勞力替代：人工智能時代老齡化治理的向路與策略

摘要：近年來我國人口老齡化程度快速加深，“十四五”時期我國將進入中度老齡化階段。人口老齡化時期，影響養老最為關鍵的因素是勞力問題，勞力不足對政府治理提出了嚴峻的挑戰。國家總體勞力不足，農村勞力往城市流動，老年人出現了一定程度上的“智盲”，使得政府在人口政策、鄉村振興和數據運用上都面臨困境。要應對人口老齡化挑戰，用人工智能勞力替代人力是一條可行的向路。但是政府在運用人工智能治理老齡化時存在著不足，如過于重視效率而忽視公平，過于強調競爭而忽視管控，過于關注人力而忽視科技。以人工智能勞力替代人力來治理人口老齡化有著較大優勢，應該了解并發揮這些優勢，并在政府治理層面找出可行的路徑。政府應隨著技術和社會的發展而不斷調整治理人口老齡化的政策和策略，要加強人工智能研發，促進養老產業發展;搭建人工智能網絡，引導老年人“入群”;推進人工智能醫療，化解老年人就醫困難;扶植人工智能護理，突破行業發展瓶頸。

關鍵詞：政府治理;人口老齡化;人工智能;勞力替代

中圖分類號：D63? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-854X（2021）10-0026-08

近年來我國人口老齡化程度快速加深，“十四五”時期我國將進入中度老齡化階段。我國老齡社會即將來臨，它來得那么急迫，以至于政府和公眾都沒有做好充分的應對準備。對于公眾來說，經過40余年的改革開放，大多數人已經備好了養老的“財富”，然而影響養老最為關鍵的因素是勞力缺乏。隨著人工智能的廣泛運用，我們看到了應對老齡化挑戰的一條可替代人力的向路，政府應該將人工智能勞力引入人口老齡化的治理。

一、人口老齡化時期勞力不足對政府治理提出的挑戰

根據聯合國的標準，當一個國家或地區65歲及以上老年人口數量占總人口的比例超過7%時，則意味著這個國家或地區進入老齡化社會;比例超過14%，則進入老齡社會。自2000年邁入老齡化社會之后，我國人口老齡化的程度持續加深。第七次人口普查數據顯示，2020年我國60歲及以上人口為2.64億，占比達到18.70%，65歲及以上人口1.91億，占比為13.5%，與上個十年相比，上升幅度分別提高了2.51和2.72個百分點。也就是說，中國65歲及以上人口即將占到總人口的14%，實現由老齡化社會向老齡社會的轉變。隨著老齡社會的到來，除了未富先老外，政府可以用來養老的勞力問題日益突出，勞力不足對政府治理提出了嚴峻的挑戰。

（一）勞力總量持續減少，國家人口政策遭遇長期挑戰

2013年2月，國家統計局公布的數據顯示，2012年我國“15—59歲（含不滿60周歲）勞動年齡人口93727萬人，比上年末減少345萬人，占總人口的69.2%，比上年末下降0.60個百分點。”① 這是自改革開放以來中國勞動年齡人口第一次出現絕對下降，成為中國人口紅利即將失去的“拐點”。第七次人口普查數據顯示，2020年我國15—59歲勞動年齡人口總規模為89438萬人，與2010年的93962萬人相比減少4524萬人;同時15—59歲人口占總人口的比重也有所下降，從2010年的70.14%下降至2020年的63.35%，降幅達到6.8個百分點。生之者寡，食之者眾，中國的人口紅利將趨于消失。

從統計數據可知，上世紀晚期的30年里落實國家計劃生育政策的幾代人，他們的子女數少，他們子女的子女數也少。在這種人口大趨勢下，政府可以用于養老的勞力必定不足。這是中國實行計劃生育政策后必然會出現的一種結果，只是這個結果出現得太早太快，我們還沒有做好充分的準備。

即便我們知道，人口老齡化后勞力的總量必定不足，我們仍然難以實現人口增長。一方面，控制人口總量是我國不得不實行的政策;另一方面，即使我們實行放開三胎生育政策，也難以在短期內實現人口增長，主要原因是大量的生育人口因養育成本過高而有限地選擇生育二胎或三胎，人口的增加并未按我們期望的速度增長。從人口增長方面來看，發達國家給我國的啟示是，后工業社會人口增長注定緩慢，中國也大概率會走向長期低生育率的階段。總之，中國即將走向勞力持續減少階段，在這一階段我國老齡化人口的養老勞力需求將難以得到充分的滿足。

（二）農村勞力不斷外流，鄉村振興計劃任務繁難艱巨

上世紀80年代，我國“十億人口，七億農民”，而“到2020年常住人口城市化率達60%”②。中國的城市化、工業化是不可阻擋的時代潮流，城市化和工業化帶來了經濟的快速發展，也帶來了農村勞力的外流。我國工業化的產業聚集于城鎮，尤其是東部沿海地區的城鎮，這決定了中國人口的主要流向——中西部農村的農民主要向東部沿海城鎮流動或向省內重點城市轉移。

