人工智能技术条件下劳动替代机理与过程

张新春

(山东财经大学 经济学院，山东 济南 250014)

一、引言

人工智能作为一项通用目的技术(General-Purpose Technology，GPT)，其经济意义和作用机理马克思早有暗示：科学逐渐以“一般科学劳动”代替人的“直接劳动”，人的直接劳动逐渐成为一个从属要素。由此导致的结果是，社会财富的创造已经“较少的取决于劳动时间和已耗费的劳动量”，而主要取决于“一般的科学水平和技术进步，或者说取决于科学在生产上的应用”。[1]按照以往的技术革新经验，新技术的初期可能会导致技术性失业，但也会创造新的岗位，也就是“创造性的破坏”，但针对此次人工智能为代表的技术革命，其就业效应却让学者们趋向于担忧。赵磊等[2]认为新技术可能会创造新的就业岗位，但无法对冲失业。蒋南平等[3]认为失业结构中的技能技术性失业将难以控制。Keynes[4]在1931年就曾提出，新技术“节约劳动力使用的方法的速度，远远超过了我们为劳动力开辟新途径的速度。”为了弄清它的失业、就业效应，我们首先应该理清它的就业替代机理和新生就业岗位的诞生逻辑。古代最伟大的哲学家亚里士多德曾幻想：“如果每一件工具都能按照命令，或者按照自己的预感去完成它所担负的工作，就像代达罗斯的雕像那样会自己动作，或者像赫菲斯塔司的鼎状宝座那样会自动执行祭神的工作，如果织布的梭会自己织布，那么师傅就不需要助手，主人就不需要奴隶了。”马克思[5]470对此评价说：“这些古代人对政治经济学和基督教一窍不通。”资本主义制度下先进技术的出现只会是进一步攫取剩余价值的帮凶而“大大地增加养尊处优的游惰者的人数”。如果说人类历史上相继发生的蒸汽、电气、信息三次技术革命尚未足以将人从繁重的劳动中、资本的奴役中解脱出来，那么当前人工智能技术的出现，是否如马克思所言将依旧为资本的政治经济学所用?雇佣劳动会经历怎样的变化?“机器换人”会表现出怎样的动态均衡性?本文将就此展开探讨。

二、传统工业机器与人工智能机器的比较

人工智能是使智能机器和计算机程序能够以通常需要人类智能的方式学习和解决问题的科学和工程。马克思在《资本论》中对机器做了概念性描述“所有发达的机器本质上由三个本质上不同的部分组成发动机、传动机构、工具机或工作机。发动机是整个机构的动力，如蒸汽机、热力机、电磁机等。……传动机……调节运动……把运动传给工具机。……机器的这一部分——工具机，是18世纪工业革命的起点。在今天，每当手工业或者工场手工业生产过渡到机器生产时，工具机也还是起点。”[5]429与马克思所描述的传统机器不同，人工智能机器两个本质特征：一是，基于自动化、智能化技术；二是，以大数据和信息技术为运行环境。相应的工具机也由单一功能的机械工具变成了包括减速器、伺服系统、控制系统(机械臂、控制器、抓取器、末端执行器)等工具机群。动力装置也由蒸汽机、热力机、电磁机等单一驱动变为配套工具机群中的不同工具机的步进电机、直流电机、伺服电机、液压驱动、气动驱动等动力装置群。马克思在分析机器生产对工人的直接影响时提到，“机器成了一种使用没有肌肉力或发育不成熟而四肢比较灵活的工人的手段。”[5]453如果说传统机器的主要功能是替代人的“肌肉力”，那么智能技术则在此基础上，致力于模仿人类四肢的“灵活性”，由此，智能机器构造在传统机器发动机、传动机构、工具机的基础上，增加了智能技术，包括视觉信息识别、自主移动、触觉和力觉感知、路径规划等，目的是模仿人的视觉、听觉、触觉、识别力、判断力，能够如同人一样基于现有的知识进行学习并实现合乎逻辑的推理。机器人的本质依旧是机器，其进步之处在于通过学习算法实现只有人类才具有的“智能性”“灵活性”。由此具备对人类劳动进行完全替代的可能。以这一技术进步为标志的生产力变革，有可能从此改变资本生产的逻辑路径。

