張鈺瑤,趙 媛

(南京師范大學(xué)金陵女子學(xué)院,江蘇 南京 210097)

技術(shù)進(jìn)步對勞動就業(yè)的影響歷來備受關(guān)注. 人工智能是一種模仿人類思維的智能化、自動化的設(shè)備或系統(tǒng). 近年來,隨著人工智能的發(fā)展與應(yīng)用,人工智能對勞動就業(yè)的影響逐漸受到關(guān)注. 本文利用citespace關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法,分析國內(nèi)人工智能對勞動就業(yè)影響的研究情況. 在知網(wǎng)中輸入“KY=(人工智能+新技術(shù)革命+新科技革命+智能技術(shù)+第四次工業(yè)革命+機(jī)器人+AI)AND SU=(勞動+就業(yè))”,時間限定至2019年12月31日,剔除無效及與主題不相關(guān)文獻(xiàn),共得到602篇文獻(xiàn).

1 研究的基本情況

1.1 發(fā)文量

人工智能早在1956年就由McCarthy在Dartmouth學(xué)會上正式提出. 20世紀(jì)80年代,機(jī)器人在發(fā)達(dá)國家出現(xiàn),由此在我國也引發(fā)了關(guān)于機(jī)器人與勞動價值的思考,第一篇相關(guān)文獻(xiàn)是《機(jī)器人能創(chuàng)造價值嗎》[1]. 20世紀(jì)80年代的文獻(xiàn)主要圍繞著機(jī)器人能否創(chuàng)造價值,由于技術(shù)發(fā)展的限制與鮮少應(yīng)用,有關(guān)人工智能對勞動就業(yè)的影響并未得到大量關(guān)注. 從20世紀(jì)90年代一直到2016年,相關(guān)文獻(xiàn)一直處于個位數(shù). 從2017年開始,研究文獻(xiàn)出現(xiàn)大幅度增長,從2017年的60篇增長到2019年的270篇,研究主題也得到拓廣. 這得益于人工智能取得的突破性發(fā)展,一個標(biāo)志性的事件是2016年韓國圍棋選手李世石與谷歌計算機(jī)圍棋程序AlphaGo在人機(jī)大戰(zhàn)中落敗,關(guān)于“人工智能超越人類智能”“機(jī)器換人”等討論開始大量出現(xiàn).

1.2 研究主題

利用citespace關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析該領(lǐng)域研究的具體內(nèi)容,從1980年到2019年,關(guān)鍵詞頻率出現(xiàn)最多的是人工智能(418)、就業(yè)(91)、機(jī)器人(87)、新技術(shù)革命(43)、生產(chǎn)力(41)、勞動價值論(29)、生產(chǎn)方式(29)、勞動生產(chǎn)率(25)、資本家(23)、剝削者(22). 近幾年來出現(xiàn)較高頻次的關(guān)鍵詞還有技術(shù)進(jìn)步(18)、大學(xué)生(16)、就業(yè)結(jié)構(gòu)(12)、職業(yè)教育(10)、機(jī)器換人(8)等. 這些詞反映了研究的熱點(diǎn). 除此以外,勞動關(guān)系(5)、勞動對象(5)、勞動法(5)、勞動教育(4)、替代效應(yīng)(4)、異化勞動(3)、收入分配(3)、結(jié)構(gòu)性失業(yè)(3)、就業(yè)效應(yīng)(2)、就業(yè)規(guī)模(2)等是近幾年來的新興關(guān)鍵詞,反映了最新的研究方向. 關(guān)鍵詞中心度最高的依次為人工智能(0.26)、就業(yè)(0.21)、機(jī)器人(0.16)、生產(chǎn)力(0.16)、勞動生產(chǎn)率(0.13)、體力勞動(0.10).

綜合以上分析將目前關(guān)于人工智能對勞動就業(yè)影響的主要研究歸納為以下幾個方面:(1)人工智能影響就業(yè)的機(jī)制(技術(shù)進(jìn)步、機(jī)器換人);(2)人工智能對就業(yè)規(guī)模的影響;(3)人工智能對收入分配的影響;(4)人工智能對就業(yè)形態(tài)的影響;(5)人工智能對勞動過程、勞動關(guān)系的影響. 此外,人工智能對大學(xué)生群體就業(yè)的影響也是近幾年來較為熱點(diǎn)的話題,人工智能與勞動教育、勞動法等成為新興的研究內(nèi)容.

