1830年代，大规模的机器应用使得无数工人失业，他们无奈、愤怒，四处打砸机器厂房，认为是这些纺织机使他们失业，叫做“破坏机器运动”。

当前，随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络基础设施的完善，以人工智能和机器人为代表的新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，技术进步进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向，新一轮对于失业的担忧也正在酝酿。

技术进步正在改变传统自助服务终端向最终用户提供服务的方式。数字孪生技术、工业互联网、人工智能、机器人与传统产业加速融合，基础设施云化、中台化、移动化，企业的组织形态、研发设计、管理方式、生产方式、销售服务随之而变。在最新的趋势中，静态和被动的交互式自助服务终端正在向智能移动机器人转变，这些智能移动机器人凭借其自主性、易于接近、可交互，并提供多功能服务，正在改变传统行业的格局。

人工智能驱动下，机器人等自动化产品在将科技进步转化为更高生产率和经济增长动力的同时，也对劳动力市场产生了深刻的影响，自动化技术进步已经成为影响全球就业结构变化的重要因素。

作为人类历史上空前的技术革命，越来越多研究者对此造成的影响进行了深入分析，这个命题已经成为人与人、人与社会、国家与国家多个维度交叉的重要课题。

▍全球劳动关系的新变迁

许多研究显示，自动化可能会加剧失业、岗位极化与收入不平等，其突出后果是岗位占比越来越向技能和收入分布的顶端与底部聚集，中间技能的就业占比急剧下降。但另一部分人从工业革命等以往技术进步形成的逻辑来看，得出的结论是：虽然新技术在应用过程中，短期内不可避免带来技术性失业或结构性失业，但长期影响一般是就业的创造效应大于破坏效应。

这不难理解，机器人等技术创造了从0到1的可能性，产品化方案不断降低技术的成本，而不断降低的成本可以适配更多行业和场景的需求，更多场景的落地带来了市场增量，构成机器人市场扩张的基本逻辑。

从目前机器人的资本属性看，这种影响好像并不算大。就目前这些存量市场而言，由于其直接扩大了生产社会化的宽度和广度，越来越多的劳动者会参与到编程、设计、研发等更为复杂的过程，机器人这一资本载体凝结了更多劳动在其中，是人类智能技术用于模拟、仿真和扩展人类脑力劳动的外化。

我国有研究学者也提到，机器人对我国就业总体起拉动作用，但机器人的替代效应随技术进步逐年增强，并且对劳动者工资的负面冲击已经在制造业显现，疫情后这一进程不可避免的加速。

就目前机器人等自动化技术进步对我国劳动力市场的影响，它们已经拉大了两类工作者之间的收入差距：一类工作者（及潜在的工作者）没有什么技能，或掌握的技能可轻易被机器替代；另一类工作者拥有宝贵的技能，特别是那些很容易与机器人和AI一起工作的工作者，他们因此享有更高的生产能力。

事实上，在许多过往的分析模型中，由机器主导的劳动力市场中，从事“常规型”岗位和低技能的劳动者受到技术进步的影响最大。由于低端劳动者拿到的工资可能相对较低，可以说机器人自动化通常是工业生产中对熟练劳动力的补充，同时替代了非熟练劳动力，从而增加了对熟练工人的相对需求的上行压力，这也导致在高技能与中低技能劳动力就业中出现明显极化趋势：对高技能劳动力的就业需求显著提升；加剧了通用生产领域中低技能劳动力的去技能化趋势，更有甚者，人工智能机器人会完全替代部分劳动，进而导致工资待遇的不平等。

此外，机器人对服务业的影响则完全体现在对互补性行业生产性服务业的就业拉动上。机器人的就业和工资效应对不同劳动力群体存在明显的异质性，这与不同群体的技能被替代程度及其劳动供给弹性有关。综合来看，低收入水平群体受到的负面冲击更严重；对城市内部收入不平等的估计显示，机器人应用显著扩大了城市内部的收入差距，从而拉大整体贫富差距，这或许是长期看来比失业更大的问题。我国作为最大的发展中国家，就业是最大的民生，保持就业率对长期稳定和防止贫富差距加剧有重要意义。

▍应对更多变量

除了这些表面上的直接影响，更长远来看，在这种机器换人的过程中，也出现了新的产业链依附关系。

首先，对于那些在发达国家寻求降低劳动力成本的公司来说，新技术有提高生产率的潜力，机器人代表的自动化成为离岸外包的另一种选择。

因为数字技术和制造业的融合日益导致一种新的生产模式：一种高产量、高混合性的方法，使小型工厂的成本效益更高，从而更均匀地分布在全球各地，以服务当地市场，这些新兴技术将使制造系统更加分散化。但大型跨国公司通常会根据本国市场要素价格设计生产流程，然后可能会在生产商品的东道国实施同样的生产流程，这可能涉及大量的自动化，因此加剧欠发达国家劳动力需求减少的问题。

