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人工智能對(duì)就業(yè)與收入不平等的影響研究

來源: 樹人論文網(wǎng)發(fā)表時(shí)間:2021-08-09
簡(jiǎn)要:摘 要: 人工智能在刺激創(chuàng)新與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),也在深刻影響就業(yè)體系,如果沒有適當(dāng)?shù)墓舱吒深A(yù),收入分配極化的風(fēng)險(xiǎn)很大。為此,我國應(yīng)在積極引領(lǐng)人工智能技術(shù)革命的同

  摘 要: 人工智能在刺激創(chuàng)新與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),也在深刻影響就業(yè)體系,如果沒有適當(dāng)?shù)墓舱吒深A(yù),收入分配極化的風(fēng)險(xiǎn)很大。為此,我國應(yīng)在積極引領(lǐng)人工智能技術(shù)革命的同時(shí),想辦法減輕其對(duì)勞動(dòng)者福利的負(fù)面沖擊,包括加強(qiáng)人工智能對(duì)就業(yè)影響的精細(xì)化研究、推動(dòng)教育內(nèi)容更加適應(yīng)人工智能時(shí)代的要求、重視不同群體之間收入差距的擴(kuò)大,以及通過鼓勵(lì)政策創(chuàng)新,確保我國能夠在未來的技術(shù)發(fā)展、風(fēng)險(xiǎn)防范、道德倫理規(guī)范制定中發(fā)揮獨(dú)特作用,引領(lǐng)構(gòu)建人工智能時(shí)代的全球治理機(jī)制。

人工智能對(duì)就業(yè)與收入不平等的影響研究

  葛鵬, 中國物價(jià) 發(fā)表時(shí)間:2021-08-06

  關(guān)鍵詞: 人工智能 技術(shù)進(jìn)步 就業(yè) 收入不平等

  當(dāng)前,以人工智能為主要內(nèi)容的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革孕育興起,大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善,驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段,智能化成為技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。與此同時(shí),國務(wù)院印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃,提出我國到 2030 年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略目標(biāo)。政府和市場(chǎng)同時(shí)發(fā)力,讓我國人工智能取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,據(jù)報(bào)道,2017 年我國人工智能的企業(yè)數(shù)量和專利申請(qǐng)數(shù)量都已位居全球第二,相關(guān)學(xué)術(shù)論文發(fā)表數(shù)量世界第一。此外,國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)發(fā)布的報(bào)告指出,中國已經(jīng)是世界上最大的工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)。近年的一些研究顯示,發(fā)展人工智能會(huì)提高本國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率 ( Aghion et al. ,2017) 、刺激創(chuàng)新與提高研發(fā)生產(chǎn)率 ( Cockburn et al. ,2018) 、增加高技能勞動(dòng)力溢價(jià)和資本回報(bào)率 ( Jaumotte et al. ,2013) 等。大力發(fā)展人工智能技術(shù)將有助于中國在國際競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位。

  在將科技進(jìn)步轉(zhuǎn)化為更高生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力的同時(shí),人工智能驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化也在顛覆勞動(dòng)力市場(chǎng),加劇失業(yè)與收入不平等。世界經(jīng)濟(jì)論壇在報(bào)告 《工作的未來———第四次工業(yè)革命下的就業(yè)、技能和勞動(dòng)力策略》中認(rèn)為,對(duì)于很多行業(yè)和國家,當(dāng)前最緊缺的崗位或?qū)<以?10 年前甚至在 5 年前都沒有相應(yīng)的需求,而且這一改變速度仍在加快。據(jù)估計(jì),現(xiàn)在小學(xué)生中 65% 在以后都將從事當(dāng)前并不存在的嶄新工作。Frey 和 Osborne ( 2017) 估計(jì)認(rèn)為,當(dāng)前美國高達(dá) 47% 的勞動(dòng)者屬于容易被人工智能替代的高危人群。因此,研究人工智能對(duì)就業(yè)體系的影響有著深刻的政策含義。

  一、人工智能影響就業(yè)的特點(diǎn)

