- 社会法论丛（2018年卷/总第3卷）
- 蒋月
- 22769字
- 2021-05-11 18:07:57
理论探索与争鸣
AI时代技术进步对劳动雇佣法律与政策的挑战[1]
吴锦宇[2]
摘要：“技术进步对就业的影响”争论已久，技术进步带来工作岗位的消失和创造。劳动学界的传统观点是：蓝领工作有被自动化取代的风险，白领工作则暂无此忧。进入21世纪，不能确保白领工作在未来技术变革面前受到保护。机器能力突飞猛进有三个主要原因：计算能力、数据处理能力、程序设计的改进。技术改变就业水平和结构有三个面向：首先，技术会取代大部分惯常性任务，但是不一定会取代人类所从事的所有工作；其次，技术使得基于非惯常性任务的职业更加宝贵；最后，技术降低了生产很多商品和服务的成本，这至少会提升一些行业中的雇工数量。欧盟不仅鼓励投资人工智能研发，而且在研究和发展涉及人工智能的规则和法律，其中包括人工智能与劳动就业问题。美国在人工智能研发领域处于世界领先地位，产业优势非常明显，但相关政府政策与法律处于相对缺失状态。这从一般意义上提出了科技进步对雇佣法律与政策的部分挑战。
关键词：人工智能 科学技术进步 劳动雇佣
一种新的“疾病”正在折磨着我们，某些读者也许还没有听说过它的名称，不过在今后几年内将听得不想再听——约翰·梅纳德·凯恩斯于1930年将这种病命名为“由技术进步而引致的失业”。[3]2015年《中国制造2025》提出要实施制造强国战略，建设制造强国。基于《中国制造2025》的战略要求和我国人口红利逐渐消失的现实要求，中国未来对智能型机器的需求将大幅度增加。因此，国务院又相继印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》等，将人工智能的发展作为国家发展的未来要点。2017年7月正式印发《新一代人工智能发展规划》，提出人工智能发展“三步走”的战略目标。2017年10月，习近平总书记在十九大报告中进一步明确提出要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，其重要讲话再次申明了人工智能发展的重要性。2018年中国政府工作报告中更明确提出“加强新一代人工智能研发应用”，2019年2月国际劳工组织研究报告《世界就业和社会展望：2019年趋势》提醒说，报告在列举当前全球就业的一些突出问题时说，如果政策制定者及其推出的政策不能应对相关挑战，那么一些通过新技术实现的新商业模式，可能会破坏现有劳动力市场在改善就业情况、就业社会保护和完善劳动标准等领域的成就。[4]因此，如何处理智能化浪潮下“中国智造”和劳动力市场雇佣之间的关系成为新时代议题。
一 相关研究概述[5]
（一）人工智能的探讨
人工智能（Artificial Intelligence），其有关“机器人”的概念可以追溯到古埃及时期的圣像。20世纪40年代，可编程数字计算机的出现使人们开始探讨构建电子大脑的可能性。现代意义上的“人工智能”概念则于1956年举办的达特茅斯会议上被首次明确提出。[6]
1.人工智能的界定
由于人工智能的前沿性和学科交叉性，学术界对人工智能的界定众说纷纭。如国外学者温斯顿（Winston）[7]指出，人工智能就是研究如何能使机器来做以前只有人才能做的智能工作。国内学者王媛、方东菊、朱敏等认同人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。[8]这也是大多数人的观点。本文也采用这一定义。
2.人工智能的发展及问题
人工智能存在下列三大类问题。（1）技术和形式化问题。胡扬、桂卫华、蔡自兴等从人工智能的算法收敛性、解法等价性、逆智能方面研究存在的问题，提出以人工科学反推自然科学的“逆智能”模型。[9]刘西瑞、王汉琦同样从计算机算法角度进行人工智能形式化研究，认为当前人工智能在逻辑算法上形式化，存在局限。[10]（2）法律问题。刘志坚指出人类在使用人工智能时对数据和算法过于依赖，而很多涉及用户隐私的数据缺少法律保护，由此引发围绕人工智能的隐私保护法律论战。[11]（3）安全和伦理问题。张一南从人权伦理问题、道德伦理问题、代际伦理问题等角度研究人工智能技术发展到足够高度后所能引起的伦理问题，提出人工智能是否应被赋予人权，是否会危害人类的“人权”，是否会降低道德对人类的约束力等疑问。[12]
3.人工智能的未来
对于人工智能的未来，杨建刚、储庆中认为人工智能将在更多领域扩大应用，将比电子计算机有更广泛的应用领域。[13]魏葆春认为在未来一段时间内人工智能仍然处于弱智能的状态，创造具有人机互动功能的高层次人工智能仍需时间。[14]陈钟则持中庸态度，认为应对人工智能发展进行规制，促使其合规发展。[15]
（二）技术进步对就业影响的争论[16]
“技术进步对就业的负面影响”话题而引发的忧虑由来已久，技术进步总是带来工作岗位的毁灭和创造。[17]学者们一致的观点是，这次情况有所不同，这一进程现在和未来都会更快，因为所经历的不是一次技术革命，而是同时经历多次技术革命，哪怕变动速度不像很多人以为的那样具有爆炸性，至少也非常快。
关于“技术进步对就业的影响”，有以下两种截然不同的观点。悲观派提出，这些变化是非常迅速的，如果生产系统和政府机构不能适应，它们将落伍于这些变动。[18]研究显示，美国47%的工作，OECD国家57%的工作，中国77%的工作，正在由于机器学习和自动机器人的最新进展而面临自动化的挑战。[19]乐观派认为，历史上有过其他的技术革命，它们摧毁了工作，但是也创造了新工作。托马斯·弗里德曼（Thomas Friedman）提出，新机器在很多领域会是人类的“智能助手”，这会提升生产效率，在很多情形中有助于就业。[20]他指出，这些智能助手意味着几乎所有的工作都成了知识工作。这种互补性不会自动发生，而是需要公共政策方面的一致努力，公司和个人对于终生学习的态度，还有新的社会契约和机构带来变革和刺激所需要的投资。但是，这种争辩属于未来学的研究领域，这两派都未能提供证据来支持观点。
二 蓝领工作、白领工作与自动化
（一）20世纪及以前
劳动学界的传统观点是：蓝领工作有被自动化取代的风险，而白领工作则不可能。达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）指出，尖端技术工作的开展会比40年前更为快速，蓝领职业会迅速萎缩。他说，1760年至1850年，得益于工会和高中教育的普及，当时的技术发展带来的益处才抵达低端蓝领阶层。
在20世纪的发达国家中，与只有高中文凭的工人相比，接受过大学教育的工人的相对工资有所增长，此类现象被称为“技能溢价”。当然，技能溢价增长幅度因时间和地点而有所不同。但是一般趋势是，熟练工人的“价格”相对于非熟练工人的“价格”在上升，这价格是靠与其相对的工资水平而衡量的。技术至关重要，它有“技术偏向”。它偏好那些有技能的人，或者说对那些非熟练工人有负面偏见。总之，因为技术，和非熟练工人的工作相比，熟练工人的工作更重要，更有价值。这种“技术进步偏向”理论被用于解释发达国家中的工资趋势。[21]
“互相联系起来”的高技能工人往往能从技术变革中获益，而“没有互相联系起来”的低技能工人则受损。中等技能岗位越来越难以获得高工资。常态是高技能和高工资。学界将这种影响称为掏空中产阶级[22]或者“平均化的终结”[23]，因为中等技能岗位的比例在缩小，而高等技能岗位的比例在提升，在发达国家更是如此。这是被称为“技术进步偏向的技术变革”效应的本质。