传统机器与智能机器的主要装置的比较见表1。

表1 传统机器与智能机器的主要装置的比较

马克思提出机器将夺走工人的饭碗，但18世纪以来，尽管技术不断进步，自动化生产不断涌现，可无论哪个国家，都没有长期保持高失业率。格林斯潘曾强调，纵观全球经济史，失业率并没有因技术进步而上升。这是因为，尽管技术进步属于“创造性破坏”，它会造成那些不能适应新技术的工人摩擦性失业上升，但同时也会带来新的劳动力需求。而随着人工智能技术的出现，机器夺走工人的饭碗或将成为现实的时候，至少智能机器出现的根本目的是从体力和脑力同时出发，来代替“人”而劳动。当成熟的人工智能普及开来，智能机器如一般商品充斥市场之后，许许多多的工人(包括服务行业人员)会因智能化大生产而被迫“下岗”成为“无业游民”。结果可能是，劳动力在生产要素中的占比急剧下降，资本不再雇佣劳动，而是雇佣资本本身，社会资本有机构成出现新的赋值范围。除非伴随有先进的生产关系及社会制度革新及时出现，否则，与智能机器竞争中“败下阵来”的工人，将从创造剩余价值的大转盘上被抛弃，成为连“被剥削剩余价值的价值”都没有的游民。

三、人工智能技术中新生就业岗位的诞生逻辑

(一)传统就业岗位诞生逻辑

马克思这样描述机器升级(技术革命)对工人的排挤：“如果机器占领了某一劳动对象在取得最终形式前所必需的经过的初期阶段或中间阶段，那么，在这种机器制品进入的那些仍保持手工业或工场手工业生产方式的部门中，对劳动的需求就伴随着劳动材料的增加而增加……”[5]512。并举例珍妮纺纱机的使用将过剩的工人“赶到”棉织业，接着蒸汽织机的发明又将原来的棉织业工人“赶到”制作衣服的裁缝行业，直到缝纫机出现，又会将工人“赶到”另一个行业。按照这种路径推演下去，那么某一天当机器实现产业链全覆盖，并由于技术的成熟成为具有人工智能特点的机器，是不是人类就首先具备了脱离劳动异化的生产力条件?答案是肯定的。

前三次工业革命蒸汽、电力和信息中，技术进步消灭旧的就业岗位的同时，也会适应生产力的需要创造新的就业岗位，就业市场表现出一定的“新陈代谢”特征。例如，轿车的普及消灭了黄包车夫的就业岗位，却创造了出租车司机的就业岗位、以及汽车生产线上的制造岗位等。机器先进入的部门，规模化生产会对整个产业链上后使用或未使用机器的部门产生协同带动作用，从而不但不会造成大规模失业，甚至会创造更多的劳动需求。这是前三次工业革命表现出来的新生岗位的产业链条诞生逻辑。

(二)人工智能技术下就业岗位的新旧更替特点

传统就业岗位的诞生逻辑是暂时的，是机器化未充分普及或技术不够成熟的过渡状态，一旦机器或者高级机器——人工智能在全行业普及，实现全产业链机器化、自动化、智能化大生产，工人就有可能从产业链的制造岗位上被完全“赶”下去，成为绝对过剩人口。

当前发展着的人工智能已经表现出这样的症候：

第一，数量巨大的简单劳动者将面临失业。过去技术革命的发生是在以人为劳动主体的劳动对象上的革新，其所带动的投入和就业创造效应抵消了资本深化对劳动力的“挤出”效应。机械化、自动化、信息化对就业岗位的影响，更多是结构上的而非数量上的。而以人工智能为标志的新一轮技术革命主要有两个基本特征：首先，基于自动化、智能化的机器生产；其次，基于信息技术和大数据的生产。这两个特点打破了传统工业革命中新技术依托人操作的惯例。不管是用于生产其他商品的智能机器，亦或是智能机器自身的生产，都可以最终通过自动化、智能化的生产链环环相扣，极大程度的减少对制造工人的依赖。所以，整体来说人工智能影响的可不是几十万个就业岗位，而是几千万乃至上亿个就业岗位。截止2018年，我国有2.8亿农民工劳动力[6]，2 000多万货车从业者[7]，都可能是人工智能技术的潜在影响人口。

