本文摘要：[摘要]實現(xiàn)高質(zhì)量和充分就業(yè)是國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要內(nèi)容。人工智能為有效的勞動力市場治理帶來了挑戰(zhàn)，促使財富積累方向由資本轉(zhuǎn)向知識，加快了勞動力外部化趨勢，改變了工作的技能需求。這進一步造成社會發(fā)展不均衡、既有社會保障功能弱化和
[摘要]實現(xiàn)高質(zhì)量和充分就業(yè)是國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要內(nèi)容。人工智能為有效的勞動力市場治理帶來了挑戰(zhàn)，促使財富積累方向由資本轉(zhuǎn)向知識，加快了勞動力外部化趨勢，改變了工作的技能需求。這進一步造成社會發(fā)展不均衡、既有社會保障功能弱化和外部性風(fēng)險加大。本文探討了稅收與轉(zhuǎn)移支付、基本收入保障、積極勞動力市場政策、人力資本投資和再培訓(xùn)賬戶等政策工具組合的綜合治理功能，并提出調(diào)整社會財富分配格局、增強勞動者對新技術(shù)的適應(yīng)性、打造多方參與的勞動力市場社會治理格局和促進社區(qū)就業(yè)并重的政策建議，為增強勞動力市場綜合治理能力奠定基礎(chǔ)。
[關(guān)鍵詞]人工智能;勞動力市場;綜合治理;政策工具
一、引言
在我國經(jīng)濟由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的新時期，更充分更高質(zhì)量就業(yè)是積極老齡化的重要舉措，也是國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要組成部分。2019年的政府工作報告首次將就業(yè)優(yōu)先置于宏觀政策層面。作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能也給勞動力市場帶來了就業(yè)風(fēng)險。人工智能將知識作為重要的生產(chǎn)要素投入到財富創(chuàng)造過程當(dāng)中，引致了知識偏向型的財富分配與要素組織方式，重塑了勞動力市場技能需求，替代并創(chuàng)造了工作崗位。人工智能的發(fā)展還帶來了市場失靈與外部性問題，使得勞動者用來適應(yīng)新技術(shù)的一般性成本被社會所承擔(dān)。此外，區(qū)別于工業(yè)化技術(shù)與信息通訊技術(shù)，人工智能應(yīng)用規(guī)模的增長是非線性的。過去10年期間，全國機器人數(shù)量增長了20倍，2017年全國機器人數(shù)量是2000年的364倍。
人工智能實現(xiàn)了計算化從服從到認知的轉(zhuǎn)變，計算機得以通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)造新能力，快速、直接地復(fù)制與傳播高價值的數(shù)字化產(chǎn)品應(yīng)用于決策領(lǐng)域。伴隨著人工智能技術(shù)在價值創(chuàng)造與勞動過程的深度滲透，其對勞動力市場的影響也越來越突然、劇烈和難以預(yù)測。[1]綜上所述，由于人工智能技術(shù)軌跡具有高度不可預(yù)見性，實現(xiàn)勞動力市場上技術(shù)與人的均衡發(fā)展需要綜合治理。治理要義為利益相關(guān)人長期合作與實現(xiàn)共贏的制度安排和實施過程。人工智能為投資者、經(jīng)營者、勞動者以及教育改革、社會保障等多方利益相關(guān)人帶來的風(fēng)險造成了公共問題，需要政府作為公共代理人進行治理。技術(shù)沖擊的高度不確定性也使得政策的制定者與研究者難以事先評估政策方案的成本、收益，使得技術(shù)的短期影響被高估、長期影響卻被低估。[2]
因此，綜合治理需要增加政府維度和使用政策工具組合，從經(jīng)濟、社會和政治多維度探索實現(xiàn)高質(zhì)量勞動力市場綜合治理�，F(xiàn)有研究主要探討人工智能對勞動力市場的經(jīng)濟影響，如人工智能的就業(yè)替代與崗位創(chuàng)造效應(yīng)。[3]-[6]上述研究的邏輯起點均為人工智能的經(jīng)濟效應(yīng)。那么，應(yīng)當(dāng)如何開展勞動力市場綜合治理、選擇哪些政策工具，在確保穩(wěn)定就業(yè)的同時防范新技術(shù)帶來的社會風(fēng)險?
