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智能化:變老齡化負(fù)擔(dān)為長壽化紅利

2020-03-17 09:27:54倪鵬飛
新華月報 2020年4期
關(guān)鍵詞:智能化人類時代

倪鵬飛

智能化時代人的勞動主要需要智力而不是體力

黨的十九大報告提出將智慧社會建設(shè)作為重要的國家戰(zhàn)略,智能化是“智慧社會”到來的重要特征。當(dāng)下,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的高科技競爭正迅速集中于“腦力”的競爭,從“互聯(lián)網(wǎng)+各個領(lǐng)域”向“人工智能+各個領(lǐng)域”快速迭代進(jìn)化。隨著人工智能、機(jī)器人和互聯(lián)網(wǎng)三者將緊密聯(lián)合在一起,人類社會正在從信息化、數(shù)字化時代邁向智能化新時代。智能化時代人類生產(chǎn)、交換和消費(fèi)的內(nèi)容和方式將發(fā)生深刻的變革,其中一個重要而顯著的變化是機(jī)器將代替人的主要體力和部分智力,來從事一些有形的貨物和無形的知識的生產(chǎn)、服務(wù)和交換活動,包括智能制造和智能服務(wù)等。而人類將主要從事無形的知識、信息、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)、服務(wù)和交換等活動,包括:創(chuàng)新、學(xué)習(xí)以及指揮和操作智能制造和智慧服務(wù)的工作等,但這些智力密集型的工作除了需要勞動者身心健康作基本保證外,主要需要其擁有的通過人力資本所形成的存量“智力”來支持和保障,相反,勞動者體力在智能時代的工作中的作用將大大下降。

智能化時代年長人口在工作上有顯著智力優(yōu)勢

首先,長壽是人類自起源以來永恒的夢想。正是這一持久而強(qiáng)烈的追求,推動著生命科技發(fā)展和生活水平提升,進(jìn)而使人類的壽命在加速延長。根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)和估算:古代人類壽命極低,1700年人類平均壽命僅35歲,1800年增加到37歲,到1950年增加到46歲,1985年全世界平均人口壽命為62歲。聯(lián)合國經(jīng)濟(jì)和社會事務(wù)部2019年發(fā)布的報告顯示,當(dāng)前世界人口平均壽命達(dá)到72.6歲,并預(yù)測到2050年將達(dá)到77.1歲。人口加速長壽化是人類進(jìn)步的重要表現(xiàn),也是不可阻擋的重要趨勢。

其次,年長人口的智力優(yōu)勢與智能化時代的要求相匹配。按照人的生命規(guī)律,人的機(jī)體在經(jīng)歷發(fā)育和成熟之后,一方面,隨著年齡的增長,人的體力減弱。但是另一方面,由于后天的人力資本投入的積累,人的經(jīng)驗(yàn)、技能等“智力”卻在累積增長。因此,與年輕人口相比,年長人口體力優(yōu)勢在下降但智力優(yōu)勢在提升,這與智能化時代所需求的體力和智力組合相匹配。

再次,超過“勞動年齡”的人口并沒有喪失勞動能力。根據(jù)現(xiàn)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)觀察:年長人口失能大多是在生命盡頭的最后或者身體不健康狀態(tài)下。由于醫(yī)療條件和生活條件的改善,人口在壽命延長的同時身心素質(zhì)也大大改善,超過“勞動年齡”的人口在生命結(jié)束前的很長一段時間都具有一定勞動能力,尤其是擁有高人力資本的超過“勞動年齡”人口,其從事智力密集型勞動的能力和優(yōu)勢更強(qiáng)。

最后,超過目前規(guī)定的勞動年齡停止工作導(dǎo)致人力資本大量浪費(fèi)。隨著社會的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步,公私部門對人力資本投入越來越巨大,但是如果大量人口過早結(jié)束工作,不僅無法為社會創(chuàng)造更多財(cái)富,而且沉淀在其身上正待發(fā)揮作用的人力資本將被閑置和報廢。

智能化改變有關(guān)人口問題的傳統(tǒng)思維

人口問題是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的核心和根本問題。目前有關(guān)中國的人口尤其人口老齡化問題的討論很多,且觀點(diǎn)大都十分悲觀,這根源于目前仍然沿用西方發(fā)達(dá)國家傳統(tǒng)的概念界定和政策思維。按照這些關(guān)于老年人口、工作年齡人口的定義和標(biāo)準(zhǔn),以及相關(guān)的退休、養(yǎng)老制度等思路,中國作為新興經(jīng)濟(jì)體和人口大國,確實(shí)正在經(jīng)歷人類歷史上最大規(guī)模的老齡化加速進(jìn)程。應(yīng)對“未富先老”,贍養(yǎng)巨大規(guī)模的老齡人口,確實(shí)將面臨前所未有的挑戰(zhàn)。但是傳統(tǒng)的概念定義和政策思維,在新的技術(shù)條件和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展背景下,已經(jīng)有些過時了。

