AI对齐问题与劳动力市场影响 - AI对齐问题核心在于确保AI系统目标与人类复杂多变的价值观和真实意图保持一致 例如设定“最大化用户参与度”目标可能导致推送极端内容[2] - 有观点将“对齐”称为“对标” 强调AI发展需对标就业优先战略 在进入经济活动前处理好与劳动力市场关系 事中则需对标人力资本与AI技能的互补而非竞争[2] - AI具有颠覆性技术的双刃剑性质 天然存在二分法 需关注风险并借力打力[3] AI技术变革性质与观点分化 - 当前对AI观点分化显著 集中在技术风险、产业价值、技术路线三大维度 以杰弗里·辛顿为代表的警示派认为超级AI有10%-20%概率控制人类或致人类灭绝 以杨立昆为代表的乐观派则认为AI本质是工具 可通过技术手段实现安全管控[4] - AI对就业影响并非单方面 不能简单说有利或破坏就业 任何颠覆性技术都是双刃剑[4] - 需警惕“索洛悖论”在AI领域出现的可能性 即技术投入未见宏观生产率提升 AI提高劳动生产率的确定性不容置疑 但红利分享并非天然均等[5] AI对就业市场的潜在影响路径 - AI对就业市场影响可能类似历史“技术性失业”路径 即技术进步替代旧岗位速度快于创造新岗位速度 造成转型期暂时性失业[5] - 经济学家将AI分为抑制劳动力需求的自动化类和提振劳动力需求的应用类 仅推动前者发展不可能创造足够新岗位促进繁荣 由于市场失灵 不利于经济发展的AI技术可能大行其道[6][7] - 正确与错误的人工智能取决于人们的选择 面对就业挑战需从事前、事中、事后三个层面介入[7] 应对AI就业挑战的政策框架 - 事前仅解决模型“对齐问题”并非出路 正确做法是在技术政策和产业政策层面 通过规制、激励等手段让AI开发者、投资者等“对标”就业优先战略[7] - 事中需以人力资源匹配为目标 发育劳动力市场和扩大公共就业服务 实现全生命周期人力资本培养[7] - 事后应以分享生产率红利为目标 通过改革和制度建设 提供更普惠的社会保障和基本公共服务[8] 中国劳动力市场的转折点与升级效应 - 中国于2004年跨越刘易斯转折点 标志劳动力无限供给时代结束 主要矛盾从总量供给过剩转向岗位与技能不匹配的结构性矛盾[9] - 2004-2010年间劳动年龄人口逐渐进入负增长 非熟练劳动力短缺导致工资上涨 产生“读书无用论”现象 2010-2016年人力资本投资回报率有所下降[9][10] - 自动化等技术变革带来的升级效应缓解了上述现象 促使人力资本回报率回升 AI将产生更明显的升级效应 技能重要性提升 但所需技能不再确定[10] AI时代就业创造与破坏的动态 - 2012年后就业创造与破坏同时发生 新创造岗位被自动化和机器人替代所破坏 每年新创造毛岗位不能全部转化为就业净增值[10] - 2012年后城镇累计创造岗位1.7亿 流失0.5亿 净增1.1亿 岗位流失呈现加速势头 AI或将强化这一特征和趋势[10] - 当前就业市场主要矛盾是以结构性压力为主 核心是劳动力供给质量、结构需跟上经济转型升级与产业变革下的岗位需求[11] 当前就业市场三大特征与AI的放大效应 - 特征一：就业增量“新形态化” 2023年城镇个体、私营和非单位就业达3.1亿人 灵活就业人员2亿人 新就业形态2022年约8400万 新形态有潜在危险可能演变为非正规就业 影响社会保障覆盖和就业质量提升[12] - AI将加大新就业形态范围和规模 以二分法加剧劳动力市场分化 改变就业方式 对工资增长、社保覆盖和权益保障构成挑战 但也可能通过制度建设解决这些问题[12] - 特征二：劳动力流动“内卷化” 外出农民工增速放缓 跨区域流动比重下降 劳动力更多本地就业 这种“回流式流动”意味着从高生产率部门地区转向低生产率部门地区 加大生产率提高和就业质量改善难度 AI可能加大两者差别[13] - 特征三：重点人群“年龄两端化” 青年和大龄劳动者分别存在人力资本缺陷 AI替代入门级技能和扩大“智能鸿沟” 可能强化“一老一小”脆弱性 解决其问题应与应对AI挑战结合[13] 应对挑战的综合策略 - 人力资本培养需将教育发展与职业培训连接 教育模式应扁平化 普及高等教育 并在进入劳动力市场后开启终身、多次性的再培训[14] - 需建立跨代契约 社会保障难题不在资金缺口 无需“精算恐慌” 扩大覆盖率的执法也不应成为压倒中小微企业的最后一根稻草[14] - 共享发展比任何时候都更重要[15]