本文從一般均衡、局部均衡與微觀崗位三個維度梳理人工智能對勞動力市場的影響，在此基礎(chǔ)上討論人工智時代勞動力市場綜合治理的三大難題;繼而探討運用稅收與轉(zhuǎn)移支付、基本收入保障、積極勞動力市場政策、人力資本投資和再培訓(xùn)賬戶等一系列混合型政策工具組合，減少技術(shù)進步和創(chuàng)新的負面效果;最后提出增強勞動力市場綜合治理能力的政策建議。
二、人工智能技術(shù)對勞動力市場的影響
(一)勞動力市場財富積累方向的改變：由資本轉(zhuǎn)向知識
從一般均衡角度來看，人工智能技術(shù)與信息通信技術(shù)的興起與快速發(fā)展促使勞動力市場財富積累方向由資本轉(zhuǎn)向知識。第三次工業(yè)革命完成了財富由土地向資本的轉(zhuǎn)變，而以人工智能為技術(shù)代表的新一輪科技革命則加快了知識集聚領(lǐng)域財富積累的速度，促使人類社會由工業(yè)社會向知識社會的轉(zhuǎn)型。作為人工智能主要支撐基礎(chǔ)的算法與數(shù)據(jù)在多個傳統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，結(jié)合消費者偏好為新產(chǎn)品和服務(wù)提供基礎(chǔ)，已經(jīng)成為經(jīng)濟增長中重要的生產(chǎn)要素;[7]同時勞動過程則變得非物質(zhì)化與符號化。
最終的結(jié)果是知識的擁有者(如大科技公司)取代了傳統(tǒng)的工業(yè)階級，享受了新創(chuàng)造的價值，并掌握了分配這部分價值的權(quán)力，加劇了社會和經(jīng)濟分化。[8]技術(shù)引致的有偏型財富積累降低了全球勞動收入份額。[9][10]然而關(guān)于人工智能對發(fā)展中國家勞動收入份額的影響，現(xiàn)有研究的結(jié)論并不一致。一方面，受限于數(shù)據(jù)的可及性以及對自雇群體收入差異化的度量方式，準(zhǔn)確測度勞動收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例較為困難;[11]另一方面，由于知識創(chuàng)造的增加價值同時分配給了資本與勞動者，人工智能對勞動份額的影響取決于資本和勞動對該技術(shù)的替代彈性。[12]
在應(yīng)用層面，人工智能作為一種要素擴展型技術(shù)，在不同產(chǎn)業(yè)部門呈現(xiàn)出差異化的應(yīng)用方式和浸潤程度，加速了自動化取代勞動力的過程，同時輔助勞動者進行技術(shù)升級，提升了勞動者在認知性與創(chuàng)造性工作中的勞動生產(chǎn)率。例如，人工智能自動訓(xùn)練計算程序?qū)崿F(xiàn)在文檔和郵件中搜索、標(biāo)記等功能，優(yōu)化了辦公室工作流程，創(chuàng)造出更高效的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)管理的工作崗位。
(二)勞動力市場的結(jié)構(gòu)性變化：由內(nèi)部轉(zhuǎn)向外部
從局部均衡角度來看，人工智能塑造了一個動態(tài)的勞動力市場，增強了“勞動力外部化”的傾向。以大型、科層化的組織為代表的企業(yè)內(nèi)部勞動力市場具有明確的勞動力定價分配體系、層級化的崗位階梯和清晰的內(nèi)部晉升機制，吸收了約80%的勞動力。20世紀(jì)90年代以來，人工智能技術(shù)的發(fā)展弱化了勞動者對組織的依附關(guān)系，減少了勞動力市場上的永久性工作崗位，擴大了外部勞動力市場規(guī)模。主要原因如下：首先，人工智能技術(shù)在多個行業(yè)提供了基于任務(wù)而非崗位的技術(shù)支持，使得企業(yè)能夠選擇多元化的雇傭模式。
