蘇令銀

（上海師范大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，上海 200234）

一、人工智能影響人類工作：學(xué)術(shù)史的考察

人工智能（AI）在多大程度上從根本上改變了人類與工作的關(guān)系？人工智能會(huì)影響人們的工作方式和工作地點(diǎn)嗎？過去10多年里，關(guān)于人工智能對(duì)工作可能產(chǎn)生的影響的研究文獻(xiàn)大量涌現(xiàn)，創(chuàng)造出“烏托邦式”和“敵托邦式”工作場(chǎng)所的未來愿景。前者認(rèn)為人工智能將帶來更多的工作機(jī)會(huì)，也將創(chuàng)造出更高的工作效率，以及更加美好的工作愿景。后者認(rèn)為人工智能必將造成大量工人失業(yè)，人工智能將對(duì)人類就業(yè)和生計(jì)產(chǎn)生切實(shí)的威脅，并最終完全取代人類勞動(dòng)。人工智能有潛力通過高效、快速地解決復(fù)雜問題，來改變對(duì)勞動(dòng)力、工作性質(zhì)和基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)的需求。然而，盡管相關(guān)報(bào)告和研究成果激增，作為一種新興的技術(shù)，人工智能仍是一個(gè)謎，它的應(yīng)用率和對(duì)工作結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響仍需要探討。

雖然經(jīng)濟(jì)分析傾向于突出人工智能在提高創(chuàng)新、生產(chǎn)率、產(chǎn)出和勞動(dòng)力需求方面的潛力，但其他哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究則強(qiáng)調(diào)了失業(yè)、監(jiān)控以及系統(tǒng)性偏見等問題。人們一直在爭(zhēng)論關(guān)于自動(dòng)化和人工智能是否會(huì)造成大規(guī)模失業(yè)，潛在勞動(dòng)力被取代的實(shí)際規(guī)模也存在爭(zhēng)議[1]。牛津大學(xué)學(xué)者弗雷（Frey）和奧斯本（Osborne）預(yù)測(cè)，到21世紀(jì)30年代早期，47%的美國(guó)就業(yè)崗位將面臨電子計(jì)算機(jī)化的“高風(fēng)險(xiǎn)”，而經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）的阿恩茨（Arntz）等人的一項(xiàng)研究聲稱這一數(shù)字太過高估，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織地區(qū)只有9%的工作崗位是可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的。更有趣的是，只有少數(shù)幾項(xiàng)研究試圖確定在什么情況下，勞動(dòng)力需求的增長(zhǎng)可能會(huì)被人工智能替代。在這種情況下，阿西莫格魯（Acemoglu）和雷斯特雷波（Restrepo）在劍橋“區(qū)域、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)”（CJRES）雜志的一期特刊中關(guān)注在“正確”類型的人工智能下，生產(chǎn)力的增長(zhǎng)如何能夠超越替代效應(yīng)，以及當(dāng)政府在塑造人工智能的方向上發(fā)揮積極作用時(shí)，更好的社會(huì)結(jié)果如何更有可能出現(xiàn)[2]。

對(duì)技術(shù)和工作之間的關(guān)系、技術(shù)和工作組織的替代效應(yīng)的關(guān)注有著悠久的歷史，特別是以技術(shù)取代勞動(dòng)是一個(gè)古老而反復(fù)出現(xiàn)的主題。19世紀(jì)，盧德分子（Luddites）毀壞了英國(guó)的紡織機(jī)，以保住他們的工作。在美國(guó)，一首經(jīng)典的民歌講述了非裔美國(guó)人約翰·亨利用全部的力量來對(duì)抗蒸汽驅(qū)動(dòng)的鉆孔機(jī)的故事。這一主題在整個(gè)政治經(jīng)濟(jì)學(xué)史上都引起了共鳴。馬克思把技術(shù)變革、所有權(quán)和組織結(jié)構(gòu)作為他對(duì)資本主義批判的核心。熊彼特講述了一個(gè)通過技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的英雄般的、必然性的故事，技術(shù)創(chuàng)新摧毀了前一輪的就業(yè)機(jī)會(huì)、技能和積累的資本。但是，隨著時(shí)間的推移，其他觀察者看到了工作和技術(shù)之間更加復(fù)雜的關(guān)系。盡管凱恩斯（Keynes）在大蕭條最嚴(yán)重的時(shí)候強(qiáng)調(diào)了技術(shù)在應(yīng)對(duì)大規(guī)模失業(yè)中的作用[3]，但他也提出了一個(gè)著名的觀點(diǎn)，即技術(shù)主導(dǎo)的生產(chǎn)率的提高可以大幅縮短每周的工作時(shí)間，最終結(jié)果是催生了更多的休閑和文化消費(fèi)。

因此，盡管這些主題并不新鮮，但人工智能技術(shù)的出現(xiàn)再次引起了人們對(duì)大規(guī)模工人流離失所問題的重視和社會(huì)焦慮。直到最近，機(jī)器自動(dòng)化的應(yīng)用主要集中在特定的行業(yè)和任務(wù)上，如在需要高度重復(fù)性勞動(dòng)或大量體力的工廠中使用機(jī)器人。但人工智能和自動(dòng)化的結(jié)合將構(gòu)成一個(gè)前所未有的新發(fā)展局面，這可能意味著失業(yè)的威脅更嚴(yán)重、范圍更廣、更具有破壞性。這就意味著，全球發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家之間，以及這些國(guó)家內(nèi)部的收入分配不均問題將加劇。在發(fā)展中國(guó)家，人們特別擔(dān)心一度被認(rèn)為是一種安全發(fā)展手段的工業(yè)化，可能無(wú)法創(chuàng)造更多的工作和收入，因?yàn)闄C(jī)器人會(huì)完成以前由低技能工人完成的枯燥、危險(xiǎn)和骯臟的工作[4]。此外，在全球服務(wù)業(yè)和公共部門中，自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能能力的綜合應(yīng)用影響中等技能和白領(lǐng)職業(yè)的情況將越來越多。法律服務(wù)、數(shù)據(jù)操作、公共服務(wù)、醫(yī)療和客戶服務(wù)等職業(yè)都是面臨轉(zhuǎn)型的潛在目標(biāo)。

人工智能增加了其應(yīng)用程序影響的不確定性。目前，人工智能的增長(zhǎng)和直接應(yīng)用很大程度上預(yù)期了對(duì)勞動(dòng)力流失的焦慮，但在許多方面，人工智能的影響可能被高估了。一些學(xué)者表示，想象中的人工智能技術(shù)比在現(xiàn)實(shí)工作場(chǎng)所中更具實(shí)質(zhì)性[5]。斯朋瑟（Spencer）和斯萊特（Slater）強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)的潛力不在于消除低技能工作，而在于增加低技能和低報(bào)酬的工作[6]?！叭斯ぶ悄堋薄皺C(jī)器學(xué)習(xí)”和“自動(dòng)化”等術(shù)語(yǔ)已經(jīng)被混為一談——不僅在普通報(bào)刊上如此，在學(xué)術(shù)研究中也是如此。迪格納姆（Dignam）提醒我們，到目前為止，人工智能作為有知覺的人類意識(shí)只存在于科幻小說中[7]。在很多方面，人工智能已經(jīng)成為工作中一系列技術(shù)變革的總稱。對(duì)服務(wù)業(yè)[8]和制造業(yè)[9]的研究表明，小企業(yè)主和經(jīng)理人在描述自動(dòng)化的新應(yīng)用時(shí)可能會(huì)提到人工智能。也就是說，自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)的不同技術(shù)形式被理解為人工智能，即使人工智能（真正的機(jī)器智能）本身的使用更為有限。此外，商業(yè)咨詢部門對(duì)人工智能增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)常常顯得夸張——對(duì)當(dāng)前趨勢(shì)的線性預(yù)測(cè)——而且很難評(píng)估。這些咨詢公司不是作為技術(shù)應(yīng)用的中立觀察者，而是作為推動(dòng)工作場(chǎng)所對(duì)人工智能的需求和應(yīng)用的重要參與者。