中國特色的新型城鎮化對中國的整體發展來說是極為必要也極為有利的，但對于局部的中西部農村來說，則帶來了一定程度的衰敗。鄉村大量的青壯年勞力外流，城市集中了整個國家最強壯、最有創造力的勞力，城鄉之間勞力的體力和智力差距巨大。這對于政府治理，尤其是鄉鎮政府振興鄉村的任務來說極為不利。

根據國家鄉村振興目標，鄉村要得到質的變革，就得有“人”，尤其是具有創造性的勞力。鄉村社會留守的老人、婦女、孩子更需要人來照護，鄉村社會的老齡化危機已提前到來。靠留守老人和婦女，振興鄉村幾乎是不可能完成的任務。城鄉之間的差異，尤其是產業收益的差異，使地方政府很難留住青壯年勞力，更不用說吸引大量的人才返鄉創業了。若政府解決不了留住或吸引人才的問題，也就無法更好地解決鄉村社會日益老齡化人口的養老問題，鄉村養老勞力嚴重不足問題已經呈現。

（三）老年勞力陷于“智盲”，政府數據運用面臨兩難困境

人工智能的廣泛應用帶來了整個社會翻天覆地的變化，大數據、人工智能、智慧政府是最近幾年來老人們不得不面對的新事物。但是，1949年中華人民共和國成立前后出生的一代老年人，因為當時社會經濟條件的限制，大多數人不識字，而1960年代后出生的正在進入老年的人們，雖然大多數人識字，但對于日益智慧、智能化的社會來說，他們正陷入“數字化剝奪”困境：可能識字，但陷于“智困”或“智盲”，許多老人在使用人工智能工具時存在較大的困難。

大數據、人工智能的確帶來了生活的便捷，但是數據的學習不像傳統的文字接受，文字像形、會意，學會了就可掌握或記錄在書本和紙張上。在人工智能時代，政府主動或被動地加快了互聯網運用進程，尤其是在新冠肺炎疫情期間，“健康碼、行程碼迅速鋪開，網上預約成為解決人群聚集的最優方案，居家辦公、線上交流成為年輕人的選擇之一。但在互聯網技術蓬勃之下，有老人乘車無健康碼被拒，有老人凌晨起床到醫院唯一的老年窗口現場掛號失敗，有老人疫情后再未走出過小區……他們被迫切斷了與社會的連線。”③ 在人工智能時代，老人淪為“智盲”，對于人工智能的運用和學習難以跟上，本可以自身解決生存問題，但是廣泛應用的智慧政府、智慧城市讓其陷入了困境。

政府的數據運用，一方面使社會的生產力大大提高，且社會生活也日益方便;另一方面也讓一部分老年勞力成為了“智盲”，從而加劇了養老勞力的不足。數據運用上的兩難困境，正在挑戰政府的治理能力。

二、政府運用人工智能治理老齡化存在的不足

當我國進入人口老齡化階段后，勞力不足是一種必然現象，運用人工智能勞力替代部分人工勞力是解決勞力不足的可行手段。當前，人工智能的運用雖然日益普遍，但政府將人工智能引入養老領域還剛剛起步，政府的老齡化治理在政策上還有較大的發展空間。

（一）過于重視效率而忽視公平，“關鍵少數”利益受損

在國家治理過程中，政府非常重視人工智能的運用。習近平在黨的十九大報告中強調：“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能。”④ 近年來，大數據、人工智能已經在政府的社會治理工作中得到了極大的重視，并得到全面的運用。為了向科學技術要生產力，各地政府不遺余力地推動人工智能技術的發展及其應用。近幾年來，中國經濟取得大發展，尤其是在2020年新冠肺炎疫情嚴重影響全球的危機時期，中國仍然保持著經濟正增長，這與人工智能的廣泛運用分不開，政府推動人工智能運用于社會治理過程中的效率已經呈現出來。

政府在推進人工智能治理的過程中，雖然效率高，但存在忽視公平的現象。如，隨著政府人工智能治理的推進，人們發現有些老年人被數字所區隔，主要體現為他們在人工智能的使用中存在著“數字鴻溝”，一部分老人本身有自理能力，但他們跟不上大數據的發展。人工智能本應為人服務，而老年人這一“關鍵少數”在人工智能面前往往束手無策。人工智能的運用，一定程度上加大了老年人自理養老的難度，加重了一部分家庭的養老負擔。