例如，機器人流程自動化具備成本低、連續(xù)性好、靈活性高等特點，適用于白領(lǐng)工作;而基于語音識別、面部識別等技術(shù)的高端人工智能技術(shù)則被廣泛應(yīng)用于金融和互聯(lián)網(wǎng)公司。在大多數(shù)行業(yè)當(dāng)中，非標(biāo)準(zhǔn)勞動用工、勞務(wù)派遣、勞務(wù)外包等方式都變得更為常見。勞動力市場當(dāng)中出現(xiàn)了由大量人力資源中介機構(gòu)組成的松散網(wǎng)絡(luò);臨時契約取代了永久的用工制度，成為企業(yè)集聚專長資源、規(guī)避用工限制、降低工資和福利開支的重要雇傭策略。[13]
其次，人工智能降低了外部勞動力市場的交易成本。人工智能技術(shù)為外部勞動力市場上的勞動力供需匹配、項目管理、人力資源管理提供了技術(shù)支撐。數(shù)字平臺(如全球范圍內(nèi)的工作匹配平臺)、翻譯技術(shù)和視頻分析系統(tǒng)降低了搜索成本、信息成本和監(jiān)督成本;增強現(xiàn)實(AR)、虛擬現(xiàn)實(VR)在靈活工作場所的應(yīng)用則進一步優(yōu)化了遠程工作流程。
最后，作為生產(chǎn)工具的人工智能技術(shù)同時具備智能化特性和規(guī)律性思考能力，將勞動者原有的部分專有性知識和技能從人力資產(chǎn)中剝離出來，降低了雇主對雇員的依賴度。從理性開放系統(tǒng)來看，這種人力資產(chǎn)專有性程度的系統(tǒng)性下降更有利于形成外部勞動力市場和多元化的社會職業(yè)結(jié)構(gòu)。[14]在動態(tài)的勞動力市場中，機器學(xué)習(xí)和自動化算法在體力、重復(fù)性勞動以及專業(yè)化領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用使得藍領(lǐng)、白領(lǐng)、專業(yè)技術(shù)人員甚至高層管理人員獲得可靠、永久的工作崗位的概率都下降了。[15]
(三)現(xiàn)有工作的重塑：工作性質(zhì)的改變
就具體崗位而言，人工智能的多重屬性從不同維度重塑了現(xiàn)有的工作崗位。處理多任務(wù)、復(fù)雜程序工作的人工智能自動化屬性使得工作崗位更容易被替代。國際機器人聯(lián)合會2017年的調(diào)查顯示，2010-2030年之間，全球工業(yè)機器人庫存數(shù)量將以14%的年均增長率增加;到2030年，全球工業(yè)機器人存量將達到1130萬個，是2010年的近11倍。根據(jù)不同的測算結(jié)果，一個工業(yè)機器人將替代2-6.2個制造工人。[16][17]
此外，一些需要專業(yè)技能的崗位中的非創(chuàng)造性任務(wù)也部分地被智能化機器人所替代。由于感官知覺、數(shù)據(jù)收集與處理、結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)、模式識別、優(yōu)化與預(yù)測等智能化應(yīng)用在不同工作任務(wù)當(dāng)中的需求彈性有所差異，人工智能自動化進一步造成了勞動力市場的崗位空心化，特別增加了中年、低技能與低學(xué)歷的勞動者被替代的風(fēng)險。[18][19]除崗位替代以外，人工智能具備的“技術(shù)平臺”屬性還將以崗位創(chuàng)造與人機合作的方式提高勞動生產(chǎn)率，并創(chuàng)造出新的就業(yè)機會。
[20][21]大量與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的新崗位被創(chuàng)造出來;此外，具備認知屬性的人工智能技術(shù)制造出的“半專業(yè)化”工作能夠幫助專業(yè)人員進行技能升級，例如輔助教師開展定制化教學(xué)服務(wù)、幫助醫(yī)師開展常規(guī)檢查、病例篩查與病情診斷等。如果人工智能創(chuàng)造出的新崗位產(chǎn)生的社會價值大于其所替代的勞動力的社會價值，那么新技術(shù)的輔助將為勞動力市場帶來正外部性。
三、人工智能時代勞動力市場的三個主要難題
