摘 要：人工智能必将对职业岗位产生深远影响，清晰地判断并理性面对人工智能时代职业岗位的变革趋势非常必要。通过分析人工智能产业应用对劳动分工的影响，人工智能将对职业变革产生取代与重塑两种趋势。取代趋势：重复性强规则型岗位容易被取代，复合能力岗位取代单一技能岗位，非正式协作形式取代全职固定岗位；重塑趋势：从事人工智能产业的源头创新性职业涌现，专业性服务职业岗位趋向人性化关怀和人际关系的建立。
关键词：人工智能；职业变革；取代；重塑；趋势分析
人工智能是指人类制造的智能人工物。从学科角度来看，它“是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。[1]”从技术角度来看，人工智能“旨在根据数据和分析赋予计算机做出类似人类思维方式与判断的能力，机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等均属于人工智能研究领域。[2]”从理性角度来看，人工智能是理性地思维或行动的实体，包括数学与工程学的结合[3]。像人类一样思考和行动的人工智能应用于生产服务中，必将对职业岗位产生深远影响。清晰地判断并理性面对人工智能时代职业岗位的变革趋势，可以减少不必要的恐慌和焦虑，有利于人们在人工智能时代的职业变革中适应调整、平稳过渡。
法国Trivaux-Garenne校园位于住宅中，而学校内部包含了两个小学、两个护校以及各类运动中心。从鸟瞰视角来看，由于建筑层数的控制，建筑几乎占满了整个场地，跟周围民居相比，建筑形态体量庞大。校园的功能组块分为运动中心与学校综合体，学校综合体内部的空间是流通的、开放的、共享的，这充分吸纳了社会综合体的特点（图3）。
一、人工智能产业应用对劳动分工的影响
（一）人工智能发展及其产业应用
自1956年约翰·麦卡锡（John McCarthy）等科学家在美国达特矛斯会议（Dartmouth Conference ）正式提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一概念，人工智能发展距今已有一个甲子时间。期间人工智能经过三个阶段两次转折的发展：人脑结构仿真、专家知识系统阶段；深度学习阶段；机器人阶段三个阶段；从知识系统向神经网络的转折；从符号知识向交互智能的转折[4]。最初科学家认为获取机器智能的方式应该取决于类似人脑的结构，认为“智能”与大脑结构密切相关，是通过大脑神经元的联结产生。人工智能思想集中在对“智能”的认知上，认为“智能”源自世界知识的积累，专家知识是世界知识的相对可靠的来源。1959年约翰.麦卡锡发表的《常识性程序》认为：“拥有‘常识’的智能才能被称为智能，常识主要源自世界的知识积累。[5]”随后人们认识到“智能”并不只是确定的知识的积累，它应该是动态的认知（即获得知识的能力）和解决问题的学习能力。以艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert A.Simon）为代表，曾把“智能”归结为“问题求解”，进而归结为“在状态空间中的路径搜索”[6]。人工智能出现多种算法，以提高机器的认知能力，其中包括表征、搜索、推理、学习、规划、决策、感知、运动、通信等等。人工智能在机器学习算法、自然语言接口方面令人瞩目，成功应用在计算机游戏以及家电、电梯、汽车和火车的控制中[7]。20 世纪80年代中期罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）让人们认识到人工智能应该从侧重逻辑、解决问题和推理转向，着眼于与真实世界交互，人工智能应该也能够完成自然地实体性任务。自此人工智能进入机器人阶段，转向仿生机器人、发育机器人、普适计算和界面技术、人工生命与多智能体系统、进化机器人的研究与开发[8]。机器人是具备感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，甚至情感的一种具有高度灵活性的自动化机器[9]。在情感计算技术的推动下，机器人不仅能读懂情感信号，而且还能表达快乐、恐惧、羞愧、愤怒等情感。虽然如此，机器人像人一样的情感交流还要走很长的路。这个阶段的人工智能越来越像人一样思考和行动了。