從理論上說,均衡首先是需求和供給的均衡,這是人類社會持續(xù)運(yùn)行和發(fā)展的基本要求之一。一方面,人口個體的生命周期內(nèi),有一定數(shù)量和結(jié)構(gòu)的物質(zhì)和非物質(zhì)的需求,另一方面,人口能夠提供相應(yīng)數(shù)量和結(jié)構(gòu)的物質(zhì)和非物質(zhì)的供給,人口客觀上存在供需結(jié)構(gòu)和總量均衡的條件。

但基于生命規(guī)律,人口個體在生命的前期和后期沒有勞動能力,要使人類生存并世代延續(xù),需要建立代際間人口互助和接續(xù)供養(yǎng)制度,以實(shí)現(xiàn)人口生存發(fā)展的需求與供給的動態(tài)均衡。在自給自足、固定分散的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會,這個均衡主要采取家庭代際供養(yǎng)制度來保證。在分工合作、流動聚集的現(xiàn)代工業(yè)社會,社會代際供養(yǎng)制度能夠更好地保證均衡。但是,目前勞動人口的定義和相關(guān)政策思路,是基于發(fā)達(dá)國家工業(yè)時代人類壽命沒有達(dá)到足夠長和工作主要依靠體力的要求而做出的設(shè)計(jì),是當(dāng)時社會勞動人口的供給能力,與供養(yǎng)人口的需求之間的平衡。事實(shí)上,隨著技術(shù)進(jìn)步和生活水平提升,人口健康改善、壽命延長使得需求延長,同時供給能力也在延長。但是按照過去的定義和政策,一方面,供養(yǎng)人口尤其是贍養(yǎng)人口的規(guī)模和比例由于壽命延長在不斷擴(kuò)大,其供養(yǎng)需求也不斷擴(kuò)大。另一方面,延長的供給能力因?yàn)榈烬g而無法發(fā)揮作用,本應(yīng)是供養(yǎng)提供者卻變成供養(yǎng)需求者,供需反轉(zhuǎn)造成巨大的供養(yǎng)缺口。

而正在到來的智能化時代將徹底顛覆工業(yè)時代的人口問題,最終必將全面修訂老齡化的傳統(tǒng)定義,全面改寫勞動相關(guān)的制度和政策。因應(yīng)智能化的時代發(fā)展,率先改變應(yīng)對人口問題的思路,未雨綢繆,積極作為,可以將中國未來的人口負(fù)擔(dān)變成紅利、挑戰(zhàn)變成機(jī)遇。

擁抱智能化?探索建立與勞動相關(guān)的新制度

應(yīng)積極開展相關(guān)問題的前瞻性研究并做好政策儲備。

首先,改革退休制度,延長就業(yè)年限。根據(jù)職業(yè)類別和勞動人口的智力密集度,加快建立差別化的延長工作年齡的制度,大幅度延長從事智力密集型職業(yè)勞動人口的工作年齡。建立勞動人口職業(yè)動態(tài)調(diào)整的制度,根據(jù)年齡變化以及體力、智力和技術(shù)變化,動態(tài)調(diào)整工作崗位。根據(jù)體力和智力變化的情況,不斷調(diào)整就業(yè)崗位;

其次,改革工作制度,減少工作時間。智能化將大量勞動人口從繁重的體力勞動和腦力勞動中解放出來,在創(chuàng)造更多新的就業(yè)崗位的同時,可以減少勞動人口的勞動時間。這就為實(shí)行半天工作制或每周3天工作制,讓勞動人口騰出大量時間進(jìn)行娛樂、休閑和學(xué)習(xí)創(chuàng)造了條件;

再次,改革教育制度,實(shí)現(xiàn)終身學(xué)習(xí)。適應(yīng)智能化時代對勞動的智力密集度要求,以及技術(shù)日新月異的需求,所有勞動人口都應(yīng)不斷投入人力資本,以求不斷提升和更新其智力和技術(shù)水平,為此,除了要向前延長義務(wù)教育如實(shí)行幼兒園和高中階段的義務(wù)教育,還要增加高齡人口教育的公共投入;

最后,利用智能化,改革教育方式。智能化正在深刻改變?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)和教育方式。通過大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能的應(yīng)用,可以發(fā)現(xiàn)每個人的個性特征,真正實(shí)現(xiàn)因材施教。可以更好激發(fā)好奇心,真正實(shí)現(xiàn)自愿學(xué)習(xí)??梢源蚱浦R和學(xué)習(xí)資源的時空限制,通過“干中學(xué)”、“用中學(xué)”、“研中學(xué)”、“玩中學(xué)”,終身處在學(xué)習(xí)狀態(tài)。事實(shí)上,目前人們每天花費(fèi)大量的時間看手機(jī),不僅表明學(xué)習(xí)時間大量增加,也表明學(xué)習(xí)方式已經(jīng)發(fā)生重要改變。

(摘自1月21日《經(jīng)濟(jì)參考報》。作者為中國社會科學(xué)院城市與競爭力研究中心主任)

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