19、人工智能与未来工作：机遇、挑战与应对策略-优快云博客

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人工智能与未来工作：机遇、挑战与应对策略

一、听证会概述

2019 年 9 月 24 日下午 4 点，相关小组委员会举行了一场关于“人工智能与未来工作”的听证会。此次听证会旨在探讨机器学习和人工智能对劳动力的影响，涵盖工人替代、现有劳动力再培训以及培养适应人工智能时代的技术人才等问题。同时，还将研究不同行业和人群所受的不同影响，以及人机交互中的安全、隐私和安全问题。

（一）证人信息

Dr. Arthur Lupia ：美国国家科学基金会社会、行为和经济科学理事会助理主任，研究聚焦决策和学习过程。
Dr. Erik Brynjolfsson ：麻省理工学院数字经济倡议主任，研究信息技术对商业战略等方面的影响。
Ms. Rebekah Kowalski ：万宝盛华集团制造服务副总裁，专注解决技能工人短缺和角色技能演变问题。
Dr. Sue Ellspermann ：印第安纳州艾维技术社区学院院长，曾致力于州教育和劳动力发展系统与雇主需求的对接。

（二）核心问题

人工智能技术进步如何影响当下和未来工作，与以往技术进步对劳动力的影响有何不同？
人工智能技术的增加使用是否会加剧现有经济不平等，若会，如何缓解？
现有劳动力再培训需求是什么，教育机构如何调整课程以培养未来劳动力？
为更好理解人工智能对劳动力的影响并制定基于证据的政策，关键研究问题有哪些？

二、背景分析

（一）过往技术变革影响

如今，许多美国人担忧机器人和计算机对就业的影响。皮尤研究中心调查显示，65%的受访者认为机器人和计算机将取代人类工作，仅 25%认为会有更好的新工作，43%认为经济会更高效。类似的技术变革担忧并非首次出现，19 世纪的卢德运动源于英国纺织工人对被机器取代的恐惧，制造业进步也减少了铁匠等工匠的工作。

（二）人工智能发展现状

计算能力的快速提升和大量数据集的可用性，使人工智能系统在目标和语音识别、数据分析等任务上愈发高效准确，还应用于天气预报和医疗诊断。机器学习是人工智能进步的关键，它能从输入数据中学习模式并应用于新数据，如照片标签和电子邮件垃圾邮件过滤。深度神经网络则提高了机器学习系统的准确性、速度和适用性。不过，人类在创造力、人际连接和身体灵活性等任务上仍优于计算机。

三、人工智能对劳动力的影响

（一）影响方式

技术进步主要通过以下三种方式影响工作任务：
1. 替代：技术可替代人类执行某些任务，如自动取款机（ATM）替代银行柜员的现金取款任务，但未完全取代该职业。
2. 补充：技术能补充工人的工作，如 ATM 让银行员工有更多时间提供客户服务和处理个人财务问题。
3. 创造新工作 ：技术进步可降低运营成本，增加就业机会，如 ATM 促使美国银行分行增加，创造了新的银行工作岗位；MRI 成像技术创造了 MRI 技术员这一职业。

（二）不同职业受影响情况

人工智能和机器学习系统将影响几乎所有任务和职业，但影响程度和性质各异。当前人工智能系统的优势在于分类和预测等重复性任务，可能主要影响低工资、低技能的重复性工作，如客户服务中的聊天机器人应用。同时，一些高技能、高工资的工作也会受到影响，如医学领域的放射科，人工智能可辅助放射科医生检测病理；还可用于文档扫描分类，供律师和执法人员使用。

（三）不同报告的预测

不同报告对人工智能对就业的影响有不同预测：
|报告机构|预测内容|
| ---- | ---- |
|布鲁金斯学会（2018 年报告）|未来几十年约 25%的美国就业将面临高度自动化风险（至少 70%的任务可自动化）|
|麦肯锡全球研究所（2017 年研究）|约一半的当前工作任务可通过现有技术实现自动化|

以自动驾驶汽车为例，虽然有报告称未来 30 年可能直接消除 130 万至 230 万个工作岗位，但也可能在生产、维护及相关领域创造更多工作岗位，不过难以预测其发展速度和复杂程度。

（四）不同种族/族裔和收入群体受影响差异

由于现有结构不平等和不同工作类别中的人口分布，人工智能可能加剧种族和族裔不平等。布鲁金斯学会报告显示，西班牙裔和黑人工人目前执行的任务中，分别有 47%和 44%有自动化潜力，而白人和亚裔人口的这一比例为 40%和 39%。此外，美国人担心工作自动化会加剧工资不平等，皮尤研究中心 2018 年调查显示，76%的受访者认为工作自动化会使不平等加剧。