2.3.1 面板数据模型形式的选择 面板数据有固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型3类,主要进行F检验与Hausman检验(一般是先F检验后Huasman检，从而确定面板数据模型[14])．先计算3种不同模型的残差平方和S1,S2,S3,然后作检验假设:
人工智能不仅仅是一种技术，现今作为工具可应用于社会经济各个方面，智能制造与服务应运而生，影响着人们的生活和生产组织方式。农业生产领域涌现很多农业智能自动化机器：如施肥、浇水、灭虫的无人机；自动灌溉系统；智能摘棉花机；玉米收割、脱粒、收秸秆一体化机器；多功能果树采摘机器。日本生研中心研制的采摘草莓机器人，通过图像判断草莓成熟度，并具有无需触碰到果实部分也可将完整的草莓一颗颗摘下来。我国将智能制造作为国家战略重视，2018年1 月4 日颁布了《国家智能制造标准建设指南》，为智能产业升级提供了先行标准，指出人工智能应用作为智能制造的使能技术是构建国家智能制造的关键技术之一[10]。工业机器人已经应用于产业生产中，可以按照给定的程序工作，如三菱电机在配线用断路器的组装生产线使用的机器人。智能机器人还应用在生活中，如日本精工为视力障碍的人研制的导盲犬机器人；安川电机研制的家庭服务机器人[11]。
人工智能的强势应用发展，一定会出现机器智能代替人类智能，取代某类职业岗位的情况。哪类职业岗位会被人工智能被取代，取决于职业岗位中有没有人工智能无法胜任的能力。同时，一个时代的变迁随着某些职业的消亡，也会出现新增的职业，伴随工作内容和方式发生改变。随着人工智能技术的产业应用，职业的变革呈现两种趋势：取代和重塑。
（二）人工智能产业应用引发了分布式劳动分工
人工智能的发展变革了生产工具、生产组织方式，创生了新一轮的产业革命。人类经济产业发展经历了“手工业→机械工业→自动化工业→智能工业”四个阶段，生产工具从“简单机械→成套机械→自动化设备→智能生产系统”的发展过程，生产组织方式经历了从“单件小批量生产→大规模生产→综合性大规模生产→智能个性化生产”的演进。智能工业是“在自动化、网络化基础上集成人工智能技术，通过人机的网络相联，达成交互感知、计划决策、执行反馈，实现企业的设计制造、管理服务的智能化。[12]”
表1 四个产业发展阶段特征
劳动分工也经历了四次变化：“师徒分工→专业化分工→人机分工→分布式分工”，代表劳动关系依次越来越复杂化。从“师徒分工”到“分布式分工”是劳动分工的逐渐深化的过程，也是人力被机器逐渐代替的过程。手工业、机械工业、自动化工业的劳动分工均限于一个劳动组织场所内的生产流程中的分工。然而，随着信息的互联互通，以人工智能为标志技术的智能工业则将互联网上的任何组织、人员、技术、知识等均视为生产资源，均可纳入劳动分工体系中，也就是分布式的劳动分工。分布式是互联网时代独有的特征。所谓分布式分工是指生产过程建立消费者、智能生产系统、生产管理人员乃至有关的创新技术拥有者等为节点形成的巨型信息与资源网络，针对具体产品，柔性组织生产顺序和共享配置资源，非集中式的分散的生产组织分工形式。分布式分工将生产的边界扩大到网络中，其本质是一种跨越生产边界的共享资源的分工方式。分布式劳动分工让工作边界扩大，很多岗位并非固定专属，更多需要各种身份角色的临时协作。职业岗位是劳动分工的结果，劳动分工的变化会引发职业岗位的变革。分布式劳动分工让人工智能替代了部分人类劳动，赋予了人们更多的休闲时间，也创设了基于非正式协作的劳动关系。
