人工智能与劳动力 人工智能的本质特征及其对就业的挑战

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年计划和2035年长期目标纲要》(简称《纲要》)提出“培育和发展”。人工智能,大数据,区块链,云计算,网络等新兴的数字产业,例如安全性,以及提升通信设备,核心电子组件和关键软件的工业水平。”随着人工智能技术的飞速发展,技术进步对就业的影响已经从扩大到深化,对不同行业和群体的就业格局产生了巨大影响。作为人类历史上史无前例的技术革命,人工智能技术引发的各种就业影响尚未充分体现。在经济学中分析这种现象时,西方主流经济学的新古典雇佣理论很难提供有力的解释,而马克思主义政治经济学则为掌握其内部规律提供了理论基础。

人工智能生产要素的属性

关于资本,劳动力和科学与技术之间的内部关系,马克思将其定义为“作为新生产手段的积累劳动就是资本”。在技​​术不发达的时期,资本和科学是分开的。随着技术的不断发展,资本与科学开始融合。 “生产过程已成为科学的应用,而科学又成为生产过程中的一个因素。所谓的功能”。作为当代的新技术方法,人工智能本质上是浓缩复杂劳动的人类智能劳动。它是“不仅是几种物质产品的总和,还是几种商品,几种交换价值和几种社会数量的总和”。换句话说,人工智能凝聚了劳动力和资本要素的双重属性。

人工智能是人类和物质两个要素的结合。一方面,它具有劳动要素的特征。另一方面,它本质上是从属于资本的,它紧密地结合了劳动,资本和科学。从人工智能的劳动属性来看,人工智能具有人类的某些特征。它用比复杂劳动更复杂的“拟人形式”代替劳动。在这种影响下,劳动熟练度的周期缩短了,单位产品社会所需的劳动时间大大减少了。人工智能的劳动属性主要表现为以下两个特征:一是超越组织边界的高度社会化特征,二是超越复杂劳动的指数特征。从人工智能的资本属性来看,人工智能不再仅仅是一台机器。它直接扩大了生产社会化的广度和广度。越来越多的工人参与到更复杂的过程中,例如编程,设计以及研发。可以看出,通过机器的资本载体,人工智能在其中凝聚了更多的活着的劳动。模拟,模拟和扩展人类脑力劳动是人类智能技术的外在化。

对人工智能的资本有机构成理论的解释

马克思的资本有机构成理论是马克思主义经济理论的重要组成部分。在此基础上构建的相对剩余人口理论深刻揭示了资本主义制度下技术进步与劳动力需求变化之间的内在联系。它为分析人工智能对就业的影响提供了理论参考。马克思认为,资本构成包括物质和价值两种形式,分别对应于资本的技术构成和价值构成。从物质形式的角度来看,资本的组成表示为一定数量的生产资料和促进这些生产资料所需的劳动的比例;从价值形式的角度来看,资本的构成表示为固定资本和可变资本的比例。在资本主义制度下,资本的有机组成具有不断改善的趋势,因为资本主义生产的根本目的是生产和获得剩余价值。为了获得更多的剩余价值,资本家必须改善生产,以便在激烈的竞争中生存和发展。技术和生产率的提高最终将导致资本有机组成的增加。

马克思认为,相对剩余人口是一种经​​济现象人工智能与劳动力,社会生产力发展到一定阶段,伴随着资本积累和资本有机构成的增加。随着资本总额的增长,它以越来越高的速度下降。”当前,以人工智能为代表的全球技术进步虽然促进了产业升级和就业结构的转变,但无疑存在着“机器挤个人”的目标。实际上,大多数标准化和程序化的工作都可以由机器人完成人工智能与劳动力,甚至人工智能技术领域的非标准化工作也将受到影响。正如马克思指出的那样,“劳动材料一出现在机器中,它们便立即成为工人自身的竞争者”,这将对具有不同资本有机构成的行业产生显着不同的影响。

积极应对人工智能带来的就业挑战

对于由人工智能引起的就业问题,应着重解决和协调涉及劳动和就业的“三个主要矛盾”:

首先,密切关注人工智能对就业的短期和长期影响,重点在于解决人工智能对就业的长期影响。关于就业,过去技术进步形成的逻辑是,尽管新技术在应用过程中将不可避免地在短期内带来技术或结构性失业,但长期影响通常是创造就业机会的作用大于就业机会。破坏作用。人工智能技术不是必须的,技术进步在不同领域的影响也有很大不同。在高端研发等一些尖端创新领域中,对于高技能劳动力的就业选择仍然继续存在。但是,在一般生产领域中,通常是针对任务选择的任务导向型偏好。这导致在雇用高技能和低技能劳动力方面出现明显的两极分化趋势:对高技能劳动力的需求已大大增加;它加剧了一般生产领域中低技能劳动力的笨拙趋势,而且,人工智能将完全替代部分劳动力。应对人工智能就业的影响的重点应该放在解决其长期均衡上,尤其是没有工作条件的大规模工人的收入分配问题。将来有可能为成年人提供更好的学习机会,并提供与就业无关的最低限度的社会保障支持。尤其要不断完善社会保障体系。

第二,密切关注人工智能对不同群体收入差距的影响,重点解决中等收入群体的就业和收入下降问题。自21世纪初以来,一些发达国家的劳动力市场出现了新的两极分化现象:标准化程度和程序化程度低的高收入和低收入职业继续增加其就业比例;而标准化和程序化的程度相对较高。对于中等收入职业,就业比例趋于下降。这是一种就业收入效应,与以前的技术进步显着不同,这使得中等收入群体比低收入群体面临更加尴尬的就业状况。在这种情况下,如果过去收入分配政策的重点仍然放在高收入和低收入两组,而中等收入组不能及时得到有效关注,这将很容易在人工智能条件下形成一个新的低收入群体。群体和分布不均,即中等收入群体由于技术进步而表现出收入停滞甚至下降的特征。

最后,密切关注由人工智能引起的生产和劳动过程的重组,并着重于解决和解决出现在劳资关系中的新的依存关系。人工智能技术以类似于公共产品或公共服务的形式将高端技术领域的智能成果与生产和生活相结合,从而显着提高了人类居住空间的整体智能水平,并促进了人类的技术创新和繁殖方式生产和消费环节。它将促进整个社会的组织和管理方法的升级。在这一过程中,尽管由于链条的加长,劳资之间的从属关系呈现出越来越弱的趋势,但从本质上讲,算法技术或计算能力仍在不断挤压劳动力,挤压效应加深了劳动力对资本和技术的依赖。 。未来,劳动力市场要素间关系的格局将从“人与人”之间的竞争逐渐演变为“人与人”与“人与机器”的竞争并存的局面。因此,未来的劳资关系治理无疑应该来自“谁更强,谁更弱”的工业化技术逻辑,并以更广阔的视野,更广泛的维度整合由劳动的创造和凝聚形成的所有要素。方法等等。事先已经充分准备了有效的策略,以科学地应对人工智能技术给社会工作者带来的机遇和挑战。

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