【笔谈系列⑨】何云峰 | 人类要敢于直面人工智能的劳动挑战
编者按：人工智能与大数据、生物技术等科技革命和产业变革联合积聚力量，催生了大量新产业、新业态、新模式，给全球发展和人类生产生活带来深刻的变化，也使之成为自然科学、技术科学等学术领域的热点，研究成果丰硕。新一代人工智能为经济社会发展注入了新动能，为人类创造了更加智能的生产活动、工作方式和生活方式，但是，在政府治理、法律、安全、道德伦理等方面，人工智能也提出新问题甚至挑战，也是新的学术议题和学术增长点。自然科学、技术科学领域长于人工智能在计算机科学技术、数学、控制论、信息论等方面的研究，人文社会科学方面的研究相对缺少。
2021年7月，本刊编辑部邀请中国社会科学院、北京外国语大学、南京大学、南京师范大学、上海师范大学等单位的专家围绕“人工智能：理论阐释与实践观照”展开热烈而深入的讨论。编辑部根据专家发言整理并形成笔谈，从不同角度展现人工智能对社会政治、经济、法律、文化、生活等方面所产生的影响，为推动学术界对人工智能课题更加全面、深入的研究作出应有的努力。
关键词：碳人工智能；机器人；社交机器人；机器伦理；数字劳动；算法；社会正义
人类要敢于直面人工智能的劳动挑战
上海师范大学知识与价值科学研究所教授、博士研究生导师
何云峰
关于人工智能方面的研究，实际上文理科之间对话太少。文理科的学者坐到一起来对话，共同思考这些问题，会有更多的共鸣。当今时代，人工智能被广泛地运用于各个领域，其发展突飞猛进。在这种情况下，人工智能对当今社会各个方面的影响必然非常巨大而深远，当然，对劳动的影响肯定也是很大的。有正面的积极影响，当然也存在消极影响和挑战。无论积极的影响还是消极的影响，都值得学界认真深入地加以探究。
实际上，大家对人工智能的悲观情绪和乐观情绪都有。说实话，我属于乐观派，我认为总体来讲人工智能的积极影响大于消极影响，因为事物具有两面性。从经济角度来看，人工智能对于人类劳动的解放、对人类追求自由的过程来说，确实有很多的帮助，这是不可否认的；但是，人工智能带来的挑战，也是非常明显的。那么应该怎么样看待这个挑战，我觉得可以好好地去思考。
就挑战来看，我通过中国知网进行中文文献检索，以“人工智能”作为关键词做初次文献检索，再用关键词“劳动”作为进阶检索，检索后发现这方面文章很少。真正关于人工智能的研究是2016、2017年以后，文献数量很明显地上升；到2020年文献量达到顶点；2021年也有很多，整体文献数量是不少的。
从文献来看，人工智能的研究热潮主要是在最近几年逐渐形成的。已有的研究所涉及的学科比较多，主要包括自动化技术、人才学、劳动科学、宏观经济管理、可持续发展、经济建设和经济思想史、信息经济、邮政经济，等等。可以看出，研究的跨学科性还是十分明显的，文理科交融趋势也日益明显。
所以，人工智能对人类劳动的影响，实际上已经变成跨学科问题了。从研究内容来看，高频关键词集中在几个主要领域，诸如人工智能、人工智能时代、劳动教育、劳动价值论、劳动就业、劳动收入分配等。但仔细研究发现，上述高频关键词涉及的文献量实际上并不是很大，比如直接谈人工智能对劳动的挑战或者积极影响的文献大概也就两百多篇。
从文献来看，我认为目前的研究还是有一些缺陷。大家讨论人工智能对劳动的挑战比较多，经济影响方面也有学者进行研究。从挑战的角度看，已有研究对挑战本身讨论得比较多，也比较深入地关注了人工智能对劳动有哪些不利的影响。但是，怎么来应对挑战？有价值的研究并不多。
如何有效地应对人工智能给劳动带来的各类挑战？这个问题可能是最需要我们关心的。我个人认为，人工智能对人类劳动的影响，应该跟以前其他的生产力跨越式发展和科技的进步等类似，其影响都是一样的，都有双面性，关键是我们怎么来应对。总体上说，肯定是机遇大于挑战，积极作用和消极作用共存。消极作用没法避免，任何科技都是这样，关键是怎么来有效地应对挑战，这是我们要研究的主要话题之一。
对此，有三点非常值得关注。第一，人工智能对人类劳动具有多重挑战，挑战是客观存在的；第二，要应对这个挑战，最好的方式就是变革，全面而系统的变革是应对这种挑战的唯一有效选择；第三，无论做什么样的选择，都必须要提供相应的理论依据，那就是我们要重新反思劳动价值理论。
应该反复强调人工智能对劳动究竟有哪些挑战。人工智能大量运用对就业的挑战、就业机制的影响，大家都关注到了。实际上，这种影响远远超乎我们的预期，例如人工智能大量运用会对就业规模产生巨大的影响。最主要的是岗位被取代后，人类怎么办？日本学者研究发现，大概60%的现有工作，是可以用机器人来取代的，现在没有被取代可能是因为时机还没有成熟。
未来，好多工作实际上都可能被机器人取代，甚至包括教师的工作。我们原来普遍认为教师是“稳坐钓鱼台”的工作，教书育人的任务不会被机器所取代。但是，将来还是有这种可能的，比如教师传授知识这一部分工作很有可能被取代。当然，这种取代并不是我们悲观的理由，关键是看我们如何应对。
其次，人工智能的普遍运用对收入分配的影响是很大的。人工智能相关领域的就业肯定都是高收入，而在其他领域就业的，则极有可能收入很低。也就是说，它很可能导致社会阶层严重的两极分化。劳动本身决定了工资收入的巨大差距。
