導(dǎo)讀

2016年AlphaGo橫空出世，大敗人類頂級(jí)棋手。這不僅使公眾對(duì)人工智能有了全新認(rèn)知，更是多了一重人類與機(jī)器命運(yùn)的深刻思考。人工智能會(huì)發(fā)展到什么程度？人工智能時(shí)代，還需要那么多人嗎？

我們認(rèn)為，人工智能影響就業(yè)的機(jī)制既有替代效應(yīng)，還有補(bǔ)償效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)，人口規(guī)模在人工智能時(shí)代仍非常重要。一方面，人口是人才和創(chuàng)新的基礎(chǔ)，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場(chǎng)。我們長(zhǎng)期呼吁，盡快全面放開并鼓勵(lì)生育，讓生育權(quán)回歸家庭自主，正視漸行漸近的人口危機(jī)，積極應(yīng)對(duì)人口少子化老齡化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

1 人工智能的概念與應(yīng)用

1.2 人工智能的定義

人工智能是指對(duì)人的意識(shí)和思維過程的感知與模擬，不同于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，是機(jī)器根據(jù)既定的程序執(zhí)行計(jì)算或控制任務(wù)。1950年，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父艾倫·圖靈（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑問“機(jī)器能思考嗎？”，他認(rèn)為，如果一臺(tái)機(jī)器進(jìn)行多次測(cè)試后，有超過30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就具有了“智能”的特征，這也是著名的圖靈測(cè)試的主要內(nèi)容。1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議上計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence）”一詞，并將其定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”,標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域的正式創(chuàng)立。目前，人工智能定義尚未形成統(tǒng)一。

Rich & Knight(1991)認(rèn)為，人工智能是研究如何讓計(jì)算機(jī)完成現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情；麻省理工大學(xué)教授Winston(1990)認(rèn)為，人工智能是研究那些使感知、推理和行動(dòng)成為可能的計(jì)算；中國(guó)信通院在《人工智能發(fā)展白皮書（2018）》中提出，人工智能可以理解為用機(jī)器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機(jī)器達(dá)到甚至超越人類的智能。不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)是由人類編寫，包含既定程序執(zhí)行指令要求，人工智能可以通過讀取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，擁有歸納推理和決策能力。

當(dāng)前我們尚處于弱人工智能時(shí)代，但智能化趨勢(shì)明顯。按照目前流行的定義，弱人工智能也稱應(yīng)用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能，無自主意識(shí)；強(qiáng)人工智能又稱通用人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能，有自主意識(shí)。牛津大學(xué)物理學(xué)家大衛(wèi)·多伊奇教授曾評(píng)論，至今沒有任何跡象顯示可能出現(xiàn)強(qiáng)人工智能，當(dāng)前我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄軙r(shí)代。從底層技術(shù)來看，人工智能仍依賴于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)架構(gòu)的軟、硬件，以統(tǒng)計(jì)算法對(duì)人類行為和活動(dòng)進(jìn)行分割，而后完成模擬、預(yù)測(cè)和決策，其出現(xiàn)一方面得益于芯片運(yùn)算和處理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷成熟與更新。人類在18世紀(jì)進(jìn)入蒸汽時(shí)代，19世紀(jì)進(jìn)入電氣時(shí)代，20世紀(jì)進(jìn)入信息與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著未來人工智能技術(shù)逐漸成熟，21世紀(jì)將步入智能時(shí)代。信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)是智能時(shí)代的基石，對(duì)整體經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有明顯的輻射作用，也是當(dāng)前及未來各國(guó)科技競(jìng)賽的制高點(diǎn)。能否抓住智能時(shí)代變革的機(jī)遇，是中國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵。

1.2 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，極大地提升了應(yīng)用的準(zhǔn)確性，是時(shí)下最熱門的技術(shù)領(lǐng)域。通俗來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。從模型結(jié)構(gòu)上來分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。2006年加拿大Hinton教授提出深度學(xué)習(xí)概念，不同于淺層學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)使用多層非線性處理單元變換數(shù)據(jù)輸入，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在21世紀(jì)充足數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和芯片算力提升的支持下，深度學(xué)習(xí)算法大大推動(dòng)了人工智能在各行各業(yè)應(yīng)用中的準(zhǔn)確性，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言生成等，呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢(shì)。

