李俊玨

（云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明650221）

1 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人類自我意識(shí)的不斷覺(jué)醒，人類主體創(chuàng)造力在當(dāng)今社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步中起著決定性的作用.人類發(fā)展過(guò)程中經(jīng)歷了不同的技術(shù)革命，縱觀每一次技術(shù)革命帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)變革，其本質(zhì)上都是在解放勞動(dòng)力.現(xiàn)如今，隨著人工智能成為新一代技術(shù)革命的重要產(chǎn)物，AI以其獨(dú)特的不同于以往用機(jī)器替代人們的體力勞動(dòng)的方式來(lái)影響社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，一些簡(jiǎn)單的腦力勞動(dòng)如會(huì)計(jì)、辦公室文員、銀行柜員等崗位正在被人工智能所替代，這對(duì)以往的技術(shù)革命來(lái)講是一次全新的變革模式.

從近代以來(lái)人類經(jīng)歷的技術(shù)革命都帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步升級(jí).18世紀(jì)60年代，隨著珍妮紡紗機(jī)的發(fā)明，第一次工業(yè)革命開(kāi)始，人類進(jìn)入蒸汽時(shí)代.以機(jī)器取代人力，以大規(guī)模工廠化生產(chǎn)取代個(gè)體工場(chǎng)手工生產(chǎn)，人類的體力得到延伸和補(bǔ)充，擴(kuò)大了參加就業(yè)的人群；19世紀(jì)70年代，電力和內(nèi)燃機(jī)的發(fā)明開(kāi)始了第二次工業(yè)革命，人類進(jìn)入電氣時(shí)代，進(jìn)一步解放了人類的體力勞動(dòng)，腦力勞動(dòng)者和知識(shí)技能工人所占比重增加；20世紀(jì)四五十年代原子能和計(jì)算機(jī)的發(fā)明標(biāo)志著人類進(jìn)入第三次科技革命，體力勞動(dòng)者數(shù)量逐漸下降，勞動(dòng)者朝著數(shù)字化、個(gè)性化方向發(fā)展；而現(xiàn)在，我們正在經(jīng)歷著第四次工業(yè)革命，這是以人工智能技術(shù)為主要突破的全新技術(shù)革命.

“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的.從那時(shí)起，研究人員開(kāi)發(fā)了眾多理論和原理，人工智能的概念也得到擴(kuò)展.人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI.它是一門新的技術(shù)科學(xué)，研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng).人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等.［1］中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)層已經(jīng)到了形成和發(fā)展階段，該階段中國(guó)人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，人工智能相關(guān)領(lǐng)域增長(zhǎng)迅猛，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈變得更加復(fù)雜.

AI的界定十分廣泛，幾乎涵蓋了各種不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，根據(jù)烏鎮(zhèn)智庫(kù)所發(fā)布的《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報(bào)告（2017）框架篇》，2014年開(kāi)始，中國(guó)新增的人工智能企業(yè)數(shù)量占累計(jì)總數(shù)的55.38%，融資規(guī)模占總數(shù)的93.59%，人工智能專利申請(qǐng)量達(dá)到15745項(xiàng).在國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，雖然80%的企業(yè)屬于初創(chuàng)型企業(yè)，但是仍然有一批新興企業(yè)憑借技術(shù)、資金與數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢(shì)構(gòu)成了中國(guó)人工智能行業(yè)的先行軍，這其中既包括以BAT（百度、阿里巴巴和騰訊）為代表的傳統(tǒng)巨頭，也有科大訊飛這樣的細(xì)分領(lǐng)域龍頭.［2］

