自2022年底以来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能（GenAI）技术浪潮席卷全球。其不断进化的语言理解、内容生成与逻辑推理能力，不仅颠覆了人们对机器没有创造能力的传统认知，更引发了社会各界对未来职业形态的普遍焦虑。生成式人工智能浪潮的最前沿特征之一在于代理式人工智能（Agentic AI）的兴起，该技术赋予机器自主决策和任务执行能力，标志着从被动生成向主动智能的转变。生成式人工智能浪潮的另一前沿特征是多模态生成能力的显著进步，特别是视频与音频同步生成的创新，开启了沉浸式内容创作时代。生成式人工智能浪潮的第三个前沿特征体现在超个性化与对话式人工智能的深化应用，该技术通过实时数据分析实现高度定制化交互，重塑了商业和科研领域的用户体验。新一轮生成式人工智能技术冲击来势迅猛，主要源于其空前的扩散速度、跨行业渗透力以及对劳动力市场的快速重塑。这种技术扩散与劳动力市场响应的双重加速，叠加多模态和代理式人工智能的突破，标志着前所未有的变革力度，为职业发展和经济转型带来深远影响。

职业对人工智能风险暴露的两面性

人工智能技术对劳动力市场的冲击并非铁板一块，而是一种高度差异化的结构性重塑。现有研究提出了职业对人工智能的风险暴露概念，即一个职业（Occupation）的日常工作任务，在多大程度上可能被人工智能技术所影响、增强甚至取代。综合来看，其影响因职业性质、技能要求和任务内容的不同而呈现出显著的“双刃剑”效应。

替代、挤压与“温和自动化”陷阱效应。人工智能技术作为一种能够与先进智能化设备相匹配的通用技术，其最直接的冲击在于其强大的自动化能力，这构成了职业风险暴露的严峻不利面。一是基于任务替代对于中等技能职业岗位产生的挤压。对于那些资本替代劳动的弹性较高的职业，引入体现人工智能的设备将直接形成对劳动力的替代效应。而且，这些职业通常集中在中等技能层面，其核心任务具有常规性的特点，无论是认知常规（如数据录入、文件归档、客户服务）还是体力常规（如生产线操作、装配）。劳动力市场广泛存在的办事人员和有关人员一类职业，如行政办事员、人力资源管理办事员、银行服务人员等，其大量日常工作正面临被引入人工智能技术的流程自动化和智能客服系统替代的风险。同样，生产制造及有关职业中的操作工、装配工等，也持续受到工业机器人和智能制造系统的冲击。当前，人工智能技术的广泛应用正在加速自动化广度扩张，尤其是在一些薪酬较高的职业工种所承担的工作任务中。那些涉及大量信息处理的任务是人工智能技术替代的主要目标，它直接导致了这些岗位的需求萎缩和从业者的职业脆弱性增加。二是加剧职业技能固化群体的失业风险。即使特定的行业在人工智能技术应用冲击下仍然保持就业率和薪资水平的积极变化，这也不意味着职业内部不会发生重大调整。因为原有技能体系的从业者要被新技能体系的从业者所替代，从而使得原有从业者面临极高的失业风险。这种有增长的淘汰现象，使得传统的就业统计数据钝化了，无法真实反映技术冲击下个体面临的困境。换言之，人工智能技术加速了技能的折旧速度，使得不具备学习和适应能力的劳动者，即便身处一个看似繁荣的行业也可能面临不断上升的失业风险。三是“温和自动化”陷阱。从现有研究进展来看，对劳动力最不利的可能不是那些效率极高、能创造巨大财富的“超级AI”，而是那些“不好不坏”“表现平平”的“温和自动化”技术。这类技术刚好足以替代人类岗位，但其生产率提升有限，无法创造出足够大的新市场、新需求或显著降低社会总成本。其结果是，企业用“温和”的体现人工智能技术的设备替代了员工，大幅度节省了人力成本，但并未带来革命性的生产力飞跃。这导致劳动力在国民收入初次分配中的份额下降，而整个经济的生产率增长却可能陷入停滞。警惕并避免陷入这种“温和自动化”陷阱，是应对本轮人工智能冲击的关键。

