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      對人工智能就業(yè)效應的評析

      2019-07-13 07:50:31江蘇省社會科學院沈于
      中國商論 2019年11期
      關鍵詞:失業(yè)勞動力機器

      江蘇省社會科學院 沈于

      隨著電腦性能的提升與算法思想的進步,近年來,人工智能(Artifi cial Intelligence,簡稱A.I.)技術(shù)取得了巨大突破。普遍認為,人工智能將形成新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費等經(jīng)濟活動環(huán)節(jié),催生新產(chǎn)品、新服務、新產(chǎn)業(yè),引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重大變革,實現(xiàn)全社會生產(chǎn)力的整體躍升。目前,人工智能已成為全球競爭的新焦點,各國政府不斷加大在人工智能領域的投入,力求在新一輪科技競爭中把握主導權(quán)。人工智能領域的風險投資金額、參與機構(gòu)數(shù)量大幅攀升,人工智能企業(yè)的市場估值迭創(chuàng)新高。整體上看,全球范圍內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢已經(jīng)形成。

      在人工智能高歌猛進的同時,一個不容忽視的問題逐漸浮出了水面——新一代人工智能技術(shù)會在多大程度上替代人的勞動?A.I.技術(shù)的大規(guī)模普及會加劇工人失業(yè)嗎?近期,一些媒體開始渲染“人工智能將引發(fā)大規(guī)模失業(yè)”這一論斷,并引發(fā)公眾熱議。毋庸諱言,大眾輿論易受情緒左右,其觀點缺乏嚴謹性,不足為憑。然而,站在學術(shù)的立場,“人工智能的就業(yè)效應”卻是一項值得研究的課題。

      人工智能是一項新近出現(xiàn)的技術(shù),就此,對“人工智能是否會加劇失業(yè)?”這個具體的問題,經(jīng)濟學理論并沒有現(xiàn)成的答案。然而,從邏輯上看,該問題隸屬于一個更古老的論題,那就是——技術(shù)進步是否會導致工人失去工作?從歷史上看,每一輪技術(shù)革命都在不同程度上引起了“機器替代工人”的現(xiàn)象,從而在當時引發(fā)了學術(shù)界的關注。有鑒于此,對人工智能就業(yè)效應的分析,無疑可以從經(jīng)濟思想史上得到有益的啟示。另外,與歷次科技革命相比,人工智能技術(shù)當然具備其獨特性,對其就業(yè)效應的深入分析,必須考慮人工智能的自身特點。

      1 歷史的啟示

      “技術(shù)進步的就業(yè)效應”這一課題是近代社會的產(chǎn)物。在漫長的農(nóng)業(yè)社會,一方面,技術(shù)進步非常緩慢;另一方面,以自然經(jīng)濟為主的農(nóng)業(yè)社會,大規(guī)模雇傭勞動并不存在,失業(yè)只是偶發(fā)、零散的出現(xiàn)。當然也就談不上技術(shù)進步加劇失業(yè)的問題。

      到了18世紀,隨著第一次工業(yè)革命的發(fā)生,動力機器開始出現(xiàn)。大規(guī)模工業(yè)化導致歐洲進入了以機器替代手工勞動的時代。在這一進程中,機器設備在一些領域取代了人工,技術(shù)進步的就業(yè)效應首次進入公眾的視線,也引起了學術(shù)界的強烈興趣。英國經(jīng)濟學家馬爾薩斯認為,機器設備的大規(guī)模推廣可能降低企業(yè)主對勞動力的需求,從而導致工人被解雇;與之相對,薩伊等經(jīng)濟學家卻認為,使用新機器意味著生產(chǎn)效率提升,從而使產(chǎn)量增加,基于“薩伊定律”,這必然伴隨著更多的產(chǎn)品需求,進而增加對勞動力的需求;李嘉圖分析了機器大規(guī)模使用對就業(yè)帶來的影響,他開創(chuàng)性的區(qū)分了長期與短期的差異。李嘉圖認為:從短期看,技術(shù)進步必然伴隨機器對工人的替代,這當然會加劇失業(yè)狀況;但從長期看,使用機器將帶來更高的產(chǎn)量,從而導致投資資本上升,這又會增加對勞動力的需求。很明顯,李嘉圖的觀點綜合了馬爾薩斯與薩伊的論斷,其對技術(shù)進步長期與短期效應的區(qū)分,對我們當前的研究依然有很強的參考價值。馬克思則利用“資本有機構(gòu)成”這一概念分析了使用機器的影響。在馬克思看來,使用機器將導致人口相對過剩并帶來失業(yè),由于市場競爭的壓力,這一過程會不斷自我強化,從而加劇失業(yè),最終導致龐大的產(chǎn)業(yè)后備軍。此后,隨著第二次工業(yè)革命的到來,新機器是否會導致失業(yè)這一論題再度引發(fā)經(jīng)濟學家的關注,一些研究者甚至將經(jīng)濟危機歸因于技術(shù)進步。作為研究大蕭條現(xiàn)象的專家,凱恩斯在其著作中提及了“技術(shù)進步引發(fā)的失業(yè)”。里昂惕夫也認為機器對勞動力存在擠出效應。這些早期的理論研究,雖然并不完善,但無疑為后來的研究者開辟了道路。

