開展“人工智能+”行動要兼顧民生改善

今年兩會政府工作報告提出，要大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力，明確要求深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。人工智能不僅是引領未來的戰略性技術，而且是促進新質生產力發展的關鍵手段。然而，隨著人工智能技術的廣泛應用，是否會發生就業擠出效應？是否會引起人工智能“成本病”等問題？進而影響全社會的民生福利和經濟可持續發展？這是我國開展“人工智能+”行動，發展新質生產力，必須給予高度關注的重要課題。

一、“人工智能+”并非必然替代就業崗位

以ChapGPT為標志的通用人工智能技術（AGI）的發展，不斷擴展了機器和算法的應用領域，因其使用成本低于人力成本，人工智能成為許多企業提高核心競爭力的首要選擇。2022年麥肯錫發布的一份調查報告顯示（表1），大多數受訪者認為人工智能應用到不同業務環節以后，可以發揮降低成本、增加收入的作用。按照業務環節成本節約的認可程度排序，分別是供應鏈管理（52%）、服務運營（45%）、戰略和企業融資（43%）以及風險管理（43%）。按照業務收入增加的認可程度排序，依次是市場營銷（70%）、產品和服務開發（70%）、戰略和企業融資（65%）。從這些數據不難看出，對于企業不同業務或者不同行業來說，使用人工智能要比使用人力帶來的好處更多。

雖然人工智能技術可以為企業節約成本和增加收益，但我們也要看到，人工智能的應用對于一些就業崗位產生了影響。比如，在ChatGPT的影響下，從事文員、新聞報道等文字工作的崗位面臨被替代的風險。日前，Open AI發布了內測階段的視頻模型Sora，在其影響下視頻設計崗位也面臨被替代的風險。高盛2023年的一項研究顯示，約三分之二的美國工作崗位受到人工智能某種程度自動化的威脅。另一項研究則指出，大約 80% 的美國勞動力中可能有 10% 的工作任務會受到 GPT 的影響，大約 19% 的工人可能有 50% 的任務受到人工智能的影響。由此可見，全球約有18%的工作可能被人工智能技術所取代。而人工智能的廣泛應用是否會帶來這樣的后果？

事實上，人工智能對工作崗位的影響并非全部或直接替代，它也會通過創造新的工作任務和拓展崗位邊界創造出更多新的就業類型。美國經濟學家達龍·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）在2016年發表的一篇文獻中，通過構建工作任務模型，發現人工智能技術對勞動力就業的影響取決于它對工作任務的創造速度和對現有任務的替代速度的大小關系。即新崗位創造速度若大于替代速度，勞動力就業將持續增加；反之，勞動力就業就會被智能的機器人擠出。國際勞工組織2023年發布的研究報告顯示，從目前的實際情況來看，生成式人工智能非但不會完全取代整個職業，反而補充了就業崗位，使工作質量發生變化，提高了工作強度和工作自主性。世界經濟論壇發布的《2023年未來就業報告》也預測，到2025年，自動化技術和人工智能技術在全球范圍內將影響近40%的工作崗位，并會取代其中一些崗位，但人工智能技術創造的就業機會將比它們取代的還要多1200萬個。這種就業擴張的情況同樣也發生在中國，根據國家市場監督管理總局和國家統計局聯合發布的三批共38個新職業類型來看，當前出現了諸多新型崗位。比如在高新技術領域、新興產業和現代服務業中出現了人工智能工程技術人員、數字化管理師等新型崗位。因此，從各國的發展實踐來看，人工智能應用創造出的新型就業崗位可能多于替代的就業崗位。這表明至少到目前，加速人工智能技術行業應用滲透，并不必然縮小勞動力的就業規模。

二、開展“人工智能+”行動需謹防“成本病”

如果人工智能技術在各行業各領域的快速應用并不必然引發就業減少，那么，它是否會導致產業間相對生產率的分化，進而引發人工智能 “成本病”呢？所謂“成本病”，是指名義價格上漲速度超過生產效率增長速度的現象，“成本病”通常會引起物價上漲以及影響民生福利。經濟學中有一個以服務經濟為研究對象的“鮑莫爾成本病”理論。在20世紀60年代，美國經濟學家鮑莫爾發現，相對于制造業，生產率水平較低且增長速度較慢的服務業從業者，比如理發師、演奏者等能夠持續不斷地獲得高于其勞動生產率的貨幣收入。原因在于，雖然高生產率制造業的從業者應當獲得高工資，但現實中卻不允許低效率服務部門從業者只獲得低工資，因為低效率部門從業者也必須得到反映社會平均生活水平的報酬，導致出現了低效率部門勞動者從高效率部門分割一部分名義收入的現象。因此，在“成本病”驅使下，脫離實際生產效率的名義工資不斷上漲，引起物價攀升，國民經濟實際增長水平不斷下降。