四、应对策略探讨

（一）培养技术人才

专家认为人工智能不会消除对技术工人的需求，但会改变他们的工作任务和所需技能。预计未来需要能够维护人工智能系统和与人工智能技术安全协作的工人。然而，国家科学院、工程院和医学院的报告指出，到 2022 年可能短缺近 340 万技术工人，且对技术工人的需求变化迅速，各方需保持灵活性和前瞻性。

（二）安全、隐私和安全问题

人工智能系统带来了安全、隐私和安全方面的挑战：
1. 安全：随着人工智能机器人进入工作场所，工人需安全与之协作，企业需重新考虑工人安全措施。
2. 隐私：许多公司使用人工智能系统监控和分析员工，虽目的可能是提高效率和员工幸福感，但存在大量隐私问题，员工在人工智能监控方面的权利尚不明确。
3. 安全：与任何计算机系统一样，人工智能系统存在被破坏的风险，可能对工人造成伤害。

（三）联邦政府的作用

联邦政府采取了一系列措施应对人工智能带来的劳动力问题：
- 2016 年，美国国家科学基金会提出 10 大未来投资理念，其中“人机前沿的未来工作”包含四个研究主题，且有相关融合加速器项目获得资金支持。
- 2019 年行政命令要求相关委员会就人工智能教育和劳动力发展向 STEM 教育委员会提供建议，并为美国工人委员会提供技术专业知识。
- 2019 年“国家人工智能研究与发展战略计划”包含促进人机协作和解决伦理、法律和社会影响的策略。

五、总结与展望

本次听证会聚焦人工智能对未来工作的影响，既看到了人工智能带来的工作变革和创造新工作的潜力，也认识到了其带来的挑战，如工人替代、经济不平等加剧、安全隐私问题等。为应对这些挑战，需要各方共同努力，包括政府制定政策、教育机构调整课程、企业关注员工培训和安全等。未来，随着人工智能技术的不断发展，我们需要持续关注其对劳动力的影响，并及时调整策略，以确保所有人都能从人工智能的发展中受益。

下面用 mermaid 绘制一个流程图，展示人工智能对劳动力影响及应对策略的整体逻辑：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(人工智能发展):::process --> B(对劳动力的影响):::process
    B --> B1(替代任务):::process
    B --> B2(补充工作):::process
    B --> B3(创造新工作):::process
    B --> B4(不同职业受影响):::process
    B --> B5(不同群体受影响):::process
    B --> B6(安全隐私问题):::process
    B1 --> C(工人替代担忧):::process
    B2 --> D(工作效率提升):::process
    B3 --> E(新职业出现):::process
    B4 --> F(低技能和高技能工作受影响):::process
    B5 --> G(加剧经济不平等):::process
    B6 --> H(安全隐私挑战):::process
    C --> I(劳动力再培训需求):::process
    D --> J(企业效益提升):::process
    E --> K(劳动力结构调整):::process
    F --> L(职业转型需求):::process
    G --> M(政策制定需求):::process
    H --> N(安全隐私政策制定):::process
    I --> O(教育机构课程调整):::process
    J --> P(企业发展机遇):::process
    K --> Q(劳动力市场变化):::process
    L --> R(个人技能提升):::process
    M --> S(政府政策引导):::process
    N --> T(安全隐私保障措施):::process
    O --> U(培养适应未来的劳动力):::process
    P --> V(经济发展动力):::process
    Q --> W(就业市场新趋势):::process
    R --> X(个人职业发展):::process
    S --> Y(促进公平发展):::process
    T --> Z(保障人机交互安全):::process
    U --> AA(实现人机协作共赢):::process
    V --> AB(社会经济进步):::process
    W --> AC(劳动力市场优化):::process
    X --> AD(个人价值实现):::process
    Y --> AE(减少不平等):::process
    Z --> AF(构建安全工作环境):::process
    AA --> AG(可持续发展):::process
    AB --> AG
    AC --> AG
    AD --> AG
    AE --> AG
    AF --> AG

这个流程图展示了人工智能发展对劳动力的多方面影响，以及相应的应对策略和最终目标，即实现可持续发展。通过这个流程图，我们可以更清晰地看到整个逻辑链条，有助于我们更好地理解和应对人工智能时代的工作变革。

六、听证会现场情况

（一）听证会开场

听证会由 Chairwoman STEVENS 宣布开始，她对多数党党鞭 Clyburn 妻子的离世表示深切慰问。强调此次听证会旨在探讨人工智能在塑造未来工作中的作用。她指出，机器学习算法的发展、计算能力的提升和数据的增加，使人工智能系统在准确性、效率和适用性方面取得了快速进展，已开始改变工作性质和劳动力市场。