面對(duì)人工智能的興起，國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)人工智能的產(chǎn)生是否正確展開(kāi)了廣泛的研究.現(xiàn)代最偉大的物理學(xué)家Stephen William Hawking以及微軟創(chuàng)始人Bill Gates對(duì)AI的興起持悲觀態(tài)度，他們都表示，人工智能的興起、發(fā)展會(huì)超越人類的掌控，在享受人工智能帶來(lái)的各種便利的同時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)時(shí)刻注意人工智能的危害.而現(xiàn)如今某些危害已經(jīng)初見(jiàn)端倪，AI對(duì)就業(yè)崗位的影響不僅是某些結(jié)構(gòu)單一的需要大量體力勞動(dòng)的行業(yè)具有就業(yè)沖擊，一些高精度行業(yè)也產(chǎn)生了就業(yè)沖擊，這將會(huì)有大量勞動(dòng)力失業(yè)，AI帶來(lái)的大量結(jié)構(gòu)性失業(yè)會(huì)造成前所未有的市場(chǎng)失衡；百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏在《2018世界人工智能大會(huì)》中提到：“很多人擔(dān)心，AI的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致機(jī)器大量地代替人的工作，從而產(chǎn)生大量的失業(yè).這個(gè)我倒不是那么擔(dān)心，因?yàn)槲覀兛吹矫恳淮蔚募夹g(shù)革命其實(shí)都伴隨著大量的人工被機(jī)器所替代，同時(shí)也有大量的新的機(jī)會(huì)被創(chuàng)造出來(lái)，新的產(chǎn)業(yè)會(huì)蓬勃地興起，層出不窮.我們AI知識(shí)的匱乏會(huì)限制我們的想象力，但是卻不會(huì)限制工作機(jī)會(huì)的產(chǎn)生.當(dāng)然，工作機(jī)會(huì)的不減少也并不意味著企業(yè)不會(huì)大量地倒閉.恰恰相反，那些不夠AI化的企業(yè)無(wú)法適應(yīng)新的時(shí)代，那么注定會(huì)被新一代的企業(yè)所取代.”由于目前AI尚處于發(fā)展探索階段，其更深層次的影響不在本文探討范圍之內(nèi)，本文在基于AI時(shí)代背景下，分析未來(lái)中國(guó)如何有效應(yīng)對(duì)AI對(duì)勞動(dòng)力的沖擊.

由于目前國(guó)內(nèi)關(guān)于AI對(duì)勞動(dòng)力替代的研究大都集中在理論階段，站在勞動(dòng)力市場(chǎng)需求上來(lái)解決應(yīng)對(duì)市場(chǎng)沖擊，技術(shù)發(fā)展與勞動(dòng)力供給之間的關(guān)系尚未得到進(jìn)一步分析.本文是站在人工智能對(duì)目前行業(yè)沖擊的視角下討論勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)問(wèn)題以及如何有效地應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的沖擊.

2 研究方法與指標(biāo)選擇

2.1 主成分分析法

2.1.1 主成分分析基本思想

主成分分析方法是一種數(shù)學(xué)分析方法，把給定的一組相關(guān)變量通過(guò)線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列.為了消除信息重疊，用個(gè)數(shù)較少，但是保留了原始變量大部分信息的幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量來(lái)代替原來(lái)較多的變量.旨在保證研究精確度的前提下提高研究效率.［3］

2.1.2 主成分分析的優(yōu)點(diǎn)

首先，運(yùn)用主成分分析法可消除評(píng)估指標(biāo)之間的相關(guān)影響，因?yàn)橹鞒煞址治龇ㄔ趯?duì)原始數(shù)據(jù)指標(biāo)變量進(jìn)行變換后形成了彼此相互獨(dú)立的主成分，而且實(shí)踐證明指標(biāo)間相關(guān)程度越高，主成分分析效果越好.

其次，主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列順序的，在分析問(wèn)題時(shí)，可以舍棄一部分主成分，只取前面方差較大的幾個(gè)主成分來(lái)代表原變量，從而減少了計(jì)算工作量.用主成分分析法作綜合評(píng)估時(shí)，由于選擇的原則是累計(jì)貢獻(xiàn)率≥85%，不至于因?yàn)楣?jié)省了工作量卻把關(guān)鍵指標(biāo)漏掉而影響評(píng)估結(jié)果.

2.1.3 主成分分析步驟

①假設(shè)總體X是一個(gè)p維隨機(jī)變量，為了使主成分能夠均等對(duì)待每一個(gè)原始變量，先將各原始變量標(biāo)準(zhǔn)化，即成分以及各指標(biāo)的特征值與貢獻(xiàn)率，根據(jù)特征值可以求得各指標(biāo)所占權(quán)重，即

②求樣本的相關(guān)系數(shù)矩陣R；

④按主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)80%確定主成分的個(gè)數(shù)k，并寫(xiě)出主成分表達(dá)式為.x（i＝1，2，…，k）.

