胡莹

摘要：随着人工智能话题热度的不断攀升，其对劳动力市场的影响得到了学界的大量关注。本文首先梳理了国内外关于人工智能就业效应的文献，随后从政治经济学视角出发，对“机器换人”的正向机制与负向机制进行探讨。本文认为一方面人工智能排挤工人是必然的，而另一方面，资本家也会从自身利益出发阻止全面自动化的实现，同时无产阶级将进一步贫困化。

关键词：人工智能 就业效应 机器换人

一、引言

技术进步一直是经济学界的热点问题，近年来，以移动互联网、物联网、云计算、大数据以及人工智能等新一代信息技术应用为核心的第四次工业革命正在孕育，智能时代对于每个寻求发展的国家来说既是难得的机遇也是全新的挑战。人工智能作为第四次工业革命的核心，国家给予了高度重视，必将成为我国弯道超车的动力。

人工智能虽然是一个新兴的领域，但是有关技术进步对就业影响的探讨自第一次工业革命以来就未停止。总体上来说，经济学家的观点分为两类：一类认为技术进步将提高劳动生产率，造成岗位雇佣人数减少。另一类则认为技术进步提高了劳动生产率，从而企业扩大生产，雇佣更多的劳动力。技术进步将带来生产力的提高是毋庸置疑的，但是对于就业市场产生的这两种相反的效应孰强孰弱？這需要我们进一步思考和分析。

随着人工智能的热度不断攀升，研究人工智能对就业影响的文献也与日俱增，且多集中在劳动经济学和宏观经济学领域，而从马克主义经济学角度分析的文章十分有限。因此，本文第二部分综述西方经济学的观点。第三部分总结《资本论》中马克思是如何看待机器，为我们提供分析的框架。第四部分比较人工智能与机器的异同，并从政治经济学视角分析人工智能对就业影响的正向机制和反向机制。第五部分是总结。

二、西方经济学视角

（一）人工智能对就业总量的影响

为探究人工智能对就业总量的影响，Frey&Osborne估计了美国702种职业自动化的可能性，并将其结果分为低、中、高三档，认为47%的美国工作存在高度自动化风险[1]。Acemoglu&Restrepo利用1990-2007年工业机器人使用量的增长情况分析美国当地劳动力市场中19个行业就业率与工资的变化情况，得出每千名工人中多使用一个机器人，就业率就会降低0.18%-0.34%的结论[2]。而Hoedemakers运用了15个国家8个部门1995-2009年这15年的动态面板数据集，结果指出机器人技术进步对就业有温和的正向效应[3]。可见，实证结果往往会受到国家地区、具体行业、指标构建的影响而有着不同的结论。

（二）人工智能对就业结构的影响

随着人工智能的迅猛发展，几乎各个行业都将吃到生产力极大提高的红利，但与此同时也面临着工作自动化挤出劳动力的风险。首当其冲的就是那些标准化、程序化的工作。2018年富士康老板郭台铭于鸿海集团股东大会上表示，十年内甚至五年内将用机器替代80%的作业人员[4]。同时，随着传感器和计算成本的下降，不仅是低技术水平工作者，知识型工人的就业前景也将遭受威胁。Walton认为到2025年，知识工作中人工智能应用将占到生产率增长的40%[5]。但各个工作岗位自动化的风险是不一样的，总的来说，具有独创性、协商、关爱他人等这些维度的工作被人工智能取代的风险较低[6]。

三、《资本论》中关于机器的论述

由于目前政治经济学视角的有关人工智能的文献并不多，我们先从《资本论》出发，总结马克思对于第一次工业革命时“机器”的看法。

（一）机器是人体器官的延伸

机器为人所创造，是人体器官的延伸。“人能够同时使用的工具的数量，受到人天生的生产工具的数量，即他自己身体的器官数量的限制”[7]，工具机却能够突破这种限制。同时，人无法负担过重的物件，无法保证长时间、高效率地工作。因此，当工具机规模扩大，同时作业的工具增加时，就需要有更强大的动力支撑，自然力作为动力替代人就显得理所应当了。

（二）机器会对工人造成排挤

机器作为人体器官延伸而出现，就埋下了对工人替代的隐患。在马克思看来，“劳动资料一作为机器出现，立刻就成了工人本身的竞争者”，并“随时可以使雇佣工人‘过剩”[8]。在机器大生产的条件下，同一个工人可以超越其身体的极限控制更多工具，从而劳动生产率增长，资本有机构成上升，使得原来的不变资本吸纳更少的工人。此时，相对于资本需要的劳动力而言，过剩人口产生了。相对过剩人口形成了一支可供支配的产业后备军，以竞争的方式逼迫就业工人提高劳动强度、延长劳动时间。

