孫文遠,姚震宇
(南京審計大學 經濟學院,江蘇 南京 211815)
2021年末,萬科董事會主席郁亮發(fā)了一則朋友圈消息:“祝賀‘崔筱盼’獲得了2021年萬科總部優(yōu)秀新人獎?!毙聠T工“崔筱盼”并不是真人,而是小冰框架孵化的“虛擬人”。這名2021年2月1日入職的“數字化員工”在系統(tǒng)算法的加持下,在應收和逾期提醒以及工作狀態(tài)異常偵測等任務中以超高的效率大顯身手,在經過深度神經網絡技術渲染的虛擬任務形象輔助下,催辦的預付應收逾期單據核銷率高達91.44%?,F實表明,以深度學習、計算機算法、機器人使用等為代表的人工智能已加速滲透到各行各業(yè),提升了企業(yè)價值和社會價值,必將產生復雜的社會影響。
人工智能應用將如何影響就業(yè)?近年來國內外學者從不同側面進行了探索性研究,得出的結論迥異。Acemoglu & Restrepo通過將國際機器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics,IFR)機器人數據分配到地區(qū)層面,構建地區(qū)層面的機器人滲透度指標,得出機器人滲透度的提高導致了就業(yè)需求量下降的研究結論[1]。閆雪凌等將IFR機器人數據與中國制造行業(yè)的數據進行匹配,在行業(yè)層面同樣得出機器人導致就業(yè)減少的分析結論[2]。也有學者得出了一些比較樂觀的結論,例如:Dauth等通過對德國的相關數據進行分析指出,1臺工業(yè)機器人上崗就會伴隨2個制造業(yè)傳統(tǒng)就業(yè)崗位消失,但新增了服務業(yè)就業(yè)崗位,人工智能應用導致就業(yè)崗位在不同行業(yè)間進行轉移[3];Gregory等開發(fā)了一個基于任務的框架來估計人工智能等自動化技術變革的總勞動力需求和就業(yè)效應,分析認為人工智能的應用對勞動力市場的影響是雙向結構性的,一方面,其對某些行業(yè)的勞動力供給產生了強替代,這些行業(yè)往往是傳統(tǒng)勞動密集型行業(yè),另一方面,人工智能的開發(fā)和應用派生了新的就業(yè)崗位需求,當后者超過了前者時就會導致凈就業(yè)增長[4];Autor和Salomons利用19個國家的面板數據的研究同樣發(fā)現,給定某一行業(yè),人工智能發(fā)展導致生產力提升會降低該行業(yè)的就業(yè)率,但是該行業(yè)的生產率提升的溢出效應促使社會在其他行業(yè)雇傭更多勞動力,使得社會總就業(yè)率提升[5]。
綜合已有的研究文獻,學界對人工智能是否對勞動力就業(yè)產生不利影響并未形成高度統(tǒng)一的意見,基本共識是人工智能對勞動力市場產生了系統(tǒng)性的、不確定性的沖擊風險,當務之急是理解這些沖擊風險,提出有效的應對措施。
人工智能應用通過三個方面對就業(yè)產生了兩個完全相反的效應:一方面會導致對傳統(tǒng)就業(yè)崗位的替代和破壞效應,另一方面又會形成就業(yè)創(chuàng)造效應。
就業(yè)替代和破壞效應是指人工智能技術的使用和擴大會與人類勞動力進行競爭,尤其是在重復性、規(guī)律性強的程式化任務中,相對于人類勞動力,人工智能具有顯著的比較優(yōu)勢,企業(yè)在執(zhí)行程式化任務時,傾向于使用人工智能技術節(jié)約成本提高效率,代替一部分勞動崗位,從而引致傳統(tǒng)就業(yè)崗位的消減,甚至滅失。不同行業(yè)的企業(yè)業(yè)務中都或多或少存在程式化任務,這就意味著人工智能的應用對幾乎所有企業(yè)的就業(yè)需求都存在一定程度的替代和破壞效應,這種效應的大小與程式化任務在企業(yè)再生產過程和業(yè)務中所占的比例有關。
