【摘 要】 生成式人工智能具备强大的“生成能力”，正在替换越来越多的劳动者，解雇、裁员 已引起社会高度重视。通过分析生成式人工智能对劳动形态的改变，以及对就业的替代和创造 效应，预测未来就业岗位的消失、保留和新生问题，以便对我国劳动就业的调整方向及应对之策 提供思路。为保障就业安全，维护社会和谐稳定，提出以下建议：倡导科技向善，主动化解劳动者 “卢德意识”，鼓励拥抱新技术;积极利用“窗口期”，加速劳动技能培训，推动行业转型;完善劳动 解雇保护制度，细化协商程序，减缓劳资矛盾;提高社会保障水平，增加就业岗位，协助技术失业 者渡过难关。
聊天机器人 ChatGPT 一经面世，在全球迅速引发了对生成式人工智能领域的广泛关注。生成 式人工智能浪潮汹涌而至，“机器替代人工”将快速推进，就业的供求结构也将发生改变。生成式 人工智能对就业将产生哪些颠覆性改变? 政府该如何应对? 已成为急需研究的新课题。
一、生成式人工智能的概念及用途
(一)概念
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的规定，生成式人工智能技术是指“具有文本、图片、 音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术”。大算力、大模型、大数据，导致“智能涌现”，人工 智能(以下简称 AI)从辨别式 AI 走向生成式 AI[1] 。搜索引擎就是辨别式 AI。生成式 AI 是一种特定 类型的 AI，它专注于生成新内容，“创造未知世界”，它根据用户输入的提示和信息，执行任务，生成 新内容。如“讯飞星火认知大模型”，当输入“想锻炼身体，有哪些方案推荐”时，该模型在几秒之 内，列出详细计划。不同行业场景下的生成式 AI 已层出不穷，如“360 智脑 4.0”、百度“文心一言”、 华为盘古、京东言犀等。
(二)用途
生成式 AI 的底层技术，实际就是大模型。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国 10 亿 级参数的大模型共计 79 个。生成式 AI 的用途主要是提升生产力，有助于解放人类劳动。首先，效 率高。它可以在几秒、几分钟之内自动生成新内容并进行修改和优化，帮用户减少构思所需时间， 提升工作效率;其次，有助于升级现有行业。在金融领域，生成式 AI 可预测市场趋势，利用算法进 行投资组合，制定投资策略，还可以进行风险评估和智能客服服务等。在医学领域，它可以无休无 眠地阅览大量病例，从中发现规律，并生成详细的病程预测报告，便于人类科学诊断疾病;最后，有 助于缓解人力不足问题。在人口红利逐渐消失的当下，生成式 AI 产品的应用，有利于缓解人口老龄化现状，解决制造业尤其是艰苦岗位招工难等问题。另外，生成式 AI 还可以应用在危险或令人 不喜的行业，减少普通劳动者的潜在风险和压力。
对国家而言，生成式 AI 在战略性新兴产业的开拓与建设、促进数字经济的繁荣，以及数实融合 方面等大有作为，生成式 AI 将很快融入千行百业。我国“支持行业组织、企业、教育和科研机构、公 共文化机构、有关专业机构等在生成式人工智能技术创新、数据资源建设、转化应用、风险防范等 方面开展协作。”“推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协 同共享，提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放，扩展高质量的公共训练数据资 源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。”① 对企业而言，生成式 AI 可以替代一 些初级工作。“写代码是最热门的用法，有 66%的企业都在用。有 58%的企业将其用于文案或内容 创建，57%用于客服，52%用于创建会议或文档摘要”[2] 。对个人而言，生成式 AI 可以成为个人智能 助理。比如，帮写论文、做策划、视频等。因此，生成式 AI 于国、于企、于民都有极大用途。