这意味着商品化生产从富裕国家流向了低成本国家这一长期存在的全球“离心力”可能会减缓甚至逆转，从而产生“向心力”，减少全球化产业链可能性，加大国家之间的发展差距。

其次，人工智能和机器人技术将高端技术领域的智能成果以类似于公共产品或公共服务的形式与生产生活广泛结合，使人类生存空间的整体智能化水平显著提升，促进了生产和消费环节的技术创新和再生产方式的转变，并将促进全社会组织管理方式的升级。

在这一升级过程中，劳动对资本的隶属关系虽因链条拉长而在形式上表现出日益淡化的趋势，但在实质上，算法技术或计算能力仍不断实现着对劳动的挤压，并在挤压效应中加深劳动对资本与技术的依附。可以预见，未来劳动力市场的要素关系格局将逐渐由“人与人”竞争转为“人与人”“人与机器”竞争并存的局面。

在此基础上，因为相比富人，收入较低的人的支出占收入的比例往往更高，这种更加不平等的收入分配如果发生的话，可能会造成总需求低于生产潜力的趋势。如果政府不采取任何经过深思熟虑的政策行动，以扩散来自机器人应用获得的利益，其影响可能是以牺牲工资为代价来提高利润。

第三，因为新的生产和供需关系出现了变化，从技术方面来看，面对自动化和智能化的趋势，机器人的计算模块不仅需要为复杂的导航和操纵提供计算能力，还需要额外的算力来支持人工智能工作负载、媒体处理，以及其他相关需求。随着机器人使用场景的增多以及功能和具体应用要求不同，造成市场碎片化严重，每一个使用案例所需的设计和验证都要经历漫长的周期，客制化成本加高。

机器人要想取得进一步的发展，除了要发展机器人技术之外，还要寻求市场需求以及产品成本之间的可靠平衡。目前服务机器人各模块的成本已经较为平均，成本的进一步降低将要依赖软件算法和体系化的成本优化。要做到这一点，除了有算法软件层面的研发实力，还得有对适配场景的理解程度。

未来，机器人应该是自主的。一个自主机器人，它应该根据人的目的和意图，在众多的模型库中去选择一个适合某个特定场景的模型，然后自主训练得到一个可用的模型结构以及参数。即使数据库里都没有可用的结构，机器人可以根据一些规则设计出一个新的结构，来满足应用场景的需求。这才是一个自主化的机器人今后应该达到的目标。

这些新的变化也存在一系列问题——这种从国际产业链关系到技术上的转换是否真是可行，是否在国际范围内被认为是可取的、是否为社会所接受、在政治上是否可持续。

▍关于未来

但在这种变革中，我们也应该看到，在某些工作岗位直接替代劳动者的替代效应，以及技术进步提高生产效率，导致对劳动者需求上升的生产率效应。

从原理上来说，生产率效应主要由两方面构成。一是应用机器人后生产成本下降和产品质量提升，因而该行业市场规模扩张，对未被替代或同机器人互补的劳动力的需求上升。二是应用机器人的行业同互补性行业间存在生产率溢出效应，因此未应用机器人的行业也可能出现成本下降、产出扩张，进而劳动力需求上升的情况。于是，机器人对就业的均衡影响本质上取决于替代效应和生产率效应谁占主导。

由于新技术迅猛发展必然带来数字化就业的快速崛起，不断涌现的新行业、新产业、新价值、新模式、新业态，催生一批又一批数字化、智能化、信息化新职业新岗位。目前信息化就业是大学生就业的重要增长点，高校毕业生是自动化行业发展的重点群体，自动化、数字化形态也降低了就业创业门槛，是“大众创业、万众创新”的新动力，更值得大学生开拓的一片蓝海。

因此推动发展更加适应自动化技术变革要求的教育内容和方式，增强劳动者技能与机器人的互补性必要性不言而喻。对于目前成熟的劳工人群，能够提供更好的成人学习机会、不断完善社会保障体系，不与就业挂钩的最低社会保障支持都是未来可能的选择。

总体而言，未来针对劳资关系的治理，无疑应从以往“孰强孰弱”的工业化技术逻辑中走出来，应对人工智能就业冲击的重点，需要放在解决其长期均衡方面，尤其是解决规模化劳动者无工作条件下的收入分配问题，可以通过例如完善相关财税社保政策、政府干预增强对低收入人群的保护、完善市场竞争机制等方式，促进对高收入人群的工作激励，灵活考虑劳动力市场政策以应对短期就业替代风险，推动人才红利可持续化，有效促进经济高质量发展。集人类劳动创造凝结形成的一切要素合力，以更开阔的视野、更多维的方法、更有效的策略提前做好充分准备，不惊慌不害怕，科学应对人工智能技术对全社会劳动者带来的机遇和挑战。