就業(yè)創(chuàng)造效應是指在人工智能技術的應用過程中,一方面通過效率提升和規(guī)模經濟擴張引致勞動力需求增加,另一方面還會創(chuàng)造新型就業(yè)崗位。使用人工智能技術能夠帶來生產率提升和企業(yè)生產經營規(guī)模擴張,在此過程中,必然帶來一些原有崗位勞動力需求的數量增加,同時,當人工智能技術的應用實現業(yè)務流程再造以及擴展了企業(yè)的產品線時,會創(chuàng)造一定數量的新工作崗位,產生諸如數據挖掘、加工和智能化業(yè)務培訓等專門人員需求??傊斯ぶ悄軕卯a生的就業(yè)創(chuàng)造效應,既可能來源于其應用產生的規(guī)模經濟所引致的原有崗位數量擴張意義上的勞動力需求增加,也可能來源于人工智能應用帶來的業(yè)務再造產生的新增業(yè)務單元。
從微觀視角,人工智能應用從三個方面對企業(yè)產生實質性影響:其一,人工智能應用尤其是機器人的使用,優(yōu)化了企業(yè)的生產流程,產生了新的生產工藝,提高了企業(yè)的生產效率;其二,人工智能應用或機器人的使用導致企業(yè)擴展產品線的能力提高,更容易進行種類擴展型技術進步;其三,人工智能的使用使得成本降低,強化了規(guī)模經濟效應。當人工智能應用或機器人使用優(yōu)化企業(yè)的生產流程時,會導致一部分多余的崗位被裁減,被裁減崗位的勞動者如果不能及時在企業(yè)內部調整工作崗位,就會被迫失業(yè),從而導致技術進步的就業(yè)毀滅效應[6]。然而,當人工智能應用擴展了企業(yè)的產品線時,會促使企業(yè)更加傾向于招募更多的勞動者,因為研發(fā)、生產新產品都創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位,派生更多的有效勞動需求。人工智能的使用使得成本降低,產業(yè)擴大引致就業(yè)崗位增加,但“機器人”較“自然工人”的效率優(yōu)勢會增強企業(yè)提高資本有機構成、更多使用“機器人”替代人工的傾向。機器人的使用給企業(yè)帶來了更高的生產效率,機器人在工作中的出錯率也低,更為重要的是,機器人相對于勞動者來說擁有一個巨大的優(yōu)勢,即它不需要休息,可以全天候連續(xù)工作。從規(guī)模經濟性來看,生產規(guī)模越大,人工智能應用或使用機器人的一次性固定成本分攤到每件產品上就越少,因而人工智能應用或機器人的使用有利于推動企業(yè)生產成本下降和企業(yè)利潤率提高,有助于企業(yè)擴大自己的生產規(guī)模,這成為企業(yè)用人工智能替代人工、提高資本有機構成的內生激勵。產業(yè)規(guī)模經濟擴張過程必然也派生更多的基本勞動要素需求,原因在于當企業(yè)產品成本下降時,產品價格也會隨之而降,消費者在“收入效應”的影響下會增加對該企業(yè)商品和其他企業(yè)商品的需求,促使其他相關行業(yè)的生產規(guī)模也會隨之擴大,隨著這一效應擴散至社會上的其他行業(yè),與受到機器人影響相關性較弱的產業(yè)也可能擴大自身的生產規(guī)模,增加對基本勞動要素的需求[7]。
總之,人工智能應用既會形成就業(yè)替代和破壞效應,也會形成就業(yè)創(chuàng)造效應。機器人對就業(yè)總量的直接影響取決于這兩種效應的大小[8-9],行業(yè)特征和人工智能應用程度、進度往往通過兩個效應的對比性變化影響人工智能影響就業(yè)的凈效應。
