技术创新会不会导致大规模的结构性失业？如果未来生产不再需要人类参与，那么人类将何以为生？在以人工智能为核心的新一轮技术革命中，“机器换人”问题再次引发各界的强烈关注。
从历史经验来看，结构性失业是技术革命中经常发生的事情，但这种危机不会持续太久，新就业岗位会随着经济恢复很快涌现出来，失业率也随之大幅下降。这是因为，新技术在消灭旧工作岗位的同时也在不断创造新职业。不断革新的技术提高了生产力水平和生活水平，是人类社会走向更加繁荣的前提。
在马丁·福特看来，上述观点没有看到人工智能与以往技术的根本性区别，有些过于乐观了。在2015年出版的《机器人时代：技术、工作与经济的未来》中，福特提出，“智能机器能否有一天侵蚀一般人的工作，揽去经济运行的大部分工作，这个问题不能从历史中学到，而是要由未来的技术本质来回答”。
一、人工智能的技术本质
人工智能，顾名思义，是一种特定意义上的能思考的机器。随着三维视觉、自然语言、深度学习与逻辑推理等信息技术的飞速发展，计算机已经具备了有限智能。或者说，计算机已经能够在非常有限的意义上做出决定和解决问题。这意味着，智能化机器不再是机械的、“盲目的”生产工具，而是逐步发育成完备的生产者，具有了全面替代人类劳动的可能性。
按照技术哲学的观点，劳动是工具、动力与智慧的结合。同时具备三种元素的人类是天然的、完备的劳动主体。在没有发明工具之前，人类以自身肢体为工具，以生物能为动力，在大脑指挥下完成劳作。后来，工具的发明和技术的发展，不过是人体器官的延长或投影，是上述三种元素的拓展。比如，在学会制造石器和铁器后，这些工具性技术替代和延展了人类肢体的能力，但它们不提供动力和智慧。进入蒸汽和电力时代后，动力性技术获得突破性发展，机器逐步成为生产的动力来源，但劳动的指挥、协调和控制权力仍然为人类独有。（黄欣荣，《人工智能对人类劳动的挑战及其应对》，《理论探索》：2018年第5期）最近几十年来，人工智能技术飞速发展，使得人类劳动最后和最重要的元素——智慧，逐步被其替代。产生一定智慧后，智能化机器就集齐了劳动三元素，在一定程度上可以独立地劳动，并有可能成为像人类一样完备的劳动主体。这是人工智能与之前技术的本质性区别。它使得人与机器的关系发生了根本性转变：原本机器只是帮助人类提高生产力的工具，智能化机器却把人类挤出了工作领域。
当然，上述观点仅限于理想的或未来的人工智能。从历史和现实经验来看，人工智能显然没有达到如此高的水平。并且，有人严重质疑，机器能否发展出足以媲美人类的智慧？对此，福特的回答是，机器没有必要达到与人平齐的智慧水平，仅仅凭借有限的智力，就可以在绝大多数工作岗位上超越并替代人类。这一判断基于以下三个理由：首先，智能化机器不需要跟最优秀的人类竞争，也不需要具备人类的全部才能。它只要在某一项能力上（如速度、力量和精准度等）比大多数普通人类强，就能造成人类的大规模失业。其次，信息技术的可复制性强。如果一台机器达到了一定水平，它的能力就可以轻易地复制到千万台机器上，使低于这一水平的人类劳动者失去竞争力。再次，信息技术是一种真正的通用性技术，其触角延伸到经济社会生活的每一个角落。在以往的技术革命中，在某个部门被机器替代的人类可以转移到其他部门，但是人工智能可以应用于几乎所有部门，人类将无处可逃。从某种意义上来看，理想的人工智能对人类劳动的替代是全面而彻底的。
福特进一步指出，虽然当前人工智能的智慧水平不值一提，但不要忘了，其能力（数据和算力）的增长速度是指数级的。在过去几十年，人们就曾因为忽视这种增长速度而做出一些错误判断。
