【摘要】人工智能正從弱人工智能向強人工智能轉(zhuǎn)變，具備無監(jiān)督學(xué)習(xí)能力和一定程度的通用性，并在腦機接口、自動駕駛、生物醫(yī)療和科學(xué)研究等越來越廣泛的領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。人工智能與人類智能具有交叉關(guān)系，人工智能在許多需要程序性、重復(fù)性工作的行業(yè)中會對勞動力形成深度替代，但難以替代具備程序性認(rèn)知技能、非程序性認(rèn)知技能以及非程序性非認(rèn)知技能的勞動力。人機合作可以形成人類智能和人工智能的互補，具有廣泛的就業(yè)前景。當(dāng)前基于人工智能和互聯(lián)網(wǎng)平臺，出現(xiàn)了大量新就業(yè)形態(tài)，新就業(yè)形態(tài)具有勞動關(guān)系靈活化、就業(yè)無界化、工作安排去組織化等顯著特征，它與由雇主組織生產(chǎn)、有較為固定的工作時間與工作場所的傳統(tǒng)就業(yè)形態(tài)有較大的區(qū)別。人工智能為人類發(fā)展帶來了無限可能，但也給包括就業(yè)在內(nèi)的諸多領(lǐng)域帶來了新的挑戰(zhàn)。未來，需積極采取措施，應(yīng)對人工智能快速發(fā)展背景下就業(yè)形態(tài)變化帶來的挑戰(zhàn)。

【關(guān)鍵詞】人工智能? 新就業(yè)形態(tài)? 勞動關(guān)系

【中圖分類號】G32? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.16.003

世界經(jīng)濟論壇創(chuàng)始人兼執(zhí)行主席施瓦布（Schwab， K.）認(rèn)為，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）等相關(guān)信息技術(shù)的發(fā)展將帶來新的技術(shù)革命，重塑幾乎所有國家的所有行業(yè)，并稱其為第四次工業(yè)革命。學(xué)術(shù)界基本已形成共識，AI將重塑國際科技競爭格局、國際收入分配格局、國際就業(yè)格局和各國綜合實力，已成為改變世界的關(guān)鍵驅(qū)動力。[1]

AI帶來的技術(shù)變革，對于中國而言是一個重要的戰(zhàn)略機遇。有效把握這一機遇，有利于中國在激烈的國際競爭中獲得優(yōu)勢地位，為中華民族偉大復(fù)興創(chuàng)造有利條件。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視AI技術(shù)發(fā)展，2018年10月，第十九屆中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)，習(xí)近平總書記在主持學(xué)習(xí)時強調(diào)：“要深刻認(rèn)識加快發(fā)展新一代人工智能的重大意義，加強領(lǐng)導(dǎo)，做好規(guī)劃，明確任務(wù)，夯實基礎(chǔ)，促進其同經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合，推動我國新一代人工智能健康發(fā)展?！盵2]2016年開始，相關(guān)部門先后發(fā)布了《“互聯(lián)網(wǎng)＋”人工智能三年行動實施方案》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引》等政策文件，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了面向2030年我國新一代AI發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國AI發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國。[3]

眾多實證研究表明，AI的發(fā)展有利于促進經(jīng)濟增長、提高人均產(chǎn)出水平，但也會帶來短期失業(yè)率增加、勞動報酬在收入中所占比重降低等一系列經(jīng)濟社會問題。[4]《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出，在大力發(fā)展AI的同時，要加強對AI技術(shù)發(fā)展的預(yù)測、研判和跟蹤研究，重點關(guān)注對就業(yè)的影響。[5]就業(yè)是民生之本，“穩(wěn)就業(yè)”位于“六穩(wěn)”工作之首。2023年4月召開的中共中央政治局會議強調(diào)，要切實保障和改善民生，強化就業(yè)優(yōu)先導(dǎo)向，擴大高校畢業(yè)生就業(yè)渠道，穩(wěn)定農(nóng)民工等重點群體就業(yè)。[6]因此，我們既要大力發(fā)展AI，又要認(rèn)真分析研判AI發(fā)展對就業(yè)的影響，積極抓住機遇，有效應(yīng)對挑戰(zhàn)。鑒于此，如何在推進AI發(fā)展的同時，做好“穩(wěn)就業(yè)”工作是當(dāng)前及今后相當(dāng)長一段時期需要認(rèn)真對待的重大問題。

本文旨在為讀者提供一個全面而深入的視角，以理解AI的發(fā)展趨勢，AI對就業(yè)形態(tài)的影響，并就有效應(yīng)對AI給就業(yè)領(lǐng)域帶來的新挑戰(zhàn)提出相關(guān)對策。

人工智能的發(fā)展趨勢

AI促進了經(jīng)濟增長，為人們帶來了無數(shù)的便利，但也給包括就業(yè)在內(nèi)的諸多領(lǐng)域帶來了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的工作模式和職業(yè)角色正在悄然發(fā)生變化，一些工作可能被AI取代，而新的工作機會也正在被創(chuàng)造出來。在這個過程中，我們需要準(zhǔn)確理解和把握AI的發(fā)展趨勢，以及它對未來就業(yè)形態(tài)和就業(yè)市場的影響，這樣才能作出正確的決策，以應(yīng)對這個快速變化的世界。

AI的發(fā)展歷程。AI的發(fā)展橫跨數(shù)十年，從最早的概念化階段到當(dāng)前的逐步實現(xiàn)高級應(yīng)用，其發(fā)展歷程非常豐富且復(fù)雜。AI發(fā)展的歷史可以粗略地劃分為四個主要階段：早期的提出概念和定義、AI的第一次“繁榮”和隨之而來的“冬天”、AI的復(fù)興，以及當(dāng)前的AI“大爆炸”。

AI的起源可以追溯到20世紀(jì)40年代和50年代，這一時期，一些科學(xué)家開始探索如何讓機器模仿人類的智能。1956年，達(dá)特茅斯會議召開，提出了“人工智能”這個名詞，標(biāo)志著AI作為一個獨立研究領(lǐng)域的誕生，該會議確立了AI的目標(biāo)，即創(chuàng)建一種機器，其智能行為可以與人類的智能相媲美。早期AI的研究者們認(rèn)為，人類的智能是理性智能，表現(xiàn)為邏輯推理能力，因此提出了AI的符號主義工作模式。[7]在隨后的10年中，研究人員取得了一些初步的成果，例如，早期的象棋程序和自然語言理解系統(tǒng)，以及其中最具代表性的成果——定理機器證明，科學(xué)家們運用AI證明了《數(shù)學(xué)原理》中的38條數(shù)學(xué)定理。在此基礎(chǔ)上，又逐漸發(fā)展出啟發(fā)式算法、專家系統(tǒng)以及知識工程理論與技術(shù)，這些初步的成果使得人們對AI的未來充滿了樂觀和期待。

