数字劳动： 理论前沿与在地经验

第四章下一代互联网、数字劳动与工作/后工作世界的未来

近年来，随着大数据技术、硬件设备和算法的快速迭代，作为新一代技术革命的核心驱动力，人工智能从基础研究、技术转化到产业应用都已经进入高速发展期，成为世界主要国家经济增长的新引擎。①根据中国电子学会的统计，2018年，全球人工智能市场规模超过555.7亿美元，相较于2017年同比增长50.2%。②德勤在《全球人工智能发展白皮书》中预测，2025年全球人工智能市场规模将突破6万亿美元，持续推动传统经济向新兴经济和数字经济的转型。③在中国，人工智能市场规模目前已逾1000亿元人民币，带动相关产业规模超过1万亿元人民币，拉动GDP增长0.8%—1.4%。④

毋庸置疑，人工智能在加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用率等各个方面释放出巨大的能量，并在多个领域实现技术落地，涉及数据挖掘、生物识别、机器视觉、远程诊断、基因测序、自然语言处理等十多个领域，①应用场景也愈发丰富：智能分拣包裹、无人驾驶、机器人客服、自动化新闻写作等。这不仅带来了巨大的经济价值，而且为人类生活带来了无限的可能。与此同时，它正在全面“入侵”人类的工作领域，包括工业机器人和服务机器人在内的智能机器的生产能力以“排山倒海”之势威胁着人类的工作，抢夺人类的“饭碗”。②中西方不少学者指出，与前几次技术革命相比，人工智能不再局限于简单替代人类的身体或四肢，它具备了深度学习和模拟人类大脑的能力，所以能以指数级的速度和规模取代人类劳动—这将构成对工作和就业市场的极大冲击。③而另一方面，亦有大量研究逐渐发现，人工智能和自动化正在以各种形式降低商品价格、增加需求和“创造”新的工作，如以美国的制造业为例，其未来十年存在240万工人的缺口。④那么，到底哪一种说法更为接近现实呢？19世纪初，在处于第一次工业革命浪潮中的英国，当资本家运用机器大量取代人力劳作时，大批手工业者破产，工人失业，他们将机器视为贫困的根源，用捣毁机器作为对抗资本家和争取改善劳动的方法。许多失业的英国产业工人以“卢德”的名义破坏工厂织袜机，将此次运动推至高潮，史称“卢德运动”。⑤那么，随着人工智能的迅猛发展，新“卢德运动”会出现吗？即劳动者会大规模地捣毁智能机器，抵制新一代技术革命吗？本章将结合现有研究及其证据，通过检视技术/非技术因素对工作与劳动转型的作用和影响，尝试对这个问题进行回答，并在此基础上，一窥工作/后工作世界的未来。

①亚历克斯·德·鲁伊特、马廷·布朗、约翰·伯吉斯，姚建华、房小琪编译：《零工工作与第四次工业革命：概念和监管挑战》，《工会理论研究》2019年第3期。

②李颈、凌霞：《从2018年全球人工智能数据看未来发展趋势》，《光明日报》，2019年1月17日,http://www.xinhuanet.com/tech/2019-01/17/c\_1124000825.htm。

③德勤：《全球人工智能发展白皮书》，2019年9月24日，http://kl. caict. ac. cn/yjts/qqzkgzzksl/201909/t20190923\_212772. html。

④裴长洪、倪江飞、李越：《数字经济的政治经济学分析》，《财贸经济》2018年第9期。

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数字劳动：理论前沿与在地经验

①黄欣荣：《人工智能与人类未来》，《新疆师范大学学报(哲学社会科学版)》2018年第1期。

②张学英：《人工智能视阈下基于劳动就业迭代的技能形成问题研究》，《中国职业技术教育》2018年第30期。

③潘天君、欧阳忠明：《人工智能时代的工作与职业培训：发展趋势与应对思考》，《远程教育杂志》2018 年第 1 期; Brynjolfsson, Erik and Andrew McAfee. The Second Machines Age:Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W. W.Norton &: Company, 2014.

④ Deloitte Insights. Deloitte and the Manufacturing Institute Skills Gap and Future of Work Study, 2018,http://www. themanufacturinginstitute, org/\~/media/E323C4D8F75A470E8C96D7A07F0- A14FB/DI\_2018\_Deloitte\_MFI\_skills\_gap\_FoW\_study. pdf.