第二，短时间内释放巨大的劳动力过剩人口。历史上，技术进步往往在相当长一段时期内逐步将劳动力从旧岗位上释放出来。例如在19世纪后期，蒸汽轮船完全取代大帆船差不多用了40年左右的时间(1807年到1850年左右)，比一代人还多的时间足够帆船水手们转移到新的就业岗位。而人工智能技术一旦成熟，就可能在极短时间内释放出数量空前的劳动力，制造出前所未有的变局。以“掌控第四次工业革命”为主题的世界经济论坛2016年年会报告中预测，新一轮工业革命将创造210万个新工作岗位，主要领域包括计算机工程、数学。同时，也将有710万个工作岗位消失，其中办公室白领和管理岗位受冲击最大。

第三，新生工作岗位以高技能为特点。如果新生就业岗位按照马克思“珍妮纺纱机——蒸汽机——缝纫机”的路径，产生于产业链的下游，那么，作为新兴产业的人工智能，它创造的就业岗位将逆向而生，集中在以研发和技术创新为主的产业链的上游，且这一数量与以前新技术革命创造就业岗位的规模相比不会太大。被技术进步从旧岗位上释放出来的劳动力，需要学习新技能才能走上新岗位。历史上，劳动力学习新技能的过程不见得复杂，例如，帆船水手改做蒸汽海轮的水手就没有多难。所以技术进步带来的工作岗位变化相对容易承受。然而人工智能将以极快的速度消灭充满重复性劳动的低端岗位，以致最终使传统劳动密集型产业大幅消减乃至消失，新的就业技能表现出高技术、研发岗为主的特性而并不容易为人掌握。所以，科学工作者、企业研发人员等需要创造性的就业岗位，以及律师、医生等技能复杂度很高的就业岗位，相对不容易被人工智能取代，仍将长期存在下去。

第四，劳动力成本比较优势概念将不断弱化。目前智能机器种类已囊括工业、服务业、个人、家用、国防、营救和安全应用等方面。通过这些智能机器产品的出现，劳动力资源贫乏的国家，比如日本、美国，此时有望借助人工智能缓解或者消除劳动力成本比较劣势，克服劳动密集型生产方式对传统产业发展的制约，“劳动力资源匮乏的诅咒”有希望被打破。而具有劳动力比较优势的新兴市场国家，比如东南亚诸国，基于劳动力成本比较优势的传统产业发展将会受到威胁，“人口红利”面临“外族”入侵。

(三)人工智能技术下劳动生产特征

这种高技术下的劳动生产有什么样的特点呢?第一，劳动主体方面，劳动力主体将由操作型员工、技能型员工向“知识型员工”转变。这种知识型的员工以算法、数据、机器语言等为主要劳动资料进行创造性劳动并使其逐渐盛行，在智能系统中多以更新和升级表现出来，发明创造成为职业也指日可待，劳动的内涵得到深层次扩展。智能生产系统对高科技劳动者系统性创造能力的需求或将成为助推全面劳动的媒介。第二，劳动分工方面，传统的同一产业链上“研发+制造”的分工模式将向产业间智能生产系统“独立性大分工”转变[8]，分工更多的是基于发明创造形成的专利垄断，这种分工造成微笑曲线开始“收敛”，“研发—制造”已成为一体，研发即是整个制造体系的创新。由智能模块组成的生产体系成为生产主体，一般科学劳动将代替人的简单直接劳动，劳动生产效率趋向乘数化提升。第三，劳动关系方面，与以往长久的雇佣关系可能不同，高技术下的知识型员工与公司之间的劳动关系更像是一种交易而非持久的关系，工作方式、劳资关系具有很强的灵活性。知识精英在智能时代的社会地位与雇佣关系中劳动者的地位远远不同，知识和技术足以使他们获得充分的话语权与资本家较量一番，这也是美国趋势专家Daniel H.Pink[9]的观点。

