资源描述
课 题顾 问： 卢 迈 中国发展研究基金会副理事长兼秘书长，研究员 沈南鹏 红杉资本全球执行合伙人 课 题组 组长 肖庆文 中国发展研究基金会副秘书长 课 题重 点支持 单位: 红杉资本 中国基 金 主 报告 执笔： 俞建拖 中 国发展 研究 基金会秘 书长助 理，研 究 一部主任 李奇文 中 国发展 研究 基金会研 究一部 项目副 主 任 课 题协 调人 郝景芳 中国发展研究基金会研究一部副主任 俞建拖 中国发展研究基金会秘书长助理，研究一部主任 翟 佳 红杉资本中国基金董事总经理 丁飞洋 红杉资本中国基金公关总监 中 国发 展研究 基金 会课题 组成 员： 俞建拖 中 国发展 研究 基金会秘 书长助 理，研 究 一部主任 郝景芳 中 国发展 研究 基金会研 究一部 副主任 都 静 中 国发展 研究 基金会研 究三部 主任 赵 晨 中 国发展 研究 基金会儿 童中心 副主任 邱 月 中 国发展 研究 基金会研 究二部 副主任 李 帆 中 国发展 研究 基金会培 训与公 共关系 部 副主任 朱美丽 中 国发展 研究 基金会研 究三部 项目主 任 杨修娜 中 国发展 研究 基金会儿 童中心 项目主 任 李奇文 中 国发展 研究 基金会研 究一部 项目副 主 任 背景报告支持单位： 微软公司 IBM 公司 阿里研究 院 波士顿咨 询公司 汇医慧影 好未来集 团 清华大学 经济管 理学院 互 联网发展 与治理 研究中 心 研究团队 领英经济 图谱团 队 中国人民 大学劳 动人事 学 院 人工智能发展潜力巨大。 第三波人工智能发展的浪潮席卷而来， 正在改变人 类既有的生产和生活方式。 新产品、 新业态、 新模式甚至新思想不断涌现， 给经 济社会转型升级和进一步发展创造了难得的机遇。 中国在人工智能领域追赶迅速， 在一些领 域已经 积累了 一定的发 展基础 。得益 于互联网 的普及 、国际 人才流动、 市场规模以及整体研发水平的提升， 中国在云计算、 模式识别、 机器学习的研发 追赶较快， 人工智能产业在基础层、 技术层以及应用层都有广泛布局。 中国也立 足于自身国情和优势，出台了一系列支持人工智能发展的政策文件。 投资人力资本是发展人工智能的关键 。 人工智能的发展将极大地推动知识经 济的形成。 进入知识经 济时代， 资源结构、 成 本结构、 市场结构、 经 济结构、 贸 易结构、 就业结构和分配结构将发生很大变化， 信息、 数据和知识在经济中越来 越占据主要地位。 研究表明， 随着人工智能推广应用， 数以百万计的工作岗位可 能会被替代或受到严重冲击； 同时， 也会有数 以百万计的新的工作岗位被创造出 来。 在这一过程中， 如果劳动者技能不能转换和提升， 适应新的岗位要求， 我们 不仅不能获得技术进步的好处， 还有可能面临就业不充分、 分配结构恶化等社会 问题。职业教育和社会保障等人力资本投资需要未雨绸缪，积极应 对。 中国发展 研究基 金会在 红杉资本 中国基 金的大 力支持与 协助下 成立课 题组， 探讨人工 智能对 劳动力 市场的深 远影响 ，针对 人工智能 时代中 国未来 就业挑战， 尝试从加大人力资本投资角度提出应对策略， 以期让人工智能更好地服务于中国 高质量发展， 服务于人的全面发展。 当然， 这项研究仍处于探索之中， 期待社会 各界更多关注与探讨。 中国发展研究基金会副理事长兼秘书长 2018 年 8 月 大约一年前， 有一张图片在科技圈里流传甚广， 那是美国 纽约客 杂志的 一期封面： 一位满脸胡须的年轻乞丐盘腿坐在曼哈顿的大街上， 眼神木讷地拿着 一只咖啡杯乞讨， 而身边来来往往的全是机器人。 一个似乎有 同情心 的机器人 往他的杯子里投了两三块齿轮和螺丝。 身边， 和乞丐相依为命的小狗看着眼前一 只遛弯的机器狗，满眼惶惑。 这幅引人惊叹与深思的画面， 与西方影视作品反复传达的那种深层忧虑一脉 相承： 几十万年来， 智 人以 人脑智能 在这个 星球上所建立的统治秩序， 可能会 因 人工智能 的勃兴而 遭受冲击。 从蒸汽机 到电力 ，从计 算机到人 工智能 ，每一 次技术的 革命性 突破和 落地， 都会掀起一场惊涛骇浪般的产业革命， 从而开启一个崭新的时代。 