中国专家怎么看人工智能,会让我们失去工作吗?

智能
  • 中国信通院
  • 2018-04-23 14:16

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仿佛一夜之间,人工智能以难以阻挡之势来到我们面前。媒体对人工智能报道的热度持续攀升,图像识别软件、聊天机器人、智能音箱等各类产品不断涌现,越来越多科幻电影中的镜头成为了现实,有人惊呼“未来已来”。面对新一波技术产业热潮和越来越智能的机器,人工智能将导致人类失业的观点再度兴起。例如,世界银行在《2016年世界发展报告:数字红利》中认为,发展中国家三分之二的工作岗位容易被自动化所取代,麦肯锡在《未来的工作:自动化、就业和生产力》报告中预测,当前的工作中有超过一半会在2055年左右自动化。有的评论文章甚至认为“人工智能将带来史上最严峻失业潮”。

人工智能到底是什么?与就业有什么关系?

简单说,人工智能是一门新的技术科学和基本理论,主要研究如何提高机器的智能水平,包括计算力、感知力、认知力等,让机器能够自主判断和决策,完成那些原本要靠人类智能才能完成的工作。这种技术落地后就成了一种实用工具,主要载体是各类智能系统,如智能化硬件产品、智能机器人、智能软件系统或服务等。

重大技术创新,在改变产业格局的同时,通常也会带来对就业的影响。人工智能与就业的关系,本质上也是技术进步与就业的关系,会表现出就业创造和就业替代两种相互冲抵的作用。类似的情形在人类经济史和科技史上多次发生,但直到现在,论证“技术进步到底是创造还是消灭就业岗位”仍然是困扰着经济学家们的一个难题。

历史上类似的新技术对就业是不是造成了严重影响?

第一次工业革命以来,新技术新机器不断出现,确实曾对一些领域就业产生了不利影响,引起人们的担心甚至抵制。其中最有代表性的是“卢德运动”,这是19世纪初由英国手工业者组织的破坏棉纺织机的活动,后来人们把抵制新技术的人统称为卢德分子。从此,人们总把机器和失业联系在一起。瑞典经济学家冈纳·缪尔达尔在1970年《世界贫困的挑战》一书中反对在发展中国家使用省力机器,理由是会“减少对劳动力的需求”。

对这个问题,可以从历史演进的事实去寻找答案——由于技术进步提升了生产率,传统行业扩大再生产,带来更多就业需求,新兴产业出现也有力拉动了就业。19世纪末,英国针织袜业工人不仅没有因织袜机的使用而失业,就业人数反而比19世纪初增长了至少100倍。从20世纪初到90年代,机器较以往使用更多更广,美国工人总量却从2900万增加到1.16亿。新技术改变的不仅是工业本身,更对扩大就业、提高劳动者福利起到了巨大作用。历史多次证明,技术进步带来的就业创造大于就业替代,人们最终得益于而不是受制于技术进步。

现阶段,人工智能对就业的影响有多大?

在讨论这个问题之前,有一点需要明确:一个新技术要达到广泛影响就业的程度,需要有一定的应用规模。

从技术发展来看,虽然人工智能概念提出已有60年时间,但是当前仍处在弱人工智能阶段,仅在逻辑计算、语音识别、图像处理等方面取得了明显进展,在通用智能方面几乎没有大的突破,离全面超越人类的强人工智能更是相差甚远。“自学成才”的AlphaGo Zero尽管在围棋赛中完败人类,但难以像人类那样自主创造新游戏、制定新规则。

从应用来看,目前人工智能应用范围比较窄,主要在安防、零售、家居、娱乐等生活服务领域,工业、农业、医疗、交通等领域的应用还刚起步,很多还是零星探索,远不及信息技术、互联网那样影响大、范围广。目前应用大多以图像识别、语音识别等功能为主,如监控摄像头、聊天机器人等,像金融风险控制、设备故障预测、自动驾驶等更综合的应用进展相对比较慢。

由于人工智能发展还在初级阶段,对就业的影响并不明显,这样,我们应对可能发生的变革就具备了一定的缓冲期。实际上,人工智能出现第一次发展热潮时,有些人就宣称人工智能代替人类只是时间问题了,但半个世纪过去了,社会还在向前发展,人类并没有受到威胁。

更重要的是,人工智能正在创造更多新的就业岗位。例如,智能传感器、芯片、智能机器人等新兴产业就业需求正大幅增加,具备算法、数据分析、机器编程、运维等技能的人才非常抢手。同时,人工智能与实体经济融合还会带来大量融合型职位的需求。例如,智能网联汽车涉及车辆设计和生产、传感、计算平台、算法集成、车辆控制、通讯、运维等领域,将创造数以百万计的新工作岗位。

既然如此,一些地方和企业正在推进的“机器换人”是怎么回事?是不是人工智能带来的?