2018年10月22日，Penfolds奔富北亚地区新年份发布会在东京首发，很久没有刷朋友圈的我，因为正好前往东京参加发布会，那几天在机场和路上稍有间隙就关注了一下，竟然分别几个时段，好几次都看到一位国内的老媒体人（已离开传媒行业）在朋友圈感慨：“整个朋友圈都在刷。”此后连续好几天，就算我偶尔点开，发现从东京到北京、长沙等国内各个城市，一站接一站的新年份发布会此起彼出、接相呼应，我翻了一下TWE的朋友圈，才发现，不只是东京，日本名古屋、札幌，甚至东南亚的曼谷等地也都接连呼应上了……这势头，再加上这174年来一如既往对品质和品牌的坚持，想不火都没天理啊。
二、人工智能对职业岗位的取代趋势
(2)跨机器移动工序和同机器移动工序分开考虑[15-20] 邻域结构的实现方式是分开考虑跨机器移动工序和同机器移动工序，在同机器移动工序方面，可以借鉴JSP中已有的邻域结构。该类邻域结构在对工序的跨机器移动方面存在一定盲目性，包含对工序的无效移动，其有效性和实现效率有待进一步提高。在同机器移动工序方面，借鉴了JSP中已有邻域结构，典型的有Nowicki[2]、Balas[4]、Zhang[5]分别提出的N5、N6、N7邻域结构。分析发现，这些邻域结构存在的问题是工序的移动范围受限制，仅局限在所在工序块的内部、紧前、紧后位置，遗漏了对工序的有效移动，工序移动范围有待进一步扩展研究。
趋势一：重复性强规则型岗位容易被人工智能取代
在常用的面向对象设计原则中，开-闭原则(The Open－Close Principle，OCP)是面向对象的可复用设计的基石，此外还有单一职责原则(The Single Responsiblity Principle，SRP)、Liskov替换原则(The Liskov Substitution Principle，LSP)、依赖倒置原则(The Dependency Inversion Pricinple，DIP)和接口隔离原则等。这些设计原则是实现“开－闭原则”的手段和工具。
学者对职业岗位是否取代看法持有不同观点，有学者认为职业岗位会被完全替代消失，有学者认为职业岗位部分替代。美国人工智能专家皮埃罗·斯加鲁菲给出的经验法则所示：“工作内容像机器的人将被机器取代”[13]。韩海雯学者认为人工智能技术就像机器代替体力劳动一样，会替代人的脑力劳动[14]。高奇琦团队认为人工智能完全替代原职业岗位的可能性很大，举证美国经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）的论断：人类劳动力价格不断上涨，廉价且高效的机器人最终会取代人类工人的就业岗位和工作[15]。更多的学者倾向于职业岗位的部分取代。斯坦福教授卡普兰认为，美国720个在册的职业中，将有47%被人工智能所代替，在中国，这个比例可能超过70%[16]。BBC 基于牛津大学卡尔·佛雷和米歇尔·奥斯本(Frey＆Osborne，2016) 的数据系统分析了365 种职业，认为像电话推销员、打字员、会计、保险业务员这样的初级脑力工作者被替代率很高，像一些复杂脑力工作者如科学家、音乐家、律师、建筑师、牙医、教师等被取代率很低。
互联网的高度发达，出现了互联互通的“共享经济”，复合型人才有机会在网络世界出售自己的时间和技能。人工智能替代性和企业的成本意识，让全职固定岗位变得为数不多；信息的互连互通，让网络中大量资源可以共享，其中包括能力资源。当企业面对具体的生产经营管理、创新创意等问题，可以采用非正式合作的方式召集有能力的人临时组成问题解决小组，随着问题的解决临时工作小组也会随之解散。持有的复合型创新能力的人也可以通过互联网找到任何需要他们能力的企业和单位，这种分布式合作方式，对于企业来讲更加经济实用。将来的企业就是让客户找到现代“工匠”的中介。在人工智能时代决定人们成功或失败的关键，在于人们能否适应新的工作岗位以及游走于不同的专业技能之间。
趋势二：复合能力岗位取代单一技能岗位