  人工智能對(duì)不同崗位的替代性存在差異,其中需要一定技術(shù)和教育水平,但同時(shí)又是常規(guī)性的工作會(huì)受到很大沖擊。這類工作人工成本高同時(shí)又容易人工智能化,對(duì)它們進(jìn)行人工智能替代的收益最大。低端的服務(wù)性工作和高端的需要?jiǎng)?chuàng)造性的工作受影響不大,就業(yè)在一段時(shí)間里可能出現(xiàn)分化: 中間部分被替代,兩端得以保留甚至增長(zhǎng)。

  人工智能對(duì)就業(yè)體系的短期與長(zhǎng)期影響不同。短期看,被替代的工人存在轉(zhuǎn)型、再就業(yè)甚至退出勞動(dòng)力市場(chǎng)的痛苦。需要相應(yīng)的救濟(jì)措施、培訓(xùn)計(jì)劃和勞動(dòng)力市場(chǎng)政策來緩解過渡期的困難。長(zhǎng)期看,現(xiàn)在還不存在的大量工作機(jī)會(huì)將在人工智能的發(fā)展過程中被大量創(chuàng)造。伴隨新崗位的創(chuàng)造,就業(yè)質(zhì)量會(huì)提高,如工業(yè)革命摧毀了大量農(nóng)村就業(yè),但創(chuàng)造出大規(guī)模、高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)工作機(jī)會(huì)。與短期政策不同,長(zhǎng)期的政策應(yīng)著眼于培養(yǎng)與人工智能技術(shù)相適應(yīng)的下一代勞動(dòng)者,同時(shí)采取收入分配措施,預(yù)防技術(shù)進(jìn)步帶來的收入兩極分化。

  同時(shí),人工智能將帶來勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步。人工智能的發(fā)展使更復(fù)雜的生產(chǎn)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)鏈成為可能。這些復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈的成功取決于: 成本效率; 各個(gè)環(huán)節(jié)的銜接。在整個(gè)鏈條中,存在常規(guī)性的部分,人工智能技術(shù)可以提高這些部分的質(zhì)量、降低這些部分的成本。同時(shí),鏈條中同時(shí)也存在大量的創(chuàng)造型、服務(wù)性、交互性的非常規(guī)性環(huán)節(jié),這是人工智能難以替代的。在整個(gè)鏈條中人與人工智能的合理分工、相互比較優(yōu)勢(shì)的發(fā)展至關(guān)重要。

  二、技術(shù)進(jìn)步緩解就業(yè)替代的理論機(jī)制

  總的看來,技術(shù)創(chuàng)新的目的是在生產(chǎn)同樣產(chǎn)品的過程中減少對(duì)投入品的使用,比如勞動(dòng)力。因而,技術(shù)創(chuàng)新一般會(huì)節(jié)省勞動(dòng)力投入。一般來講,人工智能和機(jī)器人等自動(dòng)化技術(shù)在沖擊就業(yè)的同時(shí),會(huì)有補(bǔ)償機(jī)制緩解其對(duì)勞動(dòng)力的替代,Barbieri 等 ( 2019) 指出,古典理論、新古典理論、凱恩斯理論和熊彼特理論對(duì)相應(yīng)的補(bǔ)償機(jī)制有不同的解釋。

  ( 一) 古典理論

  新機(jī)器的引入。如果機(jī)器人等自動(dòng)化技術(shù)被廣泛應(yīng)用,他們可能在某些或全部任務(wù)上替代了勞動(dòng)者。然而,機(jī)器人本身必須進(jìn)行額外的生產(chǎn)。因此,對(duì)人工的需求會(huì)從下游的機(jī)器人應(yīng)用行業(yè)轉(zhuǎn)移到上游的機(jī)器人生產(chǎn)部門,并對(duì)就業(yè)沖擊產(chǎn)生抵消效果 ( Dosi et al. ,2019) 。當(dāng)然,如果機(jī)器生產(chǎn)部門對(duì)新部件的生產(chǎn)完全調(diào)用了生產(chǎn)舊部件的人員,那該部門并不會(huì)產(chǎn)生就業(yè)的增長(zhǎng)效果。