四、人工智能技术下雇佣劳动关系的演化

通过以上分析可以发现，人工智能技术的应用首先会导致雇佣关系发生变化，使资本由雇佣劳动力向雇佣资本转化，工人的劳动权利受到威胁，社会贫富分化加深。同时，也会造成劳动力比较成本优势在全球产业链分工中的作用力量日渐消退，全球价值链分工格局由于技术的力量而出现巨大变动。

(一)雇佣劳动力向“雇佣”①此处雇佣加引号，是为与“雇佣劳动力”达到对比的文字效果，非一般意义上的雇佣。智能机器转化的逻辑

智能机器属于固定资本，剩余价值产生在可变资本部分。小到某一企业，大到整个经济运行，如果能够实现“机器换人”，意味着智能机器的使用带来的成本的降低和生产效率的提高超过了它的机会成本——雇佣劳动力榨取的最大剩余价值。智能机器的保养、维护、技术更新犹如劳动力除了生产之外的自身再生产和技能提升。马克思[10]提出“工人的工资与其他任何生产工具的保养和维修，与资本连同利息的再生产所需的一般资本的消费，与为了保持车轮运转而加的润滑油，具有完全相同的意义”。工人劳动力与智能机器的本质不同在于，工人的生产过程是价值创造过程，而智能机器的生产过程是价值转移过程；劳动力创造的剩余价值是工人自身劳动和技能创造性产出，而智能机器的价值转移是人工智能技术成果转化而来的巨大生产潜力，属于技术产出。智能机器的维护成本和工人工资之间的大小关系并不明确，但是新技术节省的劳动力成本(或正或负)和效率提高带来的产出之和必定超过了雇佣工人时所创造的剩余价值。马克思[5]61说在资本主义工厂中“工人生产资本，资本生产工人，因而工人生产自身，而且作为工人，作为商品的人就是整个运动的产物”“工人不幸成为一种活的、贫困的资本。”智能机器出现以后，这一过程表现为“工人生产资本，资本生产技术，技术创造财富且排斥劳动力”，这是一个在资本主义制度下无可化解的矛盾，除非废除私有，让人们共享科技进步。

科技发明充斥在社会化大生产的方方面面，使资本工厂中的劳动力具备了破除资本枷锁的生产力条件，生产过程实现了没有劳动力参与的价值增值(已有技术成果的转化)。这种生产力(或生产模式)应该就是马克思所说的使社会物质财富极大丰富的生产力。

(二)资本由剥削剩余价值向剥夺“劳动权利”演化

从人的劳动属性角度，人工智能技术下工人与资本间的关系表现出一些与传统机器使用中不同的新特点。马克思[5]427提出资本使用机器的目的：“像其他一切发展劳动生产力的方法一样，机器是要使商品便宜，是要缩短工人为自己花费的工作日部分，以便延长他无偿的给资本家的工作日部分。机器是生产剩余价值的手段”。人工智能的资本主义应用其实是把机器大工业压榨剩余价值的模式发展到了一个极限——由剥削剩余价值向剥夺“劳动权利”转化。由于贫困而不能接受再教育的失业工人对于资本来说恐怕连“被资本剥削剩余价值的价值”都没有，以致长期隔绝在就业市场之外。这本身是资本剥削剩余价值的极限状态——当无剩余价值可剥削时，就剥夺工人的劳动权利。这一过程中，资本不仅“收编”了大部分的社会财富、收编了教育资源，最后还要“收编”工人的“劳动机会”，继而威胁其“劳动权利”。由印度软件业巨头印孚瑟斯有限公司委托英国独立通信与市场咨询公司，在澳大利亚、巴西、英国、中国、法国、德国、印度、美国和南非10个国家，对总计近9000名16岁至25岁的青年做了调查，结果显示，近80%的调查对象认为技术进步速度太快，需要不断跟进知识更新，以保持竞争力。发达国家的年轻人比发展中国家的同龄人显得忧虑，近半数的人认为自己接受的教育不足以胜任工作。在印度，60%的调查对象对自己的职业技能有信心；而在法国，比例降至25%。[11]技术的发展如果没有相应的社会制度作保障，恐怕真的要将人类劳动的自然属性抛弃在历史的后面。