为了适应人工智能时代，未来从业人员需要发展多元复合能力、创新能力和管理服务能力。德国金属工业董事会“工作的未来”部门部长康斯坦斯.库尔茨认为智能工业的工作者扮演多个角色，工作者可以在生产领域又可以在研发部门从业。智能生产更加柔性化，能够满足消费者的个性化需求，在智能生产生命周期中市场需求主导生产，先销售后生产，销售和设计并行，生产的调度和物料资源流程的安排全部由人工智能生产系统完成。人类智能则发挥创新、管理、服务、检查、应变等优势，从事相关人工智能系统的开发、安装维护调试、人机交互的管理监控解读等工作；人工智能生产系统则更加自主调配资源、管控生产调度、负责具体的生产制造工艺等。在智能工厂的职业岗位中，越细致具体的劳动分工由人工智能承担，级别较高的顶层设计等管理岗位是由人类智能承担的。
职业岗位的重塑是指传统职业的内容和方式的改变、职业岗位的新增。有些学者认为与职业消亡比起来职业模式及内容的改变会成为必然，走向人机协同。唐珂[17]、刘伟[18]、郝宁湘[19]都认同人机协同、人机智能融合、人机共生是未来主要发展趋势。学者们一致认为人工智能会增加新的职业岗位，但对新职业岗位的特点持有不同观点。学者人工智能时代职业岗位的新增理解不同，一种是人工智能带动产业转移的新增，一种是因时间空闲产生不同兴趣而创新的新增。英国科学院院士、苏塞克斯大学认知科学学院院长玛格丽特·博登认为人工智能的进步会导致就业机会向服务业转移，虽然长远来看，人工智能会接手很多日常性工作，但创新类的工作仍然属于人类[20]。高奇琦团队认为“我们将面临结构性失业和全面性失业的风险”，变为一种叫做“趣缘合作”的新的人类工作模式[21]。李晓华学者认为人工智能时代创造新的职业岗位中，既有高技能工作也有不需要太多技能的工作[22]。学者对职业变革的判断依据基本一致：人工智能对职业的影响取决于机器“智能”的发展程度。
人工智能进入深度学习阶段以后，其学习能力呈现指数增长趋势，谷歌公司AlphaZero 就是例证，在8 个小时从零开始训练成为击败李世石版本的AlphaGo。目前，大部分人工智能的学习是具有规则边界的，规则是人类智能所赋予给它的。这样的人工智能无法做出创新，只会在既定的规则中做到越来越好。因此，规则支配工作的比例越高，这种职业岗位被机器取代的概率就越大。人类单调重复性技能型岗位最先被人工智能取代,如富士康科技公司手机流水线中的贴手机膜的工作，每天千万次重复相同的几个动作，一年三百六十天日日如此。人类单调重复性技能的职业，一方面这样的工作像机器一样抹杀了人性，另一方面人工智能可以很好地学习到这样的技能,这样的职业被人工智能取代未尝不是好事。
趋势三：人类智能非正式协作工作形式取代全职固定岗位
人工智能技术应用于服务业已经有很多实践，如人工智能+旅游业形成的智慧旅游服务，将人工智能技术融入景区的导游讲解服务、售票服务等业务中。服务业是以人与人的沟通交流互动为基础，作为人工智能技术中的发展趋势就是将人与人之间的交互，转换为人机交互。人工智能技术为人机交互提供环境化、平台化和虚拟化，语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。以科大讯飞为代表的组织机构已在语音识别、自然语言理解方面实现了突破性进展，并开展了应用性实践，如智能客服服务。电话客服、收银员等一些服务性职业岗位在慢慢消失。这些正在消失的服务性岗位的共同特点是，与人的交互过程没有深入的情感性投入，具有较强的规则性服务。
三、人工智能对职业岗位的重塑趋势
人工智能暂时无法达到人类智能的跨界融合的复杂性。智能生产模式中需要个性化定制对员工的概念表达、艺术化设计能力、理解能力、创新能力提出了要求，对技术技能人员的知识结构提出“弹性”要求，即可以在多种技术模式下开展工作，要懂得运用多种技术，对人才知识结构的广度、创造性、复合性提出了更高的要求。由于智能定制生产模式组织形式的革新：设计部门与生产部门的高度融合，要求从业者学会合作与表达，具有高速学习、分工协作、跨界整合的能力。
趋势一：从事人工智能产业的源头创新性职业涌现