历史经验以及不断提高的技能溢价，似乎都支持“白领工作在技术变革面前受到保护”这种传统观点。在20世纪的大部分时间里，技术变革似乎使得白领工作和蓝领的工作相比更加重要，更加有价值。技术变革似乎帮助了高技能工人，损害了低技能工人。对于“技术变革使得熟练白领工人的工作和非熟练蓝领工人的工作相比更有价值”，最常见的解释是，与蓝领工作相比，白领工作更负责，更有难度。例如，律师经常宣称他或者她的工作需要判断力，建筑师经常说其工作需要创造力，或者医生宣称其工作需要同情心。因此这些任务不能被机器完成。
技术进步偏向理论不仅被用于解释世界各地的劳动力市场现象，还被用于作为对策的劳动政策。技术和教育之间存在竞争。[24]技术变革使得熟练工作更有价值。因此，对劳动政策制定者的启示就是要设计一些干预措施，帮助提高劳动力大军的技能，让劳动者在这场竞争中保持不落伍。
（二）21世纪：技术变革对白领工作的冲击
进入21世纪，并不能确保白领工作在未来也能在技术变革面前受到保护，因为现在机器的能力有很大提高。
促进现在机器的能力突飞猛进的有以下三个原因：计算能力、数据处理能力、程序设计的改进。第一，计算能力的飞速提高。在2001年，诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞指出，摩尔法则[25]在过去50年里处理能力的成本降低了“大约100亿倍”。在斯宾塞提及的这50年中，这个预言大多都已被证实，一些年份快一点，一些年份慢一些。这种机械成就驱动了计算处理能力在同期的迅猛增长。很多计算机科学家预言通过不同的计算方式，摩尔法则在未来仍会有效。第二，数据存储能力的这种改善。数据科学亦称大数据、预测性分析以及数据分析。这些术语大多指的是同一种现象。在《职业的未来》一书中，预计到2020年，同样的信息每几个小时就创造出来了。随着人类的活动变得数码化，所有活动和决策都留下了海量“数据残余”，现在能捕捉和储存这种残余。[26]第三，程序设计的突飞猛进。近期程序设计方面，也就是这些系统和机器所遵循的规则方面有了突破性的智识进展。这意味着可以将这种处理能力和数据付诸使用。
传统观点认为，白领工作很难被自动化取代，因为人们从事的工作是一整块无法分割的“事情”的组合。但是，这种观点显然是错的。工作不是不可分割的事物的浑然整体。事实上，任何工作都是由很多任务组成的。职业工作人员在岗位上进行多种活动，这是“基于任务的就业市场模式”。[27]基于工作的过程，当职业性工作被分解或者解构，变成各项任务时，工作的各个部分就变得非常简单。并不是白领工作的所有活动都需要创造力、判断力或者同情心，或者说很多情况下，都不太需要这三者。如果职业性工作被分解成各个分支任务，可以发现很多任务就是简单重复性的。这意味着我们发现，人们可以轻易解释他们执行这些任务时所遵循的特定规则。如果这些规则很容易阐述，也就很容易为机器设计出一套类似的规则，让机器基于解释来遵守。[28]
在经济学文献中，惯常性任务最容易被自动化取代，这被称为“惯常性假设”。[29]学者理查德·苏斯肯德和丹尼尔·苏斯肯德指出，非惯常性任务不会被自动化取代，这个观点基于一个错误的想法——“要发展能从事专家层面的任务的系统，唯一的办法是重复人类专家的思考过程，这是一个错误想法”；而且这个想法是“人工智能错误”。[30]实际上，机器通过分析数据，能够比人类取得更好的成果，而不需要进行人类所经过的过程。当白领工作被分解成活动时，它经常有一个惯常性任务的组成部分，很容易被自动化。因此，白领工作在自动化面前有风险，而且，非惯常性工作也越来越能被自动化。白领工作的自动化，很多是非惯常性任务，而不是惯常性任务。
在思考技术能力方面，人类的职业工作者被惊人的机器处理能力、大规模数据存储能力，还有复杂程序所击败。系统比律师更准确地预见法庭判决，机器依照过去的医疗数据比医生做出更好的医学诊断。高性能的机器并不依赖于人类的创造力、判断力或者同情心。在很多情况下，它们遵循的规则不是人类所遵循的。
人工智能谬误还在于这个惯常性假设的核心。这个假设指出，因为人类能够轻易说出他们在执行这些任务时遵循的法则，所以惯常性任务很容易被自动化。因此我们很容易基于这些阐述制定规则让机器人遵守。反而言之，非惯常性任务很难被自动化，因为人类遵循的规则并不清楚。但是这忽视了一个事实，那就是有其他方式来发展系统，来从事专家级的工作，而不需要试图复制人类专家的思考过程。也就是说，如果在执行同样的任务时，机器遵循的法则不同于人类所遵循的法则，那么人类能否解释他们在完成任务时所遵循的法则并不重要。
三 技术进步对就业水平和结构的影响
布林约尔松（Brynjolfsson）和迈克菲（McAfee）研究技术是否会终结工作以及和工作紧密相关的所有福利（例如养老金和健康保险），他们指出，人类正在经历前所未有的迅速变化的技术革命的阵痛。如果机器能够更好而且更经济地做工，那还要人类干什么？技术会让人类陷入失业和不公平的深渊吗？[31]
总的来说，技术改变就业水平和结构有以下三大特点。（1）技术会取代大部分惯常性任务，但是不一定会取代人类所从事的所有工作。工作由很多任务组成。“工作”和“任务”的区分很重要，因为技术能够取代一些任务，辅助补充其他任务。最容易被技术取代的任务是重复性的，很容易被自动化。[32]但是，事实是很少有职业能被完全自动化（至少目前如此）。玛尼格（Manyika）等人指出，不到5%的现今工作可以被完全自动化，但是，在60%的工种中，几乎三分之一（30%）的任务可以被自动化。最新研究显示，在美国等发达经济体中，基于惯常任务的工作大幅下降。[33]（2）技术使得基于非惯常性任务的职业更加宝贵，这导致劳动力市场的两极分化，对工资分布的两个极端的两种职业的需求大增。[34]基于非惯常认知任务的职业（计算机专家、工程师和技师，以及那些其工作随着技术而变得更加宝贵的工人）的岗位和工资增长，这些职业通常在工资分布的顶端。[35]同时，一些非惯常性体力工作（例如家政服务）不太容易被自动化，通常由教育水平不高的低收入人群承担，也面临需求增长。而对中等水平工资的职业的需求则下降，这些职业通常涉及惯常性的任务。按照布林约尔松和迈克菲的预测，这一趋势会加剧，因为它不仅影响到那些其工作由惯常任务组成的工人，也影响到很多其工作会在近期被自动化的工人，包括处于教育水平分布高端的一些职业人（翻译、数据分析师、管理人员等白领工人）和处于低端的职业人（例如汽车和卡车司机等蓝领工人）。（3）技术降低了生产很多商品和服务的成本，这至少会增加一些行业中的雇工数量。例如，詹姆士·贝森研究表明，自动提款机的大规模使用并不意味着银行业雇员的末日。与此相反，银行业的工作岗位年均增长2%。自动提款机将雇员从最惯常性的任务中解放出来，将他们的工作从简单的柜台交易转换到处理客户的信贷申请和投资。但是，更重要的是，自动提款机的使用大规模降低了开设新的分支机构的成本。因此，尽管每间分支机构的员工人数降低，但分支机构的数目大幅增加，使得银行业的雇员人数增加。[36]