(一)社會發(fā)展不均衡
人工智能時代勞動力市場面臨的首要難題是社會發(fā)展的不均衡。知識資本的擁有者獲取了價值上漲的部分，造成了資本與勞動之間、勞動力市場內(nèi)部不同群體之間的不均等分配。如果勞動者對新技術(shù)的學(xué)習(xí)與適應(yīng)速度相對于資本更慢，技術(shù)進步將拉大知識工人與低學(xué)歷、低技能工人創(chuàng)造的價值差距，加劇收入分配不平等。過去幾十年期間，城市低學(xué)歷勞動者的工作技能大大降級，技術(shù)引致的工作技能需求變化使得城市勞動力市場出現(xiàn)了不成比例的兩極分化。
[22]基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法還記錄并加強了訓(xùn)練數(shù)據(jù)當(dāng)中的社會偏見，造成了數(shù)字紅利分配的不均衡。[23]而數(shù)據(jù)分析本身又生成了數(shù)據(jù)，原始文本當(dāng)中針對弱勢勞動力群體的歧視性偏見被長期性地嵌入用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)當(dāng)中，形成了內(nèi)嵌式的長期歧視。例如，未經(jīng)規(guī)范指導(dǎo)的機器學(xué)習(xí)算法可能加強勞動力市場上基于性別、種族和健康狀況的刻板印象;[24]短期來看，與訓(xùn)練集相差最遠的勞動力群體適應(yīng)新技術(shù)的速度最慢。[25]這種少數(shù)群體與多數(shù)群體之間社會融入的差異性可能造成社會成員之間的信任缺失、脆弱群體的社會隔離與社會凝聚力的下降。
(二)社會保障功能弱化
隨著勞動力外部化的加速，社會保障功能弱化是勞動力市場的第二個難題。[26]第一，相較于其他技術(shù)，人工智能在“理解”與“認知”方面存在著比較優(yōu)勢，更有可能替代傳統(tǒng)的低競爭性服務(wù)業(yè)勞動者，促使服務(wù)行業(yè)的公司轉(zhuǎn)向更加靈活的組織結(jié)構(gòu)和用工安排，[27]需要創(chuàng)新企業(yè)分配制度和社會治理結(jié)構(gòu)以適應(yīng)這種情況;第二，各種臨時項目以及非正式合作變得更為常見，穩(wěn)定、長期、常規(guī)的工作變成非必需。
現(xiàn)行社會保障制度是圍繞工業(yè)經(jīng)濟組織，為具有穩(wěn)定工作的勞動者提供收入保障。在既有制度下，被智能化技術(shù)置換出的靈活就業(yè)人員缺乏談判能力和體制保障;第三，社會保障償付能力取決于勞動力市場上繳費者與領(lǐng)取者的比例。如果在一定時期內(nèi)崗位創(chuàng)造速度低于崗位替代速度，由此形成的“凈替代”將造成待遇領(lǐng)取者的增長率超過繳費者的增長率，社會保障財務(wù)可持續(xù)性將面臨嚴峻挑戰(zhàn);隨之以社會保障為主的社會保護底線將會被打破。[28]
(三)外部性風(fēng)險加大“體面工作”具有正外部性。
在穩(wěn)定的社會結(jié)構(gòu)中，足夠數(shù)量且高質(zhì)量的體面工作創(chuàng)造的社會價值大于其經(jīng)濟價值。人工智能技術(shù)對工作性質(zhì)的改變則為社會帶來了外部性風(fēng)險。在工業(yè)革命的大轉(zhuǎn)型之后，自動化技術(shù)輔助機器工具快速、靈活地學(xué)習(xí)與適應(yīng)新任務(wù)，部分地替代了工人的比較優(yōu)勢，迫使大量勞動力流向無法被自動化和機器制造所替代的互動性與認知性崗位，以服務(wù)業(yè)為主的大量新崗位被創(chuàng)造出來。在這些開放程度相對較低的新部門當(dāng)中，地方保護主義使得勞動者無需高技能和教育水平也能夠獲得較為體面的工作和與工作相關(guān)的社會福利、培訓(xùn)和職業(yè)預(yù)期，并產(chǎn)生了大量穩(wěn)定的社會階層。
