关键词：技术空心化 人工智能 知识型员工 劳动过程
1.问题陈述
本研究考察人工智能应用下知识型员工的劳动过程，发现他们的劳动过程不同于布雷弗曼所说的“去技能化”，而是呈现出以核心科学技术为主要内容的“技术空心化”特征，而且这一特征在塑造知识型员工劳动主体性方面所起的作用与“蓝领工人”和一般办公室文员的经历大不相同。本文以典型的知识型员工——企业电子研发工程师为研究对象，分析人工智能应用对知识型员工劳动过程的影响。从研究视角看，本研究主张考察知识型员工在职场劳动过程中的主体性，并着重考察技术与劳动的互动关系，致力于拓展劳动过程理论，填补人工智能技术与知识型员工劳动互动关系具体方面的研究空白。
2。文献综述
1.技术进步与劳动过程理论
19世纪中叶，马克思对早期大规模机器生产进行了分析，认为资本利用机器剥削和排斥工人，以谋取利润（马克思、恩格斯，1975），从而提出了劳动过程理论。布雷弗曼（1978）提出，资本家利用机器把脑力劳动过程从体力劳动过程中分离出来，导致工人的“去技能化”日益加深，通过分工产生了“部分工人”。弗里德曼（1987）认为，资本家把管理分为直接控制和负责任的自主两种类型，对拥有专业技能、对公司利润贡献较大、集体反抗能力强的核心员工采取灵活的负责任的自主策略，而对没有技能或半技能、反抗能力弱的边缘员工则采取威严的直接控制策略。爱德华兹（1979）把资本主义管理分为简单控制、技术控制和科层控制三种类型。 Burawoy(2008)认为，工人不仅反抗资本控制，而且具有主观认同。
2.人工智能对劳动力影响的研究
人工智能在电子研发领域的应用，是基于对认知机制的研究，融合了计算机科学、心理学、神经科学、数学（逻辑）和语言学等多学科知识，致力于模拟工程师的思维和工作。自20世纪60年代以来，自动化技术、软件程序技术，尤其是人工智能技术的广泛应用，对不同层次劳动者的劳动过程产生了巨大影响。宏观研究包括人工智能对就业、劳动力结构和调控影响的研究（Autor等，2003；李洪刚和赖德胜，2008；Frey＆Osborne，2013；朱巧玲和李敏，2017）。有学者认为，人工智能对就业的影响取决于这种人工智能技术是技能降级的还是技能偏好的。前者会增加低技能的工作，而后者会增加高技能的工作，同时减少低技能的工作（Acemoglu，2002）。 还有学者认为，计算机应用将工作技术划分为常规/非常规和认知/体力两个维度（Autor et al，2003；Goos & Manning，2007）。对微劳动过程的研究主要集中在对“蓝领工人”的研究，典型研究包括制造业工厂的“机器换人”（孙忠伟，2019；杨涛，2019）、网约车司机等平台经济中的服务业从业人员（吴庆军、李震，2018）、数字平台卡车司机（传化公益慈善研究院中国卡车司机课题组，2018）以及快递员的劳动过程（庄嘉驰，2019）。这些既有研究关注资本如何通过技术控制和规范工人，工人如何抵制或认同。上述研究发现，制造业利用人工智能实现控制的主要方式是“去技能化”，基本延续了布雷弗曼的“概念与执行”分离理论。 服务业的情况更加复杂，现有研究所涉及的平台经济从业者大多与平台企业不存在典型的劳动关系，而是以个体经营为主，具有灵活就业成分。因此，尽管这些关于平台经济从业者劳动过程的研究是基于人工智能技术的进步，但更多的是侧重于这种新型灵活组织形态对劳动过程的影响作用，对技术—劳动相互作用的分析较少。