在这种巨大的 经济社会变迁中，总会有一些国家和人群被残酷地甩在时代车轮之后。 不言而喻， 以人工智能为核心的新一轮信息技术发展正在成为全球范围内传 统行业转型升级的重要驱动力。 红杉中国很早就认识到人工智能产业蕴藏的巨大 潜能， 在这一领域进行了系统布局， 投资了一批领军企业， 希望参与并助推中国 人工智能产业发展。 而与历次技术进步一样， 人工智能在解放生产力、 推动经济 增长的同时， 也带来了一系列挑战， 包括近年来引发热议的就业替代问题、 未来 教育乃至社会平等诸多需要面对的问题。 这些问题的答案， 显然不是通过电影或媒体便可以预知的。 科学技术发展归 根结底是为了造福人类， 如果不能够满足社会全体成员共同发展的需求， 技术进 步便失去了本质意义。 因此， 在发挥人工智能潜力使之服务于人的同时， 也该提 前做好准备，应对人力资源市场可能发生的系统性和颠覆性变化。 为此， 中国发展研究基金会 组织发起了 “人工智能时代中国就业的挑战与应 对” 课题 ， 红杉中国非常有幸作为独家课题支持单位参与其中。 在此次课题研究 过程中， 项目组成员和红杉投资团队进行了多次交流， 广泛联系调研红杉中国投 资 的一批人工智能企业， 得到了一些人工智能技术与产业应用前沿探索的实践心 得。 令我们倍感欣喜的是， 经过中国发展研究基金会同事们长达一年的辛勤工作， 终于迎来了这本 报告 的问世。 在我看来， 这本 报告至少在两方面进行了有益的探 讨，获得了答案。 一方面是如何抓住 人工智能红利 。 广东和江浙正在推进 机器换人 ， 从生 产、流通到销售都日趋数据化、智能化，一些企业在过去 3 年间减少 了 30-40% 的劳动力。 在数量型人口红利正在衰减的当下， 积极拥抱变革的中国有望享受人 工智能带来的发展红利。 不仅如此， 我们如果能够从政策、 制度和社会意识等 多 层面着手， 加速推动向知识经济的转型， 还可以引导人工智能补齐经济社会发展 的那些短板领域。 作为硬币的另一面， 则是如何避免人工智能带来的负面影响。 今天， 一个北 京的小学生， 每年都会花大量时间去学习机器人、 航模， 甚至有机会参加全国性 的 机 器 人大 赛 ，能 够就 人工智能 、 打印 、 传感器 侃 侃 而谈。 而 一 个 西 南大山里 的孩子 ，可能 连真正的 电脑都 没见过 ，对大山 外的世 界更是 浑然不知。 正是在这样的背景下， 我们更应该未雨绸缪， 提前让整个中国社会尤其是教育体 系、 职业培训体系做足准备， 健全更公平和可持续的社会保障制度， 让我们的人 才和劳动力结构适应人工智能带来的种种变化。 今天， 我们正处在一场大变革的前夜， 道阻且长。 如何站在更为宏大的历史、 人文视角去关心人， 关心教育， 关心未来， 正是这份 报告诞生的初衷。 红杉资本 始终密切关注人工智能的发展， 希望能将多年的经验和积累， 在人工智能发展和 中国未来就业的方向上提供一个观察的角度、 一个行动的思路和一个发展的方向。 在此， 我们衷心希望报告所提出的实证分析和政策建议能帮助促进国家技术 创新和人才培养， 推动人工智能时代就业市场的稳定健康发展。 最后， 请允许我 由衷地感谢全体课题组成员以及其他为报告提供支持的单 位 和 个 人 所 付 出 的 宝 贵时间和辛勤劳动！ 红杉资本全球执行合伙人沈南鹏 2018 年 8 月I 人工智能（artificial intelligence ） 是由人创 造 的具有自然生 物智能特 征的系 统， 具有一定的感知、 认知、 记忆、 分析、 判 断和行为的能力。 人工 智能和生物 智能的形成机制不同， 前者是根据人的需求被设计和创造出来的， 后者则是自然 界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。 人工智能有别于人类智能， 后者 特指人类这一生物体所具有的智能， 限定在人体内。 但人工智能可以学习和获得 人和其他生物的智能， 其感知、 认知、 记忆、 分析、 判断和行为的方式可以显著 区别于和超越人类智能。 