詹姆士·贝森的另一项研究表明，从1980年到2013年，大量使用信息和通信技术的部门雇用了更多工人。[37]这确认了一个历史趋势，那就是在过去一个世纪技术并没有降低人口中的劳动人口比例。相反，这个比例在每个国家都有增加，和妇女大量进入劳动力市场同步。根据国际机器人联合会（IFR）的研究，制造类机器人直接或间接地增加了人类就业岗位。到2020年，机器人产业在全球范围内直接或间接创造的岗位总数将从190万个增长到350万个，每部署一个机器人，将创造出3.6个岗位。阿西莫格鲁和雷斯特雷波（Restrepo）的最新研究探索了在美国制造业中使用机器人的影响。他们认为，与信息技术不同，工业机器人对于劳工需求和工资都有负面影响。在这种情形中，工作损失这一负面影响大于产品和服务的低成本所带来的雇佣上的正面影响。目前这种工作岗位损失还比较小，因为尽管机器人的使用大大增长，使用比例仍然很低，但是，所有迹象似乎都表明，机器人在未来会非常普及。产品和服务的低成本，还有劳动力转移到非惯常性任务，这都带来雇佣上的正面影响。该研究表明，就业所受的冲击可能是非常大的。[38]
对于技术所创造的新工作机会是否能够惠及那些被这些变革取代的工人这个问题，在这方面的结论是不确定的。就美国而言，亚瑟（Autor）和多恩（Dorn）认为，很多因为信息和通信技术而下岗的工人被迫从事低技术含量（处于工资分布低端）的工作。只有少数人能够实现突破，获得同等的或者更加有技术含量或者收入更高的工作。[39]
自动化是否会导致就业人口比例下降或者只是导致职场的转型？许多研究都表明，很多（尤其是惯常性）工作会被摧毁，而一些全新的工作会被创造出来。但是，工作创造和工作摧毁的速度取决于变化的速度，还有经济体重新培训工人，将工人从式微的经济活动中转移到新生经济活动中。如果没有政策干预，这些变动会继续导致收入不平等。
世界正在进入第四次工业革命。第一次工业革命是在制造业中使用蒸汽机，第二次工业革命由电的发现而引发，第三次和第四次工业革命以信息通信技术的大规模发展应用为特点。[40]最近的发展阶段则以信息通信技术与包括人工智能、大数据、云、3D打印、物联网和数据区块链的各种新技术的混糅和交融为特征。[41]与历次技术革命相比，“人工智能革命”对就业的冲击范围将更广，力度将更大，持续也将更久。[42]机器人是指自动化控制，可以被重新编程的多功能机器。2015年国际机器人联合会将工业机器人界定为“三维以上空间的自动控制、可重新编程和多重目的的机器，用于工业自动化，可能是固定的或者活动的”。在过去的20年中，机器人在美国和欧洲的使用增长了4～5倍，在电气、电子、塑料、金属和机械业增长尤为迅速。[43]到2019年底，全世界的可运营工业机器人将增至260万台，这意味着从2016年到2019年平均12%的年增长率。机器人和自动化的传统市场仍然保持最强劲的增长势头。人工智能取得了突破性进展。牛津大学的研究表明，47%的工作在未来20年会被自动化完全取代。[44]麦肯锡的一项研究表明，自动化活动在美国占到了经济总体的51%，27万亿美元的工资总值。在全球范围内，自动化可能会影响到全球经济的49%，11亿工人，还有127万亿美元的工资总值。据估算，因为自动化和人工智能，目前职业中的一半将会在2055年消失。[45]
自从20世纪80年代计算机开始广泛应用以来，工资中位数变化不大，劳动收入所占的比重下降，普通技术人群中的劳动力参与程度下降得尤为明显。部分原因是自动化导致了许多中等收入工作的消亡，其中包括机械操作员、行政秘书、律师助理、保险推销员等。因而，在发达经济体中的劳动力市场中，由自动化带来的中等收入工作消亡的趋势正在日益上升。最近，这一趋势在部分发展中国家也逐渐蔓延。从长远看，自动化进程似乎不会减速。
四 欧盟人工智能与劳动就业法律和政策的演进
2016年11月对参与欧洲最大科技盛会——全球网络峰会（Web Summit）——的224名创业投资者的调查显示，53%的受访者认为人工智能会夺取多达数百万的工作机会，并且93%的人认为政府还没准备好应对这一巨大的失业难题。著名英国剑桥大学物理学家霍金于2016年12月在《卫报》专栏中发出警告：“工厂自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能兴起很可能让失业潮波及中产阶层，最后留给人类的只有护理、创造和监督工作。”
随着人工智能技术、数字化制造技术与移动互联网之间创新融合步伐的不断加快，欧洲各国纷纷加紧制定机器人产业长期发展战略，欧盟也提出了促进机器人产业发展的政策措施和具体方案，以期抢占世界机器人产业发展的制高点。
欧盟自2010年以来就把实现智能增长作为其三大增长目标（智能型增长、可持续增长和包容性增长）之一。在10年期的经济社会发展战略规划《欧盟2020战略》（Europe 2020 Strategy）中，欧盟明确提出要尽快实现以科技创新为基础的智能增长，要加大科技创新投入，力争到2020年将研发投入占欧盟总体GDP的比重增加至3%。2013年欧盟经过充分酝酿提出“人类大脑计划”，投入近12亿欧元经费，旨在通过计算机技术模拟大脑，将脑科学的研究数据与相关产业相结合，建立一套全新的分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台，保持欧洲在人工智能研究的领先地位。同年欧盟又宣布正式实施“石墨烯计划”。欧盟确定从2018年起启动第3个未来新兴技术旗舰计划“量子技术”，积极发展量子网络通信和量子计算机等，在数据传输、分析、处理能力上为人工智能发展奠定基础。
为了保持和扩大欧洲的领导地位并确保欧洲的经济和社会影响，欧盟委员会与欧洲机器人协会（EuRobotics）合作完成了《欧盟机器人研发计划》（SPARC）。2014年6月欧盟启动了“‘SPARC’计划”，该研发计划提出，在工业和服务机器人制造领域提供超过7.5万个新工作岗位，在机器人组件和软件制造方面提供超过3万个新增高科技工作岗位，为欧洲服务行业提供超过14万个新工作岗位，以使用各种服务机器人，有效利用提高的生产力。欧盟委员会负责数字日程事务的副主席克勒斯女士评价该研发计划为：“机器人领域正在进行一场革命。欧盟不应追随这场革命，而是要领导这场革命。机器人可以促进经济增长、改善民众生活和创造就业机会，是美好未来的好伙伴。”[46]
欧洲议会法律事务委员会（JURI）于2015年1月成立了主要研究“机器人和人工智能”发展相关法律问题的工作小组。2016年5月，法律事务委员会发布《就机器人民事法律规则向欧盟委员会提出立法建议的报告草案》（简称《报告草案》）；2016年10月发布研究成果《欧盟机器人民事法律规则》。在这些报告和研究的基础上，2017年1月欧洲议会法律事务委员会通过决议，提出具体立法建议，要求欧盟委员会就机器人和人工智能提出立法提案。2017年2月欧洲议会以396票赞成、123票反对、85票弃权，通过这份决议。
立法提案内容包括下列十大要点。[47]（1）成立欧盟人工智能监管机构。成立一个专门负责机器人和人工智能的欧盟机构，负责就技术、伦理、监管等问题提出专业知识，对人工智能应用开展跨领域、跨学科的监测，确认行业最佳实践，并适时提出监管措施。（2）需要人工智能伦理准则。（3）重构责任规则：强制保险机制和赔偿基金。（4）考虑赋予复杂的自主机器人（电子人，electronic persons）法律地位之可能性，界定监管对象（即智能自主机器人）是机器人立法的起点。对于智能自主机器人，法律事务委员会提出了四大特征：第一，通过传感器和/或借助与其环境交换数据（互联性）获得自主性的能力，以及分析那些数据；第二，从经历和交互中学习的能力；第三，机器人的物质支撑形式；第四，因其环境而调整其行为和行动的能力。提出机器人分类标准，并建立高级机器人登记制度，目的在于实现可追溯性，并促进进一步推荐性规范的落实。在主体地位方面，机器人应当被界定为自然人、法人、动物还是物体？是否需要创造新的主体类型（电子人），以便复杂的高级机器人可以享有权利，承担义务，并对其造成的损害承担责任？未来，随着更复杂机器人的出现，需要就机器人的法律地位问题展开更多探讨。欧盟更多地主张人工智能具有“工人”身份，并赋予其劳动权等“特定权利与义务”。（5）知识产权方面，明确人工智能的“独立智力创造”。（6）注重隐私和数据保护。（7）推进标准化工作和机器人的安全可靠性。（8）针对具有特定用途的机器人和人工智能出台特定规则。（9）关注人工智能的社会影响。（10）加强国际合作。
