人工智能對(duì)勞動(dòng)者就業(yè)的影響一個(gè)文獻(xiàn)綜述

人工智能對(duì)勞動(dòng)者就業(yè)的影響一個(gè)文獻(xiàn)綜述

一、人工智能的概念及其與現(xiàn)代反應(yīng)的主要方法。國(guó)外學(xué)者認(rèn)為,近年來，人工智能的影響已成為研究的中心主題。圍繞產(chǎn)業(yè)、崗位、工資等方面進(jìn)行人工智能應(yīng)用的就業(yè)效應(yīng)研究,既能從宏觀層面了解人工智能對(duì)就業(yè)形勢(shì)的方向性影響,也能在微觀層面觀察現(xiàn)有的工作任務(wù)、收入分配在面臨人工智能時(shí)出現(xiàn)的具體變化。在討論各方面的影響之前,需要首先明確人工智能的概念及其應(yīng)用和現(xiàn)階段對(duì)其就業(yè)效應(yīng)研究的主要方法。國(guó)外學(xué)者對(duì)于人工智能的概念有不同的理解。在發(fā)展初期,人工智能被描述為具備等同于人類的思維、行動(dòng)能力并在未來能夠超越人類相應(yīng)能力的“思考機(jī)器”(McCorduck,1979)。也有學(xué)者認(rèn)為能力的發(fā)揮需要特定的載體與外部環(huán)境,Dreyfus(1972)對(duì)人工智能的經(jīng)典批判由于人工智能正在全面進(jìn)入和重塑生產(chǎn)、生活空間,對(duì)其描述既要避免認(rèn)識(shí)論上的盧德主義,又要避免技術(shù)決定論,以保持對(duì)人工智能技術(shù)的客觀認(rèn)識(shí)現(xiàn)階段國(guó)外學(xué)者進(jìn)行人工智能對(duì)就業(yè)影響的研究,通?；谌蝿?wù)模型方法。Autor等(2003)區(qū)分認(rèn)知和手工任務(wù)、常規(guī)和非常規(guī)任務(wù)的主要目的是了解計(jì)算機(jī)化二、服務(wù)業(yè)領(lǐng)域從目前的研究結(jié)果看,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門受人工智能的影響較小,制造業(yè)部門勞動(dòng)者受人工智能替代效應(yīng)的影響將逐步轉(zhuǎn)移到服務(wù)業(yè)領(lǐng)域(Autor等,2013),鐘仁耀等(2013)認(rèn)為這種情況與原從業(yè)人員的知識(shí)結(jié)構(gòu)和變化適應(yīng)能力有關(guān)。美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的研究顯示,到2024年,幾乎所有新增就業(yè)機(jī)會(huì)將集中于服務(wù)業(yè),尤其是在醫(yī)療保健和社會(huì)援助服務(wù)領(lǐng)域(Trajtenberg,2018)。(一)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展雖然現(xiàn)階段人工智能應(yīng)用并未對(duì)農(nóng)民數(shù)量產(chǎn)生顯著影響(Manyika等,2017;Frey等,2017),但人工智能技術(shù)確實(shí)會(huì)轉(zhuǎn)變農(nóng)民生產(chǎn)勞作的習(xí)慣與方式,并強(qiáng)化與市場(chǎng)的聯(lián)系。一是從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)角度考慮,Ampatzidis等(2017)指出,目前的自動(dòng)化和機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)從作物選擇、播種到災(zāi)害預(yù)防等直到作物收獲,即整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程的人機(jī)合作。二是從農(nóng)民與市場(chǎng)的聯(lián)系角度考慮,Lele等(2017)認(rèn)為,現(xiàn)階段智能、數(shù)字技術(shù)變革的速度和范圍有利于包容性的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展,真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)民與市場(chǎng)在每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)上的密切聯(lián)系,并可以通過提供更高水平的教育、衛(wèi)生保健、金融和市場(chǎng)服務(wù)等間接提高農(nóng)民收入。已有研究表明,人工智能對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響主要集中在轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提高生產(chǎn)效率、增加農(nóng)民收益方面,對(duì)農(nóng)民的替代效應(yīng)并不明顯。