2.1.4 研究機(jī)制

首先，找到分別代表AI以及勞動(dòng)力供給的發(fā)展?fàn)顩r的各項(xiàng)指標(biāo)，利用主成分分析確定其主

再根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重求得綜合指數(shù)

其中，xip表示第i年的第p個(gè)指標(biāo)的數(shù)值.利用這樣的方法可以分別求出AI綜合指數(shù)和勞動(dòng)力供給綜合指數(shù).

2.2 指標(biāo)選擇

2.2.1 AI指標(biāo)選取

要測(cè)算人工智能對(duì)勞動(dòng)力供給的影響，首先要找到能夠準(zhǔn)確測(cè)量人工智能發(fā)展情況的指標(biāo)，目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有專門測(cè)算人工智能發(fā)展情況的指標(biāo)，由于人工智能對(duì)包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等各種不同的領(lǐng)域都有研究，而同時(shí)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有知識(shí)技術(shù)密集，科研人員比重大，技術(shù)水平高的特點(diǎn).且其主要以信息技術(shù)、生物工程技術(shù)、航空航天技術(shù)、先進(jìn)制造技術(shù)、海洋技術(shù)、新醫(yī)藥、新材料、新能源為應(yīng)用重點(diǎn)，目前聚焦高技術(shù)產(chǎn)業(yè)來(lái)衡量中國(guó)AI發(fā)展情況是最具有代表性的.所以本文主要選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)來(lái)測(cè)算目前AI對(duì)勞動(dòng)力供給的影響.［4］

AI發(fā)展的影響大致類似于科學(xué)技術(shù)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力的影響.在本文的研究視角下，從2005－2015年在AI與勞動(dòng)力相互影響的基礎(chǔ)上選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出情況作為衡量其影響的指標(biāo).AI投入指標(biāo)的選取，使用了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R＆D人員全時(shí)當(dāng)量，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)，考慮到AI投入對(duì)科學(xué)技術(shù)的高要求，在選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)作為AI投入衡量標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，還選取了研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D人員以及高等學(xué)校R＆D人員作為補(bǔ)充指標(biāo)；AI產(chǎn)出的指標(biāo)選取，使用了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)件數(shù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額來(lái)衡量.

考慮到數(shù)據(jù)在衡量AI發(fā)展情況影響的重復(fù)性，對(duì)選取的數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的合并處理將上述指標(biāo)中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R＆D人員全時(shí)當(dāng)量，研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)R＆D人員和高等學(xué)校R＆D人員加總合成新指標(biāo)人工智能的R＆D人員.

2.2.2 勞動(dòng)力供給指標(biāo)選取

勞動(dòng)力供給是指在一定的市場(chǎng)工資率的條件下，勞動(dòng)力供給的決策主體（家庭或個(gè)人）愿意并且能夠提供的勞動(dòng)時(shí)間.勞動(dòng)力供給主要包括：應(yīng)屆畢業(yè)生、復(fù)員轉(zhuǎn)業(yè)軍人、待業(yè)人員、在職同行人員等.

一個(gè)國(guó)家勞動(dòng)年齡人口占總?cè)丝诘谋戎乇环Q為“人口紅利”.從人口總量來(lái)看，1995年人口總量為12.1億，截至2017年中國(guó)人口總量已經(jīng)達(dá)到了13.9億，勞動(dòng)年齡人口逐漸老去，新勞動(dòng)力尚未接替，將造成人口紅利的逐漸下降.2013年1月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，2012年我國(guó)15—59歲勞動(dòng)年齡人口在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)期里第一次出現(xiàn)了絕對(duì)下降，比上年減少345萬(wàn)人，這意味著人口紅利趨于消失.［5］

在中國(guó)逐漸進(jìn)入老齡化社會(huì)，人口紅利逐漸下降，人力資本紅利尚未成型期間，人力資本的提高對(duì)科學(xué)技術(shù)發(fā)展以及有效應(yīng)對(duì)AI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊具有重要作用.而有效提高人力資本的最根本的途徑就是教育.根據(jù)前文AI對(duì)勞動(dòng)力供給的影響因素分析，AI與勞動(dòng)力供給相互影響的基礎(chǔ)上選取教育經(jīng)費(fèi)、國(guó)家財(cái)政用于教育的支出和普通高等學(xué)校數(shù)作為衡量教育作為勞動(dòng)力人力資本投入的影響指標(biāo)；選取普通本?？飘厴I(yè)生數(shù)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口數(shù)以及研究生畢業(yè)生人數(shù)作為衡量勞動(dòng)力供給的影響指標(biāo).

