人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究

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  摘 要:人工智能技术,是计算机程序开发的主要分支,具有程序化、自动化、以及多元化等特征。基于此,本文结合人工智能技术的相关特征,着重对该技术在社会劳动结构优化中的应用进行探究,以达到充分发挥新技术优势,提升社会劳动力资源利用率的目的。
  关键词:人工智能;技术进步;劳动力结构优化
  引言:数字化、智能化产业的深度开发,是人类社会进步的主导动力,它与社会经济、文化、资源等方面,都存在着密切性联系。社会劳动力结构,作为社会发展的基础动力,自然也就成为人工智能技术创新探索的主要领域。为了进一步发挥人工智能技术在社会劳动力分配中的优势,就要着重对两者结合的要点进行把握。
  一、人工智能化的特征
  人工智能是计算机开发的分支,它主要以人类思维运用的方式,实行程序的开发,它包括运算、语言识别、图像识别、专家系统、以及自然语言解读等多个方面,因此,人工智能化,具有多元性的特征;同时,从某种层面而言,人类对人工智能化技术的开发,是将复杂的工作简单化转变的过程,因此,人工智能化也具有便捷化的优势[1]。
  二、人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策
  (一)生产领域科学性调节
  现代劳动力结构优化,除了要保障劳动力自身条件的合理调整,也需要把握劳动力与生产领域拓展之间的关系,实现劳动力体系的双向性引导,由此,合理运用人工智能技术,就是要从社会劳动力的生产领域特征出发,将传统单一的结构都关联起来。
  例如:A企业为大型日用品生产企业,企业为了迎合市场发展需求,将人工智能化技术,融合在产业劳动力规划体系中。该企业借助物联网关联,建立行业内部生产市场分析体系,这样,智能化产品销售信息分析后,就能够保障A企业生产的各类日用品,均符合市大众消费市场的需要[2]。
  案例中提到的A企业,是借助人工智能在生产数据信息自动化记录与分析的优势,实现现代结构的综合运用,不仅保留了传统生产领域开发的结构,也实现企业的资源开发,在生产力结构规划之中变的更大,自然也就达到智能化与劳动力结构化有机结合的目的。
  (二)劳动力质量辅助性提升
  随着我国人才培养工作的不断推进,国内劳动力的综合素养也在不断提升,但劳动力自身发展的阶段性特征依旧存在,此时,我们就可以运用人工智能化技术,实现社会劳动力资源的科学性调配。
  举例来说,D企业主要实行计算机程序开发,企业运用人工智能化技术,对企业员工程序开发的程序流畅性记性检验。当程序检验的质量符合标准,则智能化程序将反馈出当前程序开发的程运用稳定情况,为D公司其他程序开发提供数据参考。如果员工设计的程序不符合标准,则智能化程序将对程序检验的问题进行反馈,并提出程序完善的措施。
  案例中D公司中人工智能的运用,就是借助智能化程序自主检验的优势,对企业现有劳动力的工作质量进行优化提升,从而充分发挥人工智能化程序在质量监控方面的优势,辅助社会劳动力结构优化工作的推进。
  (三)区域性劳动力科学分配
  区域性劳动力的科学分配,也是人工智能化技术在现代企业资源规划中运用的体现。传统的劳动力结构规划,均无法实现劳动力区域性调控的问题。而人工专业化技术的运用,将实现企业区域劳动力结构的科学规划,从而大大节约了企业劳动力规划的成本。
  举例来说,A企业是一家大型食品生产企业,该企业的主要企业在上海,随着企业规模逐步扩大,企业也将向着东北、华北区域拓展市场。由此,企业借助人工智能化技术,建立A企业内部劳动力区域定位分布管理系统,结合程序对华北、东北两地的产品推行优势,开展特定区域生产力结构调配,通过线上食品经营人员管理,线下区域资源供应的方式,对A企业的资源进行科学调配。案例中提到的,A企业人工智能跨区域管理的模式,实现了社会劳动力结构与企业市场开发相互关联,它是当前社会资源开发中,占有不可忽视的地位。
  (四)社会发展因素的全面探究
  社会发展因素的全面探究,也是人工智能技术进步,与社会劳动力结构相互结合的代表方面。人工智能分化技术,将突破职业领域信息独立的局域,运用自身具有丰富的大数据资源作为支撑。而当前社会劳动力的结构优化,将实现农业、工业、以及社会服务业中,各方面人才综合性培养,实现了社会发展因素的整合调控。例如:企业可以通过人工智能化对话窗口,实行人才在线培训,企业人才能力的指标分析,使当前社会的劳动力结构规划,充分利用社会中的多样性因素,保障实现社会劳动力结构全面化调节。
  综上所述,人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究,是社会劳动力结构优化的理论条件,对于社会资源的协调配置提供保障。在此基础上,充分发挥人工智能优势,应通过生产领域科学性调节、劳动力质量辅助性提升、区域性劳动力科学分配、社会发展因素的全面探究,实现人工智能科学运用。因此,浅析人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策,将为社会资源综合利用提供新视角。
  参考文献:
  [1]朱巧玲,李敏.人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究[J/OL].科技进步与对策:1-5[2018-04-12].
  [2]劉伟伟,原建勇.人工智能难题的大数据思维进路[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018,39(02):120-125.
  作者简介:
  颜亦桢(1997-),男,湖北武汉人,汉族,学生,大专在读,研究方向:物联网,人工智能。
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