⑤邱元阳：《人机关系：从卢德运动到机器换人》，《中国信息技术教育》2019年第19期。

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一、替代与创造：众说纷纭的现状

2016 年，欧洲工会研究院(European Trade Union Institute)对欧盟国家就业市场受人工智能的冲击进行了评估，估算结果显示欧盟国家平均54%的劳动者将被这一技术替代。①这个比例在美国是47%，在日本是55%。②同时，有专家预测，在未来的5年内，全球15个主要国家的工作岗位总量将减少710万个。③借用凯恩斯的话来说，随着技术的迭代和演进，我们发现：节约劳动力方法的速度远远超过发现劳动新用途的速度，由此产生的“技术性失业”现象迫使大量劳动者不得不经受这种新型“疾病”的折磨。那么，这些劳动者是谁？他们又具体从事哪些工作呢？

首先，规则性体力工作不断消失。这些工作具有低技能、高重复性和程序化的特点，其劳动者往往处于人力资本最底端，主要集中在农业、建筑业和制造业。如在制造业，“机器换人”已经成为全球普遍的实践，即越来越多的企业，尤其是劳动密集型的现代工厂，使用智能机器(主要是工业机器人)对生产过程进行深度整合，推动“技术红利”替代“人口红利”，以实现产业升级和生产效率的最大化。近些年来，中国成为工业机器人密度增速最快的国家。这主要是因为在珠三角和长三角地区，包括家电、新能源汽车、钢铁、电子科技等众多行业在内的龙头企业已经基本实现智能化，“机器换人”开始向行业内的中小型企业渗透。①在欧美国家，顶级汽车制造商，如特斯拉、宝马已经基本实现冲压、焊装、涂装等多个主要工序的高度智能化，不断向“无人生产”转型，产业工人数量急剧下降。

第四章下一代互联网、数字劳动与工作/后工作世界的未来

① European Trade Union Institute. Digitalisation of the Economy and Its Impact on Labour Markets. European Trade Union Institute Research Paper, 2016.

② Frey, Carl Benedikt and Michael Osborne. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 2017(114): 254- 280.

③李连德：《一本书读懂人工智能》，北京：人民邮电出版社，2016年，第140页。

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其次，传统意义上事务性工作也面临着被替代的威胁。这些工作的工作内容专业性强，但却遵循一定的规则或规律，因此其劳动过程主要基于理性计算，不涉及太多情感的交流；其劳动结果大多可预测，不需要依据智慧和灵感做出综合判断。②相关从业者通常是具备一定专业知识和技能的脑力劳动者，他们处于人力资本中端，分布在金融、医疗、新闻等诸多技术密集型领域。在这些领域中，算法取代交易员、智能机器取代外科手术医生、自动化新闻取代记者的趋势越来越明显。如在金融领域，全球最大的投资基金公司BlackRock从2017年开始，陆续砍去了一部分交易员的工作，因为现在大部分的投资决策都是由算法做出的。2019年末，德意志银行部署了一支人工智能“服务机器人大军”，旨在实现“银行后台工作的智能化”，目前已经削减了4000名业务员，预计到2022年削减人数将达到1.8万人。③在医疗领域，当前美国半数的医疗记录人员将在9年内被人工智能完全替代；在不到25年的时间内，智能机器将完成一半以上的外科手术。④在新闻领域，2006年3月，跨国商业数据供应商汤姆森金融公司(ThomsonFinancial)使用计算机程序加工和处理相关的财经数据，完成新闻报道；此后，自动化新闻被广泛应用于财经报道、体育赛事和突发事件等新闻生产的过程中，未来相关领域内90%的记者都将直面转型或失业的残酷现实。①图4-1罗列了部分职业的自动化潜力，数值越高表示这一职业越有可能被人工智能替代。

数字劳动：理论前沿与在地经验

①许怡、许辉：《“机器换人”的两种模式及其社会影响》，《文化纵横》2019年第3期。

②迈克斯·泰格马克：《生命3.0:人工智能时代人类的进化与重生》，汪婕舒译，杭州：浙江教育出版社，2018年，第162页。

③杨于泽：《谁将被机器人取代，现在难下定论》，《长江日报》，2019年11月28日，http://news.cjn.cn/cjsp/fb/201911/t3497890. htm。

