经济观察报 刘诚/文 近日，清华大学校庆活动中人形机器人小星Max的亮相引发了社会广泛关注。同时，在“五一”假期期间，各旅游景区和酒店前台也普遍出现了机器人及其他人工智能设备的身影。我们不禁要问，随着人工智能时代的来临，就业结构将受到哪些深层次的冲击？
结构性冲击
一方面，机器替代人工。一些低端甚至高端工作岗位正逐渐被机器所占据。人工智能，尤其是搭载机器学习算法的人工智能，旨在模拟人类思维，模拟人类在思维指导下采取行动的过程。
以往的技术创新多倾向于取代体力劳动，通过数据和算法实现自动化，从而将个体从低效、重复的劳动中解放出来。然而，令人不安的是，这种自动化正在向我们原以为不会自动化的领域扩展，一些复杂的劳动和脑力劳动也可以由机器自动实现。
例如，智能机器人已被欧美国家广泛应用于处理贷款申请、筛选招聘简历、协助法官作出假释决策等经济社会活动。《科学》杂志的一篇文章显示，ChatGPT能够显著提升人们的写作效率，平均节约40%的写作时间。同时，输出质量平均可提高18%。
美国经济学家阿西莫格鲁（Ace－moglu）研究发现，过去四十年，美国工资结构50%至70%的变化，是由快速自动化行业中工人工资的相对下降所导致的。在中国，许多企业已在长期投资中调整机器人与劳动力的布局，酒店业普遍采用机器人便是一例。
另一方面，能够驾驭智能机器的人才严重不足，人才短缺问题凸显。理想状态是“失之东隅收之桑榆”，即部分岗位被机器替代的同时，出现大量操作、控制、维护数字技术和机器设备的新岗位。世界银行的研究发现，当快速互联网可用时，居民的就业可能性会增加13%。但现实中，我们既缺乏这样的岗位，也缺乏能够胜任这些岗位的人才。
世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》预测，到2027年，数据分析师、大数据专家、人工智能和机器学习专家以及网络安全专业人士的工作机会预计将平均增长30%。
德勤中国等机构发布的《产业数字人才研究与发展报告（2023）》显示，目前中国数字人才的缺口约为2500万至3000万，且这一缺口仍在持续扩大。例如，提示词工程师将用户发给AI模型的具体指令或问题进行设计、优化和调整，是AI模型的耳语者，也是AI形成智能思维的人类导师，是当前紧缺的重要人才。
因此，人工智能对就业带来的结构性冲击，主要表现在被替代者与新增岗位之间的矛盾，引发的是结构性失业。更深层次的结构性问题则在于失业人数的增加和新增高端岗位人才的不足，这可能导致“赔了夫人又折兵”的局面。
深层次问题
第一个问题是，高端劳动链难形成，吸纳高技能人才少。
近期，美国在人工智能领域的布局显著加快，硅谷正逐渐取代传统的大学，成为人工智能研究的主要发源地。面对Meta、谷歌和微软等科技巨头在人工智能领域的数十亿美元投资，即便是资源雄厚的美国顶尖大学也显得力不从心。
Meta公司计划采购35万个专用GPU（图形处理单元），以推动其人工智能模型的发展。相比之下，斯坦福大学自然语言处理团队仅有68个GPU来支撑其研究。为了满足人工智能研究所需的高昂计算能力和数据资源，学术界往往不得不选择与科技公司合作。这种不平衡的权力动态正在以一种微妙的方式塑造着人工智能领域，促使人工智能学者调整他们的研究方向，以适应商业应用的需求。
斯坦福大学发布的一份报告指出，2022年科技行业贡献了32个关键的机器学习模型，学术界仅有3个。这一现象与2014年相比呈现出显著的变化，当时大多数人工智能的创新成果都源自于大学。
近年来，中国人工智能产业的发展面临一些挑战，企业投资积极性下降。但与此同时，全球企业正加速在人工智能领域的布局。据预测，到2026年，将有超过80%的企业使用生成式人工智能或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初，这一比例尚不足5%。