正如前述,人工智能的應用影響勞動力就業(yè)的凈效應取決于其產業(yè)的就業(yè)創(chuàng)造效應和就業(yè)替代效應的對比,往往是一個實證問題,而且往往隨時間和應用的進展呈現動態(tài)變化。本文認為在人工智能推廣應用過程中,關注其對勞動力市場的沖擊風險比關心其凈效應大小更有現實意義。理由在于,人工智能應用對勞動者就業(yè)主體的就業(yè)能力再生、就業(yè)和雇傭關系的重構都會形成復雜影響,對整個勞動力市場產生深刻的沖擊?;谝延械难芯砍晒同F實案例,筆者認為人工智能應用對勞動力市場的沖擊至少容易產生四個系統(tǒng)性風險。
根據Acemoglu等的任務理論[10],在重復性、規(guī)律性強的程式化任務中,人工智能載體和機器人相對于人類勞動力具有顯著的比較優(yōu)勢,為了提高效率和節(jié)約成本,企業(yè)在這些任務的執(zhí)行上偏好使用機器人。所有企業(yè)在生產過程中都需要執(zhí)行一部分程式化任務,這意味著一旦條件具備,所有企業(yè)都存在將程式化任務交給機器人的內生傾向,由此產生的人工智能對程式化勞動者的替代效應的大小與企業(yè)在生產過程中程式化任務所占的比例有關。相對于高、低技術行業(yè)內的企業(yè),中技術行業(yè)內的企業(yè)在生產過程中程式化任務所占的比例較高,因而機器人對程式化勞動者的替代效應在中技術行業(yè)就較強。中技術企業(yè)內被替代的工人如果不能在企業(yè)內部調整工作崗位,則會面臨失業(yè)。這部分失業(yè)的工人會流向其他行業(yè)尋求再就業(yè)?!皺C器人”替代導致本行業(yè)就業(yè)減少的同時,可能也會導致其他行業(yè)的就業(yè)波動。
除了重復性、規(guī)律性強的程式化任務外,一部分具有危險性的工作崗位也容易被人工智能載體或機器人替代。但是,這種替代效應與第一次產業(yè)革命以來任何一場技術革新的影響并無二致。作為新的技術進步,人工智能應用會產生“機器排擠工人”的現象,不同的是,人工智能新技術的應用會導致傳統(tǒng)的上一代技術及其密切相關的產業(yè)被逐漸淘汰,對應的就業(yè)崗位隨之消失。
十九世紀六十年代以來,先后出現了以蒸汽動力機械、電氣化、信息技術應用為標志的幾次技術革命和產業(yè)革命,初期造成了源于“機器替代工人”的大量失業(yè),技術革新對工人的“不友好”導致歷史上反復出現抵制新技術的“盧德運動”(1)盧德運動是指英國工人以破壞機器為手段反對工廠主壓迫和剝削的自發(fā)工人運動。首領稱為盧德王,故名。。但從長期看,隨著新技術應用產生了新的技術替代率,形成新的生產函數技術系數,就業(yè)崗位隨著生產力提高得到擴張,機器與工人的矛盾會隨時間化解,因為工人具有機器難以替代的“智力”。當前的技術革命區(qū)別于以往的三次技術革命,人工智能不僅替代體力,還對腦力勞動進行模仿和替代。由于人工智能不僅替代簡單勞動,而且替代部分人類智能,因而,人類智能不僅具有以往“機器替代人工”的效應沖擊傳統(tǒng)的勞動密集型崗位,而且威脅憑借智力優(yōu)勢的“高端”崗位就業(yè)者??梢灶A見的是,受人工智能沖擊,不單是流水線工人感受到失業(yè)危機,而且大量的文職崗、管理崗、專業(yè)技術崗也岌岌可危。過去的工業(yè)革命,“機器替代人手”會推動勞動者按從第一產業(yè)到第二產業(yè)再轉向第三產業(yè)的路徑轉移,人工智能的廣泛應用可能使這個轉移路徑失效。不過,即便人工智能應用會產生越來越多的“無人車間”和“無人作業(yè)區(qū)”,也只會形成一種高級的人機協(xié)同“半人馬”工作模式(2)希臘神話中人頭馬身的“半人馬”,這個模式不是讓機器取代人,甚至不是讓機器自動在人類身邊工作,而是讓人機融合,進入一種最佳的人機協(xié)同“共生模式”。,在這種模式中,傳統(tǒng)工作崗位會得到重新編組、重新分工。在新的分工中,人類從事認知性、靈活性、創(chuàng)造性的工作部分,機器人承擔起體力性、重復性、程序性的工作部分。