這可能是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從機(jī)械化向自動(dòng)化過渡的過程中,生產(chǎn)任務(wù)完成方式的變化并沒有影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程對(duì)農(nóng)民的需求,或者遠(yuǎn)未達(dá)到農(nóng)業(yè)機(jī)械化設(shè)備應(yīng)用時(shí)所產(chǎn)生的影響。(二)工業(yè)機(jī)器人使用促使制造業(yè)失業(yè)人數(shù)降到產(chǎn)出量Acemoglu等(2017)關(guān)注工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響,研究了1993~2007年19個(gè)產(chǎn)業(yè)(主要是制造業(yè))中工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模使用與722個(gè)通勤區(qū)就業(yè)率及工資之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用與就業(yè)、工資呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,并提出現(xiàn)階段工業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的替代作用大于其創(chuàng)造效應(yīng),每千名工人中每多1臺(tái)機(jī)器人,就業(yè)人口比例降低0.18%~0.34%,工資下降0.25%~0.5%,并據(jù)此推斷1990~2007年因工業(yè)機(jī)器人使用而造成的制造業(yè)失業(yè)人數(shù)達(dá)36萬~67萬人。同時(shí),人工智能也深刻影響著制造業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)模式與生產(chǎn)系統(tǒng),并改變著對(duì)這些生產(chǎn)系統(tǒng)中勞動(dòng)者的技能需求。Yin等(2017)在梳理歷次工業(yè)革命的生產(chǎn)系統(tǒng)變化時(shí)發(fā)現(xiàn),與第二次工業(yè)革命創(chuàng)造的流水線、豐田生產(chǎn)體系(TPS)及單元式制造相比,第三次工業(yè)革命催生的以計(jì)算機(jī)化和工業(yè)機(jī)器人為軟、硬件基礎(chǔ)的柔性制造系統(tǒng)(FMS)和Seru在人工智能影響就業(yè)的產(chǎn)業(yè)分布研究中突出制造業(yè),不僅由于制造業(yè)本身容易受工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化的影響,還因?yàn)橹圃鞓I(yè)吸納了大量普通勞動(dòng)力,其勞動(dòng)力分布與農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)相比也更為集中。人工智能對(duì)制造業(yè)的影響不僅局限于就業(yè)數(shù)量方面,也不完全是負(fù)面影響。具體的效應(yīng)依賴于產(chǎn)業(yè)的特征和屬性(Acemoglu等,2017),人們普遍預(yù)期工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的積極成果直接關(guān)系到生產(chǎn)力,尤其是在工業(yè)環(huán)境中,對(duì)于特定任務(wù)中使用工業(yè)機(jī)器人會(huì)減少人的工作負(fù)擔(dān)與可能承受的危險(xiǎn),同時(shí)還可以節(jié)約勞動(dòng)時(shí)間,增加閑暇。而對(duì)消極影響首要的考慮是有關(guān)工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的沖擊,其次是對(duì)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用事故的問責(zé)存在困難。(三)．全社會(huì)職業(yè)的勞動(dòng)者除了承接來自制造業(yè)的勞動(dòng)者外,在Frey等(2017)的研究中,服務(wù)業(yè)的很多勞動(dòng)者都存在被計(jì)算機(jī)化替代的風(fēng)險(xiǎn)。從事電話銷售、保險(xiǎn)承銷、運(yùn)輸服務(wù)、攝影、數(shù)據(jù)維護(hù)等職業(yè)的勞動(dòng)者被視為是極有可能被計(jì)算機(jī)化替代的群體。但人工智能的創(chuàng)造效應(yīng)也促使一部分職業(yè)的勞動(dòng)力需求有所上升,增長(zhǎng)最快的是幼兒(及小學(xué))教師、會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)人員、護(hù)士、健康顧問、康復(fù)師和社會(huì)資訊類工作者等。