（三）无产阶级的贫困化

工人被排挤出工厂，失业工人无法找到新的工作，生活难以为继。与此同时，越来越多的社会财富集中在资本家手中。这两种现象是齐头并进的，且资本家的财富积累正是靠剥夺工人的剩余价值才得以进行。一极是财富的积累与膨胀，另一极却是贫困的积累与加剧，两极分化愈来愈重。

四、政治经济学视角下人工智能的就业效应

（一）人工智能与机器的相似性

人工智能同机器有相似之处，它也能够超越人体的极限，并且更大程度地体现在智力方面。从简单计算，到深度学习，人工智能都能胜任。人类曾经引以为傲的学习能力、记忆能力、判断能力、分析能力人工智能都能加以模仿，甚至表现得更高效、更准确、更理性。

（二）人工智能排挤工人的必然性

机器对无产阶级的排挤贯穿资本主义发展的始终，人工智能也没有理由不对工人的产生排斥。并且由于人工智能的优势从体力层面上升到智力层面，这次排挤的范围将更为广泛，所及之处不仅是体力工作，更涉及到一些知识劳动者阶层的就业前景。

更为严重的是，在马克思生活的时代，工人的技术水平还不高，产业后备军中有大量的同质人口，随时可以经过简单的培训上岗，因此很大一批过剩人口是流动的。但是，进入人工智能时代，劳动的基本形式开始由体力向脑力转化，如果相对过剩人口不能接受相应的教育和技术培训，就很难重新回到工作部门，这会使“停滞的相对过剩人口”增加。

（三）“无人工厂”不会真正无人

然而，大量工人下岗失业并不意味着所有工人都将下岗失业，这并不是因为资本家的好心，而是来源于资本家逐利的本性。首先，由于资本家的利润来自于工人的剩余价值，而创造价值的唯一源泉是活劳动，人工智能只是人创造出来的生产资料，只能够转移价值而不能创造新价值，故不能成为独立产生剩余价值的源泉。那么，类似于“无人工厂”的利润从何而来呢？我们需要知道，不是所有的工厂都有能力投入价格高昂的自动化设备，这需要企业的资金、生产规模作为支撑，一些小工厂是无法全部进行自动化生产的。所以，“无人工厂”的利润是本部门低生产率工厂和低有机构成部门剩余价值让渡的结果，本质还是来源于工人的剩余价值。

更为重要的是，人工智能可以代替工人进行生产，但是不能代替工人进行消费。人工智能发展的结果，是一方面工人被大量排挤，广大劳动群众有支付能力的消费需求水平不足，另一方面是生产力不断发展，生产出更多的产品。这两者之间的矛盾是无法调和的，这也正是生产社会化与生产资料私有这项资本主义基本矛盾的具体体现。没有消费力就没有生产的能力，资本家为了保证自己的产品能够售卖出去从而保证自己的利润，会雇佣一部分工人使市场需求不至于萎缩，甚至他们还会通过减缓融资的方式压制人工智能技术的发展，即使技术水平已经达到完全自动化的水平，他们也不会加以采用。

五、总结

人工智能发展是社会发展不可逆的趋势，从政治经济学视角分析可知，机器排挤人是必然的，但机器不会排挤所有人。反抗人工智能的普及主要有两种机制，均来源于资本家对于利润的考量：资本家需要活劳动创造剩余价值，同时，如果人工智能的使用损害了市场需求，资本家将减缓对人工智能的融资，甚至阻碍相关技术的发展。然而产业后备军扩大的结果不会改变，人们不得不为了更少的工作忍受更多的剥削。但这样的结果并不是人工智能这项技术导致的，而是从人工智能的资本主义应用中产生，失业以及收入不平等是资本主义制度下的产物而非技术本身所导致的后果。如若社会发展真正实现社会生产的全自动化，那么那时就是马克思所说的物质财富极大丰富的时代，资本主义也就不复存在了。

参考文献：

[1]Frey，C.B.& M.A.Osborne “The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerization？” Technological Forecasting and Social Change，vol.114，no.1（2017） ，pp.254-280.

[2]Acemoglu，D.& P.Restrepo.“Robots and jobs：Evidence from US labor markets，” NBER Working Paper，No.23285（2016）.

[3]Hoedemakers，L.“The Changing Nature of Employment：How Technological Progres and Robotics Shape the Future of Work，” Lund University Master Thesis，（2017）.

[4]《郭台铭：最多10年时间，富士康将用机器人取代80%人力》，2018年6月22日，https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_2212799.

[5]Walton N.“Artificial Intelligence Will Transform Labour Markets.，” The Oxford Analytica Daily Brief （April 15，2014）.

[6]段海英.《人工智能的就業效应述评》.《经济体制改革》2018年第3期.

[7]《资本论》第1卷.北京：人民出版社，2004年，第411页.

[8]《资本论》第1卷.北京：人民出版社，2004年，第471页.

作者单位：中国人民大学