  產(chǎn)品價(jià)格的下降。機(jī)器人的廣泛使用導(dǎo)致生產(chǎn)率提高,可能引發(fā)平均生產(chǎn)成本的下降,這在高度競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中,會(huì)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品價(jià)格的下降。更低的價(jià)格會(huì)導(dǎo)致對(duì)該產(chǎn)品的需求上升,進(jìn)而在未能自動(dòng)化的生產(chǎn)任務(wù)中產(chǎn)生對(duì)勞動(dòng)力更大的需求 ( Acemoglu and Restrepo,2020) 。

  超額利潤的再投資。在非完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中,單位成本下降與其導(dǎo)致的產(chǎn)品價(jià)格下降之間的彈性小于 1,這雖然限制了前一種勞動(dòng)力補(bǔ)償機(jī)制的作用發(fā)揮,但機(jī)器人的使用會(huì)產(chǎn)生超額利潤,進(jìn)而投資于資本形成 ( capital formation) ,擴(kuò)大生產(chǎn)能力和中間需求,帶來就業(yè)增長(zhǎng)。

  ( 二) 新古典理論

  工資的下降。在開始時(shí)勞動(dòng)力被機(jī)器人替代,會(huì)導(dǎo)致額外的勞動(dòng)供給,進(jìn)而使得平均工資下降,或工資上升受限 ( 如果法規(guī)不允許工資下調(diào)) 。在生產(chǎn)函數(shù)運(yùn)行良好的情況下,工資下降導(dǎo)致的勞動(dòng)力需求上升應(yīng)該能重新平衡市場(chǎng),并吸收初始的勞動(dòng)供給盈余。然而,由于勞動(dòng)力投入和機(jī)器人并非完美替代品,并且勞動(dòng)力在組成上是一個(gè)充滿異質(zhì)性的廣義范疇 ( 依賴于教育、崗位、工作和任務(wù)) ,因此低工資不一定導(dǎo)致對(duì)勞動(dòng)力的需求提高。事實(shí)上,真實(shí)的生產(chǎn)流程幾乎是不可逆的,也就是說,無論相對(duì)價(jià)格如何,新技術(shù)都會(huì)取代舊技術(shù) ( Dosi and Nelson,2010、2013) ,因?yàn)橹R(shí)和技術(shù)變革的特點(diǎn)是路徑依賴和回報(bào)遞增 ( Capone et al. ,2019; David, 1985; Rosenberg,1982) 。

  ( 三) 凱恩斯理論

  收入的增長(zhǎng)。在任何情況下,工人都能從生產(chǎn)率增長(zhǎng)中獲益。事實(shí)上,機(jī)器人的使用會(huì)導(dǎo)致工資和消費(fèi)上升,至少對(duì)于那些未被自動(dòng)化替代的工人是如此。消費(fèi)需求的增長(zhǎng)通過著名的凱恩斯定律產(chǎn)生了對(duì)勞動(dòng)力的更高需求及就業(yè)增長(zhǎng),能抵消初始的勞動(dòng)力替代。

  ( 四) 熊彼特理論

  熊彼特 ( 1912) 強(qiáng)調(diào),技術(shù)進(jìn)步不能被簡(jiǎn)化為單純的 ( 節(jié)省勞動(dòng)力的) 過程創(chuàng)新。事實(shí)上,新產(chǎn)品 ( 機(jī)器人等) 的引進(jìn),產(chǎn)生了新的生產(chǎn)分支,刺激了額外的消費(fèi)。一般來說,就人工智能而言,它可以作為一個(gè)平臺(tái),在許多服務(wù)行業(yè)創(chuàng)造新的任務(wù)。產(chǎn)出的提高和消費(fèi)的擴(kuò)大能轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)體中更高的勞動(dòng)力需求和就業(yè)。