（二）就业现状讨论

在谈到先进技术对各职业和工资水平的影响时，Chairwoman STEVENS 提到她所在地区的公司面临招聘困难。引用 2017 年麦肯锡全球研究所的研究，约一半的工作活动可由现有技术自动化。因此，需要更广泛地讨论工作如何转变而非消失，因为人工智能系统将接管特定任务，工人将承担新的工作角色。同时，人工智能也有潜力创造新的工作岗位，提高人们的生活水平和质量。

（三）培养劳动力的重要性

她还提到，2019 年进入小学的儿童中，65%最终将从事目前不存在的新工作类型。随着技术的融合改变工作和创造新工作，必须确保对各级工人进行培训，从工厂工人到放射科医生。关键是要让所有美国人共享人工智能系统带来的收益，提高每个人的生活质量。

（四）待探讨的问题

此次听证会要探讨已知和未知的问题，例如：
1. 如何确保工人与人工智能机器人安全协作？
2. 人工智能是否会像一些公司目前所做的那样常规性地用于监控工人？
3. 如何平衡隐私权利与潜在的生产力和工人福利？
4. 如何保障数据安全并防止恶意使用？
5. 如何更好地理解宏观经济和劳动力前景，以便政府、公司、学院、大学和工人都能为这一转变做好规划？

七、证人介绍

（一）Dr. Arthur Lupia

职位：美国国家科学基金会社会、行为和经济科学理事会助理主任，密歇根大学政治学 Hal R. Varian 学院教授，科学和技术政策办公室开放科学小组委员会联合主席。
研究领域 ：专注于指导决策和学习的过程、原则和因素。
教育背景 ：罗切斯特大学经济学学士学位，加州理工学院社会科学博士学位。

（二）Dr. Erik Brynjolfsson

职位：麻省理工学院数字经济倡议主任，Schussel 家族管理科学教授。
研究领域 ：关注信息技术对商业战略、生产力和绩效、数字商务和无形资产的影响。
著作：著有《第二次机器时代：辉煌技术时代的工作、进步与繁荣》等多本书籍。
教育背景 ：哈佛大学应用数学和决策科学学士和硕士学位，麻省理工学院管理经济学博士学位。

（三）Ms. Rebekah Kowalski

职位：万宝盛华集团制造服务副总裁。
工作经历 ：自 2019 年 1 月担任该职位，此前领导团队与数字制造研究所 MXD 合作，研究制造业中角色和技能如何随数字技术的引入而演变。
教育背景 ：威斯康星大学帕克赛德分校英语学士学位。

（四）Dr. Sue Ellspermann

职位：印第安纳州艾维技术社区学院院长。
过往经历 ：曾担任印第安纳州第 50 任副州长（2013 - 2016 年 3 月），印第安纳州职业委员会副主席，致力于使该州的教育和劳动力发展系统与雇主需求相匹配。
教育背景 ：普渡大学工业工程理学学士学位，路易维尔大学相关学位。

证人姓名	职位	研究/工作领域	教育背景
Dr. Arthur Lupia	美国国家科学基金会助理主任等	决策和学习过程等	罗切斯特大学经济学学士，加州理工学院社会科学博士
Dr. Erik Brynjolfsson	麻省理工学院教授和主任	信息技术对商业的影响	哈佛大学应用数学和决策科学学士、硕士，麻省理工学院管理经济学博士
Ms. Rebekah Kowalski	万宝盛华集团副总裁	制造业角色和技能演变	威斯康星大学帕克赛德分校英语学士
Dr. Sue Ellspermann	艾维技术社区学院院长	教育和劳动力发展	普渡大学工业工程理学学士，路易维尔大学相关学位

八、后续流程安排

证人每人有 5 分钟的口头证词，书面证词将纳入听证会记录。所有证人完成口头证词后，将进入提问环节，议员们每人有 5 分钟时间向证人提问。

下面用 mermaid 绘制一个流程图，展示听证会的流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(听证会开始):::process --> B(主席开场致辞):::process
    B --> C(讨论就业现状):::process
    C --> D(强调培养劳动力重要性):::process
    D --> E(提出待探讨问题):::process
    E --> F(介绍证人):::process
    F --> G(证人提供口头证词):::process
    G --> H(提问环节):::process

本次关于人工智能与未来工作的听证会涵盖了广泛的内容，从人工智能的发展现状、对劳动力的影响，到应对策略和政府的作用，再到听证会的具体流程和待探讨问题。我们需要持续关注人工智能在未来工作中的发展趋势，积极应对其带来的各种挑战和机遇，以实现劳动力市场的稳定和可持续发展。