      在當代的研究文獻中,對技術(shù)進步就業(yè)效應的研究主要基于實證分析。一些宏觀層面的研究者分析了美國或歐洲的就業(yè)數(shù)據(jù),大多數(shù)研究結(jié)果表明,技術(shù)進步對就業(yè)的影響是不確定的,主要取決于需求彈性及要素替代彈性,若彈性較高,則技術(shù)進步不僅不會導致失業(yè),還將促進就業(yè),反之則可能減少就業(yè)崗位(Sinclair,1981,Nickell and Komg,1989等)。一些研究還證實了李嘉圖的觀點,即技術(shù)進步在短期傾向于加劇失業(yè),但從長期看,技術(shù)進步幾乎不會影響就業(yè)水平(Feldmann,2013等)。在微觀層面,從直覺上說,技術(shù)進步對不同部門就業(yè)狀況的影響應當是有差異的。這種直觀猜測得到了實證研究的支持。有學者研究了歐洲五國的就業(yè)數(shù)據(jù),其結(jié)論是,若僅僅考察制造業(yè)的就業(yè)狀況,那么技術(shù)進步將阻礙就業(yè)。若將服務業(yè)數(shù)據(jù)納入樣本,結(jié)論將完全相反(Bogliacino and Pianta,2010)。無論對歐洲還是美國的分析均表明,技術(shù)進步顯著促進了高科技領域的就業(yè)(Bogliacino and Vivarelli,2012;Coad and Rao,2012)。此外,有研究表明,技術(shù)進步,特別是信息技術(shù)的發(fā)展,對高、中、低層就業(yè)崗位的影響差異巨大,甚至達到了“極化”(polarization)的地步。Goos等人(2009)發(fā)現(xiàn),信息技術(shù)嚴重削弱了中層職位的數(shù)量,而低層及高層職位的數(shù)量不僅沒有減少,反而有所增加。根據(jù)Autor(2003)等研究者的分析,這可能是由于相關職業(yè)的特性所致——中層職位,比如出納、速記員等,其工作易于被計算機所替代。高層職位往往涉及決策、靈感、判斷力等,這些須要創(chuàng)造力的工作難以被計算機取代。而低層職務,往往是一些體力勞動或直接面向顧客的服務,它們可能涉及視覺或聽覺感知能力、手工操作能力、語言表達能力等,這同樣難以被計算機所取代。最終,信息技術(shù)的發(fā)展導致了中間層職位減少,高層及低層職位增加的“極化”現(xiàn)象。

      總體而言,就長期看,現(xiàn)有研究并不支持“技術(shù)進步將導致社會整體失業(yè)率增加”這一論斷,理論邏輯或?qū)嵶C分析均表明,技術(shù)進步在長期傾向于促進而非削減就業(yè)。至于短期,情況有所不同,技術(shù)進步對就業(yè)的短期影響是不定的。如果把視線局限于某一類職業(yè),則情況更加復雜,一般來說,技術(shù)進步總是傾向于削減某類職位,而增加另一類職位。無論如何,在短期內(nèi),至少有一部分職業(yè)崗位會受到技術(shù)進步的影響。

      盡管上述論斷是基于對歷史文獻的梳理而得出的,但它同樣適用于分析新一代人工智能的就業(yè)效應。這意味著,從長期看,我們大可不必擔心人工智能技術(shù)會加劇整體失業(yè)率。但在短期內(nèi),人工智能可能對就業(yè)狀況有所影響,而在某些特定行業(yè),這種影響還可能較為顯著。

      2 進一步分析

      既然人工智能對不同職業(yè)的影響是不同的。那么,順理成章,研究重點就在于預判哪些職業(yè)更可能受到A.I.技術(shù)的影響。毫無疑問,這既涉及職業(yè)自身的特點,也涉及新一代人工智能的技術(shù)特性。

