AI時代，勞動任務被不斷解構(gòu)和重組：有些更適合人類，有些更適合AI，有些則需要加強人機協(xié)作。有人說，AI越來越像人，而人越來越像機器，這值得警惕。

AI賦能之下的機器人格化

目前，AI的智能水平越來越高，可以通過學習來感知和理解現(xiàn)實世界。在學習能力之外，AI還具有較強的邏輯判斷能力以及模仿人類動作的能力。今后，AI還可能擁有持久記憶能力。倘若如此，AI將不需要每次都從零進行學習、演練、推理和規(guī)劃，而是在以往學習和思考的基礎(chǔ)上不斷累加、持續(xù)改進。

AI賦能之下，一些智能機器已初步具備自我意識，表現(xiàn)出很強的主體性和人格化。智能機器不僅可以學習人類倫理，像人類一樣行事，還可以由神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)建構(gòu)起智能化思維，形成自己的倫理讓人類遵守，如數(shù)據(jù)至上、效率優(yōu)先等。

正如英國劍橋大學特聘研究員、《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利所指出，AI不只是自動化，不僅是我們手里的工具，它意味著一種主體性，是一個智能體。智能機器可以通過互聯(lián)網(wǎng)聚合其他機器的數(shù)據(jù)和算力，形成機器間的互動和團隊協(xié)作能力，擁有一定的社會性，且與人類互動所依賴的社會網(wǎng)絡相比，機器互動的網(wǎng)絡效應更強。

AI競爭下的人類機器化

一些AI程序和機器開始在勞動場景中與人類展開正面競爭。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2025年未來就業(yè)報告》預測，到2030年，39%的工人的核心技能將發(fā)生變化，高達86%的受訪者預計，到2030年人工智能和信息處理技術(shù)將徹底改變其業(yè)務方式。

在筆者看來，隨著人類與AI在勞動場景中的競爭加劇，勞動者或?qū)⑾萑搿皽p少社會聯(lián)系”“聽從信號指令”“失去勞動意義”的困境，被迫像機器一樣運轉(zhuǎn)。

一是勞動者作為人的社會聯(lián)系減少。資本主義工商業(yè)的一個特點就是通過產(chǎn)權(quán)制度和公司制度以及金融體系，將勞動與資本之間的雇傭關(guān)系變成各盡其責的契約關(guān)系，使得資本雇傭勞動獲得合法性。

歷史上，工廠制、公司制和財團等組織形式都是在強化對勞動者的控制，比較有代表性的是美國的流水線生產(chǎn)模式、M型組織架構(gòu)為特征的福特制、日本的終身雇傭制和年功序列制。

AI時代出現(xiàn)了反向操作，科技的發(fā)展使得許多商品的生產(chǎn)過程被分解，服務供應過程被分包，引發(fā)了生產(chǎn)活動去公司化、去組織化的趨勢。這種組織方式的變化映射到勞動關(guān)系上，引發(fā)從“企業(yè)—員工”到“平臺—個人”的重大轉(zhuǎn)變，個人與企業(yè)的契約關(guān)系明顯松綁，顛覆了資本雇傭勞動這一傳統(tǒng)經(jīng)濟下的當然規(guī)則。

在此階段，對勞動者的勞動條件、工資、社保等方面的政策保護，可能促使企業(yè)采用更多機器以降低成本。

二是勞動者被虛擬的信號所控制。隨著技術(shù)發(fā)展，企業(yè)越來越多地采用基于AI的復雜監(jiān)控系統(tǒng)來追蹤員工的工作行為和產(chǎn)出。這些系統(tǒng)能夠精細記錄從鍵盤活動、軟件使用到任務完成效率等各類數(shù)據(jù)，員工的工作表現(xiàn)變得前所未有的透明。

這種增強的監(jiān)控能力給員工帶來了顯著的工作壓力，并可能間接促使其延長工作時間。換言之，部分勞動者受到資本家在虛擬世界中施加的潛在控制，勞資對抗關(guān)系從現(xiàn)實世界轉(zhuǎn)入虛擬世界。也即，資本家用更少的資本付出、獲得更強的經(jīng)濟控制權(quán)，西方資本主義社會進入數(shù)字資本主義階段。