在數(shù)據(jù)處理上將普通本專科畢業(yè)生數(shù)和研究生畢業(yè)生數(shù)整合成普通高校畢業(yè)生人數(shù)作為勞動(dòng)力供給的衡量指標(biāo)之一.

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與檢驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)以上檢驗(yàn)方法，將AI發(fā)展情況用AI投入和AI產(chǎn)出來(lái)衡量，選取歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，得到從2005年到2015年11年間AI發(fā)展的數(shù)據(jù)表.

表1 AI發(fā)展情況

將勞動(dòng)力發(fā)展情況用人力資本投入和勞動(dòng)力供給來(lái)衡量，選取歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，得到從2005年到2015年11年間AI發(fā)展的數(shù)據(jù)表.

表2 勞動(dòng)力發(fā)展情況

3.2 檢驗(yàn)結(jié)果分析

將AI指標(biāo)和勞動(dòng)力指標(biāo)的數(shù)據(jù)整合再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理結(jié)果見(jiàn)表3、表4.

表3 AI發(fā)展情況指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)SPSS軟件計(jì)算得出

表4 勞動(dòng)力發(fā)展情況指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果

然后利用SPSS軟件對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，在分析過(guò)程中，通過(guò)比較指標(biāo)之間的關(guān)系除去那些沒(méi)有明顯作用的或相互之間存在明顯相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)，用來(lái)確定最終指標(biāo).

確定主成分因子之后再根據(jù)確定的主成分因子得到其與每一個(gè)原始指標(biāo)的載荷狀況進(jìn)而分析主成分因子對(duì)原始指標(biāo)的表現(xiàn)情況.

從表5的貢獻(xiàn)率可以看出，第一項(xiàng)的貢獻(xiàn)率為95.869%，其貢獻(xiàn)率已經(jīng)超過(guò)85%，再累計(jì)其他因子的作用已經(jīng)沒(méi)那么明顯，因此，去掉其他成分因子，保留第一項(xiàng)作為主成分因子（表5）

表6用保留的第一項(xiàng)成分因子作為主成分因子得到各因子對(duì)于原始指標(biāo)的載荷狀況，主成分分析結(jié)果表明人工智能R＆D人員，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入，技術(shù)市場(chǎng)成交額，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)件數(shù)，教育經(jīng)費(fèi)，國(guó)家財(cái)政用于教育的支出，普通高等學(xué)校數(shù)，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口數(shù)和高校畢業(yè)生在主成分1中作用都十分明顯.（表6）

表5 指標(biāo)的特征值與貢獻(xiàn)率

表6 指標(biāo)因子對(duì)于原始指標(biāo)的載荷狀況與權(quán)重

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論分析

根據(jù)以上主成分的相關(guān)分析，將計(jì)算出來(lái)的各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重和之前進(jìn)行過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求出每年人工智能綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)和勞動(dòng)力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo).為了更加直觀，分別列出了表7和圖1.

表7 AI與勞動(dòng)力供給各年綜合情況

圖1 AI與勞動(dòng)力供給各年綜合指標(biāo)

根據(jù)表7和圖1，從各指標(biāo)情況看，人工智能的發(fā)展和勞動(dòng)力供給的增長(zhǎng)出現(xiàn)了不平衡.AI發(fā)展從2005－2006年維持了一個(gè)較為緩慢的增長(zhǎng)，此后在2006－2007年間迅速增長(zhǎng)，在2007－2008年逐漸下滑，此后從2008－2015年都保持一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的高增長(zhǎng)率持續(xù)增長(zhǎng)；而反觀勞動(dòng)力供給情況，從2005－2006都維持在一個(gè)緩慢增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，2006－2007年間增長(zhǎng)迅速，在經(jīng)歷了2007－2008年間短暫的下滑后，從2008年－2015年都呈上升趨勢(shì).總體上，雖然勞動(dòng)力供給在2012年以前一直高于AI發(fā)展情況，但是AI在經(jīng)歷了2008年的短暫下滑后一直以一個(gè)高于勞動(dòng)力供給的增長(zhǎng)率持續(xù)攀升，并且從圖中可以很直觀地看出，在2012年后已經(jīng)出現(xiàn)了勞動(dòng)力供給遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于AI發(fā)展的情況.