2017年5月欧盟委员会发布文件，宣布了一系列监管和政策举措，指出欧盟目前和未来对机器人技术的监管是复杂的，因为人们对机器人是什么没有共同的理解。它并没有试图就一个定义达成一致，而是审查了四个类别：无人驾驶汽车、机器人假肢（外骨骼）、外科手术机器人和机器人伙伴。比较了这四个应用程序的差异和相似性，最后提出了五个主要特征——自治、人机交互、自然、环境和任务——来分类机器人。
欧盟委员会还将实施下列六大种类监管和政策举措。（1）民事法律责任。欧洲议会要求委员会在未来10～15年内考虑与机器人和人工智能的开发和使用有关的法律问题。对缺陷产品责任指令做出评价，这将评估该指令在多大程度上适用于新技术的发展，包括先进的机器人和自治系统。除此之外，委员会还将评估是否有可能设计以风险为基础的责任制度、基于风险的开放或风险管理方法。（2）产品安全。委员会目前正在根据更好的监管原则评价机械指令，以适应指令对自主机器人的完整和安全要求。（3）无人驾驶车和测试。委员会还推出了无人驾驶车的一些举措，包括合作策略、连接和自动迁移。为了制定适当的安全标准，委员会打算为这些系统建立跨境测试区域。（4）统一技术标准。委员会有一些正在进行的研究活动，目的是为合作和协作系统开发测试（例如，与人类共享工作空间的工业机器人）。这项研究还将促使建立这些机器人特有的安全认证标准。（5）卫生部门的安全标准。未来的医疗机器人必须面对严格的安全标准。虽然外科机器人和机器人假肢受欧盟法律的约束，但护理机器人（例如，照顾老人的机器人）并不总是被认为是医疗设备。例如，护理机器人的任务是在房子周围拿取物品，这将被排除在医疗器械法规之外。这种不确定性可能在某些情况下造成问题。随着机器人越来越普及，委员会计划在新医疗器械法规的指导下解决这些问题，并加强对医疗和护理机器人的监管。（6）一个机器人和人工智能咨询机构。虽然欧洲议会明确要求指定这样一个机构，以提供必要的技术、伦理和管理专门知识，以支持这一领域的监管者，但欧盟委员会不认为这是必要的。欧盟委员会建议设立一个高级别的机器人咨询机构，向欧盟委员会提供咨询意见。
2017年10月，英国政府发布在英国发展人工智能产业报告，认为英国目前是人工智能的领导者之一，希望能继续保持该优势并将英国建成全球最适合人工智能企业发展的地方。至于人工智能引起的就业挑战，与其他政府一样，英国政府认为这是不可避免的一个问题，需要政府和市场合作，发展新工种和新就业方式，提供就业和再就业的培训。
2018年3月，欧洲政治战略中心发布了《人工智能时代：确立以人为本的欧洲战略》的报告，指出人工智能应增强而非替代人类。虽然一些人会因为人工智能而失业，但是人工智能不会导致工作的终结，只是会转变人们对工作的期望。在未来的人工智能社会中，人类仍有一席之地，只是重点放在促进技能过渡，并为那些更可能承担风险的群体提供支持和保障上。国家的公共政策应该旨在建立人与机器的共生关系，并鼓励人工智能的发展。人工智能应该是对人类的补充，而不是替代，其发展应该让人们感受到赋能而不是威胁。该报告强烈建议，欧洲有潜力在物联网与人工智能领域取得领先地位，但是当下这些领域仍处于模拟运作中。再次错失数字化发展，不仅会使欧洲的公司在竞争中处于劣势，长期来看也会对经济增长、税收和就业产生重大影响。
欧盟委员会从2018年春季开始起草人工智能相关法案。[48]2018年4月25日欧盟委员会向欧洲议会、欧盟理事会、欧洲理事会、欧洲经济与社会委员会及地区委员会提交了题为“欧盟人工智能”的报告，描述了欧盟在国际人工智能竞争中的地位，并制订了欧盟AI行动计划，提出三大目标，其中第二个目标是：“为迎接社会经济变革做好准备。”[49]其中明确指出，欧盟在人工智能时代面临三项挑战：第一，帮助整个社会做好迎接人工智能时代的准备；第二，帮助因人工智能的发展而可能失业或者更换职业的人，与欧洲社会权利协会（European Pillar of Social Rights）一起为过渡期劳动者提供完善的社会保障；第三，需要培养人工智能专业人才，吸引国外相关人才。
针对上述三个挑战，该措施提出了以下两个建议。首先，消除数字鸿沟，为每个人提供所需的数字技能。数字化正在影响劳动力市场结构，中等技能工作正在被自动化。人工智能将对低技能工作产生更显著的影响。因此，为了避免区域、产业或人群之间的不平等继续扩大，欧盟需要尽早应对这些问题。为此，需要为受人工智能和自动化影响的劳动者提供获得新知识和新技能的机会，支持过渡期工人找到新岗位。到2020年，欧盟将投入270亿欧元支持技能培养，其中23亿欧元专门用于培养数字技能。这是可以与私营部门合作提供数字技能的培训项目。此外，欧盟委员会还将继续支持人类-人工智能互动和合作，也就是人机协作。其次，培养多元的、跨学科的人才。人工智能为欧盟带来了新的工作，总体而言，欧盟信息和通信技术专家数量自2011年以来每年增长5%，创造了180万个就业机会，并在短短5年内迅速将其总就业份额从3%增加到3.7%。但是在欧洲，人工智能相关专业人员至少有35万个职位空缺，表明存在技能鸿沟，高端人才严重供应不足。因此欧盟需要大力促进人工智能人才的培养并鼓励人才的多元化。此外，还应致力于培养跨学科的人工智能人才（比如鼓励人工智能领域的双学位教育）。
针对前述两个建议，欧盟在以后的就业和教育政策方面将推出下列具体举措：第一，推出专门的培训和再培训计划，为受自动化威胁的专业人员提供新技术培训项目；第二，监测劳动力市场变化及欧盟范围内的技能缺口，尤其是需要监测人工智能对劳动力市场的影响并提出建议；第三，为学生和毕业生提供高级数字技能培训项目；第四，鼓励校企合作，吸引更多人工智能人才；第五，邀请社会合作伙伴在其联合工作计划中关注人工智能及其对就业和经济的影响，以及人工智能工作岗位多元化和性别平衡的重要性。此外，欧盟创新和技术研究所将会把人工智能融入学校课程中。[50]
2018年，为了跟上美国和中国快速发展的步伐，欧盟在“地平线2020计划”中将人工智能领域的科研投入提升到15亿欧元，并希望借助此项行动带动大数据和机器人产业方面25亿欧元的社会资本投入。欧委会希望到2020年，欧洲投入到人工智能领域的社会资本和公共资金能够达到200亿欧元。欧盟成员国也在积极推动人工智能。[51]欧盟委员会希望通过实施其人工智能战略，促进人工智能在欧洲的开发和使用。欧盟确定优先考虑公共利益领域，其中在培养人才、技能和终身学习精神方面，欧盟委员会认为，欧洲的人才对于人工智能的开发和使用而言至关重要，但欧盟各国面临信息通信技术专业人才短缺的问题，并且缺少人工智能专业高等教育课程，所以，将通过专门的奖学金等方式支持人工智能领域高等教育。欧盟委员会还将继续支持整个社会学习数字技能及进行终身学习，特别是受人工智能最大影响的工人，如其人工智能战略中所提到的，要开发以人为本的人工智能。另外，人工智能存在于其他学科（例如法律）的教育课程中这一点也很重要。蓝卡（Blue Card）系统也有助于留住和吸引欧洲的高技能人工智能专业人士。[52]