④文森特·莫斯可，徐偲骕、张岩松译：《数字劳工与下一代互联网》，《全球传媒学刊》2018年第4期。

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在这种情况下，关于“人工智能又名大失业”的预警格外能够引发各界的担忧，劳动者将因为人工智能而被抹平出身、学历和技能的差异，一同陷入失业的泥淖。①甚至连李开复这样最不用担心失业的人士都在《纽约时报》发表了一篇题为《人工智能对人类社会的真正威胁》的文章，声称这些趋势将导致严重的失业问题和贫富差距问题。同样，比尔·盖茨(Bill Gates)于2014年在美国企业公共政策研究所的一次讲演中直截了当地指出:在未来的20年，新技术对劳动需求实质性的减少已昭然若揭，但是绝大部分人并未在认知层面意识到这一点。

第四章下一代互联网、数字劳动与工作/后工作世界的未来

①近几年，人工智能应用日益广泛，新兴技术与传统行业的融合发展已呈现燎原之势，新闻业不可能独善其身，在此背景下，笔者特别关注自动化新闻作为人工技术在新闻业的重要应用，并专门撰文对自动化新闻生产中的人机关系展开了系统探讨与反思，自动化新闻、数字劳动与技能变迁三者之间的勾连关系也是本书第七章的聚焦。笔者认为，自美国福特公司在全球建立第一条流水生产线以来，一方面，自动化技术逐渐替代规则性体力劳动的趋势十分明显，这些被替代的劳动呈现低技能、高重复性和程序化的特点，相应的劳动者也大多处于人力资本的最底端，主要集中在农业、建筑业和制造业；但另一方面，与之前的蒸汽机革命、电力革命和信息互联网革命相比，以智能化为根本特征的第四次技术革命不再局限于简单替代人类的身体或四肢、替代规则性体力劳动，它拥有了越来越强大的深度学习和模拟人类大脑的能力，并以指数级的速度和规模取代人类几乎所有劳动，新闻记者所从事的非规则性、掌握专业知识和职业技能的脑力劳动也不例外。在国内外的众多新闻机构中，一场用写稿机器人替代新闻记者的技术革命正在如火如荼地上演，难怪一些国际知名咨询公司甚至将新闻记者列为全球即将完全被智能化技术取代的“最为高危”的职业人群之一，他们相信新闻记者被写稿机器人替代只不过是时间问题。参见姚建华：《自动化新闻生产中的人机联姻及其实现路径》，《当代传播》2021年第1期；《未来即将消失的10种职业，谁也逃不掉》，优米网,2017年5月2日,http://www. youmi,cn/2017/0502/74750.shtml。

②中国发展研究基金会：《投资人力资本，拥抱人工智能：中国未来就业的挑战与应对》、2018年8月24 日,http://www. doc88.com/p-5911700964142. html。

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相比悲观人士，“乐观派”研究者也有话要说。美国经济学家达隆·阿齐默鲁（DaronAcemoglu）和帕斯夸尔·雷斯特雷波（PascualRestrepo)以科技史为考察对象，发现在市场作用的力量下，技术进步在替代一些工作时，从长期来看，会创造出新的工作，因此在就业市场中，新工作产生的“补偿效应”会不断抵消其“替代效应”。②如在历史上，汽车的出现导致马车车夫失业，但却创造了诸如客车和卡车驾驶、汽车研发、制造、修理等职位，汽车行业的从业者要远远多于以前马车行业。当前，随着人工智能的蓬勃发展，一方面，大量专业数字技能类工作应运而生，它们存在于人工智能上下游的产业链中，与研发、生产、销售、运用、推广等环节密切相关。③这些工作往往是非常规性的，工作内容较为复杂和抽象，需要相关从业者丰富的知识积累以及较强的问题解决能力和创造力。④这类劳动者包括芯片设计师、技术研发师、数据分析师、逻辑架构师、机器维修师等他们处于人力资本顶端，且目前存在超过900万人的缺口。①另一方面，当数字信息作为一种新的虚拟生产要素时，它以更低的成本加速新企业的涌现，开辟全新的经济增长空间，进而激发一般性工作岗位和劳动力需求的增加，最终在就业市场中，释放出更为广泛的“补偿效应”。②此外，更有学者指出，现有研究只是简单地从岗位数量的角度来阐述人工智能对工作的影响，但如果从工作类型的角度来看，被人工智能替代的工作类型在经济合作与发展组织(OECD)的21个国家中所占比例仅为9%，远未达到引发恐慌的程度。③

数字劳动：理论前沿与在地经验

①冯象：《我是阿尔法—论人机伦理》，《文化纵横》2017年第6期。

② Acemoglu, Daron and Pascual Restrepo. Artificial Intelligence, Automation and Work. National Bureau of Economic Research Working Paper, 2018.

