韩东屏：AI性失业潮是什么性质的失业潮？

本文节选自《韩东屏：绸缪AI时代的失业潮——哲学之维的观照》。文章认为，AI性失业潮是不可逆的绝对失业潮，同时也是我们所期盼的自由王国即将到来的象征，因而对之根本无须惶恐，更不要加以阻止，而应积极推进。只是在推进过程中，要以制度安排，来防止社会就业机会的不平等分配和社会贫富差距的扩大。

韩东屏，华中科技大学哲学教授

在对AI性失业潮将会是什么样的失业潮的预判中，人们是既有共识，也存在争议。

人们的普遍共识是：AI性失业潮将导致大量的传统职业甚至传统行业的消失，因而必须做好应对大面积失业的准备。

早在2015年，国际会计业巨头普华永道发布的研究报告就指出：“未来15年内，英国约有1000万个工作岗位可能被机器人以及人工智能取代。到2030年，约有30%的英国职位将受到人工智能的影响，德国为35%，日本为21%，而美国高达38%。

另据麦肯锡预测，到2055年全球经济体的有薪工作中，49%将实现自动化，受影响最大的国家为中国与印度”。而最近的相关调查和研究结果是：“在当前传统行业全部820种职业、2069项业务（工作）中，有710项（约占34.3 %）工作可被机器人替代”。

在此共识之下，人们的争议是：AI性失业潮究竟是相对失业潮，还是绝对失业潮？

在此问题上，绝大多数讨论者都是相对失业潮论者，他们认为，AI性失业潮只是一个时期的大规模失业而不是永久性的大规模失业，随着新的工作岗位、职业和新的行业的诞生，人们的就业状况就又会逐渐回复到常态，并且他们还从多个方面给出了多种论证。

而绝对失业潮观点持有者则不仅非常罕见，而且还是只有观点而缺乏论证的情况。具体说来，尽管有人指出AI性失业潮与以往不同，“因为人工智能和以前的生产工具有本质的区别”，却没有进而告诉我们这种“本质的区别”究竟是怎样的区别？更没告诉我们，为什么这种工具方面的本质区别就会使AI性失业潮不同于以往，变成绝对失业潮？

若依笔者之见，AI性失业潮的确不同于以往，会是不能再回到常态的不可逆的绝对失业潮。并且，这个判断也是可以得到充分论证的。这种论证可以从相反观点即相对失业潮观点的所有论证都不能成立开始说起。

时下人们对AI性失业潮是相对失业潮的各种论证虽多，但概括起来看，在理论上仍然不外乎运用经济学中早有的两个套路。

一是运用大卫·李嘉图的套路，根据其技术进步在取消旧的工作岗位的同时也会创造出新的岗位和新的就业机会之观点，证明AL性失业潮也是如此。

比如，虽然机器翻译在飞速发展，但翻译行业的从业者不降反升，因为“越来越先进的翻译工具反而使从前不能翻、不敢翻的大活儿，变得稀松平常”。

又如，阿里巴巴的人工智能客服“小蜜”虽然淘汰了一座楼的客服话务员，但同时面向各种细分功能的人工智能训练师却成为了国家认可的新职业。从自动驾驶到自动客服，体验、评测、训练这些环节都需要大量对需求敏感，又懂得机器的劳动者完成。

再如，“无人超市将催生智能物流管理员、智能仓库拣货员、数据分析师等职业，而这些职业都将有望成为非常紧缺的新兴工种。”因此，“所谓‘技术创新毁灭工作岗位’只是一种短期内的局部现象，技术对就业的创造性增长效应远超其‘创造性破坏’效应”。

二是运用萨伊的套路，根据其供给会创造自己的需求，提升生产率会扩大产品需求，进而会增加对劳动力的需求，因而不会产生长期的技术性失业之观点，论证AI性失业潮也不是绝对失业潮。

美国当代经济学家亨利·黑兹利特就为之举例比喻：如果有位制衣商购买缝纫机后效率提升，他可以裁掉一半的员工。表面看就业流失了一半，但实际情况是也会从其他方面增加就业机会。

首先，制衣商因应用机器降低劳动力成本可获得超额利润，他无论是把它用于扩大再生产还是增加个人消费，都会增加就业机会。

其次，其他制衣商为了市场竞争也会购置机器，这就使竞争加剧，于是制衣行业的产品价格全线下滑，由使用机器节省的成本也转移到消费者方面一些，加上衣服越便宜越能刺激消费，于是消费者在衣服上的消费会比以前多，这时整个制衣业所雇佣的劳动力也会多于使用机器之前。

最后，由于使用机器，假设一件大衣的价格从150美元降为100美元，购买大衣的消费者就可以将省下的50美元花到其他地方，从而增加了其他行业的就业机会。因此，“机器必然导致失业”乃是一种最顽固的“经济错觉”，每当一次工业革命到来，它都会跑出来影响经济决策。

以上两种论证，尽管其因果关系说明合乎经济学原理阐释的经济规律，并且也与前三次工业革命即蒸汽机技术革命、电力技术革命和计算机及信息技术革命的实际后果都相一致，却已不适用于解释这次AI技术革命带来的失业潮问题，因为有一个最基本的事实将在这次技术革命中发生根本性的变化。