当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能， 仍 属于弱人工智能的范畴， 离超级人工智能还有很大的距离。 社 会对人工智能的认 知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定， 理性客观看待人工智能的长 处和短板。 得益于算 法的突 破、计 算能力的 大幅度 提高以 及数据可 获得性 的极大 改善， 第三波人工智能热潮正席卷全球。 和前两次不同， 在这一波人工智能热潮中， 人 工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域， 包括社交媒体、 搜索引擎、 工业自动化、 电子商务平台、 交通出行和物流、 安防、 医疗和教育等， 展现出巨 大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速， 在一些领域已经积累了一定的发展基础， 进 入国际领先者的行列。 与发达国家相比， 中国人工智能整体发展水 平缺少重大原 创成果， 在基础理论、 核心算法以及关键设备、 高端芯片、 重大产品与系统、 基 础材料、 元器件、 软件与接口等方面还存在很大的差距。 目前中国在人工智能的 研究论文、 专利申请和授权增量上已经居世界前列， 但研究论文的质量、 影响力 和专利质量还有待提高。 在人工智能领域， 中国高等院校、 研究机构和企业的研 究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相 比 也 存 在 较 大 的 差 距 。 得益于互 联网的 普及、 国际人才 流动、 市场规 模以及整 体研发 水平的 提升， 中国在云计算、 模式识别、 机器学习的研发追赶较快， 在产业化应用上已有部分 企业居于世界 前列。 中国人工智能产业在基础层、 技术层以及应用层都有广泛布II 局。 中国人工智能发展报告 2018的统计显示，截至 2018 年 6 月，全球人工 智能企业数达到 4925 家，其中美国 2028 家 居第一，中国 1011 家 居第二，约为 美国的一半。在全球人工智能企业最多的 20 个城市中，美国占了 9 个，中国有 4 个城市入围。 北京以 395 家居全球第一， 此 外还有上海、 深圳、 杭 州的人工智 能企业数也进入全球 20 强城市之列。从技术布局看，我国企业较多布局于语音 和视觉相关的技术， 在自然语言处理和基础硬件上占比偏少； 从行业布局看， 中 国企业主要集中在应 用层，集中于终端产品，在 AI 垂直领域（AI+ ）的比例偏 低。 正是认识到人工智能发展的巨大潜在红利， 各国纷纷出台产业政策， 对人工 智能的研发和产业进行布局， 使国家在未来的竞争中居于优势地位。 目前， 美国、 欧盟、 英国、 德国、 法 国、 日本都出台了相应的发展规划。 中国也立足于自身国 情和优势， 出台了 互联网 人工智能三年 行动实施方案 （2016 ） 、 新一代人 工智能发展规划 （2017 ） 、 促 进 新 一 代 人 工 智 能 产 业 发 展 三 年 行 动 计 划 （2018-2020 年） （2018）等一系列文件。 人工智能对就业以及社会公平的影响是全球性 的公共政策议题。 从历史上看， 在过去 的实 物经 济中 ， 历次技 术变 革基 本遵 循 了 技术 进步 生 产力 提升 需求 的扩展 和复 杂化 生 产 的专业 化分 工 更多 就 业机会 这样 一个 逻辑 线条。 人工 智能的发展将极大地推动知识经济的形成。 理解人工智能对就业和社会公平的影 响， 需要研究知识经济的特征。 进入知识经济时代， 资源结构、 成本结构、 市场 结构、 经济结构、 贸易结构、 就业结构和分配结构将发生很大变化， 信息、 数据 和知识在经济中越来越占据主要地位， 在这些领域具有优势的企业将比传统企业 更快获得市场地位， 这有可能导致社会分配结构的恶化。 