③ Wilson, James and Paul Daugherty. Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces. Harvard Business Review, 2018(4): 114- 123.

④张新春、董长瑞：《人工智能条件下“人的全面发展”向何处去——兼论新技术下劳动的一般特征》，《经济学家》2019年第1期。

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总而言之，观点相左和数据“打架”的情形时有发生，但这或许更接近于事实的全貌。人工智能对工作和就业市场的影响绝非替代或创造这样的单一进程和逻辑可以描述和概括，这两种相反的现象实际上是以不同的速率沿着各自的轨道同时进行的，它并不均匀，因此新工作产生的“替代效应”和“补偿效应”是错位的，存在一定的时间差，而这才是问题的关键所在。况且，在其中发挥作用的因素也绝不只是技术一环。

二、新“卢德运动”会出现吗？

除技术因素外，影响整个就业市场变动和劳动转型的还有非技术因素，如人机关系、劳动力结构、全球价值链与劳资关系。在这些因素的共同作用下，我们认为：人工智能条件下新“卢德运动”出现的可能较低。

（一）人机关系

一方面，在人工智能时代，作为一种“整体”的技术过于复杂，绝非“卢德运动”中被捣毁的织袜机可以比拟。它涉及互联网硬件设施、应用软件、物联网、大数据存储和分析，以及各式各样的生产和消费终端，劳动者几乎没有可能了解和掌握整个生产流程的全部信息。如果今天的劳动者与“卢德运动”中的产业工人一样，砸毁机器，那么这种劳动抵制与抗争不会给他们带来实质性的劳动改善，因为他们破坏的任何一台机器只是当下复杂生产流程中极其微小的一部分。失业者不但无法从机器手中夺回工作，甚至可能需要依法赔偿企业的经济损失。且如前文所言，下一步将被替代工作的很可能是知识劳工，他们与生产工具的关系已经与“卢德运动”中织袜工人和织袜机的关系截然不同：计算机或其他信息技术设备对他们来说，已经融入日常生活，不太可能再简单地被视为丢失饭碗的“元凶”，而遭到物理毁坏。新的劳动抵制与抗争很可能会以“技术化”的方式发生，如近年来，程序员们通过在GitHub平台上创建开源项目来表达他们对“996”工作制度普遍的不满。

第四章下一代互联网、数字劳动与工作/后工作世界的未来

① McKinsey Global Institute. Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation. McKinsey & Company Report, 2017.

②曹静、周亚林：《人工智能对经济的影响研究进展》，《经济学动态》2018年第1期。

③ Morikawa, Masayuki. Who Are Afraid of Losing Their Jobs to Artificial Intelligence and Robots? Evidence from a Survey. The Research Institute of Economy, Trade and Industry Discussion Paper Series, 2017.

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另一方面，当前人类和机器之间存在着非常大的弹性空间，越来越多的工作岗位涉及与智能机器的共同协作。因此更准确地说，人机之间并不是简单的“替换关系”，即马克思强调的“竞争关系”，而是“互补关系”，即“人机共融”。①智能协作机器人(collaborative robots)已经得到广泛的应用，如美国 Rethink Robotics 公司早在 2012 年推出了Baxter，可以执行生产上下料、机器控制、包装和材料处理等多种重复性的任务。这些工作可以由Baxter独立负责，也可由它与工人同步协作完成。研发团队反复强调，设计和使用智能协作机器人的最终目的并不在于替代人类劳动，而是提高它们的加工速度和精度，增加其灵活性和自我学习的能力；与此同时，工人通过学习人机交互的独特技能，可与智能机器建立合理、和谐的工作关系，进而加速生产力的发展，降低工作场所伤害的风业发展提供辅助性服务，例如风险投资师、专利律师、设计师等；以及人工智能产业所在地有限的传统服务业劳动者，如餐饮、娱乐和健身等行业的从业者。然而，技术进步的“败者”往往是受教育水平较低且居住于产业单一地区的中年人。①

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①在马克思看来，“劳动资料一作为机器出现，就立刻成了工人本身的竞争者”。参见卡尔·马克思：《资本论》(第1卷)，中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局编译，北京：人民出版社，2004年，第495页。