針對老年人在人工智能運用上的困局，2019年11月24日，國務院辦公廳印發《關于切實解決老年人運用智能技術困難實施方案》，并提出了具體的工作目標：到2020年底前，集中力量推動各項傳統服務兜底保障到位，抓緊出臺實施一批解決老年人運用智能技術最迫切問題的有效措施，切實滿足老年人的基本生活需要;到2021年底前，圍繞老年人出行、就醫、消費、文娛、辦事等高頻事項和服務場景，推動老年人享受智能化服務更加普遍，傳統服務方式更加完善;到2022年底前，老年人享受智能化服務水平顯著提升、便捷性不斷提高，線上線下服務更加高效協同，解決老年人面臨的“數字鴻溝”問題的長效機制基本建立。然而，政策的落實還需要時間，更需要治理思路的創新。未來，老年人這個“關鍵少數”的人數會不斷增加，人工智能在生活中的運用也會越來越普遍，若不重視老年人在人工智能運用中的這種區隔，必然會增加政府對老齡化的治理難度。

中國高度重視效率，尤其是生產領域的高效為世界所公認。有西方學者指出：“人們曾認為，中國人會成為世界的主宰，因為他們知道如何制造出比我們更好、更便宜的產品。但是，未來的計算機會比中國人更精于此道。所以，政府應該積極提供相關的培訓，讓專業領域的人不斷進步。未來的專業領域無疑是指技術和工程領域。高技術水準是必不可少的。”⑤ 中國人也面臨著被機器所排擠的狀況，低水平的勞動密集型產業在近期仍然可能向全世界輸送便宜的好用的產品，而當其它國家的人工智能機器廣泛使用后，中國人生產的優勢就可能失去。無論如何，人工智能將會更普遍地被運用，“它還將繼續提供有價值的服務，造福人類。即便那些對立方并不想看到這樣的結局，也不管你我是否支持，這都不會改變。”⑥

人工智能對中國經濟發展起到了重要的作用，中國人也就有條件將其運用到養老領域，在一定程度上解決人口老齡化后的勞力不足問題。

（二）過于強調競爭而忽視管控，放任惡意“欺負”弱者

競爭，尤其是全球性的競爭，迫使政府培育強者（發展強勁產業、企業）。人工智能產業及其具有優勢的企業，都是中國政府重點支持的對象。這是無可厚非的。高科技產業強，則中國強;反之，則會受制于人。近年來，美國對中國芯片產業、互聯網產業的打壓與封鎖就可見一斑。但是，市場強勢產業的發展路向，則需要政府管制與指引，這是因為市場主體的行為目的在于逐利，政府需要運用“看得見的手”對市場主體的行為進行規制，要為市場建立“規矩”。當前，因為人工智能嶄露頭角，其“欺負”弱者的行為也才顯現出來。

對于人工智能（AI）在老齡化治理上的使用，一方面人們期待它能帶來老齡服務產業的高效化，另一方面人們又不得不面對由它所帶來的恐懼感。“隨著AI網絡化的發展，可能會有各種各樣的AI系統‘混在信息通信網絡上，可能形成各種各樣的AI網絡，人們可能會基于各種各樣的意圖使用它們等，產生多種復雜的情況。”⑦ 不同的人工智能網絡可能會出現競爭與沖突，在多個人工智能網絡產生連鎖反應，這些網絡上的數據有可能出現錯誤或失誤，還會出現某些人基于惡意而使用這些AI網絡的現象，這將給處于數據弱勢的老年人帶來直接威脅，使其對AI網絡深感恐懼和憂慮。數據驅動型社會的出現也會帶來許多新的社會問題，老年人如何適應數據驅動型社會是一個難題，因其在數據運用上明顯處于弱勢地位，這需要政府治理手段的改善。

當前，針對老年人的人工智能網絡“欺負”行為，最常見的是電信詐騙，一些犯罪分子利用老人獨居且“智盲”的現狀進行電訊的詐騙，給社會帶來了安全風險隱患;另一種“欺負”行為是，一部分不良廠家利用老年人獨居或“智盲”現象，對老年人進行“洗腦”，引誘老人利用智能手機購買各種所謂的“保健品”或向老年人高價售賣一些生活用品，這樣的行為也干擾了老年人的養老生活。

一部分針對老年人的“欺負”行為，因其點狀散布，且極為隱蔽，政府干預的難度較大，因此某些地方政府常常表現得很無奈，并最終采取了“放任”策略。這樣一來，人工智能網絡中的惡意有擴張之勢。人口老齡化后勞力本就遠遠不足，現在因出現人工智能網絡的惡意擴張，需要政府投入更多的勞力去保護“智盲”的老人免受惡意運用人工智能的傷害，養老勞力更加捉襟見肘。