人工智能产业将是未来我国重要的新兴产业。2017年李克强总理在《政府工作报告》中明确指出，人工智能进入我国战略性新兴产业规划。2017年 7 月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》明确了中国人工智能的发展目标，规划指出：2020年人工智能产业成为新的重要经济增长点；2025年中国的智能社会建设取得积极进展；2030年中国成为世界上主要的人工智能创新中心。赛迪数据显示，2016年中国人工智能市场规模达到239 亿元，预计2018年将达到 381 亿元，复合增长率为 26.3%[23]。人工智能产业作为新兴产业未来蓬勃发展预示着需要更多相关的职业岗位，这些职业岗位是围绕人工智能技术开展软件系统研发、应用、维护、装配等创新性工作。从事人工智能产业的职业岗位随着人工智能在产业经济的应用深入而不断增加，职业的创新能力则是人工智能产业从业者的基本素质。
人工智能作为使能技术接入产业生产中，推动者产业智能化进程，是产业生产力的源头发动机。业内人士认为，国内人工智能人才供不应求。工信部教育考试中心副主任周明2016年向媒体透露，中国人工智能产业人才缺口超过500万人。因此，人工智能的日新月异，更多的源头创新性职业岗位。人工智能的发展需要更多具有创新精神的人类智能参与研发，需要具有人工智能技术的人进行日常的维护保障工作，需要具有产业知识的专家参与人工智能的应用研究。
趋势二：专业服务性职业岗位趋向人性化关怀和人际关系的建立
根据中国统计局官方微信4 月14 日的发布，服务业已成为我国经济发展的主动力：2017年，我国服务增加值427 032 亿元，占GDP 的比重为51.6%，超过第二产业11.1 百分点，成为我国第一大产业。目前人工智能的服务型智能无法与人类媲美，因此服务业给人类提供更多的职业岗位机会。
有些专家认为无人驾驶汽车的上市会导致司机职业的消失，甚至对律师、医生、教师这样的专业服务工作也会受到前所未有的冲击。人类学家施里哈什·克尔卡（ShreeharshKelkar）在实际观察教育者的过程中发现，人类教师正利用数字工具提高效率。他认为，问题不是电脑自动化正让工作消失，而是“人类与电脑正在合作”[24]。作为医生专业服务者史蒂夫.考夫曼认为与病人建立关系比专业技能更加重要，他认为“如果人性的部分在医生的工作中消失殆尽，医生的工作将比较容易被自动化。”机器不够人性化，永远无法洞察病人的情绪引起的其他关联，他说：“如果你不与哮喘病人建立关系，你可能永远不会知道他想自杀：虽然你治好了他的哮喘，但他还会自杀，而机器还会将这种病例归档为医治成功。[25]”教师作为专业化服务职业，何尝不是呢，教师并不是简单传授知识的工具，教师的独特性就在于师生关系的确立，情感的交流有利于知识的学习。北京师范大学余胜泉教授认为“人工智能支持下的未来教师角色将发生极大变化，教师知识性的教学角色，将会被人工智能所取代，教师的育人角色将越来越重要，我们将迈向教师与人工智能协作的未来教育时代。[26]”
四、结语
人工智能对职业的替代与重塑都与人工智能的能力有关，人工智能会在某些方面（如计算能力）替代甚至超过人类智能，也会在某些方面（如情感、人文关怀、一些身体动作）不及人类智能。人工智能一直不懈地进步，人工智能代替人类职业时，既肯定了人工智能的价值，又提醒人类应该发挥自己智能的身体智能和情感智能、综合性创新优势。职业的替代不可怕，只是代表人类的某种能力的替换，并不能否认人类的所有智能。可怕的是，人类智能的停滞不前，只享受人工智能带来的便捷，忽视人工智能所带来的竞争危机。
参考文献：
[1]何云峰.挑战与机遇：人工智能对劳动的影响[J].探索与争鸣，2017(10).
[2][22][24]玛格丽特·博登.人工智能、失业与创新[J].中国经济报告，2017（04）.
[3]魏屹东.人工智能的适应性表征[J].上海师范大学学报（哲学社会科学版），2018（01）.
[4][5][13][26]（美）皮埃罗.斯加鲁菲.智能的本质：人工智能与机器人领域的64 个大问题[M].任莉，张建宇，译.北京：人民邮电出版社，2017：6,83,13,8,81,83,124.
[6]王培.人工智能五大派[J].科技导报，2015（16）.
