張鈺瑤,趙 媛

(南京師范大學(xué)金陵女子學(xué)院,江蘇 南京 210097)

技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)就業(yè)的影響歷來(lái)備受關(guān)注. 人工智能是一種模仿人類(lèi)思維的智能化、自動(dòng)化的設(shè)備或系統(tǒng). 近年來(lái),隨著人工智能的發(fā)展與應(yīng)用,人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)的影響逐漸受到關(guān)注. 本文利用citespace關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法,分析國(guó)內(nèi)人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)影響的研究情況. 在知網(wǎng)中輸入“KY=(人工智能+新技術(shù)革命+新科技革命+智能技術(shù)+第四次工業(yè)革命+機(jī)器人+AI)AND SU=(勞動(dòng)+就業(yè))”,時(shí)間限定至2019年12月31日,剔除無(wú)效及與主題不相關(guān)文獻(xiàn),共得到602篇文獻(xiàn).

1 研究的基本情況

1.1 發(fā)文量

人工智能早在1956年就由McCarthy在Dartmouth學(xué)會(huì)上正式提出. 20世紀(jì)80年代,機(jī)器人在發(fā)達(dá)國(guó)家出現(xiàn),由此在我國(guó)也引發(fā)了關(guān)于機(jī)器人與勞動(dòng)價(jià)值的思考,第一篇相關(guān)文獻(xiàn)是《機(jī)器人能創(chuàng)造價(jià)值嗎》[1]. 20世紀(jì)80年代的文獻(xiàn)主要圍繞著機(jī)器人能否創(chuàng)造價(jià)值,由于技術(shù)發(fā)展的限制與鮮少應(yīng)用,有關(guān)人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)的影響并未得到大量關(guān)注. 從20世紀(jì)90年代一直到2016年,相關(guān)文獻(xiàn)一直處于個(gè)位數(shù). 從2017年開(kāi)始,研究文獻(xiàn)出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng),從2017年的60篇增長(zhǎng)到2019年的270篇,研究主題也得到拓廣. 這得益于人工智能取得的突破性發(fā)展,一個(gè)標(biāo)志性的事件是2016年韓國(guó)圍棋選手李世石與谷歌計(jì)算機(jī)圍棋程序AlphaGo在人機(jī)大戰(zhàn)中落敗,關(guān)于“人工智能超越人類(lèi)智能”“機(jī)器換人”等討論開(kāi)始大量出現(xiàn).

1.2 研究主題

利用citespace關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析該領(lǐng)域研究的具體內(nèi)容,從1980年到2019年,關(guān)鍵詞頻率出現(xiàn)最多的是人工智能(418)、就業(yè)(91)、機(jī)器人(87)、新技術(shù)革命(43)、生產(chǎn)力(41)、勞動(dòng)價(jià)值論(29)、生產(chǎn)方式(29)、勞動(dòng)生產(chǎn)率(25)、資本家(23)、剝削者(22). 近幾年來(lái)出現(xiàn)較高頻次的關(guān)鍵詞還有技術(shù)進(jìn)步(18)、大學(xué)生(16)、就業(yè)結(jié)構(gòu)(12)、職業(yè)教育(10)、機(jī)器換人(8)等. 這些詞反映了研究的熱點(diǎn). 除此以外,勞動(dòng)關(guān)系(5)、勞動(dòng)對(duì)象(5)、勞動(dòng)法(5)、勞動(dòng)教育(4)、替代效應(yīng)(4)、異化勞動(dòng)(3)、收入分配(3)、結(jié)構(gòu)性失業(yè)(3)、就業(yè)效應(yīng)(2)、就業(yè)規(guī)模(2)等是近幾年來(lái)的新興關(guān)鍵詞,反映了最新的研究方向. 關(guān)鍵詞中心度最高的依次為人工智能(0.26)、就業(yè)(0.21)、機(jī)器人(0.16)、生產(chǎn)力(0.16)、勞動(dòng)生產(chǎn)率(0.13)、體力勞動(dòng)(0.10).

綜合以上分析將目前關(guān)于人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)影響的主要研究歸納為以下幾個(gè)方面:(1)人工智能影響就業(yè)的機(jī)制(技術(shù)進(jìn)步、機(jī)器換人);(2)人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的影響;(3)人工智能對(duì)收入分配的影響;(4)人工智能對(duì)就業(yè)形態(tài)的影響;(5)人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程、勞動(dòng)關(guān)系的影響. 此外,人工智能對(duì)大學(xué)生群體就業(yè)的影響也是近幾年來(lái)較為熱點(diǎn)的話題,人工智能與勞動(dòng)教育、勞動(dòng)法等成為新興的研究?jī)?nèi)容.