失去劳动权利、缺少教育的庞大群体沦为对资本来说的“绝对过剩人口”，继而成为“绝对贫困”人口。至此，不仅发达国家社会中下层群众面临绝对贫困化，广大发展中国家凭借劳动力资源在国际分工中的地位也岌岌可危。整个社会涌出巨大的失业人口对资本主义体系形成严重挑战。从历史上看，大量群众的绝对贫困化是社会动荡的直接原因。我国历史上历次农民战争的土壤都是农民阶级的绝对贫困。1929—1933年间的大萧条造就了无产阶级的绝对贫困化，使得纳粹党得以凭借民粹主张上台执政。如马克思反复强调的，资本主义社会制造出的巨大生产力，会将资本主义制度的缺陷放大到极致。铆足了劲研发人工智能的谷歌、特斯拉等科技企业可能没有意识到，他们的研发成果如果没有科学的社会制度作保障，有可能会成为导致世界资本主义体系崩溃的定时炸弹。而在人工智能带来的大危机、大崩溃过后，人类最终只有在资本主义的废墟上建立更为进步的社会制度才能延续文明和存在，这便是列宁指出的道路——由国家资本主义过渡到社会主义。

(三)劳动力资源禀赋淡化全球分工格局变动

20世纪70年代开始，西方主要大国出于避税、降低劳动力成本、延长技术盈利周期的考虑将大量传统产业转移至发展中国家，如服装、鞋帽、纺织、造船、炼钢、电子、汽车等，造成当前全球产业的分工格局：发达国家掌握技术段，处于产业链上游；发展中国家承接制造段，在产业链下游获得劳动机会。继而发达国家逐渐成为世界的科技、金融、服务业中心，而以中国、印度为代表的发展中国家则成为全球的制造业中心。人工智能技术的出现可能会颠覆这一分工格局。智能机器在制造业普及后，传统劳动力资源禀赋理论不再适用，劳动力成本比较优势概念将在全球产业分工体系中大大弱化。拥有人工智能核心技术的国家同时也将成为制造业大国，占领包括技术研发、产品制造在内的整条产业链。“如果低成本劳动力不再是企业的竞争优势，全球的制造业很可能回归发达经济体。”[8]49因劳动力短缺造成传统制造业发展瓶颈的日本、美国等国家，面临制造业复兴的机会，“再工业化”策略获得“回天之术”。

我们也可以通过目前智能机器人在全球的分布窥见一斑(表2、表3)。目前，全球机器人生产无论构成装置还是核心技术，均集中在日本、韩国、德国等国家。这首先表明，未来核心技术依旧掌握在西方大国手里，其机器人产品将作为劳动力的替代品被运往世界各地。以日本汽车产业为例，汽车生产商不仅掌控行业独有的核心技术，而且还会配套制造该行业产品的“劳动者”——机器人。对行业的创新只需对人工智能技术进行协同创新即可，不需要对工人进行技术升级培训，更无需受劳动力资源短缺的束缚而将制造环节转移去别国。与此同时，可以通过控制人工智能技术的更新换代，来掌控制造业的更新换代，以此控制全球产品的生命周期乃至经济周期。