2 研究的主要問題

2.1 人工智能影響就業(yè)的機(jī)制

人工智能影響就業(yè)的機(jī)制是學(xué)者們討論的重點(diǎn). 目前的研究認(rèn)為人工智能對就業(yè)具有破壞效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)與時間效應(yīng)、填補(bǔ)效應(yīng).

2.1.1 破壞效應(yīng)

破壞效應(yīng)是指技術(shù)進(jìn)步減少了人類就業(yè). 破壞效應(yīng)包括以下幾種機(jī)制:勞動手段替代機(jī)制、管理效率破壞機(jī)制、產(chǎn)品生命周期破壞機(jī)制、經(jīng)濟(jì)波動破壞機(jī)制、勞動市場需求破壞機(jī)制[2]. 但也應(yīng)注意到,企業(yè)是否選擇引入機(jī)器也受到多重因素的影響. 企業(yè)是否選擇引進(jìn)機(jī)器與機(jī)器的成本、社會的需求、企業(yè)績效息息相關(guān). 企業(yè)會綜合考慮人工智能的成本、勞動力的成本與產(chǎn)品的附加值來確定是否使用人工智能代替勞動力[3]. 準(zhǔn)確來說,人工智能在人類勞動生產(chǎn)過程中的直接替代效應(yīng)不容忽視,即在生產(chǎn)過程中,人工智能可以代替人類獨(dú)立完成工作,這是人工智能區(qū)別于傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步的特征. 盡管傳統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)步也會使一些工作由機(jī)器完成,但多限于體力勞動,且多由人來操縱機(jī)器;而人工智能則使更多的工作可由智能機(jī)器完成,這些工作不僅包括體力勞動,還包括腦力勞動. 一些學(xué)者指出了這種替代關(guān)系,人工智能與人類就業(yè)的關(guān)系包括3種情況,其一就是替代關(guān)系,即人工智能替代人類就業(yè)[4]. 人工智能能夠替代什么樣的工作崗位受到自身技術(shù)的約束. 需要注意的是,人工智能能否實(shí)現(xiàn)對勞動的替代,即能否實(shí)現(xiàn)“機(jī)器換人”,除了要考慮技術(shù)和經(jīng)濟(jì)因素外,還需要考慮如法律政策、倫理道德、社會習(xí)俗、文化傳統(tǒng)等在內(nèi)的社會價值取向因素[5]. 鄧智平對珠三角地區(qū)機(jī)器換人的實(shí)證研究表明,國家層面的“政治合法性”、企業(yè)層面的柔性控制以及工人的自主性的聯(lián)合作用,是機(jī)器換人未能引發(fā)“盧德運(yùn)動”的原因[6].

2.1.2 創(chuàng)造效應(yīng)

歷史的經(jīng)驗(yàn)表明,技術(shù)進(jìn)步并未造成大規(guī)模的失業(yè),反而使就業(yè)崗位不斷增加,說明技術(shù)進(jìn)步在破壞就業(yè)的同時也創(chuàng)造了就業(yè). 盡管技術(shù)進(jìn)步往往是勞動節(jié)約型的,但當(dāng)其應(yīng)用到社會生活中,卻會帶來更多的就業(yè). 一方面,使用新技術(shù)和新設(shè)備、研發(fā)新產(chǎn)品、擴(kuò)張生產(chǎn)規(guī)模等均能創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會;另一方面,技術(shù)進(jìn)步促使生產(chǎn)效率提高,資本家、消費(fèi)者、勞動者都成為獲益群體[7]. 人工智能創(chuàng)造就業(yè)可分為直接創(chuàng)造與間接創(chuàng)造兩種途徑,一方面,人工智能相關(guān)行業(yè)的研發(fā)、制造、維護(hù)會帶來直接的就業(yè)增加,人工智能相關(guān)行業(yè)投資增加也會帶來就業(yè)增加;另一方面,勞動者收入增加帶來消費(fèi)增加進(jìn)而會創(chuàng)造就業(yè)[8].