對(duì)于后者勞動(dòng)力需求數(shù)量的上升,Deming(2017)認(rèn)為,任務(wù)對(duì)社交能力的要求是計(jì)算機(jī)化、自動(dòng)化技術(shù)還無法實(shí)現(xiàn)的,但會(huì)促使勞動(dòng)者提升社交能力及相關(guān)技能并轉(zhuǎn)變工作選擇,并指出1980~2012年美國(guó)社交密集型工作增長(zhǎng)了24%,同時(shí)期就業(yè)份額提高了7.2%,且工資水平上升了26%。三、對(duì)該部門的影響從已有文獻(xiàn)看,人工智能對(duì)崗位的影響不僅涉及崗位數(shù)量和任務(wù)性質(zhì)的變化,即替代和創(chuàng)造效應(yīng),還會(huì)造成崗位極化并加速崗位上的人機(jī)合作。(一)勞動(dòng)力就業(yè)選擇20世紀(jì)計(jì)算機(jī)革命與21世紀(jì)人工智能技術(shù)飛速發(fā)展相結(jié)合對(duì)崗位的影響突出表現(xiàn)為中等收入、中等技能需求崗位數(shù)量的減少(Autor,2013;Frey等,2017)。與之相對(duì)應(yīng)的是高收入的腦力勞動(dòng)(認(rèn)知工作)和低收入的體力勞動(dòng)崗位均有所增加,就業(yè)人數(shù)也隨之變化,勞動(dòng)力市場(chǎng)兩極分化的趨勢(shì)已出現(xiàn),并影響著勞動(dòng)者的就業(yè)選擇(Goos等,2007)。Autor等(2013)發(fā)現(xiàn),美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)中崗位極化趨勢(shì)主要表現(xiàn)為低技能服務(wù)業(yè)崗位與就業(yè)人數(shù)的增加;且在常規(guī)的勞動(dòng)密集型市場(chǎng)中,就業(yè)和工資的兩極分化更加明顯。同時(shí),Jerbashian(2016)聚焦于單一技術(shù)領(lǐng)域,利用歐洲10個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)證明信息技術(shù)價(jià)格的下跌與中等工資崗位份額降低和高工資崗位份額提升有關(guān),但對(duì)最低收入職業(yè)的崗位比重影響較小,證明了以計(jì)算機(jī)化為代表的智能技術(shù)存在引起崗位單極化發(fā)展的可能性。對(duì)于極化的趨勢(shì),Autor(2013)認(rèn)為,其他領(lǐng)域的互補(bǔ)性和勞動(dòng)力市場(chǎng)需求上升的抵消效應(yīng)目前難以確定,崗位極化現(xiàn)象不會(huì)無限期持續(xù)下去。Frey等(2017)指出,在現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)化主要局限于低技能和低工資崗位的情況下,當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)極化范圍不會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大,其影響可以通過相應(yīng)措施予以緩解,即低技能的勞動(dòng)者將重新分配到那些不受計(jì)算機(jī)化影響的任務(wù)中去,但勞動(dòng)者為了贏得這些機(jī)會(huì)必須提高創(chuàng)造性思維能力和社交能力。(二)就業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)人工智能的替代效應(yīng)比以往任何技術(shù)進(jìn)步的影響都要明顯(曹靜、周亞林,2018)。世界銀行調(diào)查顯示,2013年超過50個(gè)國(guó)家57%的工作受到了自動(dòng)化技術(shù)的影響(Manyika等,2017)。在美國(guó),47%的勞動(dòng)崗位被替代(計(jì)算機(jī)化)的風(fēng)險(xiǎn)較高,且被替代率同工資和崗位技能需求呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在702種職業(yè)中,工作在交通運(yùn)輸、后勤服務(wù)、辦公文員及部分生產(chǎn)部門崗位的勞動(dòng)者都面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)(Frey等,2017)。Arntz等(2016)分析了21個(gè)OECD國(guó)家的崗位可被自動(dòng)化替代的程度,結(jié)果顯示,在美國(guó)有9%的崗位處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)關(guān)于崗位替代的發(fā)展趨勢(shì),以技術(shù)性失業(yè)為代表的傳統(tǒng)觀點(diǎn)仍然有著很強(qiáng)的聲音。