二、生成式 AI 对就业的影响预判
由于生成式 AI 几乎可生“万物”。它会翻译、写文案、作曲、画画、编程，进行科研、营销、创建虚 幻世界等。继“AI 孙燕姿”之后，AI 模拟人声技术持续发酵。MyVocal.Ai 网站，可通过 AI 技术克隆 声音，生成歌曲、口播语音。Meta 发布的 AudioCraft(直译为音频技艺)，可以根据文本提示创作音 乐和音频，即文字可生成音乐 [3] 。谷歌发布的 Audio PaLM，可以通过语音传输瞬间翻译 [4] 。生成式 AI 能力超群，它的出现，将对劳动力市场造成极大冲击。人工智能是一种数字技术，只要电力充 足，它可以全年无休地工作，它不会索取劳动报酬，没有病假、工伤、辞职及退休等劳动纠纷，这种 全能“劳模”，自然受企业青睐，“机器换人”是大势所趋。当然，人类面对每一次科技革命，都是喜 忧参半，生成式 AI 的到来，有人欢呼雀跃，有人忧心忡忡。总体来说，生成式 AI 对就业的影响，预 判主要分为三类。
(一)乐观派
代表人物有蒂姆·库克、扎克伯格、马云、李彦宏等，他们认为生成式 AI“利大于弊”。在 2023 年 中国发展高层论坛开幕式上，周鸿祎将 AI 发展划分为三个阶段：即人工智障、强人工智能、超级人 工智能。他乐观看待“失业”挑战，认为“人工智能造成大规模失业是制造焦虑，GPT-6 后将产生意 识变成新物种”，就现阶段而言，人们无需过度担忧。马克·安德森认为，人的智慧将被 AI“放大”。 AI 算法将帮助科研人员在大数据中“采矿”(陈天石、裴智勇，2019)，使工作从“劳动”变为“创造” (沈南鹏，2018)。AI 将改善就业环境、减少工作时间、提高劳动报酬(潘文轩，2018)，提高就业质量 (张成刚，2022)、枯燥、重复性的工作，将由 AI 完成，人类将按自己的意愿发展，从事更有价值的工 作(张广志，2023)，AI 将促进人类的全面发展(何云峰，2023)，“自由劳动将复归”(翁玉玲，2018)。 人机将共存(凯茜·恩格尔贝特、博乐仁，2017)，AI 红利将在 3 至 5 年内显现(刘庆峰，2018) 。
(二)悲观派
凯恩斯和瓦西里·利昂惕夫预言人工智能会产生“技术性失业”，霍金用“末日”来评价人工智能 对就业的影响，他认为，从短期来看，人工智能的影响取决于谁控制它;但从长期来看，其影响取决 于它能否控制一切。尤瓦尔·赫拉利认为，人工智能正在以超过人类平均水平的能力掌握语言，正 在掌握打开从银行到寺庙等所有机构大门的万能钥匙。“AI 教父”杰弗里・辛顿认为，人工智能拥有 编写和运行自身代码的能力，比人类更加聪明，“它会想出办法绕过我们对它的限制，会想出办法 操纵人们做它想要的事情”。埃隆·马斯克称人工智能为“恶魔”，断言人类已经是半机器人，他认 为，“如果人工智能有一个目标，而人类恰好挡住了它的去路，它就会理所当然地摧毁人类，甚至不 会考虑，也不会感到难过”。雷·库兹韦尔预测，“2045 年，奇点来临，人工智能完全超越人类智能， 人类历史将彻底改变。”
(三)谨慎派
约瑟夫·熊彼得曾提出“周期理论”，该理论认为，技术发展在推广、普及、繁荣、衰落不同阶段， 对就业的影响并不相同。有学者认为，虽然就业威胁真实存在，但没必要夸大。人工智能将促进 “劳动力市场结构、岗位数量、种类的调节和转型”(卢克·多梅尔，2016)。从目前来看，游戏之外，
人工智能短期内不太可能有大作为(史玉柱，2023)。有学者建议，人类应以前瞻性思维和行动力适 应 人 工 智 能 时 代(鲁 昕 ，2021)，防 范 人 工 智 能 抢 走 人 类 剩 余 的 最 后 优 势(阿 杰 伊·阿 格 拉 沃 尔 ， 2018)。本吉奥认为，“所有致力于构建强大人工智能产品的企业都应该进行正式的注册和报备。 政府需要对这些公司的行动进行追踪，对其工作内容进行审查，对 AI 行业至少要实行像对待航空、 汽车或者制药等领域一样的监管机制 [5] ”。
三、生成式 AI 对劳动就业的现实冲击
(一)劳动形态演变