無(wú)論如何衡量和理解人工智能，它都不太可能在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中得到平均的利用。盡管如此，文獻(xiàn)中一個(gè)常見的假設(shè)是人工智能的后果在一個(gè)國(guó)家將是同質(zhì)的。許多關(guān)于人工智能的說法認(rèn)為，民族國(guó)家是相關(guān)的分析單位，而且人工智能與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移或生產(chǎn)率提高之間的關(guān)系在一個(gè)民族中是不變的，即假設(shè)這種聯(lián)系是普遍和一致的。盡管如此，探討自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究越來越多，并認(rèn)為對(duì)工作的影響將是高度不均衡的，這取決于一系列因素，包括地域、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、商業(yè)文化、教育水平和性別等。

在人工智能和工作的文獻(xiàn)中，地域并沒有得到足夠的重視。盡管已經(jīng)制定關(guān)于應(yīng)用人工智能的“準(zhǔn)備程度”的國(guó)家排名和指數(shù)[10]，但這些分析很少探討因果機(jī)制。首先，由于現(xiàn)有的區(qū)域部門模式的重要性，重視地域是有必要的。工業(yè)流程和服務(wù)的生產(chǎn)集中在特定區(qū)域[11]。一般來說，工業(yè)活動(dòng)的自動(dòng)化可能比服務(wù)業(yè)活動(dòng)的自動(dòng)化更直接，因此，行業(yè)組合可能更加重要。但是，同樣重要的是，工作文化的組織將創(chuàng)造一個(gè)或多或少容易成為自動(dòng)化目標(biāo)的環(huán)境[12]。從現(xiàn)有關(guān)于創(chuàng)新和國(guó)際商業(yè)的文獻(xiàn)中了解到，工業(yè)習(xí)慣和實(shí)踐已經(jīng)嵌入國(guó)家、區(qū)域和部門的工業(yè)實(shí)踐中[13]。因此，生產(chǎn)系統(tǒng)因地而異。例如，普華永道咨詢公司（PWC）的一份報(bào)告認(rèn)為，自動(dòng)化對(duì)日本就業(yè)水平的影響將小于德國(guó)。他們的論點(diǎn)表明，即使兩國(guó)行業(yè)的工業(yè)構(gòu)成相似，但手工任務(wù)相對(duì)于管理的比例也較低。其他通?；趪?guó)家的技術(shù)系統(tǒng)（如監(jiān)管和教育）也將影響人工智能的應(yīng)用。以國(guó)家為基礎(chǔ)的監(jiān)管結(jié)構(gòu)通常被認(rèn)為是影響未來技術(shù)應(yīng)用的重要因素。監(jiān)管（人工智能本身、勞動(dòng)實(shí)踐、隱私法和知識(shí)產(chǎn)權(quán)）、勞動(dòng)關(guān)系和稅收（研發(fā)稅收減免、自動(dòng)化系統(tǒng)稅收等）的變化可能會(huì)以不同方式影響全球各地的工作實(shí)踐。這意味著自動(dòng)化或人工智能的應(yīng)用范圍既不會(huì)在所有情況下經(jīng)濟(jì)上都同等可行，也不一定明顯或可能[14]。

雖然人工智能的應(yīng)用范圍將不可避免地對(duì)工作崗位的損失或增長(zhǎng)產(chǎn)生不均衡的影響，但就業(yè)機(jī)會(huì)的分布也可能受到商業(yè)服務(wù)中人工智能增長(zhǎng)的影響。周（Zhou）[15]和迪格納姆[16]都探討了人工智能算法中嵌入的性別和種族偏見。研究表明，面部和語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)篩選簡(jiǎn)歷以及針對(duì)性分析等技術(shù)的應(yīng)用，可能會(huì)不經(jīng)意間以一種帶有深刻偏見的方式縮小成功求職者的范圍[17]。因此，人工智能和自動(dòng)化在一般商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的普及，比如與求職相關(guān)的人力資源功能，可能會(huì)在求職者聯(lián)絡(luò)和接觸真人之前就對(duì)他們產(chǎn)生重大影響。例如，掃描簡(jiǎn)歷的自動(dòng)化流程可能會(huì)對(duì)獲得工作造成障礙，這反映出程序員有意或無(wú)意的偏見，或者僅僅是他們被要求建模的底層數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量低劣。人工智能在再現(xiàn)偏見方面的作用，可能會(huì)加劇性別、種族和階級(jí)不平等的組織問題。

教育可能是理解人工智能對(duì)工作影響的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。一般來說，與那些從事更復(fù)雜、更自由的任務(wù)的人相比，受教育程度低的工人更容易受到自動(dòng)化的影響。例如，在金融和保險(xiǎn)行業(yè)，由于金融和保險(xiǎn)行業(yè)的平均教育水平不同，美國(guó)的重復(fù)性數(shù)據(jù)密集型操作可能比英國(guó)更容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在法律服務(wù)領(lǐng)域，律師助理、低技能職業(yè)面臨著被替代的最大風(fēng)險(xiǎn)[18]。目前，男性的工作似乎更容易受到自動(dòng)化的影響，尤其是那些對(duì)教育程度要求較低的工作。這些工作往往是機(jī)械化和程序化的常規(guī)工業(yè)任務(wù)[19]。然而，這種情況在將來可能會(huì)改變。在所謂的“高頻接觸”職業(yè)中，女性主導(dǎo)了許多護(hù)理部門的工作，其中情緒和認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)很重要[20]。由于這些工作都是面對(duì)面的，所以不會(huì)馬上受到技術(shù)侵蝕的影響。專家們認(rèn)為，從短期來看這些工作不太容易自動(dòng)化。但從中期來看，新興技術(shù)應(yīng)用旨在通過機(jī)器輔助來增強(qiáng)這些服務(wù)功能，并可能產(chǎn)生新的性別勞動(dòng)分工。

本文由五個(gè)部分組成。第一，評(píng)價(jià)關(guān)于人工智能的概念史和模糊邊界。第二，通過考察其經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)而非僅僅是預(yù)測(cè)來分析關(guān)于就業(yè)增加、替代、破壞和流離失所程度的爭(zhēng)論。第三，分析企業(yè)對(duì)人工智能滲透前景的反應(yīng)，以及咨詢公司在推動(dòng)企業(yè)擁抱人工智能方面所扮演的角色，那些沒有采取行動(dòng)的企業(yè)將不可挽回地落后于競(jìng)爭(zhēng)。第四，探究人工智能在勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量上的變化對(duì)社會(huì)、空間地理和治理后果的一系列影響。第五，討論人工智能在可能的生產(chǎn)地域和用戶設(shè)置中的空間地理表現(xiàn)。