Trajtenberg(2018)指出,仍然有新的“技術(shù)狂熱者”認(rèn)為人工智能將在可預(yù)期的時(shí)間內(nèi)取代大部分人的工作,釋放出巨大的生產(chǎn)力,隨之會(huì)出現(xiàn)對(duì)就業(yè)預(yù)期、收入分配的負(fù)面影響。對(duì)此,也有學(xué)者持不同觀點(diǎn),Arntz等(2016)提出現(xiàn)有替代效應(yīng)被夸大了,以區(qū)分任務(wù)為基礎(chǔ)的研究結(jié)果代表的只是替代的可能性,而不是真實(shí)情況;Autor(2015)、Brynjolfsson等(2018)指出,大多數(shù)自動(dòng)化系統(tǒng)缺乏靈活性,仍無法適應(yīng)部分非常規(guī)任務(wù)的需要。曹靜、周亞林(2018)也認(rèn)為工作被自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)并不意味著實(shí)際的工作損失。此外,較為折中的觀點(diǎn)是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,技術(shù)進(jìn)步對(duì)大家都有益。但從短期考慮,并非所有人都是贏家(Cortes等,2014)。Manyika等(2017)通過考察自動(dòng)化對(duì)工作(職業(yè))的影響,認(rèn)為現(xiàn)階段的轉(zhuǎn)型充滿挑戰(zhàn),但到2030年大部分工作場(chǎng)所能夠提供維持充分就業(yè)所需的工作崗位(三)人工智能等新技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力生產(chǎn)行為的影響雖然人工智能應(yīng)用(現(xiàn)階段的計(jì)算機(jī)化、自動(dòng)化)所表現(xiàn)出的替代效應(yīng)較為明顯,但是其創(chuàng)造效應(yīng)仍然存在。Acemoglu(2017)提出自動(dòng)化在減少就業(yè)的同時(shí)會(huì)通過創(chuàng)造新的工作任務(wù)衍生出新的就業(yè)機(jī)會(huì)。創(chuàng)造的崗位由兩部分構(gòu)成,一是由于人工智能應(yīng)用提升業(yè)務(wù)量引起的對(duì)勞動(dòng)力需求的增加;二是圍繞人工智能產(chǎn)生的新類型的崗位(算法開發(fā)、訓(xùn)機(jī)師、智能設(shè)備維護(hù)等)。兩者的就業(yè)群體存在共性,即與新興的通用技術(shù)除崗位數(shù)量增加外,王君、楊威(2017)提出人工智能等新技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)總量的影響具有拓展性,有利于改善工作質(zhì)量。根據(jù)Kremer(1993)的O-ring模型,任務(wù)生產(chǎn)率的提高會(huì)增加生產(chǎn)鏈條中剩余任務(wù)的價(jià)值,而人工智能在提升常規(guī)體力勞動(dòng)效率的同時(shí)也會(huì)帶動(dòng)剩余的人工生產(chǎn)環(huán)節(jié)價(jià)值的提升。實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的首要前提是人機(jī)之間在任務(wù)過程中的互補(bǔ)性。1988~2004年,ATM造成美國(guó)銀行分支機(jī)構(gòu)柜員數(shù)量平均減少了1/3,但全美銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量上升了40%以上;同時(shí),柜員也從單一的現(xiàn)金結(jié)算業(yè)務(wù)中解放出來,其工作內(nèi)容逐步轉(zhuǎn)變?yōu)殇N售、客戶業(yè)務(wù),單一崗位創(chuàng)造的價(jià)值更高(Autor,2015)。(四)人工智能時(shí)代為我們提供更多啟示關(guān)于崗位上勞動(dòng)者與人工智能應(yīng)用的關(guān)系研究,可以圍繞McCarthy與Douglas之間的核心觀點(diǎn)沖突來理解,即是用日益強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)軟件和硬件組合來替代工作場(chǎng)所里的勞動(dòng)者,還是使用相同的工具在腦力、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等方面拓展勞動(dòng)者的能力。這一爭(zhēng)論并沒有立場(chǎng)、觀點(diǎn)方面的對(duì)錯(cuò),只是對(duì)現(xiàn)象或趨勢(shì)的爭(zhēng)議,脫離現(xiàn)實(shí)情景單純考慮這兩個(gè)問題會(huì)使答案出現(xiàn)偏頗(Markoff,2015),而技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用反而會(huì)為我們提供更多啟示。