與以往的技術(shù)進(jìn)步稍有不同，人工智能對(duì)于勞動(dòng)要素的替代不僅在于體力，還在于腦力甚至創(chuàng)造力等高技能工作。以往技術(shù)進(jìn)步最明顯的共同點(diǎn)就是機(jī)器代替了人力，如第一次工業(yè)革命的蒸汽機(jī)、第二次工業(yè)革命的電機(jī)和內(nèi)燃機(jī)、第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網(wǎng)，均在不同程度上將勞動(dòng)者從繁重、枯燥、重復(fù)、低效的勞動(dòng)中解放出來。人工智能的不同之處在于，隨著硬件層、數(shù)據(jù)層以及算法層等各方面技術(shù)儲(chǔ)備趨于成熟，機(jī)器或逐漸可以完成復(fù)雜的邏輯思考和決斷。2016年，機(jī)器人AlphaGo1.0以4:1戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋第一人李世石；2017年,AlphaGo2:0擊敗當(dāng)時(shí)世界排名第一的中國(guó)棋手柯潔。2017年7月美國(guó)50個(gè)州開始使用世界上第一個(gè)“機(jī)器人律師(DoNotPay)”，2018年1月日本癌癥研究會(huì)開始用AI檢測(cè)胃癌，檢出率超過92%，用時(shí)僅0.02秒。

1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)版圖

人工智能企業(yè)可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，目前中國(guó)以應(yīng)用層發(fā)展為主，相關(guān)企業(yè)數(shù)量占比近八成。其中，基礎(chǔ)層以AI芯片、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、算法架構(gòu)等研發(fā)為主；技術(shù)層以計(jì)算機(jī)視覺、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解等應(yīng)用算法的研發(fā)為主，應(yīng)用層解決實(shí)際問題，是人工智能技術(shù)針對(duì)行業(yè)提供產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案，其核心是商業(yè)化。根據(jù)《中國(guó)新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告(2019)》，截至2019年2月，應(yīng)用層人工智能企業(yè)占比最高，為75.2%；技術(shù)層居第二位，占比為22.0%；基礎(chǔ)層企業(yè)占比最少僅為2.8%，而美國(guó)三類企業(yè)分別為39.1%、57.7%、3.2%。根據(jù)艾瑞咨詢?cè)凇吨袊?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》中的測(cè)算，AI在安防和金融領(lǐng)域市場(chǎng)份額最大，在工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域最具爆發(fā)力。

2 人工智能時(shí)代，需要多少勞動(dòng)力？

有觀點(diǎn)認(rèn)為，既然人工智能可以取代許多人的崗位，對(duì)勞動(dòng)力的需求也會(huì)相應(yīng)減少；但實(shí)際有失偏頗。美國(guó)麻省理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Acemoglu等（2017）經(jīng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)1993-2007年美國(guó)19個(gè)產(chǎn)業(yè)中機(jī)器人的使用與就業(yè)率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，每千名工人中每多1臺(tái)機(jī)器人，就業(yè)人口比例降低0.18%-0.34%。中國(guó)人口與發(fā)展研究中心副研究員黃匡時(shí)（2018）撰文預(yù)測(cè)在“機(jī)器換人”時(shí)代，中國(guó)將有5-6億的勞動(dòng)力被機(jī)器人替代。類似地，還有不少觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能取代社會(huì)普通勞動(dòng)力是大趨勢(shì)，生出來的人都是負(fù)擔(dān)而不是勞動(dòng)力。我們認(rèn)為，人工智能對(duì)就業(yè)的影響不僅是替代效應(yīng)，單從“機(jī)器換人”的角度思考是片面的。

