人工智能的就業效應探析

時間:2022-06-18 09:20:59

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人工智能的就業效應探析

隨著電腦性能的提升與算法思想的進步,近年來,人工智能(Arti?cialIntelligence,簡稱A.I.)技術取得了巨大突破。普遍認為,人工智能將形成新一輪產業變革的核心驅動力,重構生產、分配、交換、消費等經濟活動環節,催生新產品、新服務、新產業,引發經濟結構的重大變革,實現全社會生產力的整體躍升。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。人工智能領域的風險投資金額、參與機構數量大幅攀升,人工智能企業的市場估值迭創新高。整體上看,全球范圍內人工智能產業蓬勃發展的態勢已經形成。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會在多大程度上替代人的勞動?A.I.技術的大規模普及會加劇工人失業嗎?近期,一些媒體開始渲染“人工智能將引發大規模失業”這一論斷,并引發公眾熱議。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,站在學術的立場,“人工智能的就業效應”卻是一項值得研究的課題。人工智能是一項新近出現的技術,就此,對“人工智能是否會加劇失業?”這個具體的問題,經濟學理論并沒有現成的答案。然而,從邏輯上看,該問題隸屬于一個更古老的論題,那就是——技術進步是否會導致工人失去工作?從歷史上看,每一輪技術革命都在不同程度上引起了“機器替代工人”的現象,從而在當時引發了學術界的關注。有鑒于此,對人工智能就業效應的分析,無疑可以從經濟思想史上得到有益的啟示。另外,與歷次科技革命相比,人工智能技術當然具備其獨特性,對其就業效應的深入分析,必須考慮人工智能的自身特點。

1歷史的啟示

“技術進步的就業效應”這一課題是近代社會的產物。在漫長的農業社會,一方面,技術進步非常緩慢;另一方面,以自然經濟為主的農業社會,大規模雇傭勞動并不存在,失業只是偶發、零散的出現。當然也就談不上技術進步加劇失業的問題。到了18世紀,隨著第一次工業革命的發生,動力機器開始出現。大規模工業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,技術進步的就業效應首次進入公眾的視線,也引起了學術界的強烈興趣。英國經濟學家馬爾薩斯認為,機器設備的大規模推廣可能降低企業主對勞動力的需求,從而導致工人被解雇;與之相對,薩伊等經濟學家卻認為,使用新機器意味著生產效率提升,從而使產量增加,基于“薩伊定律”,這必然伴隨著更多的產品需求,進而增加對勞動力的需求;李嘉圖分析了機器大規模使用對就業帶來的影響,他開創性的區分了長期與短期的差異。李嘉圖認為:從短期看,技術進步必然伴隨機器對工人的替代,這當然會加劇失業狀況;但從長期看,使用機器將帶來更高的產量,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,其對技術進步長期與短期效應的區分,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,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,最終導致龐大的產業后備軍。此后,隨著第二次工業革命的到來,新機器是否會導致失業這一論題再度引發經濟學家的關注,一些研究者甚至將經濟危機歸因于技術進步。作為研究大蕭條現象的專家,凱恩斯在其著作中提及了“技術進步引發的失業”。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,對技術進步就業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數據,大多數研究結果表明,技術進步對就業的影響是不確定的,主要取決于需求彈性及要素替代彈性,若彈性較高,則技術進步不僅不會導致失業,還將促進就業,反之則可能減少就業崗位(Sinclair,1981,NickellandKomg,1989等)。一些研究還證實了李嘉圖的觀點,即技術進步在短期傾向于加劇失業,但從長期看,技術進步幾乎不會影響就業水平(Feldmann,2013等)。在微觀層面,從直覺上說,技術進步對不同部門就業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數據,其結論是,若僅僅考察制造業的就業狀況,那么技術進步將阻礙就業。若將服務業數據納入樣本,結論將完全相反(BogliacinoandPianta,2010)。無論對歐洲還是美國的分析均表明,技術進步顯著促進了高科技領域的就業(BogliacinoandVivarelli,2012;CoadandRao,2012)。此外,有研究表明,技術進步,特別是信息技術的發展,對高、中、低層就業崗位的影響差異巨大,甚至達到了“極化”(polarization)的地步。Goos等人(2009)發現,信息技術嚴重削弱了中層職位的數量,而低層及高層職位的數量不僅沒有減少,反而有所增加。根據Autor(2003)等研究者的分析,這可能是由于相關職業的特性所致——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,信息技術的發展導致了中間層職位減少,高層及低層職位增加的“極化”現象。總體而言,就長期看,現有研究并不支持“技術進步將導致社會整體失業率增加”這一論斷,理論邏輯或實證分析均表明,技術進步在長期傾向于促進而非削減就業。至于短期,情況有所不同,技術進步對就業的短期影響是不定的。如果把視線局限于某一類職業,則情況更加復雜,一般來說,技術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,至少有一部分職業崗位會受到技術進步的影響。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效應。這意味著,從長期看,我們大可不必擔心人工智能技術會加劇整體失業率。但在短期內,人工智能可能對就業狀況有所影響,而在某些特定行業,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更可能受到A.I.技術的影響。毫無疑問,這既涉及職業自身的特點,也涉及新一代人工智能的技術特性。一個公認的事實是,新一代人工智能是“數據驅動型”技術。這就是說,要在某一領域實現人工智能,就必須向電腦系統輸入大量(該領域的)數據。比如,要實現對肺部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“肺結核患者”。不僅如此,用于訓練的X光照片數量越多,A.I.的識別準確率越高。類似的,要開發一個語音識別系統,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據作為支撐(AlphaGo就輸入了16萬盤人類棋手的對弈資料)。從某種意義上說,數據的可得性在很大程度上決定了人工智能系統的性能。所幸的是,隨著互聯網技術的發展,萬物互聯正從理想變為現實,大數據的興起在很大程度上緩解了數據的可得性問題,為人工智能插上了騰飛的翅膀。在醫學影像領域,早在多年前就實現了影像資料的全數字化保存,從而擁有大量現成的醫學影像資料可供調閱,這極大便利了相關A.I.系統的開發。此外,在金融、氣象等領域,往往都保存著較為完整的歷史數據可供調用。從某種意義上說,越是擁有大量完整數據資料的行業,人工智能系統的開發成本就越低廉。相應的,相關職業崗位越容易受到A.I.的沖擊。然而,并非每個行業的數據都是廉價可得的,那些不保存歷史資料,甚至不記錄數據的行業,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據,從而耗費大量時間及人力、物力資源。就此,我們的判斷是:某個行業越容易獲得完整的數據資料,相關職業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,相關職業的人員工資將向下調整,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結論與對策建議

綜上所述,對于人工智能的就業效應,我們的觀點是,從長期看,人工智能技術不可能加劇全社會失業水平,但在短期,人工智能可能對就業造成某種影響,在特定某些行業,影響還可能比較嚴重。基于此,我們的建議主要有以下幾點。(1)毫不動搖的繼續支持、鼓勵人工智能產業的發展。人工智能不會對就業造成長期影響,一些媒體渲染“人工智能將導致大規模失業”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,根據自身能力、技能,盡早轉向新職業。政府部門應根據其實際狀況,提供職業培訓、就業指導等服務。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,教育部門應及時調整大專院校、職業學校的專業設置,削減易受人工智能影響專業的招生數量。

作者:沈于 單位:江蘇省社會科學院

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