例如，Uber存在“向前派單”算法，在司機完成當前訂單前，AI會自動分配下一個訂單，司機既無法評估下一趟行程的利潤，也無法選擇下一趟行程的合作伙伴（不接受該指令將受到一定的懲罰或得不到相應的獎勵）。算法凌駕于司機的自我選擇之上。

深究背后的契約與權(quán)力關(guān)系可知，以往資本家利用生產(chǎn)資料來實現(xiàn)對工人剩余價值的占有，并通過契約的形式將其合法化。但在AI時代，契約關(guān)系被打破，資本對勞動在虛擬空間內(nèi)以更加“自由自愿”的、技術(shù)化的方式加以控制，越過了委托人與代理人之間的權(quán)責關(guān)系和法律約束。或者說，剝削不再是以異化和去現(xiàn)實化的方式進行，沒有了契約的羈絆，變成了個體為追求自我實現(xiàn)和經(jīng)濟效率而“心甘情愿”地壓榨自身。

三是勞動者感受不到工作的意義。平臺通過算法管理設置一系列窄而頻繁的選擇來制造工人的同意，甚至提供一些冗長的條款，使得人們在不斷受限的選擇中被迫同意（如勾選一些協(xié)議才可以正常使用App），剝奪了人們工作的實際參與感和掌控感，體會不到算法流水線上的工作意義。

換言之，AI出于絕對理性的邏輯將人當作機器，打破人體的生理極限、帶來心理上的壓制。例如，亞馬遜員工工作全過程均被自動化算法監(jiān)控，感到堪比在監(jiān)獄工作；Uber司機缺乏與同事的社交、與上級建立聯(lián)系的機會，存在孤獨感與被隔離感。

AI替代勞動者的現(xiàn)實順序猜想

與以前不同，AI科技革命之下，機器不僅可以替代傳統(tǒng)的體力勞動者，還可以替代腦力勞動者。從現(xiàn)實順序來看，有如下幾個步驟。

一是直接替代體力。從不同工作的影響程度來看，低技能勞動者影響更大。盡管有研究認為，人工智能對高技能、低技能等不同層次的勞動者都有賦能作用，也都有替代效應。但現(xiàn)實情況是，低技能勞動者首當其沖，而高技能勞動者的工作相對穩(wěn)定。

這可能是因為，在醫(yī)療等高技能行業(yè)，人們對人工智能技術(shù)的信任度仍較低，仍只是輔助人工而不是完全替代人工。特別是，人形機器人正在讓“身體”追上“大腦”的發(fā)育，加快對勞動者的替代進程。

目前，人形機器人除了本體運動控制，高自由度靈巧手，還有觸覺傳感器、肌肉骨骼技術(shù)、表情模仿控制等，均在不斷發(fā)展中，雖不完美，但不少試點項目陸續(xù)取得了進展。馬斯克預言，未來人形機器人數(shù)量將超過人類，是人類的3到5倍，大概有200到300億個。

二是沖淡中等技術(shù)人員的人力資本，進而進行替代。智能技術(shù)在賦能勞動者時，是以勞動者技能降級為代價的，把中等技能轉(zhuǎn)化為機器指令。此時，勞動者沒有被替代，但技能遭到退化，如出租車司機的認路技能被導航取代、廚師的火候技能被智能家電取代。

之后，機器再取代退化的中等技能勞動者，如網(wǎng)約車司機和外賣員。我們發(fā)現(xiàn)，平臺經(jīng)濟新業(yè)態(tài)產(chǎn)生崗位最多的地方也將是今后下崗最多的地方，這非常耐人尋味。申言之，數(shù)字經(jīng)濟時代出現(xiàn)的新崗位可能是AI時代下崗的重災區(qū)。現(xiàn)在討論它們壓榨員工，不久的將來，我們會討論它們辭退員工。