但另一方面， 人 工智能 释放的生产力和专业化分工的细化， 也提供了新的就业机会以及公平再分配的可 能性，关键在于是否能够平稳地实现就业形态的转变以及再分配政策的设计。 人工智能的兴起恰逢中国经济社会结构的快速调整， 这意味着未来十年中国 人工智能发展迎来了一个黄金窗口期。 在这一时期， 中国经济中服务业发展滞后 但正处于快速扩张阶段， 就业蓄水池容量较大， 而且数量型的人口红利正开始衰 退， 这将在很大程度上缓冲因为人工智能应用带来的就业冲击以及由此引发的一 系列问题。 不仅如此， 人工智能的快速应用将有助于解决中国在一些行业 （特别III 是中高端服务业） 中存 在的一些供给瓶颈， 这将有助于进一步释放中国社会的发 展活力。 中国应该积极拥抱人工智能， 充分利用好人工智能对生产力的解放效应。 在充分利用人工智能红利的同时， 需要妥善应对人工智能应用带来的一些负 面的社会后果。 从对浙江、 广东、 江苏三省制造业的调查看， 人工智能的相关技 术已经深入到制造业的各个环节， 从生产、 流通到销售都越来越趋于数据化、 智 能化。 工业自动化和智能化对劳动力的替代已经达到可观的规模和速度， 一些企 业在过去 3 年间已经减 少了 30-40% 的劳动力 。企业采用自动化和智能技术，在 很大程度上是 对劳动工资快速上涨以及劳动 力短缺的回应。 企业根据经济性有步 骤、 有范围地选择智能化的技术方案， 各地政府对于机器换人总体上持支持和鼓 励的态度。 从一些具体行业层面看， 人工智能对就业的影响有所不同。 阿里研究院的背 景研究表明， 在电子商务零售服务业领域， 人工智能的应用对于生产效率和员工 的薪酬待遇有积极的促进作用， 带来的就业机会要多于被替代的就业。 在金融业， 波士顿咨询公司的模型估计表明， 2027 年中国金融业就业人口可达到 993 万人， 约 23% 的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响，约 39 万职能岗位将被削 减；而其余 77% 的工作 岗位将在人工智能的支 持下，工作时间减少 1 约 27% ，相 当于效率提升 38% 。 在 教育和医疗领域， 人工智能的应用将大幅度地缓解高水平 资源不足的局面， 使更低成本、 高质量的服务成为可能， 这需要教师或医生的智 能和角色转换。 交通物流业是未来有较大可能面临就业替代的行业。 从总体上看， 一些研究表明， 未来中国 可能有 70% 的职业会受到人工智能的冲击。 麦肯锡公司 估计， 预计 2016-2030 年间，中国被替代的全职员工的规模约在 4000-4500 万。 到 2030 年，自动化将 使中国五分之一的制造业工作岗位不复存在。如果自动化 进程更快，到 2030 年，近 1 亿劳动者需要更换职业类型。 要应对劳动力市场面临的潜在冲击， 需要教育体系和职业培训体系做好充分 准备。 新中国成立以来， 特别是改革开放以来的教育发展， 有力地促进了人力资1工作时长减少是指在2027 年 未被人工智能替代的工作岗位 （ 即少于2/3 工作时间被人工智 能替代的岗位） 中， 可以通过人工智能已知的技术应用完成的活动； 工作时长减少 的估算以 2017 年人工智 能应用普及情景 为基础假设， 以银行、 保险、 资本市场各行业 2003-2014 就 业人数复合增长率预测 2027 年 就业人数， 并以 该 2027 年人数对应的工作时长 为基线计算工作时长减少比例。 IV 本的积累， 支持了快速的经济增长。 但从未来劳动力市场的需求看， 当前教育体 系还面临诸多挑战： 农村和贫困地区的学前教育落后， 农村早期教育和养育还是 空白； 义务教育阶段， 城乡和地区教育质量差距大， 农民工随迁子女的入学机会 得不到有效保障； 中等职业教育的规模大， 但发展基础薄弱， 社会环境存在显著 的歧视性， 学生的心理发展以及家庭支持都非常薄弱； 高等教育发展迅速， 但教 育质量 离 市场需 求还有 较大差距 ，创新 性不足 ，高等教 育数量 公平有 很大改进， 但农村学生在获得优质高等教育以及学业绩效方面 与城市学生存在较大差距。 