2018年12月18日，欧盟人工智能高级专家小组（AI HLEG）[53]正式向社会发布了一份人工智能道德准则草案（以下简称“草案”），并于2019年1月开始公开征求建议。这份草案共37页，规定内容较宽泛，尚不具备约束力，仅是下一步制定相关法律法规的一个过渡步骤。这份草案提出，可信赖的人工智能应具备两大要素，以及人工智能不可为的基本原则。可信赖的人工智能有两个组成要素：第一，应尊重基本权利，适用法规、核心原则和价值观，以确保“道德目的”；第二，兼具技术稳定性和可靠性，因为即使有良好的意图，缺乏技术掌握也会造成无意的伤害。另外，人工智能技术必须足够稳健及强大，以对抗攻击，以及如果人工智能出现问题，应该要有“应急计划”，例如，当人工智能系统失败了，必须要求交还给人类接手。另外，可信赖人工智能的不可为，包括不应以任何方式伤害人类；人工智能不应限制人的自由，换句话说，人们不应该被人工智能驱动的机器征服或强迫；人工智能应该公平使用，不得歧视或诬蔑；人工智能应透明地运作，也就是说，人类需要知道人工智能正在开发的目的，以及如何使用它；人工智能应该只为个人和整个社会的福祉而发展。[54]
五 美国机器人和人工智能法律和政策的演进[55]
美国人工智能企业发端于1991年，于1998年进入发展期，2005年后开始高速成长，2013年后发展趋于稳定。在人工智能研发领域，美国人工智能企业是世界的领导者。相对于企业，美国政府对人工智能的态度则不是很积极。尽管美国国防部高级研究计划局有不少研发项目与人工智能有关，但长期以来，美国政府对人工智能的态度都模糊不清。虽然美国企业在人工智能的研发领域处于世界领先地位，产业优势非常明显，相关政府政策与法律却处于相对缺失状态，奥巴马时期开始逐步提上议事日程，到了末期才开始真正高度重视起来。
美国政府一直高度重视高科技创新战略的设计。2009年，作为国家高科技的总设计师，美国国家经济委员会和科技政策办公室首次发布《美国创新战略：推动可持续增长和高质量就业》。2011年颁布《美国创新战略：确保我们的经济增长与繁荣》。2015年又发布了最新版《美国国家创新战略》，从整个宏观层面上用国家战略来为美国持续引领全球创新经济、开发未来产业保驾护航。新版战略强调了九大战略领域：先进制造、精密医疗、大脑计划、先进汽车、智慧城市、清洁能源和节能技术、教育技术、太空探索和计算机新领域。其中，重点领域如自动驾驶、智慧城市、数字教育等内容都与人工智能密切相关。
“国家机器人计划”由美国前总统奥巴马2011年在卡内基梅隆大学启动。该计划支持的研究项目反映机器人技术的广阔应用前景，有助于实现重要国家目标，包括改进大规模灾难的搜救、提高美国制造业工人的生产率、提高行星探索能力、帮助脑瘫儿童学习走路和行动等。2012年9月美国四家联邦机构——国家科学基金会、国家航空航天局、国家卫生研究院和农业部——联合宣布投资4000万美元资助大学研究人员开展机器人研究，以更好推进“国家机器人计划”。除上述四家机构外，美国国防部、美国海军自动系统研究前沿实验室等也支持机器人研究。美国之所以启动国家机器人计划，原因在于机器人技术可以满足国家在先进制造、物流、服务、交通、国土安全、国防、医药、卫生保健、空间探索、环境监测以及农业等领域的需求。美国自2013年开始发布了多项人工智能计划，2016年5月美国白宫科技政策办公室，在其直属的美国国家科学与技术委员会之下，设立了机器学习与人工智能分委会。
正确引导美国公众关于人工智能和机器学习的对话，发现这一新兴技术内含的挑战和机遇。从2016年5月末开始，美国白宫在2个月内，在5个地方，联合4所高校以及部分非营利组织，开展了5场关于人工智能的免费公开讨论以及演讲。在第一场关于人工智能的法律与政策的讲座上，就有人提出人工智能浪潮给人类带来便利的同时，人工智能会夺走部分人类的工作，在美国机器取代人力所造成的失业问题已是现实。针对这一问题，在当天的演讲中，艾伦人工智能研究所负责人奥伦·奥尼（Oren Etzioni）表示，阿尔法围棋（AlphoGo）取得的胜利是深度学习的胜利，但目前人工智能还处在“黑暗阶段”，并没有外界所说的到了取代人类的阶段。人工智能不会终结人类，而是让人类拥有更多的能力。对于人类而言，可怕的不是人工智能的崛起，而是人类要为人工智能所做出的决定负责。以无人驾驶汽车为例，当无人驾驶汽车发生事故后，谁应该为事故负责任才是人类未来需要讨论的问题。
2016年10月，美国政府发布《为人工智能的未来做好准备》白皮书，为某些特定领域和部门提供了23条发展人工智能的具体行动建议。该报告调查人工智能驱动的自动化对经济的预期影响，并提出发挥人工智能的优势并降低其成本的广泛战略。由于较难准确地预测这些经济影响，报告提出，决策者应该为五个主要的经济影响做好准备：第一是对总生产率增长的积极影响；第二是就业市场的需求技能发生变化，包括对更高层次技术技能的需求加大；第三是影响的分布不均衡，对不同部门、薪资水平、教育水平、工作类型和地区的影响不同；第四是由于一些工作职位消失，新的工作类型出现，劳动力市场将被搅乱；第五是一些工人将短期失业，失业时间可能更长，取决于政策的回应。
2016年10月美国政府发布《国家人工智能研究与开发战略规划》，提出美国人工智能研究与开发的七大战略：通过长期投资推动关键技术研发，加强高效的人机协作方法研究，理解和应对人工智能带来的道德、法律和社会影响，确保人工智能系统的安全性与可控性，建立人工智能标准和测评基准，建设人工智能公共数据集和测试环境平台，开展人工智能研发人才需求研究。随后美国总统奥巴马和麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰一接受了《连线》杂志的采访。奥巴马认为刚颁布的战略规划将成为美国新的“阿波罗登月计划”，是全球首份国家层面的人工智能发展战略计划。其旨在运用联邦基金的资助不断深化对人工智能的认识和研究，从而使该技术为社会带来更加积极的影响，减少其消极影响。特定领域的人工智能是可以带来繁荣和机会的，但是它同时会引发一些社会问题，比如就业机会减少、不平等。对于大部分人担心的“我的工作是不是会被机器取代”这个问题，他举了一个“生产”与“分配”的例子：随着人工智能进一步深化，社会越来越富裕，生产和分配之间的联系，一个人工作量与他挣的钱之间的关系都会变得越来越弱，电脑做了很多工作（它却不拿一分钱）。最后就必须做出一些更艰难的决定，付给教师较低的工资，尽管那是一份艰巨的工作，计算机想要做好这份工作也不容易。
2016年12月，美国白宫发布《人工智能、自动化和经济》，阐述人工智能对经济社会发展的影响，提出加大对人工智能的投资，利用其推动生产率的提高；培养适应人工智能社会的人才，应对经济社会转型需求；帮助提升转型期工人的技能，确保全社会共享人工智能红利等应对策略。这份报告提出：应对人工智能驱动的自动化经济，是其后续政府将要面临的重大政策挑战。下一届政府应该制定政策，推动人工智能发展并释放企业和工人的创造潜力，确保美国在人工智能的创造和使用中的领导地位。
美国现任总统特朗普在2016年作为共和党候选人竞选时的一个重大议题就是给美国带来更多的就业岗位，尤其是对于美国制造业的“锈带”地区的工人，他当众承诺当选总统后将推翻民主党人奥巴马总统时代的一些政府做法。
