2026年，关于人工智能与就业的讨论，在政策层面与学术领域持续升温。1月27日，人力资源社会保障部在例行新闻发布会上宣布，我国将推出重点行业就业支持举措，并专门出台应对人工智能影响促就业的政策文件。当前，以生成式人工智能、大模型为核心驱动力的新一轮科技革命，正以前所未有的广度、深度和速度，渗透至经济社会的每一个角落，对劳动力市场进行着一场静默而深刻的重塑。人工智能在替代部分传统岗位的同时，是否也在开辟新的就业蓝海？劳动者、企业与政策制定者，又该如何在这场变革中把握先机？

本报记者历时月余，走访多所高校、研究机构与企业，并采访多位专注于此领域的学者，试图从理论解析与现实观照的双重维度，揭开人工智能时代就业市场的真实图景，探寻高质量充分就业的未来路径。

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“认知替代”时代到来

纵观人类历次技术革命，从蒸汽机到电力，从计算机到互联网，关于“技术性失业”的争论从未停息。然而，与以往替代体力劳动为主的机械化、自动化不同，本轮以人工智能为代表的技术浪潮，首次将规模化替代的触角，伸向了人类的“认知领域”。

“这是一种根本性的不同。”对外经济贸易大学国家对外开放研究院教授陈建伟表示，人工智能正在替代的不再仅是重复性的肌肉劳动，而是分析、编程、写作、设计等传统意义上的高技能、高认知工作。根据高盛2023年发布的研究报告，全球约有3亿个全职工作岗位面临被AI自动化的风险，欧美约三分之二的工作受到某种程度的AI冲击。

这种冲击已不再是远方的预言，而是切身的体验。清华大学中国经济思想与实践研究院首席研究员刘培林分享了他的亲身经历。过去，他需要找专业翻译公司润色的英文文稿，如今通过AI工具便能即时获得高质量译文；在学术研究中，AI检索历史法律文献与案例的效率，远超传统搜索引擎。“它提升效率的力量有多大，替代传统岗位的力度就有多强。”刘培林直言。

冲击呈现出鲜明的结构性特征。中共中央党校（国家行政学院）教授赖德胜认为，人工智能对就业市场的冲击呈现“中间替代效应”：那些具备高度程序化、标准化、编码化特征的中等技能岗位，成为受冲击的核心区。而需要高度原创、复杂战略决策的高端岗位，以及依赖情感互动、肢体灵活性的低端服务岗位，短期内则相对安全。

更值得关注的是冲击的速度与广度。中国人民大学信息学院教授程絮森提出了“总体渐进、局部革命”的判断。他说，从宏观就业总量看，目前尚未出现大规模失业潮，市场“稳中有变”。但在微观岗位层面，重塑已剧烈发生。“技术扩散的速度前所未有。”程絮森解释，过去机械化改造需要重型设备与漫长周期，如今一个云端AI模型可以通过API接口，在极短时间内嵌入千百个行业场景，组织变革的窗口期被急剧压缩。

暨南大学湾区国际智慧应急与安全发展研究院院长卢文刚用“长期渐进演化背景下的阶段性加速度+结构性颠覆”来概括这一复杂过程。他认为，在宏观历史尺度上，AI的影响是持续演进的；但在特定阶段、特定行业与区域，则可能呈现突发式、非线性的冲击，例如AI辅助诊断技术快速成熟对医学影像科医师岗位的影响。

学者们认为，本轮人工智能革命对劳动力市场的重塑力度与深度远超以往。它动摇了“高学历=铁饭碗”的传统信条，迫使社会重新思考“何为有价值的劳动”。这不仅是就业市场的调整，更是对社会人力资本积累模式与收入分配机制的一场深度拷问。

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被催生的就业新生态

挑战的另一面，是前所未有的机遇。历史经验表明，重大技术革命在引发结构性阵痛的同时，最终会通过提升全要素生产率、催生新产业新业态，创造出数量更多、质量更高的就业岗位。人工智能的“就业创造效应”正在逐步显现。

“AI创造就业的核心逻辑，在于‘成本下降—需求扩张’。”陈建伟分析道。当AI大幅降低某些产品与服务的边际成本时，价格下降将激发庞大的潜在需求，市场总盘得以扩大，从而吸纳更多劳动力。例如，AI大幅降低动画制作成本，可能催生海量的个性化短视频内容市场，带动相关创作、运营、推广岗位的增长。

一个全新的、围绕“人机协作”的职业生态正在蓬勃生长。五年前还闻所未闻的“提示词工程师”“AI训练师”“数据标注师”“人工智能伦理审查官”等，已成为招聘市场上的新宠。过去五年，人力资源社会保障部发布的72个新职业中，超过20个与人工智能直接相关。据估算，每个此类新职业在短期内可带动30万—50万人就业。这背后是整个AI产业链蓬勃发展为就业提供的广阔空间。程絮森表示，从基础层的算力设施、数据服务，到技术层的算法开发、模型训练，再到应用层千行百业的落地解决方案，以及治理层的标准制定、安全评估，每一个环节都在持续产生新的高附加值岗位。