  不過,Barbieri 等 ( 2019) 指出,上述就業(yè)補(bǔ)償機(jī)制都存在潛在的問題: 產(chǎn)品價(jià)格下降可能因價(jià)格剛性和市場(chǎng)非競(jìng)爭(zhēng)性而受限,由于技術(shù)進(jìn)步而導(dǎo)致的額外收入不一定轉(zhuǎn)化為對(duì)勞動(dòng)密集型活動(dòng)的投資,新產(chǎn)品的生產(chǎn)甚至?xí)〈f產(chǎn)品的生產(chǎn)從而削弱崗位的創(chuàng)造。而且,這些補(bǔ)償機(jī)制不能忽略時(shí)間維度,技術(shù)變革的速度和發(fā)生潛在補(bǔ)償?shù)臅r(shí)間是需要額外考慮的因素。自動(dòng)化技術(shù)總是非常有助于增長(zhǎng)但卻加劇不平等,實(shí)際工資短期內(nèi)下降,最終會(huì)上升,但上升需要很長(zhǎng)的時(shí)間,長(zhǎng)到令人擔(dān)憂 ( Berg et al. , 2018) 。不過,Bessen ( 2019) 的模型顯示,技術(shù)進(jìn)步的速度越快,就業(yè) ( 尤其是非常規(guī)就業(yè)) 的增長(zhǎng)速度就會(huì)越快。總的來說,經(jīng)濟(jì)理論既沒有提供明確的答案,也沒有對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),因?yàn)樗Q于一系列因素、假設(shè)、參數(shù)、彈性、模型校準(zhǔn)。因此,上述理論模型被整合進(jìn)了旨在提供更多證據(jù)的實(shí)證研究之中。

  三、技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的實(shí)證證據(jù)

  最近幾十年在美國和十幾個(gè)歐盟國家都出現(xiàn)了勞動(dòng)力市場(chǎng)的 “兩極化”趨勢(shì),即崗位占比越來越向技能和收入分布的頂端與底部聚集,而中間技能的就業(yè)占比則急劇下降 ( Autor et al. ,2008; Goos and Manning,2007; Goos et al. ,2009; Michaels et al. , 2014) 。導(dǎo)致這種現(xiàn)象的主要原因,是 “常規(guī)型”崗位的消失 ( Cortes et al. ,2017) 。常規(guī)型崗位所包含的一系列任務(wù)可以由機(jī)器遵循特定的程序完成,而自動(dòng)化技術(shù)的進(jìn)步對(duì)常規(guī)型崗位勞動(dòng)力的替代作用是導(dǎo)致常規(guī)型崗位消失的主因。

  比較典型的如 Cortes et al. ( 2017) 在研究自動(dòng)化對(duì)美國就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn),1989 - 2014 年間,美國經(jīng)歷了常規(guī)認(rèn)知型就業(yè)占比的下降 ( 從 19. 6% 降至 16. 1% ) ,以及常規(guī)體力型工作占比的下滑 ( 從 21. 0%降至 15. 1% ) ,同時(shí),非常規(guī)認(rèn)知型就業(yè)占比上升 ( 從24. 7%提高到28. 2% ) ,非常規(guī)體力型工作占比增長(zhǎng) ( 從 9. 6% 升至 12. 3% ) ,非就業(yè)人群占比也從 25. 2%上升至 28. 3%。美國從中等收入水平的常規(guī)崗位中被擠出的勞動(dòng)者,主要進(jìn)入了低收入的非常規(guī)體力型工作以及非就業(yè)群體。

  而發(fā)展中國家的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化和發(fā)達(dá)國家可能存在很大差異。因?yàn)榘l(fā)展中國家的初始崗位分布不同,承接了發(fā)達(dá)國家大量的離岸外包工作,信息技術(shù)成本和技能升級(jí)難度更高等原因 ( Maloney and Molina,2016) ,在發(fā)達(dá)國家出現(xiàn)的就業(yè)兩極化現(xiàn)象不一定符合發(fā)展中國家情況。不過,即便在發(fā)展中國家,隨著人工智能產(chǎn)業(yè)化的可行和成本的下降,常規(guī)工作也在成為被替代的重點(diǎn)。

