導讀

2016年AlphaGo橫空出世，大敗人類頂級棋手。這不僅使公眾對人工智能有了全新認知，更是多了一重人類與機器命運的深刻思考。人工智能會發(fā)展到什么程度？人工智能時代，還需要那么多人嗎？

我們認為，人工智能影響就業(yè)的機制既有替代效應，還有補償效應和創(chuàng)造效應，人口規(guī)模在人工智能時代仍非常重要。一方面，人口是人才和創(chuàng)新的基礎，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場。我們長期呼吁，盡快全面放開并鼓勵生育，讓生育權回歸家庭自主，正視漸行漸近的人口危機，積極應對人口少子化老齡化的嚴峻挑戰(zhàn)。

1 人工智能的概念與應用

1.2 人工智能的定義

人工智能是指對人的意識和思維過程的感知與模擬，不同于傳統(tǒng)計算機技術，是機器根據(jù)既定的程序執(zhí)行計算或控制任務。1950年，現(xiàn)代計算機之父艾倫·圖靈（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑問“機器能思考嗎？”，他認為，如果一臺機器進行多次測試后，有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就具有了“智能”的特征，這也是著名的圖靈測試的主要內容。1956年，達特茅斯會議上計算機科學家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence）”一詞，并將其定義為“制造智能機器的科學與工程”,標志著人工智能領域的正式創(chuàng)立。目前，人工智能定義尚未形成統(tǒng)一。

Rich & Knight(1991)認為，人工智能是研究如何讓計算機完成現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情；麻省理工大學教授Winston(1990)認為，人工智能是研究那些使感知、推理和行動成為可能的計算；中國信通院在《人工智能發(fā)展白皮書（2018）》中提出，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達到甚至超越人類的智能。不同于傳統(tǒng)的計算機技術是由人類編寫，包含既定程序執(zhí)行指令要求，人工智能可以通過讀取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和聯(lián)系，實現(xiàn)自我學習，擁有歸納推理和決策能力。

當前我們尚處于弱人工智能時代，但智能化趨勢明顯。按照目前流行的定義，弱人工智能也稱應用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能，無自主意識；強人工智能又稱通用人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能，有自主意識。牛津大學物理學家大衛(wèi)·多伊奇教授曾評論，至今沒有任何跡象顯示可能出現(xiàn)強人工智能，當前我們仍處于弱人工智能時代。從底層技術來看，人工智能仍依賴于現(xiàn)代計算機架構的軟、硬件，以統(tǒng)計算法對人類行為和活動進行分割，而后完成模擬、預測和決策，其出現(xiàn)一方面得益于芯片運算和處理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于機器學習算法不斷成熟與更新。人類在18世紀進入蒸汽時代，19世紀進入電氣時代，20世紀進入信息與互聯(lián)網時代，隨著未來人工智能技術逐漸成熟，21世紀將步入智能時代。信息與通信技術（ICT）產業(yè)是智能時代的基石，對整體經濟社會發(fā)展具有明顯的輻射作用，也是當前及未來各國科技競賽的制高點。能否抓住智能時代變革的機遇，是中國建設現(xiàn)代化強國的關鍵。

1.2 人工智能的關鍵技術

人工智能的關鍵技術是機器學習，深度學習是機器學習的重要分支，極大地提升了應用的準確性，是時下最熱門的技術領域。通俗來說，機器學習是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。從模型結構上來分，機器學習算法可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯模型和人工神經網絡等。2006年加拿大Hinton教授提出深度學習概念，不同于淺層學習算法，深度學習使用多層非線性處理單元變換數(shù)據(jù)輸入，極大地發(fā)展了人工神經網絡算法。在21世紀充足數(shù)據(jù)基礎和芯片算力提升的支持下，深度學習算法大大推動了人工智能在各行各業(yè)應用中的準確性，如語音識別、圖像識別、自然語言生成等，呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢。

與以往的技術進步稍有不同，人工智能對于勞動要素的替代不僅在于體力，還在于腦力甚至創(chuàng)造力等高技能工作。以往技術進步最明顯的共同點就是機器代替了人力，如第一次工業(yè)革命的蒸汽機、第二次工業(yè)革命的電機和內燃機、第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網，均在不同程度上將勞動者從繁重、枯燥、重復、低效的勞動中解放出來。人工智能的不同之處在于，隨著硬件層、數(shù)據(jù)層以及算法層等各方面技術儲備趨于成熟，機器或逐漸可以完成復雜的邏輯思考和決斷。2016年，機器人AlphaGo1.0以4:1戰(zhàn)勝韓國圍棋第一人李世石；2017年,AlphaGo2:0擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。2017年7月美國50個州開始使用世界上第一個“機器人律師(DoNotPay)”，2018年1月日本癌癥研究會開始用AI檢測胃癌，檢出率超過92%，用時僅0.02秒。