在技术发展不同阶段，人工智能与人类的关系将不断演化，工具-伙伴-HR，直到奇点来临，人 工智能将与人类比肩而立。未来，人机关系、劳企关系将更加复杂。在生成式 AI 辅助下，人人都可 以独当一面。 一个人可以干一个团队、一家企业的事情。比如，一个人可以利用生成式 AI，制作 一 部电影 ，无需编剧 、演员 、导演以及其他人员 。 未来的企业组织将更趋向扁平化 、平台化和业态 化。 劳动力算法优化 将大量应用，企业管理向数字化、智能化转变。新技术改变就业形态，“云劳 动”将成为主要劳动形式 [6] ，“X 专业+人工智能服务”将普及，高端技术型岗位趋向外包(陈寅磊， 2019)，自雇劳动、“零工”“网约工”等过渡性劳动形态将成为社会常态 [7] ，“斜杠青年”将增多，劳动 雇佣多元化，众包、雇佣、劳务、承揽等非劳动关系将增多。随着生成式 AI 在各大企业的应用日益 增多，企业将停止外包，继而进行大规模裁员。超级人工智能时代，人类将成为《人类简史》作者尤 瓦尔·赫拉利所预言的“无用阶层”“几十亿人无法对世界做出任何贡献，只能混吃等死。”
(二)劳动力需求振荡
生成式 AI 的使用将带来四重效应，即替代效应、填补效应、创造效应和结构效应 [8] 。从工种的 存废与迭代来看，生成式 AI 的应用，将带来一系列改变。
1.消失。AI 所导致的失业问题正在引发世人关注。关于失业率，李开复预测，十年后，世界上 90% 的 工 作 ，将 被 AI 取 代 。 马 斯 克 认 为 ，在 未 来 20 年 ，全 球 12% 至 15% 的 劳 动 力 将 因 AI 而 失 业 。 2023 年，经济合作与发展组织(OECD)调查结果显示，3/5 的人担心 AI 会使自己在未来 10 年彻底失 业，3/4 的人认为 AI 未来将提高自己的工作强度 [9] 。关于工种消失，学者们认为，AI 的引进和介入， 正在让企业“瘦身”。(1)一些执行初级工作的员工将被替换。人类思考需要 5 秒以下的工作将被取 代(李开复，2016)，规则性劳动、重复性、自动化、标准化生产将由 AI 完成。比如，普通客服、物流分 拣和配送将被取代。(2)偏向定量分析的白领工作将更容易被 AI 接管，比如数据分析师张文强认为 “由于机器针对大数据的搜索、分析和挖掘能力很强，某些看似复杂的工种，如证券分析师、理财 师、律师等”将面临威胁。(3)需要大量记忆的工作将被完全取代(辛顿，2023)。比如，翻译、教师 等，其中外语教师受影响最大(Felten，2023)。(4)艺术家将受到冲击。由于生成式 AI 具备生成功 能，普通人即使不擅长绘画、没有设计感，借助 AI，也可以成为创作者。在影视行业，模特、摄影师、 演员等都将被 AI 替代。比如 Showrunner AI 可以毫不费力地制作剧本，编剧将面临失业;AI 能复制 配音演员的声音，配音演员危机迫在眉睫;AI 可以“数字克隆”演员的形象、面部等。乔·罗素预计， “大约两年后，就会出现完全由人工智能制作的电影”，大量影视从业者将面临失业的风险。
2.保留。目前，生成式 AI 并非无所不能，学者们认为，以下工作仍由人类完成。(1)富有想象力 和创造性的工作。生成式 AI 是通过已有数据训练出来的，它并不生产知识，而是在做知识的搬运 工(刘亚东，2023)，它也只能空洞“模仿”，不会“创作”。不可能创新，也就不可能突破人类现有的 想象力极限 [10] 。当缺乏数据支撑时，AI 将难有作为。比如，ChatGPT 考今年的高三物理得零分，这 就意味着 AI 难以应对“尚未知晓”的工作。张朝阳认为，人的精神、思想和想法，机器取代不了。因 此，一些创造性的工作仍由人类完成。AI 在跨领域推理方面还很稚嫩，一些需要批判性思考和反 思性思考的工作无法被 AI 取代(周伯文，2023)。比如，在数学领域，AI 无法识别几何背后的定律， 更无法识别数学与其他科学之间的关联，AI 不会代替人类思维，数学家的工作仍无法撼动(丘成桐， 2023)。另外，在新闻创作方面，ChatGPT 的出现会使媒体减少对重复组合类编辑记者的需求，但是 富有想象力、创造力的工作仍由人类编辑来完成。编剧、作家、画家亦如此。