2.1.3 結(jié)構(gòu)效應(yīng)與時間效應(yīng)

人工智能的發(fā)展對勞動者的惠及程度不同,對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)程度也不同,人工智能創(chuàng)造的工作崗位與淘汰的工作崗位在專業(yè)技能水平上并不相同[7]. 目前來說,常規(guī)型、程序型工作將是人工智能主要應(yīng)用的領(lǐng)域,將會有大量人員被替代. 有學(xué)者認(rèn)為,第一、第二產(chǎn)業(yè)中的生產(chǎn)人員和第三產(chǎn)業(yè)中的批發(fā)零售業(yè)、金融業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)中大量的就業(yè)人口和企業(yè)、機(jī)關(guān)事業(yè)單位的會計、統(tǒng)計、審計及行政后勤人員將被人工智能大量替代[9]. 人工智能對就業(yè)的影響在時間范圍內(nèi)也是不同的. 一種看法是,從短期看,新技術(shù)對就業(yè)的破壞性替代效應(yīng)比較大;從長期看,新技術(shù)對就業(yè)的創(chuàng)造性的補(bǔ)償效應(yīng)逐漸發(fā)揮作用,并成為主導(dǎo)[8].

2.1.4 填補(bǔ)效應(yīng)

人工智能填補(bǔ)了很多供給缺位的勞動崗位,使得整個經(jīng)濟(jì)鏈條完整,從而使得勞動者愿意且能夠勝任的崗位得以存在[7]. 從這個意義來看,人工智能的填補(bǔ)效應(yīng)也意味著人類工作崗位的增加.

此外,技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)還存在人口學(xué)機(jī)理,即技術(shù)進(jìn)步通過物質(zhì)生產(chǎn)能力的提升,為人口增長奠定了基礎(chǔ),而人口增長又使需求增長,從而促進(jìn)就業(yè)增長[4].

2.2 人工智能對就業(yè)規(guī)模的影響

2.2.1 理論預(yù)測與討論

由于人工智能對就業(yè)影響機(jī)理的復(fù)雜性,除了技術(shù)本身發(fā)展的因素外,還包括經(jīng)濟(jì)因素、社會因素、制度因素等,人工智能對就業(yè)規(guī)模的影響并不明朗,因而所持觀點(diǎn)并不統(tǒng)一. 依照傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)的邏輯,一些學(xué)者認(rèn)為,人工智能能夠填補(bǔ)和創(chuàng)造就業(yè)崗位,因此無需擔(dān)憂人工智能消滅就業(yè)崗位造成失業(yè)[7];人工智能無法完全代替人類勞動,智能制造時代下,隨著社會分工的進(jìn)一步細(xì)化,新的就業(yè)領(lǐng)域被開辟出來,如人工智能研發(fā)、機(jī)器編程、智能設(shè)備運(yùn)維等,都是需要更高技能水平的就業(yè)崗位[10]. 但也有學(xué)者持就業(yè)人數(shù)會大規(guī)模減少的觀點(diǎn),人工智能終將有一天能夠取代服務(wù)和交通行業(yè)乃至各行各業(yè)的人類勞動者,因此人類并不會獲得更多的就業(yè)機(jī)會[11];傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)的邏輯是暫時的,一旦人工智能在全行業(yè)普及,全產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)機(jī)器化、自動化、智能化生產(chǎn),工人就有可能從產(chǎn)業(yè)鏈的制造崗位上被完全“趕”下去,成為絕對過剩人口[12];科技的發(fā)展與人工智能的普及是永無止境的,自然力替代人力的過程將會一直延續(xù),直到有一天自然力會在各行各業(yè)全面取代人類勞動[13]. 亦有持不確定態(tài)度的學(xué)者,認(rèn)為人工智能對就業(yè)的影響是復(fù)雜的,由于受到多重因素的影響,因此結(jié)果是不確定的. 人工智能對就業(yè)短期來看負(fù)面影響輕微,但長期來看樂觀、悲觀皆有可能[14];一方面,技術(shù)路徑本身存在較多發(fā)展的可能,另一方面也不能忽略公共政策對技術(shù)進(jìn)步就業(yè)效應(yīng)的干預(yù),因此難以準(zhǔn)確量化預(yù)測人工智能對就業(yè)總量的影響[5];技術(shù)變革對勞動力市場的影響難以確定,取決于勞動力市場機(jī)制以及相關(guān)制度和政策的合理安排[15]. 技術(shù)可行性角度的預(yù)測表明,我國約有 76% 的就業(yè)者從事著未來可能被人工智能所替代的職業(yè),就業(yè)市場將面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[3].