      一個公認的事實是,新一代人工智能是“數(shù)據(jù)驅(qū)動型”技術(shù)。這就是說,要在某一領域?qū)崿F(xiàn)人工智能,就必須向電腦系統(tǒng)輸入大量(該領域的)數(shù)據(jù)。比如,要實現(xiàn)對肺部X光影像的智能識別,就必須向電腦輸入大量肺部X光照片,并在每一張照片上標注這是“健康人”還是“肺炎患者”或“肺結(jié)核患者”。當電腦消化了大量已知照片之后(該過程被稱為“訓練”),面對一張全新的、未標注的肺部X光照片,A.I.即可判斷該照片屬于“健康人”還是“肺炎患者”或“肺結(jié)核患者”。不僅如此,用于訓練的X光照片數(shù)量越多,A.I.的識別準確率越高。類似的,要開發(fā)一個語音識別系統(tǒng),就必須向電腦輸入大量的語音材料,以供電腦展開“訓練”。這意味著,新一代人工智能須要大量數(shù)據(jù)作為支撐(AlphaGo就輸入了16萬盤人類棋手的對弈資料)。從某種意義上說,數(shù)據(jù)的可得性在很大程度上決定了人工智能系統(tǒng)的性能。所幸的是,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,萬物互聯(lián)正從理想變?yōu)楝F(xiàn)實,大數(shù)據(jù)的興起在很大程度上緩解了數(shù)據(jù)的可得性問題,為人工智能插上了騰飛的翅膀。在醫(yī)學影像領域,早在多年前就實現(xiàn)了影像資料的全數(shù)字化保存,從而擁有大量現(xiàn)成的醫(yī)學影像資料可供調(diào)閱,這極大便利了相關A.I.系統(tǒng)的開發(fā)。此外,在金融、氣象等領域,往往都保存著較為完整的歷史數(shù)據(jù)可供調(diào)用。從某種意義上說,越是擁有大量完整數(shù)據(jù)資料的行業(yè),人工智能系統(tǒng)的開發(fā)成本就越低廉。相應的,相關職業(yè)崗位越容易受到A.I.的沖擊。然而,并非每個行業(yè)的數(shù)據(jù)都是廉價可得的,那些不保存歷史資料,甚至不記錄數(shù)據(jù)的行業(yè),部署人工智能的成本將非常高昂——這意味著需要從零開始積累數(shù)據(jù),從而耗費大量時間及人力、物力資源。就此,我們的判斷是:某個行業(yè)越容易獲得完整的數(shù)據(jù)資料,相關職業(yè)越易于遭受人工智能的沖擊。

      需要指出的是,人工智能對勞動力的替代效應固然取決于A.I.系統(tǒng)自身的成本,同時也受到勞動力成本的影響。而勞動力成本則受制于一系列市場、政策因素。如果允許工資自由浮動,那么在人工智能的壓力下,相關職業(yè)的人員工資將向下調(diào)整,這就在一定程度上緩解人工智能的擠出效應。相反,如果為工資的自由浮動設置種種障礙,機器設備對勞動力的替代將更加嚴重。

      3 結(jié)論與對策建議

      綜上所述,對于人工智能的就業(yè)效應,我們的觀點是,從長期看,人工智能技術(shù)不可能加劇全社會失業(yè)水平,但在短期,人工智能可能對就業(yè)造成某種影響,在特定某些行業(yè),影響還可能比較嚴重?;诖?,我們的建議主要有以下幾點。

      (1)毫不動搖的繼續(xù)支持、鼓勵人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。人工智能不會對就業(yè)造成長期影響,一些媒體渲染“人工智能將導致大規(guī)模失業(yè)”的論斷,造成了不必要的恐慌情緒,對此,應積極加以引導。

      (2)人工智能對特定某些職業(yè)的沖擊較大。對那些處于人工智能沖擊波第一線的人員,應鼓勵其未雨綢繆,早做準備,根據(jù)自身能力、技能,盡早轉(zhuǎn)向新職業(yè)。政府部門應根據(jù)其實際狀況,提供職業(yè)培訓、就業(yè)指導等服務。對于一些因為年齡、技能等因素,確實無法順利再就業(yè)的人員,政府應當在社會福利等方面及時給予救助。

      (3)工資自由浮動可削弱人工智能技術(shù)對勞動力的替代效應。應強化市場機制在勞動力薪酬中的決定作用,盡可能消除各種身份、戶籍等歧視,減少勞動力市場運行的摩擦。

      (4)面臨人工智能的沖擊浪潮,教育部門應及時調(diào)整大專院校、職業(yè)學校的專業(yè)設置,削減易受人工智能影響專業(yè)的招生數(shù)量。

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