哪些工作崗位會被人工智慧替代

作

者

李曉華

發表於《人民論壇》2018年02期

摘要

近年來，人工智慧的第三次浪潮已進入實用層面，人們在享受人工智慧帶來的各種便利、豐富的產品和服務的同時，也感受到人工智慧對就業的衝擊。人工智慧會造成結構性失業，同時也會創造新的工作崗位，並改變國家、地區間的優勢，從而對人類社會就業產生深遠影響。

關鍵詞

機器 人工智慧 就業

自

2016年AlphaGo戰勝人類世界圍棋冠軍李世石以來，人工智慧彷彿突然間進入普羅大眾的視野。與1997年IBM的超級計算機「深藍」戰勝國際象棋世界冠軍卡斯特羅夫只能作為人們茶餘飯後的談資且很快歸於沉寂不同，這次人工智慧的第三次浪潮已進入實用層面，在互聯網、金融、醫療、製造業等領域都獲得應用。一方面，人工智慧讓我們的生活更加豐富多彩，但另一方面，一些行業因為人工智慧的使用而擠佔了人類的工作崗位。以科學家霍金、微軟創始人比爾?蓋茨、美國Space X首席執行官埃隆?馬斯克為代表的一批知名人士則擔心人類失去對機器的控制，警告人們防範人工智慧對人類的威脅。如果說機器統治人類更多地存在於科幻作品中，那麼人工智慧對就業的挑戰則是實實在在的，針對這情況，比爾?蓋茨甚至提出，應該對機器人徵稅以應對機器人對就業的挑戰。

隨著技術進步，人類工作崗位絕對減少的拐點可能就要到來

機器取代人類的工作並不是一個新話題。工業革命開始後，蒸汽動力驅動的機器的出現在極大地提高生產率、開啟人類社會「財富之門」「增長之門」的同時，也對就業結構帶來巨大的衝擊，原有的一些低效率的工作崗位被效率更高的機器所取代。出於對機器搶佔人類工作的反抗，1811年內德?勒德領導失業的紡織工人砸爛了被他們視為罪魁禍首的紡織機。那些擔心科技進步、反對機械化和自動化的人也因此被稱作「勒德主義者」或「勒德分子」（Luddite）。

後來經濟發展的歷史表明，機器不僅能夠替代就業，而且還能創造出新的就業崗位。工業革命至今的經濟發展表明，技術進步固然會因為使一些產品、細分行業、工作崗位消失而造成一些人失業，但同時也會創造出許多新的就業崗位，機器的出現並沒有使人類社會的就業總量減少。

工業革命至今的技術進步雖然沒有造成就業絕對量的減少，但是並不意味著技術的進一步發展特別是人工智慧技術的成熟與廣泛應用在未來不會造成失業率的提高。信息技術與傳統技術如機械的很大不同在於，機器技術的進步速度是線性的，而信息技術的進步速度是指數級的。例如我們所熟知的摩爾定律指出，集成電路上可容納的元器件數量（集成度）大約每18個月增加一倍，集成電路的性能也將提升一倍。不僅是集成電路的集成度，超級計算機的運算速度和能效、用戶網路下載速度、硬碟驅動器儲存量等產品都呈現指數化的進步速度。在物理世界和數字世界發展的初期二者的差距還不明顯，但是假以時日，數字世界將遠遠超越物理世界的演進。由於受成本的限制，目前人工智慧機器還主要應用於產業領域，隨著機器人成本的下降和智能化水平的進一步提高，餐飲、保潔、園藝、保安、家庭護理等工資水平相對較低的日常服務類工作也會被取代。目前，掃地機器人進入千家萬戶，智能手機已具備強大的語音識別和信息搜索能力，無人駕駛汽車已處於路測階段。人與智能設備的結合也正在快速發展，未來人工智慧產品可能會與人體高度融合，成為人身體的一部分。

未來學家雷?庫茲韋爾講述過一個形象的故事：智者為印度笈多帝國國王發明了象棋，國王玩得入迷，要給予智者獎賞。智者提出按照以下規則給予他獎勵：棋盤的第一格放一粒大米，第二格放2粒，第三格放4粒，依次按2倍增加。國王答應了，以為獎勵微不足道。但他最後發現，在棋盤的上一半，麥子的數量他還給得起，但是到了棋盤的下半場，大米的數量就成了一個天文數字，超過全世界歷史上所有產出的總和。因此，埃里克?布林約爾松與安德魯?麥卡菲在《第二機器革命》一書中指出：人與機器的賽跑可能到了棋盤的下半場，隨著技術進步，人類工作崗位絕對減少的拐點可能就要到來。