表2 机器人分类及主要生产商

表3 工业机器人装置构成及主要生产商

五、雇佣劳动力向“雇佣”智能机器转化的曲折性

(一)人工智能普及中成本和技术风险的不确定性

传统通用技术下的社会总产出公式为CL+VL+ML，智能生产体系下社会总产出表示为CR+VR+MR，其中，CR代表智能生产体系下的不变资本。那么相比一般通用技术，代表AI技术的无形资本在CR中占据核心地位，而且不变资本CR在整个预付总资本中占比呈现极大提高的趋势，也就是“机器换人”；可变资本VR相比传统通用技术，在整个资本总产出中占比将趋于急剧缩小，从而资本有机构成CR：VR趋向明显提高；剩余价值率MR/VR会有极大提高。既然对于资本来说，人工智能是事半功倍的途径，那么什么时机可以让工厂全面实现“机器换人”?马克思[5]449给出了明确答案，“只要及其所费的劳动，从而机器加到产品上的价值部分，小于工人用自己的工具加到劳动对象上的价值，这种差额就一直存在。因此，机器的生产效率是由它代替人类劳动力的程度来衡量的”。也就是说，人工智能能否普遍替代劳动力成为生产的未来手段，归根到底取决于在投入等量不变资本的前提下使用智能机器节约的成本(与人工相比或正或负)与剩余产出之和是否大于雇佣劳动力时的剩余产出，那么这一条件可以表示为：

其中，δ表示智能机器基于智能目标而在算法、程序更新等方面耗费的维修维护费用。

或者，在等量剩余产出的前提下，使用智能机器的成本是否小于使用传统机器的成本，即：

“对于资本来说，只有在机器的价值和它所代替的劳动力的价值之间存在差额的情况下，机器才会被使用”[5]451-453。目前，中国城镇单位就业人员年平均工资已经从10年前的18 200元飙涨至56 399元。随着劳动力成本不断上涨，一旦有成本更低的替代机会出现，企业就会纷纷引进这些先进的机器，这是“机器换人”的根本原因。

除了考虑劳动力成本问题，投资风险也是企业在引进人工智能技术时要考虑的重要因素。富士康的2016年“百万机器人计划”受挫的一个主要原因是产品的生命周期和机器人生产线的成本回收周期存在差距，例如，一款手机产品的生命周期往往只有不到半年，但是按照汽车行业机器人算法，机器人的投入之后往往需要两年。这会意味着上一代生产线上的机器人在为收回成本之前会迅速面临淘汰问题。由此，即使机器人缩减了人力成本提升了产出效率，但只要投资风险存在，也会让人望而却步。

(二)人工智能技术普及受阻的劳动力雇佣机理

另外，即使在生产初期解决了成本上的问题，随着某些部门被替代的劳动力越来越多，不能使用人工智能的部门就会有巨大的产业后备军队伍，这会引起社会整体由于相对过剩人口数量的不断膨胀而导致未使用智能机器的部门劳动力基本工资水平持续下降。“机器本身在某些产业部门的使用，会造成其他部门的劳动过剩，以致其他部门的工资降到劳动力价值以下，从而阻碍机器的应用，并且使机器的应用在资本看来是多余的，甚至往往是不可能的，因为资本的利润本来不是靠减少使用的劳动得来的，而是靠减少有酬劳动得来的”[5]449。只要智能机器的折旧低于工人的工资，就会有更多的相对过剩人口产生，而失业人口大军的不断扩大为了生存，又会向资本不断屈服，致使基本工资水平持续降低，“在英国，直到现在还有时不用马而用妇女在运河上拉纤等等，因为生产马和机器所需要的劳动是一个数学上的已知量，而维持过剩人口中的妇女所需要的劳动，却是微不足道的。因此恰恰是英国这个机器国家，比任何地方都无耻地为了卑鄙的目的而浪费人力”[5]451-453。机器的资本主义使用“产生了现代工业史上一种值得注意的现象，即机器消灭了工作日的一切道德界限和自然界限。由此产生了经济学上的悖论，即缩短劳动时间的最有力的手段，竟然变为把工人及其家属的全部生活时间转化为受资本支配的增殖资本价值的劳动时间的最可靠手段”。所以，马克思[5]454-455说：“李嘉图的最伟大功绩之一，是把机器不仅看作生产商品的手段，而且看作生产“过剩人口”的手段。……机器从一开始，在增加人身剥削材料，即扩大资本固有的剥削领域的同时，也提高了剥削程度。”由此，我们可以总结，人工智能生产力的初期应用会产生两个方面的效应：一是会造成工人工资水平的下降；另一方面，由于工人工资水平的下降和不确定性因素的存在会导致新技术的普及在短时间内受阻。

