• 竞争、生产力与“”——智能时代人的本质和自我认同

    分类: 哲学 >> 科学技术哲学 发布时间: 2025-01-13 合作期刊: 《学习与实践》

    摘要:当代人工智能以机器对人类智能的模拟甚至超越为目标,它首先促进了生产智能化,并用智能生产力拓宽了人的劳动本质的实现路径。然而,智能机器人的大量涌现又使人机之间的传统界限日渐模糊,其结果便是不但剧烈冲击着文艺复兴以来对人的主体性地位的认知,带来了人的自我认同危机,而且展现了机器控制人类的趋势,使整个人类的命运前景处于巨大风险之中。站在马克思的唯物史观立场,“新卢德分子”轻率地拒斥所有智能技术的做法是不可取的,要将对智能技术的资本主义应用转变为共产主义应用,构建新型的人机共生关系,进而在技术进步中整体推进人的发展和社会发展。

  • 工业机器人与中国生产工人职业流动

    分类: 应用经济学 >> 劳动经济学 发布时间: 2024-11-01 合作期刊: 《经济与管理研究》

    摘要:“机器换人”背景下中国工业就业规模不断缩减,引起了社会的广泛担忧。本文基于职业流动视角,通过匹配中国劳动力调查数据和行业机器人应用数据进行实证分析,发现行业机器人渗透水平每增加1%,将平均提高生产工人1. 2%的职业流动概率;结合垂直和水平流动考察生产工人职业变化,发现工业机器人应用促进了生产工人互补式流动而非替代式转移。以上研究结论在一系列稳健性检验、内生性处理下依然成立。异质性分析发现,在工业机器人应用影响下,高学历、健康和男性生产工人的互补式流动更加明显。本文研究结论在一定程度上回应了对技术性失业的担忧,在“机器换人”背景下促进生产工人职业互补式流动具有重要的意义。

  • 智能制造、产业集聚与劳动力错配

    分类: 应用经济学 >> 产业经济学 发布时间: 2025-03-24 合作期刊: 《中国流通经济》

    摘要:改善要素配置效率是提升全要素生产率和实现经济高质量发展的重要突破口,智能化浪潮持续打破原有劳动力低位配置端倪渐显。构建智能制造一产业集聚一劳动力错配的理论分析框架,可从理论层面揭示智能制造和产业集聚缓解劳动力错配的原因;利用2006一2020年中国30个省份(不含西藏和港澳台)的面板数据,基于制造业所采取的“机器换人”策略,实证检验智能制造对劳动力错配的影响,以及在其传导过程中产业集聚发挥的中介效应。研究表明,智能制造对劳动力错配有显著的改善效应,且这一结论经过一系列稳健性检验后依然成立。产业集聚在其传导过程中发挥着正向中介作用,智能制造能通过促进生产性服务业多样化集聚、高新技术专业化集聚和产业协同集聚的中介路径对劳动力错配起到间接优化作用,其中制造业与生产性服务业协同集聚的中介效应占比为45.29%,是主要中介渠道。因此,我国应加大人工智能核心技术投资力度,以生产资料智能化缓解劳动力错配的程度;推动教育培训体系升级,以劳动力数字化改善劳动力配置效率;科学谋划最优资源配置的产业集聚模式,以产业集聚支撑劳动力自由流动。

  • 从“”到“人机共舞”:人工智能时代劳动主体的解构与重构

    分类: 哲学 >> 马克思主义哲学 发布时间: 2025-04-19 合作期刊: 《理论月刊》

    摘要:随着人工智能逐渐扮演以往专属于人类的角色,人类社会正发生深刻变革。人工智能具有类人认知、类人意志和类人情感能力,能够作为类人主体而存在,极大地增强社会总体的劳动能力。然而,智能技术的资本主义应用对劳动主体进行了深度解构,主要表现为:平台劳动下“随机而动”引发层次性解构,数字劳动下“人机交互”引发结构性解构,智能技术与资本合谋下“机器换人”引发整体性解构。对此,必须推动智能技术的社会主义应用,构建“人机共舞”新格局:在技术层面,保持对技术的追问,挣脱技术资本逻辑;在人的层面,塑造赛博格主体,复归人的创造本质;在制度层面,创设优良制度环境,规避“机器换人”风险。

  • 半数岗位易替代:警惕“”的技术性失业风险基于2018年广东省制造业企业调查数据的分析

    分类: 社会学 >> 社会学 发布时间: 2025-04-24

    摘要:[摘要]第四次工业革命来临,自动化、人工智能与工业机器人取代人类成为全球各界热议的话题。既有研究主要以职业为分析对象研究机器换人的程度。文章基于弗雷-奥斯本量表,以广东省606家企业问卷调查数据评估制造业一线工人岗位被自动化和人工智能取代的程度。研究发现,制造业一线工作岗位易替代的比例近55%。在企业层面,当前自动化、人工智能可以替代的岗位并没有表现出明显的聚集效应,即各类型企业均有一定比例的岗位易替代,但实现产业升级的企业或地区以及实现深度自动化改造的企业部门将显著减少易替代的岗位;在个体层面,年龄大、无专业、教育年限短以及技能培训少的一线工人更多分布在极易替代的岗位上,这些群体面临着巨大的技术性失业风险。