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后工作时代:生产自动化与劳动法(上)

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发表于 2017-8-12 19:53:47 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式
译者按:Cynthia Estlund是美国纽约大学法学院Catherine A. Rein讲席教授,也是劳动和雇佣法领域资深的教师和学者。感谢Estlund教授授权我站翻译这篇文章,她的同事也帮忙审定了译稿。原文刊载在Onlabor网站(点击左下角“阅读原文”即可访问),也感谢网站授权我们翻译文章——柯振兴


原作者按:

当Andy Stern从对工作的未来的常年深入研究中浮出水面并得出在未来工作将大幅减少的结论时,整个劳动法世界都注意到了。他的书Raising the Floor帮助引发了关于全民基本收入(Universal Basic Income,简称UBI)的讨论,包括这篇博客[1]。但是,与科技相关的工作流失的根本问题至今还没有引起劳动和雇佣法学者的密切关注。这需要改变。使用能力更强并且成本收益更高的技术代替人类的劳动力,这已经威胁到经济和社会生活的根基,甚至比公司通过劳动关系的断裂逃离劳动关系更有威胁,也要求我们重新审视目前占主导地位的劳动监管方式。

关于自动化和工作流失的问题,我最近向SSRN上传了一篇文章[2]。在这里,我将以高度扼要的方式讨论其中的三个话题。这一篇将简要评论关于自动化和工作流失的讨论。第二篇将讨论劳动成本的角色,包括由劳动和雇佣法引起的劳动成本在推动公司使用自动化和通过断开劳动关系从而将劳动需求外包中的作用。考虑到关于即将发生的工作流失风险的高度不确定性,第三篇文章将会提问在劳动和雇佣法的范围内能为处理这个风险做些什么。

一、关于自动化与工作的讨论

在工业化的历史中,预测机器将代替人类的劳动是一个反复讨论的话题。然而,其他新创造的工作岗位一次又一次抵消了被机器毁灭的一些工作岗位,这些新工作往往报酬更加优厚更加轻松。自动化对劳动力市场的影响的历史已经成为“创造性破坏(creative destruction)”的其中一种——很多经济学家今天仍在坚持的一个颂歌。对那些坚信过去的趋势仍将持续的人来说,现在这波对于自动化的焦虑其实是新卢德分子[3]在散布谣言。

那些预测正在到来的自动化浪潮将和以前不同的人,指出了当今科技发展的独特本质。现在科技的硬件形式和软件形式——比如机器人和算法——都比以往任何时候更能广泛复制人类的能力,并且更加无缝地将其整合。“人工智能”和“机器学习”的术语暗示了新情况:科技正在获得和优化曾被认为是人类独有的认知能力,并且在日趋复杂的任务上,机器人正在超越人类。

比如,大多数读者都知道计算机已经在两个公认的复杂棋盘游戏——国际象棋和围棋领域战胜了人类的冠军。另一个引人注目的最新进展发生在翻译领域:在2016年9月,谷歌推出了新一版的翻译工具,立刻显著地提高了翻译的质量。讽刺的是,四个月前,奥巴马总统的经济顾问委员会时任主席就以翻译为例解释人类之于科技的永久优势:“今天的人工智能….无法接近人们所能做的,因为人们有两个语言的知识,有社会和文化背景,以及对作者论证、感情状态和意图的感觉。”但是很突然,谷歌翻译工具已经非常接近人类的翻译能力了,并且不像人类,它可以瞬间做好这个事情并且免费。

这些发展引发人们去努力测量可能发生的工作流失的程度。一个被多次引证的牛津大学的研究预估在当今的经济活动中,几乎一半工作处于流失的风险。通过对“当今科技可以做什么”和“什么工作人类是为了报酬去做”进行粒度分析(granular analysis),McKinsey Global Institute一个小组在2017年的报告中得出了类似的结论。他们估计,在美国经济中,人们可获得报酬的全部工作时间的46%都被花在可以被基于当代可行的科技自动化的活动中。尤其是,这一估计排除了未来科技发展的影响,而这一发展正在以连聪明的硅谷观察者都感到惊讶的速度向前飞驰。

当然,科技的可自动化仅仅是公司决定是否自动化的门槛因素。对于人们仍然可以更好完成的任务,自动化需要时间和管理技能去分解,并重新整合工作和组织。自动化也将需要一些高技能的员工(这些员工通常供应不足)来实施并与机器一起工作。基于这些障碍,McKinsey Global Institute估计,仍将花费二十年到四十年才能实现从技术上的可自动化到大规模的实施。

在这些讨论中,等式的另一边是新工作岗位的产生。就McKinsey Global Institute研究本身来说,它做了一个明确的假设:“被自动化代替的劳动力将重新加入工厂并且生产力就像在2014年那样高,换言之,就是创造对劳动力的新需求”。但是,需要注意的是,这一研究没有努力去确定哪些新需求或者新工作将接纳被替代的员工。很可能没有办法去做这个工作,但是理念上的这一巨大跳跃与对工作流失评估背后的细致分析,形成了鲜明的对比。

令人关注的除了工作的净流失,也包括不断增长的工资水平两极化,一边是能制造或者拥有新技术、或者其高端技能可以得到科技补充的人,另一边则是大众,二者陷入了竞争,为了争夺剩余的工作岗位而压低工资。一些高技能工作岗位的劳动力短缺将与这些工种之外的劳动力过剩和工资的下行压力并存。

快速发展的科技帮助驱动一场高风险的锦标赛,在锦标赛里,如果公司继续雇佣员工去做机器可以更有效完成的工作,公司将失去市场份额和利润。如果人们未能获得公司所需并且难以自动化的技能,或者他们缺乏所需的资源和机会去获得和持续更新这些技能,或者如果他们在锦标赛的压力下自己崩溃,他们将遭遇失败。在这种经济中茁壮成长需要高于平均水平的智力水平、心理弹性和对风险和变化的容忍。同情那些没有被先天和后天培养中赋予这些品质的人,也同情那些寻求工作生活更加平衡的人,工作是为了生活,而不是生活是为了工作。

如果像很多经济学家预计的很多新工作和部门将产生并吸收被替代的员工,我们仍然需要更好的教育和培训制度和更强大的社会安全网来使个人进行必要的转型。如果经济学家对他们基于信念产生的假设(即大量新工作岗位将被创造)太乐观,或者如果随着人工智能和机器学习的发展,工作岗位消失的速度大于目前的估计,那么我们将在一二十年后面临一个真正黯淡的前景:因为高度可自动化的中等级别的岗位消失,更多的人将竞争那些无法自动化但也不需要特殊技能的工作岗位。这些变革发生得越快,社会后果将会越痛苦。

问题是面对这种不确定性,如何解决这些问题——特别是,在一二十年内的劳动力市场中,面对一个不一定发生但是大概率会发生的严重的工作岗位消失和不断加剧的不平等的问题。理想的情况下,我们应该试图绘制一条正确的道路——让自动化的福利惠及更多人并减少自动化的成本——无论最令人担忧的预测是否被证实。但是首先,我们应该探索在这些变革中劳动法和雇佣法的角色,我将在下一节进行简单介绍。
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