然而，隨著經(jīng)濟增長對信息與數(shù)據(jù)依賴程度的增加，人工智能在服務(wù)性崗位當(dāng)中的廣泛應(yīng)用促使服務(wù)業(yè)向開放部門轉(zhuǎn)型。[29]短期內(nèi)，崗位替代效應(yīng)消滅了低技能、低教育水平勞動者所擁有的“好工作”;長期來看，人工智能應(yīng)用創(chuàng)造的新崗位對勞動者提出了新的技能需求。結(jié)構(gòu)性失業(yè)與適應(yīng)性技能轉(zhuǎn)型增加了勞動者的心理成本、健康問題與社交退縮;此外，基于機器學(xué)習(xí)的自主決策降低了勞動者的工作自主性。[30]勞動者失業(yè)與自主性的下降造成的負外部性則被全社會所承擔(dān)了。在人工智能應(yīng)用廣泛、深入的領(lǐng)域，經(jīng)濟價值與社會價值的沖突帶來的負外部性更為嚴重。[31]
四、人工智能時代的勞動力市場綜合治理的政策工具
針對以上三個難題，在技術(shù)發(fā)展高度不確定的情勢下，應(yīng)當(dāng)通過引入以下政策工具組合支持勞動力市場綜合治理，對人工智能技術(shù)帶來的潛在風(fēng)險進行規(guī)制。
(一)稅收與轉(zhuǎn)移支付
稅收與轉(zhuǎn)移支付能夠緩解人工智能技術(shù)引致的不均衡發(fā)展。該政策工具組合希望實現(xiàn)的一個模糊的政策目標(biāo)是通過在高維度的政策空間采取混合性政策工具對各生產(chǎn)要素進行利潤再分配來增強勞動力市場對變化的適應(yīng)性。[32]在使用財政政策對技術(shù)進行規(guī)制時，需要考慮以下問題：是否應(yīng)當(dāng)調(diào)和人工智能技術(shù)發(fā)展與收入分配之間的矛盾?哪些政策工具組合有效，哪些無效?具體而言，可供選擇的財政政策工具包括對收入、技術(shù)、知識等各種生產(chǎn)要素征稅或補貼。
稅收政策的有效性取決于政府是否能夠?qū)θ我庖厝我庹鞫悺＠�，對知識征稅能解決政府收入不足和分配難題，但需要數(shù)字勞工成立“數(shù)據(jù)工會”，更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理和對其收益的再分配。在可以對勞動收入征稅的前提下，若政府對非勞動要素(新舊技術(shù))均可以征稅，則對舊技術(shù)而非新技術(shù)征稅能夠更為有效地調(diào)節(jié)不平等程度;若只能對新技術(shù)(如機器人)征稅，那么最優(yōu)稅率取決于政府對各個利益群體的重視程度和需求的價格彈性。最優(yōu)稅率與新技術(shù)的需求彈性、新技術(shù)在生產(chǎn)成本中所占份額和新技術(shù)的生產(chǎn)效率成反比，與新技術(shù)對收入不平等的影響程度成正比。[33]與此同時，對生產(chǎn)要素的補貼應(yīng)當(dāng)促進對人力資本的投資，而非補貼物質(zhì)資本投資。由于人工智能技術(shù)帶來了社會總體福利的改善，財政政策無需加以規(guī)制;但政府應(yīng)當(dāng)設(shè)置必要的反壟斷審查程序和必要的健康、安全法規(guī)，確保勞動力市場的和諧發(fā)展。
(二)基本收入保障
作為一種解決“機器人末日”難題的嘗試，全民基本收入(UBI)是將部分國家財富從資本及知識持有者向所有勞動者轉(zhuǎn)移、增強勞動力稟賦，以較高工資水平實現(xiàn)勞動力市場與資本市場一般均衡的制度安排。[34]從19世紀(jì)60年代起，已有十幾個國家或地區(qū)開展過或正在開展各種形式的基本收入實驗，如印度“中央邦”(2011-2012)、芬蘭(2017-2019)、美國密西西比州(2019-2020)等。人工智能應(yīng)用增加了勞動者非正規(guī)就業(yè)和短暫失業(yè)的概率，因此社會保障不僅要覆蓋勞動力市場以外的低技能人群，還要覆蓋勞動力市場以內(nèi)的勞動者。[35]