特朗普总统上台后，对人工智能问题反应迟缓和冷淡，其政府在政策的制定和支持上明显不如其他国家。2017年3月，财政部长史蒂夫·姆努钦刚上任在接受采访时，甚至表示，在未来的50～100年的时间里人工智能不会取代人类的工作。
特朗普总统上台后一方面废除奥巴马政府时期的政策和法案，另一方面其在各地的言论几乎都集中在谴责外国劳工抢夺美国的就业岗位上，而在人工智能对美国就业造成的威胁方面却几乎只字未提。科技界以及人工智能企业对特朗普政府忽视人工智能的批评从特朗普一上台就连续不断。自特朗普上台以来，硅谷科技巨头与白宫的关系比奥巴马时期相对冷淡，特别是在对待移民等问题上科技公司与特朗普的分歧较大，特朗普总统把重点放在非科技行业的失业问题以及对亚马逊等科技公司的攻击上。2017年5月发布的2018财年科技预算案中，特朗普提议削减为人工智能研究提供支持的多个政府机构资金，这在一定程度上引发了美国科技界对人工智能技术研发的忧虑。
2017年美国国会提出了3部涉及人工智能的法案，包括《2017创新团法案》、《2017全民计算机科学法案》及《2017在科学技术工程及数学领域中的计算机科学法案》。这3部法案分别关注了人工智能技术对美国人生活质量的改善价值及可能对部分工作的替代作用，并要求商务、教育等部门加强有关职业培训或者中学生的计算机科学教育。
2017年6月特朗普总统签署了一份行政命令，建立了行业认可的学徒制度，并建立了一个内阁级别的学徒培训专职工作组。2017年7月美国政府发布《人工智能与国家安全》报告，认为未来随着技术的持续进步，人工智能将像核武器、飞机、计算机和生物技术一样，日益成为可影响国家安全的变革性技术。2017年12月，美国提出“人工智能未来法案”，阐明了发展人工智能的必要性，并对人工智能相关概念进行了梳理，要求商务部设立联邦人工智能发展与应用咨询委员会，并明确咨询委员会的职责、权力、人员构成和经费等内容。该法案的核心在于促进人工智能应用和创新以保持美国在该领域的全球竞争力。
2018年初，特朗普政府为了加速自动驾驶汽车发展而推动的立法遭到了美国国会抵制。该法案还引发了关于自动驾驶卡车前景的讨论，强大的美国司机工会对这一技术带来的影响表示担忧。2018年5月9日美国白宫宣称，自2015年以来美国政府对人工智能和相关技术的非保密研发投资增长了40%，2019财年预算在美国历史上第一次把人工智能和自主无人系统列为政府研发的重点项目。
特朗普虽然和美国科技界关系不融洽，但他当选总统后一年半内已经召开过两次大规模的“科技大会”，主要对科技创新、税收改革、就业、完善基础设施建设、网络安全、移民问题和就业监管等议题进行讨论，提出要减少对新兴科技行业的监管束缚。2018年5月10日美国政府在白宫举办第三次“全美科技大会”，这是特朗普政府首次召开以人工智能为主题的会议。白宫科技政策办公室当日发表声明说，人工智能在推动国家安全和促进经济方面表现出巨大价值，白宫将继续把“人工智能作为政府的研发重点”。100多位高级政府官员出席，除了亚马逊、脸书（Facebook）、谷歌和英特尔的有关人员，出席的高管还来自微软、英伟达、甲骨文、福特汽车、蓝多湖、万事达卡、辉瑞制药和美国联合航空等。另外，顶级学术机构的技术专家、工业研究实验室负责人以及应用人工智能技术的美国商业领袖也参与了此次峰会。在这次峰会中，美国白宫科技政策办公室副主任而且是特朗普技术顾问的迈克尔·克拉特西奥斯承诺，为推进人工智能产业发展，美国政府将加大研究经费投入，并将出台其他支持措施。与会者讨论了人工智能研发、员工队伍发展、人工智能创新监管障碍以及人工智能部门特定应用等交叉问题，涵盖了食品和农业、能源和制造业、金融服务、医疗保健、运输和物流等行业。不少与会的企业高管和科技专家提出，人工智能将来在某种程度上可能让普通人“下岗”。克拉特西奥斯对此回应道，在一定程度上，工作岗位的更迭是不可避免的，但不能坐以待毙，寄希望于市场最终解决问题，而且必须做美国一直以来都在做的事情：适应。他又承诺说，特朗普总统永远不会忘记美国的工人们，并且美国政府也将努力为美国工人们创造更有效的科学教育机会。
会后，美国白宫发布了《2018美国白宫人工智能科技峰会总结报告》。该报告总结了关于人工智能发展的内容，包括支持国家人工智能研发生态系统，充分利用人工智能的优势发展美国劳动力，人工智能和相关技术正在创造新的就业机会和对各行业新技术的需求。许多现有的职业也将会发生重大变化，为了美国未来工作需要做的努力，重新关注儿童期及以后的STEM教育、技术学徒、再培训和终身学习计划，以更好地将技能与行业需求相匹配；消除美国人工智能创新的障碍；启用高影响力、特定部门的人工智能应用程序。与会者组织了特定行业的会议，分享了行业领导者运用人工智能技术提高雇员能力、发展业务并更好地为客户提供服务的新举措。会后美国白宫宣布在国家科学和技术委员会下设立人工智能专职委员会，该委员会成员由联邦政府最高级的研发官员组成。它将结合各部门的优势，来改善联邦政府在人工智能领域的投入。这一举动也被视为特朗普政府与硅谷科技巨头关系缓和、重视人工智能领域的一个信号。
受人工智能影响的职业中最明显的是司机和收银员。美国如今有350万名卡车司机，以及大约100万名出租车、优步、公交车司机。随着自动驾驶技术的不断提高和发展，这450万人将面临失业问题。另外，美国各大银行的340万名收银员也面临同样问题。电商巨头亚马逊在尝试开设实体店，用人工智能和机器学习技术替代收银员。顾客进入商店拿着商品可以直接离开，这听起来依然遥远，但如果其他零售商也采用该技术，美国大量的收银员将会失业。仅仅这两个领域，就有占美国总劳动力5%的近800万个职位会被自动化替代，人工智能和自动化未来对美国人造成失业威胁已成定局。
2018年9月，美国众议院监督和政府改革小组委员会信息技术组主席威尔·赫德（Will Hurd）和首席成员罗宾·凯利（Robin Kelly）联合签发了白皮书《机器崛起：人工智能及对美国政策不断增长的影响》。小组委员会分析了在人工智能应用方面面临的挑战，文中主要关注劳动力失业、隐私、偏见和恶意使用四个问题领域并提出了针对性建议。在谈到劳动力失业方面，重要的问题就是人工智能驱动的自动化可能会导致失业。除此之外，人工智能还有可能带来财富不平等的问题。但听证会和其他研究表明，人工智能也有改善和增加工作机会的空间。所有这些研究的共同点是在指定经济政策时必须考虑美国人在采纳人工智能技术的同时所面临的不确定的工作前景，以及需要增加对教育和工人再培训方面的投资。因此，应鼓励美国联邦、州政府与教育工作者、雇主、雇员、工会和其他利益相关者合作，制定有效战略以改善美国工人的教育、培训和再培训，使其在人工智能驱动的经济中更具竞争力。美国联邦政府也应该以身作则，在教育和培训上投入更多，使其现有和未来的劳动力获得必要的人工智能技能。[56]
2018年10月，美国交通部发布第3版自动驾驶指导政策——《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车3.0》，安全法规的修订将为威摩（Waymo）[57]和通用等自动驾驶厂商扫清障碍，让数十万辆全自动驾驶汽车涌向公共道路。[58]
