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人工智能会如何带来就业冲击?

文 | 巴曙松 熊婉芳(华中科技大学经济学院) 左伟(前海创新研究院)
 
(一)规模迅速扩张的人工智能
 
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,通常是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2017年12月13日,中国工业和信息化部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,明确将人工智能作为新技术经济体系转型的关键推动力。世界经济论坛将人工智能称为第四次工业革命(4IR)的基石。根据艾瑞咨询预计,2020年全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速有望超过50%。
从技术的角度来看,受益于计算机能力的发展,数据的可用性日益增加,机器学习和其他算法的开发和改进,人造智能等关键技术的未来进展几乎是绝对的。数据显示,致力于 AI 研究的资金有明显的增长趋势。
 
赛迪顾问预测,到2018年中国人工智能市场规模将超406亿。中国AI产品目前以服务机器人、智能工业机器人及机器视觉为主,三者占据整个产品市场超80%的份额。
 
在移动互联网技术发展与应用不断成熟基础上,互联网+人工智能已在大力发展中,成为未来科技革命和产业变革的新引擎,也将带动和促进传统产业的转型升级。从目前的发展趋势看,将来人与物、物与物之间的对话、指令、自动化控制,很有可能大部分将由人工智能程序控制,甚至实现“万物互联”。如今的人工智能应用范围甚广,机器翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言和图像理解、自动程序设计、航天应用等等。可以预计,随着人工智能的不断发展,人工智能对于就业的影响会表现得越来越明显。
 
(二)就业焦虑从何而来:AI影响劳动力市场的途径
 
一是AI技术有可能将实现更大的自动化,造成“技术性失业”,导致就业波动。数十年前,凯恩斯和瓦西里·利昂惕夫(Wassily Leontief)预言人工智能会产生“技术性失业”。他们认为,劳动力将变得不那么重要,工人将被机器所取代。从19世纪初的第一次工业革命以来,已出现多次对技术破坏就业的焦虑。在1820 年至1913 年的两次工业革命期间,雇佣于农业部门的美国劳动力份额从70%下降到27.5%,目前不到2%。许多发展中国家的经历也类似,甚至更快的结构转型。根据国际劳工组织的数据,中国的农业就业比例从1970 年的80.8%下降到2015 年的28.3%。
 
回望历史,反观当下,AI可能会今天的劳动力市场会产生什么样的影响?美国有关研究机构2016年12月发布报告,未来10到20年内,因人工智能技术而被替代的就业岗位数量将由目前的9%上升到47%。根据Daron Acemoglu和Pascual Restrepo的“机器人和工作:来自美国劳动力市场的证据”(国家经济研究局工作文件第23285号,2017年3月),使用工业机器人可能会减少美国经济的就业。麦肯锡全球研究院最新报告显示,预计到2055年,自动化和人工智能将取代全球49%的有薪工作,其中预计印度和中国受影响可能会最大。麦肯锡全球研究院预测中国具备自动化潜力的工作内容达到51%,这将对相当于3.94亿全职人力工时产生冲击。日本经济产业省2016年4月发布报告称,由于人工技能和机器人等技术革新,如不采取任何措施,到2030年将减少736万就业人数。
 
二是AI有可能会推动“技能偏好型科技革命”,会创造新的就业。技术进步在过去两个世纪中对工作虽然造成过破坏,但新技术在新的工作部门和行业也有助于创造就业。第一次技术革命时期传统手工业者因无法与机器大生产抗衡,成为技术进步的受害者,而同期因圈地运动失去生计的农民有大量去工厂就业的机会;第三次技术革命后期发达国家中从事程序化工作的白领面临失业风险,但高技能工作岗位和低收入人工岗位需求在增加。就美国而言,现有人口较之上世纪初增加了2亿多人,但美国失业率不足5%,远低于历史上大多数时期。Acemoglu 和Restrepo(2017)在关于机器人对美国劳动力市场的影响的研究中也发现,在制造业中,自动化对低技能劳工的工资和就业产生了显著的负面影响,高技能劳动者则不受什么影响。过去的历史表明,技术创新提高了工人的生产力,创造了新的产品和市场,进一步在经济中创造了新的就业机会,那么,对于人工智能而言,历史的规律可能还会重演。
 
图5和图6为17世纪以来英国和美国(分别是第一次和第二次工业革命的主要国家)按照国内生产总值人均增长率衡量的生活水平的变化。可以看出,工业革命对经济产生的全面影响在技术发明最初开始后的几十年变得明显。
 
人工智能会推动“技能偏好型科技革命”,即数字技能会受到重视,对中低端技能劳动力的需求将缩小。事实上,随着人口老龄化、人力成本攀升,以及危重工种从事意愿降低,AI的商业化进程正逐步加快。大多数分析表明,具有高度灵活性,创造力和强大的解决问题和人际关系技能的高技能工人将继续受益于AI技术。预期在手工和认知工作中的中低技能工作人员将面临来自更有能力的机器和AI软件的进一步压力。从发达国家劳动力市场情况来看,程序化程度较低的高收入和低收入职业就业人数占比趋于增加,而程序化程度较高的中等收入职业就业人数占比趋于下降。
 