在上世纪中叶，计算机技术刚刚起步的时候，已有学者敏锐地洞察到这种技术的负面性。如1964年的“三重革命”报告指出，以电脑化为核心的技术革命，会使一个经济体“通过机器实现无限输出，而整个过程无须人类参与”，其造成的结果将是大量失业，贫富差距急剧扩大，最终消费者购买力越来越低，对商品和服务的需求下降，无法继续推动经济的增长。诺伯特·维纳——信息技术的早期开拓者之一——则在1949年（第一台真正的通用电子计算机研制成功后三年）撰文讨论计算机和自动化技术的未来。维纳认为，“如果我们能简单明了地做成一件事，那这件事都可以用机器来完成”。这最终可能导致“一场十分残酷的工业革命”，即机器能“使从事日常工作的人们的经济价值降低到雇主们花任何低价都不愿意雇佣的程度”。
讽刺的是，这些观点没有得到当时数据的支持，因此很快就被人们遗忘。的确，二战后的西方资本主义国家迎来了一段长达30年的黄金时期，不仅失业率低，而且工资稳步提高。此时，计算机和自动化技术是提高生产力和促进经济繁荣的主要动力，其影响主要是正面的。
但经过几十年的指数级增长和力量积蓄后，以七十年代为拐点，信息技术对劳动和就业的破坏性影响越来越明显了，福特归纳为七个方面：（1）工资停滞，劳动生产率的提高与工资的增长不再同步，甚至很多工人的工资还有所下降；（2）劳动收入占国民收入的比重下降，而企业利润占国内生产总值的比重不断攀升；（3）劳动力参与率不断下降，消极的失业者退出劳动力市场；（4）就业机会减少，无就业复苏成为常态，长期失业飙升；（5）贫富差距急剧扩大；（6）应届毕业生收入减少和就业不足；（7）不少中产阶级职位消失，就业市场越来越两极分化，兼职工作越来越多。这七个方面都是美国社会面临的严重问题。
遗憾的是，人们倾向于将上述问题归因于全球化、工会衰退和民主政治等因素，技术因素在重要性排名中很难挤进前三。更进一步地说，人们对这一观点——“技术进步对人类社会具有负面影响”，还缺乏充分的认识，远没有意识到“机器换人”的深远后果。
二、“机器换人”的后果
人们总是深信技术创新的积极意义，总是把它与收入增长、生活水平提高和经济繁荣联系在一起。基于前文的分析，我们已经看到，信息技术的发展带来相当多的社会问题。如果人工智能的发展重点是最终取代人类劳动，那么它所产生的经济与社会后果是极为严重的。简单来说，当越来越多人失去工作（以及好工作越来越少），人们的收入水平会不断下降，社会的总购买力也随之下降，社会总体的消费需求增长乏力，最终经济增长无法持续。
对此，有一个故事经常被人们提起。公司老板与工会主席共同参观工厂，老板指着一条流水线对工会主席挖苦道：“你怎么让这些机器交工会会费？”工会主席则不假思索地回应道：“你要怎么让它们买你的车？”这个段子提醒人们，劳动者同时也是消费者，并且依赖工资收入购买商品和服务，而劳动者没有收入就没有消费。与人类不同，机器不要求老板支付工资，但它也没有消费能力。当“机器换人”的规模达到一个临界点，当足够多的人类因为失去工作而失去消费能力，整个社会的消费支出就会萎缩。这时候，少数最富有的人还保有很强的消费能力，但其规模太小，不足以改变总体消费萎缩的趋势。机器人不止不会消费，还不会纳税。没有了税收，政府就无法作为。个人与政府是创造最终消费的主要实体。如果这两者都没有能力消费，那么经济就无法运行下去。也就是说，“机器换人”不止消灭人类的工作机会，还摧毁整体的消费需求，进而成为阻碍经济增长的巨大障碍。
这一说法不是危言耸听，“机器换人”的影响远超人们的想象，覆盖面极大。依照传统的观点，只有那些重复性、常规性和可预测性的劳动才容易被机器替代。因此，“机器换人”首当其冲的受害者是低学历和低技能的体力劳动者。那些拥有高学历和高技能的知识性人才，大可以高枕无忧。福特击碎了这一幻想。他指出，人工智能对工作机会的威胁，已经超出了传统意义上的常规工作范围，几乎所有工作都将逐步被拉入常规和可预测的范围。就在当下，新闻记者、律师、医生、会计师、教师和银行职员等知识性职业，已经越来越无力抵挡人工智能和信息技术的快速发展。比较而言，高学历和高技能人才对新技术的适应能力更强一些，可转换的职业空间也大得多；对于低学历和低技能的劳动者来说，一旦被机器替代，就很难向上流动了。