二、智能時(shí)代的就業(yè)影響議題：增長(zhǎng)、替代、破壞和轉(zhuǎn)移

要理解人工智能是創(chuàng)造就業(yè)還是破壞就業(yè)，就必須評(píng)估它在商品和服務(wù)生產(chǎn)中是如何使用的。自2008年全球金融危機(jī)以來，勞動(dòng)生產(chǎn)率停滯或低迷一直是多數(shù)七國(guó)集團(tuán)（G7）國(guó)家的特征。包括美國(guó)、加拿大、英國(guó)和德國(guó)在內(nèi)，勞動(dòng)生產(chǎn)率都非常低，而與此相反，波羅的海和東歐更邊緣的國(guó)家的勞動(dòng)生產(chǎn)率卻高得多[21]。七國(guó)集團(tuán)國(guó)家低迷的生產(chǎn)率表明，企業(yè)可能會(huì)接受在新的“技術(shù)修復(fù)”方面的投資，以解決勞動(dòng)生產(chǎn)率低下的問題。相反，在勞動(dòng)力成本相對(duì)較低的一些國(guó)家，一些公司可能希望避免投資人工智能系統(tǒng)的成本[22]。鑒于過去10多年勞動(dòng)生產(chǎn)率增幅較低，許多國(guó)家政府希望人工智能在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的發(fā)展和應(yīng)用開啟一個(gè)生產(chǎn)率高得多的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新階段。盡管如此，擁抱人工智能的影響往往并不清楚。新古典主義通常用勞動(dòng)時(shí)間與產(chǎn)出的比率來概括勞動(dòng)效率的衡量標(biāo)準(zhǔn)。然而，勞動(dòng)生產(chǎn)率的衡量?jī)H部分地反映了勞動(dòng)者技能或勞動(dòng)強(qiáng)度方面的勞動(dòng)生產(chǎn)率。從根本上說，GDP和工作時(shí)間之間的比率取決于其他投入的組合，如資本和工作的技術(shù)、社會(huì)和組織結(jié)構(gòu)——這些問題受到人工智能技術(shù)應(yīng)用方式的深刻影響，這是新古典主義方法難以捕捉的[23]。因此，人工智能技術(shù)在工作場(chǎng)所的使用方式可能因行業(yè)和企業(yè)的不同而有所不同，既可以用來提高生產(chǎn)率，也可以用來取代勞動(dòng)力。

因此，預(yù)測(cè)人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響是很困難的。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化技術(shù)的興起與蔓延，導(dǎo)致人們普遍擔(dān)心其對(duì)就業(yè)的影響，極端情況下，人們產(chǎn)生了嚴(yán)峻的、末日般的幻覺，認(rèn)為人類勞動(dòng)可能變得越來越多余。無(wú)人駕駛汽車、大規(guī)模監(jiān)控或使用算法確定社會(huì)安全地位被認(rèn)為是“敵托邦式”人工智能未來的一部分。流行歷史學(xué)家尤瓦爾·諾亞·赫拉利（Yuval Noah Harari）聲稱，21世紀(jì)最嚴(yán)重的威脅之一將是“無(wú)用階級(jí)”的崛起，預(yù)測(cè)數(shù)十億人將被這些新技術(shù)所淘汰[24]。

對(duì)與自動(dòng)化相關(guān)的技術(shù)對(duì)就業(yè)影響的焦慮，一直是經(jīng)濟(jì)理論中反復(fù)出現(xiàn)的擔(dān)憂。可以簡(jiǎn)單地將相關(guān)研究者分為三類：悲觀主義者、實(shí)用主義者和樂觀主義者。對(duì)馬克思來說，工業(yè)革命使工業(yè)和技術(shù)在生產(chǎn)中發(fā)揮了更重要的作用。他預(yù)言這將導(dǎo)致工人階級(jí)和資產(chǎn)階級(jí)之間不可避免的階級(jí)斗爭(zhēng)。因此，“技術(shù)性失業(yè)”是馬克思的資本主義剝削理論的基石。相比之下，凱恩斯在大蕭條時(shí)期就曾對(duì)“技術(shù)性失業(yè)”的“新疾病”發(fā)出過警告[25]。他認(rèn)為，當(dāng)經(jīng)濟(jì)上對(duì)勞動(dòng)力的使用速度超過了新工作方式的出現(xiàn)速度時(shí)，失業(yè)就會(huì)發(fā)生。同樣，瓦西里·萊昂蒂夫（Wassily Leontief）預(yù)測(cè)，自動(dòng)化將使勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)的重要性越來越小。他認(rèn)為，即使出現(xiàn)了新的就業(yè)機(jī)會(huì)，工作崗位的數(shù)量也不足以雇用所有想要工作的人[26]。這些實(shí)用主義者認(rèn)為需要制定公共政策來支持教育、培訓(xùn)和再技能化培訓(xùn)，以應(yīng)對(duì)技術(shù)性失業(yè)的潛在有害影響。約瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）對(duì)自動(dòng)化對(duì)就業(yè)的影響給出了更為樂觀的解讀。他認(rèn)為，盡管技術(shù)變革在短期內(nèi)具有破壞性——導(dǎo)致失業(yè)——但在中長(zhǎng)期內(nèi)，它將在生產(chǎn)率更高的創(chuàng)新行業(yè)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)。他提出的“創(chuàng)造性破壞”概念將創(chuàng)新視為增長(zhǎng)、競(jìng)爭(zhēng)和結(jié)構(gòu)變革的引擎[27]。結(jié)合20世紀(jì)70年代信息和通信技術(shù)革命的興起，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有效地為全球互聯(lián)的平臺(tái)型經(jīng)濟(jì)提供了基礎(chǔ)設(shè)施。包括弗里曼（Freeman）、澤特（Soete）和佩里茲（Perez）在內(nèi)的學(xué)者認(rèn)為，一種新的“技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式”已經(jīng)到來，它導(dǎo)致了一場(chǎng)技術(shù)性失業(yè)危機(jī)。他們認(rèn)為，技術(shù)的影響需要精心規(guī)劃的應(yīng)對(duì)措施：工作本身正在進(jìn)行深刻的重組，同時(shí)呼吁政府在工人再培訓(xùn)和教育方面投入巨資[28-29]。

事實(shí)上，這項(xiàng)研究在影響對(duì)技術(shù)和就業(yè)的進(jìn)一步研究的接受方面起到了重要作用，包括經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織和歐洲委員會(huì)在內(nèi)的許多機(jī)構(gòu)對(duì)此表示贊同。從21世紀(jì)初開始，深度學(xué)習(xí)（使用多層軟件的算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）取得了進(jìn)一步突破。如今，機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步正在重新引發(fā)人們對(duì)這些技術(shù)將在何處與就業(yè)結(jié)果交互的焦慮、期待和興奮。許多評(píng)論人士認(rèn)為，自動(dòng)化將最有可能取代制造業(yè)中的常規(guī)和低技能工作[30]。定期有針對(duì)性的任務(wù)被認(rèn)為是會(huì)影響體力、重復(fù)性的任務(wù)，比如裝配線上的工作。然而，這一新的技術(shù)浪潮也有可能影響非常規(guī)性的認(rèn)知任務(wù)，這些任務(wù)通常由“白領(lǐng)”、高技能和高薪員工執(zhí)行，甚至在專業(yè)和服務(wù)行業(yè)也是如此[31]。

在很大程度上，關(guān)于技術(shù)變革和就業(yè)之間實(shí)際關(guān)系的歷史證據(jù)似乎表明，幾個(gè)世紀(jì)以來，技術(shù)變革雖然導(dǎo)致部分工人的工作被取代，但通過提高生產(chǎn)率，其對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)和工人產(chǎn)生的影響是積極的。對(duì)工業(yè)革命的經(jīng)濟(jì)分析或第一批裝配線的引入并沒有導(dǎo)致大規(guī)模的技術(shù)失業(yè)[32]。換句話說，到目前為止，技術(shù)變革還沒有像馬克思、凱恩斯、萊昂提夫或弗里曼和澤特預(yù)測(cè)的那樣產(chǎn)生令人擔(dān)憂的影響，以后是否會(huì)有所不同呢？