提到人工智能对就业的影响,有一个认识上的误区,人们习惯把数控机床、工业机器人、自动柜员机等已发展了多年的自动化机器与人工智能混为一谈。实际上这些机器仍以被动执行指令为主,多数还需要人来操控,并早已大规模用于制造业、建筑、金融、物流等领域。以工业机器人为例,我国工业机器人市场近年来快速增长,机器人密度(每万名员工拥有机器人的台数)从2013年的25台增加至2016年的68台,三年间增长了1.7倍。

目前“机器换人”主要集中于几类岗位:一是对精度要求非常高,人做不了的;二是简单重复或强度大,人不愿做的;三是环境较恶劣,对健康有伤害的。像装配、操作、搬运、喷涂等工作内容枯燥、薪酬待遇、社会地位也不高,很多人不愿意从事这样的工作,由机器来做更为合适。

虽然使用机器会减少用工量,但对当前就业的影响并不明显,原因不是我们“人多了”,而是“人不够”。最早有媒体报道是在2004年左右出现“用工荒”,2010年后愈演愈烈。今年两会上,武汉智能电梯有限公司董事长陈纯星就感叹,“工资给到六七千元了,还是招不到技术工人。”可见,当前的“机器换人”并不是由人工智能的应用造成的,而是企业为了应对用工荒、降低人力成本和提高生产率而主动进行自动化升级的结果。

相对来说,韩、德、日等发达国家也是劳动力普遍不足,同时自动化程度较高,如韩国工业机器人密度为631台,德国和日本也在300台以上,远超我国的68台,但并没有因此引发大规模失业。我国自动化应用水平远低于这些国家,同时,随着人口红利消失,在较长一段时间内,我国招人难的情况还将继续存在。因此,在经济长期向好的情况下,这种以替代低技能岗位为主的“机器换人”对就业不会出现大的影响。

早在半个多世纪前,美国就成立过专门机构研究自动化对就业的影响,结论是自动化并不会威胁就业,“如果我们以前瞻性眼光展望未来,自动化甚至能带来国家繁荣”——时至今日,谁还会质疑这50年前的预言?

未来呢?越来越强的人工智能是否会夺走我们的工作?

技术进步在长期内确实创造了海量就业岗位,但是,由于人工智能具有使机器“更聪明”的独特属性,未来对就业的影响可能将不同以往的任何一次——机器的智能水平在不断提升,在加快体力劳动自动化进程的同时,脑力劳动(或认知工作)自动化趋势也越来越明显。将来人工智能替代就业将延伸到中高技能岗位,会对银行柜员、司机、金融分析师、律师、医生、记者等岗位造成不同程度的影响。例如,在金融领域,由于大量应用智能柜员机和在线金融业务,这种影响已经开始显现。据统计,2016年工、农、建三大行共减少柜员约5.5万人。这种对中高技能劳动者的就业替代,正是当前大家最为担心的——人们长期依靠的专业技能可能不再有用,需要不停的学习新技能,转向新工作,而短期内无法实现技能升级和岗位转换的人很可能会丢掉工作。

因此,随着人工智能应用深化,的确会有越来越多的岗位面临威胁,短期内可能出现某些领域的结构性失业,长期内如果就业增量无法冲抵减量部分,则可能对总体就业造成较为明显的冲击。

那么,未来我们的就业会变得非常糟糕吗?

这需要对人工智能和人类的相对优势进行客观分析。首先,人工智能相对人类来说仍有太多难以跨越的门槛。人工智能并不是什么工作都能胜任,它能做的多属于重复性、程序性、可预见的工作,如话务、收银、票务、出纳等,而对那些富有创造性的、需要与人互动和更高情商的工作,人工智能还没有什么明显优势,如园艺、理发、护理等。美国几个大学的研究人员发现,20世纪80年代以来,机器不擅长的非程序性工作,无论是体力类还是认知类,就业需求都在稳定增长。同时,按照目前技术发展速度,要达到强人工智能水平还有很长的路要走,我们还有充分的时间做好准备。

其次,人类自我提升的潜力不容小觑。人类具有主动学习和创新创造的能力,技术发展也始终伴随着人口素质提升和就业结构的升级。上世纪80年代,调查显示当时最受欢迎的职业是出租车司机、个体户和厨师。现在的热门职业应该是以知识类工作为主的IT、金融、互联网及人工智能。到2030年、2050年呢?未来人与机器协作将更为广泛,人们所从事的必将是不同以往、无法想像的、富有创造性的新工作。

未来人工智能发展对就业有促进,也有威胁。至于这种威胁严不严重,到什么程度,目前是仁者见仁,智者见智。而这种对未知事物的担忧和警惕是我们的本能,正如美国经济学家亨利·黑兹利特在1946年指出的,在所有的经济错觉中,“机器必然导致失业”这种说法流行最为长久,这种声音曾无数次被驳倒过,但总能一再响起,并且和以往一样充满活力。这一轮关于人工智能和就业的大讨论,再次证明了黑兹利特先生的预见性。

不管如何看这个问题,有一个最基本的问题应该成为共识,即人工智能发展是不可逆转的大趋势,其应用将越来越广泛。因此,既要客观看待人工智能对总体就业的长期影响,又要严密关注对某些群体就业的短期影响并做好充分准备。同时也要看到,人工智能是一种“知识至上、技能为王、素养为重”的财富创造工具,这将是未来人工智能带给我们的最大机遇。与其过度警惕,因噎废食,还不如多思考如何正视技术洪流,引导其规范发展,让每个人都能共享技术红利来得更为实际。

作者简介

杜娟,现就职于中国信息通信研究院政策与经济研究所。

联系方式:dujuan@caict.ac.cn

原标题:人工智能会让我们失去工作吗?——怎么看。


来源:中国信通院

作者:杜娟

编辑:cys

图片来源: 本文图片选自pixabay

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