(三)人机“较量”的“动态均衡”过程

但科技的进步和社会体制要受先进思想的敦促，不会改变人工智能的普及和相对过剩人口持续增多的趋势。这一劳动力对资本的屈服过程在短期内会达到一个动态均衡点，在这个点上工人的工资近似等于智能机器的维护费用，此时达到人机“较量”的相对稳定。长此下去，当人工智能技术势不可挡成为常态化，社会化大生产便会形成一个新的生产力和生产关系调节系统，即人工智能技术的不断升级和这一动态均衡点上劳动力的不断屈服。但最终，工人所能承受的最低工资有天然或生存的界限，超过这个界限，社会矛盾层层加大，生产关系必须做出根本性的调整，这是生产关系适应生产力的必然过程。“资本手中的机器所造成的工作日的无限延长，使社会的生命根源受到威胁，结果像我们所看到的那样，引起了社会的反应，从而产生了受法律限制的正常工作日”[5]471。今天的资本主义相比18世纪、19世纪来说，有了人类文明的进步和先进思想在全球的传播给予它的约束。面对新的生产力，生产关系的调整相比18世纪、19世纪资本的野蛮与顽固，更趋于对规律的顺从和对发展必然的“识时务”。先进的科技在先进的社会体制下必将落脚于“服务于人”而非继续“奴役于人”。落后的体制也将在由先进生产力引起的社会矛盾加剧的状态下，不得不选择进化。

六、结论

技术革新总是通过各种生产要素深入到传统产业体系内部，慢慢地对已有制造方式、组织方式、经济关系进行改造、渗透和普及，最终形成新的生产体系和经济范式，改变社会的整体生产力水平。这一改造过程第一映射就是围绕劳动的一系列变化，包括劳动形式、劳动内容、劳动关系等。人工智能技术力图实现对人类体力和脑力劳动的同时替代，这是与以往历次技术革新所不同的。综上分析，如果说第人工智能技术革命尚不能足以将工人完全赶出产业链，那么它也已经表现出一定的不可逆性：首先，被人工智能取代的大量低端就业岗位，释放出来的是受教育程度较低的劳动力；其二，人工智能不易挑战的高端就业岗位，需要学历和实践经验的堆积；其三，人工智能创造出来的新就业岗位，例如与人工智能的维护和升级相关的工作，肯定以接受高等教育为前提。这就意味着，被人工智能短期内释放出来的大量劳动力，不会很容易地进入其他就业岗位，被社会自然消化。让流水线工人转行做IT工程师，恐怕不比古代考个进士更容易。所以，未来新的就业岗位一改传统就业诞生逻辑，不是沿着“珍妮纺纱机-蒸汽机-缝纫机”在产业链下游产生，而是诞生在高技术为主的产业链上游。相对过剩人口要想实现再就业，要么接受教育获得更高的技术，重新回到人工智能决定的产业体系中，但这很难，比例也会很小；要么另辟蹊径，创造符合社会发展需要的就业岗位；否则因缺乏技术就会成为绝对过剩人口。

但无论从技术上亦或从经济关系上，这一替代过程都将是一个曲折的过程，它对人、对社会体制都提出了更高的要求。资本主导的技术世界注定了技术的应用首先考虑的是其经济功能，这从经济关系上也决定了技术受惠于大众不是一个一帆风顺的过程。但无论怎样曲折，落后的体制必然要向先进的生产力妥协。生产关系尤如装载生产力的容器，成熟的人工智能技术必然要求科学合理的社会体制来承接，否则就是制度容器的破裂。这或许是一个平和渐进的改良过程，也可能是激烈的社会革命，期间包含众多人机“较量”的“动态均衡”，但技术的脚步不会被历史的范畴所阻挡。