我國(guó)人工智能應(yīng)用的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)及政策建議

內(nèi)容摘要：近年來，人工智能引領(lǐng)的智能化轉(zhuǎn)型深入推進(jìn)，不僅僅提高社會(huì)生產(chǎn)效率，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；同時(shí)也改變了勞動(dòng)力市場(chǎng)的職業(yè)結(jié)構(gòu)與技能需求，導(dǎo)致一些職業(yè)面臨較高替代風(fēng)險(xiǎn)。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法測(cè)算人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率，剖析我國(guó)人工智能應(yīng)用對(duì)不同職業(yè)的替代風(fēng)險(xiǎn)特征。然后，提出在充分發(fā)揮人工智能生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，規(guī)避職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)的政策建議：依據(jù)人工智能背景下的職業(yè)技能需求變化，建立高校學(xué)科專業(yè)增設(shè)、改造與撤銷的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制；大力開展新興職業(yè)技能培訓(xùn)活動(dòng)，制定與完善職業(yè)技能培訓(xùn)規(guī)范，重視勞動(dòng)力的多元化技能培育，擴(kuò)大職業(yè)技能寬度；健全社會(huì)保障體系，對(duì)不同替代風(fēng)險(xiǎn)程度的人群提供針對(duì)性的失業(yè)援助與就業(yè)指導(dǎo)，為勞動(dòng)者職業(yè)轉(zhuǎn)換提供保障。關(guān)鍵詞：人工智能應(yīng)用，職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)，政策建議人工智能依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用大數(shù)據(jù)結(jié)合超強(qiáng)算法算力，將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的自動(dòng)化能力推向更高層次和更智能化領(lǐng)域，促使職業(yè)內(nèi)涵開始朝高端化方向演變，同時(shí)也引發(fā)社會(huì)各界對(duì)人工智能應(yīng)用可能造成大規(guī)模失業(yè)的擔(dān)憂。本研究基于對(duì)我國(guó)人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率的測(cè)算，剖析人工智能應(yīng)用對(duì)職業(yè)的替代風(fēng)險(xiǎn)，據(jù)此提出政策建議，以及時(shí)應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的沖擊，促進(jìn)更充分更高質(zhì)量就業(yè)。一、我國(guó)人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率的測(cè)算(一)人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率測(cè)算思路本研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法測(cè)算人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率，主要基于任務(wù)方法利用勞動(dòng)個(gè)體從事的任務(wù)屬性變量，測(cè)算人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率，且引入職業(yè)特征、工作環(huán)境與經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素進(jìn)行修正，使得結(jié)果更貼近現(xiàn)實(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法方面，主要采用了邏輯回歸(LR)、支持向量機(jī)(SVM)與隨機(jī)森林(RF)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型；測(cè)算原理為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，利用已知輸入與輸出變量的訓(xùn)練集估計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)，以建立輸入與輸出變量間映射關(guān)系，進(jìn)而可在模型中輸入新變量預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的輸出變量。(二)人工智能技術(shù)的職業(yè)可替代率測(cè)算數(shù)據(jù)本文數(shù)據(jù)源于中山大學(xué)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心的中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)(CLDS)。