人工智能是否會帶來大規(guī)模的失業(yè)尚未可知,但是不同就業(yè)受到人工智能影響的方向及其程度是不同的. 從就業(yè)的行業(yè)來看,農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)就業(yè)比重都會下降,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高端生活服務(wù)業(yè)就業(yè)比重將會顯著增加[16];人工智能發(fā)展將加速制造業(yè)就業(yè)比重下降和服務(wù)業(yè)就業(yè)比重上升的趨勢,順應(yīng)這一趨勢,在科學(xué)研究、教育、衛(wèi)生與社保、信息服務(wù)、藝術(shù)娛樂等領(lǐng)域的就業(yè)崗位會增加[17]. 不同技能的勞動者受人工智能的影響也不同. 一方面,現(xiàn)階段人工智能替代的是規(guī)則性高的工作,通常來說,知識與技能要求越低的工作規(guī)則性越強(qiáng),因此,學(xué)者們普遍認(rèn)為,人工智能會對低技能的勞動者形成替代,而對高技能的勞動者形成需求. 在AI時代,長期可持續(xù)競爭優(yōu)勢的唯一來源是知識與技術(shù),并且對知識和技術(shù)的要求會越來越高,因此低技能工作會減少,高技能工作會增加[4];隨著企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新升級,企業(yè)對勞動力知識技能的要求將會提高,研發(fā)、設(shè)計和管理等高級技術(shù)工種比例將顯著提高,職業(yè)結(jié)構(gòu)趨向高層次化[16]. 另一方面,不易被替代的規(guī)則性低的工作并不全是高知識、技術(shù)含量的工作,如規(guī)則性較低的低端服務(wù)型行業(yè). 因而,有學(xué)者指出,人工智能將會造成就業(yè)的“兩極分化”. 人工智能會使就業(yè)結(jié)構(gòu)呈兩極分化趨勢,新型高端職位與傳統(tǒng)低端崗位的就業(yè)需求均會增長,但新型高端職位人才供不應(yīng)求,傳統(tǒng)低端崗位勞動力供過于求[5];新技術(shù)對就業(yè)的沖擊是技能員工型偏向的,這種沖擊可能會使中等收入員工數(shù)量減少,就業(yè)質(zhì)量高低兩極分化[18].

2.2.2 實(shí)證研究

基于已有數(shù)據(jù),一些學(xué)者對人工智能對就業(yè)規(guī)模整體影響與結(jié)構(gòu)性的影響進(jìn)行了實(shí)證研究. 陳永偉等應(yīng)用IFR的數(shù)據(jù),構(gòu)造了“工業(yè)機(jī)器人沖擊指數(shù)”,并用其作為“第二次機(jī)器革命”強(qiáng)度的度量,通過回歸分析發(fā)現(xiàn)“第二次機(jī)器革命”會增加失業(yè)率[19];程虹等運(yùn)用傾向得分匹配的方法,得出了機(jī)器人對使用企業(yè)勞動力的整體替代效應(yīng)以及機(jī)器人對我國勞動力市場整體的替代效應(yīng)[20];吳清軍等以電商行業(yè)s平臺為例,測算了人工智能對就業(yè)的實(shí)際影響,發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的使用對相應(yīng)部門業(yè)務(wù)人員的總就業(yè)不存在負(fù)向效應(yīng)[21]. 對不同就業(yè)技能的研究是學(xué)者研究的重點(diǎn),謝萌萌等基于 2011-2017 年制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的研究表明,制造業(yè)企業(yè)融合人工智能顯著降低了低技能的就業(yè)比重,且這一負(fù)向效應(yīng)具有動態(tài)異質(zhì)性[22];程虹等的研究表明,機(jī)器人對不同技能水平的勞動力具有非對稱影響,機(jī)器人對非技能勞動力具有顯著的替代效應(yīng),對技能勞動力具有增進(jìn)效應(yīng)[20];但也有研究發(fā)現(xiàn)人工智能對就業(yè)的影響呈現(xiàn)出就業(yè)反極化效應(yīng),即使中等技能的勞動者數(shù)量增加,使高低技能的勞動者數(shù)量減少[23];除此之外,也有學(xué)者對人工智能對就業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[24]、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)[25]的影響進(jìn)行了研究.