在 职业培训方面， 目前还存在市场混乱、 标准 缺乏、 培训质量普遍低下、 机构生存 能力差等挑战。 社会保障 体系 需要在 应 对短期的 失业 以及促 进 社会公平 中发挥 作用 。 自 20 世纪 90 年代开始，中 国的社会保障体系经历了重建，初步建立了多层次内容全 面的保障体系。 但是现在社会保障体系的保障水平还不高， 仅能满足最低层面基 本生活需求； 不同地区和行业之间社会保障的差距较大， 难以起到显著的分配公 平效果； 此外， 社会保障体系的资金可持续性也面临挑战。 在此情况下， 征收机 器人税被认为是一种选择， 但征税的伦理和法理基础还有待讨论， 需要克服诸多 技术上的难题。 普遍基本收入作为未来社会保障体系组成部分的设想也得到关注， 目前已经有多个国家进行了小范围的试点， 但相关的经验和教训有待进一步评估 和讨论。 基于前述的分析和讨 论， 报告对中国未来利用好 人工智能红利 ， 同 时应对 劳动力市场以及社会公平挑战有以下建议： 第 一 ，做 好人 工智 能知识 的 普及 。针对人工智能的拟人化和戏剧化的 想象， 会导致社会对人工智能的认知隔膜。 人工智能发展趋势不可阻挡， 社会越早了解 人工智能的特点和应用领域， 了解其潜力、 短板 和发展趋势， 建立起正确的认知， 就越有可能早日接受和利用人工智能，并对可能会产生的变化提早作出应对。 第 二， 积 极推进 “AI+” 战略。 基于自然语言处 理、 语音识别、 机器学习、 计 算机视觉与图像 等技术的人工智能 具有多样化的应用场景。 应鼓励人工智能的渗 入式应用， 使之全面融入社会生产生活的各方面， 提高生产率、 公共服务水平和 居民的生活质量。 第 三 ， 多层 次有 重点地支 持人 工智能 的研 发和产 业化 。 充分认识我国 与欧美V 日发达国家在人工智能基础理论、 技术、 系统 和硬件上的差距。 加大对人工智能 相关基础层和技术层软硬件的研发投入， 提高核心技术的自主性。 吸取过往产业 政策中存在的弊病， 减少一般产业应用层面的政府补贴和各类干预， 让企业依循 市场规律自主决定应用层面的研发方向。 建设和完善有利于人工智能以及其他高 科技领域的创新生态体系， 加强科研机构与企业的深度合作， 不断优化 有利于创 新发展的营商环境， 积极推动研究成果的产业化。 坚持开放式创新， 广泛开展国 际合作， 充分利用国内国外的科技资源和优势。 充分发挥好中国市场规模大、 增 长迅速的优势，在此基础上不断向产业链前端突破。 第四，鼓励人工智能基础优先用于经济社会发展的短板领域 。 中 国 经 济 结 构总体上持续优化， 但在一些领域存在突出的短板， 包括教育、 医疗、 法律、 金 融等中高端服务业领域。 这些领域存在突出的供给数量、 质量和结构问题， 限制 了中国经济向高质量发展转型的步伐。 要充分发挥人工智能的潜力， 解决相关领 域供给能力不足的短板， 使之更好地服务于社会 中的贫困和弱势群体， 促进社会 发展的公平性和包容性。 第 五， 研究和 理解 知识经 济的 规律 。 人工智能 将加速推动向知识经济的转型。 要充分研 究知识 经济下 资源结构 、成本 结构、 市场结构 、经济 结构、 贸易结构、 就业结构和分配结构的变化及其特征， 并根据这些特征完善经济制度和政策。 特 别是， 要认识知识经济下就业模式的变化， 完善就业相关的定义和统计， 在此基 础上设计相关的公共政策。 在知识经济中， 要特别重视知识产权的保护， 但也要 探索新的面向知识经济的知识产权制度， 促进知识的流动和使用。 高度重视知识 经济中垄断加速形成的趋势， 对可能违反公共利 益的强化垄断的并购活动加以严 格审查和限制。加强对个人隐私和企业数据信息安全的保护。 第 六， 要优先 将教 育资源 投入 到人的 能力 发展 。 要避免人工智能广泛应用可 能会造成 的大规模失业以及经济社会不平等的恶化， 当前公共资源要将投资于人 放在首位。 政府应该加大对各级教育领域的投入， 并将促进城乡和地区教育公平 作为首要 任务， 其中， 特别要尽 早投资 于贫困 农村地区 的学前 教育和 早期养育， 鼓励教育部门和社会力量创新农村教育和养育的服务供给模式， 提高质量， 降低 成本。 