通過篩選輸入變量、剔除異常值和缺失值可得2014年的4321個(gè)勞動(dòng)力樣本，屬于233個(gè)職業(yè)和19個(gè)行業(yè)，其中職業(yè)編碼結(jié)構(gòu)為5位碼，編碼規(guī)則采用《中華人民共和國(guó)職業(yè)分類大典(2015年版)》標(biāo)準(zhǔn)GB/T6565-2015，行業(yè)編碼手工轉(zhuǎn)化為2017年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)GB/T4754-2017。通過對(duì)比GB/T6565-2015全部434個(gè)5位碼職業(yè)與本文獲取的233個(gè)5位碼職業(yè)樣本在八大職業(yè)類別中分布情況，可發(fā)現(xiàn)本研究的職業(yè)樣本與總體職業(yè)分布大致相當(dāng)，表明本研究的職業(yè)樣本一定程度上可反映中國(guó)職業(yè)整體狀況。二、我國(guó)人工智能應(yīng)用的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算結(jié)果分析(一)人工智能應(yīng)用總體職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)分布下圖呈現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)得的職業(yè)可替代率分布直方圖及核密度曲線，其中橫軸為不同程度可替代率，縱軸為勞動(dòng)就業(yè)份額。LR模型測(cè)算的結(jié)果顯示，聚集在可替代率(0.2，0.3]區(qū)間的勞動(dòng)者最多，約占總體14.42%，其次是分布在(0.1，0.2]區(qū)間的勞動(dòng)者，約占14.21%，而職業(yè)可替代率大于0.9的勞動(dòng)者僅占1.50%。SVM模型測(cè)算的結(jié)果顯示，14.16%的勞動(dòng)者分布在可替代率(0.2，0.3]區(qū)間內(nèi)，其次13.15%的職業(yè)可替代率處于(0.1，0.2]，僅有4.63%勞動(dòng)者的職業(yè)可替代率高于0.9。RF模型測(cè)算的結(jié)果同樣表明，勞動(dòng)者最多分布在可替代率(0.2，0.3]區(qū)間，約占總體13.45%，其次是(0.1，0.2]區(qū)間，約占總體12.47%，且有高達(dá)11.41%勞動(dòng)者可替代率不超過0.1，但僅有2.64%的勞動(dòng)者可替代率超過0.9。三類機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)得的職業(yè)可替代率分布基本一致，均呈現(xiàn)“單極化”右偏分布特征，多數(shù)職業(yè)可替代率位于(0.2，0.3]區(qū)間，較少群體替代風(fēng)險(xiǎn)超過0.9，表明當(dāng)前中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)面臨的人工智能技術(shù)替代風(fēng)險(xiǎn)總體偏低，但仍有部分勞動(dòng)者面臨較高替代風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步地，將職業(yè)可替代率處于[0，0.3]、(0.3，0.7]和(0.7，1)區(qū)間分別劃分為低、中、高風(fēng)險(xiǎn)。表1呈現(xiàn)各類機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)得的不同風(fēng)險(xiǎn)程度就業(yè)份額，且對(duì)比只考慮任務(wù)屬性與同時(shí)考慮任務(wù)屬性、職業(yè)特征、工作環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境兩種情形。結(jié)果表明，對(duì)于只考慮任務(wù)屬性的情形，高風(fēng)險(xiǎn)就業(yè)份額平均為20.92%。但進(jìn)一步引入職業(yè)特征、工作環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素后，高風(fēng)險(xiǎn)就業(yè)份額降至19.05%。由此表明，只考慮任務(wù)屬性會(huì)高估人工智能技術(shù)替代風(fēng)險(xiǎn)，這源于現(xiàn)實(shí)中還存在技術(shù)應(yīng)用時(shí)滯性、替代成本比較等因素。然而，盡管35.94%的勞動(dòng)者可替代風(fēng)險(xiǎn)較低，但仍有高達(dá)45.01%的勞動(dòng)者面臨中等程度替代風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)示未來人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展將對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生較大沖擊。