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也就是说，我们很难断言那些从事“技能退化”工作的劳动者是技术进步的“胜者”，尽管他们的工作和就业机会是人工智能所创造出来的。这些劳动者既包括本来就处于社会底层的产业工人，也不乏从中产阶层坠落下来，尚来不及再技能化的知识劳工。研究者应该将更多的注意力转移到新产生工作的质量上来，即便普华永道预测人工智能在中国的“创造效应”大于“破坏效应”，未来20年将新增9000万个工作岗位。②如果这些工作岗位只是重复性体力劳动，只能满足劳动者的基本温饱，不能实现他们其他层次的需求，无法降低他们生活的不确定性，更无力帮助他们实现职业发展与向上的社会流动，那么长此以往，技术进步的“败者”将会意识到自己与“胜者”之间的尖锐对立，滋生绝望与怨恨的情绪。况且，两头一样大的“沙漏”只是理想状态下的形状，速率问题如影随形，两极分化的新工作总量能够恰好完美填补被替代的中间岗位数量吗？如果失业者和不甘于低技能工作的劳动者联合起来，新“卢德运动”会不会发生，以何种形式上演，就很难预测了。

（三）全球价值链与劳资关系

纵观历次技术革命，尤其是随着第二次世界大战结束后信息技术和自动化技术的突飞猛进，许多学者注意到：“技能偏向”和“技能退化”具有明显的地域特征，与全球价值链和全球劳动分工高度同构。“技能偏向”型工作集中在“全球北方”的核心国家或地区，而“技能退化”的劳动密集型工作则成为“全球南方”的边陲国家或地区吸纳就业人口的主要去向。光鲜亮丽的科技企业雄踞北美，而富士康的工厂则星罗棋布于东亚和东南亚地区，这些地区的产业工人从事着电子零部件的生产和通信设备的装配等简单且重复性极高的工作。①还有大量位于“全球北方”的服务型企业，为降低劳动力成本和规避监管，将其业务通过互联网外包到“全球南方”，实现利润的最大化与企业的“轻资产运营模式”。早年的印度呼叫中心客服人员如此，近年来的数据标注员、脸书内容审查员等零工经济劳动者皆同此类。相比制造业中生产线上的装配工人，他们的工作更加隐匿化和弹性化。②

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① Trajtenberg, Manuel. AI as the Next GPT: A Political-Economy Perspective. National Bureau of Economic Research Working Paper, 2018.

②陈自富：《学习时报：人工智能会导致大规模失业吗》，新浪财经，2019年8月28日，https://finance. sina. com. cn/chanjing/cyxw/2019 - 08 - 28/doc-ihytcitn2438697. shtml.

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由此可以看出，工作的替代与创造问题不仅仅是各国的国内经济问题，它还深深内嵌在全球政治经济结构之中，与一个国家在国际竞争中的地位，及其所处全球价值链上的位置息息相关。即便一国在短期内可能创造出众多的工作岗位，但如果都是承接高科技企业外包的低端处理任务，这些工作岗位得以稳定存续的可能性极小，因为随着劳动力成本的上升，它们很可能会迅速流向劳动力资源更为充沛、薪酬更低、劳动法保护力度更弱的国家或地区，工作的繁荣不过是昙花一现。况且，大部分后发国家或地区在人工智能方面不可能在短期内赶超美国、德国等发达国家，无法立即创造出大量高技术人才的工作岗位需求，这样失业危机就近在眼前了。

除了外部环境，一个国家国内的劳资关系与国家角色也极大地影响到工作替代与创造的相对速率。就劳资关系而言，它涉及企业裁员、劳动者权益、工会工作、社会稳定等不同方面。就当前情况来看，政府政策制定者、企业管理者和公共知识分子需要更深入地探究如何将劳动者从在场的“局外人”转变为“局内人”，即鼓励和确保劳动者更广泛地参与到关于“机器换人”的劳资集体协商中来，同时，在智能机器面前保持他们高超、娴熟技能的“独特性”，进而更好地实现企业的转型和升级。①就国家角色而言，它是劳资关系的主要参与者与调节者。

第四章下一代互联网、数字劳动与工作/后工作世界的未来

①苏熠慧、姚建华：《“不稳定无产者”研究谱系及其当代意义》，《社会科学》2019年第6期。

②姚建华：《零工经济中数字劳工的困境与对策》，《当代传播》2018年第3期。

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