2019年2月11日美国总统特朗普签署行政令，启动“美国人工智能倡议”，以刺激美国在人工智能领域的投入和发展。“美国人工智能倡议”的基本框架是从研发、AI基础设施、AI管理、劳动力以及国际参与等方面入手，推进人工智能产业发展。这份倡议提出了几个关键原则，其中之一是培育适应人工智能需求的劳动力，对当前和未来的美国工人再培训，使他们具备开发和应用人工智能技术的技能，为当下的经济和未来的工作做好准备。通过学徒培训这个方法来培训下一代美国人工智能研究人员和用户；建立人工智能培训体系，包括技能课程、科学、技术、工程和数学教育（STEM），重点是计算机科学，以确保包括联邦工作人员在内的美国工人能够充分利用人工智能。美国的各相关机构培养学徒、完善相关培训机制以及奖学金政策，让美国工人能够更好地应对新技术所带来的就业市场的变化。[59]
六 技术进步对劳动雇佣法律与政策提出的挑战
人工智能对于企业来说是一件很好的事情，单个成本和维护成本可能比雇用工人、经理、人力资源等的成本更低，他们都有权获得经常和最低水平的收入和福利，例如国家最低工资。由于明显的原因，机器人没有资格享受工资、养老金、节假日等。因此，更换人力资源的节约和收益既可以是财政，也可以是非财务。
没有人知道未来会怎样，但如果工作场所的人工智能确实增加了，这肯定会对劳动就业法带来一系列的挑战。一般意义上的劳动就业法面临下列六大挑战。
第一，失业的可能性，因为雇主希望减少员工人数，或者至少改变他们的工作职能，以支持电脑化工人。任何解雇都是公平的，雇主首先需要一个公平的解雇理由。如果员工对工作的需求减少了，通常是裁员，或者是工作重组。第二，雇主必须遵循公平的终止程序。这包括通知雇员继续工作的风险，并在做出决定前向他们咨询。雇员如果不满意，就有权对那个决定提出上诉。根据所涉及的人数，工会或雇员代表也可能参与集体协商。如果没有合理的理由和/或解雇程序，雇员将有权提出诉讼。第三，不满情绪。雇主是否会因机器人制造令人不愉快的工作环境而引起员工的不满？2016年微软发布了一个名叫Tay的机器人。该机器人的欢迎者和反对者很快在网络上散布种族主义和性别歧视言论。第四，法律责任。雇主对他们的工作过程中员工的行为承担法律责任，但是，如果是他们的机器人进行的行为呢？机器人不被归类为人，因此雇主不负责。然而有学者提出，欧盟提出机器人已经被归类为“电子人”，那么其是否可以承担法律责任？第五，减少就业歧视。机器人还可以解决一些当前的就业问题，例如在招聘过程中的无意识偏差。机器人能够完全客观，它们的应用程序的筛选应该没有任何性别、年龄、种族或其他方面的歧视。算法通过简历找到最合格的候选人。但是，如果应用程序的筛选是针对特定的特征与年龄、种族偏见、性别或任何其他受保护的范畴，这将违反劳动就业法。现在一些用于招聘的AI评估候选人的面部表情和身体语言作为更广泛的数据集的一部分，以确定他们是否适合职位。例如雇主可能会使用第三方开发者的AI软件自动拒绝不合适的候选人，而不拥有软件本身。如果一个候选人声称排除他的决定是基于一个受保护的特征（如种族、性别或残疾），雇主可能对非法歧视负责任。第六，工时的调整要适当。随着人工智能的发展，创造财富的能力大幅提高，以前可能一天需要工作8小时甚至更长时间，将来可能就不需要工作8个小时。所以要未雨绸缪，要考虑调整一下工作时间，使人们有更多的时间去学习，更多时间去享受这种生活，或者干更有意义的事情。
最近，微软正在倡导修改劳动法，以恰当分类员工，并将医疗保健和退休计划等福利分配给诸如优步公司（Uber）的司机或美国同城快递公司（Postmates）中从事快递的员工。[60]
人工智能技术发展的基本面向，是对人机关系的改变。智能机器人的大规模应用，一方面推动了社会生产力发展，大大提高了生产效率；另一方面也带来社会结构变化，使人与机器人的关系成为社会生活的重要方面。鉴于创造者被其创造的技术产品所代替，传统劳动法的调整功能在逐步消减，这些都对现有劳动者权利带来冲击。大批劳动者离开传统岗位，其更多的是寻求社会保障法进行权益救济。“智能代工”“机器换人”正在成为一种潮流，人工智能“工人群体”正在形成。
那么，劳动雇佣法是否将直面消亡？
The Challenge of Technological Progress to Labor Employment Law and Policy in the Era of AI
Wu Jinyu
Abstract：There has been a long debate about the impact of technological progress on employment，and the development of technological progress has led to the disappearance and creation of jobs.The traditional view in the labor law is that blue-collar jobs are at risk of being replaced by automation，while white-collar jobs are impossible.Entering the 21st century，it can't ensure that white-collar jobs will be protected in the face of technological change in the future.The main reason is the rapid development of machine ability including three ones of computing ability，data processing ability，program design improvement.Technology changes the level and structure of employment in three ways.Firstly，technology replaces most conventional tasks，but not necessarily replace all the work that humans do.Secondly，technology makes careers based on non-conventional tasks more valuable.Finally，technology reduces the cost of producing many goods and services，which will increase the number of employees in at least some industries.The European Union and the United States are also gradually studying and developing the law of artificial intelligence，which also pays attention to the problems of artificial intelligence and employment.Finally，in the general sense，it puts forward some challenges to the employment law and policy caused by the progress of science and technology.