一個理想的基本收入方案應(yīng)當(dāng)為勞動者(而非勞動)提供慷慨而適度的轉(zhuǎn)移支付，構(gòu)造更加全面的社會安全網(wǎng)絡(luò);同時為所有參與經(jīng)濟活動的人提供同等的、與是否正規(guī)部門或全職就業(yè)無關(guān)的保障機會和權(quán)力，在現(xiàn)實中，由于一個理想的全民基本收入方案的成本非常高昂，大多數(shù)基本收入實驗方案均無法滿足上述全部條件，各國通常對援助資格進行條件限制、設(shè)置短期資助時間或是降低支付水平。在發(fā)展中國家能否實施無條件的基本收入方案，轉(zhuǎn)移支付應(yīng)當(dāng)以社會保險還是負所得稅的方式提供，其政策預(yù)期結(jié)果如何?還有待于結(jié)合預(yù)算成本、國家能力與政治條件進行探討。
(三)積極勞動力市場政策
積極勞動力市場政策(ALMPs)是緩解人工智能技術(shù)風(fēng)險、減輕不平等與負外部性的另一項政策工具集。無論是以鼓勵工作為核心的自由主義式激勵政策，還是常見于北歐國家的普遍式激活政策，ALMPs的適應(yīng)性應(yīng)用能夠增加勞動者的總福利：首先，不同的ALMPs政策工具直接或間接地降低了勞動力市場的不平等程度。例如，工作激勵和就業(yè)援助解決了低技能勞動力過剩的問題;公共部門或社會組織為失業(yè)者提供的就業(yè)崗位或過渡性的短期課程從需求側(cè)直接創(chuàng)造了就業(yè);而向低技能勞動者提供的基礎(chǔ)教育或職業(yè)培訓(xùn)增加了相關(guān)群體的雇傭概率、提高了勞動供給質(zhì)量。[36]
其次，ALMPs增強了針對勞動力市場的社會保護。在促使勞動者進入勞動力市場的同時，為外部化的靈活用工人員提供了緩沖過渡機制;基于工作的稅收優(yōu)惠、與福利相掛鉤的退休年齡等政策緩解了全球范圍內(nèi)社會保險制度普遍面臨的人口風(fēng)險，增強了社會保險基金的充足性和可持續(xù)性。最后，ALMPs能夠有效地降低勞動力市場的負外部性。包括就業(yè)安置、工資補貼在內(nèi)的就業(yè)援助項目縮短了失業(yè)持續(xù)時長，降低了失業(yè)成本;而由公共部門主導(dǎo)、購買或補貼的崗位與培訓(xùn)項目通過轉(zhuǎn)移支付的方式彌補了結(jié)構(gòu)性失業(yè)對勞動者帶來的潛在損失。
人工智能技術(shù)的發(fā)展也為ALMPs的實施提供了技術(shù)支持。例如，機器翻譯、機器學(xué)習(xí)、智能搜索等數(shù)字技術(shù)在電子政務(wù)和職業(yè)搜索與匹配平臺的應(yīng)用能夠賦能就業(yè)援助政策，降低進入勞動力市場的障礙，提升職業(yè)匹配效率。由于ALMPs包含一組類型迥異的干預(yù)措施，對不同政策的有效性評估與組合使用是不可或缺的。為此，丹麥于20世紀(jì)90年代末開始逐步實施的包容而靈活的勞動力市場調(diào)整政策具有一定的借鑒意義。
(四)人力資本投資與再培訓(xùn)賬戶
人力資本投資是增強勞動力市場稟賦和勞動者適應(yīng)性的中長期混合性政策工具。
第一，繼續(xù)投資教育，提高全民教育水平。降低義務(wù)教育階段的城鄉(xiāng)、區(qū)域教育不平等;提升高等教育普及率，加強高校的自主性;促進高等教育與職業(yè)教育的整合，為社會流動提供更多的政策空間;利用數(shù)字技術(shù)提升教育質(zhì)量，例如人工智能應(yīng)用通過完善基于過程跟蹤與反饋的多維度教育評估系統(tǒng)發(fā)展了定制化教育方法，線上教育降低了所有年齡和技能群體的教育成本、提高了教育的效率和可及性。
第二，建立以需求為導(dǎo)向的終身學(xué)習(xí)和再培訓(xùn)系統(tǒng)。為了適應(yīng)新的技能需求，需要發(fā)展模塊化的技能培訓(xùn)和多樣化的技能獲取途徑。同時，動態(tài)勞動力市場治理需要政府設(shè)置明確的多方監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)，更新適應(yīng)市場發(fā)展的資格認證體系，鼓勵公私合營，發(fā)展各利益相關(guān)方的協(xié)同治理機制，確保私營部門在課程設(shè)計、學(xué)習(xí)和實踐培訓(xùn)過程當(dāng)中的話語權(quán)。