2 研究的主要問(wèn)題

2.1 人工智能影響就業(yè)的機(jī)制

人工智能影響就業(yè)的機(jī)制是學(xué)者們討論的重點(diǎn). 目前的研究認(rèn)為人工智能對(duì)就業(yè)具有破壞效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)、填補(bǔ)效應(yīng).

2.1.1 破壞效應(yīng)

破壞效應(yīng)是指技術(shù)進(jìn)步減少了人類(lèi)就業(yè). 破壞效應(yīng)包括以下幾種機(jī)制:勞動(dòng)手段替代機(jī)制、管理效率破壞機(jī)制、產(chǎn)品生命周期破壞機(jī)制、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)破壞機(jī)制、勞動(dòng)市場(chǎng)需求破壞機(jī)制[2]. 但也應(yīng)注意到,企業(yè)是否選擇引入機(jī)器也受到多重因素的影響. 企業(yè)是否選擇引進(jìn)機(jī)器與機(jī)器的成本、社會(huì)的需求、企業(yè)績(jī)效息息相關(guān). 企業(yè)會(huì)綜合考慮人工智能的成本、勞動(dòng)力的成本與產(chǎn)品的附加值來(lái)確定是否使用人工智能代替勞動(dòng)力[3]. 準(zhǔn)確來(lái)說(shuō),人工智能在人類(lèi)勞動(dòng)生產(chǎn)過(guò)程中的直接替代效應(yīng)不容忽視,即在生產(chǎn)過(guò)程中,人工智能可以代替人類(lèi)獨(dú)立完成工作,這是人工智能區(qū)別于傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步的特征. 盡管傳統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)步也會(huì)使一些工作由機(jī)器完成,但多限于體力勞動(dòng),且多由人來(lái)操縱機(jī)器;而人工智能則使更多的工作可由智能機(jī)器完成,這些工作不僅包括體力勞動(dòng),還包括腦力勞動(dòng). 一些學(xué)者指出了這種替代關(guān)系,人工智能與人類(lèi)就業(yè)的關(guān)系包括3種情況,其一就是替代關(guān)系,即人工智能替代人類(lèi)就業(yè)[4]. 人工智能能夠替代什么樣的工作崗位受到自身技術(shù)的約束. 需要注意的是,人工智能能否實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)的替代,即能否實(shí)現(xiàn)“機(jī)器換人”,除了要考慮技術(shù)和經(jīng)濟(jì)因素外,還需要考慮如法律政策、倫理道德、社會(huì)習(xí)俗、文化傳統(tǒng)等在內(nèi)的社會(huì)價(jià)值取向因素[5]. 鄧智平對(duì)珠三角地區(qū)機(jī)器換人的實(shí)證研究表明,國(guó)家層面的“政治合法性”、企業(yè)層面的柔性控制以及工人的自主性的聯(lián)合作用,是機(jī)器換人未能引發(fā)“盧德運(yùn)動(dòng)”的原因[6].

2.1.2 創(chuàng)造效應(yīng)

歷史的經(jīng)驗(yàn)表明,技術(shù)進(jìn)步并未造成大規(guī)模的失業(yè),反而使就業(yè)崗位不斷增加,說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步在破壞就業(yè)的同時(shí)也創(chuàng)造了就業(yè). 盡管技術(shù)進(jìn)步往往是勞動(dòng)節(jié)約型的,但當(dāng)其應(yīng)用到社會(huì)生活中,卻會(huì)帶來(lái)更多的就業(yè). 一方面,使用新技術(shù)和新設(shè)備、研發(fā)新產(chǎn)品、擴(kuò)張生產(chǎn)規(guī)模等均能創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì);另一方面,技術(shù)進(jìn)步促使生產(chǎn)效率提高,資本家、消費(fèi)者、勞動(dòng)者都成為獲益群體[7]. 人工智能創(chuàng)造就業(yè)可分為直接創(chuàng)造與間接創(chuàng)造兩種途徑,一方面,人工智能相關(guān)行業(yè)的研發(fā)、制造、維護(hù)會(huì)帶來(lái)直接的就業(yè)增加,人工智能相關(guān)行業(yè)投資增加也會(huì)帶來(lái)就業(yè)增加;另一方面,勞動(dòng)者收入增加帶來(lái)消費(fèi)增加進(jìn)而會(huì)創(chuàng)造就業(yè)[8].

