（來源：中國勞動保障報）
本文作者：鮑春雷
原文標題：人工智能對就業的影響與應對
2026 年政府工作報告首次提出「打造智能經濟新形態」，並明確「完善適應人工智能技術發展促進就業創業的措施」。
生成式人工智能正以前所未有的速度和廣度重塑全球經濟格局與產業形態，對勞動力市場帶來深遠影響。
與以往技術革命不同，人工智能的突破性進展使機器首次具備大規模處理認知任務的能力，這不僅顛覆了傳統的職業分工體系，更對人力資本積累、勞動制度安排和社會治理模式提出了全新挑戰。
為此，要深入研究人工智能對就業的全面影響，探索構建適應智能經濟時代的就業創業政策體系，以制度創新釋放新質生產力的動能，讓技術發展紅利真正惠及全體勞動者。
人工智能對就業的影響效應
人工智能對就業的影響呈現出多重效應，不僅通過自動化技術替代部分傳統崗位，帶來階段性的結構轉型壓力和就業陣痛，同時也通過催生新興行業、創新業態和商業模式，創造新的就業機會，藉助智能工具提升勞動者的工作效率與能力邊界，改變就業模式、職業結構和技能需求。
崗位影響範圍廣泛，替代過程長期漸進。生成式人工智能的快速發展，正在將技術影響的邊界延伸至認知勞動領域，使以信息處理為核心的白領崗位面臨前所未有的衝擊。國際勞工組織等機構研究表明，文職、行政、會計及客戶服務等崗位由於工作內容高度標準化，顯著暴露於人工智能的潛在影響之下，替代風險相對較高。部分實證研究顯示，在軟件開發、客戶服務等場景中，以高重複性和低創造性為特徵的初級崗位，其替代效應已初步顯現。
然而，大規模替代並非在短期內快速完成，而是呈現漸進性與結構性特徵。首先，現階段的技術替代更多集中於具體任務層面，而非整個職業。絕大多數崗位仍包含需要人類完成的複雜環節。其次，技術落地進程受到法律規制、倫理審查、成本效益及公衆接受度等多重因素制約。例如，即便人工智能在醫療診斷領域的應用趨於成熟，責任歸屬與患者信任等問題仍限制其全面取代醫生的可能性。再次，在企業人力資源策略層面，普遍傾向採用凍結招聘、縮減新增崗位等方式實現人力配置的漸進優化，而非採取激進的裁員措施。此外，人類在情感交流、複雜決策及非標準化操作等方面仍具有優勢，這構成了抵禦技術替代的重要屏障。因此，生成式人工智能帶來的不是簡單的「替代潮」，而是一場漸進式的職業重構。
新興崗位不斷湧現，創造效應漸成規模。技術進步主要通過產業鏈延伸、新業態催生和經濟增長三條路徑創造就業。
首先，圍繞人工智能技術自身已形成龐大產業鏈。從基礎層的算力設施、數據服務，到技術層的算法開發、模型訓練，再到應用層的行業解決方案，以及治理層的安全評估、倫理審查，每一個環節都在持續產生新的高附加值崗位。人社部過去 5 年發布的 72 個新職業中，超過 20 個與人工智能直接相關，每個新職業均可帶動數十萬人就業。
其次，人工智能推動市場結構與商業模式深刻重構，平台經濟、零工經濟與人工智能深度融合，催生了大量新型就業形態。特別是人工智能技術極大降低了創新創業的門檻。一個掌握了人工智能工具的創作者，其產能可與小型團隊媲美，這種人機協作模式催生了大量「一人公司」等新型創業形態，成為吸納高質量靈活就業的龐大蓄水池。
最後，人工智能作為新型生產力工具，通過提升全要素生產率驅動經濟總量增長，必然衍生新的就業需求。世界經濟論壇預測，到 2030 年全球將淨增約7800 萬個崗位。需要指出的是，創造效應的充分實現，取決於勞動力技能結構的調整速度能否儘快匹配新崗位的創造速度。若技能錯配問題不能有效解決，新崗位的湧現與勞動者的就業能力之間將形成鴻溝，創造效應將難以落地。
技術賦能作用明顯，工作效率不斷提升。人工智能暴露度較高的職業，既面臨替代風險，也具有增強潛力。國際貨幣基金組織研究顯示，在發達經濟體中約 60% 的就業崗位將受到人工智能影響，其中半數崗位面臨較高的替代風險，另一半則可借力人工智能提升生產力。