赖德胜系统阐释了AI创造就业的三大路径。其一，AI作为新型生产力工具，驱动经济增长“蛋糕”做大，必然衍生新的就业需求；其二，围绕AI技术自身形成的庞大产业链，创造了大量直接就业岗位；其三，AI推动市场结构与商业模式重构，平台经济、零工经济与AI的深度融合，催生了无数灵活、新型的就业形态。

尤为重要的是，AI技术极大降低了创新创业的门槛，赋能无数中小微企业与“超级个体”。一个掌握了AI工具的创作者、设计师、开发者，其产能可与过去的小型团队媲美。这种“去中心化”的生产力释放，正成为吸纳高质量灵活就业的庞大“蓄水池”。然而，学者们也清醒地指出，就业创造潜力不会自动转化为现实。关键在于，人机协作模式的普及速度能否快于单纯自动化对岗位的替代速度，以及新释放的市场需求规模能否大于旧岗位的消失规模。这取决于技术、教育、制度等多重因素的协同演进。

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构建“自适应”未来

面对这场系统性、结构性的就业市场重塑，个体、企业、教育机构与国家政策需要协同发力，构建一个能够适应变化甚至驾驭变化的“自适应”体系。

对于每一位劳动者而言，转变思维是第一要务。“必须从人与AI竞争的焦虑中跳出来，转向人机协同竞争的新模式。”赖德胜强调，劳动者应主动将AI视为提升自身效能的外脑与工具，而非对立面。卢文刚建议，个人应着力构建“底座能力+可迁移技能+动态学习机制”的复合型胜任力体系。底座能力包括批判性思维、复杂问题解决、创造力、情商等AI难以企及的核心素养；可迁移技能则指跨领域应用的能力；而动态学习机制是保障个体持续迭代的生命线。

陈建伟则提出，传统教育模式所擅长的标准化知识灌输与重复性技能训练，恰恰是AI最易攻破的舒适区。未来，劳动者的核心竞争力在于提出好问题和驾驭智能工具的能力。只有当劳动者普遍学会利用AI放大自身的创造力与决策力，才能从产业链末端的执行者跃升为新场景下的价值定义者与规则制定者。

企业是吸纳就业的主体，其“人工智能+”转型的深度与广度，直接关系到就业岗位的质与量。程絮森认为，企业应积极利用AI进行产品创新与服务升级，通过提质增效开拓新市场，从而创造更多高技能复合型岗位。同时，企业内部的职业技能培训体系亟须革新，需将AI工具使用深度融入各岗位的能力要求中。

教育体系的改革是治本之策。在刘培林看来，大中小学以及职业教育的学科设置与教学方法必须改革，重点培养学生使用AI、与AI协作的能力，为新增劳动力适应未来市场奠定基础。卢文刚进一步建议，要将人工智能素养全面融入终身职业技能培训体系，尤其要加强对高校毕业生、农民工等易受冲击群体的精准化、常态化技能培训，提升存量劳动力的就业韧性。

国家层面的顶层设计是应对系统性挑战的根本保障。程絮森建议，应利用大数据与人工智能技术，构建全国统一、精准高效的劳动力市场信息平台，实现岗位需求与技能供给的智能匹配。

完善的社会保障网络是社会稳定的“压舱石”。陈建伟表示，AI加速了工作的平台化与碎片化，传统基于稳定雇佣关系的社保体系面临挑战。他呼吁探索建立与具体岗位解绑、随人流转的通用型社会保障账户，并设立技术转型调整基金，为在转型期暂时失业的劳动者提供过渡期支持与再培训援助。

赖德胜提出，要坚持就业优先战略与人工智能发展战略的协同推进，在鼓励技术创新的同时，密切关注其对就业的实时影响，避免因技术应用过度激进而引发大规模社会风险。政策应着力于创造新岗位、赋能传统岗位、保障劳动者、提升匹配度，构建一个促进人机协同、鼓励技能升级、优化就业服务的良性生态系统。

回顾历次技术革命，人类的创造力从未被机器所禁锢，反而在一次次的突破中得以释放。赖德胜认为，人工智能带来的就业挑战，本质上是生产力飞跃式发展过程中，生产关系与劳动力技能结构的适应性调整。这场变革并非单纯的岗位增减计算题，而是一道关于如何平衡效率与公平、技术进步与社会福祉的系统性课题。它要求我们以更加前瞻、包容和智慧的策略，在拥抱技术红利的同时，牢牢守住就业民生这一底线。

“重构不等于消失，迭代不等于替代。”发展的眼光是破解发展问题的钥匙。学者表示，当政府、企业、教育机构与每一位劳动者都行动起来，主动从“排斥AI”转向“善用AI”，我们就有信心在这场波澜壮阔的变革中，不仅稳住就业基本盘，更能开辟出高质量充分就业的新天地，让人工智能真正成为推动社会整体进步、促进每个人全面发展的强大引擎。

本报记者 张杰

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