事实上，人工智能对就业的影响，首先作用在中等技术水平的职业上，并随着智能水平的提高和应用范围的扩大，逐步向高技术水平和低技术水平两个方向同时蔓延。打个比方，人工智能就像一把从职业系统中间打入的楔子，在不断敲击和深入的过程中，向上下两个方向同时挤压，破口越来越大，上下之间的鸿沟也越来越深。其结果是，低技术水平的劳动者不断积压，留给他们的工作岗位越来越少、越来越差，其跨越鸿沟向上流动的可能性越来越小；而高技术水平的工作也被不断侵蚀，高技能职业不断受到冲击，其从业者逐步跌入鸿沟、坠向底部。人工智能技术在加速发展，楔子切入的速度也在加快，机器吞噬工作岗位的速度也在加快。
那么，本轮技术进步能够创造足够多的新职业么？直觉、创造能力、非理性的联想能力，以及同理心和关系运营等能力，都被视为人类独有的天赋，属于人类相对于人工智能的比较优势所在。这些天赋能力可否转化为大量的新职业、供人类栖身呢？首先，从目前的状况来看，绝大多数人类在上述天赋上表现普通。其次，人工智能现有的发展水平已经呈现出一定的创造性和推理能力。比如，近几年，人工智能在围棋项目中战胜了所有人类棋手，并被认为具备了远超人类的棋力；康奈尔大学的学者发明了一种软件程序，可以独立地进行物理观察，还“发现”了物理定律；还有一些软件程序创作了艺术水平很高的音乐和美术作品，等等。再次，情感和关系的商业化因为有悖于伦理而饱受批评，也难以转换为新的职业。显然，新职业的创造效果难以令人乐观。
在福特看来，人类必须打破传统认知的牢笼，放下盲目的幻想，认清人工智能的技术本质，并在此基础上探讨政治和社会的应对措施。如果任由人工智能技术不加限制的发展，那么预言中的糟糕未来就会成为现实。
三、对策与奇点
事实上，不存在毫无节制的技术增长。一般来说，制约技术增长的因素主要有三个：技术本身、资本动机和社会政策。从长时段来看，人类的技术水平保持总体增长的趋势，但其发展过程并非一帆风顺。技术发展过程中总会出现一些瓶颈期和低谷期。不过，福特对信息技术维持高增长抱有很强的信心。幸好技术不是孤立的存在，它“附属于资本、嵌入于社会”，因此资本动机与社会政策成为限制技术无节制增长的主要因素。
在人们讨论技术革命的影响时，经常将技术视为能动的行为主体，忘记了技术被人掌握和操控的事实。当今世界，数字技术的知识产权大多属于私人资本和少数大公司。在资本主义社会，技术在很大程度上依附于资本，是资本增值的手段。按照资本的逻辑，当技术创新有利于其增值时，就不留余力地推动技术发展；但当资本意识到技术创新有害于或无益于其增值时，就会压制或减缓技术发展的速度。从目前的实证研究来看，资本在推动“机器换人”时会在成本方面做出权衡。中等技术水平的工作岗位首先被机器替代，就是基于替代成本和技术成熟的考量。可以说，资本动机是影响“机器换人”进程的最重要的因素。
福特对于技术附属于资本的状况颇有微词。他认为，一小撮精英能否拥有社会积累的技术资本，是一个基本的道德问题。科技知识理应属于全人类所有，技术发展的红利应当由全人类共享。数字技术发展到今天，离不开几百年来无数个人和组织的努力。尤其是，当代信息技术的成就既是数千年来人类文明的结晶，也是近几十年来公共资源不计成本投入的结果。人们愿意将国家财政投入信息技术的基础研究，是期待这些研究成果能够最终造福人类，让他们的子孙能够拥有更加繁荣的未来，而不是让极少数企业和个人独享其利。
“技术嵌入于社会”的观点认为，技术发展是社会选择和资源投入的结果，技术的价值由社会定义，而其发展方向和收益分配受社会政策的调控。“机器换人”导致国家税基缩小和大规模失业等严重的经济社会问题，必然引起社会的反向运动和国家的政策干预。
目前来看，国家干预“机器换人”的社会政策主要有两类。第一类属于传统做法，如提高全社会的教育水平，普及高等教育；加大技能培训和再就业帮扶的力度，提高人们的技能水平，以适应新岗位更高的技术要求；增加失业人口的帮扶政策等。这类政策为人熟知，比较成熟，实施难度不大。但是它们只能暂时延缓“机器换人”的负面影响，无法从根子上解决问题。