2.1.3 結(jié)構(gòu)效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)

人工智能的發(fā)展對(duì)勞動(dòng)者的惠及程度不同,對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)程度也不同,人工智能創(chuàng)造的工作崗位與淘汰的工作崗位在專業(yè)技能水平上并不相同[7]. 目前來(lái)說(shuō),常規(guī)型、程序型工作將是人工智能主要應(yīng)用的領(lǐng)域,將會(huì)有大量人員被替代. 有學(xué)者認(rèn)為,第一、第二產(chǎn)業(yè)中的生產(chǎn)人員和第三產(chǎn)業(yè)中的批發(fā)零售業(yè)、金融業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)中大量的就業(yè)人口和企業(yè)、機(jī)關(guān)事業(yè)單位的會(huì)計(jì)、統(tǒng)計(jì)、審計(jì)及行政后勤人員將被人工智能大量替代[9]. 人工智能對(duì)就業(yè)的影響在時(shí)間范圍內(nèi)也是不同的. 一種看法是,從短期看,新技術(shù)對(duì)就業(yè)的破壞性替代效應(yīng)比較大;從長(zhǎng)期看,新技術(shù)對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造性的補(bǔ)償效應(yīng)逐漸發(fā)揮作用,并成為主導(dǎo)[8].

2.1.4 填補(bǔ)效應(yīng)

人工智能填補(bǔ)了很多供給缺位的勞動(dòng)崗位,使得整個(gè)經(jīng)濟(jì)鏈條完整,從而使得勞動(dòng)者愿意且能夠勝任的崗位得以存在[7]. 從這個(gè)意義來(lái)看,人工智能的填補(bǔ)效應(yīng)也意味著人類(lèi)工作崗位的增加.

此外,技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)還存在人口學(xué)機(jī)理,即技術(shù)進(jìn)步通過(guò)物質(zhì)生產(chǎn)能力的提升,為人口增長(zhǎng)奠定了基礎(chǔ),而人口增長(zhǎng)又使需求增長(zhǎng),從而促進(jìn)就業(yè)增長(zhǎng)[4].

2.2 人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的影響

2.2.1 理論預(yù)測(cè)與討論

由于人工智能對(duì)就業(yè)影響機(jī)理的復(fù)雜性,除了技術(shù)本身發(fā)展的因素外,還包括經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、制度因素等,人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的影響并不明朗,因而所持觀點(diǎn)并不統(tǒng)一. 依照傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)的邏輯,一些學(xué)者認(rèn)為,人工智能能夠填補(bǔ)和創(chuàng)造就業(yè)崗位,因此無(wú)需擔(dān)憂人工智能消滅就業(yè)崗位造成失業(yè)[7];人工智能無(wú)法完全代替人類(lèi)勞動(dòng),智能制造時(shí)代下,隨著社會(huì)分工的進(jìn)一步細(xì)化,新的就業(yè)領(lǐng)域被開(kāi)辟出來(lái),如人工智能研發(fā)、機(jī)器編程、智能設(shè)備運(yùn)維等,都是需要更高技能水平的就業(yè)崗位[10]. 但也有學(xué)者持就業(yè)人數(shù)會(huì)大規(guī)模減少的觀點(diǎn),人工智能終將有一天能夠取代服務(wù)和交通行業(yè)乃至各行各業(yè)的人類(lèi)勞動(dòng)者,因此人類(lèi)并不會(huì)獲得更多的就業(yè)機(jī)會(huì)[11];傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)的邏輯是暫時(shí)的,一旦人工智能在全行業(yè)普及,全產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)機(jī)器化、自動(dòng)化、智能化生產(chǎn),工人就有可能從產(chǎn)業(yè)鏈的制造崗位上被完全“趕”下去,成為絕對(duì)過(guò)剩人口[12];科技的發(fā)展與人工智能的普及是永無(wú)止境的,自然力替代人力的過(guò)程將會(huì)一直延續(xù),直到有一天自然力會(huì)在各行各業(yè)全面取代人類(lèi)勞動(dòng)[13]. 亦有持不確定態(tài)度的學(xué)者,認(rèn)為人工智能對(duì)就業(yè)的影響是復(fù)雜的,由于受到多重因素的影響,因此結(jié)果是不確定的. 人工智能對(duì)就業(yè)短期來(lái)看負(fù)面影響輕微,但長(zhǎng)期來(lái)看樂(lè)觀、悲觀皆有可能[14];一方面,技術(shù)路徑本身存在較多發(fā)展的可能,另一方面也不能忽略公共政策對(duì)技術(shù)進(jìn)步就業(yè)效應(yīng)的干預(yù),因此難以準(zhǔn)確量化預(yù)測(cè)人工智能對(duì)就業(yè)總量的影響[5];技術(shù)變革對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響難以確定,取決于勞動(dòng)力市場(chǎng)機(jī)制以及相關(guān)制度和政策的合理安排[15]. 技術(shù)可行性角度的預(yù)測(cè)表明,我國(guó)約有 76% 的就業(yè)者從事著未來(lái)可能被人工智能所替代的職業(yè),就業(yè)市場(chǎng)將面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[3].