兩個方面的原因會導致在生產活動中使用更多的人工智能替代勞動力崗位會累積結構性失業(yè):一是產業(yè)發(fā)展與人工智能技術發(fā)展超過了人力學習新技術的速度,二是勞動力在產業(yè)間或產業(yè)內不同生產環(huán)節(jié)轉移速度慢。
當前,新型冠狀病毒大流行作為一次外生沖擊,加速了新技術革命中“無接觸經濟”的成長,疫情影響導致人們對“同步異地”交流場景的需求激增,通過騰訊會議等以網絡在線的方式進行商務活動、直播帶貨、線上銷售和在線教育等的業(yè)態(tài),正在催生和擴大新就業(yè)崗位的同時對傳統(tǒng)門店銷售、會展經濟等形成強烈的擠出效應,一些傳統(tǒng)就業(yè)崗位受到強烈沖擊。就受沖擊的個體來說,適應新業(yè)態(tài)、形成新技能是改變逆境降低失業(yè)概率的唯一路徑。緩解當前結構性失業(yè)的累積趨勢,人力資源和社會保障部門需要做的不僅僅是既往的疏導和就業(yè)信息服務、再就業(yè)培訓工作,而是如何化解社會成員之間由于各種原因形成的運用數字技術能力方面的“數字鴻溝”。
人工智能影響勞動要素收入會形成三種分配后果:勞動收入占比下降、不同層次勞動力需求強度差異擴大、不同地區(qū)和行業(yè)收入的極化。
人工智能應用在提高利潤率的同時提高了資本有機構成,使得勞動力報酬占比呈現下降趨勢。廣泛應用人工智能和數據技術的新型平臺企業(yè),往往利用具有自然壟斷特征的“信息壟斷”提高雇主議價能力,提高資本報酬,造成收入極化。
廣泛的人工智能應用會導致不同技能的勞動力收入差異擴大。大量的研究文獻表明,機器人的使用會更多地替代中等技能勞動力,造成就業(yè)極化現象。在高技能、中技能、低技能三種不同層次勞動技能的分工視閾下,人工智能提高了技能偏向性,偏好高等級技能者,替代了中等技能勞動力崗位,而中技能的失業(yè)者經過降維打擊,一部分分流到低技能崗位進行競爭,一部分分流到別的生產環(huán)節(jié)或其他行業(yè)中,高、低級技能勞動者收入差距拉大。Acemoglu等基于任務模型的構建分析機器人會增加對高技能勞動力的需求,導致就業(yè)市場出現極化現象[10];Autor & Dorn基于美國就業(yè)市場將工作分為程式化任務和非程式化任務,分析認為人工智能會替代勞動力完成程式化工作,輔助高技能勞動者完成非程式化工作,從而減少企業(yè)對中等技能勞動者需求,增加低技能和高技能勞動者需求,促使勞動者技能結構呈現“兩極化”特征,從而導致不同技能勞動者收入差異擴大[11]。孫早、侯玉琳使用2001--2015年省級面板數據構建中國地區(qū)層面的人工智能指數,研究發(fā)現,工業(yè)智能化將削弱企業(yè)對中等技能勞動的需求,卻擴大了對高技能勞動的需求,導致中等的技能勞動力向技能結構的兩端移動,高技能勞動者收入與低技能勞動者收入隨之出現極化效應[12]。
