人工智能影响知识工人劳动过程的个案研究

王 潇

（中国劳动关系学院，北京100048）

一、引言

人工智能（Artificial Intelligence,简称 AI）在广义上指用计算机实现人的头脑功能,即通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果[1]（p15）。目前绝大多数的“人工智能”是指在特定领域中的实现智能功能的应用型人工智能，尚不能彻底替代人类劳动。近年来，人工智能在劳动领域的话题热度不断提高，其焦点问题主要包括人工智能对劳动者、就业、工作、劳动法律等方面的影响。目前人工智能技术已经渗透到各个领域的各个层次，甚至拥有专业技术的“知识工人”也受到了很大冲击——这类劳动者因为拥有专业技术知识曾被视为 “知识资本家”[2]（p1-17），然而飞速发展的人工智能正在减损他们的知识资本。

本文的研究对象是信息时代典型的知识工人——企业电子研发工程师。我国从上世纪80年代起就从国外引入了具有人工智能功能的电子开发工具，如 EDA（Electronics Design Automation，电子设计自动化）和 CAD（Computer Aided Design，计算机辅助设计）系列软件，用以提高电子工程师的研发效率。目前这类智能化工具已成为电子研发工程师的必备工具，深刻影响了当代电子工程师的劳动过程。

本文将结合劳动过程理论分析三大问题：一是，人工智能如何影响知识工人的工作过程；二是，人工智能如何影响知识工人的组织分化并分类管理；三是，人工智能如何影响知识工人的工作自主性。在具体的研究方法上，本文基于2016年初至2018年底针对S公司以及其业务外包B公司电子研发工程师的非参与式观察与深度访谈进行个案研究。

二、文献综述

资本家为了最大限度地榨取劳动者的剩余价值，始终在钻研管理劳动过程的最佳方式，在当代这主要是借由科技创新以及与之相匹配的管理方式来实现的。劳动过程理论的创始人马克思通过剖析早期机器大生产，发现科学技术在劳动过程中的应用引起分工细化，工人的劳动被替代，过去的生产组织瓦解，资本对科技的应用导致机器对工人的排挤[3]（p167）。 在当时那个特定的历史时期，机器主要替代的是工厂体力劳动，而资本家的剥削方式还较为原始和粗暴，主要采用高压、强制等劳动过程管理方式。进入垄断资本主义时期，布雷弗曼拓展了马克思的“技术控制论”，发现资本家应用科学技术和机器致力于将一切脑力活动从劳动过程中分离出去从而实现“去技能化”[4]（p151）。 弗里德曼则将员工划分为核心和边缘两种类型，并认为资本家对核心员工采取灵活的责任自治策略，而对边缘员工则采取威严的直接控制策略[5]。然而，弗里德曼认为责任自治不过是资本家应对反抗的权宜之计，一旦外部条件允许，资本家还会回归到最强有力的直接控制[6]。埃德沃兹则将资本家的管理分为简单控制、技术控制和官僚控制三种类型[7]（p11-13）。 布若威的理论重视工人的主体性和意愿，观察到工人其实对资本的某些控制行为产生了主观上的认同，并认为同意的组织对诱发劳动者将劳动力转化为劳动过程十分必要[8]（p121）。