在中等职业教育上， 要进一步完善教学内容体系， 加强通用技能和人文情 感教育， 加强 对青少年心理健康干预的投入和专业化水平。 高等教育需要优化办VI 学模式， 避免高等教育职业化的倾向， 支持创新型和通用型人才的培养， 加强与 国际先进高等院校和研究机构的合作， 支持社会化力量办学， 以增量改革推动社 会办学。 要特别 重视利 用人工智 能推进 城乡、 地区以及 社会群 体之间 教育公平， 让人工智能变得人人可及。 第 七 ， 完善 终身 学习体系 ， 建立高 质量 的职业培 训体 系 。 政府应该采 取有效 政策或措施， 完善现有劳动力的再教育及培训体系， 为劳动力技能和业务的调整 创造培训和学习机会， 从而维护国家的竞争优势。 将职业培训 纳入 终身学习体系， 为已进入劳 动力市场的人口提供持续、 有质量的职业培训。 加强职业培训体系与 普通教育体制之间的衔接。 公共和私营部门应共同参与基于工作的学习和教育培 训体系的设计， 鼓励企业在内部加大对在岗学习和技能提升的投入， 将之作为引 导企业履行社会责任的重要组成部分。 加强政府与职业培训机构的合作， 完善职 业技能的评估认证体系， 要通过人工智能技术实现数字认证， 提高培训质量标准。 应鼓励相关部门让人工智能技术渗透到职业培训领域， 支持人工智能技术在职业 培训领域的开发与应用，并借助其监管职业培训的安全性和可控性。 第 八， 强 化社会 保障 体系 的保 障功能 和再 分 配功 能 。 推动社会保险制 度的均 等化， 加强城乡和区域之间的制度衔接， 推动社会保险项目的全国性统筹， 提高 城乡、 地区、 行业之间的保障公平性。 稳步提高城乡最低生活保障水平， 将失业 保险和就业支持政策覆盖城乡全体劳动人口。 根据经济社会结构的变化， 做好精 算基础上的社会保障预算， 设计社保缴费和待遇水平， 提高社会保障体系的可持 续性。 综合考虑公共财政预算平衡、 生产率提高、 社会公平， 提前研究人工智能 广泛应用 下的税 收伦理 和法理基 础，以 及合理 税率的确 定。选 择部分 贫困农村、 资源枯竭型城市以及受产业结构调整冲击巨大的地区开展基本收入试验计 划。 第 九， 完 善新 产业形 态下 的就 业统计 和相 关研究 。 人工智能的普遍应 用， 将 打破现有就业岗位中的职业技能以及时间、 空间的组合， 一些传统定义的 正规 就业形态将越来越具有 非正规 的特点， 表现 为工作内容、 生活方式、 劳动投入 时间、 工作地点选择上的灵活性。 社会需要更新对于就业的认知， 公共部门的就 业支持政策、税收政策、社会保障政策也需要适应这一变化。 . 1 . 3 . 3 . 5 . 8 . 8 . 9 . 10 . 12 . 13 . 16 . 16 . 18 . 28 . 28 . 30 . 37 . 37 . 42 . 48 . 56 . 56 . 65 . 72 . 76 1 2016 年 3 月， 由谷歌公司开发的人工智能 Alpha Go 战胜韩国围棋世 界冠军 李世石， 成为一场里程碑式的公共事件。 围棋被认为是人类智力游戏的明珠， 机 器在围棋上战胜了人， 充满了戏剧性， 对公众心理造成了极大的冲击。 这一事件 刷新了社会对人工智能的认知， 成功地使之再一次成为社会话题的中心， 掀起了 人工智能热潮。 从 1956 年达特茅斯会 议开始，人工智能的发展已经有六十余年，目前正处 于人工智能浪潮的第三波。 社会对人工智能的认知和想象常被科幻小说和影视作 品所塑造和主导， 迄今为止的任何人工智能距离想象中功能整全 的 超级智能还相 距甚远。经过约一代人的沉寂后，在 Alpha Go 的巨大广告效应冲击下，人们不 禁会问， 这次是否会不一样？ 。 这次确实可能会不一样。在过去 20 多年里， 随着计算机技术的发展和互联 网的普及， 可以获取的数据种类和数量、 数据存储能力、 算法的革命、 以及大数 据和云计算 带来的计算能力的突飞猛进， 为人工智能取得突破性进展奠定了基础。 