人工智能的廣泛應用還會導致不同行業(yè)和地區(qū)的收入極化。不同行業(yè)使用人工智能的深度和廣度不一致,互聯(lián)網行業(yè)獲得資源和市場機會多,行業(yè)間產生了收入差異,這種差異最終會表現為居于不同行業(yè)從業(yè)者的收入差異。據國家統(tǒng)計局數據,2020年全國制造業(yè)中的專業(yè)技術人員平均工資水平為10.668 1萬元,分行業(yè)來看,平均工資水平最高的信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)達19.922 8萬元,而信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)也是人工智能使用較為廣泛的行業(yè)。截至2020年末,騰訊85 858名員工總薪酬696.38億元,人均年薪81.4萬元,遠超其他行業(yè)。
整體來說,數字經濟發(fā)展往往依附于傳統(tǒng)經濟和產業(yè)集聚高的地區(qū),傳統(tǒng)經濟發(fā)達地區(qū)數字產業(yè)聚集程度高,人工智能使用獲得的技術紅利多于經濟欠發(fā)達地區(qū),從而有造成地區(qū)間收入差距擴大和極化的可能。所以,“東數西算”式的均衡發(fā)展策略是當前新經濟條件下縮小地區(qū)間收入差距的政策路徑。
人工智能應用帶來零工經濟新就業(yè)形態(tài),如網約車、快遞員、外賣騎手、主播等,根據《中國靈活用工發(fā)展報告(2021)》,2020年企業(yè)采用靈活用工同比增長超過11%,達到全部企業(yè)用工的55.68%,有近30%的企業(yè)有穩(wěn)定或擴大靈活用工使用規(guī)模意愿。新就業(yè)形態(tài)的特點是工作時間碎片化、工作地點靈活化、工作管理虛擬化,因而形成的勞動關系具有去組織化、從屬性弱化非典型性特征。多數零工經濟就業(yè)崗位往往直接上崗,工資日結或者周結,用人單位往往不會為就業(yè)對象繳納社會保障資費,勞動法律關系從屬性弱。
在零工經濟新就業(yè)形態(tài)中,雇主與員工之間的傳統(tǒng)關系改變了,與“公司+員工”不同的“平臺+員工”模式,靈活用工平臺與用工企業(yè)之間以及平臺與靈活就業(yè)人員之間均為合作關系,多數靈活就業(yè)崗位不簽訂勞動合同,不受勞動法、勞動合同法等規(guī)制勞動關系的法律法規(guī)約束。2020年12月,如何維護零工權益被推上輿論風口,某外賣平臺發(fā)生了外賣員在承接業(yè)務途中猝死的事件。由于平臺公司認為該外賣員與平臺不存在傳統(tǒng)的勞動關系,外賣員家屬難以通過追究工傷保險責任獲得平臺公司責任賠償,平臺最終只是出于人道主義精神賠償了2 000元。后來該事件受到廣泛的社會關注,平臺迫于輿論壓力拿出60萬元撫恤金。根據司法部門的案件統(tǒng)計,在涉及靈活就業(yè)者的各類勞動糾紛中,排在首位的是追索勞動報酬,從表面看這類訴訟請求僅涉及工資待遇問題,但是,實際上隱含勞動者要求確認勞動關系的訴求;總量列第二的是靈活就業(yè)者通過訴訟明確要求確認勞動關系。靈活用工新就業(yè)形態(tài)與當前的法律要求相距甚遠,勞動保護法律、規(guī)則的制定和調整落后于市場化運行的靈活勞動就業(yè)關系,從長遠角度來看,給社會長期穩(wěn)定發(fā)展留下隱患。目前社會保障的基本模式是以勞動為核心的社會保障模式,不能夠完全適應公民可能會在不同平臺從事多份工作的就業(yè)關系。