對此，不論個人、企業(yè)還是政府部門，都亟待作出前瞻性預判和應對。例如，當前低空經(jīng)濟發(fā)展火熱，據(jù)估計無人機操控員缺口達100萬人次，但這些崗位會持續(xù)多久，恐怕很快就會被AI所替代。

三是高技能勞動者因技術(shù)通用性被部分替代。一般而言，對于高技能勞動者的賦能，更多是以勞動技能升級為主的，如通過AI翻譯便利化提高學者思考問題的能力，使得他們更難被替代。然而，共性通用性技術(shù)降低了高技能人才的需求。譬如，基座大模型公司實際需要的技術(shù)人才規(guī)模比移動互聯(lián)網(wǎng)時代大幅降低。

當然，現(xiàn)實的路徑將有明顯的國別或地區(qū)差異，對于勞動力充足且用工成本低、缺少電力和互聯(lián)網(wǎng)接入、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)實力較弱的發(fā)展中國家，AI替代勞動的步伐相對較慢。

反思和提升人力資本價值

隨著信息可及性增強，今后存在的深層次問題是：認知自動化對人力資本的影響是什么？人力資本是否會貶值？特別是，生成式AI應用可以讓企業(yè)用戶訪問并使用大量內(nèi)部和外部信息源，這意味著生成式AI的快速采用，將極大促進企業(yè)知識和技能的全民化，從而降低了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中對人類知識的依賴性，或?qū)⒔档腿肆Y本的經(jīng)濟價值。

據(jù)預測，到2026年將有超過80%的企業(yè)使用生成式AI或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應用，而在2023年初這一比例不到5%。

更進一步的問題是：人能否借助AI輔助手段實現(xiàn)認知自動化和人力資本自動化？若能，將如何影響技術(shù)進步和經(jīng)濟增長？如果勞動及其知識技能都可以自動化，未來經(jīng)濟增長的瓶頸將是什么？

客觀地說，在機器學習和人工智能浪潮到來時，在虛擬世界與現(xiàn)實世界深度交融與高度重疊時，數(shù)據(jù)與算法到底意味著什么，人們現(xiàn)在還難以完全想象。譬如，個人的智慧和力量是否可以在很大程度上由數(shù)據(jù)和算法決定，科學原理和技術(shù)設計是否可以在很大程度上定義社會的活力與秩序，這些規(guī)范性與實證性交織的問題將更多地呈現(xiàn)在世界面前。

保留的工作是什么？體力已經(jīng)貶值。機器可以工業(yè)化的方式學習知識，所以學習能力和記憶能力作為人力資本的重要組成部分也將貶值。機器還可以利用大數(shù)據(jù)快速迭代，思考能力也很強。那么，人類可能留下情感、創(chuàng)意、邏輯推理、框架設計，如人工智能架構(gòu)師、耳語者。再如，人類擅長基于因果分析的邏輯判斷，機器的優(yōu)勢在于可以利用大數(shù)據(jù)進行相關(guān)性和預測分析。

這啟示我們要加強三方面人類能力建設，提高人力資本價值：人之為人的能力（如情感）、人機協(xié)作能力、人對AI的框架設計和管控能力。

此外，需要注意的是，不能簡單比較人類和AI的效率。正如美國未來學家凱文·凱利說，機器是效率機器，可以不斷提升效率，而人是非效率機器，創(chuàng)造性的活動原本就是非標的，是低效的，兩者衡量的標準不同。

AI數(shù)字技術(shù)是賦能勞動者還是導致勞動者更快被替代，取決于勞動者在AI使用過程中技能提高了還是去技能化了。去技能化的下一步，很可能是被AI完全替代；技能提高的下一步，很可能是主導AI的框架設計。

因此，AI賦能的方式應該是使勞動者本身的技能提高，使其不易被替代，而不是去技能化更易被替代。這啟示我們：在AI算法設計之中，不能過度強調(diào)數(shù)學最優(yōu)，而是要賦予人文關(guān)懷和勞動意義。近期，有平臺為騎手設置防疲勞機制，為騎手繳納社保，就很好地體現(xiàn)了科技倫理。

（作者系中國社會科學院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院研究員）

（作者 劉誠）