随着科技的发展，智能化技术不仅影响体力劳动，也对脑力、智力及思维形成替代或互补[9]。有些人对此比较乐观，认为未来的劳动者将从繁复的脑力和技能工作中解放出来，主要从事创造性工作。但另外一些人则比较悲观，认为智能技术在未来很可能使劳动者的脑力失去价值。已有的相关研究发现，人工智能已经改变了过去体力—脑力的职业划分，而是将工作技术划分为常规/非常规和认知/体力两个维度，而且由于程序化工作易于被电脑编程替代，从事常规认知和体力劳动的就业比例减少了[10-11]。国外的相关研究发现，资本利用科技对知识工人进行管理主要通过两种方式：一是利用信息技术制造“环形监狱”，监控知识工人的劳动过程；二是尽量消除知识与劳动者的不可分割性，使剩余价值的剥削更加容易。通过使专业工作变为常规工作，或是将专业劳动力所掌握的知识从工作中分离出去，变为法定的可实施产权和可转移的企业资产。目前，国内关于人工智能对劳动过程影响的实证研究还比较缺乏，主要集中在对制造业和服务业体力劳动者的研究。对制造业工人的研究主要着眼于“机器换人”工厂利用人工智能将工人“去技能化”[12][13]；而对服务业工人的研究主要是以人工智能为背景，关注数字平台从业者在这种灵活化的组织形式下新的雇佣关系、劳动流程及自主性变迁。这类比较典型的研究包括对网约车司机进行的研究[14]，对平台卡车司机和卡嫂的研究[15]（p70-149），以及对数字平台快递员的研究[16]。目前国外对人工智能与知识工人的研究多见于科技和商业期刊，缺少劳动理论方面的分析。而国内的相关研究非常缺乏，仅有的研究其分析重点不在于劳动—技术的互动过程，而是以互联网行业为背景分析新的管理模式对知识工人的影响，如梁萌分析了互联网企业对知识工人文化资本的重塑[17]。因此，关于人工智能技术对知识工人劳动过程影响的研究，尤其是涉及到技术—劳动互动的分析存在很大的研究空间，这正是本文的研究重点。

三、人工智能对知识工人劳动过程的影响

S公司是北京一家成立于1995年的私营上市企业，公司主营业务为信息系统的电子产品研发与技术支持。为提升工作效率，该企业陆续购买了一系列融入人工智能技术的电子设计工具 （以下简称智能化工具），如EDA （电子设计自动化）和CAD（计算机辅助设计）系列工具。这些工具通过人工智能算法来实现电子设计的自动化、半自动化及人工辅助。S公司每年花在购买和升级这些智能工具上的费用高达数百万美元。S公司有硬件研发、软件研发、销售三个主要部门，本文的研究对象是硬件研发部门的36名电子研发工程师，以及硬件研发部门对应的业务外包企业B公司的7名电子研发工程师。

（一）从“去技能化”到“技术空心化”

电子研发领域应用的智能化工具使用了贝叶斯（Bayesian）优化、卷积神经网络（CNN）、同步学习等人工智能算法，从而模仿人类电子工程师的思维与操作。人工智能深刻改变了知识工人进行知识生产的效率、流程。

一是智能化工具强大的运算力极大节省了人工。“我们工作中的很多操作目前都可以用智能化工具代替。比如，PCB（绘制电路板）设计中，电路的布线布局在以前需要综合掌握数学物理化学等知识才能计算出来，现在容易多了，只需要在相应的EDA工具中输入参数就能立即得到结果。”许工 （35岁）在访谈中提到。（访谈编号：20180519014）

二是智能化工具将设计流程模块化。电子产品设计的起点是系统架构师，这类工程师运用模块化思维将产品的总体设计进行层层分解，直至每部分都细化为只具有基本功能的单元模块，而大多数单元模块可以在公司购买的IP库（电子研发知识产权库）中调取。人工智能不仅将常规工作变成软件程序由计算机自动完成，而且还将一部分工作的核心成果封装成技术模块，供知识工人直接调用。如“我们的一项工作是设计片上集成系统，这个工作最核心的部分是FPGA（现场可编程门阵列）厂商封装在功能模块内的专门方案，工程师只需按照操作说明书点击鼠标即可调用这些现成方案。这样一来，设计难度大大降低了。”王工（35岁）在访谈中提到。（访谈编号：20180319007）