然而，從1970年代到1980年代，AI的發(fā)展遭遇了重大挑戰(zhàn)。計算能力的限制、處理現(xiàn)實世界復(fù)雜性的困難等AI發(fā)展的技術(shù)難題難以解決，導(dǎo)致商業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)@些技術(shù)的投資逐漸減少，公眾的關(guān)注熱情也逐漸消退，這個時期被稱為“人工智能的冬天”。

為了彌補符號主義存在的諸多局限性，自20世紀(jì)80年代末開始，聯(lián)結(jié)主義工作機制興起。聯(lián)結(jié)主義的工作原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的聯(lián)結(jié)機制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為，智能產(chǎn)生于人腦的結(jié)構(gòu)，通過對人腦結(jié)構(gòu)的模仿，可以使AI獲得與人類一樣的智能。2006年，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）在“Science”上發(fā)表論文，提出了深度學(xué)習(xí)算法，用多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使AI獲得更強的特征學(xué)習(xí)能力，自此AI進入新的發(fā)展階段。AI逐漸由有監(jiān)督的學(xué)習(xí)發(fā)展到無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，并擁有了弱自主性。

聯(lián)結(jié)主義發(fā)展至今，主要取得了五個方面的成就。一是圖像識別。微軟亞洲研究院開發(fā)的深度殘余學(xué)習(xí)模型，對于頭部五個類別的識別錯誤率控制在3.57%以內(nèi)，低于一個正常人5%的平均識別錯誤率，從而使這一技術(shù)具備了廣泛的商業(yè)運用前景。二是語音識別。中國百度公司開發(fā)的漢語語音識別AI，其識別錯誤率只有3.7%，低于一個五人小組4%的集體平均識別錯誤率，從而使?jié)h語翻譯AI具有了商業(yè)價值。三是藝術(shù)創(chuàng)作?；谏疃葘W(xué)習(xí)功能，AI具備了把繪畫作品的內(nèi)容和藝術(shù)風(fēng)格區(qū)別開來的能力，從而使AI能夠?qū)W習(xí)不同藝術(shù)家的藝術(shù)風(fēng)格，并把不同的藝術(shù)風(fēng)格綜合運用在同一內(nèi)容創(chuàng)作上，從而表現(xiàn)出新的藝術(shù)創(chuàng)作能力。四是游戲和棋類。例如，2016年3月，Google DeepMind公司開發(fā)的AlphaGo擊敗了世界圍棋冠軍李世石，這標(biāo)志著AI在處理復(fù)雜任務(wù)方面取得了重大突破。五是科學(xué)研究。比如，2022年7月，Google DeepMind公司開發(fā)的AlphaFold，預(yù)測出超過100萬個物種的2.14億個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，這一數(shù)量幾乎涵蓋了地球上所有已知蛋白質(zhì)，這一突破性研究成果將推動基礎(chǔ)生命科學(xué)領(lǐng)域的研究取得重大進展，并加速新藥的開發(fā)，[8]這使得人們對AI推動科技進步又充滿了期待和信心。

然而，由于人們對大腦的結(jié)構(gòu)及其工作原理知之甚少，因此，即使是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的聯(lián)結(jié)主義仍然是對大腦的功能性模擬，而不是機制性模擬。雖然聯(lián)結(jié)主義AI能夠處理一些看似復(fù)雜的問題，但是面對許多常識性問題仍然束手無策。

與符號主義和聯(lián)結(jié)主義同時進行的AI研究還有行為主義。行為主義的工作原理是基于控制論，即根據(jù)“感知-行為”型控制系統(tǒng)模擬人類對行為的控制與實現(xiàn)。行為主義認(rèn)為，只要AI接受外界信息刺激時表現(xiàn)出與人類相同的行為，就說明它與人類具有相同的智能，并不需要復(fù)雜的邏輯推理或演繹，也不需要模擬大腦的結(jié)構(gòu)和功能。20世紀(jì)末開始，AI行為主義作為AI的新學(xué)派逐漸引起世人的關(guān)注。AI行為主義的代表作首推羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）開發(fā)的六足行走機器人，它是基于“感知-行為”型模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。此外，AI行為主義在人類語音翻譯、智能機器人等方面也取得了積極成果。

行為主義AI的局限性主要表現(xiàn)在其工作原理的經(jīng)驗主義，因其不是對大腦機制性的模擬，這使得它不能像人類那樣能夠舉一反三，而只能依賴大數(shù)據(jù)庫和強大的計算能力，如果大數(shù)據(jù)技術(shù)和計算能力得不到長足進步，它的發(fā)展就會受到限制。

從工作機制的角度而言，符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義各有優(yōu)劣，將三者綜合可以揚長補短、推陳出新。目前有兩種思路可以達(dá)到這一綜合目的：一是機制主義，二是AORBCO模型。[9]從功能角度而言，AI的發(fā)展趨勢表現(xiàn)為從文本、圖片、語音、視頻等單模態(tài)的弱智能，向多種模態(tài)相融合的強智能方向發(fā)展。隨著算力、算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步，多模態(tài)融合的大模型將促進AI認(rèn)知水平的不斷提高，加速強AI的發(fā)展。[10]

AI的技術(shù)要素。算力、算法和大數(shù)據(jù)是AI的三大要素。由于當(dāng)前人類對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能等知之甚少，相關(guān)研究暫未取得突破性進展，受此因素的限制，AI發(fā)展的主流形態(tài)采取深度學(xué)習(xí)算法、大模型、大數(shù)據(jù)的方式。深度學(xué)習(xí)算法由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）發(fā)展到生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）以及Transformer算法等。2022年OpenAI公司發(fā)布的ChatGPT就是以Transformer算法為基礎(chǔ)構(gòu)建的。大模型先后經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型三個發(fā)展階段，大模型的參數(shù)量已經(jīng)實現(xiàn)了億級，并逐步向百萬億級擴大。ChatGPT模型的參數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了數(shù)億，并仍在不斷地更新、增長，已成為主流大模型的基礎(chǔ)模型。