最后，人工智能对就业形态也有很大影响。将来很可能会有一些人只能从事“低端”的工作，而有些人就从事与人工智能相关的所谓的“高端”的工作。高度专业化的工作需要长时间的专门化准备，而其他的“普通工作”则不需要长时间的训练。这样就会形成两种截然不同的劳动形态。此外，人工智能的大量运用还会对劳动过程、劳动关系等多个方面产生巨大的影响。事实上，当今时代的人们对这些挑战都已经有了一些感知，所以危机感自然而然会产生出来。
既然人工智能会对劳动提出诸多挑战，那么应该如何应对呢？我觉得最主要的是要变革。用变革迎接挑战，就会把挑战转化为机遇。我认为，面对人工智能给人类劳动提出的诸多挑战，人类必须实施三大变革：
第一是人类的自我变革。我们人类走到了今天，可能很多观念都要改变。比如说，我们的职业观念要发生变化，原来我们都希望找一个稳定的工作，当作一辈子的“职业”，然后好像有了“职业”，我们的人生就完美了。那么将来这种职业观念可能要发生变化，一辈子可能不止仅从事一个职业，很可能要跨职业。这个可能符合马克思关于分工的很多批判，人要全面发展，多职业可能恰恰促进了我们的全面发展。
还有一个是对就业观念的影响，我们过去找工作要找个稳定的、不变的，这个观念也会受到影响。还有对企业家的利润观、财富观也会有影响，甚至我们的学习观也会受到影响。现在我们中国的大学生有一个学习观，其基本的观念就是从大学拿个文凭，然后靠这个文凭混一辈子，拿不到文凭就好像没得救了，就感到“人生绝望”，将来可能这种现象会完全改变，包括学习观在内的很多观念都会转变。对人类自身的这一系列观念而言，变革肯定是要及时地跟上时代和技术的发展。如果人类自身的观念跟不上的话，人工智能对劳动的挑战，很有可能会让我们无法适应。
第二是教育系统的变革，即学生的学习观念、学习理念一定要变化。现在的大学课堂往往还是以满堂灌式地传输知识为主，这样的授课方式难以适应未来的大学教育。未来的大学学习，应该让学生学会自主学习，这是高等教育的第一要务。让学生将来能够自主地学习，不是老师通过课堂讲授的方式把知识系统地传授给学生。因此，将来老师的教育理念也要变，要把学生“教”到学会自学，而不是仅仅致力于把知识讲透了，这才是真正的厉害。大学向终身教育的转型，可能会是一个很重要的变革趋势。
现在我们的许多大学，比较常见的还是那一种旧式学历制的教育。将来的终身教育可能变成没有学制的概念，更多的是学分制的概念。目前，西方的完全学分制已经可以做到这一点。但是现在我们的许多大学，基本上还不能完全跟上这个变革的步伐。
每个人在大学的学习能力是不一样的，他可以按照他自己的学习能力、学习动力、学习兴趣，根据自己的经济状况等具体情况独立地进行自我规划。一个人既可以三年把博士读完，也可以五年把博士读完，教育的灵活性和可选择性应该提高。
第三是社会治理系统的变革。随着劳动力市场治理能力的强化，我们发现劳动力市场治理在过去不是一个很重要的活动，也不是社会治理的范畴，但将来可能是一个很重要的治理范畴。所以，现在随着社会关系的复杂化，特别是劳资关系的复杂化，实际上劳动力市场的治理已经有一些问题了，包括过去讲的所谓“996”“血汗工厂”等现象，实际上正是劳动力市场治理没有到位、出现问题的表现。过去我们将医疗、教育视为“第一民生”，将来应将劳动就业上升为“第一民生”。今后还要更加重视劳动幸福保障。
上述三大变革，将来可能会成为应对人工智能对劳动挑战的当务之急。理论是先导，任何变革都需要理论的指导，没有理论指导的变革可能只是一个应急性的举措。要全面地、系统地应对变革、应对挑战。科学的理论怎样进一步修订？我觉得需要马克思的劳动价值理论进行指导，强调活劳动创造价值。
怎么理解这个“活劳动”？我认为，将来自动化的、智能化的机器人可能就是一种替代性的劳动，它跟我们现在算法化的、工具性的人工智能不一样，将来可能会有替代性的人工智能出现——相对于人的“活劳动”，这种替代性的人工智能只不过是对劳动的另外一种理解方式。
比如，现在影视剧中的主演在演危险性动作时往往不会自己去演，会找个替身，那么替身性的劳动工作量会算在主演身上，不会算在那个替身的身上，将来替代性的人工智能也是这样。这就算“活劳动”的价值，这个价值是归资本家所有，还是归我所有或者归社会所有，相关的讨论应该及时跟上。我们把替代性的劳动变成一种“活劳动”，并没有违背“活劳动创造价值”这个基本原理，但是对“活劳动”本身要重新加以界定。因此，理论要及时关注现实，才能应对各种挑战。
总之，人工智能对人类的挑战是多重的，人类必须进行自我变革、教育系统变革、社会治理系统变革，还需要理论的变革、理论的指导，只有这样，人类才能够从容地走向未来。
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段伟文、吴冠军、张爱军、高山冰、韩东屏、孙伟平、程广云、杨通进、何云峰、刘方喜、蓝江、吴静、郑曦、秦子忠、崔中良、赵涛：《人工智能：理论阐释与实践观照（笔谈）》，《阅江学刊》，2021年第4期，第29-30页。
段伟文，吴冠军，张爱军，高山冰，韩东屏，孙伟平，程广云，杨通进，何云峰，刘方喜，蓝江，吴静，郑曦，秦子忠，崔中良，赵涛.人工智能：理论阐释与实践观照(笔谈)[J].阅江学刊，2021(4)：29-30.
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