（三）過于關注人力而忽視科技，就業悖論困擾社會

人工智能廣泛而深入地運用之后，很多人會失去工作，這將是大勢所趨。“這個時代對于弱勢群體來說將尤其艱難。他們主要的職業道路都在服務業。‘初步分析一下數據就會發現，辦公室雜務工作一項就占到了全部勞動力的15%到20%。不過，這些人力資源服務商并不是唯一要面對這些計算機的，裁員和重組也會影響許多白領，包括心理學家和記者。”⑧ 當機器排擠人的現象發生后，政府將如何為這些人的就業提供幫助呢？為了保障機會均等，政府要出面限制人工智能的使用嗎？

從國外已經發生或正在發生的事實來看，當機器排擠人時，政府會更加關注人力資源的保護。“幾乎可以確定，會有一些國家和政府會禁止計算機進入某些特定領域，與人類競爭。這種不可避免的下意識反應可能會幫助一些人在短期內保住工作，但從長遠來看，這會讓他們在全球舞臺上的競爭越發無力。這種反應將是災難性的。”⑨ 中國正處于發展中，未富先老現象嚴重，政府在面對老齡化問題時，還有更為困難的脫貧致富等任務要完成;即便全國已經脫貧，仍然面臨著返貧壓力。此時，中國政府在人工智能上的政策選擇，既要大力促進發展，又要在服務行業保留大量人力就業。

政府面臨著就業的壓力，需要解決人的工作問題，而最能促進就業的產業是服務業。服務行業大量使用人工智能則會排擠更多的人就業，在社會保障還不太完善的前提下，當前的就業若出現危機，就有社會不穩定的危險，就業優先幾乎是全世界所有國家的政策選擇。中國的人工智能在許多行業產業得到運用或正在研究如何更好地運用，而養老服務業則更加關注人力的運用，相對來說，這個行業的人工智能運用與研究要滯后得多。老齡社會即將到來，養老服務業的人力也將大大減少，不僅如此，原來參與養老服務業的人群，因其同樣進入老齡化人群中，如何通過人工智能機器的進入緩解養老產業勞力的不足正是當前政府需要重視的問題。

三、政府以人工智能勞力替代人力來治理老齡化的巨大優勢

人工智能給社會帶來了許多利益，它已經滲透進我們的生活。無論我們是否喜歡，它在將來還會更加深刻地影響我們的生活。既然不可能讓人工智能缺位，那么我們在應對人口老齡化時就應該了解并發掘人工智能勞力替代的優勢，并在政府治理層面找出可行的路徑。

（一）解放人力，使“無用階級”變成“有閑階級”

隨著人工智能的廣泛運用，人有變成“無用階級”的趨勢。“一些經濟學家預測，人類若不能變得更強大，遲早會變得完全沒有用途。機器人和3D打印已經開始取代人力，比如制衣等手工業，而高智能的算法也即將在白領職業中掀起同樣的風暴。不久之前，銀行工作人員和旅行社工作人員似乎還不受自動化影響，但現在他們卻瀕臨失業。”⑩ 既然可以用手機支付或在ATM上進行金融業務，且不受時間限制，那就沒有必要到銀行柜臺排隊等候了;既然個人可以在手機或電腦上訂行程票及旅館，旅行社的功能就被大大壓縮了。

人工智能得到廣泛運用后，人力尤其是體力勞動向腦力勞動轉移，大量勞動密集型產業的工人現在或未來將成為“無用階級”，相反人工智能機器越來越變得有用。“機器人自動化的腳步在中國更加迅猛，但中國的工資多年來一直在大幅上升。這并不意味著人工智能沒有威脅到個體的工作，這種威脅是存在的，而且會持續存在，就像動力織布機威脅到了織工的工作，或者汽車威脅到了馬車夫的工作。”{11} 人工智能會使未來的人失去工作的觀點還沒有得到事實證據的支持，但是機器的有用性則已經得到證明。人工智能特別好用，這已經被幾乎人人都有手機的中國人所認可。“大量的傳感器將我們身邊的一切物體納入物聯網，使一切事物的動態、變化都變成大量的數據流不斷進入負責監控的計算機。基于云計算技術的強大數據分析能力則將對這些數據進行分析處理，得出的結果有助于人類把握事物現時的情況，同時預測其下一步的發展。”{12}人工智能勞力在許多領域比人更有優勢，在許多領域可以替代或彌補人口老齡化后不足的勞力。

事實上，人工智能廣泛使用既有使人成為“無用階級”的可能，同時它又讓人成為“有閑階級”。“人工智能向各行各業的全面滲透，使人類有可能擺脫就業壓力，獲得時間上的自由。然而，如何利用充足的自由支配時間，卻成為人類面臨的比為生存而斗爭還要嚴峻和尖銳的挑戰。”{13} 人力有余時，就可能有大量的人力轉入養老行業，還可能有更多的人從事養老業人工智能的研究。自然人與人工智能勞力同時進入養老行業的條件已經具備，政府只要順應時代發展的潮流，運用人工智能解決人口老齡化后人力不足的問題就具備了條件。

