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?人口經(jīng)緯/如何化解AI就業(yè)沖擊?\中國社科院國家高端智庫首席專家 蔡昉

2024-07-13 04:03:08大公報
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  圖:人工智能的技術(shù)發(fā)展一日千里,對就業(yè)市場難免有一定的沖擊。

  技術(shù)進步對于就業(yè)的影響,從工業(yè)革命開始就是社會的焦點和研究的關(guān)注點。但無論是從原因窮究結(jié)果,還是從本質(zhì)看到表象,人工智能(AI)就業(yè)沖擊這一次來得真的不同以往。面對可能的AI就業(yè)沖擊,需要澄清一些認識,確立若干政策原則。

  AI就業(yè)沖擊不再是歷史上反復(fù)出現(xiàn)的“技術(shù)性失業(yè)”幽靈,而是可以替代幾乎所有職業(yè)的終結(jié)者。從懂科學(xué)的企業(yè)家馬斯克,到關(guān)心AI發(fā)展的經(jīng)濟學(xué)家薩默斯,都認為AI對崗位的替代將是全面的,一旦不久后通用人工智能(AGI)出現(xiàn),簡單的、復(fù)雜的、體力的、智力的,無論何種崗位將無一幸免。

  AI技術(shù)進步的速度之快,愈來愈讓人有一日千里、一日三秋的感覺。例如,從1770年“土耳其下棋機器人”的騙局到圖靈1950年論文發(fā)表,經(jīng)過了180年;再到1997年“深藍”戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫,又經(jīng)歷47年;再到“阿爾法狗”于2017年戰(zhàn)勝柯潔,也相隔了約20年。但從ChatGPT問世到Sora的出爐,僅僅相隔一年。

  大模型AI的“發(fā)展悖論”注定了崗位的大規(guī)模損失幾乎是必然的。陣營之間、國家之間、企業(yè)之間都認識到,能否占據(jù)AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點關(guān)乎生死存亡。

  這導(dǎo)致圍繞著AI的發(fā)展,形成一種類似冷戰(zhàn)時期太空競賽、軍備競賽、核武器競賽的競爭。而挖掘模型用途、擴大用戶群、提高回報率的必然方向和方式,便是提高勞動生產(chǎn)率,從而減少勞動力和人力資本的使用。

  然而,只要人類勞動還沒有徹底由人工智能替代或者決定,就仍有一些東西不會發(fā)生變化。這些沒變的事物或方面越發(fā)彌足珍貴,可以為我們提供一個時間窗口。最重要的一點就是,人仍然是主導(dǎo)的一方,仍然是“人告訴機器做什么”。這一點既有技術(shù)上的含義,也有制度上的含義。也就是說,人類應(yīng)對崗位替代的兩條根本出路,迄今尚未發(fā)生根本性的變化,雖然也需要與時俱進,不斷校正方向。

  強化勞動者社會福利

  第一,人力資本依然是抵御AI沖擊的底氣,但是人類需要把揚長避短作為AI時代人力資本培養(yǎng)的基本策略。至目前今為止,人類智能仍然具有優(yōu)勢的方面在于:1)軟技能而非硬技能;2)科學(xué)知識以外的能力,而非認知能力;3)情商而非智商;4)人文的理解力和同理心,而非數(shù)理化的解題能力,甚至不是編碼技能;5)隱性的知識而不僅是顯示性的技能。

  第二,社會福利體系仍是根本性的讬底制度,而且履行此類功能的物質(zhì)條件日益增強。北歐在建立福利國家之初,在制度設(shè)計中就突出“去商品化”,即弱化勞動力作為純私人要素的屬性,強化勞動者及其家庭的社會權(quán)利。在AI的“崗位破壞”日益大于和快于“崗位創(chuàng)造”的條件下,這個理念和做法愈來愈重要。

  就業(yè)替代五種出路

  在AI發(fā)展大幅提高勞動生產(chǎn)率的前提下,社會對就業(yè)替代做出反應(yīng)的方式,不外以下幾種。

  首先,轉(zhuǎn)到要求更高技能的崗位。這是樂觀的經(jīng)濟學(xué)家始終堅信的結(jié)果,自從歷史上發(fā)生“盧德主義”運動以來,也不斷被事實所證明,只不過這要求勞動者具有更高的技能與之相適應(yīng)。包括美國前財長薩默斯在內(nèi)的許多經(jīng)濟學(xué)家,已經(jīng)從以前對技術(shù)進步創(chuàng)造崗位充滿信心,轉(zhuǎn)變?yōu)槿缃裾J為“盧德主義”自有其道理。

  其次,轉(zhuǎn)到勞動生產(chǎn)率較低,從而報酬也較低的行業(yè)。庫茲涅茨把勞動力向更高生產(chǎn)率部門轉(zhuǎn)移,是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的正常方向,與之相應(yīng),生產(chǎn)率降低的崗位則屬于具有“逆庫茲涅茨化”特征的崗位。從客觀上說,新崗位的正規(guī)化程度要低于原來的工作。從主觀上說,新崗位的體面程度也要低于原來的工作??偠灾?,就業(yè)質(zhì)量被降低。