从购物网站的广告推介， 到自媒体朋友圈， 再 到电子商务平台对消费者的精准侧 写， 事实上人工智能已经广泛地渗入了人们的日常生活。 风险投资蜂拥进入人工 智能领域， 自媒体每天数不胜数的人工智能推送文章， 几乎所有人都隐约感觉到， 一个不同的时代即将来临。 在过去， 人类逐步用畜力和机械力替代人力， 而在即 将到来的时代中， 人类赖以为傲的智力会被 外包 和替代， 而且这种替代将以超 越过往经验的速度发生， 这将意味着什么？人们为之感到激动， 既充满期冀， 又 觉得不安。 人工智能引发的 强烈不安之一， 是大规模的失业以及 可能由此带来 的社会不 平等、 阶层分化和对抗冲突。 在过去几年里， 已经有大量的研究关注人工智能取 代已有工作岗位的规模和速度。 事实上， 人工智能 （在宽泛的意义上） 对职业和 就业的大规模取代已经是进行时， 而不是某个遥远将来才会发生的事。 当然， 和 人类历史上已经发生过的技术革命一样， 技术变革在摧毁传统岗位的同时， 也会2 创造新的就业机会。 然而， 关于这种就业替代和就业创造所产生的后续经济和社 会的影响， 政府和公众获得的信息是混杂的， 更谈不上有系统性和前瞻性的准备， 日常的公共讨论又被许多惯性的认识误区所 影响。 本研究关注人工智能对中国未来劳动力市场的影响。 报告立足于国际和中国 人工智能的发展进程及最新进展， 对当前公共讨论中有关人工智能的概念予以辨 析和澄清。 报告还将人工智能嵌入到中国特定的经济社会背景中， 分析人工智能 将给中国经济社会发展 带来的巨大机遇， 以及潜在的结构性和阶段性挑战。 在此 基础上， 报告将深入分析中国劳动力市场的供给状况， 以及教育培训体系如何把 握人工智能带来的机遇和应对潜在的冲击。 报告余下部分安排如下： 第二章介绍国际人工智能的发展历程； 第三章在国 际比较的视角下分析中国人工智能的发展现状， 包括技术积 累、 人才储 备和投资； 第四章比较了国际和国内人工智能相关的产业政策； 第五章 从技术和人文的角度 探讨了人工智能引爆知识经济对就业带来的影响。 第六章讨论了中国的经济社会 结构转型以及人工智能的角色， 并结合地方调研和行业观察， 分析了人工智能对 中国就业的影响； 第七章分析了教育培训体系的现状， 以及公共政策如何应对人 工智能的就业冲击以及公平性挑战；第八章是结论和政策建议。 3 人体感知器 ： 皮肤、 五官等 感知 记忆 分析 推理 决策 行为 人脑 人体效应器 ： 肌肉、 腺体等 硬件： GPU 、TPU 、FPGA 等 云端： 云计算、 流计算、 雾计算等 算法：卷积神经网络 等 传感器： 摄 像头 、 扫描 仪等 机器手、 机 器人、 机器 狗等 所 以知 之 在人 者谓 之知 ， 知有 所合 谓之 智。所 以 能之 在人 者谓 之能， 能 有 所 合谓之能 荀子 正名篇 一、 理 解人工 智能 人工智能 （artificial intelligence ） 由人创造的具 有自然生物智能特征的系统， 具有一定的感知、 认知 、 记忆、 分析、 判断和 行为的能力。 从本质上 看， 一个物 体要称得上是智能的， 需要具备对环境的感知能力， 并将感知所取得的信息进行 处理， 综合成经验和知识， 进行推理分析， 形成判断并作出反应， 最终实现某种 既定的目标。 图 1：智 能的发 生过 程 人工智能和生物智能的形成机制不同， 前者是根据人的需求被设计和创造出 来的， 后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。 在人工智能 发展的早期阶段， 其能力的发展是不全面和不平衡的， 有软件和硬件构成的系统 可能只拥有某一种或者少数几种能力，各类能力的强弱也存在很大差别。 人工智能有别于人类智 能（human intelligence ） 。 人 类 智 能 特 指 人 类这 一 生 物体所具有的智能， 限定在人体内。 但人工智能可以模仿、 学习和获得人和其他
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