從上圖可以看出，AI發(fā)展呈現(xiàn)的趨勢(shì)是在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間將會(huì)持續(xù)攀升，而作為創(chuàng)造力的勞動(dòng)力供給在中國(guó)始終處于供不應(yīng)求的狀況，這將會(huì)對(duì)AI發(fā)展產(chǎn)生負(fù)影響.目前亟待解決的問(wèn)題就是如何讓勞動(dòng)力供給能夠跟上時(shí)代發(fā)展的需要，還需要提出的是，未來(lái)勞動(dòng)力的發(fā)展導(dǎo)向是向著高精度、專業(yè)化、復(fù)雜化趨勢(shì)發(fā)展，這對(duì)勞動(dòng)力供給的增長(zhǎng)將會(huì)是更加嚴(yán)格的考驗(yàn).中國(guó)需要考慮的是如何在保證勞動(dòng)力質(zhì)量來(lái)適應(yīng)未來(lái)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)提高勞動(dòng)力的數(shù)量.

4.2 政策建議

前文的分析表明，人工智能作為新一代的技術(shù)革命的產(chǎn)物，已經(jīng)對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力產(chǎn)生了影響.通過(guò)分析人工智能對(duì)勞動(dòng)力供給的影響發(fā)現(xiàn)，中國(guó)雖然技術(shù)起點(diǎn)相對(duì)較低，但是近幾年發(fā)展增速極快，逐漸出現(xiàn)了勞動(dòng)力供給增速已經(jīng)遠(yuǎn)低于技術(shù)發(fā)展增速的情況，在這樣的情形下，科技發(fā)展淘汰了部分未能適應(yīng)新技術(shù)產(chǎn)生帶來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革的勞動(dòng)力，因此出現(xiàn)了“機(jī)器排擠工人”的現(xiàn)象.所以，正確處理好勞動(dòng)力供求關(guān)系與新技術(shù)的均衡，有利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的永續(xù)發(fā)展.

4.2.1 加大人力資本投入

目前中國(guó)正處于科技高速發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，在這一時(shí)期為了有效應(yīng)對(duì)技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，人才儲(chǔ)備起到的作用至關(guān)重要.在勞動(dòng)力供給增速已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能達(dá)到目前人工智能時(shí)代發(fā)展的要求的情況下，無(wú)論是國(guó)家、企業(yè)還是個(gè)人，都需要重視對(duì)人力資本的投入.

從國(guó)家角度來(lái)看，政府要加大對(duì)人力資本的投入，首先要保證的是對(duì)教育資金的大量投入，提升人力資本最根本、最直接有效的方法就是教育，政府職能要在教育上發(fā)揮作用，需要不斷擴(kuò)大對(duì)高校、科研機(jī)構(gòu)的各方面支持，保證高校及科研機(jī)構(gòu)擁有先進(jìn)的設(shè)備以及充足的資金.

從企業(yè)角度來(lái)看，隨著當(dāng)下產(chǎn)業(yè)發(fā)展新趨勢(shì)的產(chǎn)生，在未來(lái)無(wú)法跟上時(shí)代浪潮，不夠AI化的企業(yè)必將面臨被淘汰的局面.首先，作為企業(yè)決策者在時(shí)代浪潮中需要做出正確有效的決策，未來(lái)企業(yè)發(fā)展離不開(kāi)AI，如何有效轉(zhuǎn)型，在未來(lái)市場(chǎng)生態(tài)中存活將是企業(yè)的重中之重.其次，企業(yè)需要建立全新的培訓(xùn)體系，加強(qiáng)對(duì)企業(yè)員工知識(shí)儲(chǔ)備的正面刺激，企業(yè)需要源源不斷的新鮮的知識(shí)技能來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn).根據(jù)所處行業(yè)特點(diǎn)及企業(yè)現(xiàn)實(shí)發(fā)展情況，科學(xué)合理地推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程智能化與現(xiàn)代化.人工智能的發(fā)展必然會(huì)對(duì)企業(yè)工作崗位和組織結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響.因此，企業(yè)應(yīng)聯(lián)合政府及教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，確定不同工作崗位所需的技能，為勞動(dòng)者快速就業(yè)提供幫助.