決定職業受人工智能影響走向替代還是增強的關鍵，在於其工作內容與人工智能能力之間是替代還是互補關係。高暴露 - 高互補性職業如科學家、高級律師、系統架構師等，藉助人工智能完成信息檢索、初步分析、文檔生成等程式化任務，從而能夠更專注於需要專業判斷、戰略思考和創造性解決的核心環節，提升工作效能。
多項實證研究發現，人工智能對生產效率的提升作用明顯。哈佛商學院與波士頓諮詢公司聯合開展的研究顯示，使用生成式人工智能的顧問團隊，平均完成任務量比未使用的同行高出 12%，處理速度高出25%，內容質量高出 40%。羅兵咸永道調查發現，AI 介入呼叫中心繫統後，通話時間減少了近 25%，客戶滿意度提高了約 10%。這些發現表明，那些能夠實現人機優勢互補的勞動者和企業，將在智能時代獲得顯著的競爭優勢。
人機協同日益深化，就業模式創新變化。人工智能的快速發展，正推動其角色從輔助工具向主動理解意圖、提供建議乃至參與創造性工作的協作者轉變，人機協同日益普遍且深化。這不僅改變了工作內容，更在重塑組織的運行模式與管理邏輯。
一方面，隨着人工智能的廣泛應用，傳統就業崗位被注入新的技術內涵，生產與管理加速向數字化、智能化演進。數據和算法的作用日益凸顯，推動企業實現精細化管理，構建起網絡化鏈接、智能化調控的新型就業系統。
另一方面，技術進步也推動就業形態更加靈活多元，各類數字平台的蓬勃發展將分散的就業資源整合重組，藉助智能匹配技術突破時空限制，精準連接崗位與勞動者，催生出大量新就業形態，成為數智時代新的就業增長點。
對企業而言，人機協同的深化要求在崗位設計、績效評估和培訓體系中全面考量人與人工智能的組合效能。對勞動者來說，能否有效駕馭人工智能、實現人機優勢互補，正逐步成為衡量其就業競爭力的核心要素。
技能更新不斷加快，複合技能需求增加。人工智能對就業市場的深層影響，最終體現為對技能要求的變化。隨着人工智能技術不斷成熟，其對任務的替代範圍逐步擴大，工作內容將持續更新，職業技能的迭代速度顯著加快。世界經濟論壇《2025 年未來就業報告》預測，到 2030 年，全球約 39% 崗位的核心技能將發生改變。
與此同時，隨着人機協同的日益深化，推動技能要求向高度複合化發展。從業者既需要積極擁抱技術，熟練掌握人工智能工具與數據分析等硬技能，也需要不斷強化人類獨有的批判性思維、創造力與溝通能力等軟技能。以提示詞工程師為例，該崗位出現早期因門檻低、薪酬高而成為轉行熱點，然而隨着大模型能力迅速演進，其職責已從單純的提示詞編寫擴展至產品設計、工作流程優化乃至代碼處理，呈現出從技術崗向產品崗的快速轉型軌跡，對技能需求變得更加多元。建立靈活、模塊化、可疊加的技能培訓體系，成為應對人工智能就業衝擊的迫切任務。
統籌技術進步與就業促進
技術發展的最終目的，是服務於人的全面發展與社會進步。就業是民生之本，也是人們實現社會參與、獲取尊嚴和價值的重要途徑。因此，推動人工智能發展，必須始終堅持以人為本，確保技術進步服務於提升工作質量、解放人的創造力、增進社會福祉。在此過程中，結合技術對就業的影響機理，要把握好幾個方面的關係。
統籌替代與創造的動態平衡。既要清醒認識到人工智能對就業的替代效應，有效防範化解失業風險；也要充分預見並積極催生其在新興產業、新型崗位和全新價值鏈環節中的創造效應，併發揮其在提升工作效率和改善工作環境方面的增強效應。政策重點應從被動應對崗位流失，轉向主動塑造有利於新質生產力發展和高質量就業創造的環境，在動態平衡中實現就業結構的優化升級。
統籌效率與公平的協同發展。在利用人工智能提升全要素生產率的同時，必須高度重視其可能加劇的技能溢價、收入差距與地域發展不平衡問題。通過強化再培訓、優化稅收與轉移支付、推動區域協調發展戰略等舉措，讓技術進步的紅利更公平地惠及廣大勞動者，防止數字鴻溝演變為機會鴻溝與發展鴻溝。