(2)凭经验处理的工作。直觉和经验是人类特有的本领，AI 难以企及。因为 AI 对现实世界的底层现实缺乏理解，尚未捕捉到人类经验。比如，在自动驾驶领域，当 AI 遭遇尚未训练的事项而不 得不处理时，AI 难以像人类一样通过经验来判断并加以灵活处理。
(3)情感、共情与沟通工作。尤瓦尔·赫拉利认为，“人工智能只有智能而没有意识，意识比智 能更重要、更有价值。”生命壁垒使 AI 和人类间不具备感觉共性，缺乏感统智慧(井上智洋，2018)， AI 不理解感情内涵。罗翔认为，“人跟人工智能最大的不同，在于人除了有理性还有感性。”因此， 教练、护士、心理医生等仍无法被替代，因为“这些工作需要同情，信任和同理心”。从情感表达层 面来看，演员实际上也有存在价值。因为人类演员“具备高度的生活感受力，表演感染力，对情感 和情绪的精准传达，对人性的深刻洞察以及高品位的审美等素质”，而这些素质，生成式 AI 并不具备。
(4)复杂及策略性工作。李开复认为高管、外交官和经济学家等职位 AI 难以胜任。在人力资 源管理方面，AI 算法可能存在歧视问题，容易产生考核偏见，因此，选人的主观标准仍需人类把关。
(5)某些体力劳动。AI“类脑”无法解决“无法形式化的问题”(汪倩，2020)，一些生成式 AI 无法 处理不规则或非标准化的事务。比如，AI 机器手不如人的手指灵活，很难从仓库货架上拿出不规 则或易碎商品。Felten 大数据模型无法完成采摘工作，体力活最终还得依赖人类。在水管维修方 面，即使 AI 识别水龙头，能诊断出现某种问题，并给出修复建议，但最终还得靠专业人员来落实。 高盛发布报告认为，建筑和维修等体力要求较高的职业或户外工作受 AI 影响较小。Open AI 公司 也认为，食品制作、林业养护等体力劳动者受到的潜在影响最小。
(6)不 产 生 利 润 的 工 作 。 资 本 和 政 府 对 其 投 入 和 兴 趣 不 大 的 行 业 将 保 留 。 比 如 考 古 工 作 (尤瓦尔·赫拉利，2018)。
3.新生。约瑟夫·熊彼特曾提出“创造性破坏效应”，认为每一次科技创新，在一些工作岗位消 失的同时又会创造出新的工种。汽车的出现，导致马车夫失业，但围绕汽车制造和销售又创造了数 以亿计的新就业岗位。电脑的出现，让打字工作者消失，但同时又产生了软件工程师、网站设计 师、游戏开发者等新工种。电灯取代蜡烛，正是由于科技进步，才会出现灯火阑珊的城市繁荣盛 景。生成式 AI 的出现，亦具有“创造性破坏”效应。“人工智能洞见”，需要人类先告知“人类会怎么 做”，因此，数据标注师将大量产生。标注师对现实世界进行采集、标注，并将之转换成代码“喂养” AI，让 AI 像人一样理解文字、声音、图片等，进而“睁眼看世界”。另外，对于图像识别、算法研究和 深度学习等领域的专家需求将增加，如数据分析师、AI 训练师、AI 技术顾问、AI 产品经理，AI 技术 总监等。除此之外，随着生成式 AI 的发展进化，在工作效率提高之后，劳动者的工作时间将被压 缩，休闲时间将会增多，众多精神产品将会出现，用于“浪费时间”或“打发时间”的新工种也将产 生。比如，捏脸算法工程师、虚拟建筑师、元宇宙开发者、虚拟角色设计师等。
四、生成式 AI 就业应对建议
(一)主动化解“卢德意识”，积极拥抱新技术
“机器换人”，AI 逼近，劳动就业市场面临危机。由于生成式 AI 的应用，在岗者在企业中逐渐失 去存在感。劳动强度要求越来越高，工资却面临下滑威胁。在“AI 普及”之前，一部分在岗者打算 抽身转行，逃离赛道，寻找新的出路。 一部分劳动者认为，不能坐以待毙，应该奋起反抗。因生成 式 AI 而引起的罢工，也正在上演。2023 年 6 月，好莱坞编剧和演员两大工会首次同时罢工，17.5 万 人走上街头，振臂高呼。这次罢工被认为是人类抵抗人工智能威胁的首次集体行动，声势浩大，好 莱坞影视行业一度陷入瘫痪 。但这次罢工并非孤立事件 ，而是当前劳动力发展大趋势的冰山 一 角。人类历史上几乎每一轮科技革命都伴随着强烈的失业焦虑。问题在于，身处其中的我们，是裹 足不前，还是主动适应，拥抱未来 [11]?