第三，促進一般性知識與專業(yè)技能的平衡發(fā)展，為培勞動者長期發(fā)展所需的核心競爭力提供社會環(huán)境。一方面，人工智能時代的勞動者需要全方位勞動技能，應(yīng)當(dāng)在教育體系中加強對創(chuàng)造、合作、認知與社交能力等社會技能的一般性培訓(xùn);另一方面，需要設(shè)計基于工作需求的技術(shù)培訓(xùn)項目，并將績效與勞動力市場表現(xiàn)相掛鉤，實現(xiàn)勞動者技能與職業(yè)結(jié)構(gòu)的專業(yè)化升級。[37]
五、結(jié)語
在人工智能時代，需要結(jié)合技術(shù)發(fā)展與勞動力市場的動態(tài)變化，打出多項政策工具的“組合拳”，以完善和提升勞動力市場綜合治理能力。近年來，我國實施了積極的就業(yè)政策和人才強國戰(zhàn)略，先后出臺《國家中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》、《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》、《關(guān)于深化人才發(fā)展體制機制改革的意見》等政策文件，旨在加強人力資本積累、激勵與保障人才發(fā)展;[38]而《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》、《高等職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2015-2018年)》等行動計劃則在教育與職業(yè)培訓(xùn)領(lǐng)域結(jié)合政府推動與引導(dǎo)社會力量參與，增強勞動者對市場需求的適應(yīng)能力。
此外，我國社會保障進入體系建設(shè)階段，提高養(yǎng)老保險統(tǒng)籌層次和醫(yī)療保障待遇，在一定程度上提升了勞動力抵御風(fēng)險的能力。而我國現(xiàn)階段出臺的人工智能產(chǎn)業(yè)與創(chuàng)新政策目標(biāo)是推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，尚未以是否能促進人力資本投資這一標(biāo)準(zhǔn)對新技術(shù)做出區(qū)分、也未制定相應(yīng)的政策對人工智能的勞動力市場風(fēng)險予以規(guī)制。概而言之，公共管理者尚未完全準(zhǔn)備好應(yīng)對技術(shù)對勞動力市場帶來的風(fēng)險。短期內(nèi)，應(yīng)當(dāng)采取混合性政策工具對市場進行規(guī)制，平滑技術(shù)帶來的勞動力市場波動，避免變化太過劇烈。長期來看，需要從技術(shù)、技能與市場等多方面開展綜合治理。
首先，引入人工智能與調(diào)整社會財富分配格局并重。探索用區(qū)域性、行業(yè)性和崗位性財富分配制度保障勞動者獲得數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)所創(chuàng)造價值的合理比例，并鼓勵發(fā)展提高勞動者生產(chǎn)效率的人工智能，引導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)造足夠多的崗位，以抵消人工智能的崗位替代效應(yīng)。其次，引入人工智能與提高勞動者適應(yīng)性并重。實施能夠增強勞動者靈活性和新技術(shù)適應(yīng)性的培訓(xùn)、就業(yè)和社保制度。幫助勞動者掌握人工智能時代體面工作所需要的工作技能，并設(shè)計與之相適應(yīng)的社會保障網(wǎng)絡(luò)。