三是从长远历史来看,AI技术通过降低成本,带动产业规模扩张和结构升级来创造更多就业。德勤公司通过分析英国1871年以来技术进步与就业的关系,发现技术进步是“创造就业的机器”。因为技术进步通过降低生产成本和价格,增加了消费者对商品的需求,从而社会总需求扩张,带动产业规模扩张和结构升级,创造更多就业岗位。Mokyr et al. (2015) 调查了18 世纪后期工业革命以来的历史经验教训,并认为技术进步促使计算机和机器人的广泛使用,有助于创造新产品和服务。产品创新将提高生产力和GDP增长,从而大规模创造新的职业。
 
有关经济影响的数据表明了先进技术能够产生巨大影响。例如,据估计,1993年至 2007 年期间,工业机器人为美国、14个欧洲国家、韩国和澳大利亚的年度国内生产总值平均增长率贡献了0.37个百分点,为劳动生产率增长率贡献了0.34个百分点(Graetz and Michaels 2015)。更重要的是,有关研究也显示,随着机器人的价格在1990年至 2005 年期间下降了80%,机器人的使用率越来越高,采用速度越来越快。随着机器人变得越来越便宜,越来越有能力,同时像AI这样的先进技术得到越来越多的应用,他们对经济活动的贡献将会越来越多。据普华永道数据,到2030年,人工智能的加速发展将使全球GDP增14%,相当于15.7万亿美元(数据来源:普华永道)。埃森哲研究了AI(人工智能)在12个发达经济体中所产生的影响,揭示了通过改变工作本质创建人与机器之间的新型关系。人工智能可将劳动生产率提高 40% ,使人们能更有效地利用时间。到2035年,人工智能有可能使这12个发达经济体年度经济增长率提高一倍,也同样有可能有潜力拉动中国经济增长率上升1.6个百分点。
 
技术进步是经济增长和生活水平提高的主要动力。提高生产力,从而提高人均收入和消费。当技术发展成为通用技术(GPT)时,技术具有可转化性,便可以在许多经济领域内提高生产力。从经济发展的历史观察,过去的每一次工业革命, GPT 都促成了基本的经济转型,并助力于重塑世界(Ng 2017)。人工智能(AI)系统自主解决复杂问题的能力越来越强,许多领域都有了突破,包括数字技术,生物技术,纳米技术,神经科技和绿色技术等。通过增加计算能力成本的降低,快速增长的数据库和“深度学习”算法的进步,新技术的组合以及广泛使用促使其可以像过去的革命一样改变劳动力市场和社会结构。
 
(三)如何使AI技术的影响更积极和可持续?
 
随着AI技术的发展,机器人已经改变了许多行业的现有运营模式,对就业的冲击初步显现。从长期趋势来看,AI技术还有相当长的路要走,需借助技术积累、资本推动以及商业模式的协同推进。另外,合理的体制安排和政策组合可以使创新的收益广泛分享,实现可持续发展目标。
 
人工智能专业知识的传播和扩散十分重要。历史地看,每一轮科技革命都会带来新一轮工作革命,人工智能将大量淘汰传统劳动力,从目前的趋势看,很显然会有不少行业因为人工智能的兴起而有可能逐步消亡。未来机器人将会替代不少人工服务和操作,这可能将导致大量的服务工作、流程工作和中层管理环节 “消失”。只有新型劳动力才能适应智能时代。同时,虽然机械性的、可重复的脑力/体力劳动,将被人工智能/机器人取代,但是,会有更多新的、深度的、创意性的人才需求出现。中国面临着较大的人工智能人力资本投入缺口,需要推进大学、科研机构和企业间的合作,确保教育和培训体系与时俱进。在这个过程中,未来对于整个经济体系的一项长久挑战是,如何有效率地帮助受到人工智能冲击的行业劳动力重新适应并获得新技能。
 
可以预计,随着人工智能时代的逐步到来,当前的社会分工、文化、习惯等各方面都可能会因此出现巨大的改变。人工智能相关“新行业”将带来的“新岗位”,人工智能时代的到来,必定会产生一些“没听说过”的新岗位,比如已经被行业逐步认可的“自然语言处理”,以及“语音识别工程师”等等,比如人工智能/机器人产品经理。而且其他行业的“旧岗位”也可能需逐步“人工智能化”,如大多数保安、翻译等可能会被人工智能取代,但能适应新环境的劳动者可能收入会更高,比如能操控安保机器人又有丰富安保经验的安保负责人,比如垂直于某个细分领域的翻译人才。从历史经验看,技术进步会不断消灭旧的就业岗位,也会同时创造新的就业岗位。
 
参考文献:
[1]联合国:AI 技术革命对劳动力市场和收入分配的影响,2017.11
[2]王君,杨威:《人工智能等技术对就业影响的历史分析和前沿进展》[J]经济研究参考,2017年第27期.
[3]王君等:《人工智能等新技术进步影响就业的机理与对策》[J]宏观经济研究,2017年第10期.
[4]Solow R M.1957.Technical Change and The Aggregate Production Function[J].The Review of Economics and Statistics,312- 320.
[5]Petit,P.,Employment and Technical change,in P. Stoneman ed., The Economics of Innovation and Technical Change,Basil Blackwell,Oxford,1995.
 
文章载于今日头条(2018年2月4日)
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