曾有研究（杰克·特里普利特，巴里·博思沃斯，2002）證實，隨著信息技術的廣泛應用，在一些歐美國家中，與信息通信技術相關的服務業部門生產率大幅提升，這些部門的生產率增速比制造業部門還要快。同樣的情況也發生在數字經濟時代，表現為使用人工智能技術的產業部門的生產率快速提升。而當不同部門因人工智能技術的應用程度不同造成勞動生產率增長速度產生差異時，是否會引起“成本病”，則需要全面考察人工智能對新質生產力和民生福利的影響及其相互關系。

首先，伴隨著人工智能技術應用程度的加深，新質生產力的快速提升將引起名義工資的同步增長。實踐中，人工智能技術會推動行業新質生產力的提升，從而促進行業工資水平的提高。對此，高盛2023年的一份研究報告稱，廣泛采用人工智能技術有望促進生產率的大幅提升并推動全球經濟加速增長。尤其是生成式人工智能技術或在十年內將美國勞動生產率每年提高約1.5個百分點。比如，美團配送系統依靠的是人工智能算法，即“超腦”成為“支配”騎手完成任務的超級大腦，“超腦”在綜合考慮騎手位置、在途訂單情況、騎手能力、商家出餐、交付難度、天氣、地理路況、未來單量等因素后，會在第一時間匹配到最合適的騎手?？梢钥隙ǖ氖?，正是在每天數以億計POI（Point of Interest，特指基于位置服務的核心數據， 如導航前選擇的目的地、查看周邊的餐館等）數據的加持下，美團對業務的交付點可以達到“無死角覆蓋”的高效率水平，進而催生出超高的送餐效率，使得騎手可以獲得更高的工資。

其次，在當前人工智能技術應用場景下，由于價值創造需要人機協作，因此，新質生產力和民生福利存在互促關系。人工智能對實體生產部門的技術改造體現為對生產資料的優化改善，以及對重復性強的簡單勞動任務的替代。但從應用程度上講，不同行業使用人工智能技術的程度存在差異，導致行業間生產效率出現分化。但一個顯著的事實是，人工智能技術應用程度較小的行業往往是生產率增速較慢的勞動密集型行業，但它們卻是人工智能使用程度較大行業的必要補充，兩者無論在任務關系、產業鏈關系還是價值生產關系上都具有互補性質，這種任務上的互補性保障了兩類部門數量上的穩定性。比如，人工智能技術應用程度越高的行業，其對深度學習的依賴性更強，包括反復學習生產活動場景，而這類學習必須建立在人工標注數據的基礎工作之上。于是數據標注員這個龐大的勞動力群體應運而生。從這個意義上講，產品價值生產時人機協作的共創性質將賦予勞動力參與人工智能新創價值的分配權，新質生產力與民生福利具有共生共榮的特征。

雖然人工智能技術應用程度差異會產生部門間的效率鴻溝，但只要致力于通過人工智能技術促進實體經濟生產效率的提高，保持勞動密集型部門和人工智能技術密集型部門的合理比例，就可以實現民生改善和新質生產力發展的同步提升。然而不能忽略的一個事實是，當人工智能技術脫離供應端且與生產效率無關時，特別是當大量以操控商品價格為目的的人工智能技術被廣泛應用的時候，人工智能將與需求端的名義價格增長掛鉤，人工智能的“成本病”就難以避免。但與服務經濟不同的是，人工智能“成本病”問題在于，人工智能技術究竟是對實體經濟生產效率增長的促進作用更大，還是對貨幣經濟名義價格提升的作用更大？從本質上講，人工智能“成本病”具有可控性，如果發展和調節措施得當，人工智能應用會帶來工資、物價和生產效率同步增長的局面。然而事實上，各國具有不同的國情和發展訴求，他們對人工智能技術應用思路也存在差異，這就產生一個重要問題，即如何引導生產者因地制宜地應用和發展人工智能技術？對此，牛津大學經濟學教授弗朗西斯·斯圖爾特曾指出，東亞在出口導向型工業化方面取得的成功似乎掩蓋了人們對制造業無法在發展中國家創造足夠多的就業機會和提高生活水平的擔憂。這一觀點揭示了一國在技術選擇和民生改善之間存在某種矛盾。從全球來看，各國都會根據自身人工智能技術發展情況，以戰略規劃方式確定人工智能技術的發展目的。比如，美國的人工智能技術發展水平較高，積聚了大量世界級的AI“獨角獸”企業。更為重要的是，美國的勞動力人口遠比發展中國家規模相對要小，就業壓力也相對較小。因此，美國將人工智能技術的發展定位于引領全球創新。相對于發達國家而言，發展中國家人工智能核心技術發展相對落后，而且就業壓力較大，決定了這些國家對人工智能技術發展和應用的目標定位不可能是全面擴張替代勞動力的新產業、新業態的思路，更不能把人工智能作為提高商品價格的商業化工具，而應當是推動實體經濟生產效率提升和國民經濟轉型發展的重要抓手，這也是我國提出新質生產力的核心要義之一。我國不僅強調人工智能技術應用對新質生產力的促進作用，更兼顧了人工智能技術的應用需要以民生改善為導向的科學理念。