1.3 人工智能產業(yè)版圖

人工智能企業(yè)可分為基礎層、技術層和應用層，目前中國以應用層發(fā)展為主，相關企業(yè)數(shù)量占比近八成。其中，基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發(fā)為主；技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言理解等應用算法的研發(fā)為主，應用層解決實際問題，是人工智能技術針對行業(yè)提供產品、服務和解決方案，其核心是商業(yè)化。根據(jù)《中國新一代人工智能科技產業(yè)發(fā)展報告(2019)》，截至2019年2月，應用層人工智能企業(yè)占比最高，為75.2%；技術層居第二位，占比為22.0%；基礎層企業(yè)占比最少僅為2.8%，而美國三類企業(yè)分別為39.1%、57.7%、3.2%。根據(jù)艾瑞咨詢在《中國人工智能產業(yè)研究報告》中的測算，AI在安防和金融領域市場份額最大，在工業(yè)、醫(yī)療、教育等領域最具爆發(fā)力。

2 人工智能時代，需要多少勞動力？

有觀點認為，既然人工智能可以取代許多人的崗位，對勞動力的需求也會相應減少；但實際有失偏頗。美國麻省理工大學經濟學教授Acemoglu等（2017）經實證研究發(fā)現(xiàn)1993-2007年美國19個產業(yè)中機器人的使用與就業(yè)率之間呈負相關關系，每千名工人中每多1臺機器人，就業(yè)人口比例降低0.18%-0.34%。中國人口與發(fā)展研究中心副研究員黃匡時（2018）撰文預測在“機器換人”時代，中國將有5-6億的勞動力被機器人替代。類似地，還有不少觀點認為，人工智能取代社會普通勞動力是大趨勢，生出來的人都是負擔而不是勞動力。我們認為，人工智能對就業(yè)的影響不僅是替代效應，單從“機器換人”的角度思考是片面的。

2.1 人工智能影響就業(yè)的機制

人工智能影響就業(yè)的機制包括替代效應、補償效應和創(chuàng)造效應；替代效應導致就業(yè)崗位直接消失，補償效應通過自身產業(yè)規(guī)模擴大吸引就業(yè)，創(chuàng)造效應通過創(chuàng)造新工種、新產業(yè)模式提供就業(yè)。工業(yè)革命以來，每一次技術進步與革命，都會引發(fā)就業(yè)方面的替代效應。珍妮紡織機、瓦特蒸汽機代替了手工業(yè)者和壯勞力；汽車、輪船等機器的出現(xiàn)，使馬夫、船夫、書信先生等職業(yè)消失……人工智能技術發(fā)展，使一些腦力勞動者所從事的工作，如汽車駕駛、檢測病癥、數(shù)據(jù)分析等也逐漸被取代。然而，在過去一個世紀里，技術以空前的速度不斷進步，但勞動占國民經濟的份額卻長期保持穩(wěn)定（張鵬飛，2018）。根本原因在于，技術進步也可以間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，抵減替代效應對就業(yè)的負面影響，即抑制效應（Countervailing Effect）（Acemoglu &Restrepo, 2018；Autor & Salomons, 2018）。抑制效應又可進一步分為補償效應（Compensation Effect）和創(chuàng)造效應（Creation Effect）（Acemoglu & Restrepo，2018；Bessen，2018）。補償效應主要是人工智能替代性帶來的效率提升將引致相關產業(yè)規(guī)模的擴大，通過規(guī)模擴大彌補單位產出就業(yè)崗位的減少。創(chuàng)造效應主要指人工智能一方面通過新產業(yè)和新服務直接創(chuàng)造新工種，另一方面釋放出的勞動力可以轉崗轉行從事其他工作，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。