（二）“傻瓜化”操作，自主地滿足獨（雙）居老人的需求

以往的機器主要按照指令運行，“而AI的特征是可以進行以前的程序所不能的、自主性的、創造性的判斷和行動，也許這恰恰就是AI能夠帶來的便利和益處的源泉所在。”{14} 人工智能勞力具有自主性，它能創造性地完成人們交給它的任務，這為人口老齡化后將出現的大量獨（雙）居老人的居家養老開辟了一條重要的途徑。

人口老齡化后，多數老人將會選擇居家養老，獨（雙）居的老人將會越來越多。當前老人面臨著的“智盲”現象的確困擾了政府對老齡化的治理，打破這個困局的路徑卻可以從問題本身來尋找。現行的人工智能機器（如智能手機）主要按照指令運行，當老人在使用過程中出現問題時，它不斷要求按照提示執行新的指令，這個操作過程恰恰是老人們所不擅長的，這就使人工智能運用在向老年人推廣時陷入了困境。

根據科技發展的一般規律，機器使用將會變得越來越“傻瓜”，從最早期一批操作者使用“四通”打字，DOS命令進入，到如今電腦手機的智能化，人們在使用機器時，越來越覺得“傻瓜化”：機器越來越“聰明”，人越來越“傻瓜”。大量獨（雙）居老人出現后，相信人工智能的機器將會進化到老人能“傻瓜化”使用，人機對話將會變得更便捷和簡單，而人工智能機器的自主運行能力必定會大大提高。這將使得機器可以自主地滿足獨（雙）居老人的需求，尤其是其出現“智盲”時。當然，人工智能機器的自主性建立在有大量的人力在從事或服務于人工智能算法的研究，尤其是產品的研究。

當然，我們在解決人工智能勞力替代人力問題時，也要防止機器將人變成“玻璃人”“透明人”的風險，必須在做好人的隱私保護的前提下發展和運用人工智能勞力替代。“我們很難控制AI會如何進行自主性的、創造性的判斷，并做出怎樣的行為。而且在做出判斷和行為之后，連開發者都很難知曉AI會做出這種判斷、采取這種行為的原因。”{15}不斷研究和提升人工智能的安全性，才能讓人工智能勞力的自主行動為人類養老業服務。

（三）“忠于職守”，為老齡富裕人群提供專業化服務

社會財富積累到一定階段以后，中國社會財務自由的人士會日益增多，他們更重視個性化服務，他們愿意雇用私人教練、保姆和管家，當他們衰老時希望得到人性化、個性化的看護。“一個進步政府的標準，應該是看它能否為每個人——那些現在擁有自由選擇權的人——提供最好的支持。要創造一個人道社會，政府需要大大提高從事看護工作人員的數量及其地位。目前這些人的數量太少。”{16} 日常護理的某些方面，如基本的清洗、喂食和排泄服務，我們可以用人工智能來完成，從而減少人的尷尬，但是對于財務自由的人群來說，他們更希望有活生生的人的關注。在一些重復的勞動中，人工智能會出現排擠人的現象，但是在更多的服務性的行業，又需要有更多的勞力參與。一部分財務自由人士進入老齡化后，將會有較多的人在支付養老服務上“不差錢”，而另一方面，卻缺少能承接他們需求的職業化服務。

在中國，隨著經濟總量的日益增長，將會出現一批較為富裕的中產階層。因計劃生育政策的實施，少子化的一批富裕群體遭遇老齡化。這一“少子化”“老齡化”的富裕階層希望獲取人力的職業化服務，但是他們的期望較難實現。這是因為，長期以來我們常常在理論上強調“人人平等”，卻忽視了養老產業“伺候人”的特點，它需要經專業培訓后具備職業精神的護理人員，還需要給予護理人員較高收入、較高地位等社會條件支持。這些條件，中國暫時還不具備，因此，短期內中國難以出現國際市場上叫得響的“菲傭”式的職業護理人員。

既然在短期內無法解決大批具有職業精神的人力進入養老產業的問題，則人工智能機器人就成了重要的替代性“勞力”。人工智能機器人“忠于職守”，且不知疲倦，它們的智能化程度越高，進入家庭成為替代人力的優勢也就越強。所以，政府在制定應對人口老齡化的政策時，應主動發揮人工智能的這一優勢，通過勞力替代滿足特定人群的個性化需求。

（四）網絡互聯互通，將更多的老年人納入群體生活

日本未來學者預測，“我們這一代將很可能會幸運地經歷人類歷史上兩個最讓人吃驚的事件：真正的智能機器被創造出來，以及所有人通過共同的數字網絡彼此互聯。”{17} 中國的老齡社會即將來臨，老人不僅缺少人力護理，還存在著孤獨問題。少子化、全球化帶來老人身邊往往沒有子女在側的現象，孤獨生存將是老齡化人群最恐懼的問題。尤其是一部分失能老人，子女難以在身邊照顧的現象將越來越普遍。人是群體性的動物，離群寡居是老人們最怕的事情，因此他們“入群”的需求是非常強烈的，而身體或環境讓他們難以參與到周邊的人群中，或者難以被周邊的人群所接納。