关于人工智能对“白领”或“知识型员工”劳动过程影响的研究主要包括高科技产业分包行为研究、远程办公研究、高科技企业管理流程研究等。其中，关于高科技产业分包行为的研究发现，高科技帮助资本在全球范围内配置人力资源，导致发达国家与发展中国家之间的分工无法按照传统的脑力劳动与体力劳动进行划分（Brusco，1981）；而关于远程办公的研究发现，资本鼓励从事专业技术、管理和常规数据录入工作的白领在家办公，但与此同时工资、社会保险和休假水平降低，首当其冲受到影响的是需要照顾孩子的女性劳动者（Hus，2011）； 关于高科技企业管理流程的研究认为，人工智能的引入有助于减少繁琐、低能见度的工作，使管理者能够全身心投入到更高价值的工作中（Etkin & Mogilner，2016；Feloni，2017）。通过梳理劳动过程的变化，这些研究观察到人工智能产生了新的分工、劳动群体的分化、组织结构的变化、女性劳动质量的变化以及阶层和身份的变化。Hus（2011）认为，现有研究根据高科技发展的不同阶段产生了一些新的术语，包括柔性专业化、即时生产和核心—边缘模式等。我国关于人工智能对知识型员工劳动过程影响的研究尚处于起步阶段。
综上所述，目前人工智能对劳动过程影响的研究对象主要是制造业和服务业从业人员，而对知识型员工的研究则较为匮乏。国内外对人工智能下知识型员工的有限研究主要是基于高科技产业背景的多学科分析，对职场技术与劳动的互动关系的研究较少。近年来，国外出现了一些关于人工智能对知识型员工工作过程影响的研究报告，这些研究大多发表在商业期刊和科学期刊上，具有较强的科技和商业视角而非社会科学视角。研究空白的出现主要由于社会科学和科学技术领域的跨学科分析难度较大。本文通过深入的实地调查，以人工智能技术与职场劳动的互动关系为研究基础，致力于填补人工智能技术如何影响职场知识型员工劳动过程的研究空白。
3.研究方法
本文采用案例研究法，分析人工智能如何影响知识型员工的劳动过程。本研究选取的案例为S公司和业务外包公司B公司。S公司是一家成立于1995年的北京民营上市公司，公司主营业务为电子产品研发和信息系统技术支持。B公司是深圳一家电子电路设计外包公司，是S公司的外包公司之一，其中7名电子研发工程师主要负责S公司相关的外包业务。本文对上述两家公司的44人进行了结构化访谈，访谈时间范围为2017年5月至2019年6月，共进行了20余次访谈。
四、“技术空心化”问题与劳动过程的重塑
为了提高工作效率，S公司陆续购置了一系列融入人工智能技术的电子设计工具，如EDA（电子设计自动化）系列工具、CAD（计算机辅助设计）系列工具、FPGA（可编程逻辑器件）、IP库（知识产权库）等。这些工具利用人工智能算法，实现电子设计的自动化、半自动化和人工辅助。S公司每年花费数百万美元用于购置和升级这些智能电子设计工具。为方便起见，下文中提到的“智能电子设计工具”均简称为“智能工具”。
1. 技术空心化
人工智能带来的工作效率的提升不言而喻；然而它也深刻改变了知识工作者的工作内容和工作流程。
首先，人工智能将部分知识和逻辑推理转化为软件程序，知识工作者只需掌握操作软件的步骤，而不需要了解其中的科学原理。电子研发工程师的主要工作包括原理图绘制、设计、仿真、测试、编写HDL（硬件描述语言）代码等，其中很多操作现在都可以通过智能工具代替人工完成。例如在PCB（印刷电路板）设计中，一块比较复杂的高速印刷电路板往往有数百甚至数千条需要进行信号完整性和时序控制的走线，而这些特性控制在以前需要综合运用数学、物理、电化学等知识，经过多次计算才能得到最终的结果。而现在，利用智能工具进行设计时，只需要在软件中输入相应的参数，就可以立即得到结果。