从工业革命的历史演进来看，科技在不断进步，任何阻碍和对抗，都无异于螳臂挡车。因纺织 机而引发的卢德运动，尽管被解雇的工人，冲进工厂，打砸焚烧机器，但最终也没能阻挡技术前进 的脚步，历史的车轮仍滚滚向前。对于生成式 AI，我们“不能采取逃避政策，更不能采取封堵政策 (苏竣，2023)”，“科学技术的大门已经打开了，应该勇敢站到舞台上去，采取积极治理措施去拥抱 新技术，全面加强基于 ChatGPT 架构的应用(胡建礼，2023)”。生成式 AI 应该是人类提高效率、节 省人力物力成本的优秀工具，人类应以开放的心态，学着与 AI 共存，积极学习，做 AI 的驾驭者。当然，在“机器换人”推进过程中，劳动者的恐惧心理应受到社会关注和理解。为维护和谐的劳资关 系，企业应主动化解“卢德意识”。比如，周鸿祎鼓励 360 所有员工借助 GPT 拿到更好的绩效。他认 为大模型发展要“以人为本”，发展不是为了裁员，而是提高人的工作效率。赞意广告 CEO 乌东伟 也积极推动公司转型，向员工提供免费 AI 工具账号，鼓励内部培训。他认为员工“就像去外企必须 会英语，现在 AI 就是我们这个行业的新语言。”科技向善，科技为民，对于生成式 AI，劳企双方如果 都能正确对待，善于利用，那么生成式 AI 必将推动经济的快速发展。
(二)抓紧利用“窗口期”，加速劳动技能迭代
人类社会经历蒸汽时代、电气时代、信息时代，当前，正在跑步进入人工智能时代。生成式 AI 将在诸多领域逐步取代人类劳动者，未来，我们将何去何从? 从历次技术革命发展历程来看，并不 是每一次技术的突破，就立刻颠覆了整个社会。比如，珍妮纺织机发明之后，机器大生产取代手工 劳动，并不是一蹴而就，第一次工业革命从 18 世纪 60 年代兴起，直到 19 世纪中期才结束，其间几乎 跨越半个世纪。而这次工业革命也是由“多种因素共同推动的：煤炭的使用增长，更有力的财产权 保护，科学精神的崛起，等等”[12] 。一些工种也不是瞬间消失的，比如，1892 年，自动化电话交换系 统被发明，人工接线员面临被替代风险，但实际上，人工接线员直到 1980 年左右才近乎完全消失。 从目前来看，人工智能还在萌芽期，比如，生成式 AI 替换了部分原画师，但目前尚不能画好人类的 手和脚。虚拟人模特尽管已用于网店展示衣物，但它无法像真人一样体现出衣服的褶皱感。因此， 我们应庆幸生成式 AI 的缺陷，不必焦虑，应积极抓住人工智能替代劳动者窗口期，加快新旧技能的 转换和升级，做好应对准备。
从测试与应用效果来看，目前，生成式 AI 的表现的确令人叹服，比如翻译类 AI，可以将文本生 成语音，并可在不同语种间进行切换。这类 AI 的使用，必将导致部分同声传译人员失业。另外，在 AI 辅助之下，如果一个人可以做三个人的工作，那么另外两人必将失业，岗位需求必将减少。“若岗 位需求减少七成，也会发生严重的技术性失业问题。我们应该重视的是岗位需求将在多大程度上 减少”[13] 。 岗位需求减少之后，那些剩余的劳动力将流向何处?