三、人工智能技術(shù)社會(huì)后果的多重緯度

目前已有大量出版物討論人工智能對(duì)21世紀(jì)就業(yè)的影響，其作者包括咨詢公司、企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和學(xué)者。在這個(gè)話題上，夸夸其談的說法比比皆是，但幾乎沒有證據(jù)支持它們。撇開這些不談，在那些被引用最多的定量研究中，預(yù)測(cè)卻大相徑庭。例如，弗雷和奧斯本采用基于職業(yè)的方法，估計(jì)美國(guó)47%的就業(yè)崗位都高度“容易”自動(dòng)化，包括服務(wù)、銷售和建筑等一系列職業(yè)[33]。相反，阿恩茨等人認(rèn)為這種方法是高估了其影響。采用基于任務(wù)的方法，他們聲稱在經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織地區(qū)只有9%的工作是可自動(dòng)化的[34]。這兩項(xiàng)研究都認(rèn)為，技術(shù)變革將不成比例地影響到最不合格的工人。在這些研究中所使用的方法、所覆蓋的地域和所處的時(shí)間階段很大程度上解釋了這些差異。其他學(xué)者認(rèn)為，人工智能可能根本不會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模的工作替代。利（Leigh）等人發(fā)現(xiàn)通過機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化促進(jìn)了美國(guó)地區(qū)就業(yè)的增長(zhǎng)[35]。斯賓塞（Spencer）和斯萊特（Slater）認(rèn)為，對(duì)一些國(guó)家來說，人工智能技術(shù)可能會(huì)導(dǎo)致低收入、低技能工作的激增[36]。他們認(rèn)為弗雷和奧斯本等學(xué)者高估了大量工作崗位的損失，因?yàn)楣ぷ鲘徫坏膿p失不能僅僅從工業(yè)結(jié)構(gòu)中得出。此外，他們認(rèn)為人工智能技術(shù)的應(yīng)用“將受到管理決策、部門狀況、勞動(dòng)力技能可用性、現(xiàn)有技術(shù)投資和鎖定、勞資關(guān)系考慮，以及在跨國(guó)背景下特有的法律、社會(huì)和制度考慮的驅(qū)動(dòng)”[37]。但他們認(rèn)為，鑒于人工智能和自動(dòng)化的新技術(shù)能力，工作中的許多任務(wù)很可能會(huì)被重新配置。這很可能會(huì)增加低技能和低報(bào)酬的工作。

（一）工作的未來命運(yùn)是注定的嗎？

技術(shù)對(duì)就業(yè)的影響并不是決定性的——這些新技術(shù)的應(yīng)用取決于多種因素，包括公共政策、企業(yè)戰(zhàn)略和空間地理等。阿西莫格魯和雷斯特雷波認(rèn)為，新興技術(shù)對(duì)就業(yè)的影響最終取決于企業(yè)和政府是否推廣“正確的”人工智能[38]。換句話說，就業(yè)的未來取決于我們?nèi)绾螛?gòu)建以及構(gòu)建什么樣的技術(shù)平臺(tái)。他們認(rèn)為，“正確的”人工智能應(yīng)該是那種有潛力提高生產(chǎn)力和創(chuàng)造廣泛繁榮的技術(shù)。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，技術(shù)具有“賦能”或“替代”兩種效果。賦能技術(shù)增強(qiáng)了人類的工作能力，從而提高了生產(chǎn)率。好的例子包括大學(xué)教授的筆記本電腦給他們提供了更多的工具來組織工作，掃描儀有利于超市收銀員工作效率的提高，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)使建筑師、設(shè)計(jì)師和工程師的設(shè)想與建造更為精準(zhǔn)。因此，技術(shù)革新通過提高生產(chǎn)率來促進(jìn)就業(yè)，可能會(huì)導(dǎo)致工資上漲。雖然這可能不會(huì)對(duì)所有工人都有利——它可能會(huì)傷害一部分勞動(dòng)力——但這一福利會(huì)影響到足夠多的工人，從而增加勞動(dòng)力需求。布魯克斯（Brooks）在將基于人工智能的技術(shù)引入法律領(lǐng)域的研究中論證了賦能技術(shù)的效果[39]。他認(rèn)為至少在短期內(nèi)，技術(shù)正在幫助律師減少法律研究、合同審查和分析所需的時(shí)間，以及加快程序和擴(kuò)大決策過程[40]。人工智能功能主要用于自動(dòng)化更勞動(dòng)密集的實(shí)踐，其中很少需要專業(yè)判斷，如提高日常法律實(shí)踐的準(zhǔn)確性。因此，將人工智能引入法律行業(yè)似乎具有一種賦予能力的功能。

另一種方法認(rèn)為，人工智能是一種替代技術(shù)，也就是說，它拿走了以前由工人完成的任務(wù)——有效地用機(jī)器來完成任務(wù)。阿西莫格魯和雷斯特雷波認(rèn)為，工業(yè)機(jī)器人不是為了提高生產(chǎn)力而設(shè)計(jì)的；取而代之的是，它們被設(shè)計(jì)成自動(dòng)化以前在工廠車間由生產(chǎn)工人完成的任務(wù)。它們的作用是降低單位產(chǎn)出成本，從而增加資本所有者的收入，資本所有者往往比依賴勞動(dòng)收入的所有者更富有[41]。替代技術(shù)的例子包括超市的“自助結(jié)賬”、郵件分揀、裝配線和自動(dòng)提款機(jī)。技術(shù)的替代會(huì)造成一級(jí)替代效應(yīng)——人類不再需要完成這項(xiàng)任務(wù)——并可能對(duì)就業(yè)和工資產(chǎn)生不利影響，加劇收入不平等。

然而，這些新技術(shù)的替代效應(yīng)往往是復(fù)雜的，不太可能是失去所有的工作。就業(yè)增長(zhǎng)可能會(huì)很好地抵消一些替代效應(yīng)。例如，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，如果一家超市使用自助結(jié)賬服務(wù)，最終會(huì)降低成本，其好處將會(huì)傳遞到整個(gè)超市行業(yè)，潛在地創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，并增加該行業(yè)以及相關(guān)行業(yè)的勞動(dòng)力需求。目前，雖然許多零售公司已經(jīng)安裝自動(dòng)結(jié)賬機(jī)，但他們發(fā)現(xiàn)仍然需要員工來減少偷竊，幫助和安撫顧客，這使得使用這項(xiàng)技術(shù)的商店的新勞動(dòng)力要求模糊不清[42]。事實(shí)上，一些商店正試圖專門培養(yǎng)知識(shí)淵博的員工來顯示自己的與眾不同[43]。此外，較低的成本可以讓消費(fèi)者有更多的錢花在其他事情上，這可能會(huì)給整個(gè)經(jīng)濟(jì)帶來新的就業(yè)機(jī)會(huì)。瓦爾德曼布朗（Waldman-Brown）報(bào)告了自動(dòng)化技術(shù)在中小企業(yè)中的應(yīng)用[44]。她發(fā)現(xiàn)了一些例子，比如企業(yè)選擇增量自動(dòng)化來提高生產(chǎn)率，從而使技術(shù)變得可行，也可以替代技術(shù)。在她的研究中，企業(yè)所有者增加了工人的任務(wù)，而不是取代他們，但當(dāng)工人被取代時(shí)，他們會(huì)被重新部署到工廠的不同職能中。因此，在技術(shù)造成的替代效應(yīng)和有可能成為平衡力量的生產(chǎn)力效應(yīng)之間存在著一種“競(jìng)爭(zhēng)”。當(dāng)人工智能技術(shù)表現(xiàn)良好并降低成本時(shí)，更有可能產(chǎn)生較強(qiáng)的生產(chǎn)力效應(yīng)；然而，如果生產(chǎn)力效應(yīng)較弱——當(dāng)新技術(shù)只是“不過如此”時(shí)，這可能不足以減弱替代效應(yīng)。如果工作被取代，另一個(gè)問題是誰(shuí)將失去工作？英國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（ONS）估計(jì)，自動(dòng)化在服務(wù)行業(yè)和公共部門的應(yīng)用越來越多，可能對(duì)女性和年輕員工的影響最大[45]。英國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，英國(guó)最大的低技能工人群體在20～24歲之間。他們還估計(jì)，在英國(guó)，超過70%的自動(dòng)化高風(fēng)險(xiǎn)工作由女性擔(dān)任，這可能會(huì)創(chuàng)造一種新的性別勞動(dòng)分工。