其次，智能化工具改变了科学方法的流程。例如，传统电子设计工作的结果验证必须依赖加工厂生产电路硬件实体，设计人员必须测试实体的功能和性能并根据测试结果改进设计。也就是说，传统的设计流程依赖于硬件实体验证和反复修改设计，最终实现量产。从设计到量产，需要多次生产硬件实体进行测试。然而，如今的电子研发工程师在设计中很少接触硬件实体，设计结果的检验都是通过智能仿真器软件完成的，整个测试过程都是虚拟的，大大节省了生产硬件实体的时间和金钱成本。但值得注意的是，这也会带来很多问题。研发部负责人唐先生（35岁）提到，经常出现的情况是仿真结果通过了，但加工厂做出的硬件实体却无法使用。由于如今的工程师并不了解硬件的深层原理，即使硬件生产出现错误，也只能怀疑是设计问题。 但过去的老工程师的工作不是这样的，他们有完整的知识体系，能从底层开始对自己的设计有一个把握，不会轻易怀疑设计上的问题，会先排除设计之外的问题。（访谈编号：20180620001）现在的人工智能还不完善，完全依赖它会出大问题。
第三，人工智能的应用使研发工作严重模块化，降低了研发难度，但创新性有限。在电子设计智能化工具广泛应用之前，电子设计工作是一个人或一个集中团队从头开始的创造性工作。随着信息技术和人工智能技术的飞速发展，信息的检索和结果的调用十分常见。电子产品设计的出发点是系统架构师，这类工程师运用模块化思维，将产品的整体设计逐层分解，直至各部分细化为只具备基本功能的单元模块，而这些单元模块大部分都可以从企业购买的IP库中调取。此外，智能工具厂商将领域技术专家针对特殊应用设计的特殊处理策略封装在功能模块中出售给企业，企业的电子研发工程师只需按照操作说明点击鼠标就可以调用这些现成的解决方案。这样，即使是一个复杂或全新的产品设计，也只需要调用相应的模块，在此基础上进行修改、集成即可完成。
通过观察和比较传统工匠与机械化大生产车间工人的劳动过程，布雷弗曼得出“技能与体力分离”的结论。如果将这种分离视为“第一次分离”，那么人工智能给知识工作者带来的是“第二次分离”，即科学逐渐与技能分离，尤其是核心的科学原理和科学思维方法被从技能中提炼出来。本研究将这种“第二次分离”定义为“技术空心化”，即知识工作者的工作过程逐渐丧失最核心的科学原理、科学知识和科学思维方法，并压缩和改变某些科学步骤，只剩下基本的科学方法和智能工具操作技能。人工智能应用带来的“技术空心化”不仅深刻改变了知识工作者的工作内容和工作流程，也深刻重塑了其劳动主体性；反过来，知识工作者的劳动主体性又加剧了“技术空心化”的问题。
2. 重塑劳动主体性
1. 工作自主权的变化
如前所述，布雷弗曼关于技能与体力分离的理论并不适用于人工智能下的知识工作者的工作过程，传统的“脑”与“手”或者简单与复杂的划分，已经不再适用于人工智能时代的职业分工。
S公司研发工程师按照工作主要内容可分为三类：PCB（印刷电路板）设计工程师、电路设计工程师、固件开发工程师。这三类工程师的工作都需要智能工具的协助，但随着智能工具的发展，PCB设计工程师的工作日益脱离科学技术，仅需要具备操作智能工具的基本技能，因此其“技术空心化”程度最高。其他两类工程师的工作依然需要大量的科学技术基础，但在某些具体工作中存在核心科学技术被抽离的问题。因此，本研究按照“技术空心化”程度将S公司电子研发工程师分为两类进行分析，即“技术空心化”程度较高的PCB设计工程师和“技术空心化”程度较低的其他两类工程师。
