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光明时评:“机器换人”还是“机器助人”?如何避免技术性失业危机?

来源:光明日报客户端2021-01-14 16:13

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  作者:许怡

  近些年来,中国制造业正掀起一场以“机器换人”为主要抓手的自动化升级浪潮。所谓“机器换人”,即以工业机器人、数控机床等自动化设备代替原本由人工从事的生产作业。不独生产制造环节“机器换人”,大量传统制造业企业同时走向以“工业互联网”为导向的数字化转型,即将自动化技术与人工智能、信息物理控制系统及大数据深度整合,实现贯穿产品全生命周期的数字化变革。

  无疑,以“机器换人”为特征的升级转型在很大程度上缓解了制造业企业多年来“招工难”“用工贵”的人力资源困境,也助力许多企业持续提升市场竞争力,在全球价值链中不断向上攀升,成为兼具品质与价格优势的“中国制造”标杆。然而,在享受技术快速发展带给我们的红利之时,我们也需注意到技术作为一把“双刃剑”所引发的效应,例如“机器换人”对劳动力的替代效应及潜在的失业风险,技术变迁之下劳动者工作内容和方式的变化等。

  事实上,早在2013年就有国外学者预测,机器人和计算机技术对劳动力的替代率可高达47%,其中制造业生产工人属于高风险的被取代职业。国内亦有学者对此展开研究,其结果发现目前机器人对劳动力市场的整体替代率还不足1%。尽管如此,社会和舆论却未能免于对可能到来的技术性失业的持续焦虑。焦虑来源亦有大量证据可依:据中国劳动统计年鉴,我国制造业就业人口自2013年起持续下降,5年间减少超过1000万,除产业外迁因素外,“机器换人”亦被视为主要因素。各地媒体也经常性地报道,该地区机器换掉了多少工人,其单位常以十万、百万计。

  诚如人工智能领域的未来学家马丁·福特所言,“智能机器能否有一天侵蚀一般人的工作,这个问题不能从历史中学到,而是要由未来的技术本质来回答。”而本轮技术变革的特征则是,不断发展的人工智能技术和具备视觉、触觉和深度学习功能的机器人已日渐具备在各领域取代劳动者的潜能。

  如何避免未来可能出现的技术性失业危机?笔者认为,不能仅仅关注“机器换人”的数量和替代率,还需重新回到对“人与技术”关系的再反思。“机器换人”一词暗含的意思是,工人作为一种生产要素是可以被机器人这种新的生产要素所取代的,而“机器换人”的决策无非由企业管理者根据投入与回报、生产效率、生产质量等因素所决定。那么,人与机器还能存在另外一种关系吗?机器能否成为工人在生产过程中的助力和补充,而不是把工人替换掉?结合工业自动化进程的历史经验,这种“机器助人”的技术变迁路径应该是可行且切实存在的,但须至少具备以下三个要素。

  一是形成社会共识。机器人及人工智能等新兴技术对人们的日常生活和工作产生深刻影响,因此,选择何种技术变迁的路径应获得全社会的广泛讨论,最终形成一种党政引领、企业认可、劳动者参与、公众支持的社会共识。然而,过去若干年的企业自动化升级几乎是由企业单方面主导的决策路径,这就不可避免造成了企业实施以削减人工、节约成本、提高生产效率为导向的“机器换人”技术改造方式。

  二是对人的劳动价值的尊重。目前社会上普遍存在一种轻视蓝领劳动的心态,包括职业技能学校的学生也抱有“学技术是为了不做工人”的想法。“机器换人”归根结底是对部分人类劳动(如重复性的体力劳动)的否定,认为机器可以替换工人将生产流程自动化,甚至还可以监控和管理人工作业。倘若以“机器助人”作为技术改造的核心理念,那么生产流程应以人为中心,机器应成为工人的助手,生产与管理应辅以工人小组作业、车间工人编程、工人参与自动化解决方案等做法。这无疑对劳动者的技能要求提出了更高的标准,由此也需不断健全对劳动者的技能培养体系。只有当工人掌握了全面且不可替代的技能时,才能成为机器的主人。

  三是做好制度设计。能否扭转效率优先、技术优先的“机器换人”策略,不能光靠呼吁企业经营者或工程师改变替换劳动力的思维,而有赖于国家层面的制度设计。尽管目前中国的机器人与人工智能对劳动力的替代率尚且不高,但我们不妨未雨绸缪进行一些设想。

  比如,关于市场激励制度。过去若干年各地政府对实施“机器换人”的企业均有不同程度的补贴,倘若社会达成了“机器助人”的理念和共识,那么未来的政策激励导向或可作出相应调整,以保障就业、提升劳动者技能水平、鼓励劳动者参与技术改造等作为激励准则。再比如,关于社会保障制度。技术进步引发的就业人口减少也许终将难以避免,因此需要强大的社会保障制度为失业人群提供基本的生活保障,而这又不可避免牵涉税收等其他财富再分配制度的调整。

  技术的发展归根结底应该服务于人类社会,应成为广大人民创造美好生活和实现全人类共同进步的工具。“技术决定论”或是由企业单方主导的技术革新则可能与该目标背道而驰。只有当社会各方对技术的发展路径展开充分讨论并达成新的共识,“技术之善”才可能被重新激发,技术发展的红利方能惠及每一个人。

  (作者系中山大学社会学与人类学学院副教授)

[ 责编:李宜蒙 ]
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