以人工智能技術(shù)為核心的第四次技術(shù)革命正呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展?fàn)顟B(tài),中國(guó)作為此次技術(shù)革命的中心國(guó)家所受到的影響最為深刻與直接。人工智能技術(shù)進(jìn)步對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的影響既有積極的部分,也有消極的部分,本文聚焦于人工智能技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響,以馬克思主義政治經(jīng)濟(jì)學(xué)為理論指導(dǎo),探索解決問(wèn)題的方法與措施。首先,本文對(duì)人工智能的發(fā)展和對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行了研究。人工智能的發(fā)展歷經(jīng)兩次高潮與兩次低谷,現(xiàn)在得益于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破,迎來(lái)了第三次高潮。美國(guó)白宮為此連續(xù)發(fā)布三份人工智能發(fā)展報(bào)告,凸顯出人工智能技術(shù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略意義。但是,人工智能發(fā)展也同時(shí)帶來(lái)了新的問(wèn)題域,需要我們?nèi)パ芯拷鉀Q。人工智能技術(shù)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生新的行業(yè)、新的部門(mén)、新的產(chǎn)品,創(chuàng)造出新崗位的同時(shí),雇傭部分從原部門(mén)被排擠出的勞動(dòng)力。這就是技術(shù)進(jìn)步的就業(yè)創(chuàng)造與補(bǔ)償效應(yīng)。但是由于技術(shù)進(jìn)步與機(jī)器的改良,在原生產(chǎn)部門(mén),會(huì)有一部分勞動(dòng)力被排擠,進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)。還有一部分生產(chǎn)部門(mén),會(huì)由于新技術(shù)與新產(chǎn)品的出現(xiàn)被直接淘汰,就業(yè)崗位全部被破壞。這就是技術(shù)進(jìn)步的就業(yè)破壞與排擠效應(yīng)。根據(jù)馬克思“資本有機(jī)構(gòu)成”理論與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)研究,我們發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的創(chuàng)造補(bǔ)償效應(yīng)并不能夠?qū)?.. 

【文章來(lái)源】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

英國(guó)、美國(guó)18-21世紀(jì)人均GDP增長(zhǎng)率

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)聯(lián)合國(guó)人工智能研究報(bào)告整理得出圖 3.2 英國(guó)、美國(guó)單位勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)同之前的 GDP 分析不同的是，勞動(dòng)生產(chǎn)率的分析呈現(xiàn)出了增長(zhǎng)緩慢甚至是下降趨勢(shì)。從圖 3.2 中，不難看出，在第二次工業(yè)革命期間，無(wú)論是英國(guó)還是美國(guó)，勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)都是非常緩慢的。而對(duì)此給出的一個(gè)比較普遍的解釋是技

15數(shù)據(jù)來(lái)源：The Conference Board Total Economy Database(2018)圖 3.4 選取的發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率變化趨勢(shì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能與中國(guó)勞動(dòng)力供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革[J]. 蔣南平,鄒宇.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2018(01)
[2]人工智能的發(fā)展與未來(lái)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)——理論、證據(jù)及策略[J]. 朱巧玲,李敏.  改革與戰(zhàn)略. 2017(12)
[3]AI正在危及人類(lèi)的就業(yè)機(jī)會(huì)嗎?——一個(gè)馬克思主義的視角[J]. 趙磊,趙曉磊.  河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[4]美國(guó)新的人工智能報(bào)告及其對(duì)我們的啟示[J]. 孫柏林.  自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2017(10)
[5]人工智能等新技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的機(jī)理與對(duì)策[J]. 王君,張于喆,張義博,洪群聯(lián).  宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2017(10)
[6]人工智能等技術(shù)對(duì)就業(yè)影響的歷史分析和前沿進(jìn)展[J]. 王君,楊威.  經(jīng)濟(jì)研究參考. 2017(27)
[7]必須重新審視第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)問(wèn)題——基于馬克思失業(yè)理論的視角[J]. 蔣南平,蔣玲.  政治經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)論. 2017(02)
[8]技術(shù)進(jìn)步方向誘發(fā)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)優(yōu)化了嗎?[J]. 董直慶,蔡嘯.  吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[9]“機(jī)器換人”背景下職業(yè)教育的發(fā)展:藩籬與跨越[J]. 劉曉,徐珍珍.  中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育. 2015(24)
[10]劉易斯拐點(diǎn)——基于馬克思產(chǎn)業(yè)后備軍模型的解析與現(xiàn)實(shí)意義[J]. 吳垠.  經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài). 2010(10)



本文編號(hào)：2974314