而真正的智能機器被創造出來之后，老人們可以利用機器達到數字網絡互聯，實現人與人之間的互聯互通。首先，智能機器有助于人與人之間的互通，尤其是同一社區人與人之間的互聯互通，可以實現社區內老年人的相互照應。其次，未來人工智能勞力在家庭的運用，可以不間斷地收集老人的身體信息，將其傳輸進相應的醫療網絡，在政府組織下的專業化醫護體系將為老人提供專業醫護服務，人工智能勞力的替代優勢非常明顯。再次，可以實現與生活服務產業的互聯互通，未來的老人將越來越依賴于人工智能網絡解決生活所需。

當然，政府在利用人工智能勞力解決養老產業人力不足問題時，需要正視人工智能責任的空白問題，這是必要前提。沒有使用人工智能時，原告可以對被告進行舉證，要求其承擔其損害行為造成的損失，但使用人工智能（如人工智能機器人）后易于出現責任空白。“那是因為在認定責任之時，確定過失及缺陷以及證明其中的因果關系是必不可少的，然而在使用AI的情況下卻難以舉證。”{18} 人工智能勞力可以做到互聯互通，且可以自主性、創造性地完成許多行動，但是有些行動可能會產生不利于“主人”甚至損害其“主人”利益的后果，這是政府在發揮人工智能勞力優勢時必須注意的問題。

四、政府運用人工智能勞力替代人力治理老齡化的創新路徑

人口老齡化后，養老產業的勞力不足問題要靠科技來解決，政府運用人工智能勞力來替代人力是必由之路。“在未來10年，我們還將會非常幸運地見證一波令人吃驚的技術浪潮襲來。但它們的發生需要我們經濟制度和社會體系的改變。如果我們的系統和思維模式能夠保持最大的靈活性，那么我們將處在一個辨識和做出這些改變的最佳位置。”{19}政府應隨著技術和社會的發展，不斷調整治理人口老齡化的政策和策略。

（一）加強人工智能研發，促進養老產業發展

“勞動力是生產和經濟增長不可或缺的要素投入，然而老齡化卻會導致勞動力供給減少。這是因為，老齡化會使得勞動年齡人口不斷減少，而且伴隨著老齡化的不斷加劇，全社會勞動參與率會越來越低。”{20} 在總體勞力減少的情況下，整個社會可以投入到養老產業的勞力也會相應減少，這就需要人工智能勞力來替代。“人工智能可以提高生產過程的自動化程度，用智能系統和設備替代勞動力，而且人工智能對勞動力的替代比傳統的機械自動化對勞動力的替代幅度更大，從而減少勞動力的需求量。”{21} 人口老齡化后勞力不足是一個長期的現象，養老產業發展與其它產業相比不占有優勢，甚至可以說它是拖經濟后腿的產業，這也是養老產業的人工智能投入與研究落后于其它產業的原因。這就需要政府用“看得見的手”去調整養老產業人工智能的研發。

發展人工智能產業同樣也是有利于經濟發展的。“老齡化會減少全社會勞動力的供給數量，而人工智能則會減少生產活動對勞動力的需求，從而弱化老齡化給經濟增長所帶來的不利影響，這是人工智能對沖老齡化所帶來不利影響的最直接的作用機制。”{22} 因此，政府在確立各產業發展政策時，不應忽視養老產業的人工智能研究和生產的投入。

隨著中國經濟的快速發展以及共同富裕政策的持續推進，當中國進入老齡化階段時，中國老人將會有大量的中間階層存在，這是一個強大的消費群體。因此，政府現在大量投入養老產業人工智能的研發，在不久的未來，這個產業就能適合老年群體的消費，就能成為一個全新的“朝陽”產業。而從世界范圍來看，中國的人工智能研發并未落后于西方國家，相對來說中國人工智能在某些領域還處于領先地位。而全世界較發達國家均受到老齡化的威脅，養老產業的人工智能勞力是全世界的“剛需”。從全球市場來看，中國政府也應加強養老產業的人工智能研發。

（二）搭建人工智能網絡，引導老年人“入群”

萬物互聯的時代，大數據促進了人與人之間的聯系。“數據量的劇增帶來了從量變到質變的飛躍，不僅夯實了機器深度學習的基石，而且使受過長期訓練的機器，也能表現出類似于人類智能的勝任能力，成為‘寓居于數據世界的體知型能動者。”{23} 智能機器與數據世界的互動，讓全人類進入了利用大數據進行預測或決策的新時代。人口老齡化來臨時，中國老齡群體數量巨大，這個群體中將必然出現大量的獨（雙）居老人，城市（社區）生活的人與人區隔現象將困擾政府治理，政府利用人工智能網絡勾連老人群體，促進其合作、互助是一種全新的治理思路。