人工智慧可能取代許多「體面」的白領工作

近幾年來，人工智慧撰寫體育報道、IBM沃森提供醫療諮詢服務、高盛用人工智慧取代交易員等新聞頻現報端。機器提升了人類的肢體力量，人工智慧則可以看作人類大腦能力的提升。人工智慧技術使人類能夠超越自身認知能力、更深入地理解複雜事物規律、更好地創造世界。但人們在享受人工智慧帶來的各種便利、豐富的產品和服務的同時，也感受到了人工智慧對就業的衝擊。

人工智慧與它那些不太智能的機器前輩們一樣，雖然會提高整個社會的福利水平，但卻不是平均地惠及每一個人。人工智慧的優勢在於其海量的數據處理能力和卓越的數據處理速度，因此人工智慧系統或人工智慧機器在重複性、數字化、程式化、按照既定規則進行大量運算的工作以及對於精確度、穩定性、快速響應等方面要求高的工作上具有優勢。相反，人類更具有創新性，能夠跳出固有思維，提出新的思想和概念，布林約爾松與麥卡菲將之概括為「思維能力、大框架的模式識別和最複雜程度的溝通」。就目前而言，人工智慧系統還是軟體驅動的，許多是以專業化的任務為目標導向，對另外的事務則無能為力。比如，AlphaGo雖然圍棋戰力處於超九段水平，但是如果讓它馬上去下象棋可能會被普通愛好者打敗。此外，一些對人類而言非常簡單的任務（如上下樓梯等運動），對於機器而言則需要大量的計算。儘管人工智慧的技術已經顯著提高，但還是受硬體、軟體性能的限制，計算能力對於如上下樓梯等這類看似簡單而實則計算量巨大的工作力有不逮。因此，受人工智慧技術發展影響最大的是那些程式化且容易數字化的工作，而這些工作多為辦公室的白領工作。可以看到，人工智慧已經可以從事文秘、賬務處理、報稅、證券交易、新聞稿撰寫等程式化的工作，能夠讀取並識別醫學檢查結果、分析海量的法律案宗和文書，為專業人士提供解決方案建議。相反，那些需要人類本能反應、靈活性的體力工作則很難被人工智慧所替代，或者說即使機器能在這些崗位替代人類，也是成本過於高昂、在經濟上不划算的。

即使先不考慮人工智慧是否造成就業絕對數量的減少，人工智慧技術的發展會在其廣泛應用的領域造成結構性失業在所難免。被人工智慧所替代的失業人員需要通過就業再培訓學習新技能和轉移至新崗位，一些不能適應新工作的人將會徹底失去工作。如果說過去機器取代的是以藍領工作為主，將人類從繁重的體力勞動中解放出來的話，那麼人工智慧正在取代許多「體面」的白領工作。這些白領工作需要投入大量的時間學習、練習才能勝任，一旦被人工智慧所取代，大量人力資本投資即付之東流，這可能是我們擔心人工智慧影響就業的重要原因。

人工智慧及相關支持技術和衍生服務有望成為一個規模龐大的產業

人類社會的經濟發展過程是一個迂迴生產程度不斷提高的過程，為了得到產品G，不是直接生產G，而是先生產可以用於生產G的各種裝備、儀器A、B、C……等等。而且這一分工過程不斷深化，產業門類和產品種類不斷增加，出現越來越多新的工廠、工序，進而帶來新的工作崗位的增加。人工智慧同樣也是社會分工深化的表現。人工智慧的發展不但需要大量的科學家、工程師研發人工智慧的硬體、軟體，開發各種人工智慧服務，還需要大量的輔助性工作。這一輪人工智慧浪潮是建立在深度學習演算法和大數據技術的進步基礎之上的。這就意味著，人工智慧性能的提高，需要有大量的數字化素材供它進行學習。有些素材本身就是數字化的，如購物、上網、生產過程中產生的數字化信息，但是有些素材需要人工進行數字轉化，例如對書籍、文獻的數字化加工，對某些素材由人工進行標註。人類可以舉一反三，例如小孩第一次見過一隻狗之後，再見到狗他就會認出來。但是人工智慧系統需要提供海量的數據供它學習，即舉千反一、舉萬反一。例如，需要對成千上萬張有狗的圖片進行標註，人工智慧系統經過分析這些圖片後發現狗的特徵規律後才能夠在以後見到狗時實現準確地識別。這個過程中就需要對圖片進行人工標註，告訴人工智慧系統，這張圖片中的形象是一隻狗。這就意味著，人工智慧不僅會創造出許多高技能的工作，還會創造出一些不需要太多技能的工作。