互补、赋能与新职业创造机遇。尽管人工智能技术应用可能带来对就业的替代效应，但其作为资本体现式技术的另一面——生产率提升和与人类的协同互补，同样为劳动力就业和生产率提升带来了巨大的机遇。一是对高技能劳动者的互补与赋能。从当前人工智能技术的应用进展来看，对于那些以非结构化问题解决、复杂沟通、创造性思维和战略决策为核心的职业工种，人工智能技术的替代弹性较低。在这些领域，人工智能技术不再是替代者，而是强大的“助手”或“副驾驶”。从现有研究进展来看，受教育程度更高、薪资水平更高的职业，其任务暴露于大语言模型的比例反而更高，这恰恰反映了生成式人工智能在这些职业中的巨大增强潜力。这背后是资本体现式技术的生产率提升机制在发挥作用。二是人工智能技术催生全新的职业形态。技术进步的历史，同时也是一部职业工种不断消亡与新生的历史。人工智能技术同样在创造全新的工作岗位，这些新岗位主要围绕着人工智能技术本身的设计、开发、部署、维护、治理和应用展开。《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》首次增设了“数字技术工程技术人员”小类，并纳入了如人工智能工程技术人员、数据安全工程技术人员、机器人工程技术人员、数字化解决方案设计师等多个新职业。这些新职业正是人工智能技术有利面的直接体现，因为它们不是被体现人工智能技术的资本所替代，而是服务于、管理于和创造于这些新资本的劳动者。这些新职业的出现，为劳动力市场开辟了新的增长空间，是抵御技术性失业的重要缓冲。三是提升经济整体运行效率与福利。从更宏观的视角看，当人工智能技术的生产率提升效应足够强大时，它会显著降低产品和服务的提供成本，从而增加消费者剩余。这些由生产率提升带来的宏观经济增长，最终会创造出新的就业需求，即使这些需求可能出现在与人工智能技术看似无关的领域，这是一个间接但至关重要的积极影响。

人工智能技术冲击下我国就业面临的主要挑战与对策

将上述理论框架应用于我国的现实分析，可以发现人工智能技术带来的机遇与挑战被我国独特的国情进一步放大，需要以复杂系统的视角综合施策。

主要挑战。一是庞大的常规性岗位劳动力规模面临的转型压力。我国是制造业大国，制造业产值在全球领先。在职业分类大典重“生产制造及有关人员”和“办事人员和有关人员”两大类别中，集中了数以亿计的劳动力。这些岗位中的绝大部分，其任务内容都带有不同程度的常规性，是人工智能技术的自动化效应重点影响对象。如此庞大的劳动力基数，意味着制造业转型升级和智能化带来的潜在的转岗压力将是巨大的，对劳动力市场平稳运行构成严峻考验。二是区域与产业发展的巨大不平衡。由于地区间的资本存量和积累结构存在差异，人工智能技术冲击的影响在地理空间上分布并不均衡。东部沿海省份的科技中心和先进制造业基地，可能更多地展现出人工智能技术的互补效应和新职业创造能力；而中西部地区和传统工业基地，则可能更集中地承受替代效应带来的阵痛。产业层面，金融、IT等数字化程度高的行业可能率先完成智能化转型，而大量传统服务业和中小微企业，则可能因缺乏资本、技术和人才，在转型中逐渐落后于大趋势。三是当前技能供给与未来需求之间的结构性错配。人工智能时代需要大量的具备批判性思维、创造力、复杂沟通能力的人才，以及人机协作能力的复合型人才。然而，我国现行的教育和职业培训体系，在培养这些人工智能时代新技能方面仍存在短板。从基础教育到高等教育，再到职业技能培训，如何快速调整课程体系、教学方法，培养出能够与人工智能技术互补而非被替代的下一代劳动者，是一个迫在眉睫的课题。四是劳动关系治理体系面临的现代化挑战。传统的、以稳定雇佣关系为基础的劳动关系和劳动保障体系，在面对日益灵活、多变，甚至去雇主化的未来职业类型和工作形态时，显出诸多不适应之处。包括，如何界定平台工作者、零工经济从业者的劳动关系并提供充分的社会保障？如何确保人工智能技术应用的公平、透明和人性化？这些都是人工智能时代对我国劳动关系治理体系面临的新挑战。