大模型、大數(shù)據(jù)需要先進算力的支持，算力已成為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。在世界各國的AI發(fā)展競爭中，誰能主導(dǎo)算力的發(fā)展誰就能引領(lǐng)AI發(fā)展的世界潮流。而算力的發(fā)展不僅受技術(shù)的制約，也受經(jīng)濟條件的制約。算力建設(shè)成本高昂，ChatGPT-3的算力需求為3640Petaflop/s-day，算力建設(shè)成本為7500萬美元，云端訓(xùn)練的單次訓(xùn)練成本近1000萬美元。[11]OpenAI公司在其發(fā)布的AI模型算力報告中談到，從2012年起，基于GPU集群的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型高速發(fā)展，AI訓(xùn)練的算力呈指數(shù)級增長，每3.4個月翻一番。從2012年到2020年，AI算力增長超600萬倍，預(yù)計從2023年到2028年，AI所需算力將再增加100萬倍。[12]算力已成為AI時代的核心生產(chǎn)力，且不同國家算力發(fā)展水平差距較大。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）、浪潮信息和清華大學(xué)全球產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合發(fā)布的《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》（以下簡稱《報告》）指出，目前美國和中國作為領(lǐng)跑者，在全球算力領(lǐng)域的主導(dǎo)地位進一步增強，而其余國家的算力指數(shù)在排名中處于追趕者或起步者的位置。此外，算力不僅是發(fā)展AI的關(guān)鍵技術(shù)，同時也是促進經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。《報告》對計算力指數(shù)與經(jīng)濟指標(biāo)的回歸分析結(jié)果顯示，十五個重點國家的國家計算力指數(shù)平均每提高1點，國家的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。[13]因此，近年來世界各國之間的算力競爭在加劇，各主要算力大國都在加大算力相關(guān)的經(jīng)濟投入和人才支持力度。

AI的應(yīng)用價值。隨著相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展，AI在不同行業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用價值愈加凸顯。智能機器人是AI的一個重要應(yīng)用方向，它在汽車制造、電子制造、倉儲物流、醫(yī)療裝備制造、應(yīng)急管理和軍事等領(lǐng)域都有著極為廣泛的應(yīng)用價值。聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會議（UNC-TAD）發(fā)布的《2021年技術(shù)和創(chuàng)新報告》將智能機器人列為全球前沿技術(shù)之一。

腦機接口也是AI一個重要的應(yīng)用方向。人類智能與AI的智能具有一定程度的互補性，腦機接口有助于增強人類智能和AI的智能。此外，腦機接口技術(shù)在醫(yī)療康復(fù)、自動駕駛等領(lǐng)域也具有重要而廣泛的應(yīng)用價值。當(dāng)前，世界各主要國家、科研機構(gòu)和企業(yè)均在加速布局腦機接口，積極搶占這一全球科技競爭的制高點。世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）發(fā)布的《2021年輔助技術(shù)趨勢報告》將腦機接口作為未來科技發(fā)展的重要方向。

當(dāng)前，AI已經(jīng)廣泛應(yīng)用于從自動駕駛汽車到智能音箱，從個性化推薦系統(tǒng)到生物醫(yī)療應(yīng)用等不同領(lǐng)域，成為人類工作和生活的一個重要組成部分。同時，新的AI技術(shù)，例如，以ChatGPT為代表的通用人工智能技術(shù)，正在不斷迭代升級，迅速發(fā)展，并不斷拓展其應(yīng)用領(lǐng)域。正如AI專家瑪格麗特·博登（Margaret Boden）所說：“人工智能無處不在。人工智能的實際應(yīng)用十分廣泛，如家居、汽車（無人駕駛）、辦公室、銀行、醫(yī)院、天空……互聯(lián)網(wǎng)，包括物聯(lián)網(wǎng)（連接到小物件、衣服和環(huán)境中的快速增多的物理傳感器）。地球以外的地方也有人工智能的影子：送到月球和火星的機器人；在太空軌道上運行的衛(wèi)星?！盵14]同時，我們也要看到AI的發(fā)展給人類社會帶來了一系列新的挑戰(zhàn)，比如，隱私和安全問題、道德和倫理問題，以及給就業(yè)市場帶來的壓力，等等。這些問題都需要在未來大力促進AI發(fā)展的同時積極面對和解決。

人工智能對就業(yè)形態(tài)的影響

基于理論視角討論AI對就業(yè)形態(tài)的影響。從勞動能力的角度而言，人類有優(yōu)勢也有劣勢。[15]人類的劣勢主要表現(xiàn)在生理和心理上。生理方面，人類不能在有毒有害或高溫極寒缺氧等條件下工作，人類的體能有限，不能超負(fù)荷勞動，且在勞動過程中存在“邊際效益遞減”的現(xiàn)象，不能長時間連續(xù)勞動。人類智能還會受到信息接收和存儲的數(shù)量與質(zhì)量的影響。心理方面，人類有情和意，這對工作既有積極影響，也有消極影響。

AI則在一定程度上可以彌補人類勞動的劣勢。[16]AI不受生物、心理和社會等因素的影響，AI可以在“臟”“累”“危”“險”“害”等不適合人類工作的環(huán)境中工作，還可根據(jù)工作場景的需要設(shè)計成恰當(dāng)?shù)捏w積和形態(tài)，適應(yīng)性較強。工作時間上，AI不會有肌肉和腦力疲勞的問題，可以不間斷工作，這一方面可以減少工作轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的效率損失，另一方面可以消除邊際勞動效益遞減帶來的損失，從而提高勞動效率。在信息獲取的渠道、接受和處理能力上，理論上AI可以擁有無數(shù)的“器官”，而且各種“器官”可根據(jù)需要復(fù)制或分離安裝，因而AI獲取信息的渠道更多；AI的“器官”比人類的器官更靈敏，因而可以接受更多的信息且處理信息的速度更快、質(zhì)量更高；AI的跨媒體分析和推理技術(shù)也在不斷成熟。隨著大數(shù)據(jù)規(guī)模呈指數(shù)級增加，算法的日益精進和算力的不斷提高，AI的能力或?qū)⒉粩嗟靥嵘碛幸欢ǔ潭鹊膭?chuàng)造性和直覺。[17]

當(dāng)然，由于AI是對人類智能的模擬，而這種模擬是非常有限度的。從本質(zhì)上說，人類智能與AI的智能屬于不同類型的智能，[18]人類許多智能并不能完全被AI替代。從物質(zhì)基礎(chǔ)角度而言，AI不是生物，它只能處理物理知識，即人類獲得的且可以外化的知識，而無法處理人類不可外化的意識經(jīng)驗。這也決定了AI不能內(nèi)生出價值觀和情緒。勞動既要合規(guī)律性，也要合目的性，目的性來自于人的價值觀，因而這是AI無法具備的。