作為一種最通用的技術，人工智慧在各個產業、各個領域都有巨大的應用空間。許多新技術，隨著技術成熟和市場需求的擴大，最後大都會演化為新的行業，如大數據、雲計算行業、人工智慧行業、3D印表機行業、VR行業等；同時這些技術在其他行業的應用（包括技術的顛覆與商業模式的顛覆），也會形成新的細分行業，如電子商務、網約車、網路直播、移動支付，等等。因此，人工智慧及相關支持技術和衍生服務也有望成為一個規模龐大的產業。例如，2017年7月由國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》就提出，到2020年人工智慧核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元；到2025年，人工智慧核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元；到2030年，人工智慧核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。據普華永道（PWC）預測，到2030年，人工智慧的規模將達到15.7萬億美元。

世界各國在人工智慧技術上的起步水平差距不大，後發國家容易實現「彎道超車」

人工智慧對就業的影響不僅取決於一個國家或地區內部，其對不同國家或地區競爭優勢的改變，會影響到國家或地區產業的興衰，從而造成就業的增加或減少。也就是說，人類就業不僅面對著與人工智慧系統的競爭，還面對來自其他國家和地區的競爭。

發達國家與發展中國家之間存在不同的比較優勢，發展中國家勞動年齡人口供給充裕、工資水平低，但是資本缺乏，技術水平低，高素質人才供給不足；發達國家正好相反，工資水平高企，但是資本充裕，技術水平高，高素質人才供給充足。隨著信息技術、運輸技術發展帶來的交易成本、運輸成本的大幅度下降，發達國家的跨國公司將勞動密集型產業離岸外包到勞動力充裕的低成本國家，從而形成產業間和產品內分工的格局。但是機器人、3D列印、人工智慧等技術的成熟將在很大程度上使低收入國家喪失成本優勢、縮小發達國家的成本劣勢。隨著工業機器人、在線協作製造成本的下降，以機器換人將更為經濟。在智能化製造的推動下，生產系統更加靈活，多樣化、小批量生產的成本不斷降低，自動化和智能化工廠設在終端消費者周圍可以在降低運輸成本的同時提高對用戶需求的響應速度，在發達國家開展更加個性化的定製生產逐漸具有了競爭力。兼之西方出現的逆全球化跡象，一些勞動密集型製造業有可能遷回發達國家，導致之前作為離岸外包主要受益者的發展中國家製造業投資的減少，並由此造成過早「去工業化」的風險，就業崗位也將因產業的衰落而大量消減。

中國改革開放以來特別是加入WTO以來的經濟高速增長得益於積極融入全球分工體系，充分發揮了勞動力豐富、工資水平低的比較優勢。但是近年來隨著中國勞動力成本的持續快速上漲，低成本製造優勢正在削弱，價格優勢持續下降，已經出現一些勞動密集型產業向國外低收入國家轉移的現象。如果任此趨勢持續下去，將對中國的就業產生嚴重的負面影響。引入人工智慧系統和智能化生產設備，有利於提高中國製造業的生產率、保持成本競爭力，而且能夠提高產品的質量、穩定性和精緻化程度，穩定製造業的增長和就業。同時，作為一項新興技術，世界各國在人工智慧技術上的起步水平差距不大，後發國家容易實現「彎道超車」。事實上，中國無論從人工智慧企業數量、從業人員規模還是國際專利申請量、授權量方面都已居於世界前列（僅次於美國）。推動人工智慧產業的發展和廣泛應用，將會為中國創造出大量新的就業崗位。

【參考文獻】

李彥宏等《：智能革命：迎接人工智慧時代的社會、經濟與文化變革》，北京：中信出版社，2017年。

[美]埃里克?布林約爾松、[美]安德魯?麥卡菲著，閭佳譯：《與機器賽跑》，北京：電子工業出版社，2014年。

[以]尤瓦爾?赫拉利著、林俊宏譯《：未來簡史：從智人到智神》，北京：中信出版社，2014年。

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