1. 引言
麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)发布《失业与就业：自动化时代的劳动力转型》报告称：预计到2030年，全球将有8亿人的工作岗位可能被自动化机器人所取代。在人工智能技术快速发展的背景下，劳动方式正经历着前所未有的变革。智能技术的广泛应用不仅改变了劳动工具的形式和功能，还深刻影响了劳动者与劳动工具的关系、劳动组织形式以及劳动职能。这些变革不仅重塑了生产实践活动的面貌，也对社会结构、就业市场以及个人职业发展产生了深远影响。本文旨在探讨人工智能时代劳动方式的变革，分析其对教育体系、职业培训、社会保障等方面的挑战和启示，为应对未来劳动市场的变化提供参考。
2. 人工智能的起源和发展
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是一门致力于模拟、延伸和拓展人类智能为目标的新型技术科学，其中涉及的理论、方法、技术及应用系统旨在创造具备智能特质的机器和计算系统。人工智能技术经历了漫长的发展历程：20世纪30年代是人工智能的萌芽时期，它的里程碑事件涉及数理逻辑的深化和计算机理论观念的创新。维纳(Norbert Wiener, 1894~1964)、罗素(Bertrand Russell, 1872~1970)等学者推动了数理逻辑学科的发展，邱奇(Alonzo Church, 1903~1995)、图灵(Alan Turing, 1912~1954)等人的开创性工作则为计算本质的理解奠定了基础，这些成就对人工智能的兴起产生了关键性的作用。1956年夏季，在美国的达特茅斯大学举行的人类历史上第一次人工智能研讨会标志着人工智能学科的诞生[1]。
人工智能技术的发展历程并非一帆风顺。第一次浪潮发生在20世纪50年代至60年代，其核心内容是对人工智能的基本理念和研究方向的探索。这个时期，研究者们提出了许多开创性的理论和算法，例如：图灵测试、专家系统、基础算法等。第二次浪潮发生在20世纪80年代，这一时期的核心内容是对人工智能技术的实际应用和商业化尝试，主要成就包括：知识工程的兴起、机器学习的发展、智能代理和机器人等。这两次浪潮虽然都取得了一定的成果，但由于技术限制、计算资源不足和算法的局限性，人工智能并未达到人们最初的预期，导致所谓“人工智能冬天”的出现。
随着数据量的爆炸性增长、计算能力的显著提升，以及深度学习算法的成熟，我们正经历着人工智能诞生以来的第三次发展浪潮。与以往不同，当前的浪潮以大数据和强大计算能力为基础的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了革命性的进展。人工智能技术的应用也日趋成熟，其影响已远远超越了学术界。人工智能技术在教育、医疗、金融投资、工业生产等多个领域得到了广泛应用，尤其在智能医疗、自动驾驶、金融科技等方面展现出巨大的发展潜力。在这样的背景下，人工智能技术必将对传统的劳动方式带来根本性的变革。
3. 人工智能技术引发劳动方式的新变革
人工智能正在快速发展和广泛应用，其强大的重塑力必然对劳动方式产生重大影响。劳动方式是政治经济学中是一个古老的概念，马克思(Karl Heinrich Marx, 1818~1883)就曾多次使用过这个概念，但他并没有给出过明确定义。当代普遍把劳动方式定义为：劳动者参加生产时所采取的劳动组织形式，包括劳动组织之间及内部的分工协作形式。而劳动方式的变革“就是劳动的工具、劳动者与劳动工具的关系、劳动的技术组织形式以及劳动者的劳动职能诸方面所发生的综合性的根本变化”[2]。本文将从这四个方面阐述人工智能技术所引发的劳动方式的变革。
3.1. 劳动工具的变革
劳动方式的根本性转变主要体现在劳动工具的革新上。马克思首次从人类实践的视角，阐明工具与劳动主体的社会历史关系，指出劳动工具“是人类的手创造出来的人类头脑的器官”[3]。第一次工业革命期间，蒸汽机的诞生标志着劳动工具开始机械化。随后，在第二次工业革命中，内燃机的发明和电力的广泛应用在机械动力上实现了突破，进一步增强了自动化水平。到了第三次工业革命，信息技术的进步再次提升了自动化水平，并扩展了相关行业的应用范围。而人工智能的兴起预示着劳动工具将变得更加智能化，自动化的下一阶段——智能化时代已经到来。