人工智能应用同时也给知识工人带来了一系列问题。我们可以将知识工人分成两个群体来看。

首先，对于其工作中“概念”的部分易于被程序化的知识工人而言，人工智能已经将其从原来的企业中划分出去，向下形成了一个新的行业。“我们原先有助理工程师岗位，大前年（2014年）裁员后就没了。他们原来的工作主要是绘制电路板，说白了就是高级工程师设计出的原理图，他们用PCB软件将图里的电路关系绘制成实体电路板。这部分工作在电子设计整体流程中相对来说比较独立。现在PCB软件功能越来越强大了，一般性的绘制电路板工作的技术含量已经很低，但工作量很大，让研发人员花大量时间做这事肯定不划算，所以去年（2016年）起我们公司（已经将它们）外包给了深圳专门的PCB设计公司。这类公司雇一批只经过技能培训的工程师操作软件来做 （这项工作），他们也是工程师，但更像技工，本科刚毕业的、甚至大专毕业的都能做。”张工（50岁，S公司产品总监）在访谈中提到。（访谈编号：20170801001）

绘制电路板的工作在整个电子研发流程中是一个相对独立的部分，过去企业内部已经将这部分工作从整体中分解出来形成了一个单独的岗位。智能化工具将这部分工作赋予软件程序化特征，从而在劳动过程中抽走了“概念”的部分，只留下“执行”。因此，这个部分的工作与布雷弗曼在大机器工厂工人与办公室文员劳动过程中观察到的“概念与执行相分离”的特征非常相似，已经被严重“去技能化”了。正如张工在访谈中所说的，这部分工作已经算不上是知识生产工作，而是下降为一种类似于工厂流水线上的操作工作。

其次，更值得注意的是，人工智能给知识工人劳动过程带来的不只是在脑力层次上的 “去技能化”，还有另外一个新的问题——“技术空心化”。技术空心化的问题主要体现在那些在“概念”层次上无法被人工智能替代的工作。S公司从公司内部将绘制电路板的工作外包出去之后，留下了纯粹以“概念化”工作为主的研发设计工作，这类工作需要运用科学知识和原理进行知识生产。智能化工具简化了知识生产的流程，但也使知识工人逐渐远离了根本的科学原理与技术细节。据S公司的老工程师们（50岁以上，上世纪80、90年代参加工作）介绍，他们在求学时，学校的专业教育特别强调基本科学原理的重要性以及各种电子元件的特性，而且在工作后要继续通过最新文献和本领域权威期刊来钻研提高。而S公司的年轻工程师（30岁以下），求学期间学校更强调实用技能，普遍开设了操作智能化工具的培训课程，这一方面是为了迎合就业市场的需求，另一方面也是由于智能化工具在电子研发中的应用此时已非常普及。现在的年轻工程师已经普遍形成了模块化思维，即利用智能化工具用搭积木的方式完成工作。“智能化工具厂商提供的IP库交易量目前已经超过了软件的交易量，也就是说IP核里的核心技术和封装细节才是重中之重。有了IP核，工程师就可以像搭积木一样把多种功能的IP核组合到一起形成更复杂更大的系统。”唐工（36岁）在访谈中提到。 （访谈编号：20180520001）

厂商提供的IP库，即知识产权集成电路芯核库，相当于软件的功能扩展包，其中包含着大量专门问题的解决方案，厂商将这些解决方案封装成技术模块（IP核），出售给下游的应用企业。使用现成的技术模块虽然极大地提高了电子设计的效率，但也带来很多问题：一是，厂商提供的技术模块凝结着大量的核心技术，然而封装之后就形成了一个“黑匣子”，应用它们的工程师只知道“黑匣子”可以实现的功能，但不知道它们是如何工作的，里面的核心技术工程师永远无法接触到。然而在智能化工具出现之前，每一个技术难关都需要工程师及其团队去攻克，从而形成本企业专利性的核心技术。然而智能化工具阻碍了这一进步过程。二是，很多时候这些买来、搬来的现成技术模块可能并不完全适用于正在设计的电子产品，但工程师长期依赖智能化工具进行设计的思维方式，以及效率为王、高度重视研发成本—收益的企业目标的驱使，使得“将就用”成为十分普遍的情况，这样设计出的产品自然无法精益求精。三是，厂商提供的现成解决方案也严重挤压了下游应用企业在研发中的创新空间，导致行业内部研发出的产品千篇一律。