职业变迁是社会变迁的晴雨表。人类要么与科技发展比肩同步，或走到新技术的最前沿;要么 从事那些不易被技术取代的职业。在生成式 AI 冲击下，与文字、图像打交道的岗位将面临威胁，此 类岗位急需升级，人类应发挥 AI 所缺乏的能力。自动化革命会成为连续性变革或颠覆，人类需终 身学习(赫拉里，2018)。政府可以通过职业培训方式帮助技术失业者重获就业机会。企业也需要 关注员工的职业发展，针对企业所需，大力培训员工。从技能要求来看，未来需要多技能人才(王 小琉，2023)，人人都是多面手，都具备很强的功能、技能组合，相互间可以进行很深的跨界合作。 复合能力包括跨领域分析、推理及创造能力(王晓冰，2018)。因此，技能转型要从“专岗专精”向 “ 一专多能”转化，从“应知应会”向“融会贯通”转化 [14] 。此外，政府还应引导人类从事“沟通性、舒 适性工作(冯彦君，2018)”，加速满足精神需求的软产业发展，疏通教育水平和技能相当的岗位通 道。生成式 AI 提高生产效率，将人力劳动时间进一步压缩，未来，劳动者弹性工作制及灵活退休制 度将逐渐在社会推广。2023 年 7 月 31 日，国务院办公厅转发国家发改委关于恢复和扩大消费措施 的通知，其中提到，要全面落实带薪休假制度，鼓励错峰休假、弹性作息。休闲时间可以让员工放 松心情、提升工作幸福感，可能还会收获更多灵感与动力 [15] 。随着生成式 AI 在各行各业的落地实 施，可以预测今后将有更多企业采用弹性工作制。人类富余时间增多，精神娱乐或者说游玩娱乐的 消费将成为新兴发展行业，随着休闲活动商业化，各种文体比赛、剧院演出、休闲咖啡等将吸纳部分 从业人员。
(三)完善解雇、裁员条款，维持劳资关系和谐
在生成式 AI 冲击下，企业裁员已成常事。脸书母公司 Meta、亚马逊，谷歌母公司 Alphabet、微 软，咨询巨头埃森哲、毕马威、安永等知名企业纷纷裁员。创意设计、文案撰写、游戏原画、游戏策 划、3D 建模、翻译等工作，多被生成式 AI 替代。 一些企业正在试探性降低用工成本，先是启用生成 式 AI，停止业务外包，然后，待时机成熟，再进行大规模裁员。还有一些企业目前没有裁员打算，但 也在积极筹划，优化岗位，不再继续招聘新的员工，可以预见，未来，劳动力总需求必将减少。对裁 员事件，斯坦福教授杰弗瑞·菲弗认为，基于从众心理，科技巨头的裁员行为更像是盲目模仿。企业应该“以人为本”，而非以设备为本，人工智能可以“锦上添花”，但人工智能的“驾驭者”仍然是劳 动者。 一些企业花大量资金在更新设备方面，而在员工技能培训方面却很少投入精力或资金，甚至 在设备引进之后，立即解雇劳动者 [16] 。这种做法无异于舍本逐末。
为矫正劳资失衡问题，我国《劳动合同法》设立了劳动解雇保护制度。该法第 40 条规定，解雇 法定事由为“劳动者不能胜任工作，经过培训或者调整工作岗位，仍不能胜任工作的”或“劳动合同 订立时所依据的客观情况发生重大变化，致使劳动合同无法履行，经用人单位与劳动者协商，未能 就变更劳动合同内容达成协议的”。该法第 41 条规定，裁员法定事由为“重大技术革新或者经营方 式调整”或“其他因劳动合同订立时所依据的客观经济情况发生重大变化，致使劳动合同无法履行 的”。解雇和裁员实体条款存在争议，比如“无法胜任岗位”“岗位协调不一致”等怎么判断?“机器 换人”是否应认定为“客观情况发生重大变化”或“重大技术革新”? 陈思语认为，劳动合同能否履 行需要慎重考虑，“不能认定为单纯由于客观情况发生重大变化导致的劳动合同无法履行”，因为 “机器换人”后，岗位还在，是否“岗位撤销”还需讨论 [17] 。对“客观情况发生重大变化”界定问题， 刘峻宇建议，应采用“智能化”标准，以“判断技术的智能度”和“行业的发展趋势”。“只有在满足技 术革新所涉及范围广，科技含量高，并经高层充分论证引入高新技术决策的必要性后”，才可定义 为“重大变化”[18] 。 但是，判定或鉴定部门是谁? 具体标准是什么? 