人工智能是否會(huì)帶來(lái)大規(guī)模的失業(yè)尚未可知,但是不同就業(yè)受到人工智能影響的方向及其程度是不同的. 從就業(yè)的行業(yè)來(lái)看,農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)就業(yè)比重都會(huì)下降,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高端生活服務(wù)業(yè)就業(yè)比重將會(huì)顯著增加[16];人工智能發(fā)展將加速制造業(yè)就業(yè)比重下降和服務(wù)業(yè)就業(yè)比重上升的趨勢(shì),順應(yīng)這一趨勢(shì),在科學(xué)研究、教育、衛(wèi)生與社保、信息服務(wù)、藝術(shù)娛樂(lè)等領(lǐng)域的就業(yè)崗位會(huì)增加[17]. 不同技能的勞動(dòng)者受人工智能的影響也不同. 一方面,現(xiàn)階段人工智能替代的是規(guī)則性高的工作,通常來(lái)說(shuō),知識(shí)與技能要求越低的工作規(guī)則性越強(qiáng),因此,學(xué)者們普遍認(rèn)為,人工智能會(huì)對(duì)低技能的勞動(dòng)者形成替代,而對(duì)高技能的勞動(dòng)者形成需求. 在AI時(shí)代,長(zhǎng)期可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的唯一來(lái)源是知識(shí)與技術(shù),并且對(duì)知識(shí)和技術(shù)的要求會(huì)越來(lái)越高,因此低技能工作會(huì)減少,高技能工作會(huì)增加[4];隨著企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新升級(jí),企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力知識(shí)技能的要求將會(huì)提高,研發(fā)、設(shè)計(jì)和管理等高級(jí)技術(shù)工種比例將顯著提高,職業(yè)結(jié)構(gòu)趨向高層次化[16]. 另一方面,不易被替代的規(guī)則性低的工作并不全是高知識(shí)、技術(shù)含量的工作,如規(guī)則性較低的低端服務(wù)型行業(yè). 因而,有學(xué)者指出,人工智能將會(huì)造成就業(yè)的“兩極分化”. 人工智能會(huì)使就業(yè)結(jié)構(gòu)呈兩極分化趨勢(shì),新型高端職位與傳統(tǒng)低端崗位的就業(yè)需求均會(huì)增長(zhǎng),但新型高端職位人才供不應(yīng)求,傳統(tǒng)低端崗位勞動(dòng)力供過(guò)于求[5];新技術(shù)對(duì)就業(yè)的沖擊是技能員工型偏向的,這種沖擊可能會(huì)使中等收入員工數(shù)量減少,就業(yè)質(zhì)量高低兩極分化[18].

2.2.2 實(shí)證研究

基于已有數(shù)據(jù),一些學(xué)者對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模整體影響與結(jié)構(gòu)性的影響進(jìn)行了實(shí)證研究. 陳永偉等應(yīng)用IFR的數(shù)據(jù),構(gòu)造了“工業(yè)機(jī)器人沖擊指數(shù)”,并用其作為“第二次機(jī)器革命”強(qiáng)度的度量,通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)“第二次機(jī)器革命”會(huì)增加失業(yè)率[19];程虹等運(yùn)用傾向得分匹配的方法,得出了機(jī)器人對(duì)使用企業(yè)勞動(dòng)力的整體替代效應(yīng)以及機(jī)器人對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)整體的替代效應(yīng)[20];吳清軍等以電商行業(yè)s平臺(tái)為例,測(cè)算了人工智能對(duì)就業(yè)的實(shí)際影響,發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的使用對(duì)相應(yīng)部門(mén)業(yè)務(wù)人員的總就業(yè)不存在負(fù)向效應(yīng)[21]. 對(duì)不同就業(yè)技能的研究是學(xué)者研究的重點(diǎn),謝萌萌等基于 2011-2017 年制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的研究表明,制造業(yè)企業(yè)融合人工智能顯著降低了低技能的就業(yè)比重,且這一負(fù)向效應(yīng)具有動(dòng)態(tài)異質(zhì)性[22];程虹等的研究表明,機(jī)器人對(duì)不同技能水平的勞動(dòng)力具有非對(duì)稱影響,機(jī)器人對(duì)非技能勞動(dòng)力具有顯著的替代效應(yīng),對(duì)技能勞動(dòng)力具有增進(jìn)效應(yīng)[20];但也有研究發(fā)現(xiàn)人工智能對(duì)就業(yè)的影響呈現(xiàn)出就業(yè)反極化效應(yīng),即使中等技能的勞動(dòng)者數(shù)量增加,使高低技能的勞動(dòng)者數(shù)量減少[23];除此之外,也有學(xué)者對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[24]、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)[25]的影響進(jìn)行了研究.