總之，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化對(duì)就業(yè)的影響并不是預(yù)先注定的，而是取決于企業(yè)和政府推動(dòng)提高生產(chǎn)率的人工智能形式的決定：要么部署能夠賦能的技術(shù)，要么利用生產(chǎn)率高的替代技術(shù)。這些反過來又部分由空間地理和當(dāng)?shù)啬芰Q定?？蹬僚妫–ompagnucci）等人論證了不同的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、不同的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化如何具有適應(yīng)新技術(shù)的獨(dú)特能力[46]。公共政策將要求對(duì)工人進(jìn)行再培訓(xùn)，以確保他們能夠應(yīng)對(duì)人工智能給就業(yè)帶來的挑戰(zhàn)。一種動(dòng)態(tài)的教育和培訓(xùn)方法，加上更具適應(yīng)性和靈活性的學(xué)習(xí)方法將創(chuàng)造出正確的能力，以及更好的安全網(wǎng)。最后，即使選擇“正確的人工智能”，由此產(chǎn)生的生產(chǎn)力收益也需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能變得可見并可衡量。布萊恩杰爾夫森（Brynjolfsson）等人解釋說，這種滯后是因?yàn)榇蠖鄶?shù)人工智能技術(shù)是“通用技術(shù)”，這意味著它們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，并要求行業(yè)本身圍繞這些創(chuàng)新進(jìn)行重組，以看到收益[47]。

（二）咨詢公司對(duì)人工智能應(yīng)用的影響

當(dāng)未來學(xué)家、學(xué)者和政策制定者對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化可能帶來的后果發(fā)表看法時(shí)，企業(yè)也出于各種目的紛紛研究這些技術(shù)的相關(guān)元素。有兩類人對(duì)之特別感興趣：積極應(yīng)用這些技術(shù)來解決眾所周知的問題的公司和建立適合自己專長(zhǎng)的市場(chǎng)定位的顧問。雖然一個(gè)通知另一個(gè)的可能性相同，但當(dāng)前的時(shí)刻特別令人驚訝。與企業(yè)一樣，咨詢公司也在瘋狂地聘請(qǐng)這些領(lǐng)域的專家來建立自己的產(chǎn)品線。全球頂級(jí)咨詢集團(tuán)的宣傳材料，如波士頓咨詢集團(tuán)、普華永道、埃森哲和麥肯錫，沒有給其他企業(yè)留下任何機(jī)會(huì)。這些公司正專注于他們已經(jīng)出名的“面包和黃油”產(chǎn)品，同時(shí)提供驚人的相似的警告，要么是關(guān)于即將發(fā)生的問題，從而證明他們的服務(wù)是合理的，要么是提出關(guān)于先決行為改變的警告，以確保成功的可能性[48]。換句話說，“正面和中心”是一份偽裝成盡職調(diào)查聲明的免責(zé)聲明。咨詢公司利用先行者客戶來證明自己的服務(wù)，從而限制公司的責(zé)任，但附帶條款是如果客戶沒有執(zhí)行提供給他們的嚴(yán)格建議，這些咨詢公司就不承擔(dān)責(zé)任。鑒于這一套技術(shù)的涌現(xiàn)性質(zhì)，公司材料中的幾句話強(qiáng)調(diào)了它們的不確定性。

咨詢顧問們正一致認(rèn)同這樣一種說法，即人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了人工智能）不亞于一種新的生產(chǎn)要素?？偛课挥诠雀杷阉髌脚_(tái)的全球咨詢公司埃森哲（Accenture）稱：“這是一種全新的生產(chǎn)要素，它能夠通過增強(qiáng)人類的自然專長(zhǎng)而將自動(dòng)化帶到新的地方，并將創(chuàng)新傳播到整個(gè)社會(huì)，從而推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)?！盵49]畢馬威更加謹(jǐn)慎地指出，這些組合技術(shù)帶來的收益可能會(huì)滲透到包括數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程、勞動(dòng)力、風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)在內(nèi)的關(guān)鍵的業(yè)務(wù)領(lǐng)域[50]。畢馬威進(jìn)一步暗示了需要的謹(jǐn)慎程度，并指出前期成本將是巨大的。把人工智能作為一種簡(jiǎn)單的“即插即用”戰(zhàn)略的想法是一種誤解。這些咨詢公司警告說，即使要開始利用人工智能，企業(yè)也需要建立廣泛的內(nèi)部能力，膽怯的人不適合進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。一個(gè)成功的應(yīng)用程序更有可能是那些既靈活又不受遺留資產(chǎn)（如已存在的平臺(tái)、內(nèi)建過程和過去特有的嚴(yán)格實(shí)踐）束縛的應(yīng)用程序。換句話說，與那些已經(jīng)建立安全的操作慣例的公司相比，不受約束的年輕公司可能更容易增強(qiáng)它們的能力。

2019年，總部位于美國(guó)的國(guó)際咨詢公司麥肯錫（Mckinsey，Inc.）公布了其客戶公司的人工智能應(yīng)用年度評(píng)估[51]。在兩份評(píng)估報(bào)告中，他們的發(fā)現(xiàn)表明，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化跨部門的應(yīng)用，發(fā)生在當(dāng)今效率明顯的領(lǐng)域。汽車和重工業(yè)正在使用機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來使得骯臟、危險(xiǎn)和困難的任務(wù)自動(dòng)化。零售商正在使用人工智能分析來跟蹤銷售和客戶偏好。在全球范圍內(nèi)，人工智能得到越來越多的應(yīng)用，亞太地區(qū)和北美地區(qū)處于領(lǐng)先地位。然而，該報(bào)告表明，至關(guān)重要的是大多數(shù)應(yīng)用程序都存在短期問題。

利用更復(fù)雜的人工智能相關(guān)應(yīng)用的公司越來越少，原因是不愿意“投資人才，比如翻譯專家，并確保業(yè)務(wù)人員和技術(shù)團(tuán)隊(duì)擁有成功擴(kuò)張所需的技能”[52]。對(duì)大多數(shù)商業(yè)企業(yè)來說，人工智能技術(shù)目前正被用于解決低風(fēng)險(xiǎn)問題，比如追蹤客戶偏好，或者為關(guān)鍵模式挖掘大數(shù)據(jù)?？偟膩碚f，組織正試圖緩慢地?cái)U(kuò)大規(guī)模，吸收這些新的能力，而不是追求導(dǎo)致組織變革的行動(dòng)。就這些技術(shù)的應(yīng)用而言，各公司正在“摘低掛的果子”，并將他們的“大腳趾”伸進(jìn)未知的“寒冷水域”[53]。

另外兩項(xiàng)發(fā)展值得注意。主流媒體報(bào)道和全球咨詢公司都在關(guān)注一系列與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化有關(guān)的隱私影響、對(duì)主觀和無(wú)意偏見的精確控制，以及最終采用后與預(yù)期的就業(yè)結(jié)果相關(guān)的問題[54]。提供咨詢服務(wù)要求客戶放棄對(duì)數(shù)據(jù)的控制權(quán)，數(shù)據(jù)的形式是有關(guān)組織及其基于配置的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的機(jī)密信息，這些競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與企業(yè)實(shí)踐、文化和戰(zhàn)略緊密相連。會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)數(shù)據(jù)隱私表示嚴(yán)重關(guān)切。