2.3 人工智能對收入分配的影響

在勞動報酬方面,陳永偉等的實(shí)證研究表明,第二次機(jī)器革命雖然會提升工資水平,但會降低勞動報酬在收入中所占的比重[19];余玲錚等的實(shí)證研究進(jìn)一步證實(shí),機(jī)器人所產(chǎn)生的增長效應(yīng)并不會均等地惠及所有要素,工資率的增長幅度不及勞動生產(chǎn)率的增長幅度,勞動收入份額下降,勞動力相對于資本的地位在惡化[26]. 在勞動者之間的收入差距方面,張于喆認(rèn)為,人工智能對不同的群體影響不同,會使高技能、富資本的人群受益,中低技能人群受損,且從長期看,受損者面臨著生存困境和日益弱化的社會流動性[14];亓紅強(qiáng)認(rèn)為,人工智能會使能熟練操控高端機(jī)器設(shè)備的技術(shù)人員和普通勞動者這兩部分群體之間的收入差距越來越大,呈現(xiàn)兩極分化趨勢[27];潘文軒指出,從總體角度而言,人工智能發(fā)展會促進(jìn)勞動報酬增長,但對于不同就業(yè)群體來說,會存在一定差異性[5]. 人工智能對行業(yè)收入差距的影響具有階段差異性,在導(dǎo)入階段,人工智能技術(shù)創(chuàng)新使行業(yè)收入差距呈先擴(kuò)大后縮小的趨勢,且對工作重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的行業(yè)沖擊更大[28].

2.4 人工智能對就業(yè)形態(tài)的影響

技術(shù)進(jìn)步改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)組織方式,產(chǎn)生新的“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)范式”,從而對勞動者的就業(yè)方式產(chǎn)生影響[29]. 原本穩(wěn)定的“公司+雇員”的就業(yè)形式在互聯(lián)網(wǎng)的作用下會轉(zhuǎn)向更加靈活自由的“平臺+個人”的就業(yè)形式,正式就業(yè)與非正式就業(yè)的界限日漸模糊,各種非全日制形式的就業(yè)會越來越普遍[16];靈活就業(yè)、彈性就業(yè)的比重會顯著增加,“零工經(jīng)濟(jì)”“獨(dú)立工人”現(xiàn)象應(yīng)運(yùn)而生,工作方式多元化,“隨時隨地辦公”成為可能[30]. 技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生了新的就業(yè)形態(tài),隨著新就業(yè)形態(tài)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,一些學(xué)者對其內(nèi)涵、總體特征、分類等進(jìn)行了分析. 張成剛將新就業(yè)形態(tài)分為生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系兩個方面[31];朱松嶺認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)條件下延伸而產(chǎn)生的,尚未完全轉(zhuǎn)化為獨(dú)立新形態(tài),新就業(yè)形態(tài)體現(xiàn)為虛擬與現(xiàn)實(shí)相結(jié)合的工作模式與私人訂制式的工作模式,具有共享的特征[32];王娟認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)具有雇傭關(guān)系彈性化、虛擬化、多重化,組織方式平臺化、無組織化,就業(yè)邊界擴(kuò)大化、全球化的特點(diǎn)[29]. 新就業(yè)形態(tài)包含有多種類型,張成剛認(rèn)為,生產(chǎn)關(guān)系角度的新就業(yè)形態(tài)包括創(chuàng)業(yè)式就業(yè)者、自由職業(yè)者、依托于互聯(lián)網(wǎng)或是市場化資源的多重職業(yè)者[31];王娟認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)主要包括創(chuàng)新驅(qū)動型就業(yè)、新經(jīng)濟(jì)就業(yè)、創(chuàng)業(yè)式就業(yè)、依托于信息技術(shù)和市場分工細(xì)化帶來的新興職業(yè)[29];朱松嶺認(rèn)為,新就業(yè)形態(tài)共有創(chuàng)客模式、威客模式、對客模式、圈客模式和兼客模式5種[32]. 此外,人工智能技術(shù)的應(yīng)用使用工需求靈活化,從而促進(jìn)非典型勞動形態(tài)的快速發(fā)展,具體可以分為遠(yuǎn)程勞動、共享勞動、委托勞動、人機(jī)協(xié)同勞動、多重身份勞動[33].

