开展“人工智能+”行动要兼顾民生改善

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胡晓鹏 闫 金

今年两会政府工作报告提出,要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,明确要求深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。人工智能不仅是引领未来的战略性技术,而且是促进新质生产力发展的关键手段。然而,随着人工智能技术的广泛应用,是否会发生就业挤出效应?是否会引起人工智能“成本病”等问题?进而影响全社会的民生福利和经济可持续发展?这是我国开展“人工智能+”行动,发展新质生产力,必须给予高度关注的重要课题。

一、“人工智能+”并非必然替代就业岗位

以ChapGPT为标志的通用人工智能技术(AGI)的发展,不断扩展了机器和算法的应用领域,因其使用成本低于人力成本,人工智能成为许多企业提高核心竞争力的首要选择。2022年麦肯锡发布的一份调查报告显示(表1),大多数受访者认为人工智能应用到不同业务环节以后,可以发挥降低成本、增加收入的作用。按照业务环节成本节约的认可程度排序,分别是供应链管理(52%)、服务运营(45%)、战略和企业融资(43%)以及风险管理(43%)。按照业务收入增加的认可程度排序,依次是市场营销(70%)、产品和服务开发(70%)、战略和企业融资(65%)。从这些数据不难看出,对于企业不同业务或者不同行业来说,使用人工智能要比使用人力带来的好处更多。

虽然人工智能技术可以为企业节约成本和增加收益,但我们也要看到,人工智能的应用对于一些就业岗位产生了影响。比如,在ChatGPT的影响下,从事文员、新闻报道等文字工作的岗位面临被替代的风险。日前,Open AI发布了内测阶段的视频模型Sora,在其影响下视频设计岗位也面临被替代的风险。高盛2023年的一项研究显示,约三分之二的美国工作岗位受到人工智能某种程度自动化的威胁。另一项研究则指出,大约 80% 的美国劳动力中可能有 10% 的工作任务会受到 GPT 的影响,大约 19% 的工人可能有 50% 的任务受到人工智能的影响。由此可见,全球约有18%的工作可能被人工智能技术所取代。而人工智能的广泛应用是否会带来这样的后果?

事实上,人工智能对工作岗位的影响并非全部或直接替代,它也会通过创造新的工作任务和拓展岗位边界创造出更多新的就业类型。美国经济学家达龙·阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)在2016年发表的一篇文献中,通过构建工作任务模型,发现人工智能技术对劳动力就业的影响取决于它对工作任务的创造速度和对现有任务的替代速度的大小关系。即新岗位创造速度若大于替代速度,劳动力就业将持续增加;反之,劳动力就业就会被智能的机器人挤出。国际劳工组织2023年发布的研究报告显示,从目前的实际情况来看,生成式人工智能非但不会完全取代整个职业,反而补充了就业岗位,使工作质量发生变化,提高了工作强度和工作自主性。世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》也预测,到2025年,自动化技术和人工智能技术在全球范围内将影响近40%的工作岗位,并会取代其中一些岗位,但人工智能技术创造的就业机会将比它们取代的还要多1200万个。这种就业扩张的情况同样也发生在中国,根据国家市场监督管理总局和国家统计局联合发布的三批共38个新职业类型来看,当前出现了诸多新型岗位。比如在高新技术领域、新兴产业和现代服务业中出现了人工智能工程技术人员、数字化管理师等新型岗位。因此,从各国的发展实践来看,人工智能应用创造出的新型就业岗位可能多于替代的就业岗位。这表明至少到目前,加速人工智能技术行业应用渗透,并不必然缩小劳动力的就业规模。

二、开展“人工智能+”行动需谨防“成本病”

如果人工智能技术在各行业各领域的快速应用并不必然引发就业减少,那么,它是否会导致产业间相对生产率的分化,进而引发人工智能 “成本病”呢?所谓“成本病”,是指名义价格上涨速度超过生产效率增长速度的现象,“成本病”通常会引起物价上涨以及影响民生福利。经济学中有一个以服务经济为研究对象的“鲍莫尔成本病”理论。在20世纪60年代,美国经济学家鲍莫尔发现,相对于制造业,生产率水平较低且增长速度较慢的服务业从业者,比如理发师、演奏者等能够持续不断地获得高于其劳动生产率的货币收入。原因在于,虽然高生产率制造业的从业者应当获得高工资,但现实中却不允许低效率服务部门从业者只获得低工资,因为低效率部门从业者也必须得到反映社会平均生活水平的报酬,导致出现了低效率部门劳动者从高效率部门分割一部分名义收入的现象。因此,在“成本病”驱使下,脱离实际生产效率的名义工资不断上涨,引起物价攀升,国民经济实际增长水平不断下降。