这些问题，立法尚未涉及。在 程序和处理方面，《劳动合同法》第 40 条规定，“用人单位提前三十日以书面形式通知劳动者本人或 者额外支付劳动者一个月工资后，可以解除劳动合同。”第 41 条规定，“用人单位提前三十日向工会 或者全体职工说明情况，听取工会或者职工的意见后，裁减人员方案经向劳动行政部门报告，可以 裁减人员”。但解雇和裁员程序方面存在明显短板，比如，劳动者和工会没有主动权，劳动者只能 被通知，没有反对程序上的规定，工会没有提前干预的权利，并且当工会意见被听取后，如果双方 不能协商一致，立法没有后续规定。更有甚者，有的企业根本没有工会，那么相关程序该如何启 动? 劳动行政部门也只能被动等待报告，该部门能否主动干预? 可否不同意裁员报告? 如果否决， 后续该如何处理? 相关立法同样存在盲区。
在司法实践中，“机器换人”也面临诸多问题。目前所知的案例只有 2017 年的上海首例智能取 代人工劳动争议案，在该案中，数据分析师王某从事了 13 年的工作，被 ERP 管理系统取代。数据收 集的人工操作需要 8 小时，人工智能仅需 10 分钟。该案至今争议较多，对生成式 AI 换人案件，难有 借鉴价值。由于“AI 运行与算法痕迹证据难以提供，无特定条文可以依据，同类案例少，缺乏可供 参照的依据，而开判决之先例需慎之又慎”[19] ，因此，今后，“机器换人”审判将极其被动。为应对因 生成式 AI 而导致的解雇和裁员纠纷，我国立法应积极着手完善相关条款，对工会设立进行强制规 定，对解雇和裁员的实体和程序要件进行完善。对企业赔偿问题进行慎重考虑，既要衡量企业的承 受成本，推进生成式 AI 新技术健康发展，同时也要保障技术性失业的劳动者生存权。
(四)探讨社会保障措施，托底保障失业群体
生成式 AI“挤压”就业岗位，威胁现实存在。为提高劳动者与就业岗位的适配度，人类必须提 升工作技能，但一些“技能提升计划因年龄、有限的知识储备等客观原因得不到实现时，就会转向 国家的社会保障制度 ”[20] 。就业不稳定，一旦造成大规模技术性失业，社会该如何自救? 如果社会 “处理不好失业造成的再分配问题”，AI 失业“将从一个单纯的劳动保护问题，演变为一个更复杂、 更严重的社会问题(胡泳，2023)”。
在社会保障方面，建议从三个方面着手。第一，推动人工智能产业发展，增加就业机会。《中国 新一代人工智能科技产业发展 2023》显示，我国“人工智能产业蓬勃发展，核心产业规模达到 5000 亿元，企业数量超过 4300 家”[21] 。一批行业龙头和独角兽企业，将成为人工智能行业的领军企业。 我国应抓住当前算力、数智等发展机会，“增加人工智能相关产业的研发、制造、安装、维护等工作 岗位”[22] ，缓解就业困境。第二，开创公益岗位，安置就业困难人员。人力社保部门应审时度势，开 设公益性就业岗位，过渡性安置就业困难人员。比如，社区管理岗位，如劳动监察协理员、民政协 理员、就业服务协管员、卫生防疫协管员等;社区服务岗位，如卫生保洁、环境绿化、治安巡逻、停车 场管理 、保健 、托老 、托幼服务等 ;社区内单位的后勤岗位 ，包括机关事业单位的门卫 、后勤服务 等。人力社保部门可以利用互联网平台，通过大数据等，统计就业困难群体，引导劳动者申请公益岗位的相关工作。第三，提高社会福利，逐步推进“全民基本收入”制度。在强人工智能到来之前， 针对失业救济问题，政府可以先采用“部分基本收入”措施，用失业补助金、失业救济金等方式，对 失业者进行兜底帮扶，保障其在失业期间有必要的生活救助，维持其本人及家庭的基本生活温饱， 帮其渡过难关，待再次就业，可以自食其力时，不再予以救助。在强人工智能普及时代，人类将面 临劳动力过剩、产能过剩等问题，彼时，国家应提高社会福利，导入“基本收入制度”，发放“民生保 障币”，向所有人提供最低生活必需物资或货币。
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