  除了對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,文獻(xiàn)中就自動(dòng)化技術(shù)能否引發(fā)大規(guī)模失業(yè)存在廣泛爭(zhēng)論。比較典型的如 Frey and Osborne ( 2017) 研究認(rèn)為,歷史上,勞動(dòng)者被計(jì)算機(jī)替代主要集中在常規(guī)崗位,然而現(xiàn)在由于人工智能技術(shù)的發(fā)展,很多通常被認(rèn)為從事非常規(guī)崗位的勞動(dòng)者也在逐漸被計(jì)算機(jī)替代。他們測(cè)算發(fā)現(xiàn),當(dāng)前美國高達(dá) 47% 的勞動(dòng)者屬于容易被人工智能替代的高危人群。Autor ( 2015) 則認(rèn)為,當(dāng)前人們處于對(duì)人工智能等自動(dòng)化技術(shù)替代人工的焦慮狀態(tài),這種焦慮在上世紀(jì)五六十年代也出現(xiàn)過。他認(rèn)為,雖然機(jī)器的產(chǎn)生天生就是為了替代人工,但生產(chǎn)率提高也會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力需求增長(zhǎng),此外機(jī)器會(huì)提升只有人能夠完成的工作任務(wù)的勞動(dòng)力價(jià)值,并創(chuàng)造新的就業(yè)崗位,因而他認(rèn)為長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,機(jī)器并不會(huì)造成大量勞動(dòng)者失業(yè)。

  現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)論不一致,出現(xiàn)上述不同的正向或者負(fù)向效應(yīng)的可能原因是: 自動(dòng)化對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響本身很復(fù)雜,不同的國家或地區(qū)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展水平和狀態(tài)并不同步,而勞動(dòng)力市場(chǎng)本身也具有很大的差異性,產(chǎn)出彈性和勞動(dòng)力供給彈性不完全相同,從而對(duì)就業(yè)產(chǎn)生了不同的影響效果 ( 曹靜、周亞林,2018) 。

  四、技術(shù)進(jìn)步對(duì)收入不平等的影響

  替代就業(yè)之外,自動(dòng)化技術(shù)對(duì)勞動(dòng)者福利最重要的影響可能在于收入差距的擴(kuò)大。一 方 面, Acemoglu ( 2002) 在大量實(shí)證研究的基礎(chǔ)上,指出新技術(shù)主要惠及高技能工人,導(dǎo)致工資差距增大; Graetz ( 2015) 也發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人的使用降低了中低技能勞動(dòng)者的工時(shí)和福利水平。另 一 方 面, Prettner ( 2017) 發(fā)現(xiàn),自動(dòng)化技術(shù)能解釋勞動(dòng)力份額下降的 14%,引入自動(dòng)化能提高整體生活水平,但會(huì)造成工人受損、資本持有者獲益; Braconier et al. ( 2014) 利用 OECD 國家的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),技能偏向型技術(shù)進(jìn)步是導(dǎo)致收入差距上升的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,如果過去 25 年的這種技能偏向型技術(shù)進(jìn)步的趨勢(shì)持續(xù),到 2060 年 OECD 國家的收入差距會(huì)比當(dāng)前提升 30% ; Korinek and Stiglitz ( 2017) 進(jìn)一步指出,人工智能的創(chuàng)新者會(huì)得到大量溢價(jià),導(dǎo)致收入差距增大; Acemoglu and Restrepo ( 2020) 測(cè)算認(rèn)為,每千名勞動(dòng)者中多使用 1 臺(tái)機(jī)器人會(huì)導(dǎo)致員工工資降低 0. 42%。

  自動(dòng)化技術(shù)對(duì)收入不平等的影響已經(jīng)引起了政策制定者的關(guān)注。2016 年 12 月美國白宮所發(fā)布的《人工智能、自動(dòng)化與經(jīng)濟(jì)報(bào)告》提出,需促進(jìn)勞動(dòng)力資源在區(qū)域間的轉(zhuǎn)移和流動(dòng),以及通過稅收制度促進(jìn)財(cái)富向中低收入群體轉(zhuǎn)移,來緩解收入差距擴(kuò)大的問題。