三、深入推進“人工智能+”行動的三點建議

當前，我國人工智能核心產業規模超5000億元，相關企業數量超4500家，京津冀、長三角、珠三角等地形成了完備的人工智能產業鏈。但與此同時，制造業的數字化轉型確實減少了低技能普工的工作崗位數量。我國是一個勞動力大國，確保就業穩定是經濟高質量發展的基本原則。此外，還需確保勞動者的實際收入增長與經濟增長同步，避免高效率低收入或低效率高收入的情況。從這個角度出發，在開展“人工智能+”行動促進新質生產力發展的過程中，要防止人工智能技術應用對就業的潛在沖擊，也要加大防范出現“成本病”問題的可能性。為此，需要做好三大戰略的精準設計，為我國新質生產力的健康發展保駕護航。

一是加強頂層設計，因地制宜，精準施策，實施新質生產力發展的區域協同戰略。我國需把頂層設計和地區探索有機統籌起來，積極引導人工智能技術賦能新質生產力發展。各地要根據自身產業人工智能技術應用能力的差異，做好區域內產業數字化規劃，通過數字化轉型積極推動勞動密集型行業創造新業態、新模式、新崗位。特別需要強調的是，國家要給予各地“人工智能+”發展的探索權，各地需在國家戰略的總體目標下，協調合作，因地制宜地推進新質生產力的發展。要打破行政上的產業分工壁壘，合理分配高效率和低效率產業，做好符合地區實際能力和要求的“人工智能+”行動上的主體分工和階段協同。

二是明確人工智能應用的重點領域，加快落實數實融合發展戰略。實體經濟發展質量是國民經濟高質量發展的關鍵，更是促進新質生產力發展的物質載體。國家需要進一步明晰數實融合的戰略目標，積極引導人工智能向制造業、物流和供應鏈等重點領域拓展，實現設備智能化、生產過程優化和質量控制的自動化，實現優化路徑規劃、提高物料管理效率的目的。與此同時，要加強人工智能與傳統制造業融合的生態圈建設，全面提升勞動密集型部門的生產與供給能力，使低效率部門分享人工智能發展的紅利。此外，建立健全監管與評估機制，防止虛擬經濟和商業領域過度應用人工智能技術而引發潛在風險，充分發揮人工智能技術對提升新質生產力水平的積極作用。

三是實施全面促進就業戰略，重點聚焦就業統計改革、崗位拓展與滲透替代邊界平衡以及防止收入分極化三大任務。實踐表明，社會發展和技術變革會帶來就業市場內容和形式的變化。隨著“人工智能+”行動的開展，勢必對我國的就業結構、就業形式、就業需求等產生影響。從這個意義上講，新形勢下實施就業保障戰略，既要全面研究人工智能對就業的影響，更要完善戰略目標、內容和思路。一方面，國家應根據人工智能技術應用出現的就業變化，改變傳統就業統計方式，構建包括兼業、零工等在內的統計監測指標體系。另一方面，有關部門和各地政府應加強勞動者技能培訓，以滿足“人工智能+”對高技能勞動者的需求，防止出現技能脫節的結構性失業問題。此外，注意協調不同地區、不同行業的人工智能技術應用滲透率和平衡崗位拓展的速度與規模，平衡好勞動力就業擴張與新質生產力發展的關系。

總的來說，深入開展“人工智能+”行動，加快新質生產力發展，必須堅持效率提升與民生改善兼顧的基本原則，要確保生產效率、就業規模、工資增長、分配結構、名義價格之間的有效協調，這是我國應對人工智能技術變革對經濟社會發展挑戰的基本思路，也是我國開展“人工智能+”行動的戰略要義。

（作者胡曉鵬系上海社會科學院世界經濟研究所研究員、博士生導師；閆金系上海社會科學院世界經濟研究所博士研究生）