系统性应对。面对人工智能技术对劳动力市场就业带来的深刻变革，被动应对或单一施策已然不足。我们必须采取系统性的战略，构建一个以人民为中心的劳动关系治理新范式，确保新技术进步服务于人的全面发展。这对政府部门、工会组织等提出了全新的要求。一是要建立科学高效的劳动力市场动态监测与预警体系。传统就业率、失业率数据存在一定的局限性，不能准确地反映劳动力市场在人工智能时代面临的冲击。有必要探索构建中国版的职业失业风险指数，通过整合失业保险申领数据、招聘平台数据、社交媒体数据等多源信息，对不同职业、不同区域、不同技能群体的劳动力流动和脆弱性进行高频、细粒度的监测。与此同时，要动态更新职业分类与技能图谱，以《职业分类大典》为基础建立一个更加动态、开放的职业与技能信息监测平台，及时反映新职业的涌现和旧职业的技能变迁，向社会发布未来技能需求预警，引导教育、培训和社会投资方向。二是要运用产业与财税政策引导良性的人工智能技术进步。国家有关部门在制定人工智能产业政策时，不应仅关注人工智能技术本身的先进性，更要关注其对劳动力就业、收入和生活质量的影响。有必要通过研发补贴、税收优惠等方式，重点鼓励那些能够显著提升生产率、赋能员工、创造新岗位的互补型人工智能技术的研发与应用。与此同时，对于那些纯粹以替代低成本劳动力为目的，但生产率提升有限的“温和自动化”技术，应考虑调整补贴政策。可以探索对过度替代人力的自动化应用征收“机器人税”或“自动化税”，用以反哺失业保障与再培训体系，从而校正市场的短期逐利行为。三是要构建覆盖全民、适应转型的终身学习与社会安全网。有必要在政府部门的牵头支持下，联合企业、高校和职业院校，针对受冲击最严重的群体提供大规模免费或必要补贴的职业技能再培训项目。培训内容应紧密围绕最新市场需求，重点培养数字素养、人机协作能力、创造性解决问题等核心素养。探索将失业保险从简单的生活救济，升级为与再培训、再就业服务紧密捆绑的积极失业保障，为面临高失业风险的在职员工提供“预防性”培训补贴。与此同时，适应零工经济和灵活就业趋势，建立个人化的、跨平台、跨地域可灵活转移的社会保障账户，确保所有劳动者，无论其就业形式如何，都能获得基本的养老、医疗和失业保障。四是要发挥工会等群团组织主动参与技术治理。工会组织有必要将工作重点前移，在具有全局影响性的大型企业决定引入人工智能系统之初就介入。通过集体协商，就人工智能系统的引入目的、影响评估、员工数据隐私、算法透明度、人机协作模式，以及受影响员工的转岗培训方案等，与资方签订必要的技术协议，以确保技术应用的过程公平和结果公正。此外，工会应代表员工要求企业在算法管理（如绩效评估、任务分配）上保持透明，并争取员工参与到人工智能系统的设计与优化过程中，确保系统的人性化，避免“数字泰勒主义”对劳动者尊严的侵蚀。工会作为连接劳动者、企业和政府的桥梁，应在更高层面积极参与关于人工智能与未来工作的社会对话，将一线劳动者的声音和诉求传递给决策者。由此，推动形成旨在共享技术红利、共担转型成本的社会共识，为构建更加公平、包容和可持续的未来工作形态贡献力量。（对外经济贸易大学国家对外开放研究院教授  陈建伟）

本期编辑：肖婕妤 窦菲涛