在人工智能的浪潮下，计算机成为了最前沿的劳动工具。人工智能主要通过运算智能、感知智能和认知智能三个层面，推动劳动工具向智能化演进。运算智能涉及快速计算和数据存储，它以逻辑推理、统计分析等规则化计算为基础，协助处理和存储大量信息。感知智能则包括视觉、听觉和触觉等感官能力，显著提升了计算机处理图像的能力，并能独立执行任务而无需人工干预。认知智能则代表了思考和决策的能力，它使计算机在计算、识别和认知方面实现了重大进步，不仅能够执行既定任务，还具备了更高级的智能和学习功能。人工智能技术的应用，使得劳动工具能够模拟人类的思维和智能，成为能够自主完成人类劳动任务的机器人。在智能医疗领域，智能工具如智能辅助诊断和医学影像智能判读正逐渐成为主流。智能辅助诊断依托于IBM Watson的自然语言处理技术和丰富的医学文献数据；而医学影像智能判读则基于深度学习算法在图像识别方面的持续进步。通过结合人工智能和大数据技术，有助于缓解当前医疗行业面临的供需不平衡问题。
3.2. 劳动者与劳动工具关系的变革
在第一次工业革命后，工人的劳动必须去适应机械的运转，机械与人之间建立起一种受力学和物理定律所规定的刚性联系。正如马克思所说：“在工场手工业和手工业中，是工人利用工具，在工厂中，是工人服侍机器”([4], p. 227)。到第二次工业革命，人机之间建立起了积极的弹性关系，即在劳动工具、生产工艺方面具有专业知识以及创造性思考能力的熟练劳动者，将是劳动工具系统中发挥积极作用的一个决定性因素。
随着人工智能的快速迭代，出现了人机协作这一全新的人类劳动形态，它以智能工具进行直接生产，而劳动者作为智能工具的控制者、促进者和管理者对生产进行调控的一种劳动力与智能工具有机结合的劳动方式，是一种以人工智能技术为支撑的劳动形式。许多独属于人类的能力被智能工具不断替代和掌握，智能工具不再是被动的工具，而是上升到人类伙伴的层面，这种人机协作联系使劳动更趋稳定性，不会受脑体限制，也不受情绪影响，从而发生工作失误的可能性大大降低。一个代表性的人机协作的例子就是自动驾驶汽车。在自动驾驶汽车中，智能工具即自动驾驶系统通过实时感知和分析路况、交通情况等数据，能够做出精准的驾驶决策，包括加速、减速、转向等操作。而驾驶员则扮演着监督和干预的角色，可以随时接管控制，并根据需要进行调整和指导。这种人机协作形式使得驾驶过程更加安全和高效。智能工具的无误差、不受情绪影响的特点可以降低交通事故的风险，提高驾驶的准确性和可靠性。与此同时，驾驶员的存在可以应对突发情况、处理复杂情境和做出人类专属的判断。这种协作关系使得驾驶过程更加平衡，发挥了智能工具和人类驾驶员各自的优势和特长。
3.3. 劳动组织形式的变革
在资本主义工业化时代，物质生产活动通常以集中式管理为特征，工人们聚集在工厂内，形成了固定的工作模式。这种生产模式通常采用福特制，它被认为是传统机械工业生产的巅峰。福特制的典型特征包括严格的等级制度、垂直的命令链条以及部门间的有限互动，形成了一种线性的、流水线式的生产流程。
工场手工业是两种方式产生的，一种方式是不同的独立手工业的工人在同一个资本家指挥下联合在一个工场里；另一种是许多从事同一个工作的手工业者同时在一个工场里为同一个资本家所雇用学([4], p. 221)。在智能化生产条件下，智能机器成了以往机械化集中生产体制的溶化剂[5]，虚拟劳动和在线合作成为新的趋势，劳动者可能远离物质生产第一线，人地分离。随着数据驱动和互联网的普及，远程办公、灵活的工作时间安排等新兴工作模式日益成为常态，这表明劳动力的组织方式正从单一的集中式管理向集中与分散相结合的模式转变。智能工具的运用也在促使组织结构向更小规模和更扁平化的方向发展。这些工具通过提高个人劳动的产出效率，进而提升了整个组织的生产力。在生产任务固定的情况下，提升单位劳动的产出意味着可以减少所需的劳动力。智能工具不仅提升了体力劳动的效率，还替代了部分重复性的脑力劳动，这可能导致一些工作岗位的消失。此外，智能工具还优化了组织内外信息的流通，扩展了管理者的管理范围，减少了管理层级，增加了管理的广度，从而推动了劳动组织向更小型化的方向演进。