人工智能将在“概念”层次上无法被人工智能替代的这部分知识工人的工作也 “去技能化”了吗？恐怕无法套用“去技能化”这个概念来总结。因为，这部分知识工人的技能没有被“去掉”，而是发生了“改变”。相比于智能化工具普遍应用之前的老工程师，现在的工程师得益于智能化工具的强大功能，可以做更多技术方向的工作，技术广度更大了；而以前的老工程师一辈子只研究一个很小的技术点，技术深度更大。智能化工具使知识工人不断扩大技术广度成为可能，他们可以做更多工作，有更多技能，但同时却在最核心的地方形成一个“技术空心”。这不是一个无关紧要的变化，因为知识生产的本质创新力依赖于核心科学技术与知识工人乐于探索的职业精神。曾经有很多人认为，人工智能可以将劳动者从繁重的工作中解脱出来，去从事那些富有创造性和创新性的工作。然而，我们看到，人工智能弱化了知识工人的技术深度与探索核心技术的能力，这在一定程度上损害了他们的创造力，而不是反过来。工程师在布雷弗曼时代曾扮演的角色是“设计者”，正是他们运用科技对大机器工厂的工人的工作进行分解，降低了工人的劳动价值。虽然工程师在今天的人工智能时代仍然被认为是最难被机器替代的工作，但他们在创新创造上的价值被人工智能限制了。

造成这种状况的“罪魁祸首”是人工智能本身吗？恐怕并非如此。布雷弗曼认为，“使人衰弱下去的不是机器的生产力，而是在资本主义社会关系中使用机器的方式。”这在“技术空心化”的问题上同样适用——利用人工智能将工作简化，这本身也是电子研发工程师的追求，只要他们同时不放弃对核心科学知识的探索，人工智能实际上会对技术提升产生正向效果。然而，资本引入人工智能的根本目的并不在于提高知识工人的技能，而是利用人工智能提高研发效率从而占领市场并获利。在这个过程中，人工智能加速了本质技术和探索本质技术的能力与劳动者的分裂，资本得以重新安排并管理劳动过程。

（二）组织结构分化及管理机制

如前所述，S公司在2014年裁员后，将被人工智能高度软件程序化的工作外包给了专门化的B公司，而仅保留了纯粹的研发岗位。前者的发展过程具有“去技能化”的特征，而后者的发展过程则具备“技术空心化”特征。本部分对两者的分化机制分别进行讨论。

1．“去技能化”工作与直接控制

“去技能化”的必然结果是劳动过程要在不同的两种场所并由不同的两类劳动者来进行[4]（p113）。资本家从分解操作步骤和细分工人中获得了更高的生产效率、更低廉的人工成本和更有力的管理控制，因为分解技术和流程使资本家可以正好购买每一过程所需的技能或人力的精确数量，从而减低其各个部分的工价。从前述S公司的情况看，智能工具将S公司助理工程师的大部分工作转化为软件程序，这部分岗位逐渐消失，取而代之的是业务外包企业B公司中操作智能工具的技工性质的岗位。

B公司对其技工性质的员工实行直接控制。B公司作为电子电路设计的外包公司，其员工的主要工作是以客户提供的电路原理图为根据进行电子绘图，该工作就是一项运用基本操作技能的“复制”工作，不需要掌握科学原理。B公司给这类员工的报酬分为两部分，一部分是基本工资，另一部分是按照板子上的点数支付报酬，难度大的板子绘制报酬高一些，反之低一些。B公司的查工为了得到更多奖金，曾连续一个月超负荷运作，完成2款超过10000个点数的电路板，是平时工作量的两倍。在这种类似于计件工资制的报酬制度下，工程师只能通过增加劳动强度、延长工作时间来获得更高的报酬。超额劳动的奖金在这里成为了“赶工游戏”的陷阱，使得工程师“甘愿”投入超负荷劳动。