上述分析表明，人類勞動能力與AI勞動能力具有交叉關(guān)系，這意味著AI與勞動力既有替代關(guān)系，也有互補關(guān)系，還存在相互獨立關(guān)系。對于替代關(guān)系，AI將減少就業(yè)。對于互補關(guān)系，AI將增加就業(yè)。對于獨立關(guān)系，AI的增加不影響就業(yè)。

馬克思將勞動力界定為：“人的身體即活的人體中存在的、每當(dāng)生產(chǎn)某種使用價值時就運用的體力和智力的總和?！盵19]根據(jù)該定義，勞動既要付出體力，也要付出智力。新一代AI誕生之前的機器只有體力付出，沒有智力付出，因此從嚴(yán)格意義上來講這些機器都不具備勞動力屬性。而具有無監(jiān)督學(xué)習(xí)能力的新一代AI，既有體力付出，也有智力付出，因而具備了一定程度的勞動力屬性。[20]而在勞動力投入不減少的條件下，增加AI必然增加勞動投入。勞動是創(chuàng)造財富的源泉，勞動投入的增加必然帶來財富的增加。即使勞動力投入有所減少，如果AI投入的增加超過勞動力的減少，也將帶來財富的增加。由于勞動力在一定的時間內(nèi)是有限的，而AI的增加從理論上說是無限的，因此即使把可被替代的勞動力的工作皆交付給AI，也不會減少財富?？梢灶A(yù)見，隨著具有勞動力屬性的AI投入的增加，財富必將增加。人類不必?fù)?dān)心勞動力被AI替代導(dǎo)致財富減少，需要擔(dān)心的是財富是否能夠公平分配。而不能妥善處理分配問題，將會反噬生產(chǎn)力。這就是馬克思主義政治經(jīng)濟學(xué)所說的生產(chǎn)關(guān)系對生產(chǎn)力的反作用。

AI代表的技術(shù)進步既會產(chǎn)生就業(yè)替代效應(yīng)，也會產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。普遍現(xiàn)象是，短期表現(xiàn)為就業(yè)替代效應(yīng)大于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，長期則相反。

卡爾·弗雷和邁克爾·奧斯本（Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne）把ALM模型加以拓展，假設(shè)程式化任務(wù)只需要低技能勞動，而非程式化任務(wù)則需要高技能勞動和低技能勞動的共同投入。根據(jù)這個拓展的模型，他們分析了美國的702個就業(yè)崗位被AI替代的概率，研究結(jié)果表明，在未來20年中，有47%的崗位可能會被AI替代，被替代的崗位絕大多數(shù)是低技能崗位。[21]陳永偉和許多應(yīng)用上述拓展的ALM模型考察了國內(nèi)AI對就業(yè)崗位的影響，研究結(jié)果表明，76.76%的就業(yè)人口會在未來20年內(nèi)遭受AI的沖擊，如果只考慮非農(nóng)業(yè)人口，這一比例則是65.58%，受沖擊最大的是低技能勞動者。[22]

袁玉芝和杜育紅進一步拓展ALM模型，將完成各類工作任務(wù)需要的技能劃分為非程序性認(rèn)知技能、非程序性非認(rèn)知技能、程序性認(rèn)知技能、程序性身體技能以及非程序性身體技能等五類。程序性的工作是指能夠通過計算機完成的工作。非程序性的工作則是指那些難以被清晰識別的，不能夠通過計算機程序或者機器完成的工作，主要分為分析和交互式的工作和體力類的工作。認(rèn)知技能是指模擬人腦皮層前額葉等部位的功能進行決策、規(guī)劃、經(jīng)驗總結(jié)與知識學(xué)習(xí)等的能力。她們通過實證研究得出如下重要結(jié)論：在中國勞動力市場上，對具備程序性認(rèn)知技能、非程序性認(rèn)知技能以及非程序性非認(rèn)知技能的勞動力的需求不斷增加，而對具備程序性身體技能和非程序性身體技能的勞動力的需求不斷減少。[23]

綜合而言，高技能勞動力被AI替代的可能性較低，而低技能勞動力被AI替代的可能性較高。但AI對就業(yè)的替代是一個漸進的過程，而不是一蹴而就的，這既與AI技術(shù)發(fā)展的漸進性有關(guān)，也與勞動力與AI的相對成本有關(guān)。當(dāng)勞動力相對AI擁有比較成本優(yōu)勢時，低技能勞動力就仍然擁有就業(yè)空間。AI的應(yīng)用成本往往在初期比較高昂，但隨著規(guī)模化生產(chǎn)的發(fā)展和技術(shù)的進一步成熟會顯著降低。這一成本降低的趨勢可能促使企業(yè)更愿意投資AI，而非雇傭工人，這將對低技能勞動者產(chǎn)生明顯的就業(yè)沖擊。

但是上述研究重點著眼于勞動力與AI的替代性，忽視了兩者之間還存在巨大的互補性。事實上，隨著AI的進一步發(fā)展，人類獨立工作的空間將會縮小，AI獨立工作的空間將會擴大，而人機合作的空間將會進一步擴大，人機合作或?qū)⒊蔀槲磥淼闹饕蜆I(yè)形式。人機合作能夠使人類與AI相互賦能。AI重塑就業(yè)，既可以重構(gòu)機器和人的新型伙伴關(guān)系，實現(xiàn)人機融合發(fā)展，推動人機合作向更高階段邁進，又可以促進高質(zhì)量就業(yè)。[24]未來，人機合作將是最值得期待的就業(yè)模式，需要大力發(fā)展。

基于現(xiàn)實視角討論AI對就業(yè)形態(tài)的影響。根據(jù)配第—克拉克定理和薩勃魯—辛格爾曼模式，隨著技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級，第一產(chǎn)業(yè)的勞動力會不斷向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，再向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，甚至直接從第一產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的高低排序從工業(yè)時代的“二、三、一”發(fā)展到后工業(yè)時代的“三、二、一”。第三產(chǎn)業(yè)成為就業(yè)的蓄水池，有很強的就業(yè)吸納能力。隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展并走向成熟，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)中的大量工作很容易被AI取代，一二產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)率不斷提高的同時，就業(yè)人數(shù)和就業(yè)比重都將會不斷減少。雖然AI也會不斷進入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，但是根據(jù)前文的分析，首先AI對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)崗位的替代是一個循序漸進的過程，其次AI對服務(wù)性就業(yè)的替代是有限度的，存在大量的人機合作就業(yè)崗位，因此大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，特別是生活性服務(wù)業(yè)，有助于促進就業(yè)。

