替代与创造:众说纷纭的现状

2016年,欧洲工会研究院(European　Trade　Union　Institute)对欧盟国家就业市场受人工智能的冲击进行了评估,估算结果显示欧盟国家平均54%的劳动者将被这一技术替代。(10) 这个比例在美国是47%,在日本是55%。(11) 同时,有专家预测,在未来的5年内,全球15个主要国家的工作岗位总量将减少710万个。(12) 借用凯恩斯的话来说,随着技术的迭代和演进,我们发现:节约劳动力方法的速度远远超过发现劳动新用途的速度,由此产生的“技术性失业”现象迫使大量劳动者不得不经受这种新型“疾病”的折磨。那么,这些劳动者是谁?他们又具体从事哪些工作呢?

首先,规则性体力工作不断消失。这些工作具有低技能、高重复性和程序化的特点,其劳动者往往处于人力资本最底端,主要集中在农业、建筑业和制造业。如在制造业,“机器换人”已经成为全球普遍的实践,即越来越多的企业,尤其是劳动密集型的现代工厂,使用智能机器(主要是工业机器人)对生产过程进行深度整合,推动“技术红利”替代“人口红利”,以实现产业升级和生产效率的最大化。近些年来,中国成为工业机器人密度增速最快的国家。这主要是因为在珠三角和长三角地区,包括家电、新能源汽车、钢铁、电子科技等众多行业在内的龙头企业已经基本实现智能化,“机器换人”开始向行业内的中小型企业渗透。(13) 在欧美国家,顶级汽车制造商,如特斯拉、宝马已经基本实现冲压、焊装、涂装等多个主要工序的高度智能化,不断向“无人生产”转型,产业工人数量急剧下降。

其次,传统意义上事务性工作也面临着被替代的威胁。这些工作的工作内容专业性强,但却遵循一定的规则或规律,因此其劳动过程主要基于理性计算,不涉及太多情感的交流;其劳动结果大多可预测,不需要依据智慧和灵感做出综合判断。(14) 相关从业者通常是具备一定专业知识和技能的脑力劳动者,他们处于人力资本中端,分布在金融、医疗、新闻等诸多技术密集型领域。在这些领域中,算法取代交易员、智能机器取代外科手术医生、自动化新闻取代记者的趋势越来越明显。如在金融领域,全球最大的投资基金公司BlackRock从　2017年开始,陆续砍去了一部分交易员的工作,因为现在大部分的投资决策都是由算法做出的。2019年末,德意志银行部署了一支人工智能“服务机器人大军”,旨在实现“银行后台工作的智能化”,目前已经削减了4000名业务员,预计到2022年削减人数将达到1.8万人。(15) 在医疗领域,当前美国半数的医疗记录人员将在9年内被人工智能完全替代;在不到25年的时间内,智能机器将完成一半以上的外科手术。(16) 在新闻领域,2006年3月,跨国商业数据供应商汤姆森金融公司(Thomson Financial)使用计算机程序加工和处理相关的财经数据,完成新闻报道;此后,自动化新闻被广泛应用于财经报道、体育赛事和突发事件等新闻生产的过程中,未来相关领域内90%的记者都将直面转型或失业的残酷现实。(17) 图4-1罗列了部分职业的自动化潜力,数值越高表示这一职业越有可能被人工智能替代。

图4-1　部分职业的自动化潜力(18)

在这种情况下,关于“人工智能又名大失业”的预警格外能够引发各界的担忧,劳动者将因为人工智能而被抹平出身、学历和技能的差异,一同陷入失业的泥淖。(19) 甚至连李开复这样最不用担心失业的人士都在《纽约时报》发表了一篇题为《人工智能对人类社会的真正威胁》的文章,声称这些趋势将导致严重的失业问题和贫富差距问题。同样,比尔·盖茨(Bill Gates)于2014年在美国企业公共政策研究所的一次讲演中直截了当地指出:在未来的20年,新技术对劳动需求实质性的减少已昭然若揭,但是绝大部分人并未在认知层面意识到这一点。

相比悲观人士,“乐观派”研究者也有话要说。美国经济学家达隆·阿齐默鲁(Daron　Acemoglu)和帕斯夸尔·雷斯特雷波(Pascual　Restrepo)以科技史为考察对象,发现在市场作用的力量下,技术进步在替代一些工作时,从长期来看,会创造出新的工作,因此在就业市场中,新工作产生的“补偿效应”会不断抵消其“替代效应”。(20) 如在历史上,汽车的出现导致马车车夫失业,但却创造了诸如客车和卡车驾驶、汽车研发、制造、修理等职位,汽车行业的从业者要远远多于以前马车行业。当前,随着人工智能的蓬勃发展,一方面,大量专业数字技能类工作应运而生,它们存在于人工智能上下游的产业链中,与研发、生产、销售、运用、推广等环节密切相关。(21) 这些工作往往是非常规性的,工作内容较为复杂和抽象,需要相关从业者丰富的知识积累以及较强的问题解决能力和创造力。(22) 这类劳动者包括芯片设计师、技术研发师、数据分析师、逻辑架构师、机器维修师等——他们处于人力资本顶端,且目前存在超过900万人的缺口。(23) 另一方面,当数字信息作为一种新的虚拟生产要素时,它以更低的成本加速新企业的涌现,开辟全新的经济增长空间,进而激发一般性工作岗位和劳动力需求的增加,最终在就业市场中,释放出更为广泛的“补偿效应”。(24) 此外,更有学者指出,现有研究只是简单地从岗位数量的角度来阐述人工智能对工作的影响,但如果从工作类型的角度来看,被人工智能替代的工作类型在经济合作与发展组织(OECD)的21个国家中所占比例仅为9%,远未达到引发恐慌的程度。(25)

总而言之,观点相左和数据“打架”的情形时有发生,但这或许更接近于事实的全貌。人工智能对工作和就业市场的影响绝非替代或创造这样的单一进程和逻辑可以描述和概括,这两种相反的现象实际上是以不同的速率沿着各自的轨道同时进行的,它并不均匀,因此新工作产生的“替代效应”和“补偿效应”是错位的,存在一定的时间差,而这才是问题的关键所在。况且,在其中发挥作用的因素也绝不只是技术一环。