人工智能和計算機算法深度嵌入涉及勞動者招聘、晉升、培養(yǎng)等就業(yè)市場的各個環(huán)節(jié),產生了若干成功的網絡獵頭平臺和社交平臺,例如前程無憂、智聯(lián)招聘、領英等招聘網站,這些平臺已經成為企業(yè)人才招聘的重要渠道,它們往往以算法為核心,利用數據系統(tǒng)和自動化決策進行監(jiān)測、分配、評估與管理勞動力。人工智能技術在就業(yè)招聘中的應用主要體現在招聘廣告的定向推送、審查和匹配求職者、面試和評估求職三個階段。在招聘中使用的算法往往涉及就業(yè)歧視,招聘算法本身的一個目的是試圖利用中立無偏見的數據代替人類的判斷,消除招聘經理的主觀偏見和個人偏好,保證就業(yè)公平,但是實際上招聘算法可能因工作場所的結構性偏見而產生就業(yè)歧視,這種歧視可能是直接歧視,也可能是偏見代理算法的隱性歧視。用人單位采用的算法依賴某種受保護的個人屬性,從而實現招聘廣告的隱性排斥功能,將某些群體排除在接收對象范圍之外。例如,算法設定的招聘廣告目標對象很可能只包括特定性別用戶(涉嫌性別歧視),或者特定年齡段(涉嫌年齡歧視)。這類直接歧視的招聘廣告的發(fā)布者往往具有主觀故意,而算法規(guī)則作為有力工具強化了歧視實施。
招聘算法還可能進行“大數據殺熟”。交易平臺對線上交易過程和瀏覽記錄積累形成的大數據,若在招聘過程被不當應用可能會給就業(yè)市場帶來不利影響。舉例來說,通過女性消費者購買與孕產有關的保健品和用品的記錄預測該女性已懷孕或正在備孕,于是,當這位女性消費者求職時,如果用人單位通過算法獲取了數據信息,就有可能基于對求職者可能已經懷孕或正在備孕的預測將其剔出應聘備選的人員之列,形成精準歧視。Facebook經常使用歧視性年齡過濾器,將自己的職位招聘廣告只推送給18至38歲的年輕人,而將年紀較大的員工排除在外(3)參閱Ifeoma Ajunwa,“Age Discrimination by Platforms,”Berkeley journal of employment & labor law.,Vol. 40,2019。。
總之,應用自動化招聘系統(tǒng)技術可能產生相對于傳統(tǒng)就業(yè)歧視而言更為隱蔽的就業(yè)歧視,不僅會加深對可能受到不公正就業(yè)地位待遇的婦女、殘疾人、老年人等弱勢群體的不利影響,而且會隨著大數據應用實現多樣化的“精準歧視”,例如學歷歧視、健康歧視、地域歧視、性別歧視、年齡歧視、工作背景歧視、顏值歧視等。
2017年開始至今,國務院先后發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《國務院關于進一步做好穩(wěn)就業(yè)工作的意見》《關于支持多渠道靈活就業(yè)的意見》《關于促進勞動力和人才社會性流動體制機制改革的意見》等文件,積極應對人工智能高速發(fā)展及其帶來的可能性影響,引導人工智能發(fā)展規(guī)劃和風險防控,提供了應對人工智能沖擊就業(yè)的指導性意見。但到目前為止,各界對人工智能應用對勞動力市場的系統(tǒng)性沖擊仍缺乏足夠的關注和研究。習近平總書記在2020年全國兩會期間指出,要及時補齊法律的“短板”,解決好“新就業(yè)形態(tài)”勞動者的法律保障問題。筆者認為,應該鼓勵企業(yè)開發(fā)有利于就業(yè)擴張的“好的”人工智能技術,在創(chuàng)造更多就業(yè)機會的同時,提升低技能勞動的相對工資,緩解收入不平等程度;應通過提高教育水平,調整收入分配政策等手段來積極應對可能存在的風險。針對可能存在的風險沖擊,筆者提出以下具體建議。
1. 調整收入分配政策
堅持“以按勞分配為主體,各種生產要素按貢獻參與分配”的主體性原則,通過稅收調節(jié)數字經濟發(fā)展產生的收入差距。針對不同技能人才的收入差距,補貼低技能勞動者,通過地區(qū)間的轉移支付調節(jié)地區(qū)間收入差距。打破行業(yè)壟斷,治理行業(yè)間收入分配問題,對壟斷行業(yè)征收壟斷稅,加強對壟斷行業(yè)的監(jiān)管,規(guī)范壟斷行業(yè)的收入分配。
