《綱要》提出“培育壯大人工智能、大數據、區塊鏈、云計算、網(wǎng)絡(luò )安全等新興數字產(chǎn)業(yè)，提升通信設備、核心電子元器件、關(guān)鍵軟件等產(chǎn)業(yè)水平”。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響從寬化步入深化階段，對不同行業(yè)、不同群體的就業(yè)模式產(chǎn)生巨大影響。作為人類(lèi)歷史上空前的技術(shù)革命，人工智能技術(shù)引發(fā)的諸種就業(yè)效應目前尚未充分顯現。在對這一現象進(jìn)行經(jīng)濟學(xué)分析的時(shí)候，西方主流經(jīng)濟學(xué)的新古典就業(yè)理論難以提供有力解釋?zhuān)R克思主義政治經(jīng)濟學(xué)提供了把握其內在規律的學(xué)理依循。 

人工智能的生產(chǎn)要素屬性

關(guān)于資本、勞動(dòng)、科學(xué)技術(shù)之間的內在關(guān)系，馬克思的界定是，“作為進(jìn)行新生產(chǎn)的手段的積累起來(lái)的勞動(dòng)就是資本”。在技術(shù)條件不發(fā)達的時(shí)期，資本與科學(xué)是割裂開(kāi)來(lái)的，隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展，資本與科學(xué)開(kāi)始融合，“生產(chǎn)過(guò)程成了科學(xué)的應用，而科學(xué)反過(guò)來(lái)成了生產(chǎn)過(guò)程的因素即所謂職能”。作為當代新技術(shù)方式呈現的人工智能，其實(shí)質(zhì)是將復雜勞動(dòng)凝結起來(lái)的人類(lèi)智能勞動(dòng)。它“不僅是若干物質(zhì)產(chǎn)品的總和，并且也是若干商品、若干交換價(jià)值、若干社會(huì )量的總和”。也就是說(shuō)，人工智能凝聚了勞動(dòng)與資本要素的雙重屬性。

人工智能是人與物兩種要素的結合，一方面具有勞動(dòng)要素的特征，一方面在本質(zhì)上又隸屬于資本，將勞動(dòng)、資本與科學(xué)緊密融合。從人工智能的勞動(dòng)屬性看，人工智能具有人的一些特征，它以比復雜勞動(dòng)更為復雜的“擬人形態(tài)”實(shí)現對勞動(dòng)的替代。在此影響下，勞動(dòng)熟練程度形成的周期縮短，單位產(chǎn)品的社會(huì )必要勞動(dòng)時(shí)間大幅降低。人工智能的勞動(dòng)屬性主要表現為以下兩個(gè)特征：一是超越組織邊界的高度社會(huì )化特征，二是超越復雜勞動(dòng)的指數化特征。從人工智能的資本屬性看，人工智能已不是單純的機器，它直接擴大了生產(chǎn)社會(huì )化的寬度和廣度，越來(lái)越多的勞動(dòng)者參與到編程、設計、研發(fā)等更為復雜的過(guò)程?？梢?jiàn)，人工智能通過(guò)機器這一資本載體，凝結了更多活勞動(dòng)在其中，是人類(lèi)智能技術(shù)用于模擬、仿真和擴展人類(lèi)腦力勞動(dòng)的外化。 

資本有機構成理論對人工智能的解釋

馬克思的資本有機構成理論是馬克思主義經(jīng)濟理論的重要組成部分，以此為基礎建構的相對過(guò)剩人口理論，深刻揭示出資本主義制度下技術(shù)進(jìn)步與勞動(dòng)力需求變化之間的內在聯(lián)系，這為分析人工智能對就業(yè)的影響提供了理論參照系。馬克思認為，資本構成包括物質(zhì)形式和價(jià)值形式兩種，其分別對應著(zhù)資本的技術(shù)構成和價(jià)值構成。從物質(zhì)形式角度看，資本構成表現為一定數量的生產(chǎn)資料和為推動(dòng)這些生產(chǎn)資料所需要勞動(dòng)力的比例；從價(jià)值形式角度看，資本構成表現為不變資本和可變資本的比例。在資本主義制度下，資本有機構成有不斷提高的趨勢，因為資本主義生產(chǎn)的根本目的是生產(chǎn)并獲得剩余價(jià)值，資本家為獲得更多剩余價(jià)值，為了在激烈競爭中生存并發(fā)展，必然需要改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、提高生產(chǎn)率，最終導致資本有機構成提高。

在馬克思看來(lái)，相對過(guò)剩人口是社會(huì )生產(chǎn)力發(fā)展到一定階段，伴隨著(zhù)資本積累以及資本有機構成提高的一種經(jīng)濟現象，表現為“對勞動(dòng)的需求，同總資本量相比相對地減少，并且隨著(zhù)總資本量的增長(cháng)以遞增的速度減少?！碑斍?，全球以人工智能為典型特征的技術(shù)進(jìn)步在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級和就業(yè)結構轉換的同時(shí)，無(wú)疑存在著(zhù)“機器排擠個(gè)人”的客觀(guān)現實(shí)，絕大部分的標準化、程序化勞動(dòng)可以通過(guò)機器人完成，在人工智能技術(shù)領(lǐng)域甚至連非標準化勞動(dòng)都將受到?jīng)_擊。正如馬克思所指出的，“勞動(dòng)資料一作為機器出現，就立刻成了工人本身的競爭者”，這對于資本有機構成不同的行業(yè)部門(mén)將產(chǎn)生差異顯著(zhù)的影響。 