在數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟時代，AI對就業(yè)的影響還突出體現(xiàn)在新技術(shù)的快速發(fā)展創(chuàng)造出更大的新就業(yè)形態(tài)發(fā)展空間。新就業(yè)形態(tài)是指，勞動者依托移動互聯(lián)網(wǎng)平臺和AI獲得就業(yè)機會，從事勞動工作并取得勞動報酬的就業(yè)形態(tài)。據(jù)中國社會科學(xué)院人口與勞動經(jīng)濟研究所發(fā)布的《人口與勞動綠皮書（2017）》顯示，2007～2016年間，中國以服務(wù)業(yè)為主體的新經(jīng)濟的總體規(guī)模年均增長16.1%，遠(yuǎn)高于全國經(jīng)濟的增長水平，以靈活就業(yè)為主要特征的“新就業(yè)”年均增長7.2%，為同期全國就業(yè)增長率的22倍，新經(jīng)濟吸收了中國絕大部分的新增就業(yè)。以“互聯(lián)網(wǎng)＋”和“人工智能＋”為代表的數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟的成長不斷創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位和新的就業(yè)形態(tài)。以福建省為例，2013～2017年，該省工商部門新登記的企業(yè)分別為7.09萬戶、12.08萬戶、15.81萬戶、19.07萬戶和21.52萬戶，其中拼多多、淘寶、微商、電商快遞、城市配送、分享經(jīng)濟等電子商務(wù)企業(yè)，創(chuàng)造了許多就業(yè)機會并吸納了眾多靈活就業(yè)人員。同時，2013～2017年福建省城鎮(zhèn)登記失業(yè)率分別為3.55%、3.47%、3.66%、3.86%和3.86%，連續(xù)5年低于5%的水平，而這期間該省城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)分別為65.87萬人、66.13萬人、65.95萬人、60.73萬人和60.49萬人，5年間累計新增就業(yè)319.17萬人。[25]此外，第九次中國職工隊伍狀況調(diào)查結(jié)果顯示，目前中國職工總數(shù)約為4.02億人，新就業(yè)形態(tài)勞動者已達(dá)8400萬人，新就業(yè)形態(tài)勞動者占中國職工人數(shù)的比重已超過20%，新就業(yè)形態(tài)已經(jīng)成為中國吸納就業(yè)的一個重要渠道。[26]

新就業(yè)形態(tài)具有勞動關(guān)系靈活化、就業(yè)無界化、工作內(nèi)容多樣化等特征，與由雇主組織生產(chǎn)、有較為固定的工作時間與工作場所的傳統(tǒng)就業(yè)形態(tài)有較大的區(qū)別。

新就業(yè)形態(tài)的特征之一是勞動關(guān)系靈活化。數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟打破了傳統(tǒng)的固定式雇傭關(guān)系，勞動力市場供求關(guān)系更加富有彈性，實行契約式管理，勞動就業(yè)自主靈活。據(jù)《中國分享經(jīng)濟發(fā)展年度報告（2018）》數(shù)據(jù)顯示，2017年中國有7億人參與分享經(jīng)濟，提供勞動服務(wù)的人數(shù)約為7000萬，其中絕大多數(shù)屬于靈活就業(yè)。[27]近年來，雖然就業(yè)市場受新冠疫情的影響較大，但靈活就業(yè)有增無減。據(jù)阿里研究院預(yù)測，未來20年，固定的8小時工作制將逐漸被打破，中國約有4億勞動力將通過互聯(lián)網(wǎng)自我雇傭、靈活就業(yè)，這一數(shù)量相當(dāng)于中國勞動力總數(shù)的45%。[28]

新就業(yè)形態(tài)的特征之二是工作內(nèi)容多樣化和就業(yè)的無界化。通過互聯(lián)網(wǎng)和AI相關(guān)技術(shù)，勞動者可以根據(jù)自己的實際情況和工作任務(wù)要求、薪酬水平簽訂契約，在不同的互聯(lián)網(wǎng)平臺上接受工作內(nèi)容各不相同的工作任務(wù)。分派任務(wù)的人與勞動者可以在不同的城市，甚至不同的國家，表現(xiàn)為就業(yè)的無界化。

新就業(yè)形態(tài)的特征之三是工作方式彈性化。由于工作內(nèi)容主要是服務(wù)性質(zhì)的，而且工作任務(wù)并不需要多人同時協(xié)作完成，因而工作方式具有較大的彈性，只要具備相關(guān)工作技能，接到工作訂單就可以隨時隨地工作。

新就業(yè)形態(tài)的特征之四是工作安排去組織化。組織化安排工作具有報酬固定、工作方式和工作內(nèi)容相對確定、雇員服從雇主安排的特點。而去組織化意味著工作安排的市場化、契約化，改變工作安排需經(jīng)雙方當(dāng)事人協(xié)商一致，勞動者的報酬不穩(wěn)定，其具備的工作技能和獲得的工作機會決定薪酬水平。

新就業(yè)形態(tài)的特征之五是創(chuàng)業(yè)機會互聯(lián)網(wǎng)化。創(chuàng)業(yè)者可以通過互聯(lián)網(wǎng)捕捉創(chuàng)業(yè)機會、聚集創(chuàng)業(yè)資源，根據(jù)比較優(yōu)勢分派工作任務(wù)，按照契約分享創(chuàng)業(yè)收益。

在數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟時代，新就業(yè)形態(tài)將成為主要和普遍的就業(yè)模式，應(yīng)順應(yīng)潮流，多策并舉促進新就業(yè)形態(tài)的健康發(fā)展。

應(yīng)對人工智能背景下就業(yè)形態(tài)變化的對策措施

就業(yè)既是重要的民生工程，也是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的題中應(yīng)有之義，促進高質(zhì)量充分就業(yè)，是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，將為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展增添新動能。為積極應(yīng)對AI快速發(fā)展給就業(yè)領(lǐng)域帶來的新挑戰(zhàn)并促進新就業(yè)形態(tài)的健康發(fā)展，本文提出以下八個方面的對策措施。