2. 完善新業(yè)態(tài)的社會保障體系建設
就靈活就業(yè)群體來說,要拓寬其參與社會保障的渠道,建立與新就業(yè)形態(tài)相關的勞資糾紛處理規(guī)則和社會保障機制,健全最低工資和支付保障制度,保障新就業(yè)形態(tài)中勞動者依法獲得合理的勞動報酬。在平衡企業(yè)成本和個體權益的基礎上,開展平臺靈活就業(yè)人員職業(yè)傷害保障試點,探索用工企業(yè)購買商業(yè)保險等機制,保障新就業(yè)形態(tài)勞動者合法權益,嚴格落實國務院制定的《關于支持多渠道靈活就業(yè)的意見》。江蘇省靈活就業(yè)人員有1 000萬之多,其中與互聯(lián)網有關的新業(yè)態(tài)從業(yè)人員已超過400萬人,江蘇省政府出臺了《關于支持多渠道靈活就業(yè)的若干措施》,明確提出強化靈活就業(yè)人員權益維護,探索建立適應新業(yè)態(tài)健康發(fā)展的管理服務機制。
3. 規(guī)范平臺收入分配機制
加大對新業(yè)態(tài)平臺企業(yè)的用工指導力度,督促其履行用工主體責任,建立健全勞動規(guī)章制度,建立合理的與工作任務、勞動強度相匹配的勞動報酬分配辦法,完善平臺訂單分派與考核機制,科學確定平臺從業(yè)人員工作時長和勞動強度,確保正常勞動從業(yè)者獲得報酬不低于當地最低工資標準,切實保障新業(yè)態(tài)從業(yè)人員的勞動報酬和身心健康,引導建立勞動報酬合理增長機制,推動新業(yè)態(tài)健康持續(xù)發(fā)展。
1. 制定、修訂并嚴格執(zhí)行相關法律法規(guī),規(guī)范企業(yè)的人工智能應用
一類是保障型法律法規(guī),如保障失業(yè)人員失業(yè)期間基本生活的《失業(yè)保險條例》和《中華人民共和國社會保險法》,失業(yè)者可以領取24個月的失業(yè)保險金,要針對人工智能技術使用可能會導致失業(yè)人員永遠退出就業(yè)市場的風險;另一類是規(guī)范人工智能技術應用造成的就業(yè)影響和就業(yè)歧視方面的法律法規(guī),盡快實施《新一代人工智能治理原則》《人工智能倫理安全風險防范指引》等規(guī)范性文件。
2. 將算法歧視作為法定歧視類型載入法律條文
清理涉嫌帶有就業(yè)歧視色彩的政府規(guī)章制度和規(guī)范性文件,建立中央層面的規(guī)范性文件定期審查機制,明確算法平臺開發(fā)和運營人員對于算法招聘決策的法律義務與責任。針對此項法律責任和義務,建議在勞動法、就業(yè)促進法等法律中增加額外的如懲罰性賠償的責任等條款。在法律執(zhí)行中,確立平臺的舉證倒置責任,有效避免人工智能使用方的信息壟斷,強化算法審計,建立算法投訴評審機制,設立代表勞動者進行集體訴訟的專門機構,提高勞動者的勝訴率和獲得賠償的概率。
3. 開發(fā)有助于增加就業(yè)崗位的人工智能技術
面對人工智能發(fā)展大勢,要居安思危,增強風險意識,注重就業(yè)安全,為應對人工智能重塑勞動力市場所面臨的困難和挑戰(zhàn),要做好充分準備,以樂觀理性的態(tài)度應對挑戰(zhàn)。加強技術應用研究,推進形成人與機器的“協(xié)作”關系,開發(fā)有助于增加就業(yè)崗位的人工智能技術。構建基于人工智能的就業(yè)風險識別機制,動態(tài)調整高校專業(yè)設置、人才培養(yǎng)方案,增設與人工智能相關的交叉學科和課程,引導在崗人員樹立終身學習理念,完善再就業(yè)培訓和在職教育體系,提高在崗人員適應能力,開發(fā)就業(yè)崗位,盡可能化解人工智能使用引致的就業(yè)風險。