曾有研究(杰克·特里普利特,巴里·博思沃斯,2002)证实,随着信息技术的广泛应用,在一些欧美国家中,与信息通信技术相关的服务业部门生产率大幅提升,这些部门的生产率增速比制造业部门还要快。同样的情况也发生在数字经济时代,表现为使用人工智能技术的产业部门的生产率快速提升。而当不同部门因人工智能技术的应用程度不同造成劳动生产率增长速度产生差异时,是否会引起“成本病”,则需要全面考察人工智能对新质生产力和民生福利的影响及其相互关系。

首先,伴随着人工智能技术应用程度的加深,新质生产力的快速提升将引起名义工资的同步增长。实践中,人工智能技术会推动行业新质生产力的提升,从而促进行业工资水平的提高。对此,高盛2023年的一份研究报告称,广泛采用人工智能技术有望促进生产率的大幅提升并推动全球经济加速增长。尤其是生成式人工智能技术或在十年内将美国劳动生产率每年提高约1.5个百分点。比如,美团配送系统依靠的是人工智能算法,即“超脑”成为“支配”骑手完成任务的超级大脑,“超脑”在综合考虑骑手位置、在途订单情况、骑手能力、商家出餐、交付难度、天气、地理路况、未来单量等因素后,会在第一时间匹配到最合适的骑手。可以肯定的是,正是在每天数以亿计POI(Point of Interest,特指基于位置服务的核心数据, 如导航前选择的目的地、查看周边的餐馆等)数据的加持下,美团对业务的交付点可以达到“无死角覆盖”的高效率水平,进而催生出超高的送餐效率,使得骑手可以获得更高的工资。

其次,在当前人工智能技术应用场景下,由于价值创造需要人机协作,因此,新质生产力和民生福利存在互促关系。人工智能对实体生产部门的技术改造体现为对生产资料的优化改善,以及对重复性强的简单劳动任务的替代。但从应用程度上讲,不同行业使用人工智能技术的程度存在差异,导致行业间生产效率出现分化。但一个显著的事实是,人工智能技术应用程度较小的行业往往是生产率增速较慢的劳动密集型行业,但它们却是人工智能使用程度较大行业的必要补充,两者无论在任务关系、产业链关系还是价值生产关系上都具有互补性质,这种任务上的互补性保障了两类部门数量上的稳定性。比如,人工智能技术应用程度越高的行业,其对深度学习的依赖性更强,包括反复学习生产活动场景,而这类学习必须建立在人工标注数据的基础工作之上。于是数据标注员这个庞大的劳动力群体应运而生。从这个意义上讲,产品价值生产时人机协作的共创性质将赋予劳动力参与人工智能新创价值的分配权,新质生产力与民生福利具有共生共荣的特征。

虽然人工智能技术应用程度差异会产生部门间的效率鸿沟,但只要致力于通过人工智能技术促进实体经济生产效率的提高,保持劳动密集型部门和人工智能技术密集型部门的合理比例,就可以实现民生改善和新质生产力发展的同步提升。然而不能忽略的一个事实是,当人工智能技术脱离供应端且与生产效率无关时,特别是当大量以操控商品价格为目的的人工智能技术被广泛应用的时候,人工智能将与需求端的名义价格增长挂钩,人工智能的“成本病”就难以避免。但与服务经济不同的是,人工智能“成本病”问题在于,人工智能技术究竟是对实体经济生产效率增长的促进作用更大,还是对货币经济名义价格提升的作用更大?从本质上讲,人工智能“成本病”具有可控性,如果发展和调节措施得当,人工智能应用会带来工资、物价和生产效率同步增长的局面。然而事实上,各国具有不同的国情和发展诉求,他们对人工智能技术应用思路也存在差异,这就产生一个重要问题,即如何引导生产者因地制宜地应用和发展人工智能技术?对此,牛津大学经济学教授弗朗西斯·斯图尔特曾指出,东亚在出口导向型工业化方面取得的成功似乎掩盖了人们对制造业无法在发展中国家创造足够多的就业机会和提高生活水平的担忧。这一观点揭示了一国在技术选择和民生改善之间存在某种矛盾。从全球来看,各国都会根据自身人工智能技术发展情况,以战略规划方式确定人工智能技术的发展目的。比如,美国的人工智能技术发展水平较高,积聚了大量世界级的AI“独角兽”企业。更为重要的是,美国的劳动力人口远比发展中国家规模相对要小,就业压力也相对较小。因此,美国将人工智能技术的发展定位于引领全球创新。相对于发达国家而言,发展中国家人工智能核心技术发展相对落后,而且就业压力较大,决定了这些国家对人工智能技术发展和应用的目标定位不可能是全面扩张替代劳动力的新产业、新业态的思路,更不能把人工智能作为提高商品价格的商业化工具,而应当是推动实体经济生产效率提升和国民经济转型发展的重要抓手,这也是我国提出新质生产力的核心要义之一。我国不仅强调人工智能技术应用对新质生产力的促进作用,更兼顾了人工智能技术的应用需要以民生改善为导向的科学理念。