2.2 替代效應：機器換人力

一些研究認為，未來10至20年人工智能將會使目前30%-50%的工作面臨高替代風險，全球數(shù)以億計的就業(yè)崗位或將被完全替代，中國每年被替代的員工約300萬人。人工智能既能替代體力勞動又能替代腦力勞動，這一“通用性”的特點是前幾次科技革命無法做到的。2013年，劍橋大學學者Frey和Osborne在“未來的雇傭關系：就業(yè)將如何受電子化影響”研究項目中，采用高斯過程分類器（Gaussian Process Classifier）對美國702個具體崗位進行了電子化替代概率預測，結果顯示47%的工作在未來10年至20年內面臨較高風險被人工智能取代，主要包括生產活動、行政辦公支持類工作、銷售服務等相關崗位。2017年，普華永道對29個國家超過20萬名員工的工作任務和技能進行調查，結果顯示，預計到2030年，英國30%的工作有自動化風險，低于美國（38%）和德國（35%），高于日本（21%），從行業(yè)看，運輸和倉儲、制造業(yè)和批發(fā)零售等部門首當其沖，分別為56%、46%和44%；麥肯錫全球研究院(MGI)在報告《流失就業(yè)，新增就業(yè)：自動化時代的勞動力轉型》中預計2016-2030年間，中國被替代的全職員工的規(guī)模約在4000-4500萬，即平均每年約300萬人；到2030年，自動化將使中國五分之一的制造業(yè)工作崗位不復存在，全球將有多達8億人的就業(yè)崗位被人工智能替代。

2.3 補償效應：擴大規(guī)模，補償就業(yè)

人工智能通過降低成本，促進公司擴大生產規(guī)模，彌補單位產出就業(yè)產出的減少，例如京東智能物流機器人減少了86%的分揀人工，但2016-2018年物流員工數(shù)量從6.6萬人增至9.5萬人。人工智能通過規(guī)模擴大彌補單位產出就業(yè)崗位的減少，具體又可分為三種情形（蔡躍洲，陳楠，2019）：一是生產線上不易被替代的職位隨著生產率的大幅提升有所增加；二是人工智能更節(jié)約成本，是企業(yè)有條件擴大生產，增加生產線，帶來就業(yè)崗位的增加；三是效率提升導致公司產品價格更低，產品價格的降低會增加消費需求，帶動企業(yè)擴大生產規(guī)模，增加對勞動力的需求。例如，隨著京東物流智能機器人的運用，其整體分揀效率比傳統(tǒng)作業(yè)方式提升5倍，減少了86%的分揀人工。同時，2016-2018年京東集團員工數(shù)量從11.6萬人快速增長至17.9萬人，其中物流從業(yè)人員從6.6萬人增至9.5萬人?？梢娙斯ぶ悄艿刃录夹g的使用大大提升了平臺運營效率和訂單量，總就業(yè)崗位不降反升。

2.4 創(chuàng)造效應：創(chuàng)造新工種、轉崗轉行

人工智能直接創(chuàng)造相關行業(yè)的技術崗位,如人工智能工程技術人員、人工智能訓練師、智能制造工程技術人員等，到2025年，新一代信息技術產業(yè)領域人才缺口都將超過900萬人。隨著中國人工智能、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)和云計算的廣泛運用，2019年4月1日，人力資源社會保障部、市場監(jiān)管總局、統(tǒng)計局正式向社會發(fā)布了13個新職業(yè)信息，其中包括人工智能工程技術人員、物聯(lián)網工程技術人員、大數(shù)據(jù)工程技術人員和云計算工程技術人員。2020年1月2日，中國就業(yè)培訓技術指導中心再次發(fā)布包括智能制造工程技術人員、人工智能訓練師、無人機裝調師等新職業(yè)。2017年，教育部、人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部等部門對外公布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》表示，人工智能產業(yè)發(fā)展直接帶來了對專業(yè)數(shù)字技術人才需求量的增長，到2025年，新一代信息技術產業(yè)領域人才缺口將超過900萬人。根據(jù)阿里研究院2018年發(fā)布的《人工智能在電子商務行業(yè)的應用和對就業(yè)影響研究報告》，人工智能應用于新零售產業(yè)，就需要大量具有自主設計和讀取數(shù)據(jù)能力的復合型買手、專業(yè)零售服務人才，具有技術背景和零售經驗結合的復合型人才，智能客服背后的機器人“飼養(yǎng)員”、生產線上的“數(shù)據(jù)標簽工”等等。