在中美两国数字企业对AI投入的对比中，差异尤为显著。中国数字企业正将更多资源投入传统电商领域。例如，阿里巴巴集团计划缩减开放式科技研发领域的投入，转而专注于淘宝业务，与拼多多展开价格竞争。中国企业原本在从“0到1”的研发创新方面就不具有优势，而是在生产性竞争方面表现出色即能够迅速将国外技术转化为大规模生产的产品。如果中国企业再不尝试进行颠覆性技术创新，那么中美之间的技术差距可能会进一步扩大。
市场研究机构CBInsights的数据显示，2023年中国AI领域的投融资总额为20亿美元，与上年相比下降了70%；而美国AI领域的融资额达到310亿美元，是中国的15.5倍。在技术创新方面，美国人工智能公司OpenAI近两年推出的ChatGPT和Sora等产品，分别能够根据人类语言生成文本和根据文本生成视频，这被认为是人工智能技术的重大突破。
相较之下，中国的人工智能技术尚未得到广泛应用，应用场景相对单一。例如，百度推出的“文心一言”虽然向公众开放服务，但在技术突破和实用价值方面尚未取得显著成果。
没有高端产业链，就没有劳动链。目前，高端产业链主要集中在美国和欧洲，而中国在高端岗位链的发展上面临挑战，这可能导致严重后果。
一方面，全球产业结构和格局可能面临重置。欧美国家可能会利用人工智能这个第四次科技革命的标志性技术，重新构建全球技术格局和产业格局，从而再次掌握全球经济命脉，并对其他国家形成新的技术壁垒和长臂管辖。
另一方面，中国高端人才在国内若难以找到合适的工作岗位，可能会选择前往欧美企业寻求发展机会，进而引发人才流失。这种情况将使得国内本就不足的人才储备进一步缩减。在产业发展方面，中国正面临战略性新兴产业的产能过剩问题，如新能源汽车、动力电池、非高端芯片等。与此同时，最前沿的高精尖产业仍然存在技术瓶颈，即所谓的“卡脖子”问题。
长此以往，中国企业可能会越来越多地采用美国的人工智能技术来替代工人的工作岗位，而新增的高端就业岗位则可能转移到美国。在就业领域，中国可能只会面临工作岗位被替代的不利影响，而无法享受到岗位更新换代带来的益处，这将导致就业结构性冲击变得更加严峻。
第二个问题是低端就业社保问题凸显。
在平台经济模式中，劳资关系不同于传统“二分法”框架下的劳动关系或民事关系。目前，针对平台劳动者的权益保障体系尚未完全形成，导致这些劳动者处于相对弱势的地位。
平台劳动者，如骑手，不仅面临社会保险的问题，其饮食与健康问题也亟需社会的关注。相关调查显示，骑手们常常遭遇饮食不规律、风餐露宿、营养摄入不均衡等健康问题。除此之外，居家办公人员的工伤认定问题、“线上加班费”的核算等，也是劳动权益保障中亟待解决的盲点。
当前，中国劳动法立法中存在的一个突出问题是对劳动关系实行全面保护，而非劳动关系则缺乏相应的保护措施。这一现状与劳动者契约独立性增强、零工经济的兴起并不相匹配。具体表现在以下三个方面。
首先，根据《工伤保险条例》等现行法规，参保者必须与雇主建立劳动关系，且保险费用由雇主缴纳。然而，在某些情况下，部分传统的“资本雇佣劳动”关系被打破，部分劳动者没有明确的雇主，这限制了劳动保护的适用范围。
其次，现行与劳动相关的法规，多以固定工作场所为认定和权益保障的前提。但居家办公出现工伤、线上加班费等已经超出了传统工作场所的范畴，使得劳动者的权益认定和保障变得更加困难。
其三，传统的工作条件和工作强度考查方式，未能充分考虑虚拟空间内的劳动付出和平台控制等因素。
第三个问题是虚拟控制增多，劳动者工作条件恶化。
随着劳动对象的数字化拓展，企业与个人之间的隐匿关联日益增多，虚拟空间内企业的生产活动与工人劳动之间的关系得到了显著加强。换言之，部分劳动者在现实空间中获得了较高独立性的同时，在虚拟空间中却可能面临企业和资本家的潜在过度控制。