在对S公司高层的采访中我们了解到，由于市场竞争的压力，公司不得不通过组织调整来降低人力成本、提高工作效率，因此在2014年裁员十余人，其中大部分是PCB设计师岗位，主要工作内容是利用智能工具根据电路设计工程师提供的原理图绘制电路板（业内俗称“画板子”）。公司将这部分业务上报给深圳B公司。作为承接S公司PCB设计项目的电子电路设计外包公司，其员工主要利用智能绘图软件根据客户提供的电路原理图进行布局布线。这项工作几乎不需要任何科学理论知识，只需要进行短时间的软件操作培训。但在21世纪初期，这项工作并不是一个独立的岗位。B公司的电子研发工程师大多拥有大专以上学历，也有中专、本科学历的。 在工作内容和工作流程自主性方面，如前文所述，B公司的“画板”工程师自主性程度较低，只需按照原理图一步步操作软件，并无必要也无“创新”。作为客户，S公司按照智能工具上显示的PIN角数量支付费用，B公司也主要以“计件工资”为标准支付员工工资。资本家通过分解操作步骤、细分工人，获得了更高的生产效率、更低的人工成本和更强的管理控制力。而对于知识型员工，资本则利用智能工具，按照“技术空心化”程度，划分知识型员工群体。
其次我们再来看另外两类“技术空心化”程度相对较低的工程师——电路设计工程师和固件开发工程师。首先，在工作内容自主性上，由于智能工具的封装模块限制了配套的设计方案，拼接组合方式受限，导致电路设计和固件开发工程师的工作创新程度严重下降。突破厂商提供的封装模块限制进行创新并非不可能，但需要个人和团队不计成本地投入大量时间和精力进行研究，这在我国目前追求时效性和低成本的市场竞争中显然是不可行的。在工作时间自主性上，智能工具的频繁升级产生了大量隐性劳动时间和无偿劳动，而电子研发工程师的工作又极其紧凑、繁忙。主机厂在S公司有一位资深电子研发工程师，他同时负责项目管理，经常与其他合作研发团队对接，这些研发团队来自北京、深圳、印度孟买等地的其他公司。 分散在各个公司的研发团队所使用的智能工具、厂商、版本、配置各不相同，而整个电子设计又使用多种类型的智能工具。因此每次工作交付都需要OEM项目团队成员花费大量时间学习新工具的操作流程和规则，否则无法完成工作对接。由于操作规则变化非常频繁，智能工具在节省知识型员工劳动力的同时也给他们增加了不少额外的工作量，他们已经被智能工具“绑架”了。
最后，在工作流程与进度自主性方面，由于对智能工具的依赖程度较高，电子研发工程师的工作流程必须按照智能工具设定的流程进行，企业管理者也利用智能工具来管控工程师的工作进度、工作量和工作时间，并对工程师进行考核。S公司的研发工程师分属于不同的项目组，管理者以时间为目标为项目组设立了“项目提前完成奖”，项目负责人也在项目组内部设立了次级目标，并用进度表来评估每位员工的工作完成进度，考核结果作为项目奖金分配、年终绩效考核的重要依据。
2. 技能重塑：从追求“深度”到追求“广度”
资本以市场需求为导向。如今电子行业追求的是产品开发速度，人工智能的应用可以加快开发进度，降低开发难度，因此企业对电子研发工程师的技能要求也发生了变化，由要求技能深度转变为要求技能广度。换言之，人工智能应用带来的“技术空心化”问题，是由资本利润需求驱动的。相应地，电子研发工程师为了获得更好的就业和晋升，也在积极调整自己的技能类型。技术深度不再是他们唯一的追求，甚至不是主流追求。S公司研发部负责人唐先生（35岁）在采访中提到，过去的工程师都是向科学家发展，在某个专业方向找到一个技术点，然后深挖，一步步成为专家。但现在市场需求瞬息万变，没有时间和金钱去深挖，企业的生存之道就是快速拿出新产品，占领市场。 人力成本高昂，企业更倾向于招聘拥有多种技能的工程师。（访谈号：20180319003）面对资本对技术广度的要求，知识型员工主动调整技能，逐渐放弃传统知识生产所需的知识深度，转而追求知识广度。原因在于市场竞争导致资本把研发效率和成本节约放在第一位，企业更倾向于拥有多种技能的员工承担更多的工作以节省人力成本，而智能工具的存在使得工程师能够满足企业的需求。但值得注意的是，技术深度对于知识型员工来说并非不重要，甚至至关重要，但这种重要性被人工智能所隐藏。使用各种智能工具的不同工作方式只是技术的表象，核心原理科学知识才是万能钥匙。只有掌握这把万能钥匙，才能轻松看透种类繁多且不断升级的智能工具的工作原理，从而实现人工智能辅助人的工作，而不是让人成为人工智能的傀儡。