統籌技術演進與技能重塑的節奏適配。技術進步的速度與勞動力技能轉型的速度之間的「適配鴻溝」，是引發結構性失業問題的主要因素。需要提前佈局，改革教育體系、強化終身學習、完善培訓生態，加快勞動力技能結構向高階認知、人機協作等方向轉型，努力實現技能供給與產業需求的動態同步。
統籌模式變革與權益保護的協調並進。零工平台、遠程協作、人機團隊等新模式在提升靈活性與效率的同時，也可能帶來工作碎片化、權益保障弱化與發展路徑模糊等挑戰。要通過完善政策措施，使新工作模式切實提升勞動者工作的自主性、保障性、發展性和意義感，且不能以犧牲勞動者基本權益為代價，實現效率提升與個人發展的雙贏。
統籌市場調節與政府引導作用互補。應充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，激發企業作為創新和用人主體的活力，通過技術賦能企業發展，並為員工實現高質量就業創造條件。同時，政府必須積極有為，在戰略規劃、標準制定、倫理治理及兜底幫扶等方面發揮關鍵引導與託底作用，構建兼顧活力與秩序、創新與包容的治理框架。
應對人工智能對就業影響的對策建議
面對人工智能對就業的深刻影響，必須堅持系統思維、底線思維和創新思維，加快構建技術賦能、能力適配、制度創新、風險兜底相協同的治理體系，推動人工智能與勞動力市場良性互動、融合發展，為實現高質量充分就業和全體人民共同富裕提供堅實支撐。
堅持就業優先，強化技術賦能與普惠共享。將技術向善作為人工智能發展的重要原則，充分發揮其在就業提質擴容中的積極作用，同時有效防範結構性風險。着力破解算力資源分散、使用不均的瓶頸，加強公共算力基礎設施的統一規劃與集約運營，通過「算力券」「模型券」等市場化補貼機制，降低科研單位、中小企業及個體勞動者的技術獲取門檻，推動人工智能工具向普惠共享轉變，確保技術紅利惠及更廣泛的勞動者群體。
適應技能變革，構建終身職業技能開發體系。深入研究人工智能引領的職業變遷趨勢，制定中長期人才隊伍建設規劃，實施重點領域緊缺人才專項培養工程。推動教育體系系統性變革，動態調整高等教育和職業教育的專業設定與培養模式，緊密對接技術進步和產業升級需求。積極開發人機協作新型職業序列，建立未來技能發展計劃，通過費用補貼、稅收抵免等激勵措施，匯聚優質教育培訓資源。針對失業人員、低收入群體等弱勢群體，提供精準化的技能重塑和再就業扶持，構建覆蓋終身的學習支持網絡。同步推進技能價值實現機制改革，加快建立技能導向的薪酬分配製度，切實提高技能人才待遇水平，引導廣大勞動者主動提升技能。
創新制度供給，完善適應變革的勞動治理框架。針對就業形態多元化、用工關係複雜化等新趨勢，探索勞動法律制度與政策創新。健全新就業形態勞動基準，擴大職業傷害保障試點，強化靈活就業者權益保護。優化初次分配結構，完善各類生產要素按貢獻參與分配的機制，合理提高最低工資標準和勞動報酬比重。強化稅收、社會保險等再分配工具的調節功能適度調控技術革命中資本方的超額收益空間，建立技術進步紅利的社會共享機制，防止數字鴻溝演變為發展鴻溝。
健全風險防控，構建全周期就業安全網。建立人工智能就業影響的動態監測和預警體系，對技術應用密集的重點行業、地區和職業群體實施常態化跟蹤。完善全鏈條幫扶機制，事前加強崗位變動監測和失業風險預警，制定應急預案和政策儲備 ；事中強化失業保險與就業服務的協同聯動，保障受影響勞動者基本生活 ；事後提供精準化的職業介紹、轉崗培訓和就業援助，幫助其儘快實現再就業。對於技能重塑困難、轉崗能力弱的弱勢群體，加大政策性幫扶力度，築牢社會保障底線，防範集中性失業對經濟社會造成系統性衝擊。
原文刊發於
編輯丨姜偉偉