第二类政策比较激进，以“机器人税”和“基本收入计划”为代表。所谓“机器人税”是指，通过向机器人收税的方式增加智能化机器应用的成本，以减缓“机器换人”的速度，缓解大规模失业的冲击，并大幅补充国家财政收入，提高国家公共支出能力和社会总体保障水平。即便不向机器人直接收税，也要设法削减机器人应用的优惠政策（如减少税收优惠），变相削弱企业投资机器人的意愿，使其雇佣更多的人类劳动者。这一设想虽然获得比尔·盖茨等名人的支持，但也存在一些争议。反对的一方认为，机器人不是纳税人，不能作为课税主体，否则就是将机器人等同于人类，混淆了机器人“物”的属性。支持的一方认为，虽然不能向机器人直接收税，但如果在机器人的制造、销售、购置和产出等使用环节收税，将收税对象转移到机器人的所有者和使用者身上，在法理上就能说的通。
“基本收入”是国家向所有公民发放的一种普适性的津贴，每一个公民都可以无条件获得。这一想法简单而朴素，将生存权真正建构为公民的基本权利，直接挑战了“不劳动不得食”的固有观念。虽然“基本收入计划”不是新观点，在一些欧洲国家被视为解决贫穷和失业等社会痼疾的良药。但只有进入“无需劳动，即可创造财富”的人工智能时代，“基本收入计划”才变得彻底、可行与完整。
如果说“机器换人”是一个对未来的预言，那么“机器人税”和“基本收入计划”就是面向未来的应对措施。向机器人收税以保证财政收入，然后向全民发放基本收入金，这两种措施相互补充才是解决“机器换人”问题的长远之计。但是，围绕这两种政策的争议并不少，执行阻力很大。比如，通过减税或补贴的方式支持人工智能和机器人产业的发展，在很多国家属于鼓励性的战略政策，很难在短时间内完成一百八十度大转弯。而在一些自由主义盛行的国家中，“基本收入计划”常常被斥责为疯狂的、没有可行性的、违反经济规律的政策，在公共讨论中落于下风。
就当下的政治环境而言，这两种政策确实超前，可谓社会制度的颠覆性变革。福特意识到了这一点，他认为，加速发展的技术已经将我们的整个体制颠覆到某个程度，以至于必须进行某种根本性的结构重组，才能维系未来的繁荣。当生产不再需要劳动，与之相应的生产关系、社会关系和人类组织方式就需要做出颠覆性的调整。技术（生产力）与体制（生产关系和上层建筑）之间的关系不协调，社会稳定与经济繁荣就不可持续。简言之，技术（生产力水平）发展到一定程度，就要求社会制度（生产关系和上层建筑）进行相应的调整。
换个角度，人工智能的技术红利，也是体制变革的前提条件和物质基础。人工智能的革命性意义在于，它极大地提高了生产力水平，使物质财富的生产不再需要人类的劳动参与，将人类从劳动负担中解放出来，使千百年来人类对理想社会的构思真正具有了可行性。在此之前的历史中，劳动于人类和社会而言具有特别的意义，如劳动是推动人类形成和进化的基本动力，劳动是人类社会得以延续和发展的基础，劳动是人类生存与生活的内在要求和主要方式，等等。在人工智能时代，这些命题被赋予全新的意义。人类劳动的必要性从“不劳动就无法生产物质财富，人类就无法持续”，转换为“劳动是人的全面发展的条件”。
事实上，人们对于“机器换人”的担忧，建立在“不劳动不得食”的假设上。如果劳动不再是谋生手段和生存前提，而是自我实现与全面发展的条件，那么“机器换人”带来的就不是噩耗而是福音了。这就需要改变少数人垄断技术和资本，从而挤压大多数人利益的社会制度。退一步讲，即便做不到使每个人平等地分享社会财富，至少可以使每个人不再为生存而担忧。这也是“基本收入计划”的思想来源，让技术创新真正服务于人类整体，而不是资本或少数人。在美国，有人批评“基本收入计划”是社会主义思想的产物。从某种意义上来说，这种论断是正确的。正是在“机器换人”的阴影中，人们看到了社会主义的可能性。