獵聘大數(shù)據(jù)顯示，過去五年全國人工智能和大數(shù)據(jù)人才需求呈快速增長態(tài)勢，年復合增長率超70%，但相關領域的人才供給遠不能滿足市場需求。騰訊研究院《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。獵聘大數(shù)據(jù)研究院以2015年Q1為基準點，用此后每個季度發(fā)布職位數(shù)與2015發(fā)布的職位數(shù)相除，結果顯示，截至2019年Q2，人工智能與大數(shù)據(jù)領域發(fā)布崗位數(shù)增長了11.75倍，年復合增長率超過70％，明顯高于互聯(lián)網行業(yè)，可見人工智能領域的人才稀缺性更強。從供給端看，目前中國真正開設人工智能專業(yè)的院校不足2%，行業(yè)內部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系，機器學習、深度學習、圖像處理、數(shù)據(jù)倉庫、機器視覺、自然語言處理等領域的人才供給相對不足，院校端和產業(yè)端高質量人才供給水平遠遠不能滿足市場對人才的需求。

對于人工智能釋放出的勞動力，絕大多數(shù)可從事其他工作，如相關設備操作維護或前往物流、餐飲、銷售等服務行業(yè)，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。在制造業(yè)中，企業(yè)釋放出的勞動力并不總是冗余的，絕大多數(shù)情況下，這些人可以在學習培訓后填補其他崗位的空缺。例如，2017年廣東省人社局對200多家開展“機器換人”的企業(yè)調查顯示，用工減少的企業(yè)約占44%,減少的員工中近50%仍留在企業(yè)內部，他們或被調配到人員緊缺的崗位或產線，或在技能培訓后轉崗至技能要求高的崗位，如設備維修、監(jiān)測及預測性維護等。此外，未來的工作并不單單是高技能，部分中低技能的工作同樣不可或缺。根據(jù)人社部發(fā)布的《2019年第四季度全國招聘求職100個短缺職業(yè)排行》，營銷員、收銀員、餐廳服務員、保安員、保潔員、商品營業(yè)員位居緊缺職業(yè)前十，隨著被釋放出的勞動力逐漸轉至這些勞動密集型服務行業(yè)，就業(yè)崗位被間接創(chuàng)造出來。

2.5 小結：未來20年人工智能或凈增約9000萬崗位

根據(jù)咨詢機構預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造9300萬個凈增就業(yè)崗位，其中服務業(yè)將凈增近一億就業(yè)崗位。2018年，普華永道發(fā)布《人工智能和相關技術對中國就業(yè)的凈影響》預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造12%的凈增崗位，相當于增加9300萬個就業(yè)崗位。其中服務業(yè)分別有21%、50%的就業(yè)崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加9700萬個就業(yè)崗位；建筑業(yè)分別有25%、38%的崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加1400萬個就業(yè)崗位；農業(yè)的崗位流失最為嚴重。從細分行業(yè)上看，因老齡化而需求大增的健康醫(yī)療領域將會迎來擴張，電子商務和專業(yè)性、技術性的服務等板塊也會受益于生產率提高，創(chuàng)造新崗位。

隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，未來職業(yè)將更注重勞動力的軟技能，如領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等，這些是機器所不能替代的。人工智能現(xiàn)在還遠遠不能取代大多數(shù)服務工作。

正如李開復在《人工智能》一書中所說，人工智能只是人類的工具，屬于相對容易控制和管理的計算機程序，就目前的發(fā)展而言，人工智能還不能具備常識、創(chuàng)造、審美、情感、自我意識、抽象能力和跨領域推理能力。隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，越來越多的工作崗位將與創(chuàng)造性勞動和情感性勞動有關。世界經濟論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》指出，前十大新興職業(yè)包含多個以人為中心的職業(yè)，如營銷專家和經理、人力資源專家和顧問、用戶體驗設計師等。這些職業(yè)要求從業(yè)者了解人類行為和偏好，所涉及的技能基本上無法實現(xiàn)自動化。2018年LinkedIn上對全球約4000名專業(yè)人員調查顯示，盡管人工智能技術發(fā)展帶動了技術技能的需求，但領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等軟技能的價值也將大大提高，甚至在某程度上超過了對專業(yè)技能的要求。在世界經濟論壇所描繪的未來就業(yè)圖景中，銷售和營銷專業(yè)人員、社交媒體專員、創(chuàng)新經理和客戶服務人員將迎來需求的增長。