Keywords：Artificial Intelligence；Scientific and Technological Progress；Labor Employment
[1]本文受国家社科基金年度项目（19BFX193）、浙江省哲学社会科学重点研究基地规划一般课题（16JDGH064）的资助，在此表示感谢！
[2]吴锦宇，浙江定海人，法律学士、政治学士、经济学硕士、意大利摩德纳-雷焦·艾米利亚大学劳动关系专业（劳动市场法研究方向）博士、中国人民大学应用经济学（劳动经济学专业劳动法与劳动关系研究方向）博士后；浙江工商大学经济学院经济系讲师；研究方向：国际比较劳动法与产业关系、法经济学、世界经济学。
[3]《我们后代在经济上的前景》，载〔英〕J.M.凯恩斯《语言与劝说》，赵波、包晓闻译，江苏人民出版社，1997，第356页。
[4]《改善工作条件是全球的主要挑战》，https：//www.ilo.org/beijing/information-resources/public-information/press-releases/WCMS_671146/lang-zh/index.htm，访问时间：2019年7月29日。
[5]此部分中的许多专家观点来自Estevadeordal，Antoni and Cabrol，Marcelo et al.，Robotlution：the Future of Work in Latin American Integration 4.0，Buenos Aires：Inter-American Development Bank Press，2017一书。该书是第一本系统阐述世界各国人工智能对劳动就业影响及法律政策应对的正式出版的学术论文集，是由美洲开发银行邀请诺贝尔经济学奖得主、图灵奖得主、国际劳工组织等学者专家撰写报告的节选本，有英文版和西班牙文版。其英文版、西班牙文版的电子版下载地址：https：//publications.iadb.org/en/integration-and-trade-journal-volume-21-no-42-august-2017-robot-lucion-future-work-latin-american。
[6]李德毅主编《人工智能导论》，中国科学技术出版社，2018，第1～2页。
[7]Winston，P.H.，Artificial Intelligence，Addison-Wesley Pub.Co.，1977.
[8]王媛：《人工智能在电气自动化控制中的应用》，《旅游纵览》2013年第3期；方东菊：《人工智能研究》，《信息与电脑》（理论版）2016年第7期；朱敏、纪雯雯、高春雷等：《人工智能与劳动力市场变革：机遇和挑战》，《教育经济评论》2018年第2期。
[9]胡扬、桂卫华、蔡自兴、叶华文：《关于人工智能几个问题的思考》，《计算机科学》2010年第10期。
[10]刘西瑞、王汉琦：《人工智能化中的形式化问题》，《自然辩证法研究》2002年第8期。
[11]刘志坚：《穿透AI：人工智能的法律风险及其应对》，《当代金融家》2017年第12期。
[12]张一南：《人工智能技术的伦理问题及其对策研究》，《吉林广播电视大学学报》2016年第11期。
[13]杨建刚、储庆中：《对人工智能未来发展的几点思考》，《甘肃科技纵横》2006年第12期。
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[15]陈钟：《从人工智能本质看未来的发展》，《探索与争鸣》2017年第10期。
[16]有关技术进步与就业的理论有“资本—技能互补”假说、亚当·斯密的补偿理论、熊彼特的周期理论等，详见吴锦宇、葛乙九《“机器换人”背景下对劳动力就业问题思考》，《温州大学学报》（哲学社会科学版）2018年第5期，第11～16页。
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[18]Brynjolfsson，E.，and McAfee，A.，The Second Machine Age：Work，Progress and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies，New York and London：W.W.Norton ＆ Company，2014；Ford，M.，Rise of the Robots：Technology and the Threat of a Jobless Future，New York：Basic Books，2015.
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[39]Autor，D.H.，and Dorn，D.，Technology Anxiety：Past and Present，ILO International Symposium on the Future of Work，Geneva，December 5-6，2013.
[40]2013年麦肯锡（Manyika et al.）评估了100种可能的技术，选出了12种最有可能带来经济和社会冲击的技术。它们是：（1）互联网及其对信息和通信的影响；（2）知识技术的自动化；（3）物联网；（4）云技术；（5）先进机器人；（6）无人驾驶或者近乎无人驾驶的机动车；（7）新一代生物技术和基因组学；（8）能量存储；（9）3D打印；（10）先进材料；（11）先进油气开采和恢复；（12）可再生能源。
[41]Schwab，K.，The Fourth Industrial Revolution，Geneva：World Economic Forum，2016.
[42]Ford，M.，Rise of the Robots：Technology and the Threat of a Jobless Future，New York：Basic Books，2015；Alaimo，V.，Bosch，M.，Kaplan，D.，et al.，“Empleos para Crecer”，Washington，DC：Inter-American Development Bank，2015；Brynjolfsson，E.，and McAfee，A.，The Second Machine Age：Work，Progress and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies，New York and London：W.W.Norton ＆ Company，2014；Brynjolfsson，E.et al.，“Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox：A Clash of Expectations and Statistics”，in Agrawal，A.K.et al.，Economics of Artifical Intelligence，Chicago：University of Chicago Press，2017；陈永伟：《人工智能与经济学：关于近期文献的一个综述》，《东北财经大学学报》2018年第3期。
[43]International Federation of Robotics（IFR），World Robotics：Industrial Robots，2016.
[44]Frey，C.B.，and Osborne，M.A.，“The Future of Employment：How Susceptible Are Jobs to Computerisation？”Technological Forecasting and Social Change，114：254-280，2017.
[45]Manyika，J.，Chui，M.，Miremadi，M.et al.，A Future That Works：Automation，Employment and Productivity，McKinsey Global Institute，2017.
[46]《欧盟发布机器人发展策略胜—筹欲攻占产业制高点》，https：//zixun.ibicn.com/d1163469.html。访问日期：2019-07-29。
[47]曹建峰：《10大建议！看欧盟如何预测AI立法新趋势》，《机器人产业》2017年第2期。
[48]http：//news.sina.com.cn/o/2018-01-23/doc-ifyqtycx2441926.shtml，访问时间：2019年7月29日。
[49]http：//m.elecfans.com/article/671406.html，访问时间：2019年7月29日。
[50]吴锦宇：《欧洲发展AI，如何兼顾公平与效率？》，《上海工运》2018年第11期。
[51]贾无志：《欧盟“地平线2020计划”大幅增加人工智能领域的科研投入》，https：//www.fmprc.gov.cn/ce/cebe/chn/kjhz/t1555901.htm，访问时间：2019年8月3日。
[52]《欧盟将投200亿元发展人工智能》，《人工智能快报》2019年1月9日，https：//blog.csdn.net/gs780j/article/details/86215618，访问时间：2019年7月29日。
[53]欧盟委员会在2018年4月发布了欧洲人工智能方法（European approach on AI）之后，成立了人工智能高级专家小组，由52名独立专家组成，他们是来自学术界、民间社会和工业界的代表，包括法国数字委员会前秘书长Yann Bonnet，索邦大学机器人、人工智能和伦理学教授Raja Chatila，诺基亚贝尔实验室深度学习研究组组长Leo Krkkinen，Google人工智能研究员Jakob Uszkoreit等。该小组的主要职责是提出人工智能技术发展相关建议，并评估和制定下一代数字战略和法规。
[54]《欧盟正式发布人工智能道德准则草案：可信赖为AI讨论起点》，中国科学网，2018年12月25日，http：//www.minimouse.com.cn/plan/2018/1225/48227.html，访问时间：2019年7月29日。
[55]参见吴锦宇《良性发展AI，美国怎么做？》，《上海工运》2018年第6期。
[56]《美国发布AI白皮书〈机器崛起：人工智能及对美国政策不断增长的影响〉》，http：//www.sohu.com/a/258611160_468720，访问时间：2019年7月29日。
[57]Waymo是一家研发自动驾驶汽车的公司，为Alphabet公司（Google母公司）旗下的子公司。
[58]《美国的人工智能战略布局及启示》，http：//www.pinlue.com/article/2019/04/1207/48863 0650148.html，访问时间：2019年7月29日。
[59]《特朗普签署“美国人工智能倡议”，加强美国在人工智能和相关领域研发》，https：//www.xianjichina.com/news/details_99688.html，访问时间：2019年7月29日。
[60]http：//tech.163.com/18/0119/10/D8GOAIFI00098IEO.html，访问时间：2019年7月29日。