3.“工程师精神”的弱化
在访谈中被问及电子研发工程师应具备的职业精神时，受访者的回答包括：极度热爱电子职业、崇尚技术、系统思维、勤奋、耐得住孤独、严谨。受访者所描述的“工程师精神”显然是马斯洛需求层次理论中的高级需求。这与前文文献综述中提到的知识型员工的典型特征相一致，即偏爱工作自主性和创造性、热爱挑战、有强烈的自我实现欲望。受访者普遍认为，工作中最激动人心的时刻是发现有趣的问题并通过努力找到解决方案，而不是简单地完成任务。因此，人工智能的应用在一定程度上降低了工程师研究的乐趣和解决难题的成就感，这是对“工程师精神”的违背。在访谈中也可以感受到，S公司和B公司的电子研发工程师，尤其是初中级工程师，对工作产生了一些厌倦，但对现状也非常无奈。 在人工智能的影响下，工程师的工作自主性逐渐下降，难以追求更具挑战性的工作。再加上城市生活成本的压力，这些客观因素共同导致“工程师精神”的弱化，自我实现的需要逐渐下降为生存的需要。过去，资本为了盈利而创造了“工程师文化”，以激励工程师追求更高的技术、更精益的知识产出，但现在这种“工程师文化”或许已经不再具有激励作用。从逻辑上讲，“技术空心化”导致的工作自主性下降，让资本没必要绞尽脑汁去设计激励知识型员工的激励措施，以激发他们的荣誉感和价值感。那么，在电子研发公司盛行的是什么样的激励？是一系列具有高度目的性的“狼性文化”、“床垫文化”和类似军事管理的“996制度”。然而，由于对传统工程师精神的深度认同，受访电子研发工程师对这些另类文化并不十分认同。
五、总结与讨论
本文采用案例研究法，对某企业及其外包企业的电子研发工程师劳动过程进行分析。研究发现，人工智能影响知识型员工劳动过程的方式与传统劳动过程理论的“去技能化”有很大不同。前者是从基础技术与技能中抽离出核心科学技术，从而呈现出“技术空心化”的状态。而“技术空心化”进一步导致劳动主体性的变化，如知识型员工工作自主性下降、技能追求由“深”向“广”转变、“工程师精神”弱化等。这些劳动主体性的变化又会反过来加剧“技术空心化”的问题。
那么，人工智能是不是知识型员工“技术空心化”的罪魁祸首呢？传统马克思主义学派认为，技术无罪，资本有罪。技术社会学理论认为，技术的产生并不是孤立的，而是科学、资本、社会、国家制度等共同推动的结果。至于人工智能，如果知识型员工仅仅把人工智能作为提高工作效率的工具，不放弃核心技术知识的积累，就不会出现“技术空心化”的问题，甚至还会对技术改进产生积极影响。然而这一切在市场经济模式下都难以实现，因为资本应用人工智能的主要目的是降低研发成本，加快研发进度，从而获得更高的利润。但在电子行业，我国庞大的电子企业缺乏核心技术支持，只能长期从发达国家购买核心技术。 至于我国如何避免各知识生产领域日益严重的“技术空心化”问题，这涉及到国家战略、市场导向、教育、社会意识形态等一系列多元化问题，需要各领域研究者聚焦“技术空心化”与知识工作者主体性变化，指出解决之道。
（限于篇幅，本文经过编辑，原文发表于《社会发展研究》2019年第3期）
参考文献：（略）
作者单位：中国劳动关系学院劳动关系与人力资源学院
