蔡昉:怎样看待AI就业冲击?

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划重点

01AI技术的发展将对就业产生全面冲击,甚至替代所有职业,速度之快前所未有。

02然而,人类劳动在人工智能替代之前仍有价值,如软技能、情商等方面仍具有优势。

03为应对AI就业冲击,需要保持岗位破坏速度与岗位创造速度的同步,以及各行业生产率提高速度的同步。

04此外,政府应加快建设中国式福利国家,延长义务教育或免费教育年限,消除制度性障碍,以保障劳动者权益。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

技术进步对于就业的影响,从工业革命开始就是社会的焦点和研究的关注点。具有“卢德主义”性质的运动和思潮,曾经以各种面貌反复出现。不过,无论是从原因穷究结果,还是从本质看到表象,AI就业冲击这一次来得真的不同以往。凡事预则立。面对可能的AI就业冲击,需要澄清一些认识,确立若干政策原则。
AI就业冲击不同于历史上反反复复出现的“技术性失业”
首先,这一次不再是历史上反反复复出现的“技术性失业”幽灵(spectre),而是可以替代几乎所有职业的终结者(terminator)。从懂科学的企业家马斯克,到关心AI发展的经济学家萨默斯,都认为AI对岗位的替代将是全面的,一旦不久后通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)出现,简单的、复杂的、体力的、智力的,无论何种岗位将无一幸免。
其次,AI技术进步的速度之快,越来越让人有一日千里、一日三秋的感觉。例如,从“土耳其下棋机器人”(1770年骗局,可将其权且当作这个想法的起点)到图灵1950年论文发表,经过了180年;再到1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫,又经历47年;再到名为“阿尔法狗”的国际象棋机器人于2016年战胜李世石、于2017年战胜柯洁,也相隔了约20年。而从ChatGPT问世到Sora的出炉,仅仅相隔一年。我们无须用任何复杂的模型来预测,只要看一看这个速度和加速度,即可得出对通用人工智能出现的合理预期。
最后,大模型AI的“发展悖论”注定了岗位的大规模损失几乎是必然的。阵营之间、国家之间、企业之间都认识到能否占据AI技术和产业的制高点关乎生死存亡。这导致围绕着AI的发展,形成一种类似冷战时期太空竞赛、军备竞赛、核武器竞赛的竞争。并且,大模型AI高度耗能、烧钱。挖掘模型用途、扩大用户群、提高回报率的必然方向和方式,便是提高劳动生产率,从而减少劳动力和人力资本的使用。
人类应对岗位替代的两条根本出路,迄今尚未发生根本性的变化
然而,只要人类劳动还没有彻底由人工智能替代或者决定,或者说“人机一体”尚未普遍实现之前,就仍有一些东西不会发生变化。而且,这些没变的事物或方面越发弥足珍贵,可以为我们提供一个时间窗口。
最重要的一点就是,人仍然是主导的一方,仍然是“人告诉机器做什么”,这是使我们保持信心的根本。这一点既有技术上的含义,也有制度上的含义。也就是说,我们人类应对岗位替代的两条根本出路,迄今尚未发生根本性的变化,虽然也需要与时俱进,不断校正方向。
第一,人力资本依然是抵御AI冲击的底气,但是人类需要知道自身的所长和所短,把扬长避短作为AI时代人力资本培养的基本策略。迄今为止,人类智能或自然智能相对于AI,仍然具有优势的方面在于:(1)软技能而非硬技能;(2)非认知能力而非认知能力;(3)情商而非智商;(4)人文的理解力和同理心,而非数理化的解题能力,甚至不是编码技能;(5)隐性的知识而不仅是显示性的技能。
第二,社会福利体系仍然是根本性的托底制度,而且履行此类功能的物质条件日益增强。马克思从早期资本主义的发展看到,一旦劳动力成为商品,工人从制度上便难以摆脱受剥削的命运。北欧在建立福利国家之初,在制度设计中就突出“去商品化”,即弱化劳动力作为纯私人要素的属性,强化劳动者及其家庭的社会权利。在AI的“岗位破坏”日益大于和快于“岗位创造”的条件下,这个理念和做法越来越重要。
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AI就业冲击下劳动者的几种出路
无论是老办法还是新思路,就业对AI替代做出反应的方式,不外以下几种。在概括这些方式之前,我们先给出一个合理的预设前提,即AI的发展终究会以前所未有的幅度提高劳动生产率。在此基础上,劳动者通常并且可以有以下几种出路。
第一,转入要求更高技能的岗位。这是乐观的经济学家始终坚信的一种结果,自从历史上发生“卢德主义运动”以来,也不断被事实所证明。只不过这要求劳动者具有更高的技能与之相适应。换句话说,获得这种新岗位的与失去旧岗位的,通常不是同一批人,很大程度上也不是同一队列的人,甚至不是同一代人。