[7][8][瑞士]Rolf Pfeifer,[加]Josh Bongard.身体的智能——智能科学新视角[M].俞文伟等，译.北京：科学出版社，2009：21,32.
[9]史忠植.智能科学（第二版）[M].北京：清华大学出版社，2013：486.
[10]工业和信息化部办公厅国家标准化管理委员会办公室.国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）[Z].2018-01-25.
[11]（日）日本日经制造编辑部.工业4.0 之机器人与智能生产[M].张源等，译.北京：东方出版社，2016：36-37，14.
[12]袁根华.个性化需求下的智能制造[J].机械工程师，2015（12）.
[14]韩海雯.人工智能产业建设与供给侧结构性改革：马克思分工理论视角[J].华南师范大学学报（社会科学版），2016（06）.
[15]高奇琦，张结斌.社会补偿与个人适应：人工智能时代失业问题的两种解决[J].江西社会科学，2017（10）.
[16]来自黑科技精选公众号.刚刚霍金的一个预言成真了[EB/OL].mp.weixin.qq.com.2018-03-30.
[19]唐珂.人工智能未来发展前景[J].人民论坛，2018（1 中）.
[20]刘伟.人机智能融合：人工智能发展的未来方向[J].学术前沿，2017（10 下）.
[21]郝宁湘，郭贵春.人工智能与智能进化[J].科学技术与辩证法，2005(03).
[23]高奇琦，李松.从功能分工到趣缘合作：人工智能时代的职业重塑[J].上海行政学院学报，2017（06）.
[29]李晓华.哪些工作岗位会被人工智能替代[J].人民论坛，2018(1 中).
[25]吉莲·邰蒂：机器人时代的人类工作［EB/OL］.英国金融时报（中文网），2016-12-29.
[26]余胜泉.人工智能教师的未来角色[J].开放教育研究，2018（02）.
Substitution and Remodeling:the Effect of Artificial Intelligence Industry Application on the Change of Professional Post
MA Xiao-kun
（Xingtai Polytechnic College,Xingtai,Hebei 054035,China）
Abstract:Artificial Intelligence(AI) will exert a profound influence on the professional position,and it is necessary to clearly judge and rationally face the changing trend of the professional post in the era of artificial intelligence.By analyzing the development of artificial intelligence and the influence of distributed division of labor,the following conclusions are drawn.Trend of replace:repetitive and strong rule positions are easily replaced by artificial intelligence;compound ability post replaces single skill position;informal collaboration replaces full-time fixed positions.Trend of reshape:an innovative career emerged in the source of the artificial intelligence industry;professional service jobs tend to be humane and interpersonal.
Key words:Artificial Intelligence (AI);Career change;Substitution;Remodeling;Industrial application
中图分类号：G710
文献标识码：A
文章编号：1008—6129（2019）05—0059—05
收稿日期：2019—07—10
基金项目：2018年度河北省社会科学发展研究课题——“精准扶贫战略下河北高职教育社会服务体系建设研究”，编号：201802 040111；河北省教育厅2018年度人文社科重点项目——“基于信息技术满足学习者个性化学习需求的精准服务体系研究”，项目编号：SD 181026；河北省教育科学研究“十三五”规划重点资助课题——“服务国家战略视阈下河北高职教育集团的影响力评价与提升研究”，项目编号：1802044。
作者简介：马晓琨（1978—），女，河北正定人，邢台职业技术学院高职所，副教授。
标签：人工智能论文; 智能论文; 职业论文; 岗位论文; 人类论文; 社会科学总论论文; 社会学论文; 社会生活与社会问题论文; 《邢台职业技术学院学报》2019年第5期论文; 2018年度河北省社会科学发展研究课题——“精准扶贫战略下河北高职教育社会服务体系建设研究”; 编号:201802040111 河北省教育厅2018年度人文社科重点项目——“基于信息技术满足学习者个性化学习需求的精准服务体系研究”; 项目编号:SD181026 河北省教育科学研究“十三五”规划重点资助课题——“服务国家战略视阈下河北高职教育集团的影响力评价与提升研究”; 项目编号:1802044论文; 邢台职业技术学院论文;