2.5 人工智能對勞動過程與勞動關(guān)系的影響

學(xué)者們對人工智能對勞動者技能的影響持有知識化、再技能化、去技能化與技術(shù)空心化等不同的觀點(diǎn). 張新春等在分析人工智能技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式的基礎(chǔ)上分析了勞動的一般特點(diǎn),包括勞動主體的變化、勞動內(nèi)涵的變化、勞動分工的變化、勞動生產(chǎn)力的變化,認(rèn)為生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化特征將導(dǎo)致直接從事生產(chǎn)的人數(shù)減少,勞動力結(jié)構(gòu)將由操作型員工和技能型員工向知識型員工轉(zhuǎn)變,這要求勞動者具備豐富的知識積累[34]. 邱子童等從任務(wù)劃分、專業(yè)化工具、局部工人和過程控制4個方面對勞動者技能需求進(jìn)行了梳理和探討,認(rèn)為人工智能應(yīng)用背景下勞動過程趨向于實(shí)現(xiàn)有效的人機(jī)合作,這要求勞動者不僅要具備更高水平的生產(chǎn)技能,還要具備相應(yīng)的素質(zhì)技能,最終勞動者由去技能化向再技能化轉(zhuǎn)型[35]. 王瀟通過對知識工人勞動過程的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),人工智能對知識工人的影響不僅是“去技能化”,更在于“技術(shù)空心化”,造成了核心科學(xué)技術(shù)和探索科學(xué)本質(zhì)的精神從專業(yè)技術(shù)中抽離,勞動者的技術(shù)發(fā)生從深到廣的變化,這導(dǎo)致知識工人工作自主性變化以及職業(yè)精神喪失[36].

勞動關(guān)系的從屬性弱化,但勞動關(guān)系的資本邏輯依然存在. 新科技革命背景下勞動關(guān)系的變化表現(xiàn)在勞動關(guān)系的從屬性與靈活性發(fā)生了改變. 首先,勞務(wù)關(guān)系中人身依附性和組織從屬性被削弱;其次隨著科技的進(jìn)步,勞動關(guān)系的靈活性越來越高[37];企業(yè)用工形式的多樣化使勞動關(guān)系從屬性弱化,撼動了勞動法的理論基礎(chǔ)[38];數(shù)字勞動是一種基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的虛擬勞動過程,但資本剝削的邏輯仍然存在,數(shù)字勞動使勞動場所從工廠轉(zhuǎn)移到通訊工具,從而模糊了勞動和休閑時間的界限,為資本剝削提供了新形式[39];數(shù)字勞動是一種數(shù)字資本驅(qū)動的人類勞動新形式,其本質(zhì)并未脫離資本邏輯的統(tǒng)治,依然存在異化和剝削[40];“人工智能+”時代下,資本主義社會依然是一個貧富分化、資本與勞動對立日趨嚴(yán)重的社會,數(shù)據(jù)資源的資本主義應(yīng)用剝奪了人身數(shù)據(jù)和物品數(shù)據(jù)所有人的權(quán)利,所謂的“人機(jī)協(xié)作”關(guān)系本質(zhì)上仍然是資本對勞動的統(tǒng)治關(guān)系[41]. 許輝認(rèn)為,“機(jī)器換人”引起生產(chǎn)車間人數(shù)、技能、性別等勞動結(jié)構(gòu)的變化,進(jìn)而會影響勞資關(guān)系的變化[42].

