◎ 李 韬

 

  人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式 。当前，人工智能的加速迭代与跨界融合发展，在推动多领域深度协同、重塑产业格局与社会形态的同时，带来的就业替代问题也成为人们关注的焦点。积极应对人工智能对就业的影响，促进高质量充分就业，是事关经济社会健康发展的重大现实课题。

 

 

  2024年中央经济工作会议提出，开展“人工智能+”行动，培育未来产业。当前，各地区各部门正加快推进实施“人工智能+”行动，推动人工智能赋能千行百业，显著提升生产效率，在创造新的就业岗位、实现灵活就业、改善工作环境和质量等方面发挥着积极作用，展现出蓬勃的发展动能和广阔的应用前景。

 

  创造新的职业和岗位。人工智能在不同行业的融合创新、广泛应用，必将为社会创造更多新职业新岗位，促进就业市场优化升级。今年5月，人力资源和社会保障部发布公示，拟新增17个新职业、42个新工种。拟增加的42个新工种中，在“生成式人工智能系统应用员”职业下增设“生成式人工智能系统测试员”工种，在“动画制作员”职业下增设“生成式人工智能动画制作员”工种。这正是人工智能大模型持续迭代升级并加速赋能千行百业的体现。据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》预测，到2030年，人工智能和数据处理技术将创造1100万个岗位，也将取代900万个岗位，按百分比计算，增长最快的三个职业是大数据专家、金融科技工程师以及人工智能和机器学习专家。今年以来，国产大模型DeepSeek（深度求索）的应用，衍生出AI（人工智能）内容审核员、模型训练师等细分工种，日益形成“技术+行业”的复合型就业矩阵。

 

  提升劳动生产效率。人工智能赋能传统行业，推动传统产业转型升级，有助于创建新的、更有效的价值链，提升劳动生产效率。人机协作模式的广泛应用，将数据密集型任务、重复劳动交由人工智能负责，催生了新的跨领域解决方案。例如，医学人工智能辅助诊断，既增强了基层医疗机构的能力，又提升了医疗服务质量和效率。智能制造企业通过数智平台实现生产全流程可视化、高效化，同时促进生产流程和用户需求的有效对接，打破了信息壁垒，实现了价值增值。

 

  改善工作环境，提升质量。人工智能通过助力劳动者减少重复性、单调性劳动，提高劳动者参与度和增强安全性，改善了工作环境、提升了工作质量。例如，基于场景、设备和环境的数据，机器学习技术可用于预测和预防建筑行业的事故。一些危险工作如抢险、救灾、高空作业等，交由机器人替代，可大大降低人的安全风险。通过使用人工智能实现重复劳动和繁琐工作的自动化智能化，不仅提高了劳动者工作满意度，还增强了其自主性。

 

  增强就业灵活性。智能算法嵌入平台劳动，可以精准匹配到自由职业者，让其以低进入成本同时在多家平台实现灵活就业。这种灵活性不仅体现在雇佣关系上，也体现在工作时间、工作地点和工作形式等方面，有利于提升就业的自由度。对于家庭成员来说，这种灵活就业有助于降低劳动者因照顾儿童、护理老人等问题而离职的概率，更好满足个体工作与生活平衡的需求。

 

 

  从历史维度来看，现代技术的发展在改造和替代传统产业的同时又创造着新的产业业态，引发旧的职业岗位减少的同时又会创造出更多新岗位、新职业。这是科技发展过程中的必然趋势，总体上将增加社会就业和社会福利。正如马克思所说，“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人，但是它能引起其他劳动部门就业的增加”。但在转型期间，工作岗位转移、流失和替代以及收入分配的变化也会带来一系列挑战。

 

  从行业结构来看，生成式人工智能带来的产业结构转型升级、新旧动能转换、技术更新迭代等，促使就业结构向高端化、智能化方向发展。与此同时，一些传统岗位会被取代或转型，就业面临结构性挑战。比如，人工智能在制造业中的广泛应用，带来的“机器换人”将会对劳动力产生一定的替代效应，从而减少一部分就业。国际劳工组织 5 月 20 日发布一份有关生成式人工智能与就业的报告表示，全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响。另外，随着生成式人工智能能力的持续扩展，媒体、软件开发和金融等高度数字化的工作岗位也将面临一些挑战。

 

  从不同群体来看，受过大学教育和较年轻的人更容易进入高互补性岗位，而一部分劳动者受知识结构、数字技术素养与操作水平等的影响，在就业转型中可能面临更大挑战。技术迭代的强时效性、创新场景的爆发性需求与年轻群体快速学习能力及高强度工作适应性更加契合。高学历门槛与年轻化趋势的叠加，最终形成“知识密集—创新驱动”型的人才生态。此外，由于生成式人工智能理论上能实现多种任务的自动化，一部分工作岗位如流水线工人、简单机械操作员、物料搬运员以及初级客服等，将会面临被替代的风险。