1. 優(yōu)化人才培養(yǎng)模式,加強人工智能技術、人文社科和創(chuàng)新創(chuàng)意人才的培養(yǎng)
構建人才培養(yǎng)體系與產業(yè)聯(lián)動的機制,加強學校與企業(yè)的互動,加強職業(yè)培訓,完善新就業(yè)形態(tài)職業(yè)技能培訓體系。近年來,人社部正式將江蘇省作為新就業(yè)形態(tài)技能提升和就業(yè)促進項目試點地區(qū),無錫成為江蘇省積極探索完善新就業(yè)形態(tài)職業(yè)技能培訓體系首個試點城市,該市與滴滴、阿里、到家和順豐等四家企業(yè)合作,采取線上線下相結合的方式,開展崗前、崗位技能提升培訓,大力培養(yǎng)網約配送員、家政服務員和網約出租車司機,并對培訓合格學員發(fā)放培訓補貼?!盁o錫經驗”應該得到總結并加以推廣。
2. 通過教育變革強化終生學習理念,用積極態(tài)度面對人工智能
各類從業(yè)人員應適應并學習新一代人工智能技術,把數字化和人工智能技術應用到日常工作,造就專業(yè)知識、職業(yè)道德以及人工智能技術兼?zhèn)涞膹秃闲腿瞬?。從業(yè)者應積極面對人工智能時代的到來,減少對舊工作模式的依賴,保持一種積極的心態(tài),加強新知識的獲取,形成和運用新管理模式??紤]到人工智能技術的高技能偏向性的技術進步,對事務性、程序性等的中低技能行業(yè)造成沖擊較大,政府應提高各行業(yè)全面技能教育水平,尤其是低技能從業(yè)者。
1. 做好人工智能對就業(yè)影響效應的評估調查,開發(fā)新就業(yè)崗位
建立健全新業(yè)態(tài)用工形勢定期分析研判機制,加強風險監(jiān)測分析和矛盾隱患排查,尤其是對就業(yè)市場的歧視性行為和結果進行認真、細致調查,識別就業(yè)市場中因為人工智能技術使用導致的就業(yè)風險,積極做好新業(yè)態(tài)用工領域風險防控。做好新業(yè)態(tài)部門協(xié)同監(jiān)管,充分發(fā)揮市場監(jiān)管、稅務、人社等部門信息共享和業(yè)務協(xié)同,強化信息通報和溝通共享,提高行業(yè)治理和應急處置能力。開發(fā)不易被人工智能技術替代和破壞的新就業(yè)崗位:被機器人替代風險比較低的工作崗位,如管理、商業(yè)、金融、計算機、工程、科學教育、法律、社區(qū)服務、藝術、媒體、健康保健等;滿足精神需求的勞動崗位,如認知塑造型的科學研究人員、心理咨詢師、節(jié)目主持人等。
2. 建立平臺型企業(yè)就業(yè)集體協(xié)商制度
研究制定平臺就業(yè)勞動保障政策,明確互聯(lián)網平臺企業(yè)在勞動者權益保護方面的責任,引導互聯(lián)網平臺企業(yè)、關聯(lián)企業(yè)與新就業(yè)形態(tài)勞動者集體協(xié)商,合理制定訂單分配、計件單價、抽成比例等直接涉及勞動者權益的制度和算法規(guī)則,確定勞動報酬、休息休假、職業(yè)安全保障等事項并公開發(fā)布,保證制度規(guī)則公開透明。完善新就業(yè)形態(tài)勞動者與平臺企業(yè)、用工合作企業(yè)之間的勞動關系認定標準,探索并明確不完全符合確立勞動關系情形的認定標準,合理確定企業(yè)與勞動者的權利義務。規(guī)范平臺企業(yè)用工制度,制定系列平臺用工合同示范文本,抑制平臺企業(yè)利用壟斷優(yōu)勢地位獲得過多利益,制定平臺用工專項法規(guī)等,保障和服務靈活就業(yè)者的可持續(xù)發(fā)展。