一些學(xué)者預(yù)先強(qiáng)調(diào)了企業(yè)在追求一個(gè)由人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化增強(qiáng)的未來時(shí)所面臨的挑戰(zhàn)。關(guān)于這些技術(shù)能力的后果，我們?nèi)杂泻芏嘈枰私獾牡胤?。公司和顧問們公開討論了這樣一種認(rèn)識(shí)：流離失所不僅是可能的，而且是極有可能的。麥肯錫2019年度報(bào)告顯示，2019年整個(gè)世界的就業(yè)形勢(shì)是積極的，特別是那些正在積極規(guī)劃和實(shí)施現(xiàn)有員工再培訓(xùn)計(jì)劃的公司，這種情況會(huì)持續(xù)多久尚不清楚。最明顯的是，有兩條出路。在“恐嚇策略”和“巨大未知”的推動(dòng)下，咨詢公司正在推動(dòng)企業(yè)在落后之前坐上“末班車”。每家咨詢公司都在為各自不同的發(fā)展方向開辟一個(gè)有力的基礎(chǔ)市場(chǎng)，從依賴削減成本和淘汰低技能勞動(dòng)力，到利用這些技術(shù)發(fā)展的潛力，利用現(xiàn)有勞動(dòng)力的戰(zhàn)術(shù)知識(shí)，促進(jìn)向新前沿的過渡，從而重新定位他們。目前結(jié)果尚不確定，但我們看到了另一種選擇。企業(yè)咨詢師們表示，有了人工智能，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正獲得生產(chǎn)力的第四個(gè)維度——人類的智力能力正得到機(jī)器支持的增強(qiáng)[55]。與阿西莫格魯和雷斯特雷波的建議相呼應(yīng)的是，這些技術(shù)的應(yīng)用結(jié)果并不是預(yù)先注定的，它將反映組織和社會(huì)層面作出的選擇[56]。

（三）社會(huì)后果：誰(shuí)在工作？

有如此多的預(yù)言者或驚嘆人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化的奇跡，或?qū)χ硎緭?dān)憂和悲哀，以至于人們很難區(qū)分重要和不重要。從自動(dòng)駕駛汽車到面部識(shí)別，再到導(dǎo)致機(jī)器在刑事法庭上提出精細(xì)優(yōu)先級(jí)的結(jié)構(gòu)化搜索，世界正在迅速變化。拋開夸張不談，這些擁有巨大計(jì)算能力的技術(shù)對(duì)于諸如“誰(shuí)在工作”這樣的社會(huì)問題意味著什么？伴隨這些新技術(shù)能力而來的變化有多大？

一些學(xué)者對(duì)自動(dòng)化、機(jī)器人和人工智能技術(shù)的發(fā)展和傳播中缺乏問責(zé)性和公共目的提出了更具批判性的分析[57]。讓算法、人工智能和機(jī)器人變得公平、透明、可理解，并因此變得更負(fù)責(zé)任的壓力越來越大。夏基（Sharkey）和他的同事們認(rèn)為有必要“將目前自動(dòng)智能系統(tǒng)技術(shù)的設(shè)計(jì)和制造中可能不會(huì)自動(dòng)考慮到的人類福祉的倫理方面納入其中，并重新定義成功的概念”[58]。所以人類的進(jìn)步可以包括有意地優(yōu)先考慮個(gè)人、社區(qū)、社會(huì)和倫理價(jià)值。

然而，到目前為止，主要的參與者是在私營(yíng)部門，而且人工智能的發(fā)展是相對(duì)不受管制的。有關(guān)人工智能和公眾利益的法律與監(jiān)管結(jié)構(gòu)仍處于萌芽階段，僅具有咨詢作用。例如，英國(guó)有監(jiān)管機(jī)構(gòu)和公共程序來探討生物技術(shù)與人類受精技術(shù)的許多應(yīng)用的生物倫理，目的是彌合公眾、專家和政府之間的差距。然而，這與人工智能的發(fā)展不是齊頭并進(jìn)的[59]。迪格納姆指出，許多人工智能技術(shù)公司的創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官都有自由意志主義的信念，他們積極倡導(dǎo)政府為人工智能提供一種相對(duì)寬松的監(jiān)管結(jié)構(gòu)。他們認(rèn)為新技術(shù)的本質(zhì)是不受法律和法規(guī)約束：新的技術(shù)前沿是由數(shù)學(xué)計(jì)算控制的，而舊的、過時(shí)的、已經(jīng)存在的法律不能阻礙[60]。同樣的批評(píng)者阿西莫格魯和雷斯特雷波提醒我們，技術(shù)并不決定其用途和應(yīng)用，而是社會(huì)決定的，從這個(gè)意義上說，技術(shù)是一種社會(huì)建構(gòu)[61]。

人工智能系統(tǒng)的公平性是一個(gè)值得關(guān)注的問題。在人工智能的廣泛應(yīng)用中已經(jīng)觀察到的一個(gè)問題是，它被用于篩選當(dāng)今勞動(dòng)力市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。有很多人工智能復(fù)制和放大性別與種族偏見的例子。個(gè)人簡(jiǎn)歷中使用過于“女性化”的自我描述可能會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目篩掉該份申請(qǐng)；個(gè)人的膚色可能會(huì)決定面部識(shí)別軟件是否推薦其做這份工作。例如，周在亞馬遜對(duì)其招聘自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了偏見。由于科技行業(yè)是男性主導(dǎo)的，機(jī)器學(xué)習(xí)模式中輸入的大部分簡(jiǎn)歷都是男性的，由此產(chǎn)生的制度對(duì)男人比對(duì)女人有利。如果這種招聘制度得以實(shí)施，科技行業(yè)將進(jìn)一步排斥女性[62]。盡管這可能不是目的，但關(guān)于人工智能在“人力資源”功能中的使用的廣泛反饋指向人工智能的一個(gè)基本問題：有偏見的數(shù)據(jù)集。周的研究強(qiáng)調(diào)人工智能系統(tǒng)完全依賴于從數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)習(xí)；如果數(shù)據(jù)庫(kù)不完整或有偏差，系統(tǒng)會(huì)無(wú)意中將偏差擴(kuò)大到更大范圍。同樣，他特曼（Tatman）和卡斯滕（Kasten）發(fā)現(xiàn)YouTube語(yǔ)音識(shí)別程序存在偏見；他們發(fā)現(xiàn)，不同方言和種族之間的錯(cuò)誤率有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異，非白種人的錯(cuò)誤率要高得多[63]。這樣，帶有微妙的種族主義和性別歧視模式的非代表性數(shù)據(jù)，重現(xiàn)了同樣的模式[64]。這些發(fā)現(xiàn)表明，人工智能能夠在工作中重現(xiàn)和放大現(xiàn)有的性別與種族偏見。正如瓦克（Wacher）所指出的：“系統(tǒng)可以做出不公平和歧視性的決定，復(fù)制或發(fā)展偏見，并以不可思議和意想不到的方式在高度敏感的環(huán)境中表現(xiàn)出來，將人類利益和安全置于危險(xiǎn)之中。”[65]

由于許多大型數(shù)據(jù)集是不完整的、不具有代表性的，它們可能會(huì)錯(cuò)誤地識(shí)別特定的個(gè)體，特別是涉及少數(shù)群體和婦女時(shí)?！皵?shù)據(jù)集往往不能代表公眾人口。在捕捉弱勢(shì)群體時(shí)，數(shù)據(jù)被剝奪的程度很高。有偏見的數(shù)據(jù)集放大了性別和種族不平等，并將過去和現(xiàn)在的偏見投影到未來?！盵66]例如，勃拉姆溫妮（Buolamwini）和吉布魯（Gebru）研究面部識(shí)別系統(tǒng)中的偏見，他們的“性別陰影”研究評(píng)估面部識(shí)別系統(tǒng)中的偏見程度，發(fā)現(xiàn)在對(duì)膚色較深的女性、膚色較淺的女性、膚色較深的男性和膚色較淺的男性進(jìn)行分類的準(zhǔn)確性上存在顯著差異。相比之下，膚色較深的女性被錯(cuò)誤分類的概率高達(dá)34.7%，而膚色較淺的男性被錯(cuò)誤分類的概率最高只有0.8%[67]。同樣，加納尼（Garnerin）指出，女性在媒體中的代表性不足，在說話人和“言語(yǔ)轉(zhuǎn)換”方面，她們?cè)谡Z(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)中的代表性不足[68]?？死锢唷づ謇姿梗–riado Perez）認(rèn)為這個(gè)問題是雙重的。數(shù)據(jù)集不僅是由白人男性主導(dǎo)的，而且他們的過度代表性反過來又扭曲了輸出：“男性數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們知道的大部分”，所以“什么是男性被視為普遍”[69]。因此，人工智能可能成為一種延續(xù)偏見的方法，造成意想不到的負(fù)面后果，加劇不平等[70]。夏基呼吁禁止所有“改變生命的決策法則”，這反映了人工智能中這些偏見的嚴(yán)重性[71]。