2.1 人工智能影響就業(yè)的機(jī)制

人工智能影響就業(yè)的機(jī)制包括替代效應(yīng)、補(bǔ)償效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)；替代效應(yīng)導(dǎo)致就業(yè)崗位直接消失，補(bǔ)償效應(yīng)通過自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大吸引就業(yè)，創(chuàng)造效應(yīng)通過創(chuàng)造新工種、新產(chǎn)業(yè)模式提供就業(yè)。工業(yè)革命以來，每一次技術(shù)進(jìn)步與革命，都會(huì)引發(fā)就業(yè)方面的替代效應(yīng)。珍妮紡織機(jī)、瓦特蒸汽機(jī)代替了手工業(yè)者和壯勞力；汽車、輪船等機(jī)器的出現(xiàn)，使馬夫、船夫、書信先生等職業(yè)消失……人工智能技術(shù)發(fā)展，使一些腦力勞動(dòng)者所從事的工作，如汽車駕駛、檢測(cè)病癥、數(shù)據(jù)分析等也逐漸被取代。然而，在過去一個(gè)世紀(jì)里，技術(shù)以空前的速度不斷進(jìn)步，但勞動(dòng)占國(guó)民經(jīng)濟(jì)的份額卻長(zhǎng)期保持穩(wěn)定（張鵬飛，2018）。根本原因在于，技術(shù)進(jìn)步也可以間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，抵減替代效應(yīng)對(duì)就業(yè)的負(fù)面影響，即抑制效應(yīng)（Countervailing Effect）（Acemoglu &Restrepo, 2018；Autor & Salomons, 2018）。抑制效應(yīng)又可進(jìn)一步分為補(bǔ)償效應(yīng)（Compensation Effect）和創(chuàng)造效應(yīng)（Creation Effect）（Acemoglu & Restrepo，2018；Bessen，2018）。補(bǔ)償效應(yīng)主要是人工智能替代性帶來的效率提升將引致相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，通過規(guī)模擴(kuò)大彌補(bǔ)單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少。創(chuàng)造效應(yīng)主要指人工智能一方面通過新產(chǎn)業(yè)和新服務(wù)直接創(chuàng)造新工種，另一方面釋放出的勞動(dòng)力可以轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行從事其他工作，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。

2.2 替代效應(yīng)：機(jī)器換人力

一些研究認(rèn)為，未來10至20年人工智能將會(huì)使目前30%-50%的工作面臨高替代風(fēng)險(xiǎn)，全球數(shù)以億計(jì)的就業(yè)崗位或?qū)⒈煌耆娲?，中?guó)每年被替代的員工約300萬人。人工智能既能替代體力勞動(dòng)又能替代腦力勞動(dòng)，這一“通用性”的特點(diǎn)是前幾次科技革命無法做到的。2013年，劍橋大學(xué)學(xué)者Frey和Osborne在“未來的雇傭關(guān)系：就業(yè)將如何受電子化影響”研究項(xiàng)目中，采用高斯過程分類器（Gaussian Process Classifier）對(duì)美國(guó)702個(gè)具體崗位進(jìn)行了電子化替代概率預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示47%的工作在未來10年至20年內(nèi)面臨較高風(fēng)險(xiǎn)被人工智能取代，主要包括生產(chǎn)活動(dòng)、行政辦公支持類工作、銷售服務(wù)等相關(guān)崗位。2017年，普華永道對(duì)29個(gè)國(guó)家超過20萬名員工的工作任務(wù)和技能進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果顯示，預(yù)計(jì)到2030年，英國(guó)30%的工作有自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)，低于美國(guó)（38%）和德國(guó)（35%），高于日本（21%），從行業(yè)看，運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)、制造業(yè)和批發(fā)零售等部門首當(dāng)其沖，分別為56%、46%和44%；麥肯錫全球研究院(MGI)在報(bào)告《流失就業(yè)，新增就業(yè)：自動(dòng)化時(shí)代的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型》中預(yù)計(jì)2016-2030年間，中國(guó)被替代的全職員工的規(guī)模約在4000-4500萬，即平均每年約300萬人；到2030年，自動(dòng)化將使中國(guó)五分之一的制造業(yè)工作崗位不復(fù)存在，全球?qū)⒂卸噙_(dá)8億人的就業(yè)崗位被人工智能替代。

2.3 補(bǔ)償效應(yīng)：擴(kuò)大規(guī)模，補(bǔ)償就業(yè)