(二)代表性職業(yè)可替代率測(cè)算結(jié)果根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)算結(jié)果(見表2)，對(duì)于可替代率較高的職業(yè)，耐火材料制品生產(chǎn)人員、橡膠制品生產(chǎn)人員、煉鐵人員、塑料制品加工人員和礦物采選人員等職業(yè)平均可替代率分別為0.8201、0.7982、0.7538、0.7205和0.6901，均面臨非常高的替代風(fēng)險(xiǎn)；這主要源于當(dāng)前中國(guó)化學(xué)品制造業(yè)、橡膠和塑料制造業(yè)、冶金業(yè)和機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的機(jī)器人規(guī)模急劇擴(kuò)張，且無(wú)人駕駛技術(shù)已在采礦領(lǐng)域逐步推廣。紙制品制作人員、紡紗人員和印染人員同樣面臨較高可替代風(fēng)險(xiǎn)，這是由于當(dāng)前造紙業(yè)和紡織業(yè)機(jī)器人的大量應(yīng)用。服裝裁剪和洗染織補(bǔ)人員、包裝人員的可替代率分別高達(dá)0.6350、0.6986，這主要源于機(jī)械切割、打磨、包裝機(jī)器人大量投入生產(chǎn)。未來人工智能技術(shù)發(fā)展可能使得上述職業(yè)被替代的情況更突出，機(jī)器設(shè)備的高效率、低成本和安全性等特點(diǎn)將使勞動(dòng)力在此類職業(yè)上不再具備比較優(yōu)勢(shì)。與此相反，有一部分職業(yè)卻不易被人工智能技術(shù)取代。中小學(xué)教育教師和高等教育教師等教育類職業(yè)被人工智能技術(shù)替代的可能性很小，可替代率均值分別為0.1249和0.0986；社會(huì)工作專業(yè)人員、事業(yè)單位負(fù)責(zé)人和人力資源專業(yè)人員的可替代率分別為0.0665、0.1898和0.0479；西醫(yī)醫(yī)師的可替代率為0.1642，電力工程技術(shù)人員、經(jīng)濟(jì)專業(yè)人員和律師等職業(yè)的可替代率分別為0.1117、0.1527和0.1090，文藝創(chuàng)作與編導(dǎo)人員可替代率為0.1860?？梢钥闯?，目前人工智能技術(shù)尚停留在“人工窄智能”階段，尚未達(dá)到“通用人工智能”階段，因此無(wú)法勝任這些具有創(chuàng)新、管理和協(xié)作等屬性的任務(wù)。進(jìn)一步地，職業(yè)特征對(duì)人工智能應(yīng)用職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)的影響有以下兩個(gè)方面的特征。第一，職業(yè)任務(wù)屬性是影響人工智能應(yīng)用的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)主要因素。任務(wù)屬性是指從業(yè)人員執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)需具備的思維能力、身體素質(zhì)、技能專長(zhǎng)等特征以及任務(wù)自身特征。人工智能更易替代勞動(dòng)力執(zhí)行具有高重復(fù)性、規(guī)則明確且易于編碼等程式化屬性的任務(wù)，但難以替代勞動(dòng)力執(zhí)行需要思想、創(chuàng)新與社交等非程式化屬性的任務(wù)，因而人工智能應(yīng)用對(duì)程式化非認(rèn)知交互型職業(yè)的替代風(fēng)險(xiǎn)較高，而對(duì)非程式化認(rèn)知交互型職業(yè)的替代風(fēng)險(xiǎn)較低。例如，對(duì)于幼兒教育教師、社會(huì)工作專業(yè)人員、文化活動(dòng)服務(wù)人員等具備較強(qiáng)社交感知、情感溝通及協(xié)助與照顧他人等任務(wù)屬性的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)較低，高等教育教師、法學(xué)研究人員、管理學(xué)研究人員等具備較強(qiáng)思維與創(chuàng)新屬性的職業(yè)同樣面臨較低替代風(fēng)險(xiǎn)。采購(gòu)人員、信息通信業(yè)務(wù)人員、銷售人員等具備一定社交感知屬性的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)適中，行政業(yè)務(wù)辦理人員、環(huán)境監(jiān)測(cè)服務(wù)人員、計(jì)算機(jī)和辦公設(shè)備維修人員等具備一定思維屬性，但同時(shí)具備任務(wù)可重復(fù)性高、規(guī)律性明顯的程式化屬性，同樣面臨中等程度的替代風(fēng)險(xiǎn)。耐火材料制品生產(chǎn)人員、紡紗人員、包裝人員等任務(wù)規(guī)則明確、易于編碼且體力或手工屬性突出的職業(yè)面臨較高替代風(fēng)險(xiǎn)，并且現(xiàn)實(shí)中該類職業(yè)任務(wù)由機(jī)器人或自動(dòng)化生產(chǎn)線替代勞動(dòng)執(zhí)行的情況已廣泛出現(xiàn)。第二，職業(yè)技能寬度對(duì)人工智能應(yīng)用的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)影響存在差異性?，F(xiàn)實(shí)中，一個(gè)職業(yè)往往包含多種類型任務(wù)，需要多維度或多層級(jí)技能協(xié)調(diào)完成。若職業(yè)所涵蓋的技能寬度越大，即對(duì)技能類型的需求越多，則人工智能應(yīng)用的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)越低。例如，律師要求邏輯推理、語(yǔ)言表達(dá)、歸納總結(jié)等多種技能，搬運(yùn)工僅要求體力單一技能，顯然前者可替代風(fēng)險(xiǎn)低于后者。