三、深入推进“人工智能+”行动的三点建议

当前,我国人工智能核心产业规模超5000亿元,相关企业数量超4500家,京津冀、长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。但与此同时,制造业的数字化转型确实减少了低技能普工的工作岗位数量。我国是一个劳动力大国,确保就业稳定是经济高质量发展的基本原则。此外,还需确保劳动者的实际收入增长与经济增长同步,避免高效率低收入或低效率高收入的情况。从这个角度出发,在开展“人工智能+” 行动促进新质生产力发展的过程中,要防止人工智能技术应用对就业的潜在冲击,也要加大防范出现“成本病”问题的可能性。为此,需要做好三大战略的精准设计,为我国新质生产力的健康发展保驾护航。

一是加强顶层设计,因地制宜,精准施策,实施新质生产力发展的区域协同战略。我国需把顶层设计和地区探索有机统筹起来,积极引导人工智能技术赋能新质生产力发展。各地要根据自身产业人工智能技术应用能力的差异,做好区域内产业数字化规划,通过数字化转型积极推动劳动密集型行业创造新业态、新模式、新岗位。特别需要强调的是,国家要给予各地“人工智能+”发展的探索权,各地需在国家战略的总体目标下,协调合作,因地制宜地推进新质生产力的发展。要打破行政上的产业分工壁垒,合理分配高效率和低效率产业,做好符合地区实际能力和要求的“人工智能+”行动上的主体分工和阶段协同。

二是明确人工智能应用的重点领域,加快落实数实融合发展战略。实体经济发展质量是国民经济高质量发展的关键,更是促进新质生产力发展的物质载体。国家需要进一步明晰数实融合的战略目标,积极引导人工智能向制造业、物流和供应链等重点领域拓展,实现设备智能化、生产过程优化和质量控制的自动化,实现优化路径规划、提高物料管理效率的目的。与此同时,要加强人工智能与传统制造业融合的生态圈建设,全面提升劳动密集型部门的生产与供给能力,使低效率部门分享人工智能发展的红利。此外,建立健全监管与评估机制,防止虚拟经济和商业领域过度应用人工智能技术而引发潜在风险,充分发挥人工智能技术对提升新质生产力水平的积极作用。

三是实施全面促进就业战略,重点聚焦就业统计改革、岗位拓展与渗透替代边界平衡以及防止收入分极化三大任务。实践表明,社会发展和技术变革会带来就业市场内容和形式的变化。随着“人工智能+”行动的开展,势必对我国的就业结构、就业形式、就业需求等产生影响。从这个意义上讲,新形势下实施就业保障战略,既要全面研究人工智能对就业的影响,更要完善战略目标、内容和思路。一方面,国家应根据人工智能技术应用出现的就业变化,改变传统就业统计方式,构建包括兼业、零工等在内的统计监测指标体系。另一方面,有关部门和各地政府应加强劳动者技能培训,以满足“人工智能+”对高技能劳动者的需求,防止出现技能脱节的结构性失业问题。此外,注意协调不同地区、不同行业的人工智能技术应用渗透率和平衡岗位拓展的速度与规模,平衡好劳动力就业扩张与新质生产力发展的关系。

总的来说,深入开展“人工智能+”行动,加快新质生产力发展,必须坚持效率提升与民生改善兼顾的基本原则,要确保生产效率、就业规模、工资增长、分配结构、名义价格之间的有效协调,这是我国应对人工智能技术变革对经济社会发展挑战的基本思路,也是我国开展“人工智能+”行动的战略要义。

(作者胡晓鹏系上海社会科学院世界经济研究所研究员、博士生导师;闫金系上海社会科学院世界经济研究所博士研究生) 

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