人工智能通過降低成本，促進(jìn)公司擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，彌補(bǔ)單位產(chǎn)出就業(yè)產(chǎn)出的減少，例如京東智能物流機(jī)器人減少了86%的分揀人工，但2016-2018年物流員工數(shù)量從6.6萬人增至9.5萬人。人工智能通過規(guī)模擴(kuò)大彌補(bǔ)單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少，具體又可分為三種情形（蔡躍洲，陳楠，2019）：一是生產(chǎn)線上不易被替代的職位隨著生產(chǎn)率的大幅提升有所增加；二是人工智能更節(jié)約成本，是企業(yè)有條件擴(kuò)大生產(chǎn)，增加生產(chǎn)線，帶來就業(yè)崗位的增加；三是效率提升導(dǎo)致公司產(chǎn)品價(jià)格更低，產(chǎn)品價(jià)格的降低會(huì)增加消費(fèi)需求，帶動(dòng)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加對(duì)勞動(dòng)力的需求。例如，隨著京東物流智能機(jī)器人的運(yùn)用，其整體分揀效率比傳統(tǒng)作業(yè)方式提升5倍，減少了86%的分揀人工。同時(shí)，2016-2018年京東集團(tuán)員工數(shù)量從11.6萬人快速增長(zhǎng)至17.9萬人，其中物流從業(yè)人員從6.6萬人增至9.5萬人?？梢娙斯ぶ悄艿刃录夹g(shù)的使用大大提升了平臺(tái)運(yùn)營(yíng)效率和訂單量，總就業(yè)崗位不降反升。

2.4 創(chuàng)造效應(yīng)：創(chuàng)造新工種、轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行

人工智能直接創(chuàng)造相關(guān)行業(yè)的技術(shù)崗位,如人工智能工程技術(shù)人員、人工智能訓(xùn)練師、智能制造工程技術(shù)人員等，到2025年，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域人才缺口都將超過900萬人。隨著中國(guó)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的廣泛運(yùn)用，2019年4月1日，人力資源社會(huì)保障部、市場(chǎng)監(jiān)管總局、統(tǒng)計(jì)局正式向社會(huì)發(fā)布了13個(gè)新職業(yè)信息，其中包括人工智能工程技術(shù)人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)人員、大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員和云計(jì)算工程技術(shù)人員。2020年1月2日，中國(guó)就業(yè)培訓(xùn)技術(shù)指導(dǎo)中心再次發(fā)布包括智能制造工程技術(shù)人員、人工智能訓(xùn)練師、無人機(jī)裝調(diào)師等新職業(yè)。2017年，教育部、人力資源和社會(huì)保障部、工業(yè)和信息化部等部門對(duì)外公布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》表示，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展直接帶來了對(duì)專業(yè)數(shù)字技術(shù)人才需求量的增長(zhǎng)，到2025年，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域人才缺口將超過900萬人。根據(jù)阿里研究院2018年發(fā)布的《人工智能在電子商務(wù)行業(yè)的應(yīng)用和對(duì)就業(yè)影響研究報(bào)告》，人工智能應(yīng)用于新零售產(chǎn)業(yè)，就需要大量具有自主設(shè)計(jì)和讀取數(shù)據(jù)能力的復(fù)合型買手、專業(yè)零售服務(wù)人才，具有技術(shù)背景和零售經(jīng)驗(yàn)結(jié)合的復(fù)合型人才，智能客服背后的機(jī)器人“飼養(yǎng)員”、生產(chǎn)線上的“數(shù)據(jù)標(biāo)簽工”等等。

獵聘大數(shù)據(jù)顯示，過去五年全國(guó)人工智能和大數(shù)據(jù)人才需求呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年復(fù)合增長(zhǎng)率超70%，但相關(guān)領(lǐng)域的人才供給遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)需求。騰訊研究院《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場(chǎng)需求在百萬量級(jí)。獵聘大數(shù)據(jù)研究院以2015年Q1為基準(zhǔn)點(diǎn)，用此后每個(gè)季度發(fā)布職位數(shù)與2015發(fā)布的職位數(shù)相除，結(jié)果顯示，截至2019年Q2，人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)布崗位數(shù)增長(zhǎng)了11.75倍，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過70％，明顯高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，可見人工智能領(lǐng)域的人才稀缺性更強(qiáng)。從供給端看，目前中國(guó)真正開設(shè)人工智能專業(yè)的院校不足2%，行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器視覺、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的人才供給相對(duì)不足，院校端和產(chǎn)業(yè)端高質(zhì)量人才供給水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)人才的需求。

