随着AI的到来，我们会否仍拥有工作呢？日前，一场在上海举办的论坛分论坛，也就是由复旦大学中国经济研究中心承办的“人工智能时代的劳动市场转型：中国与全球的新挑战”举行了。该分论坛着重关注在人工智能，也就是AI迅速发展的背景状况下，劳动力市场所遭遇的深度变革。重量级学者，他们来自中国、美国、韩国、新加坡等一流高校与研究机构，从经济学、管理学、政治经济学等多学科视角出发。他们结合大数据与行业实证分析，围绕AI对就业结构、技能需求、收入分配及经济增长的影响展开一番深入的讨论。
当人工智能比人类更能胜任工作之际，我们该去往何方呢？哈佛大学经济学讲席教授Richard B. Freeman，从“科幻迈向现实”的角度出发了，指出许多曾在科幻作品中出现的技术，正加速在现实里落地了，特别是大语言模型以及算法的进步了，正在深刻地改变劳动力市场结构了。他强调，人工智能在多个领域已渐渐超越人类能力了，这一趋势将会重塑工作方式与职业边界了，还会对个体能力提出全新要求了。与此同时，他作出提醒，相较于单纯地担忧技术被替代，其实更应该去关注收入分配以及制度安排方面的问题，也就是“谁拥有人工智能，谁就将会掌握更多的经济收益”。按照他的看法，人工智能一方面既有可能会带来效率的大幅跃升，进而减少蓝领工人和白领雇员相互之间的差距，然而另一方面它也有可能会加剧人工智能所有者和劳动者相互之间的不平等现象。所以说，破局的关键所在之处就在于社会到底要如何借助政策以及制度来进行回应和调节。
新加坡管理大学计算和信息系统学院的长聘副教授朱飞达，从人力资本的角度入手，探讨了在AI深度融入组织运行的情形下，个体经验跟知识怎样转化为“智能资产”。他表明，伴随AI能够参与乃至替代部分认知与创造性工作，传统以学历和技能为核心的人力资本评价体系正面临重塑。企业内部的工作流程、决策路径以及隐性经验，正经由数据与算法被记录、结构化并且模块化，进而形成可复用、可扩展的知识体系。在这同一时间，他着重表明，往后竞争优势会更多源于“人类智能加上人工智能加上组织智能”的协作能力，怎样达成知识的资产化，以及治理与价值分配，将会化成 AI 时代的关乎重要的议题。
北京大学国家发展研究院副院长，同时身为经济学教授的张丹丹，作出了围绕“如何测算AI对就业的影响”的主旨发言，她从方法论的视角，系统地比较了当前国际前沿研究里的三种测度路径，这三种路径分别是基于任务分解的“AI暴露度指数”，基于企业招聘行为的“AI企业采用指数”，以及基于人机交互真实数据的“AI观测暴露指数”。三类指标分别从理论可行性、企业实际采纳以及个体使用行为这三个层面刻画AI对就业的影响，它们互为补充。她予以指出，存在三类证据，这三类证据交叉验证之后得出了一个一致的判断，这个判断是，“理论偏悲观、现实相对温和” ，潜在高暴露的职业普遍集中于白领认知性岗位，然而AI在企业层面的深度落地仍然处于早期阶段，现实冲击显著小于理论上限，同一暴露度的职业命运出现分化，根本上取决于其内部任务结构属于互补还是替代关系。她同时做出提醒，在本轮，AI于“认知能力跃升”这个维度上有突破，并且在“近乎同步的全球扩散”这个维度上也有突破，这使得此次技术冲击的速度达到了前所未有的程度，其广度同样是前所未有的，因为调整窗口被大幅度压缩了，所以对前瞻性监测提出了更高要求，对技能转型支持提出了更高要求，对社会缓冲机制也提出了更高要求。
清华大学社会科学院经济所，担任长聘副教授的谢丹夏，从宏观经济以及增长理论着手出发，构建了一个一般分析框架，这个框架涵盖数据、算力、算法与存储等要素，被称作“数智经济”，其目的是探讨人工智能时代的增长机制以及就业影响。他指明，在极端情形之下，生产与创新过程有可能重要依靠数据、算力和存储，进而明显削弱对传统劳动的需求结构。与此同时，AI对就业的影响具备多重效应，这效应既可能取代部分岗位，又能够凭借提升创新效率、降低知识负担成本以及促进技术扩散来创造新机会。此外，他还提出来，AI有可能借助立法等手段去改变工作时间配置，像是减少法定工作时间，进而对生活方式造成影响，并且对就业以及人口动态产生潜在作用。总体来说，制度跟政策调整会是应对这些变化的关键所在。