今后,失去老工作和得到新工作的时间缺口只会更大。包括美国前财长萨默斯在内的许多经济学家,已经从以前对技术进步创造岗位充满信心,转变为如今认为“卢德主义”自有其道理。鉴于另一位美国前财长姆努钦对AI的就业影响仍然“乐观”,并且如今已经难得找到持这种态度的人了,我们可以称这种不会自然而然产生的岗位为“姆努钦式岗位”。
第二,转到劳动生产率较低,从而报酬也较低的行业。库兹涅茨把劳动力向更高生产率部门转移,是产业结构变化的正常方向,与之相应,生产率降低的岗位则属于具有“逆库兹涅茨化”特征的岗位。从客观上说,新岗位的正规化程度要低于原来的工作。从主观上说,新岗位的体面程度也要低于原来的工作。总而言之,就业质量被降低。
第三,转到少量具有高需求弹性行业的岗位上。这是指那些人们保持着巨大的需求,却天然具有劳动生产率难以提高特性的行业。经济学家威廉·鲍莫尔把表演艺术作为这种行业的典型例子。这种类型的行业和岗位能否继续存在,以及能否得以扩大的关键,在于人们对相应产品和服务的需求及其弹性。但是,此类行业的规模和岗位数量并不会无限扩大。这类岗位可以被称为“鲍莫尔成本病岗位”。
第四,转到由新的消费所诱致出来的岗位上。我们今天的消费内容,在若干年之前可能难以想象,在更早的时候索性就不存在。就业岗位也是如此。未来随着劳动生产率的提高,人们的品位在变化,新事物新观念不断涌现,因而消费的领域不断拓展,职业类型花样翻新。鉴于这类岗位的消费归根结底由供给侧生产率的提高引起,是一种“供给创造需求”的现象,我们可以称之为“萨伊式的岗位”。
第五,转到因重新定义而出现的岗位上。以前不符合就业定义的活动,如今在整体劳动生产率的支撑下,可以被社会承认为“就业”,并以转移支付的方式得到补偿。例如,如果一个人自认为是“作家”却没有作品出版并获得酬劳,按照失业的调查定义,这种“在过去一周内未从事一小时以上有报酬工作”的状态,则不被算作就业。然而,如果社会负担得起,也完全可以认为这是一种就业。
与此相类似的情形还包括那些并不宣称自己正在“工作”的人,即不再寻求就业的人群。这包括两种情形。一种是当事人有供养来源,例如索性采取啃老等方式“躺倒”。另一种是无需就业,却可以得到普惠性的社会福利支撑。例如,如果实施全民基本收入(universal basic income)制度,就形成一种环境,使受到就业冲击的一些人选择不再参与传统意义上的工作。鉴于凯恩斯很早以前就探讨过如何分享生产率提高成果的方式,我们也可以称其为“凯恩斯式岗位”。
应对之策
根据经济史上人类应对技术替代就业现象的长期经验,可以提炼出几个原则性建议,即通过制度建设、政策调整、体制改革引导技术发展以及市场主体行为,最大限度做到几个“同步”:一是保持岗位破坏速度与岗位创造速度的同步性,特别是在数量上尽可能使转岗成为可行的。二是保持各行业生产率提高速度的同步性,避免索洛悖论(IT仅提高部分行业的生产率,却未能渗透到其他行业)情形的发生。三是保持AI替代劳动力的速度与培训劳动者能力的速度同步性,尽可能缩短再就业摩擦期。四是保持生产率提高与生产率分享的同步性,这也是公平与效率统一的要求和体现。
从政府职能的角度保障落实以上原则,可以从若干既重要且紧迫的应对之策入手。
首先,加快建设中国式福利国家。对此应该强调几点:第一,以只争朝夕的精神,或者说以摩尔定律的速度加快完善社会福利体系。第二,按照普惠的原则设计和完善福利制度。这意味着改变以往严格识别社会福利受益对象的理念,因为在岗位的加速流失时代,已经越来越无法区分一个人是否“躺倒”,而且AI驱逐劳动者本身具有强烈的外部性。第三,用社会共济、社会保护和权益保障,抵消非正规就业的蔓延趋势及其对劳动者的不利影响。
其次,大幅度延长义务教育或免费教育年限。与AI竞争的需要,一方面对人力资本提出越来越高的要求,另一方面需要更偏重非认知能力的培养。哈佛大学儿童发展中心的研究显示,在人生的最初几年,大脑每秒钟能够建立超过100万个神经元连接,这在此后任何生命阶段都无法重现。非认知能力的最佳培养时间在三岁至四岁,最理想的举措是把义务教育延长到这个学前教育年龄。劳动生产率的预期大幅度提高,可以显著扩大教育公共资源,足以支撑更长的儿童在校时间。
最后,消除在儿童发展、教育与培训、流动与就业、社会保障,以及其他基本公共服务方面存在的制度性障碍。其中特别是消除流动儿童和留守儿童存在的制度原因。研究表明,对于孩子的人力资本培养,特别是对于非认知能力的获得,以及他们终生的社会流动机会,父母的养育和照护具有学校和社会均无法替代的作用。因此,推动户籍制度改革,解决留守儿童和流动儿童面临的此类问题,应该置于最高的优先序。
(作者为中国社科院国家高端智库首席专家、学部委员)