不論技術(shù)的發(fā)展方向如何，未來的工作都是新技術(shù)與新的勞動密集型任務(wù)之間的競爭與合作。[39]教育與職業(yè)培訓(xùn)體系應(yīng)根據(jù)技術(shù)對勞動力的需求，對一般性知識與專業(yè)化技能的教育方式做出相應(yīng)調(diào)整。在教育體系當(dāng)中加強對人工智能相關(guān)技術(shù)的培訓(xùn)、使勞動者能夠更好地使用新技術(shù);同時也側(cè)重培養(yǎng)勞動者發(fā)展那些無法被人工智能替代的創(chuàng)造性、情感化技能和解決未知任務(wù)的能力。
再次，引入人工智能與勞動力市場社會治理并重。由政府、市場、用人單位、勞動者多元參與，打造共建共治共享的治理格局。就業(yè)優(yōu)先的政策目標(biāo)的實現(xiàn)需要將全部利益相關(guān)方視作一個整體的系統(tǒng)，加強產(chǎn)業(yè)、社會與工作場所的協(xié)作。政府購買市場的教育與培訓(xùn)服務(wù)，通過監(jiān)督結(jié)果數(shù)據(jù)、明確問責(zé)標(biāo)準(zhǔn)以確保融資的效率與質(zhì)量。
同時，將雇主與勞動者都納入到?jīng)Q策過程中，強化多邊信任關(guān)系，打造更加人性化的工作場所。最后，引入人工智能與促進社區(qū)就業(yè)并重。社區(qū)作為勞動者長期生活與工作的場所，不僅集聚了具有相似居住特性的居民的一般性知識和專業(yè)化知識，還擁有能夠適應(yīng)當(dāng)?shù)厍榫�、長期嵌入當(dāng)?shù)匚幕托袨檫壿嫷木植恐R。2020年初抗擊新冠肺炎疫情工作顯示，如果有幾百萬的社區(qū)公衛(wèi)醫(yī)師、全科醫(yī)生和社區(qū)工作者，經(jīng)過疫情防控專業(yè)培訓(xùn)并及時送達相關(guān)物資，一定能夠大大提高疫情防控的力度和減少疫情損害。
[參考文獻]
[1][8]BaldwinR.TheGloboticsUpheaval：Globalization，Robotics，andtheFutureofWork.Oxford：OxfordUniversityPress，2019.
[2][23]AgarwalPK.PublicAdministrationChallengesintheWorldofAIandBots.PublicAdministrationReview，2018，78(6)：917-921.
[3]AcemogluD，RestrepoP.ArtificialIntelligence，AutomationandWork.No.w24196.NationalBureauofEconomicResearch，2018a.
[4]AcemogluD，RestrepoP.Low-skillandHigh-skillAutomation.JournalofHumanCapital，2018b，12(2)：204-232.
[5][16]AcemogluD，RestrepoP.RobotsandJobs：EvidencefromUSLaborMarkets.No.w23285.NationalBureauofEconomicResearch，2017.
人工智能方向論文范文：論人工智能生成物的可專利性
摘要：隨著人工智能深度學(xué)習(xí)能力的加強，人工智能的創(chuàng)造潛力逐漸突顯，甚至可以在人類不介入的情況下自主生成技術(shù)成果。人工智能生成物作為一種新型技術(shù)成果，將給人類生產(chǎn)生活帶來巨大改變，成為科學(xué)技術(shù)發(fā)展帶來強大驅(qū)動力。人工智能生成物能否獲得專利法保護、如何保護，已成為新技術(shù)發(fā)展趨勢下專利法必須面對的現(xiàn)實問題。
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