当人工智能技术越来越成熟，越来越多人失去工作，社会危机和阶级矛盾愈演愈烈，政治干预的呼声越来越大，人类社会将逐步走进一个Y字路口：要么让少数人继续垄断技术，以更有效地控制大多数无用之人；要么让全人类共享技术红利，使社会变得更加平等。这一时刻被福特称为“社会奇点”。不管哪个方向，对人类社会而言都可谓“千年未有之大变革”。未来的人类走到社会奇点后如何选择，当下的我们无法判断。但是我们在当下的历史进程中留下的痕迹，必然影响到将来人类的选择。
在社会奇点外，福特还提到了技术奇点。它通常指人工智能技术发展的一个突变时刻，即比任何人类都聪明的“强人工智能”的出现。“强人工智能”有可能毁灭人类文明，反客为主地统治和奴役人类。这一情节在科幻作品中多有呈现，很能吸引人们的注意。对此，福特提醒我们，与“机器奴役人类”相比，“人类如何奴役自己的同胞”更有讨论价值。马丁·福特的敏锐洞察、详尽分析和深入思考，对于我们理解技术的社会影响，探索解决问题之道，无疑是个重要的启迪。
四、余论：“机器换人”在中国
人工智能技术的发展和应用，在我国也是各界关注的核心议题。尤其在“中国制造2025”规划出台后，从中央到地方都积极出台相关政策，鼓励和引导智能化生产的发展。人工智能与智能制造已经成为当前科技与产业发展的热点方向。这个趋势与我国发展模式的转换有关，是提高经济发展质量、解决制造业“大而不强”问题的必然选择。在过去两百多年里，中国国运衰落的源头常被归因为科技落后，这一历史教训使得国人对技术发展普遍持有欢迎和乐观的态度。社会舆论对技术的评价以正面为主，很少涉及技术负面性的讨论。
福特的书提醒我们，在主流舆论一边倒地为技术狂欢的时候，我们需要理性客观地审视技术的多面性。近年来，随着国家实力的强大，我国在科技整体水平上逐渐追上西方，并在很多科技领域超越了西方。在与其他强国一起走在科技发展前沿的时候，我们有必要更加妥善地应对技术带来的挑战，使技术进步真正成为全人类的福祉。
虽然我国的智能产业发展速度很快，但由于创新能力、技术积累和应用范围等方面的差距，中国的“机器换人”进程还落后于美国等西方国家。福特指出，中国与美国进入智能时代的起点不同。美国是在进入后工业社会后，在大部分就业人口已经转移到服务业的基础上，开启智能化进程的。而中国要在工业化进程中，在大部分民众尚未富裕之前就面对挑战。因此，中国“机器换人”的进程及其影响更加严峻复杂。
一些实证研究发现：很多生产和服务领域，自动化机器替代了大部分人工，但没有发生大规模失业的情况，局部的劳动力供需基本平衡，甚至存在一定的用工缺口。自动化机器侵占中等技术水平的工作岗位，挤压效应造成严重的“劳动降级”和权益受损问题。另外，劳动力供需的结构性问题越来越显著：低技术水平的劳动力供需两旺，但是匹配机制不灵，短工化、零工化问题比较严重；高技术水平的劳动力需求很大、但是供给不足，技能形成体系效率不高，很难培养市场需要的人才。这些现象反映出“机器换人”的复杂影响，也提醒我们“机器换人”的进程不是直线的。
如果说西方国家面对“机器换人”的未来挑战，需要从根本上改造其社会制度，那么作为社会主义国家的我们，在社会制度上具有独到的先天优势。我们相信，人工智能技术的发展最终有利于社会主义事业的建设。但在当下的复杂历史进程中，我们必须从国情出发，积极主动地寻求应对措施，降低“机器换人”的危害。一方面，技术革新与产业升级是国家富强的必由之路，我们不可能因为技术的潜在负面性而放弃发展技术，放弃技术红利；另一方面，我们必须清醒地认识到技术的负面性，意识到“机器换人”对劳动就业和经济社会造成的严重影响。因此，我们必须密切关注技术对就业的冲击，控制好技术升级的节奏，同时做好社会保障，进一步完善技能形成体系和再教育再培训体系，稳步而有序地推动技术升级、产业转型和社会主义建设事业。
[美]马丁·福特著，王吉美、牛筱萌译，《机器人时代：技术、工作与经济的未来》，北京：中信出版社，2015年。
作者信息：窦学伟，中国劳动关系学院劳动关系与工会研究院研究员
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