對(duì)于人工智能釋放出的勞動(dòng)力，絕大多數(shù)可從事其他工作，如相關(guān)設(shè)備操作維護(hù)或前往物流、餐飲、銷售等服務(wù)行業(yè)，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。在制造業(yè)中，企業(yè)釋放出的勞動(dòng)力并不總是冗余的，絕大多數(shù)情況下，這些人可以在學(xué)習(xí)培訓(xùn)后填補(bǔ)其他崗位的空缺。例如，2017年廣東省人社局對(duì)200多家開展“機(jī)器換人”的企業(yè)調(diào)查顯示，用工減少的企業(yè)約占44%,減少的員工中近50%仍留在企業(yè)內(nèi)部，他們或被調(diào)配到人員緊缺的崗位或產(chǎn)線，或在技能培訓(xùn)后轉(zhuǎn)崗至技能要求高的崗位，如設(shè)備維修、監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)性維護(hù)等。此外，未來的工作并不單單是高技能，部分中低技能的工作同樣不可或缺。根據(jù)人社部發(fā)布的《2019年第四季度全國(guó)招聘求職100個(gè)短缺職業(yè)排行》，營(yíng)銷員、收銀員、餐廳服務(wù)員、保安員、保潔員、商品營(yíng)業(yè)員位居緊缺職業(yè)前十，隨著被釋放出的勞動(dòng)力逐漸轉(zhuǎn)至這些勞動(dòng)密集型服務(wù)行業(yè)，就業(yè)崗位被間接創(chuàng)造出來。

2.5 小結(jié)：未來20年人工智能或凈增約9000萬崗位

根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，未來20年人工智能將為中國(guó)創(chuàng)造9300萬個(gè)凈增就業(yè)崗位，其中服務(wù)業(yè)將凈增近一億就業(yè)崗位。2018年，普華永道發(fā)布《人工智能和相關(guān)技術(shù)對(duì)中國(guó)就業(yè)的凈影響》預(yù)測(cè)，未來20年人工智能將為中國(guó)創(chuàng)造12%的凈增崗位，相當(dāng)于增加9300萬個(gè)就業(yè)崗位。其中服務(wù)業(yè)分別有21%、50%的就業(yè)崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加9700萬個(gè)就業(yè)崗位；建筑業(yè)分別有25%、38%的崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加1400萬個(gè)就業(yè)崗位；農(nóng)業(yè)的崗位流失最為嚴(yán)重。從細(xì)分行業(yè)上看，因老齡化而需求大增的健康醫(yī)療領(lǐng)域?qū)?huì)迎來擴(kuò)張，電子商務(wù)和專業(yè)性、技術(shù)性的服務(wù)等板塊也會(huì)受益于生產(chǎn)率提高，創(chuàng)造新崗位。

隨著人工智能為專業(yè)人員分擔(dān)枯燥重復(fù)的工作，未來職業(yè)將更注重勞動(dòng)力的軟技能，如領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、邏輯思維、主動(dòng)學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力等，這些是機(jī)器所不能替代的。人工智能現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能取代大多數(shù)服務(wù)工作。

正如李開復(fù)在《人工智能》一書中所說，人工智能只是人類的工具，屬于相對(duì)容易控制和管理的計(jì)算機(jī)程序，就目前的發(fā)展而言，人工智能還不能具備常識(shí)、創(chuàng)造、審美、情感、自我意識(shí)、抽象能力和跨領(lǐng)域推理能力。隨著人工智能為專業(yè)人員分擔(dān)枯燥重復(fù)的工作，越來越多的工作崗位將與創(chuàng)造性勞動(dòng)和情感性勞動(dòng)有關(guān)。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報(bào)告》指出，前十大新興職業(yè)包含多個(gè)以人為中心的職業(yè)，如營(yíng)銷專家和經(jīng)理、人力資源專家和顧問、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師等。這些職業(yè)要求從業(yè)者了解人類行為和偏好，所涉及的技能基本上無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。2018年LinkedIn上對(duì)全球約4000名專業(yè)人員調(diào)查顯示，盡管人工智能技術(shù)發(fā)展帶動(dòng)了技術(shù)技能的需求，但領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、邏輯思維、主動(dòng)學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力等軟技能的價(jià)值也將大大提高，甚至在某程度上超過了對(duì)專業(yè)技能的要求。在世界經(jīng)濟(jì)論壇所描繪的未來就業(yè)圖景中，銷售和營(yíng)銷專業(yè)人員、社交媒體專員、創(chuàng)新經(jīng)理和客戶服務(wù)人員將迎來需求的增長(zhǎng)。