道格拉斯·恩格爾巴特(DouglasC.Engelbart)制造的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)開啟了辦公自動(dòng)化的大門,很多人工智能應(yīng)用(程序、設(shè)備等)替代了部分崗位,但勞動(dòng)者在工作中與其他崗位的勞動(dòng)者仍然是合作關(guān)系,區(qū)別在于增加了勞動(dòng)者與機(jī)器的合作。因此,人機(jī)合作、人機(jī)互動(dòng)決定了我們將把人工智能載體視為伙伴(Markoff,2015),而要實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)、促進(jìn)這些載體在團(tuán)隊(duì)協(xié)作中作用的發(fā)揮,就需要其具備必要的任務(wù)知識(shí)、技能及其他必備特征,包括團(tuán)隊(duì)協(xié)作中的團(tuán)隊(duì)知識(shí)、領(lǐng)導(dǎo)、溝通、監(jiān)控和反饋能力。2009年以來,面向深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用型研究有了顯著的成果。人工智能創(chuàng)新過程的變化引出了一系列政策和管理領(lǐng)域的關(guān)鍵問題(Cockburn等,2018)。具體而言,機(jī)器學(xué)習(xí)可以納入盡可能多的變量,從中剝離出傳統(tǒng)方法無法得到的影響因素(Camerer,2018)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,在研究預(yù)測(cè)與決策之間的關(guān)系時(shí),人工智能應(yīng)用對(duì)于不確定性下的預(yù)測(cè)能力有所加強(qiáng),預(yù)測(cè)成本也有所下降,可以將人工智能思維視為人類判斷的補(bǔ)充(Agrawal等,2018)。結(jié)合現(xiàn)有研究,未來在崗位中實(shí)現(xiàn)人機(jī)合作有著十分明顯的優(yōu)勢(shì),了解如何與人工智能合作也是未來勞動(dòng)者就業(yè)時(shí)不可或缺的技能。四、工資分布的演變提供了不同類型技能的市場(chǎng)價(jià)值信息現(xiàn)有研究重視人工智能等技術(shù)進(jìn)步對(duì)工資的影響,不僅由于收入不平等這一主題的重要性,同時(shí)也因?yàn)楣べY分布的演變提供了不同類型技能的市場(chǎng)價(jià)值信息(Acemoglu等,2011)。此外,由人工智能引起的工作場(chǎng)所內(nèi)勞動(dòng)者的不平等問題可能與人工智能應(yīng)用對(duì)工資的影響有直接的聯(lián)系(Chace,2016)。(一)對(duì)技術(shù)進(jìn)步在資源配置和收入成本技術(shù)方向的啟示從技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)替代勞動(dòng)者的前提條件出發(fā),Acemoglu等(2017)認(rèn)為,制造業(yè)中工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)者的工資有較強(qiáng)的負(fù)面影響。Korinek等(2017)將人工智能對(duì)工資、福利的不同影響進(jìn)行了分類:一是在最優(yōu)情況下(完全市場(chǎng),個(gè)人對(duì)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行投資和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避),技術(shù)進(jìn)步總是讓每個(gè)人都更富裕;二是在次優(yōu)情況下(完全市場(chǎng),伴隨著無成本的再分配),如果再分配能夠充分發(fā)揮作用,勞動(dòng)者與技術(shù)進(jìn)步之間是雙贏,但如果沒有足夠的再分配能力彌補(bǔ)勞動(dòng)者的損失,勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生抵制行為,同時(shí),在收入差距過大的情況下,技術(shù)進(jìn)步對(duì)生產(chǎn)的提升作用會(huì)受到影響;三是在完全市場(chǎng)中(存在有成本的再分配),工資、福利在短期內(nèi)會(huì)受到影響,但帕累托改進(jìn)從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看是存在的,技術(shù)進(jìn)步在造成資本壟斷的同時(shí),會(huì)通過再分配實(shí)現(xiàn)資源配置的相對(duì)公平,這取決于再分配成本的高低;四是在不完全市場(chǎng)中,帕累托改進(jìn)很難實(shí)現(xiàn),技術(shù)進(jìn)步會(huì)給工人的福利帶來很大影響。