  其三,轉(zhuǎn)到少量具有高需求彈性行業(yè)的崗位上。這是指那些人們保持著巨大的需求,卻天然具有勞動生產(chǎn)率難以提高特性的行業(yè)。經(jīng)濟學(xué)家威廉.鮑莫爾把表演藝術(shù)作為這種行業(yè)的典型例子。這種類型的行業(yè)和崗位能否繼續(xù)存在,以及能否得以擴大的關(guān)鍵,在于人們對相應(yīng)產(chǎn)品和服務(wù)的需求及其彈性,但此類行業(yè)的規(guī)模和崗位數(shù)量并不會無限擴大。

  其四,轉(zhuǎn)到由新的消費所誘致出來的崗位上。人類今天的消費項目,在若干年之前可能是難以想像,在更早的時候索性就不存在。就業(yè)崗位也是如此。未來隨著勞動生產(chǎn)率的提高,人們的品位在變化,新事物新觀念不斷涌現(xiàn),因而消費的領(lǐng)域不斷拓展,職業(yè)類型花樣翻新。鑒于這類崗位的消費歸根結(jié)底由供給側(cè)生產(chǎn)率的提高引起,是一種“供給創(chuàng)造需求”的現(xiàn)象。

  其五,轉(zhuǎn)到因重新定義而出現(xiàn)的崗位上。以前不符合就業(yè)定義的活動,如今在整體勞動生產(chǎn)率的支撐之下,可以被社會承認為“就業(yè)”,并以轉(zhuǎn)移支付的方式得到補償。舉一個例子,如果一個人自認為是“作家”,卻沒有作品出版并獲得酬勞,按照失業(yè)的調(diào)查定義,這種“在過去一周內(nèi)未從事一小時以上有報酬工作”的狀態(tài),則不被算作就業(yè)。但如果社會負擔(dān)得起,也完全可以認為這是一種就業(yè)。

  與此相類似的情形,還包括那些不再尋求就業(yè)的人群,這包括兩種情形。一種是當(dāng)事人有供養(yǎng)來源,例如索性采取啃老等方式“躺倒”;另一種是無需就業(yè),卻可以得到普惠性的社會福利支撐。例如,如果實施全民基本收入(universal basic income)制度,就形成一種環(huán)境,使受到就業(yè)沖擊的一些人選擇不再參與傳統(tǒng)意義上的工作。

  根據(jù)經(jīng)濟史上人類應(yīng)對技術(shù)替代就業(yè)現(xiàn)象的長期經(jīng)驗,可以提煉出幾個原則性建議,即通過制度建設(shè)、政策調(diào)整、體制改革引導(dǎo)技術(shù)發(fā)展以及市場主體行為,最大限度做到幾個“同步”:1)保持崗位破壞速度與崗位創(chuàng)造速度的同步性,特別是在數(shù)量上盡可能使轉(zhuǎn)崗成為可行的;2)保持各行業(yè)生產(chǎn)率提高速度的同步性;3)保持AI替代勞動力的速度與培訓(xùn)勞動者能力的速度同步性,盡可能縮短再就業(yè)摩擦期;4)保持生產(chǎn)率提高與生產(chǎn)率分享的同步性,這也是公平與效率統(tǒng)一的要求和體現(xiàn)。

  從政府職能的角度保障落實以上原則,還可以從若干既重要且緊迫的應(yīng)對之策入手。

  加強非認知能力培養(yǎng)

  加快建設(shè)中國式福利國家。對此應(yīng)該強調(diào)幾點:1)以只爭朝夕的精神,或者說以摩爾定律的速度加快完善社會福利體系;2)按照普惠的原則設(shè)計和完善福利制度,這意味著改變以往嚴格識別社會福利受益對象的理念,因為在崗位的加速流失時代,已經(jīng)愈來愈無法區(qū)分一個人是否“躺倒”,而且人工智能驅(qū)逐勞動者本身具有強烈的外部性;3)用社會共濟、社會保護和權(quán)益保障,抵銷非正規(guī)就業(yè)的蔓延趨勢及其對勞動者的不利影響。

  大幅度延長義務(wù)教育或免費教育年限。與AI競爭的需要,一方面對人力資本提出愈來愈高的要求,另一方面需要更偏重非認知能力的培養(yǎng)。

  哈佛大學(xué)兒童發(fā)展中心的研究顯示,在人生的最初幾年,大腦每秒鐘能夠建立超過100萬個神經(jīng)元連接,這在此后任何生命階段都無法重現(xiàn)。非認知能力的最佳培養(yǎng)時間在三歲至四歲,最理想的舉措是把義務(wù)教育延長到這個學(xué)前教育年齡。勞動生產(chǎn)率的預(yù)期大幅度提高,可以顯著擴大教育公共資源,足以支撐更長的兒童在校時間。

  消除在兒童發(fā)展、教育與培訓(xùn)、流動與就業(yè)、社會保障,以及其他基本公共服務(wù)方面存在的制度性障礙。其中特別是消除流動兒童和留守兒童存在的制度原因。

  研究表明,對于孩子的人力資本培養(yǎng),特別是對于非認知能力的獲得,以及他們終生的社會流動機會,父母的養(yǎng)育和照護具有學(xué)校和社會均無法替代的作用。因此,推動戶籍制度改革,解決留守兒童和流動兒童面臨的此類問題,應(yīng)該置于最高的優(yōu)先排序。

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