首先，政府必須持續提升國民的科技素養。“要追求公民利益的最大化，政府必須投資教育，提高公民的科技素養，讓他們能找到需要使用先進的集成計算機的工作。只有足夠聰明的公民，才能應付并駕馭那些足夠智能的電腦。”{24} 人工智能的發展是不會間斷的，所以學習也必須持續，否則就可能成為會識字的“智盲”。對人口老齡化后老人的培訓，尤其是人工智能使用上的培訓也不能停頓。遺憾的是，現今的老人們已經困于“智盲”，卻幾乎未見到我們的廣播電視節目對老人進行專門的“脫盲”宣傳和教學，“智盲”的老人們只能求助于兒孫。通過網絡、電視等手段不斷讓老人脫離“智盲”是政府當前應該重視的治理任務。

其次，政府必須加強適應老人需要的人工智能網絡建設。“隨著數據實時功能的不斷增強和推薦引擎技術的不斷發展，人與數據環境之間的適應關系也發生了倒轉：不是人來適應數字環境，而是數字環境來適應人。”{25} 要讓人工智能勞力適應老人的需求，而不是相反。這就是人工智能勞力如何做到“傻瓜化”的問題，人工智能機器要讓老人們能很容易地使用或操作，不能讓機器卡死了老人們的脖子。

再次，政府必須讓人工智能網絡幫助老人們擺脫孤獨。“未來的技術將大大加速知識更新的頻率，評估一次就終生有效的專業資格認證制度將被淘汰。或許我們必須每隔十來年就升級自己的知識和技能，才能保住一份工作。此外，居住地也將變得無關緊要。在網絡上，人人都可以無所不在。”{26}未來，獨居尤其是失能老人，其生存狀態中的孤獨比身體的失能可能更可怕。政府若能建設起讓老人們可以互聯互通的人工智能網絡，就可以比較好地解決這道難題。比如，實現同一社區老人的互聯互通，那么有勞動能力的老人就可以適當擔負起彼此的日常關照。人工智能網絡建設起來后，可以讓老人們尤其是同一社區相近區域的老人互聯互通，相互幫助，這既是社會和諧，也是社會互助，更是老人們共同“生活”的社會性行動，政府治理在這方面有許多可以創新的空間。

（三）推進人工智能醫療，解決老年人就醫困難

就醫問題，是中國人最深切的痛點。在所有改革中，醫療改革的認同度最低。當前，全國人民的就醫問題本就是一個老大難問題，即將到來的老齡社會將進一步加劇就醫過程的困難。人口老齡化后，獨居老人、失能老人將會增多，護理老年病人、將老年病人送醫，這些都挑戰著政府的治理能力。而人工智能醫療為政府消解老人醫療困境增加了一種可行的治理思路。

像美國已經發明的“沃森”這樣的人工智能機器，比起人類醫生會有某些潛在的優勢：“人工智能可以將史上所有已知疾病和藥物的信息全部存在數據庫里。而且這種數據庫還能每天更新，不僅包括最新研究結果，還能接收到世界上所有相關診所和醫院收集到的醫療統計信息。”{27}人口老齡化后，老人到醫院治療或送醫等活動，都需要大量的勞力支持，而中國恰恰缺少養老業的勞力。化解這一沖突，可以從人工智能醫療上著眼。人工智能機器人可以定期不間斷地報告老人的身體狀態數據，而區塊鏈可以將老人的身體大數據收集并匯總起來向相關醫護體系報送。如果政府能在終端建立完備的網絡醫療體系及社區醫療體系，則未未應該會出現居家醫療體系。

當然，政府建立這樣一套就醫體系，還有一些必須解決的問題。“當我們的生活環境由于技術的發展而變化太快時，原有的概念框架就遠遠不足以解決現實變化所帶來的各類觀念挑戰。這本身不只是一個問題，而是一種風險。”{28} 這是因為，信息和通訊技術不再只是一種工具，而是具有了一種環境力量，它影響了人類的生存境況，帶來了信息過剩、認知超載、注意力分散、隱私泄露等一系列的原有概念框架內無法解決的棘手問題。人工智能醫療可以收集到人的全部甚至一生的身體信息，因此保護人的隱私也就成為政府治理的重要內容。