2.3 人工智能對(duì)收入分配的影響

在勞動(dòng)報(bào)酬方面,陳永偉等的實(shí)證研究表明,第二次機(jī)器革命雖然會(huì)提升工資水平,但會(huì)降低勞動(dòng)報(bào)酬在收入中所占的比重[19];余玲錚等的實(shí)證研究進(jìn)一步證實(shí),機(jī)器人所產(chǎn)生的增長(zhǎng)效應(yīng)并不會(huì)均等地惠及所有要素,工資率的增長(zhǎng)幅度不及勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)幅度,勞動(dòng)收入份額下降,勞動(dòng)力相對(duì)于資本的地位在惡化[26]. 在勞動(dòng)者之間的收入差距方面,張于喆認(rèn)為,人工智能對(duì)不同的群體影響不同,會(huì)使高技能、富資本的人群受益,中低技能人群受損,且從長(zhǎng)期看,受損者面臨著生存困境和日益弱化的社會(huì)流動(dòng)性[14];亓紅強(qiáng)認(rèn)為,人工智能會(huì)使能熟練操控高端機(jī)器設(shè)備的技術(shù)人員和普通勞動(dòng)者這兩部分群體之間的收入差距越來(lái)越大,呈現(xiàn)兩極分化趨勢(shì)[27];潘文軒指出,從總體角度而言,人工智能發(fā)展會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)報(bào)酬增長(zhǎng),但對(duì)于不同就業(yè)群體來(lái)說(shuō),會(huì)存在一定差異性[5]. 人工智能對(duì)行業(yè)收入差距的影響具有階段差異性,在導(dǎo)入階段,人工智能技術(shù)創(chuàng)新使行業(yè)收入差距呈先擴(kuò)大后縮小的趨勢(shì),且對(duì)工作重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的行業(yè)沖擊更大[28].

2.4 人工智能對(duì)就業(yè)形態(tài)的影響

技術(shù)進(jìn)步改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)組織方式,產(chǎn)生新的“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)范式”,從而對(duì)勞動(dòng)者的就業(yè)方式產(chǎn)生影響[29]. 原本穩(wěn)定的“公司+雇員”的就業(yè)形式在互聯(lián)網(wǎng)的作用下會(huì)轉(zhuǎn)向更加靈活自由的“平臺(tái)+個(gè)人”的就業(yè)形式,正式就業(yè)與非正式就業(yè)的界限日漸模糊,各種非全日制形式的就業(yè)會(huì)越來(lái)越普遍[16];靈活就業(yè)、彈性就業(yè)的比重會(huì)顯著增加,“零工經(jīng)濟(jì)”“獨(dú)立工人”現(xiàn)象應(yīng)運(yùn)而生,工作方式多元化,“隨時(shí)隨地辦公”成為可能[30]. 技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了新的就業(yè)形態(tài),隨著新就業(yè)形態(tài)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,一些學(xué)者對(duì)其內(nèi)涵、總體特征、分類(lèi)等進(jìn)行了分析. 張成剛將新就業(yè)形態(tài)分為生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系兩個(gè)方面[31];朱松嶺認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)條件下延伸而產(chǎn)生的,尚未完全轉(zhuǎn)化為獨(dú)立新形態(tài),新就業(yè)形態(tài)體現(xiàn)為虛擬與現(xiàn)實(shí)相結(jié)合的工作模式與私人訂制式的工作模式,具有共享的特征[32];王娟認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)具有雇傭關(guān)系彈性化、虛擬化、多重化,組織方式平臺(tái)化、無(wú)組織化,就業(yè)邊界擴(kuò)大化、全球化的特點(diǎn)[29]. 新就業(yè)形態(tài)包含有多種類(lèi)型,張成剛認(rèn)為,生產(chǎn)關(guān)系角度的新就業(yè)形態(tài)包括創(chuàng)業(yè)式就業(yè)者、自由職業(yè)者、依托于互聯(lián)網(wǎng)或是市場(chǎng)化資源的多重職業(yè)者[31];王娟認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)主要包括創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型就業(yè)、新經(jīng)濟(jì)就業(yè)、創(chuàng)業(yè)式就業(yè)、依托于信息技術(shù)和市場(chǎng)分工細(xì)化帶來(lái)的新興職業(yè)[29];朱松嶺認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)共有創(chuàng)客模式、威客模式、對(duì)客模式、圈客模式和兼客模式5種[32]. 此外,人工智能技術(shù)的應(yīng)用使用工需求靈活化,從而促進(jìn)非典型勞動(dòng)形態(tài)的快速發(fā)展,具體可以分為遠(yuǎn)程勞動(dòng)、共享勞動(dòng)、委托勞動(dòng)、人機(jī)協(xié)同勞動(dòng)、多重身份勞動(dòng)[33].