迪格納姆強(qiáng)調(diào)了另一個(gè)問題——設(shè)計(jì)、編碼和編程人工智能技術(shù)的實(shí)際勞動(dòng)力缺乏多樣性[72]。他研究蘋果、谷歌、臉書等公司的就業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人工智能勞動(dòng)力中存在很大程度的性別差異，尤其是在技術(shù)人員中。狄龍（Dillon）和科利特（Collett）發(fā)現(xiàn)了同樣的問題并呼吁人工智能勞動(dòng)力的多樣化，以使技術(shù)的設(shè)計(jì)和實(shí)施更加公平。隨著人工智能的崛起，對(duì)熟練技術(shù)專家的需求增加，且變得更加迫切。“以目前的速度，現(xiàn)有的不平等只會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄軇趧?dòng)力市場(chǎng)而加劇和擴(kuò)大，而人工智能勞動(dòng)力市場(chǎng)未能反映出人口的多樣性?！盵73]人們?cè)俅伪惶嵝褳槭裁瓷鐣?huì)建構(gòu)性批判如此強(qiáng)大，雖然大規(guī)模計(jì)算能力允許更大的統(tǒng)計(jì)規(guī)模，但在社會(huì)基本統(tǒng)計(jì)完整性方面沒有根本改變，仍主要取決于人類的判斷。高度熟練和技能化的人類設(shè)計(jì)、操作和監(jiān)督仍然是至關(guān)重要的[74]。

四、人工智能技術(shù)發(fā)展的空間意蘊(yùn)

人們每天都在忍受著關(guān)于未來將會(huì)包括什么的預(yù)言。一方面，伴隨這些技術(shù)空間分析而來的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)主要是加強(qiáng)了當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)、高等教育和個(gè)人財(cái)富的空間地理。到目前為止，還沒有出現(xiàn)突破全球工業(yè)和技術(shù)領(lǐng)先地位的地方。然而，地緣政治可能在推動(dòng)國(guó)家人工智能技術(shù)發(fā)展方面發(fā)揮重要作用。20多年來，中國(guó)一直在與美國(guó)、英國(guó)和日本的領(lǐng)先技術(shù)供應(yīng)商進(jìn)行著競(jìng)爭(zhēng)。如今，中國(guó)的角色已不再是跟隨者，而是這些行業(yè)中一個(gè)敏捷的競(jìng)爭(zhēng)者。國(guó)防應(yīng)用刺激了美國(guó)許多新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)，包括人工智能[75]。有些國(guó)家人工智能技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)將首先集中在部署技術(shù)來監(jiān)視和控制本國(guó)或他國(guó)公民。因此，對(duì)于與這些技術(shù)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)將在何處出現(xiàn)，空間地理是一個(gè)重要的但不是決定性的因素。

目前，根據(jù)現(xiàn)有的人力資本形成空間和長(zhǎng)期的工業(yè)集中情況，技術(shù)發(fā)展與采用的空間地理似乎大多是經(jīng)過試驗(yàn)的真實(shí)途徑。然而，早期的證據(jù)確實(shí)表明，在確定專業(yè)技術(shù)出現(xiàn)的空間地域時(shí)，使用的空間地理可能比單純地確定現(xiàn)有技術(shù)集群存在的地域更重要。1997年，地理學(xué)家斯坦（Stan）和克里斯汀·奧彭肖（Christine Openshaw）編寫了《地理學(xué)中的人工智能》，這本書預(yù)言了一個(gè)未來世界，在那里，地理信息計(jì)算將迅速發(fā)展，并在任何數(shù)量的同源和衍生領(lǐng)域應(yīng)用。此外，學(xué)者們已經(jīng)闡明一個(gè)事實(shí)，即盡管經(jīng)濟(jì)全球化的力量強(qiáng)大，但國(guó)家和地區(qū)的工業(yè)文化與工作實(shí)踐仍然可能因地區(qū)而異[76]。薩克森尼（Saxenian）研究了計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)在不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)中如何有不同的模式和工作實(shí)踐[77]。格特勒（Gertler）指出，這些不同的工作實(shí)踐意味著相同的技術(shù)在不同的環(huán)境中以微妙而不同的方式被部署。他研究了加拿大企業(yè)在實(shí)現(xiàn)從德國(guó)新機(jī)床中提高生產(chǎn)率面臨的困難，指出其原因是兩國(guó)的工作組織方式略有不同。德國(guó)的工作慣例（特別是工程師和車間之間更緊密的關(guān)系）被嵌入到新技術(shù)中[78]。因此，人工智能或其他新技術(shù)的技術(shù)擴(kuò)散并不總是直接的，而且可能因區(qū)域或國(guó)家的工作慣例而復(fù)雜化。吉特森（Kitson）認(rèn)為，在英國(guó)，創(chuàng)新政策過于集中于產(chǎn)生創(chuàng)新，從而忽視鼓勵(lì)創(chuàng)新的擴(kuò)散和應(yīng)用的復(fù)雜性[79]。在德勤的認(rèn)知狀態(tài)調(diào)查中，研究者發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的最大障礙之一是認(rèn)知項(xiàng)目與現(xiàn)有流程和系統(tǒng)整合的困難——調(diào)查沒有提供這一發(fā)現(xiàn)的地區(qū)和國(guó)家模式的線索，但它仍然表明，“整合”問題對(duì)企業(yè)來說仍然很突出[80]。

最后，人工智能的發(fā)展可能會(huì)加強(qiáng)現(xiàn)有技術(shù)集群的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，因?yàn)椤捌脚_(tái)”公司的經(jīng)濟(jì)實(shí)力為最新的技術(shù)進(jìn)步所加強(qiáng)[81]。這些現(xiàn)有技術(shù)聚集區(qū)可能會(huì)出現(xiàn)與新技術(shù)有關(guān)的就業(yè)增長(zhǎng)。研究表明，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化對(duì)改善發(fā)展不平衡這一由來已久的問題可能作用不大，這進(jìn)一步表明，增長(zhǎng)最有可能發(fā)生在類似活動(dòng)的現(xiàn)成集群中。也就是說，初始稟賦顯然是一個(gè)地區(qū)從開發(fā)新技術(shù)中獲益的、潛在的關(guān)鍵決定因素，特別是落后地區(qū)很可能處于明顯的不利地位[82]。布爾克（Buarque）等在考慮目標(biāo)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)中企業(yè)申請(qǐng)專利的空間地理時(shí)得出了類似的結(jié)論[83]。在歐盟國(guó)家，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化領(lǐng)域涌現(xiàn)出的具有創(chuàng)新成果的企業(yè)，它們大部分出現(xiàn)在現(xiàn)有工業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上。

然而，在2019年一份關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策的研究文獻(xiàn)中，柏雷（Bailey）強(qiáng)調(diào)了歐盟是如何試圖對(duì)落后的區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行戰(zhàn)略性投資，使它們能夠開發(fā)新的技術(shù)專長(zhǎng)，從而使發(fā)展進(jìn)入新的軌道[84]。然而，人工智能應(yīng)用的空間地理也可能是不均衡的，并與現(xiàn)有的工業(yè)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)密切相關(guān)。英國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)現(xiàn)，在英國(guó)，自動(dòng)化導(dǎo)致失業(yè)的可能性各不相同。在東南部和倫敦增長(zhǎng)中心以外的外圍地區(qū)較貧窮的區(qū)域經(jīng)濟(jì)體最有可能因?yàn)樽詣?dòng)化而失去工作。因此，小城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)，如波士頓、南荷蘭和芬蘭是失業(yè)最高的概率地區(qū)，如北康沃爾、西蘭開夏和里布爾谷[85]。這些地區(qū)有獨(dú)特的地方經(jīng)濟(jì)，但都有當(dāng)?shù)氐墓ぷ鹘Y(jié)構(gòu)，雇傭的低技能工作數(shù)量高于平均水平，而這些工作可能是最容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的。這可能會(huì)在許多不同的國(guó)家背景下上演，因?yàn)樵谀承┑胤降慕?jīng)濟(jì)中，容易受到自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)影響的工作將占更大比例。