又如，銀行柜員僅需具備現(xiàn)金支付與結(jié)算核算等業(yè)務(wù)技能，但銀行信貸員不僅應(yīng)掌握基本出納能力，還需具備貸款咨詢、了解客戶借款需求、評(píng)定信用與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、簽訂借款合同等多種能力。再如，打字員僅需具有速錄能力即可，但秘書不僅需要熟練操作各項(xiàng)辦公設(shè)備，而且應(yīng)具備較強(qiáng)語(yǔ)言表達(dá)能力、與領(lǐng)導(dǎo)和同事溝通能力、組織規(guī)劃能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力等，甚至還需要一定創(chuàng)新能力，可預(yù)期人工智能應(yīng)用對(duì)掌握多種類型技能秘書的替代風(fēng)險(xiǎn)會(huì)明顯低于只掌握單一類型技能的打字員。綜合而言，人工智能應(yīng)用對(duì)技能寬度越大的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)越低。三、有關(guān)政策建議為有效抓住人工智能帶來的發(fā)展機(jī)遇并規(guī)避其引發(fā)的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)，我們提出以下政策建議。第一，建立高校學(xué)科專業(yè)的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，應(yīng)對(duì)人工智能應(yīng)用引發(fā)的職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)。引導(dǎo)高校與企業(yè)合作構(gòu)建勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)需求的動(dòng)態(tài)跟蹤與預(yù)測(cè)機(jī)制，準(zhǔn)確把握人工智能應(yīng)用背景下的職業(yè)技能需求?？茖W(xué)地增補(bǔ)智能科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人工程、智能制造工程等相關(guān)專業(yè)，重視人工智能基礎(chǔ)算法與基礎(chǔ)硬件等核心技術(shù)課程體系的建設(shè)，擴(kuò)大人工智能相關(guān)學(xué)科的研究生招生規(guī)模。推動(dòng)人工智能與高校傳統(tǒng)學(xué)科專業(yè)的交叉融合，改造并優(yōu)化現(xiàn)有課程體系，依托創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目和實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)基地，開展高校、職業(yè)院校與企業(yè)的產(chǎn)學(xué)合作培養(yǎng)模式，加強(qiáng)專業(yè)理論與實(shí)踐能力的協(xié)同培育，從而為社會(huì)輸送復(fù)合型人才。針對(duì)人工智能高替代風(fēng)險(xiǎn)和就業(yè)需求較少的職業(yè)，應(yīng)逐步縮減對(duì)應(yīng)學(xué)科專業(yè)的招生規(guī)模，必要時(shí)甚至可實(shí)施撤銷機(jī)制。第二，大力開展新興職業(yè)技能培訓(xùn)活動(dòng)，重視勞動(dòng)力的多元化技能培育，擴(kuò)大職業(yè)技能寬度，以規(guī)避人工智能應(yīng)用產(chǎn)生的替代風(fēng)險(xiǎn)。一方面，鑒于人工智能應(yīng)用催生的新興職業(yè)，勢(shì)必產(chǎn)生巨大的技能需求缺口，應(yīng)及時(shí)跟進(jìn)新興職業(yè)的技能培訓(xùn)服務(wù)，建立健全人工智能類職業(yè)的技能標(biāo)準(zhǔn)與培訓(xùn)規(guī)范。搭建人工智能網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等人工智能領(lǐng)域的在線公開課程，并組織名師講壇、專家巡講等專題培訓(xùn)活動(dòng)。另一方面，對(duì)于職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，應(yīng)及時(shí)調(diào)整現(xiàn)有職業(yè)技能培訓(xùn)目錄，在原有專業(yè)技能基礎(chǔ)上，增補(bǔ)基礎(chǔ)數(shù)字技能、人機(jī)交互能力等新興技能的培訓(xùn)內(nèi)容。同時(shí)，還應(yīng)建立健全職業(yè)培訓(xùn)的動(dòng)態(tài)管理制度，組織第三方機(jī)構(gòu)定期開展職業(yè)培訓(xùn)的質(zhì)量評(píng)估與監(jiān)督工作，保障職業(yè)培訓(xùn)工作健康有序地開展。此外，應(yīng)強(qiáng)化勞動(dòng)力創(chuàng)新能力、社交能力、組織協(xié)調(diào)與合作能力等綜合技能的培養(yǎng)，以拓展職業(yè)技能寬度，抵御人工智能應(yīng)用的替代風(fēng)險(xiǎn)。第三，健全社會(huì)保障體系，對(duì)不同替代風(fēng)險(xiǎn)程度的人群提供針對(duì)性的失業(yè)援助與就業(yè)指導(dǎo)，為勞動(dòng)者職業(yè)轉(zhuǎn)換提供保障。人工智能應(yīng)用引發(fā)的職業(yè)更替不可避免，在此過程中受教育程度較低、年齡較大或從事程式化工作的勞動(dòng)者