積極應對人工智能引發(fā)的就業(yè)挑戰

針對人工智能引發(fā)的就業(yè)問(wèn)題，應重點(diǎn)解決與協(xié)調好涉及勞動(dòng)就業(yè)領(lǐng)域的“三個(gè)主要矛盾”：

首先，密切關(guān)注人工智能對就業(yè)的短期與長(cháng)期沖擊，重點(diǎn)是解決好其對就業(yè)的長(cháng)期影響。關(guān)于就業(yè)，以往技術(shù)進(jìn)步形成的邏輯是：雖然新技術(shù)在應用過(guò)程中，短期內不可避免帶來(lái)技術(shù)性失業(yè)或結構性失業(yè)，但長(cháng)期影響一般是就業(yè)的創(chuàng )造效應大于破壞效應。人工智能技術(shù)則未必，其在不同領(lǐng)域產(chǎn)生的技術(shù)進(jìn)步影響有顯著(zhù)差異。在高端研發(fā)等少數前沿創(chuàng )新領(lǐng)域，仍然延續對高技能勞動(dòng)力的就業(yè)選擇偏好。在通用生產(chǎn)領(lǐng)域卻往往是任務(wù)導向型的就業(yè)選擇偏好。這導致在高技能與中低技能勞動(dòng)力就業(yè)中出現明顯極化趨勢：對高技能勞動(dòng)力的就業(yè)需求顯著(zhù)提升；加劇了通用生產(chǎn)領(lǐng)域中低技能勞動(dòng)力的去技能化趨勢，更有甚者，人工智能會(huì )完全替代部分勞動(dòng)。應對人工智能就業(yè)沖擊的重點(diǎn)，應放在解決其長(cháng)期均衡方面，尤其是解決規?；瘎趧?dòng)者無(wú)工作條件下的收入分配問(wèn)題。更好的成人學(xué)習機會(huì )、不與就業(yè)掛鉤的最低社會(huì )保障支持都是未來(lái)可能的選擇，尤其應不斷完善社會(huì )保障體系。

其次，密切關(guān)注人工智能對不同群體收入差距的影響，重點(diǎn)解決好中等收入群體就業(yè)與收入下降問(wèn)題。進(jìn)入21世紀以來(lái)，一些發(fā)達國家勞動(dòng)力市場(chǎng)呈現出新的極化現象：標準化、程序化程度較低的高收入和低收入職業(yè)，其就業(yè)占比都在持續增加；而標準化、程序化程度較高的中等收入職業(yè)，其就業(yè)占比反而趨于下降。這是一種與以往技術(shù)進(jìn)步顯著(zhù)不同的就業(yè)收入效應，使中等收入群體面臨著(zhù)比低收入群體更尷尬的就業(yè)處境。對這種情況，如果收入分配政策的重點(diǎn)仍停留在過(guò)去對高收入和低收入兩個(gè)群體的關(guān)注上，不能及時(shí)對中等收入群體給予有效重視，會(huì )極易形成人工智能條件下新的低收入群體及分配不均，即中等收入群體因技術(shù)進(jìn)步呈現出收入停滯甚至下降的特征。

最后，密切關(guān)注人工智能引起的生產(chǎn)與勞動(dòng)過(guò)程重組，重點(diǎn)解決與化解勞資關(guān)系中出現的新依附關(guān)系。人工智能技術(shù)將高端技術(shù)領(lǐng)域的智能成果以類(lèi)似于公共產(chǎn)品或公共服務(wù)的形式與生產(chǎn)生活廣泛結合，使人類(lèi)生存空間的整體智能化水平顯著(zhù)提升，促進(jìn)了生產(chǎn)和消費環(huán)節的技術(shù)創(chuàng )新和再生產(chǎn)方式的轉變，并將促進(jìn)全社會(huì )組織管理方式的升級。在這一過(guò)程中，勞動(dòng)對資本的隸屬關(guān)系雖因鏈條拉長(cháng)而在形式上表現出日益淡化的趨勢，但在實(shí)質(zhì)上，算法技術(shù)或計算能力仍不斷實(shí)現著(zhù)對勞動(dòng)的擠壓，并在擠壓效應中加深勞動(dòng)對資本與技術(shù)的依附。未來(lái)勞動(dòng)力市場(chǎng)的要素關(guān)系格局將逐漸由“人與人”競爭轉為“人與人”“人與機器”競爭并存的局面。因此，未來(lái)針對勞資關(guān)系的治理，無(wú)疑應從以往“孰強孰弱”的工業(yè)化技術(shù)邏輯中走出來(lái)，集人類(lèi)勞動(dòng)創(chuàng )造凝結形成的一切要素合力，以更開(kāi)闊的視野、更多維的方法、更有效的策略提前做好充分準備，科學(xué)應對人工智能技術(shù)對全社會(huì )勞動(dòng)者帶來(lái)的機遇和挑戰。

來(lái)源：《光明日報》