人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究

摘 要：人工智能技术，是计算机程序开发的主要分支，具有程序化、自动化、以及多元化等特征。基于此，本文结合人工智能技术的相关特征，着重对该技术在社会劳动结构优化中的应用进行探究，以达到充分发挥新技术优势，提升社会劳动力资源利用率的目的。

关键词：人工智能；技术进步；劳动力结构优化

引言：数字化、智能化产业的深度开发，是人类社会进步的主导动力，它与社会经济、文化、资源等方面，都存在着密切性联系。社会劳动力结构，作为社会发展的基础动力，自然也就成为人工智能技术创新探索的主要领域。为了进一步发挥人工智能技术在社会劳动力分配中的优势，就要着重对两者结合的要点进行把握。

一、人工智能化的特征

人工智能是计算机开发的分支，它主要以人类思维运用的方式，实行程序的开发，它包括运算、语言识别、图像识别、专家系统、以及自然语言解读等多个方面，因此，人工智能化，具有多元性的特征；同时，从某种层面而言，人类对人工智能化技术的开发，是将复杂的工作简单化转变的过程，因此，人工智能化也具有便捷化的优势[1]。

二、人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策

（一）生产领域科学性调节

现代劳动力结构优化，除了要保障劳动力自身条件的合理调整，也需要把握劳动力与生产领域拓展之间的关系，实现劳动力体系的双向性引导，由此，合理运用人工智能技术，就是要从社会劳动力的生产领域特征出发，将传统单一的结构都关联起来。

例如：A企业为大型日用品生产企业，企业为了迎合市场发展需求，将人工智能化技术，融合在产业劳动力规划体系中。该企业借助物联网关联，建立行业内部生产市场分析体系，这样，智能化产品销售信息分析后，就能够保障A企业生产的各类日用品，均符合市大众消费市场的需要[2]。

案例中提到的A企业，是借助人工智能在生产数据信息自动化记录与分析的优势，实现现代结构的综合运用，不仅保留了传统生产领域开发的结构，也实现企业的资源开发，在生产力结构规划之中变的更大，自然也就达到智能化与劳动力结构化有机结合的目的。

（二）劳动力质量辅助性提升

随着我国人才培养工作的不断推进，国内劳动力的综合素养也在不断提升，但劳动力自身发展的阶段性特征依旧存在，此时，我们就可以运用人工智能化技术，实现社会劳动力资源的科学性调配。

举例来说，D企业主要实行计算机程序开发，企业运用人工智能化技术，对企业员工程序开发的程序流畅性记性检验。当程序检验的质量符合标准，则智能化程序将反馈出当前程序开发的程运用稳定情况，为D公司其他程序开发提供数据参考。如果员工设计的程序不符合标准，则智能化程序将对程序检验的问题进行反馈，并提出程序完善的措施。

案例中D公司中人工智能的运用，就是借助智能化程序自主检验的优势，对企业现有劳动力的工作质量进行优化提升，从而充分发挥人工智能化程序在质量监控方面的优势，辅助社会劳动力结构优化工作的推进。

（三）区域性劳动力科学分配

区域性劳动力的科学分配，也是人工智能化技术在现代企业资源规划中运用的体现。传统的劳动力结构规划，均无法实现劳动力区域性调控的问题。而人工专业化技术的运用，将实现企业区域劳动力结构的科学规划，从而大大节约了企业劳动力规划的成本。

举例来说，A企业是一家大型食品生产企业，该企业的主要企业在上海，随着企业规模逐步扩大，企业也将向着东北、华北区域拓展市场。由此，企业借助人工智能化技术，建立A企业内部劳动力区域定位分布管理系统，结合程序对华北、东北两地的产品推行优势，开展特定区域生产力结构调配，通过线上食品经营人员管理，线下区域资源供应的方式，对A企业的资源进行科学调配。案例中提到的，A企业人工智能跨区域管理的模式，实现了社会劳动力结构与企业市场开发相互关联，它是当前社会资源开发中，占有不可忽视的地位。

（四）社会发展因素的全面探究

社会发展因素的全面探究，也是人工智能技术进步，与社会劳动力结构相互结合的代表方面。人工智能分化技术，将突破职业领域信息独立的局域，运用自身具有丰富的大数据资源作为支撑。而当前社会劳动力的结构优化，将实现农业、工业、以及社会服务业中，各方面人才综合性培养，实现了社会发展因素的整合调控。例如：企业可以通过人工智能化对话窗口，实行人才在线培训，企业人才能力的指标分析，使当前社会的劳动力结构规划，充分利用社会中的多样性因素，保障实现社会劳动力结构全面化调节。

综上所述，人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究，是社会劳动力结构优化的理论条件，对于社会资源的协调配置提供保障。在此基础上，充分发挥人工智能优势，应通过生产领域科学性调节、劳动力质量辅助性提升、区域性劳动力科学分配、社会发展因素的全面探究，实现人工智能科学运用。因此，浅析人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策，将为社会资源综合利用提供新视角。

参考文献：

[1]朱巧玲，李敏.人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究[J/OL].科技进步与对策：1-5[2018-04-12].

[2]劉伟伟，原建勇.人工智能难题的大数据思维进路[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2018，39（02）：120-125.

作者简介：

颜亦桢（1997-），男，湖北武汉人，汉族，学生，大专在读，研究方向：物联网，人工智能。