 

  从收入和保障层面来看，人工智能技术在不同劳动群体中存在较大的接入沟、使用沟、知识沟，这种差距将会影响收入分配。当人工智能与劳动的互补性较低时，由于存在替代效应，采用人工智能会导致劳动收入的不平等。此外，由于智能平台的劳动者工作性质特殊、工作时间和地点等的不确定性，通常不被企业视为正式员工，没有纳入劳动保障范围，难以享受福利待遇。即使这类劳动者拥有获得社会保障的法定权利，但由于部分劳动者在实际工作中，没能达到用人单位规定的连续工作年限等条件，使得他们无法获得相应保障。

 

  从全球横向比较来看，人工智能引发的劳动力市场变化，在不同国家之间存在显著差异。发达经济体的就业市场通常更容易受人工智能影响，但也比大多数新兴市场和发展中国家更能利用这项技术。国际货币基金组织发表的《Gen-AI：人工智能与未来的工作》报告称，在发达经济体和部分新兴市场经济体，将有 60% 的就业岗位受影响。相比之下，在其他新兴市场国家和低收入国家，受人工智能影响的就业岗位分别为 40% 和 26%。报告认为，人工智能最初对新兴市场和发展中经济体的影响较小，但他们也很难从这项新技术中受益。新兴市场和发展中经济体缺乏相关基础设施或与之相匹配的劳动力，更难抓住人工智能的优势。

 

 

  习近平总书记强调，“要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控”。人工智能加速迭代、广泛应用，毫无疑问将继续推进工作性质的变革、改变原有就业结构、重塑人们的工作方式。我们要坚持以人民为中心的发展思想，统筹发展和安全，全面把握人工智能技术发展的深度、应用普及的速度、社会承受的程度之间的平衡，持续完善就业优先政策，确保人工智能以负责任的、值得信赖的方式被使用。

 

  进一步完善就业政策法规体系和制度保障体系。中国式现代化是人口规模巨大的现代化。在制定人工智能等重大战略政策及实施重大工程时，应坚持“就业优先”战略，着力解决好结构性就业矛盾。优化和完善现有的社会保障制度，包括提高失业保险的覆盖率和保障水平，完善养老保险和医疗保险制度，以及建立针对新兴行业和灵活就业群体的社会保障机制。随着人工智能技术的应用，传统的劳动关系发生巨大变化，应深入开展相关法律法规修订工作，以适应新的就业形态，保护劳动者权益，加强对新兴行业劳动关系的监管和指导，制定相关政策和标准，规范企业和劳动者的行为。同时，建立有效的劳动争议调解机制，及时化解矛盾，构建和谐劳动关系。

 

  对人工智能带来的就业替代风险进行分级分类监测、评估。根据造成就业替代的风险对人工智能应用进行分类，制定就业替代风险评估指标体系，评估人工智能技术对不同行业和职业的影响。具有高就业替代风险的相关人工智能系统、产品和服务在进入市场之前，应接受专业的评估，前期应以试点先行的方式进行验证，有序引导人工智能创新应用的方向。建立人工智能技术应用对就业影响的跟踪研判和协同应对机制，避免其就业替代效应短期内集中释放。建立不同行业、不同业态间的转岗机制，加快劳动者知识和技能更新速度。

 

  加强人工智能职业技能教育和培训。加大对数字人才的培育力度，在政府主导下充分调动企业、教育机构和社会组织的积极性，适应人工智能等技术发展需要，建立多层次、多类型的数字人才培养机制。努力完善和扩大“加速学习”的新兴模式，积极推进“AI全民培训”。建立健全人工智能职业技能培训体系，为劳动者提供多样化的培训课程和实践机会。此外，针对部分专业技术人才结构性失业问题，应加强前瞻性研究，合理界定发展边界，从供需匹配、教育培训、专业升级等方面综合施策。

 

  加快适应人工智能发展的新型人力资本建设。人力资本是技术创新与经济增长的源泉，是经济社会可持续发展的重要推动因素。提高人力资本，归根结底要靠教育。2024年11月，教育部办公厅印发的《关于加强中小学人工智能教育的通知》，明确人工智能教育的总体要求，强调要以人工智能引领构建以人为本的创新教育生态，引导学生正确处理人与技术、社会的关系，促进思维发展，培养创新精神，提高解决实际问题的能力，为培养适应新时代要求的创新型人才提供了遵循。在高等教育阶段，应注重人工智能创新能力、适应能力及社会行为技能方面的培养，合理设置相关课程并制定精准的评估标准。在人口结构快速变化的情景下，终身学习尤其与个体技能的再调整息息相关，应倡导终身学习理念，以适应人工智能加速发展带来的颠覆性变革。

 

  （作者：北京师范大学中国社会管理研究院院长、新闻传播学院教授）