醫療進步的未來，其實已經顯現。“目前，用專門算法處理電子計算機斷層掃描（CT）和乳房X射線照相檢查已是常規，不僅能夠為醫生提供參考意見，有時還能發現醫生未注意到的腫瘤。”{29} 人工智能不可能在明天一早就忽然取代了大多數的醫生，但是，“正如21世紀的軍隊逐步擴增精英特種部隊，未來的醫療也可能有更多等同于醫療界游騎兵或海豹突擊隊員的醫生。但正如軍隊已不再需要幾百萬士兵，未來的醫療也不會需要幾百萬名家庭醫生。”{30} 人工智能醫療出現之后，讓醫院不需要那么多的醫生，這就可以讓更多的勞力進入政府提供的居家醫療體系中，成為服務于社區的醫護勞力。“醫護人力+人工智能醫療”的社區居家醫護體系應該是未來的一個大趨勢，這也是政府應對人口老齡化的一條新路。

（四）扶植人工智能護理，突破行業發展瓶頸

養老產業是一個“伺候人”的產業，但中國人有較強的“平等”觀念，而缺少這個職業“伺候人”的理念。中國缺少對這個行業的理性認知，顧主及顧工對各自的行為規范也缺乏理性的認知，更缺少政府制度保障。如此重要的產業，卻出現了全方位的規范缺失，這阻礙了更多的人加入這個產業。養老產業勞力的不足將是一個長期的結構性不足，專業照護人才短缺是構建養老照護體系的瓶頸性問題。“我們面臨的問題，不應該是因恐懼失業而阻止人工智能的發展，而是反過來，應該前瞻性地為人工智能的發展有可能帶來的各種改變，做好思想準備和政策準備。”{31} 事實上，關鍵的問題，不是簡單的機器排擠人，而是如何改革人類長期以來形成的就業觀和社會財富的分配觀問題。人類已經進入了人機協同的時代。無論如何，有一件事情我們絕不能做，那就是中斷科技的發展。

人工智能護理機器將為養老產業提供大量的勞力，政府向科技要勞力是必須采取的治理策略。“機器將接管制造和銷售的大部分工作。它們可以取代許多白領的工作：日常法律工作（比如產權轉讓）、會計、計算機編程、醫療診斷，乃至手術。許多‘專業人士會發現他們辛苦習得的技能將會面對更少的需求。”{32} 人工智能護理有其功能上的優勢，“因果性思維方式是與牛頓力學相聯系的一種決定論的確定性思維方式，而相關性思維方式則是與量子力學相聯系的一種統計決定論的不確定性思維方式。”{33} 人工智能護理的“不確定性思維方式”可以根據主人的指令，抓取更多的可能性行動方案，若有強大的后臺網絡技術的支持，尤其是后臺人力的指導，隨著人工智能護理的不斷更新換代，其替代人力的可能性將會大大增加，這正是政府治理所要關注并重視的。

注釋：

① 中華人民共和國國家統計局：《中華人民共和國2012年國民經濟和社會發展統計公報》，國家統計局官網2013年2月22日。

② 《李克強：到2020年常住人口城鎮化率達到60%》，新華網2016年3月5日。

③ 馬瑾倩：《數字時代“掉隊”的老年人》，《新京報》2021年1月4日。

④ 習近平：《決勝全面建成小康社會 奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利——在中國共產黨第十九次全國代表大會上的報告》，人民出版社2017年版，第30頁。

⑤⑥⑧⑨{24} [以色列]羅伊·澤扎納：《未來生活簡史》，四川人民出版社2020年版，第48、49、47、54、54頁。

⑦{14}{15}{18} [日]福田雅樹：《AI聯結的社會》，社會科學文獻出版社2020年版，第150、269、269、266頁。

⑩{27}{29}{30} [以色列]尤瓦爾·赫拉利：《未來簡史》，中信出版社2017年版，第280、283、284、284頁。

{11} [美]尼克·波爾森、詹姆斯·斯科特：《人工智能商》，民主與建設出版社2020年版，第11頁。

{12} 大數據戰略重點實驗室：《塊數據4.0》，中信出版社2018年版，第22頁。

{13}{23}{25}{31}{33} 成素梅、張帆：《人工智能的哲學問題》，上海人民出版社2020年版，第8、3、4、9、3頁。

{16}{32} [英]馬丁·里斯：《人類未來》，上海交通大學出版社2020年版，第106、101—102頁。

{17}{19} [美]埃里克·布萊恩約弗森、安德魯·麥卡菲：《第二次機器革命》，中信出版社2016年版，第339、334頁。

{20}{21}{22} 陳彥斌、林晨、陳小亮：《人工智能、老齡化與經濟增長》，《經濟研究》2019年第7期。

{26} [美]詹姆斯·伯克：《聯結——通向未來的文明史》，北京聯合出版公司2019年版，第7頁。

{28} 成素梅、張帆：《人工智能的哲學問題》，上海人民出版社2020年版，總序第1頁。

作者簡介：張勁松，南京審計大學公共管理學院教授、博士生導師，江蘇南京，215000。

（責任編輯? 劉龍伏）