一个典型的现象是，人工智能等数字技术被广泛应用于对劳动者的监控。雇主通过更高效地控制和使用数据，进一步向劳动者榨取经济租金，这可能导致劳动者面临更低的工资和额外的社会成本。
例如，法国国家信息与自由委员会（CNIL）调查发现，亚马逊对员工实施了“过度侵入性”的监控，记录员工在搬运和包装包裹等流程中所花费的时间，并以此作为计算和考核员工工作质量的依据。在中国的平台企业中，也存在类似的情况，这一点值得社会各界的高度关注。
当前，工作条件的恶化在某些情况下还伴随着歧视性问题。众所周知，人工智能技术存在认知偏差，这常常导致对特定群体，如黑人、女性、非洲人等，持有歧视性的刻板印象。
更值得关注的是，由于现有数据库的局限性，其基础资源相对单一且以西方为中心，这导致如Sora等人工智能应用程序生成的视频场景和人物原型，在整体基调上显著偏向欧美的审美趣味，而对中国文化的多样性和丰富性上存在一定程度的忽视和认知偏差。
长此以往，人工智能在工作场景和劳动工具中的应用，可能会对中国人群或其中的特定群体产生不友好的影响，甚至在虚拟控制的过程中施加歧视性影响力。
应对之法
第一，普遍提高劳动者的数字技能。与其认为劳动将被人工智能所替代，不如说是被那些更擅长利用AI的人所替代。传统产业向数字化转型的过程中，需要掌握数字技能的劳动者和具备数字素养的企业家，以便将数字技术有效地应用于企业的生产经营活动中。
劳动者应当具备收集、整理和分析产品生产数据的能力，熟练操作高端精密仪器和智能设备，并能够敏锐地观察整个生产过程，以提高生产效率。
在政策层面，应鼓励企业通过提供专业培训和更新数字软件等方式，将数字技术用于为劳动者赋能，增强他们对新质生产力的适应性，减少或抵消自动化对劳动市场的消极影响，进而对社会福利和分配结果产生积极作用。特别要提升全民的数字素养与技能，优化劳动结构，缩短摩擦性失业的持续时间。
第二，培育从事数字技术创新的高端人才。数字经济的发展，新业态、新模式以及战略性新兴产业不断涌现，鼓励着企业增加研发投入，扩大科技研发人才队伍，尤其是要吸引在颠覆性技术领域取得突破的人才，以及在基础研究中掌握关键核心技术的新型人才。
为了适应这一趋势，需要加强劳动者在数字技术及其工具使用方面的能力，包括编程、知识创造和产业模式的改造。同时，鼓励高端人才在前沿技术领域开拓和胜任新岗位，及时满足技术创新的人才需求，如提示词工程师。
第三，加强新型社保体系建构。为适应数字经济下新业态新模式的发展，有必要对现行的劳动法规进行放宽和改革，特别是关于雇主责任、合同关系和工作场所的定义。改革的目的在于使非劳动关系下的劳动者能够享受到与劳动关系劳动者相同的社会保障待遇。
例如，我们可以探索建立一个多层次的社会保险体系，以适应不同的用工形态；并打通不同社会保险体系之间的动态变更通道，实现社会保险参保全覆盖。
此外，对于线上加班和居家办公工伤认定等问题，不再强调“劳动场所”的概念，而是以劳动者是否提供了实质性劳动、是否占用了个人的休息时间等作为评判的依据。
第四，监督数字技术的使用方式，防止资方借此压榨劳动者。为了加强对平台算法公平性的监管，有必要洞察算法与劳动者工作条件、工作强度、报酬构成及支付、休息权之间的逻辑关系，在此基础上加强对虚拟空间内算法应用公平性的底线要求。
鼓励平台合理确定订单数量、准时率、在线率等考核要求，保障劳动者的基本权益，树立勤劳能够致富的良好风气。
鼓励平台企业合理设定订单数量、准时率、在线率等考核指标，保障劳动者的基本权益，树立起勤劳可以致富的社会风气。强调以人为本的原则，并通过规范监管强化人在数字经济中的核心地位。
针对由算法导致网约车司机等从业者工资收入向下趋同、外卖配送员风餐露宿等现实问题，需要采取措施改善劳动条件，降低劳动强度，加强劳动保护。
（作者系中国社会科学院财经战略研究院副研究员）
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