鼓勵A(yù)I領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)，擴大AI的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。一些觀點認(rèn)為，大力促進AI發(fā)展會給就業(yè)市場帶來不利影響，使就業(yè)問題雪上加霜。這一觀點是錯誤的。首先，AI發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用十分顯著，有利于提高我國人力資本水平。如果不搶占AI發(fā)展的制高點，會使我國喪失引領(lǐng)世界科技革命潮流的時機，而且新一輪科技革命落后產(chǎn)生的就業(yè)擠出效應(yīng)，會給就業(yè)帶來更大的挑戰(zhàn)；其次，AI對就業(yè)市場不僅會產(chǎn)生替代效應(yīng)，也會產(chǎn)生創(chuàng)造效應(yīng)，特別是將創(chuàng)造大量的人機合作就業(yè)崗位，有利于實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。

AI發(fā)展會給就業(yè)帶來兩個方面的變化。一方面，勞動時間會不斷縮短，勞動協(xié)作的形式會發(fā)生變化，勞動時間將會呈現(xiàn)套餐化、碎片化趨勢，勞動者可以根據(jù)自身不同的勞動技能，把整體勞動時間分解用于滿足不同勞動目標(biāo)需要，從而追求最佳勞動組合收益，同時也有利于充分利用勞動者零碎時間，增加勞動時間供給。另一方面，勞動者更換工作的頻率會越來越高，勞動供給彈性變大，就業(yè)形式更加靈活多樣。從目前來看，分享經(jīng)濟和零工經(jīng)濟等新就業(yè)形態(tài)可以較好地適應(yīng)這兩個方面的變化。

因此，政府可以通過提供資金支持、科研項目補助、稅收優(yōu)惠政策等措施，激勵企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者增加在AI相關(guān)領(lǐng)域，特別是與新就業(yè)形態(tài)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)，利用AI帶來的機遇創(chuàng)造新的就業(yè)機會。

促進新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)形態(tài)的產(chǎn)生和發(fā)展，創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。中國是制造業(yè)大國，產(chǎn)業(yè)鏈完善、韌性較強，這是中國綜合國力的基本保障。然而，短期來看AI在制造業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用在不斷提高制造業(yè)生產(chǎn)率的同時，也會導(dǎo)致就業(yè)絕對數(shù)和相對數(shù)的降低，難以依靠制造業(yè)吸納大量新增勞動力。因此，需要通過不斷刺激新的產(chǎn)業(yè)和服務(wù)形態(tài)的產(chǎn)生和發(fā)展，創(chuàng)造大量新的就業(yè)機會。未來，應(yīng)努力提高第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的科技進步貢獻(xiàn)率和AI普及率，以快速提高生產(chǎn)效率，夯實我國制造業(yè)大國的地位，推動我國從制造大國穩(wěn)步邁向制造強國。與此同時，應(yīng)加大力度發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，特別是促進與數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟相關(guān)聯(lián)的“新經(jīng)濟”的發(fā)展，創(chuàng)造更多新就業(yè)形態(tài)，吸納大量新增就業(yè)。值得注意的是，生活性服務(wù)業(yè)具有社交性、創(chuàng)意性和靈活多變的特點，且從一定程度上來說難以被AI替代，應(yīng)大力促進其發(fā)展以吸納大量新就業(yè)形態(tài)的就業(yè)。

增加教育和培訓(xùn)投入，鼓勵終身學(xué)習(xí)。2023年6月14日，全球咨詢巨頭麥肯錫發(fā)布《生成式人工智能的經(jīng)濟潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》報告，該報告指出在2030年至2060年間（中點為2045年）50%的職業(yè)將逐步被AI取代。[29]雖然從長遠(yuǎn)來看，AI可能會創(chuàng)造大量新的就業(yè)機會，但轉(zhuǎn)型過程可能將會是痛苦和混亂的。很多勞動者可能需要重新學(xué)習(xí)和培訓(xùn)新的技能才能適應(yīng)新的工作需要。

隨著AI的深入發(fā)展，相關(guān)行業(yè)科技水平含量不斷提高，也對教育和培訓(xùn)提出了新的要求。一方面，需要對尚未就業(yè)的青少年的知識教育和職業(yè)技能培訓(xùn)體系進行改革，培養(yǎng)符合AI時代市場需求的創(chuàng)造性人才。另一方面，政府和企業(yè)等不同主體應(yīng)加大教育和技能培訓(xùn)投入力度，加強對已就業(yè)群體的教育和培訓(xùn)，以適應(yīng)AI時代對勞動力提出的新要求。此外，高技能工作與低技能工作的定義是動態(tài)變化的，隨著科技不斷進步，此時屬于高技能工作彼時可能就演變成低技能工作。AI將逐步替代重復(fù)性、程序性、繁瑣的低技能工作，同時對高技能勞動力的需求將會增加，這要求勞動者保持終身學(xué)習(xí)才能緊跟科技發(fā)展的步伐。

根據(jù)世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》，82%的企業(yè)計劃投資培訓(xùn)。這表明許多企業(yè)正在積極應(yīng)對技能需求的轉(zhuǎn)變，并通過培訓(xùn)來提升員工的技能。不僅如此，AI驅(qū)動的學(xué)習(xí)平臺能夠提供個性化的提升知識和技能的學(xué)習(xí)機會。因此，應(yīng)通過教育宣傳和引導(dǎo)，在全社會倡導(dǎo)樹立終身學(xué)習(xí)的理念，鼓勵廣大勞動者在充分考慮個人學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好的基礎(chǔ)上，充分利用AI學(xué)習(xí)平臺等不同渠道為個人提供的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)機會，主動實現(xiàn)自身的知識更新和技能提升。

建設(shè)和規(guī)范新就業(yè)形態(tài)市場，打破雇傭雙方之間的信息壁壘，提高就業(yè)效率。新就業(yè)形態(tài)市場與傳統(tǒng)勞動力市場有許多不同的特點，為了提高新就業(yè)形態(tài)市場的就業(yè)效率，需要建設(shè)與新就業(yè)形態(tài)相適應(yīng)的制度規(guī)范，通過AI、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術(shù)消除雇傭雙方之間的信息壁壘和“檸檬市場”現(xiàn)象，確保新就業(yè)形態(tài)市場信息的公開、透明、真實、有效、快捷。

市場的有效性在一定程度上取決于市場的公平，新就業(yè)形態(tài)市場的公平主要表現(xiàn)在就業(yè)機會的公平。政府應(yīng)通過制度建設(shè)和政策引領(lǐng)促使企業(yè)提供公平的就業(yè)機會，消除就業(yè)歧視，使得人盡其才，才盡其用。企業(yè)可以引入AI工具來消除招聘過程中的偏見，提供更公平的就業(yè)機會并提高勞動力需求的彈性。AI工具也可為勞動者提供較為充分的就業(yè)信息，進而提高勞動力供給的彈性和效率。