2.5 人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程與勞動(dòng)關(guān)系的影響

學(xué)者們對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)者技能的影響持有知識(shí)化、再技能化、去技能化與技術(shù)空心化等不同的觀點(diǎn). 張新春等在分析人工智能技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式的基礎(chǔ)上分析了勞動(dòng)的一般特點(diǎn),包括勞動(dòng)主體的變化、勞動(dòng)內(nèi)涵的變化、勞動(dòng)分工的變化、勞動(dòng)生產(chǎn)力的變化,認(rèn)為生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化特征將導(dǎo)致直接從事生產(chǎn)的人數(shù)減少,勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)將由操作型員工和技能型員工向知識(shí)型員工轉(zhuǎn)變,這要求勞動(dòng)者具備豐富的知識(shí)積累[34]. 邱子童等從任務(wù)劃分、專業(yè)化工具、局部工人和過(guò)程控制4個(gè)方面對(duì)勞動(dòng)者技能需求進(jìn)行了梳理和探討,認(rèn)為人工智能應(yīng)用背景下勞動(dòng)過(guò)程趨向于實(shí)現(xiàn)有效的人機(jī)合作,這要求勞動(dòng)者不僅要具備更高水平的生產(chǎn)技能,還要具備相應(yīng)的素質(zhì)技能,最終勞動(dòng)者由去技能化向再技能化轉(zhuǎn)型[35]. 王瀟通過(guò)對(duì)知識(shí)工人勞動(dòng)過(guò)程的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),人工智能對(duì)知識(shí)工人的影響不僅是“去技能化”,更在于“技術(shù)空心化”,造成了核心科學(xué)技術(shù)和探索科學(xué)本質(zhì)的精神從專業(yè)技術(shù)中抽離,勞動(dòng)者的技術(shù)發(fā)生從深到廣的變化,這導(dǎo)致知識(shí)工人工作自主性變化以及職業(yè)精神喪失[36].

勞動(dòng)關(guān)系的從屬性弱化,但勞動(dòng)關(guān)系的資本邏輯依然存在. 新科技革命背景下勞動(dòng)關(guān)系的變化表現(xiàn)在勞動(dòng)關(guān)系的從屬性與靈活性發(fā)生了改變. 首先,勞務(wù)關(guān)系中人身依附性和組織從屬性被削弱;其次隨著科技的進(jìn)步,勞動(dòng)關(guān)系的靈活性越來(lái)越高[37];企業(yè)用工形式的多樣化使勞動(dòng)關(guān)系從屬性弱化,撼動(dòng)了勞動(dòng)法的理論基礎(chǔ)[38];數(shù)字勞動(dòng)是一種基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的虛擬勞動(dòng)過(guò)程,但資本剝削的邏輯仍然存在,數(shù)字勞動(dòng)使勞動(dòng)場(chǎng)所從工廠轉(zhuǎn)移到通訊工具,從而模糊了勞動(dòng)和休閑時(shí)間的界限,為資本剝削提供了新形式[39];數(shù)字勞動(dòng)是一種數(shù)字資本驅(qū)動(dòng)的人類(lèi)勞動(dòng)新形式,其本質(zhì)并未脫離資本邏輯的統(tǒng)治,依然存在異化和剝削[40];“人工智能+”時(shí)代下,資本主義社會(huì)依然是一個(gè)貧富分化、資本與勞動(dòng)對(duì)立日趨嚴(yán)重的社會(huì),數(shù)據(jù)資源的資本主義應(yīng)用剝奪了人身數(shù)據(jù)和物品數(shù)據(jù)所有人的權(quán)利,所謂的“人機(jī)協(xié)作”關(guān)系本質(zhì)上仍然是資本對(duì)勞動(dòng)的統(tǒng)治關(guān)系[41]. 許輝認(rèn)為,“機(jī)器換人”引起生產(chǎn)車(chē)間人數(shù)、技能、性別等勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的變化,進(jìn)而會(huì)影響勞資關(guān)系的變化[42].