一些學(xué)者進(jìn)行了勞動過程與勞動關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)研究,通過具體的場景考察了作為人工智能核心的算法如何納入勞動的過程以及工人的反饋. 孫萍通過田野調(diào)查發(fā)現(xiàn),平臺算法通過“時間內(nèi)嵌”“情感勞動”和“游戲化”等多種途徑對外賣員進(jìn)行勞動管理,與此同時,數(shù)字勞動者也形成了一套“逆算法”的勞動實(shí)踐和協(xié)商技巧[43]. 馮向楠等經(jīng)過對外賣騎手的調(diào)查發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)應(yīng)用強(qiáng)化了互聯(lián)網(wǎng)平臺對勞動過程的管控,而騎手則通過合理利用規(guī)則、主動的合作與抗?fàn)?、自主選擇送餐路線和順序、搭建“前后臺”、尋找成就感與身份認(rèn)知等方式減少平臺的控制,爭取勞動的自主性,維護(hù)自身的主體性[44]. 吳清軍等采用混合研究方法發(fā)現(xiàn),平臺對勞動的控制呈現(xiàn)碎片化特征,平臺對勞動過程的控制與勞動者擁有工作自主權(quán)并存,而勞動者對平臺與平臺規(guī)則形成了主動認(rèn)同與被動接受的復(fù)雜主觀感受與工作體驗(yàn)[45].

3 結(jié)論、討論與展望

本文梳理了國內(nèi)人工智能對勞動就業(yè)影響的相關(guān)文獻(xiàn). 該領(lǐng)域的研究始于20世紀(jì)80年代,近3年來受到更多關(guān)注. 目前國內(nèi)人工智能對勞動就業(yè)影響的研究與討論的主題主要集中在人工智能影響就業(yè)的機(jī)制、人工智能對就業(yè)規(guī)模的影響、人工智能對就業(yè)形態(tài)的影響、人工智能對收入分配的影響、人工智能對勞動過程與勞動關(guān)系的影響,此外勞動價值也是研究的重要主題. 學(xué)者們的觀點(diǎn)如下:(1)人工智能影響就業(yè)的機(jī)制主要包括破壞效應(yīng)、創(chuàng)造效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和時間效應(yīng)、填補(bǔ)效應(yīng). (2)人工智能對就業(yè)規(guī)模的影響方面,通過理論上的預(yù)測和實(shí)證研究,學(xué)者們對人工智能是否會造成大規(guī)模失業(yè)態(tài)度不一,持樂觀態(tài)度的學(xué)者認(rèn)為人工智能不會造成大規(guī)模失業(yè),持悲觀態(tài)度的學(xué)者則認(rèn)為人工智能對就業(yè)的長期影響不容樂觀,也有學(xué)者持不確定的態(tài)度. 此外,人工智能對不同行業(yè)、技能的勞動者影響不一. (3)人工智能將會對就業(yè)形態(tài)產(chǎn)生影響,使就業(yè)形態(tài)呈現(xiàn)新的特征. (4)人工智能對勞動者收入分配的影響方面,大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為人工智能會加大勞動者之間的收入差距. (5)人工智能對勞動過程與勞動關(guān)系的影響方面,人工智能使勞動者向知識化、再技能化方向發(fā)展,但也使勞動者面臨“去技能化”“技能空心化”的危機(jī);勞動關(guān)系的從屬性減弱、靈活性增強(qiáng),但資本對勞動的剝削也在增強(qiáng). 可以發(fā)現(xiàn),在目前的研究中,與勞動力市場尤其是失業(yè)相關(guān)的議題占大多數(shù),與勞動過程和勞動關(guān)系相關(guān)的議題逐漸變多,初步形成了多學(xué)科、多視角的研究. 此外,理論性的論述較多,實(shí)證研究較少;宏觀性的研究較多,深入企業(yè)與生產(chǎn)現(xiàn)場考察的微觀研究較少.

傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響從短期看,技術(shù)進(jìn)步節(jié)約了勞動力,造成部分行業(yè)勞動需求下降,同時,技術(shù)進(jìn)步也使一些傳統(tǒng)行業(yè)衰落,帶來失業(yè);但從長期看,技術(shù)進(jìn)步帶來了更高的職業(yè)開發(fā)率,極大提高了產(chǎn)品競爭率,擴(kuò)大了需求,帶來更多的就業(yè)機(jī)會. 與傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步相比,人工智能又呈現(xiàn)了新的特點(diǎn). 若以往技術(shù)進(jìn)步是掌握更先進(jìn)技術(shù)的人取代了落后技術(shù)的人,那么人工智能則是智能機(jī)器對人的取代,顯然人工智能有更大的破壞就業(yè)的潛力,因此引發(fā)了人工智能與失業(yè)問題的廣泛討論. 本文認(rèn)為,首先,在相當(dāng)長的時間內(nèi),人工智能帶來大規(guī)模失業(yè)的可能性較小. 人工智能帶來大規(guī)模失業(yè)需要滿足兩個條件,一是人工智能技術(shù)水平達(dá)到可以替代各行各業(yè)人類勞動的程度,二是這種技術(shù)水平的人工智能在各行各業(yè)得到應(yīng)用. 對于第一個條件,當(dāng)前人工智能尚處于弱人工智能發(fā)展階段,仍有許多工作領(lǐng)域人工智能無法代替人類,而從弱人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能不是一蹴而就的,需要很長時間,既便發(fā)展到強(qiáng)人工智能階段,可以對更多的行業(yè)形成替代,但仍需要人來設(shè)計、制造、操作和維修. 因此,人工智能不能對各行各業(yè)的勞動形成替代. 對于第二個條件,人工智能的應(yīng)用受到多重因素的影響,包括經(jīng)濟(jì)利益、社會價值取向、公共政策等,這些都使人工智能的大規(guī)模應(yīng)用較為遙遠(yuǎn). 因而在相當(dāng)長的時間內(nèi),并不會出現(xiàn)大規(guī)模的失業(yè). 其次,盡管人工智能不會帶來大規(guī)模的失業(yè),甚至在一個比較長的時期內(nèi),人工智能還會帶來更多的就業(yè),但在這個過程中,一些人會經(jīng)歷失業(yè)與就業(yè)的調(diào)整. 歷史的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明,技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)更多是一種結(jié)構(gòu)性的影響,人工智能也是如此. 這意味著人工智能造成的是特定類型勞動者的失業(yè),盡管失業(yè)的勞動者可以轉(zhuǎn)移到新創(chuàng)造的工作崗位中,但這至少需要失業(yè)者在舊的工作與新的工作之間技能相匹配,而當(dāng)失業(yè)者在質(zhì)量和數(shù)量上與勞動力需求不相適應(yīng)時,就會難以順利調(diào)整工作.

從整體來看,本文提出以下幾點(diǎn)研究展望:第一,拓寬研究主題,除了對失業(yè)的關(guān)注之外,還需對就業(yè)形態(tài)、就業(yè)質(zhì)量、勞動過程、勞動關(guān)系、勞動權(quán)利等問題予以關(guān)注. 當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用到社會的生產(chǎn)體系當(dāng)中,所引發(fā)的改變是全面的,對勞動就業(yè)的影響是深刻的,這需要拓寬視野去關(guān)注與勞動就業(yè)有關(guān)的更多的細(xì)分議題. 第二,須進(jìn)行多種視角與跨學(xué)科研究,勞動就業(yè)不僅是一個經(jīng)濟(jì)問題,也是社會問題,多種視角、不同學(xué)科的結(jié)合可以更好地理解. 第三,重視實(shí)證研究與微觀研究. 實(shí)證研究可以提供更具說服力的證據(jù)并驗(yàn)證理論,宏觀研究則有助于了解整體情況,而要揭示更多的規(guī)律與機(jī)制則需要通過微觀的研究才能獲得. 因此,未來應(yīng)重視實(shí)證研究與微觀研究.