3.4. 劳动职能的变革
劳动职能是指劳动者在生产实践活动中处于什么地位、发挥什么作用。第一次工业革命期间，动力机器的使用使人的部分体力劳动被替代，工人们只需在流水线上进行特定的、重复的劳动，成为操作机器的“活零件”。第二次工业革命期间，电力驱动的机器和装置使得更多的工作可以通过机器代替或辅助完成，因此工人们不再需要长时间进行重复性的体力劳动。
在人工智能的推动下，智能化的劳动工具能够模仿人类的思考过程，这使得一些重复性的脑力工作，如设备调试、仪器操作和数据分析等，逐渐被机器取代。然而，在智能工具执行任务时，其内部运作过程往往不透明，且涉及的变量众多，这些变量之间的关系复杂，难以简单概括。工作任务通常涉及多个参与主体，目前还没有成熟的算法能够使智能工具准确预测并解决所有问题。因此，智能工具主要在某些领域提供辅助性的分析，面对复杂和全面的挑战时，仍然依赖于劳动者运用自身的理解力和决策能力来深入分析和做出决策。在当前环境下，劳动者的角色更多地转向了从事非重复性的、需要创造性思维的脑力劳动。
4. 应对措施
人工智能技术使得劳动方式在劳动工具、劳动工具与劳动者的关系、劳动组织形式、劳动的职能等四个方面发生了深刻变革，为此我们需要从多个方面进行调整和准备，以应对未来的挑战。
4.1. 深化教育体系改革
在教育体系的革新中，强化STEM (科学、技术、工程和数学)教育成为了培养未来技术人才的基石。这意味着教育体系需增加对STEM领域的关注，不仅应提升教学设施与师资力量，还应想办法激发学生对科学技术的兴趣与好奇心。同时，紧跟时代步伐去推广人工智能教育至关重要。应将AI教育融入基础教育体系，让编程、数据分析、机器学习等基本技能成为学生的必备素养，为他们打开通往未来智能世界的大门。此外，面对日益复杂的社会需求，教育体系还需着重培养跨学科人才。鼓励学生跨越学科界限，涉猎多个知识领域，通过融合不同学科的知识与方法，培养出具备综合能力的复合型人才。这样的教育体系，将为未来智能化社会输送更多具备创新精神与实践能力的优秀人才。
4.2. 优化职业培训质量
职业培训作为提升劳动力素质的关键环节，必须与时俱进，不断更新培训内容。随着科技的飞速发展，人工智能、大数据、云计算等前沿技术已成为职场的新宠。因此，职业培训应紧跟这一趋势，及时将新技术纳入课程体系，确保劳动者能够掌握最新的专业技能，从而在激烈的职场竞争中占据优势。同时，实践训练也是职业培训不可或缺的一部分。通过模拟实际工作场景，让劳动者在接近真实的环境中锻炼，不仅可以提高他们的实际操作能力，还能增强他们解决问题的能力和团队协作能力。此外，推广终身学习理念，鼓励劳动者树立持续学习的意识，不断更新知识和技能，以适应快速变化的市场需求，也是职业培训的重要任务。
4.3. 完善社会保障体系
人工智能为替代劳动而生，其替代性挑战了人的劳动权利[6]，可能引发就业结构的变化和失业问题。首先政府和社会应构建更加完善的社会保障体系，以减轻技术变革对个人和社会的冲击。例如医疗保险、养老保险、失业保险等减轻劳动者面临的风险和压力，提高社会的公平性和稳定性。并逐渐走向全民保障、共享财富的新分配制度，并逐渐向按需分配过渡。其次加大对技能短缺领域的培训投入，为劳动者提供适应新技术和行业的专业知识和技能。促进他们的职业转型，提高他们的就业竞争力，并为其创造更好的收入机会。最后建立起政府、劳工组织、雇主组织和学术界之间的对话和合作机制，共同探讨和解决劳动市场的问题。通过协商、共享信息和经验，制定更加合理和公正的政策和措施，确保劳动者的利益得到充分考虑和保护，缓解劳动市场的不平衡，促进社会的可持续发展和包容性增长。
5. 结语
人工智能时代的劳动方式变革是一个复杂而深刻的过程，它涉及多个层面。他的快速发展深刻改变着我们的劳动方式，这既是挑战也是机遇。通过强化教育体系、提升职业培训质量和完善社会保障体系，我们可以更好地适应这场变革，培养出具备创新精神和实践能力的优秀人才，为社会的可持续发展和包容性增长提供有力支撑。