勞動者的人員工資和福利費用，因此對不采用人工智能技術(shù)的公司造成稅負(fù)的不平等，最終可能出現(xiàn)財富不斷向少數(shù)的人工智能企業(yè)聚集。這需要政府采取有形的手進行社會收入的再分配，擴大稅收基數(shù)，對機器人征稅，建立人工智能時代新的征稅體系。
【參考文獻(xiàn)】
[1] 楊偉國, 邱子童, 吳清軍. 人工智能應(yīng)用的就業(yè)效應(yīng)研究綜述[J]. 中國人口科學(xué), 2018(5): 109-128.
[2] AUTOR D H, LEVY F, MURNANE R J. The skill content of recent technological change: An empirical exploration[J]. Quarterly Journal of Economics, 2003(4): 1279-1333.
[3] WILSON H J, DAUGHERTY R P. Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces[J]. Harvard Business Review, 2018(4): 114-123.
[4] FRANK M R, AUTOR D, BESSEN J E, et al. Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019(14): 6531-6539.
[5] ESTLUND C. What should we do after work? Automation and employment law[J]. Yale Law Journal, 2018(2): 254.
[6] SCHILLER A, MCMAHON J. Alexa, alert me when the revolution comes: Gender, affect, and labor in the age of home-based artificial intelligence[J]. New Political Science, 2019(2): 173-191.
[7] AUTOR D H, DORN D. The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market[J]. American Economic Review, 2013(5): 1553-1597.
[8] ACEMOGLU D, RESTREPO P. Robots and jobs: Evidence from us labor markets[J]. Journal of Political Economy, 2020(6): 2188-2244.
[9] DEMING D J. The growing importance of social skills in the labor market[J]. Quarterly Journal of Economics, 2017(4): 1593-1640.
[10] 梁瑞華. 農(nóng)業(yè)人工智能實踐探索與發(fā)展路徑研究[J]. 學(xué)習(xí)論壇, 2019(2): 31-36.
[11] AUTOR D H. The “task approach” to labor markets: An overview[J]. Journal for Labour Market Research, 2013(3): 185-199.
[12] 曹靜, 周亞林. 人工智能對經(jīng)濟的影響研究進展[J]. 經(jīng)濟學(xué)動態(tài), 2018(1): 103-115.
[13] 王君, 楊威. 人工智能等技術(shù)對就業(yè)影響的歷史分析和前沿進展[J]. 經(jīng)濟研究參考, 2017(27): 11-25.
[14] Brown C, Campbell B A. The impact of technological change on work and wages[J]. Industrial Relations: A Journal of Economy and Society, 2002(1): 1-33.