五、結(jié)論：人工智能與工作的未來展望

人工智能和它的相關(guān)應(yīng)用單元將改變工作的性質(zhì)以及系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)作，使復(fù)雜問題的解決方案高效和快速。盡管這些技術(shù)的許多應(yīng)用旨在增強(qiáng)服務(wù)用戶的體驗(yàn)，但迄今為止由人類腦力和體力完成操作的完全轉(zhuǎn)換的例子也在不斷增加。人工智能對(duì)人類工作的影響既非單純的“烏托邦”愿景，也不是單純的“敵托邦”景象，而是呈現(xiàn)出“烏托邦”和“敵托邦”的雙重效應(yīng)。一方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將不可避免地造成人類的一部分工作被替代，導(dǎo)致部分職業(yè)的消失和人類某些勞動(dòng)技能的退化；另一方面，人工智能技術(shù)在對(duì)人類工作造成替代或消失的同時(shí)，也必將會(huì)創(chuàng)造出新的就業(yè)和工作機(jī)會(huì)，從而為人類勞動(dòng)帶來新的希望和勞動(dòng)解放的美好前景。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化技術(shù)的后果仍在浮現(xiàn)，因此，很可能在國(guó)際科學(xué)界和商界引發(fā)持續(xù)的辯論。這些發(fā)展將在多大程度上挑戰(zhàn)就業(yè)是復(fù)雜的和難以確定的。過去10多年許多國(guó)家和企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率一直很低，這意味著企業(yè)很可能希望（或被鼓勵(lì)）追求替代勞動(dòng)力的人工智能形式，而不是提高勞動(dòng)力的技術(shù)形式。顯然，這些技術(shù)的傳播和擴(kuò)散并不是決定性的：它是一種社會(huì)和政治選擇。需要強(qiáng)調(diào)法律和政策體系以及由此產(chǎn)生的激勵(lì)和抑制因素對(duì)這些仍在出現(xiàn)的技術(shù)的公認(rèn)的許多使用方式。但在世界各地，人工智能技術(shù)的監(jiān)管基礎(chǔ)設(shè)施本身正在以一種緩慢而特殊的方式形成。人工智能系統(tǒng)中的偏見往往不透明，但可能會(huì)強(qiáng)化現(xiàn)有的性別和種族偏見。有人呼吁提高人工智能技術(shù)的透明度，以便讓這些程序的決策過程公開接受審查。

政府在規(guī)范、監(jiān)督新技術(shù)的道德規(guī)范設(shè)計(jì)以及為新技術(shù)設(shè)定邊界方面扮演著明確而重要的角色。重要的是，政策的設(shè)計(jì)應(yīng)有助于推動(dòng)私營(yíng)部門的行動(dòng)，以產(chǎn)生增加社會(huì)福祉的結(jié)果，而不僅僅是尋求增加GDP[86]。政府的作用不僅在于制定產(chǎn)業(yè)政策（迄今大多數(shù)國(guó)家的做法都是如此），還在于決定和塑造我們擁有的人工智能技術(shù)的類型、它們的應(yīng)用方式和可接受的使用邊界。國(guó)家政策（稅收、研發(fā)減免、監(jiān)管）可以幫助將激勵(lì)措施從替代勞動(dòng)力的技術(shù)轉(zhuǎn)向賦能勞動(dòng)力的人工智能技術(shù)。現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，迄今只有一小部分公司毫無(wú)疑問地采用了人工智能技術(shù)[87]。許多公司都在追求漸進(jìn)式的應(yīng)用，只是“試水”而已。一些行業(yè)的公司可能會(huì)對(duì)投資高成本人工智能系統(tǒng)持謹(jǐn)慎態(tài)度，特別是在勞動(dòng)力成本相對(duì)較低的國(guó)家。盡管國(guó)際咨詢公司是這項(xiàng)新技術(shù)的鼓吹者，但許多公司都在測(cè)試其用途并監(jiān)測(cè)其效果。人工智能技術(shù)的最大消費(fèi)者可能是對(duì)國(guó)防和監(jiān)控感興趣的國(guó)家，而不是商業(yè)公司。這是對(duì)人工智能變革性能力的過度推銷，還是一種時(shí)滯？抑或是企業(yè)對(duì)一種尚未被證實(shí)且往往昂貴的技術(shù)的謹(jǐn)慎態(tài)度？20世紀(jì)80年代中期，經(jīng)濟(jì)學(xué)家還試圖了解為什么計(jì)算機(jī)技術(shù)在更廣泛的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中擴(kuò)散的速度比預(yù)期的要慢。羅伯特·索洛（Robert Solow）將其稱為“生產(chǎn)率悖論”，即計(jì)算機(jī)“無(wú)處不在，唯獨(dú)不在生產(chǎn)率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中”[88]。人工智能技術(shù)也是如此嗎？就像早期計(jì)算機(jī)的普及一樣，人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用可能比行業(yè)支持者所認(rèn)為的要慢。

一個(gè)最重要的擔(dān)憂是，基礎(chǔ)科學(xué)發(fā)現(xiàn)、咨詢界表現(xiàn)出的技術(shù)熱情和國(guó)家政策之間的相互作用在多大程度上融入了導(dǎo)致底層競(jìng)爭(zhēng)的通向未來的路徑。過去的科技時(shí)代打破了政治對(duì)手之間的權(quán)力平衡，讓許多人在領(lǐng)先的競(jìng)爭(zhēng)中落后。無(wú)論是從什么角度看，都有明顯的警告跡象表明：需要制定政策，以確保那些將在這個(gè)新時(shí)代遭受破壞的人的福祉。

這里有兩條出路。在“恐嚇策略”和“巨大未知”的推動(dòng)下，咨詢公司正推動(dòng)企業(yè)加入這股潮流，以避免成為經(jīng)濟(jì)上的“落后者”。每一家咨詢公司都在朝著不同的方向開拓細(xì)分市場(chǎng)，從依賴削減成本到消除低技能勞動(dòng)力。與此同時(shí)，政府在人工智能方面的政策大部分都只關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。然而，另一種經(jīng)過更多考慮的途徑也是可能的。它將利用這些技術(shù)發(fā)展的潛力，利用現(xiàn)有勞動(dòng)力的戰(zhàn)術(shù)知識(shí)來促進(jìn)向新領(lǐng)域的過渡，使工人能夠在使用新技術(shù)的同時(shí)使用自己的技能，從而重新定位現(xiàn)有勞動(dòng)力。此外，人工智能和相關(guān)技術(shù)可以用于積極促進(jìn)教育、衛(wèi)生甚至和平事業(yè)發(fā)展等領(lǐng)域。人工智能的部署方式并非預(yù)先注定的。與阿西莫格魯和雷斯特雷波的建議相呼應(yīng)，這些技術(shù)的應(yīng)用結(jié)果將反映組織、政治和社會(huì)層面作出的選擇[89]。像所有技術(shù)一樣，人工智能的未來太重要了，這不能單純留給人工智能領(lǐng)域的技術(shù)專家。相反，社會(huì)科學(xué)家、律師和技術(shù)倫理專家都需要積極參與人工智能發(fā)展與應(yīng)用的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。