一些學(xué)者進(jìn)行了勞動(dòng)過(guò)程與勞動(dòng)關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)研究,通過(guò)具體的場(chǎng)景考察了作為人工智能核心的算法如何納入勞動(dòng)的過(guò)程以及工人的反饋. 孫萍通過(guò)田野調(diào)查發(fā)現(xiàn),平臺(tái)算法通過(guò)“時(shí)間內(nèi)嵌”“情感勞動(dòng)”和“游戲化”等多種途徑對(duì)外賣(mài)員進(jìn)行勞動(dòng)管理,與此同時(shí),數(shù)字勞動(dòng)者也形成了一套“逆算法”的勞動(dòng)實(shí)踐和協(xié)商技巧[43]. 馮向楠等經(jīng)過(guò)對(duì)外賣(mài)騎手的調(diào)查發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用強(qiáng)化了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)勞動(dòng)過(guò)程的管控,而騎手則通過(guò)合理利用規(guī)則、主動(dòng)的合作與抗?fàn)帯⒆灾鬟x擇送餐路線和順序、搭建“前后臺(tái)”、尋找成就感與身份認(rèn)知等方式減少平臺(tái)的控制,爭(zhēng)取勞動(dòng)的自主性,維護(hù)自身的主體性[44]. 吳清軍等采用混合研究方法發(fā)現(xiàn),平臺(tái)對(duì)勞動(dòng)的控制呈現(xiàn)碎片化特征,平臺(tái)對(duì)勞動(dòng)過(guò)程的控制與勞動(dòng)者擁有工作自主權(quán)并存,而勞動(dòng)者對(duì)平臺(tái)與平臺(tái)規(guī)則形成了主動(dòng)認(rèn)同與被動(dòng)接受的復(fù)雜主觀感受與工作體驗(yàn)[45].

3 結(jié)論、討論與展望

本文梳理了國(guó)內(nèi)人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)影響的相關(guān)文獻(xiàn). 該領(lǐng)域的研究始于20世紀(jì)80年代,近3年來(lái)受到更多關(guān)注. 目前國(guó)內(nèi)人工智能對(duì)勞動(dòng)就業(yè)影響的研究與討論的主題主要集中在人工智能影響就業(yè)的機(jī)制、人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的影響、人工智能對(duì)就業(yè)形態(tài)的影響、人工智能對(duì)收入分配的影響、人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程與勞動(dòng)關(guān)系的影響,此外勞動(dòng)價(jià)值也是研究的重要主題. 學(xué)者們的觀點(diǎn)如下:(1)人工智能影響就業(yè)的機(jī)制主要包括破壞效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)、填補(bǔ)效應(yīng). (2)人工智能對(duì)就業(yè)規(guī)模的影響方面,通過(guò)理論上的預(yù)測(cè)和實(shí)證研究,學(xué)者們對(duì)人工智能是否會(huì)造成大規(guī)模失業(yè)態(tài)度不一,持樂(lè)觀態(tài)度的學(xué)者認(rèn)為人工智能不會(huì)造成大規(guī)模失業(yè),持悲觀態(tài)度的學(xué)者則認(rèn)為人工智能對(duì)就業(yè)的長(zhǎng)期影響不容樂(lè)觀,也有學(xué)者持不確定的態(tài)度. 此外,人工智能對(duì)不同行業(yè)、技能的勞動(dòng)者影響不一. (3)人工智能將會(huì)對(duì)就業(yè)形態(tài)產(chǎn)生影響,使就業(yè)形態(tài)呈現(xiàn)新的特征. (4)人工智能對(duì)勞動(dòng)者收入分配的影響方面,大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人工智能會(huì)加大勞動(dòng)者之間的收入差距. (5)人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程與勞動(dòng)關(guān)系的影響方面,人工智能使勞動(dòng)者向知識(shí)化、再技能化方向發(fā)展,但也使勞動(dòng)者面臨“去技能化”“技能空心化”的危機(jī);勞動(dòng)關(guān)系的從屬性減弱、靈活性增強(qiáng),但資本對(duì)勞動(dòng)的剝削也在增強(qiáng). 可以發(fā)現(xiàn),在目前的研究中,與勞動(dòng)力市場(chǎng)尤其是失業(yè)相關(guān)的議題占大多數(shù),與勞動(dòng)過(guò)程和勞動(dòng)關(guān)系相關(guān)的議題逐漸變多,初步形成了多學(xué)科、多視角的研究. 此外,理論性的論述較多,實(shí)證研究較少;宏觀性的研究較多,深入企業(yè)與生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)考察的微觀研究較少.

傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響從短期看,技術(shù)進(jìn)步節(jié)約了勞動(dòng)力,造成部分行業(yè)勞動(dòng)需求下降,同時(shí),技術(shù)進(jìn)步也使一些傳統(tǒng)行業(yè)衰落,帶來(lái)失業(yè);但從長(zhǎng)期看,技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)了更高的職業(yè)開(kāi)發(fā)率,極大提高了產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)率,擴(kuò)大了需求,帶來(lái)更多的就業(yè)機(jī)會(huì). 與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步相比,人工智能又呈現(xiàn)了新的特點(diǎn). 若以往技術(shù)進(jìn)步是掌握更先進(jìn)技術(shù)的人取代了落后技術(shù)的人,那么人工智能則是智能機(jī)器對(duì)人的取代,顯然人工智能有更大的破壞就業(yè)的潛力,因此引發(fā)了人工智能與失業(yè)問(wèn)題的廣泛討論. 本文認(rèn)為,首先,在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi),人工智能帶來(lái)大規(guī)模失業(yè)的可能性較小. 人工智能帶來(lái)大規(guī)模失業(yè)需要滿足兩個(gè)條件,一是人工智能技術(shù)水平達(dá)到可以替代各行各業(yè)人類(lèi)勞動(dòng)的程度,二是這種技術(shù)水平的人工智能在各行各業(yè)得到應(yīng)用. 對(duì)于第一個(gè)條件,當(dāng)前人工智能尚處于弱人工智能發(fā)展階段,仍有許多工作領(lǐng)域人工智能無(wú)法代替人類(lèi),而從弱人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能不是一蹴而就的,需要很長(zhǎng)時(shí)間,既便發(fā)展到強(qiáng)人工智能階段,可以對(duì)更多的行業(yè)形成替代,但仍需要人來(lái)設(shè)計(jì)、制造、操作和維修. 因此,人工智能不能對(duì)各行各業(yè)的勞動(dòng)形成替代. 對(duì)于第二個(gè)條件,人工智能的應(yīng)用受到多重因素的影響,包括經(jīng)濟(jì)利益、社會(huì)價(jià)值取向、公共政策等,這些都使人工智能的大規(guī)模應(yīng)用較為遙遠(yuǎn). 因而在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi),并不會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模的失業(yè). 其次,盡管人工智能不會(huì)帶來(lái)大規(guī)模的失業(yè),甚至在一個(gè)比較長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi),人工智能還會(huì)帶來(lái)更多的就業(yè),但在這個(gè)過(guò)程中,一些人會(huì)經(jīng)歷失業(yè)與就業(yè)的調(diào)整. 歷史的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明,技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)更多是一種結(jié)構(gòu)性的影響,人工智能也是如此. 這意味著人工智能造成的是特定類(lèi)型勞動(dòng)者的失業(yè),盡管失業(yè)的勞動(dòng)者可以轉(zhuǎn)移到新創(chuàng)造的工作崗位中,但這至少需要失業(yè)者在舊的工作與新的工作之間技能相匹配,而當(dāng)失業(yè)者在質(zhì)量和數(shù)量上與勞動(dòng)力需求不相適應(yīng)時(shí),就會(huì)難以順利調(diào)整工作.

從整體來(lái)看,本文提出以下幾點(diǎn)研究展望:第一,拓寬研究主題,除了對(duì)失業(yè)的關(guān)注之外,還需對(duì)就業(yè)形態(tài)、就業(yè)質(zhì)量、勞動(dòng)過(guò)程、勞動(dòng)關(guān)系、勞動(dòng)權(quán)利等問(wèn)題予以關(guān)注. 當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用到社會(huì)的生產(chǎn)體系當(dāng)中,所引發(fā)的改變是全面的,對(duì)勞動(dòng)就業(yè)的影響是深刻的,這需要拓寬視野去關(guān)注與勞動(dòng)就業(yè)有關(guān)的更多的細(xì)分議題. 第二,須進(jìn)行多種視角與跨學(xué)科研究,勞動(dòng)就業(yè)不僅是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,也是社會(huì)問(wèn)題,多種視角、不同學(xué)科的結(jié)合可以更好地理解. 第三,重視實(shí)證研究與微觀研究. 實(shí)證研究可以提供更具說(shuō)服力的證據(jù)并驗(yàn)證理論,宏觀研究則有助于了解整體情況,而要揭示更多的規(guī)律與機(jī)制則需要通過(guò)微觀的研究才能獲得. 因此,未來(lái)應(yīng)重視實(shí)證研究與微觀研究.