確立AI倫理原則，規(guī)范AI發(fā)展，促進新就業(yè)形態(tài)健康發(fā)展。以ChatGPT-4為代表的新一代AI逐漸具備了無監(jiān)督學(xué)習(xí)能力和一定程度的通用性，在顯著提高工作能力的同時，也帶來了侵犯個人隱私權(quán)、道德偏見、歧視等一系列問題，對勞動力市場的健康發(fā)展構(gòu)成了挑戰(zhàn)。[30]為了有效利用AI發(fā)展帶來的積極效應(yīng)并盡量規(guī)避其不利影響，需要確立AI倫理原則，加強AI算法的透明度，強化對AI的監(jiān)管，防止對AI的濫用，保護個人隱私。

確立AI倫理原則，需要經(jīng)歷一個艱苦的探索歷程。無論是遵循人本主義的伊薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）提出的“機器人三定律”，還是自然主義的AI倫理觀，都存在一定程度的局限性。[31]解決這一難題需要世界各國以及與AI相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的研究者和社會政策制定者攜手并肩，共同努力。2020年以來，美國政府發(fā)布了《人工智能應(yīng)用監(jiān)管指南》，歐盟出臺了《人工智能白皮書》，日本政府發(fā)布了《以人類為中心的人工智能社會原則》，2023年7月中國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部門聯(lián)合公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，等等。這些政策文件的出臺為規(guī)范AI發(fā)展，確立AI倫理原則作出了有益探索。確立AI倫理原則，不僅能規(guī)范AI發(fā)展，同時也是確保新就業(yè)形態(tài)健康發(fā)展的前提條件。

完善與AI及新就業(yè)形態(tài)發(fā)展相關(guān)的法律規(guī)范體系。為了確保AI的安全、公平和透明使用與發(fā)展，需要制定適應(yīng)AI發(fā)展的法律規(guī)范。涉及到AI的法律規(guī)范主要包含AI的主體地位、民事權(quán)利、道德責(zé)任等內(nèi)容。由于AI不斷轉(zhuǎn)型升級，目前正處于從弱AI向強AI轉(zhuǎn)變的過程中，其主體地位、民事權(quán)利、道德責(zé)任等也在發(fā)生相應(yīng)的變化，這就需要政府和立法機關(guān)跟上AI發(fā)展的步伐，更新或制定新的法律法規(guī)。制定AI相關(guān)的法律法規(guī)不能一國單打獨斗，需要各國通力合作，共同面對，相互借鑒。

針對新就業(yè)形態(tài)大量涌現(xiàn)的現(xiàn)象，2023年2月21日，中國人力資源和社會保障部發(fā)布了《新就業(yè)形態(tài)勞動者勞動合同與書面協(xié)議訂立指引（試行）》（以下簡稱《指引》）?！吨敢返陌l(fā)布對我國新就業(yè)形態(tài)相關(guān)的各種問題起到了及時有效的規(guī)范作用。[32]然而，新就業(yè)形態(tài)仍在經(jīng)歷不斷涌現(xiàn)且不斷變化的過程，因此，構(gòu)建和完善新就業(yè)形態(tài)市場的法律規(guī)范體系不可能一蹴而就，需要隨著實踐的發(fā)展而與時俱進地修改和完善。

建立與新就業(yè)形態(tài)相適應(yīng)的勞動者權(quán)益保障機制。為確保AI不會被用于侵犯勞動者權(quán)益或濫用勞動力，應(yīng)適時建立符合時代發(fā)展要求的勞動者權(quán)益保障機制。為了順應(yīng)新就業(yè)形態(tài)發(fā)展的需要，從2021年開始，中國加快了勞動制度改革的進程，從中央到地方各級政府管理部門針對新就業(yè)形態(tài)實行了多項改革措施，但我們應(yīng)看到一些改革的進程仍然相對滯后于新就業(yè)形態(tài)發(fā)展的需要。新就業(yè)形態(tài)的勞動關(guān)系在勞動報酬、勞動任務(wù)分配、勞動時間、工作管理、勞動控制以及勞動者和用工部門的權(quán)利義務(wù)關(guān)系等方面，與傳統(tǒng)勞動關(guān)系存在著較大差異，如果沿用適用傳統(tǒng)勞動關(guān)系的現(xiàn)行勞動法規(guī)進行規(guī)制，將難以保護新就業(yè)形態(tài)勞動者的權(quán)益。在傳統(tǒng)勞動關(guān)系沒有完全退出歷史舞臺、新就業(yè)形態(tài)勞動關(guān)系沒有完全替代傳統(tǒng)勞動關(guān)系之前，需要積極探索構(gòu)建兼顧這兩種具有較大差異的就業(yè)形態(tài)的勞動者權(quán)益保障機制。

目前來看，可從單項制度改革入手尋求突破，例如，可針對職業(yè)基本保障制度、集體合同和集體協(xié)商制度、民主參與制度以及勞動爭議處理制度等進行改革。在進行每一項制度改革時，可以逐步突破現(xiàn)行勞動法的邊界，綜合勞動法和民法尋找改革的突破口。[33]

改革社會保障制度，做好兜底工作。在當(dāng)前的社會保障體系中存在一些難以適應(yīng)新就業(yè)形態(tài)發(fā)展需要的因素，例如，《中華人民共和國勞動合同法》主要保障在職職工，沒有把靈活就業(yè)人員納入保障范圍；《中華人民共和國社會保險法》《社會保險費征繳暫行條例》等法律法規(guī)沒能充分考慮靈活就業(yè)人員的社會保障問題，在居住證辦理、子女就學(xué)、購房、繳納社會保險費用和住房公積金、出國護照辦理等方面，皆把新就業(yè)形態(tài)勞動者排除在就業(yè)范疇之外，導(dǎo)致這一群體相關(guān)權(quán)益實現(xiàn)存在諸多困難。因此，為了適應(yīng)AI時代新就業(yè)形態(tài)或?qū)⒊蔀橹饕蜆I(yè)形態(tài)的形勢需要，應(yīng)當(dāng)及時完善社會保障體系。需要特別注意的是，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，或?qū)⒊霈F(xiàn)許多不適應(yīng)新就業(yè)形態(tài)的失業(yè)人員。為維護社會和諧和安定，需完善相關(guān)社會保障制度，做好兜底工作，比如，可考慮實施無條件的基礎(chǔ)收入制度等，幫助緩解由AI發(fā)展帶來的就業(yè)不穩(wěn)定所造成的社會問題。此外，AI給不同群體帶來的影響不同。例如，那些年長、受教育程度較低、技能更新困難的勞動者可能更難適應(yīng)AI快速發(fā)展背景下工作的需要。因此，我們需要制定具有針對性的解決方案，以確保AI的發(fā)展能夠惠及更多的人。