前三次工业革命，都属于用技术来增强生产者的体力和脑力，前两次增强的是体力，第三次增强的是脑力。与之不同，AI技术革命已经创造出了无人超市、无人银行、无人饭馆、无人驾驶、无人仓储、无人话务等无人的自动工作方式，接着再弄出无人旅馆、无人码头、无人物流、无人邮政、无人农场、无人工厂、无人医院之类自动机也不足为奇。

不仅如此，AI技术的后续发展目标是要创造出通用人工智能甚至超人人工智能。

时下已有的智能机，不论是非人形的智能机，还是人形智能机即智能机器人，如美国的阿尔法狗、埃及的索菲亚、日本的Shibuya Mirai，都还属于弱人工智能，是基本上只能完成一个单纯任务的专用智能机。

而通用人工智能则属于强人工智能，能拥有像人一样的能力，可以通过学习胜任人的任何工作，只是没有创造能力和自主意识。

超人人工智能更胜一筹，属于超级人工智能，是达到了所谓人工智能技术奇点的人工智能，不仅具备人类的所有能力，包括创造能力和自主意识，而且也比人类的各种能力都更为强大。

这就意味着，AI技术革命最终是要用创造出可以像人一样工作甚至比人还厉害的生产者或劳动力。

既然如此，所有被它们顶替下岗的人类劳动力，就再也没有了任何工作岗位可去，因为这时即便是新技术的运用又产生出了新的职业乃至行业，还是可以由通用智能机或超人智能机来做。

试问那些被相对失业潮论者所设想出来的新职业，即人工智能训练师、智能物流管理员、智能仓库拣货员、数据分析师等职业之类，和以“自雇就业、灵活就业等成为主要特征”的新产业和以陪伴为特征的新行业，哪个不能被通用智能机和超人智能机胜任？

正因AI技术革命不再只是对人力的增强，而是能产出可取代人的非人生产者，所以李嘉图的新技术会产生新就业机会的道理虽然仍是对的，但已不能用来说明AI时代不会出现人的失业潮。

同样，萨伊、黑兹利特关于新技术提升生产率会扩大产品需求。继而会增加对劳动力的需求的解释也不再好用，因为这时只要再多生产些通用智能机或超人智能机，就能解决需要新增劳动力的问题。

当然会有许多人认为，AI技术将来再怎么发展也创造不出通用人工智能和超级人工智能，AI技术只能在弱人工智能的水平上进行运用，为人类承担一些简单的工作，而大量的稍微复杂的工作还是得由人来从事，因而用李嘉图和萨伊的套路来解释AI性失业潮不会是绝对失业潮的道理就仍然是有效的。

其实，我也不认为将来不断发展的人工智能技术会造出超人人工智能，也不可能在单体机上实现通用人工智能，使之可以胜任任何工作（其理由将另文论述），但我相信将来的AI技术至少会造出比现在已有的专用人工智能更加高级的专职人工智能，它是指能独立从事和完成一种职业岗位的所有工作的智能机，如制造智能机、种植智能机、养殖智能机、教师智能机、医生智能机、律师智能机、法官智能机、新闻智能机、工程师智能机、经济师智能机、公务智能机，家务智能机，等等。

事实上，它已经在一定程度上出现了，由美国科学家开发的高性能机器人FR2，会做多种家务，“被誉为全球第一种能够完成一系列综合性操作的智能型全能机器人”。

未来真正的专职智能机会以两种形式出现，即人形智能机的形式和非人形智能机的形式。人形智能机就是智能机器人，非人形智能机则是前面提到的各种自动工作机。

专职智能机的种类会随着AI技术的发展越来越多，当其覆盖到了所有的行业或绝大多数的行业时，就形成了整体意义即单机集合意义上的通用人工智能，AI技术也在这个意义上达到了强人工智能的水准。

于是，这时社会中仍需要由专人来承担的职业工作大致就只剩存在三个行业之中，这就是专业研究行业、社会管理行业和真人演艺行业，而其他所有工作则都会是不再需要由人来做的状况。

包括还会再出现的新职业工作，最终也还是会被相应的新的专职智能机承担。换言之，这时社会中绝大多数的行业对人类劳动力来说已经不复存在。

由于专业研究工作、社会管理工作和真人演艺工作做从来都需要不了多少人来做，而且这几个行业的从业者过多反而会不容易有工作效率，所以AI技术革命纵然是产生不了超人人工智能和单机通用人工智能，但只要有不断发展的专职智能机器人技术或智能自动化技术，AI时代还是必然会出现空前大规模的失业潮，并且是属于不可逆的绝对失业潮。

至于剩下的那三个行业的工作为什么不能由专职智能机取代的道理在于：

专业研究行业包括各个门类的人文学、社会科学和自然科学技术的研究，这类工作之所以必须由人来从事，是因为它们都属于对未知的探索，而所有智能机只能在人类已知的范围内工作，即根据由人设定的算法和给定的数据做事情。

社会管理行业在这时除了包括原有的那些管理内容之外，还新增加了关于专职智能机的设计、生产、分配、使用和维修的管理，这些内容的工作之所以必须由人来从事，在于人是目的而专职智能机是手段，因而人和人的社会的续存与发展的决策，只能由人自己决定。

真人演艺行业包括戏剧、曲艺、歌舞、故事片、电视剧之类的演员表演，这类工作之所以必须由人来从事，是因为人们虽然也可以欣赏智能机器人的表演，但仍会更喜欢看同类的表演，尤其当表演的内容是人的故事时。

来源：《江汉论坛》2001年第1期