從勞動(dòng)者的教育回報(bào)角度考慮,Brown等(2002)認(rèn)為,在技術(shù)沖擊背景下,基于教育回報(bào)的工資不平等將會(huì)擴(kuò)大,這是技能與資本互補(bǔ)水平的提高導(dǎo)致高技能勞動(dòng)者需求上升的結(jié)果。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度看,除非受教育程度提高和技能提升受到限制,否則受教育程度較高的勞動(dòng)者的教育回報(bào)會(huì)逐漸回歸到市場(chǎng)平均水平。由此引出的對(duì)策是采取包括發(fā)展知識(shí)產(chǎn)權(quán)在內(nèi)的措施努力實(shí)現(xiàn)次優(yōu),通過促使勞動(dòng)者工資、福利提升和擴(kuò)展智能技術(shù)應(yīng)用的雙贏形式實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)生的帕累托改進(jìn)效應(yīng)最大化;在次優(yōu)情況無法實(shí)現(xiàn)時(shí),要促使資源分配進(jìn)行調(diào)整,為面對(duì)人工智能處于劣勢(shì)的人提供支持。Trajtenberg(2018)從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā),認(rèn)為實(shí)現(xiàn)“人類強(qiáng)化創(chuàng)新”(二)人工智能技術(shù)崗位外包的促進(jìn)了企業(yè)內(nèi)部人才的增長(zhǎng)首先,從同行業(yè)角度看,崗位極化本身就代表了基于技能水平的工資差異。在具體的差異程度方面,技術(shù)進(jìn)步的飛速發(fā)展促使在工資分配過程中的中間與底部群體之間的差距越來越大,且這一趨勢(shì)會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間(Kearney等,2015)。同時(shí),人工智能應(yīng)用水平較高的企業(yè)出于管理和成本方面的考慮,可能將低技術(shù)崗位外包給其他企業(yè),并對(duì)保留在企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)工人給予高工資(Aghion等,2017),這也拉大了工資差距。其次,對(duì)于不同行業(yè),由于工作性質(zhì)的差異,比較工資的絕對(duì)數(shù)值沒有太大的意義,但對(duì)比工資變動(dòng)情況可以看出行業(yè)間對(duì)技術(shù)進(jìn)步的不同反應(yīng)。以服務(wù)業(yè)為例,Autor等(2013)的研究發(fā)現(xiàn),在過去25年里,大多數(shù)低技能職業(yè)及其所屬行業(yè)中勞動(dòng)者的實(shí)際收入和就業(yè)率出現(xiàn)了停滯或下降,但服務(wù)業(yè)的就業(yè)和收入?yún)s是一個(gè)例外。1980~2005年,非大學(xué)學(xué)歷員工在服務(wù)行業(yè)工作的時(shí)間增加了50%以上,與此同時(shí),實(shí)際時(shí)薪增加了約11%,超過了其他低技能職業(yè)及行業(yè)的工資增長(zhǎng)。五、未來研究方向在現(xiàn)階段研究中,現(xiàn)象描述、細(xì)節(jié)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)3個(gè)方面的內(nèi)容構(gòu)成了研究主體,理論與實(shí)證研究兼顧,存在積極和消極兩種不同觀點(diǎn)。出于研究角度與內(nèi)容的不同,兩種觀點(diǎn)并無對(duì)錯(cuò)之分。雖然現(xiàn)階段已出現(xiàn)了人工智能對(duì)就業(yè)的某些負(fù)面影響,破壞機(jī)制也得到眾多學(xué)者認(rèn)同,如替代效應(yīng)、削減崗位數(shù)量、拉大工資差距等,但人工智能的突飛猛進(jìn)需要其他產(chǎn)業(yè)的相應(yīng)升級(jí)才能真正發(fā)揮其作用,這些負(fù)面作用是否在社會(huì)、產(chǎn)業(yè)或組織進(jìn)行了相應(yīng)調(diào)整后仍然存在,還需要繼續(xù)觀察。但對(duì)于未來趨勢(shì)的把握還是有可能的,在應(yīng)用于生產(chǎn)部門的人工智能及其載體仍處于計(jì)算機(jī)化、自動(dòng)化背景下(Acemoglu等,2018;Frey等,2017),未來主要考慮的應(yīng)是人工智能應(yīng)用條件下勞動(dòng)者技能水平的提升,通過教育、培訓(xùn)幫助其適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需求(Arntz等,2016)。在考慮到實(shí)現(xiàn)有效的人機(jī)合作時(shí),歐洲政治戰(zhàn)略中心(EuropeanPoliticalStrategyCenter)在2018年的報(bào)告