文章核心观点 - “十五五”时期是中国经济结构转型与人口负增长趋势深度交织的关键五年，就业政策需前瞻布局，推动人工智能成为“赋能工具”而非“替代威胁”，实现“人机互补”[1] - 必须为每一个被人工智能替代的劳动者提供再培训、社会保障和就业支持，不能简单认为新技术会自动创造新岗位[1] - 人工智能对就业的替代范围更广且不确定，人力资本培养的核心应从单纯增加受教育年限，转向挖掘与AI互补的人类技能[5] - 破解就业“内卷”的关键在于提升劳动力市场匹配效率，解决“有活儿没人干，有人没活儿干”的结构性矛盾[8] - 人工智能发展的正确方向应是“增强人类能力”，在教育、医疗等领域成为“互补者”，其红利若集中于少数企业则应通过税收进行再分配，用于劳动者培训和社会保障[13] 人工智能对就业的影响与挑战 - 人工智能与历史上颠覆性技术一样是“双刃剑”，会先破坏岗位再创造岗位，且后期创造岗位数量更多[4] - 改变职业构成往往需要很长时间甚至一代人的更迭，因此必须解决被替代者的新技能、社会保障和生活质量问题[4] - 此轮人工智能革命，特别是生成式AI的强大知识处理能力替代了一部分白领岗位，未来具身机器人可能再次替代蓝领岗位[5] - 所有岗位都有被取代的可能性，那些无法提供足够高劳动生产率、不能满足人类无限需求的岗位将逐渐被淘汰[6] - 人工智能可能加剧结构性就业矛盾，也可能提供强大赋能促进就业质量提升，关键在于如何驾驭[12] 未来就业与职业定义 - 需要重新定义“有价值的工作”和职业范畴，只要是符合人类需求、能够促进人的全面发展的工作，都应纳入未来职业[6] - 未来人力资本培养不能把“赌注”都押在学校学习，而是要不断接受终身培训[8] - 就业后需要不断“回炉学习”，受教育与工作将成为交叉循环往复的过程[11] - 在人工智能时代，把学校学习年限作为人力资本的衡量标准将被打破[11] 政策与教育改革方向 - 解决结构性就业矛盾需提高劳动力市场信息度和流动性，进行技能培训，并提供好的公共就业服务（如利用AI进行就业匹配）[8] - 政府应为所有年龄段劳动者提供终身培训，这不一定指政府直接培训，而是政府为培训买单[8] - 教育体系需要“第三级火箭”，包括将学前教育纳入义务教育，并着重培养幼儿的非认知能力和全方位感知世界的能力[9] - 建议将高中教育变成义务教育以延长义务教育年限[9] - 需推进“第四级火箭”，即培训与教育一体化紧密衔接，推进终身职业技能培训体系建设，未来劳动者研究生毕业后首要之事可能是参加培训[9] - 人力资本培养是公共品且不可或缺，总体投入仍需增加，并应统筹利用因少子化而闲置的幼儿园、小学及中职教育资源，将其转化为针对大龄劳动者的培训资源[10] - 国考放宽报名年龄（至38岁，博士至43岁）是一个积极信号，契合反对年龄歧视、延迟退休及人工智能时代终身学习的需求[11] 人工智能的应用与治理 - 在技术发展初期，AI开发者、投资者、科技企业及应用者都应将就业优先战略作为看齐标准[12] - 如果AI能把不具备入门水平的人培养成中等水平人才，就能解决部分岗位无人胜任的问题，消除“有人没活儿干”的现象[12] - 原则上支持对AI或机器人征税的观点，若其红利集中于少数大企业，应通过税收进行再分配，用于劳动者转岗培训与更普惠的社会保障[13] - 人工智能的发展与应用越契合解决中国各类紧迫现实问题，就越无需急于对其征税[13] - 教育和医疗（健康）是体现人的全面发展及基本公共服务的核心领域，在这两个领域实现AI正确方向的突破，人机协作的前景将非常广阔[15]