  人工智能會(huì)提升技能和非常規(guī)崗位溢價(jià),還會(huì)加大資本持有者與勞動(dòng)者之間的收入差距。對(duì)此, Freeman ( 2016) 指出,當(dāng)前最需要擔(dān)心的不是人工智能會(huì)導(dǎo)致失業(yè),而是未來勞動(dòng)者的收入可能會(huì)停滯或者下滑 ( 因?yàn)闄C(jī)器人承擔(dān)了更多高生產(chǎn)率工作) ,收入將更多地流向機(jī)器的擁有者。Freeman 提出三條 “機(jī)器人經(jīng)濟(jì)學(xué)”法則: 一是人工智能和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步會(huì)產(chǎn)生更好地替代人工的機(jī)器,從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上講,機(jī)器人和人類工作的替代彈性在逐漸增大; 二是機(jī)器人代替人工的成本會(huì)逐漸下降,因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步降低了生產(chǎn)成本,這會(huì)對(duì)工資產(chǎn)生向下的壓力; 三是收入將集中向機(jī)器人或其他形式的資本持有者手中,而不是勞動(dòng)者,這會(huì)加劇收入不平等。

  五、政策建議

  我國應(yīng)在積極應(yīng)對(duì)、參與和引領(lǐng)人工智能技術(shù)革命的同時(shí),努力減輕其對(duì)勞動(dòng)者福利的負(fù)面沖擊。具體可以從以下措施著手降低其負(fù)面影響,并促進(jìn)人工智能技術(shù)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

  一要加強(qiáng)對(duì)人工智能產(chǎn)生就業(yè)影響的精細(xì)化研究。人工智能對(duì)不同行業(yè)、不同人群甚至流水線的不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的影響都存在差異,只有基于精細(xì)化的研究,才能提出精準(zhǔn)化的對(duì)策。人工智能發(fā)展可能帶來更為復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈條,其中規(guī)范化和程序性的部分,使用人工智能可以降低成本、提高效率; 但創(chuàng)造性、服務(wù)性、交互性的環(huán)節(jié),人工智能無法取代。只有促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈中人與人工智能的合理分工、有機(jī)銜接、充分發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì),才能讓復(fù)雜的鏈條運(yùn)轉(zhuǎn)高效,這應(yīng)當(dāng)成為人工智能研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

  二要推動(dòng)教育內(nèi)容更加適應(yīng)人工智能時(shí)代的要求。如果說人工智能對(duì)勞動(dòng)力的替代需要 10 - 20 年時(shí)間,那么受到最大沖擊的一批勞動(dòng)者今天還在校園里讀書。無論是人工智能時(shí)代需要的技術(shù)知識(shí),還是技術(shù)難以替代的創(chuàng)新能力、人際交往能力等,都應(yīng)當(dāng)是今天教育的重點(diǎn)。同時(shí),通過職業(yè)教育和在職培訓(xùn)提升現(xiàn)有勞動(dòng)者的技能刻不容緩。

  三要推動(dòng)我國勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變,采取政策和措施促進(jìn)非常規(guī)性工作崗位的增加,穩(wěn)步提高非常規(guī)體力型工作和非常規(guī)認(rèn)知型工作的占比。這需要教育政策、產(chǎn)業(yè)政策和勞動(dòng)力市場(chǎng)政策的配合與協(xié)調(diào)。

  四要優(yōu)化財(cái)稅社保政策,通過二次分配向受人工智能沖擊較為嚴(yán)重的人群傾斜,從而更有效地調(diào)節(jié)稅前收入不平等,讓人工智能的發(fā)展紅利惠及更廣泛的區(qū)域和人群。

  最后,中國需要積極適應(yīng)新就業(yè)形態(tài)的發(fā)展趨勢(shì),構(gòu)建具有包容性的政策參與機(jī)制,讓社會(huì)各方面意見能夠理性地參與到相關(guān)政策制定過程中。通過鼓勵(lì)政策創(chuàng)新,中國能夠在未來的技術(shù)發(fā)展、風(fēng)險(xiǎn)防范、道德倫理規(guī)范制定中發(fā)揮獨(dú)特作用,引領(lǐng)構(gòu)建人工智能時(shí)代的全球治理機(jī)制。