從個(gè)人來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)者所追求的是人生價(jià)值的自我實(shí)現(xiàn).加大對(duì)自身人力資本的投入必然是大勢(shì)所趨，作為勞動(dòng)者要做的就是轉(zhuǎn)變思想觀念，在新時(shí)代的浪潮中只有不斷攫取新知識(shí)，不斷吸納才能避免被機(jī)器“淘汰”.因此，勞動(dòng)者必須主動(dòng)提高自身綜合能力以快速適應(yīng)新的工作崗位及技術(shù)環(huán)境.［6］

4.2.2 優(yōu)化勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步升級(jí)帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，未來(lái)的中國(guó)將有更多崗位被替代，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)將會(huì)進(jìn)一步向?qū)I(yè)化、高精度的趨勢(shì)發(fā)展.為了應(yīng)對(duì)這樣的情況，應(yīng)該以政府為主導(dǎo)，企業(yè)和個(gè)人相配合的方式對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)進(jìn)行積極有效的引導(dǎo)，最大程度地預(yù)見(jiàn)未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，并且做出相應(yīng)的調(diào)整，積極引導(dǎo)更多的勞動(dòng)力走向正確的崗位以實(shí)現(xiàn)人生價(jià)值.

對(duì)政府而言，教育投資有助于勞動(dòng)力快速適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步，在技術(shù)進(jìn)步的引導(dǎo)與推動(dòng)下，通過(guò)提高科研資金投入、完善勞動(dòng)者權(quán)益保障體系、健全教育培養(yǎng)制度等策略推動(dòng)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí).

對(duì)于企業(yè)而言，緊跟政策積極做出應(yīng)對(duì)，重視員工培訓(xùn)，制定有效的人才發(fā)展戰(zhàn)略，積極主動(dòng)地促進(jìn)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型.

對(duì)于勞動(dòng)者而言，人工智能時(shí)代的到來(lái)，勞動(dòng)方式和勞動(dòng)形態(tài)發(fā)生顛覆性改變，勞動(dòng)者自身所具備的無(wú)法被人工智能替代的能力顯得愈發(fā)重要，社會(huì)未來(lái)的趨勢(shì)是對(duì)高技術(shù)、復(fù)合型和跨界型人才的大量需求，在勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的適應(yīng)上要做到有自我意識(shí)、積極主動(dòng).

4.2.3 加強(qiáng)專利保護(hù)制度

隨著科技的進(jìn)一步發(fā)展，勞動(dòng)力由勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)向知識(shí)密集型的程度會(huì)越來(lái)越深，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型將知識(shí)、技術(shù)推向核心競(jìng)爭(zhēng)力的地位，在這樣的情況下，加強(qiáng)專利保護(hù)制度是保障廣大勞動(dòng)力的合法權(quán)益，也會(huì)更加刺激知識(shí)密集型的轉(zhuǎn)變，對(duì)于國(guó)家興旺、社會(huì)安定也是良好的引導(dǎo).科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，而中國(guó)又是一個(gè)人口大國(guó)，人口基數(shù)太大決定了教育質(zhì)量在短期內(nèi)無(wú)法得到有效提高，必須遵循長(zhǎng)效發(fā)展，而根據(jù)目前中國(guó)勞動(dòng)力質(zhì)量來(lái)看，有效轉(zhuǎn)型是其中很重要的一個(gè)方面.同時(shí)，加強(qiáng)專利保護(hù)制度旨在于有效保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，對(duì)社會(huì)風(fēng)氣形成一個(gè)良好的引導(dǎo)作用，這有利于提高生產(chǎn)積極性.同時(shí)也是社會(huì)制度的健全和完善.［7］