結(jié)語

AI為人類發(fā)展帶來了無限可能，也給包括就業(yè)在內(nèi)的諸多領(lǐng)域帶來了一些新的挑戰(zhàn)。我們需要持續(xù)關(guān)注AI的發(fā)展情況，提前識別并采取有效措施，抓住其帶來的機遇，并有效應(yīng)對挑戰(zhàn)。AI技術(shù)對社會、經(jīng)濟和文化等方面產(chǎn)生的影響是綜合性的，應(yīng)對挑戰(zhàn)需要政府和社會各類主體的共同努力和參與。為促進社會對AI的科學(xué)理性認(rèn)知和分析，還應(yīng)通過公共教育、媒體宣傳等方式，增進公眾對AI的認(rèn)知和理解，讓公眾更好地利用AI帶來的機遇，同時積極主動地規(guī)避風(fēng)險和應(yīng)對挑戰(zhàn)。唯有如此，才能既最大程度地享受AI帶來的益處，又規(guī)避或至少減輕其帶來的負(fù)面影響?？傊?，我們需要盡可能確保每個人都能從AI的發(fā)展中受益，而不是一部分人受益而另一部分人受損。

（本文系國家社會科學(xué)基金重大項目“社會主義本質(zhì)與新時代共同富裕問題研究”和國家社會科學(xué)基金一般項目“促進共同富裕的城鎮(zhèn)住房政策調(diào)整及優(yōu)化研究”的階段性成果，項目編號分別為：22&ZD017、22BGL028）

注釋

[1]程承坪、彭歡：《人工智能影響就業(yè)的機理及中國對策》，《中國軟科學(xué)》，2018年第10期。

[2]《習(xí)近平主持中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)并講話》，2018年10月31日，https：//www.gov.cn/xinwen/2018-10/31/content_5336251.htm？cid=303/*。

[3][5]《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，2017年7月20日，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm。

[4]陳永偉、曾昭睿：《“第二次機器革命”的經(jīng)濟后果：增長、就業(yè)和分配》，《學(xué)習(xí)與探索》，2019年第2期。

[6]《中共中央政治局召開會議 分析研究當(dāng)前經(jīng)濟形勢和經(jīng)濟工作 中共中央總書記習(xí)近平主持會議》，《人民日報》，2023年4月29日，第1版。

[7]程承坪：《人工智能的工作機理及其局限性》，《學(xué)術(shù)界》，2021年第1期。

[8]AlphaFold， https：//www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphafold.

[9]馮媛、蔡增玉、張志峰、甘勇：《統(tǒng)一人工智能的研究與進展》，《科技通報》，2014年第3期。

[10][11][12]胡濱雨：《從ChatGPT爆火看人工智能大勢》，《中國電信業(yè)》，2023年第3期。

[13]《2021–2022全球計算力指數(shù)評估報告》，https：//www.inspur.com/lcjtww/resource/cms/article/2734773/2734784/2022122613493315670.pdf。

[14]瑪格麗特·博登：《人工智能的本質(zhì)與未來》，孫詩惠譯，北京：中國人民大學(xué)出版社，2017年，第3頁。

[15]程承坪：《人工智能背景下的“增強工作”》，《上海師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，2023年第4期。

[16]程承坪：《人工智能對勞動的替代、極限及對策》，《上海師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，2020年第2期。

[17]王華平：《圖靈測試與人類水平機器人》，《上海師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，2022年第4期。

[18]中國工程院院士李國杰指出，人有人智，機有機智，人類智能與人工智能是兩種不同的智能。參見：《李國杰院士：國內(nèi)AI研究“頂不了天、落不了地”，該想想了》，2021年8月5日，https：//m.thepaper.cn/baijiahao_13905790。

[19]《馬克思恩格斯全集》第44卷，北京：人民出版社，2001年，第195頁。

[20]程承坪：《論人工智能的自主性》，《上海交通大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，2022年第1期。

[21]Frey C. B. and Osborne M. A.， The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerization？ https：//sep4u.gr/wp-content/uploads/The_Future_of_ Employment_ox_ 2013. pdf.

[22]陳永偉、許多：《人工智能的就業(yè)影響》，《比較》，2018年總第95輯。

[23]袁玉芝、杜育紅：《人工智能對技能需求的影響及其對教育供給的啟示——基于程序性假設(shè)的實證研究》，《教育研究》，2019年第2期。

[24]周世軍、趙丹丹：《人工智能重塑就業(yè)的未來趨勢、特征及對策》，《經(jīng)濟體制改革》，2022年第1期。

[25]陳寶國：《福建省推動發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)+新就業(yè)形態(tài)問題研究》，《發(fā)展研究》，2018年第11期。

[26]陳曄：《新就業(yè)形態(tài)下的新機遇、新挑戰(zhàn)》，《人力資源》，2023年第11期。

[27]《〈中國共享經(jīng)濟發(fā)展年度報告（2018）〉在京發(fā)布》，2023年8月21日，http：//www.sic.gov.cn/News/79/8860.htm。

[28]《阿里研究院：〈數(shù)字經(jīng)濟2.0報告〉》，2017年1月11日，http：//www.cbdio.com/BigData/2017-01/11/content_5428283.htm。

[29]《麥肯錫發(fā)布：〈生成式人工智能的經(jīng)濟潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮〉》，2023年7月14日，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1771390367788007692&wfr=spider&for=pc。

[30]羅藝、潘璐：《ChatGPT4：現(xiàn)狀、風(fēng)險與法律回應(yīng)》，《上海法學(xué)研究》集刊，2023年第6卷。

[31]劉超：《協(xié)商與校準(zhǔn)：與人工智能共存的未來》，《光明日報》，2023年6月8日，第14版。

[32]《人社部印發(fā)〈新就業(yè)形態(tài)勞動者勞動合同和書面協(xié)議訂立指引（試行）〉》，http：//www.gdhf.gov.cn/swhfrsj/attachment/0/45/45400/906540.pdf。

[33]吳清軍：《加強新就業(yè)形態(tài)勞動者權(quán)益保障》，《人民論壇》，2023年第10期。

責(zé) 編∕包 鈺