2．“技术空心化”工作与自主性限制

对于存在 “技术空心化”问题的知识工人来说，资本则通过智能化工具规定操作流程，监控工作进度。而在智能化工具普遍应用之前，电子研发过程中的很多设计步骤并没有硬性规定，设计人员可以按自己的习惯或想法灵活进行。“EDA和CAD软件广泛流行之前的原理图都是真正的‘图’，纯粹用来进行原理示意，不存在与PCB设计之间的‘网表’关联。而引入智能化工具后，现在必须先建立封装才能导入PCB设计，必须先有原理图才能出网表，从而启动PCB设计。”S公司中级工程师赵工在访谈中提到。（访谈编号：20171020011）

而EDA和CAD等智能化工具有一套既定的操作流程，研发工程师必须严格按照规则开展工作。管理方则可以依据智能工具的流程和规则来安排工作进度并对工程师进行考核。S公司的项目管理人员在研发设计开始之前就会根据所使用的软件特点，为研发工程师们制定出一张十分细化的工作进度表，工程师必须按照进度表上的时间节点上交阶段性研究成果。

目前，S公司的研发工程师分属不同的项目组，管理者为项目组设立了以时间为目标“提前完成项目奖”。项目负责人则在项目组内部设立了二级目标，通过进度表来考核每一位员工的工作完成进度，考核结果作为项目奖金分配和年终绩效考核的重要指标。通过这种方式，工程师的劳动过程实际上被管理者时时监控。“市场变化太快，时间就是效益。老板几乎每周都给我们讲项目进度问题，我们项目负责人也天天在群里催进度，完了还要写周报。组里每个成员的工作都被分解成若干功能模块，细化到每周的进度安排。老板每周要看各组周报，年底还要绩效考核。我有一张表，里面列出每个人每周要交给我的东西，完成的、没完成的都要如实记录。每周五我把记录表放到工作群里公布，老板也在群里。”研发部主管唐工在访谈中提到。（访谈编号：201803180001）

另外，知识工人的工作内容自主性也受到侵蚀。智能工具将工作分解为一个个独立的模块，而且最具核心价值的模块是从厂商那里购买的现成解决方案，这就使得工程师的工作内容逐渐变成对众多独立模块的选取、修改、组合，而无权做出大的设计突破。

智能工具对电子研发工程师的工作流程自主性、工作内容自主性的侵蚀，给工程师原本具有的好奇、钻研、创新等职业精神造成了一定影响。在访谈中也能感觉到，S公司和B公司的电子研发工程师，尤其是初级、中级工程师对工作产生了一定的厌倦，而且也对自身的劳动价值产生了怀疑。

四、结论与讨论

综上所述，通过对S公司及其工作外包B公司中电子研发工程师的观察发现，资本应用人工智能技术对知识工人劳动过程造成的影响主要有：一是，人工智能将知识生产工作 “技术空心化”，即核心科学技术和探索科学本质的精神从专业技术中的抽离，以及技术从深到广的变化；二是，人工智能使知识工人的组织结构分化，资本对分化的组织采取不同的管理机制，包括直接控制和自主性限制。

还有一点也值得注意，文中提及的所有电子设计智能工具的开发商全部来自欧美等发达国家，而我国目前在这方面还难以望其项背。由于这种高端技术隔离，我国电子研发工程师的劳动实际上面临着国内资本与欧美资本的双重剥夺。有人认为人工智能的未来是美好的，人类只需要从事创造性的工作。然而从目前的情况来看，发展中国家知识工人与科学知识的联系、好奇心以及创造力正在因人工智能而丧失，工作性质逐渐“蓝领化”“技术空心化”，而创造性的工作只是留在了欧美等发达国家。