从结构性冲击到新生态孕育，多方协同解锁人机协同就业新路径

2026 年，人工智能与就业的关联成为政策和学术领域的热议焦点。

1 月 27 日人社部官宣推出重点行业就业支持举措，还专门出台AI 影响促就业专项政策。以生成式 AI、大模型为核心的科技革命，正深度重塑劳动力市场 ——AI 在替代部分传统岗位的同时，也在孕育全新就业生态。这场变革中，如何化解冲击、把握新机，成为劳动者、企业与政策制定者的共同课题。

认知替代时代：AI 的冲击，与以往截然不同

纵观历次技术革命，“技术性失业” 的争论从未停止，但本轮 AI 浪潮带来的改变，是首次规模化替代人类认知领域工作，而非单纯的体力劳动，这是根本性的差异。对外经贸大学教授陈建伟直言，AI 正替代分析、编程、写作、设计等传统高技能、高认知岗位，其冲击已从预言变为现实。

高盛 2023 年研究报告显示，全球约3 亿个全职工作岗位面临 AI 自动化风险，欧美超三分之二的工作受不同程度冲击。清华大学刘培林的亲身经历更具说服力：AI 工具能快速完成专业英文文稿润色、高效检索法律文献，其提升效率的力度，与替代传统岗位的强度成正比。

这场冲击还呈现出鲜明的结构性特征，中共中央党校教授赖德胜提出的 “中间替代效应” 成为核心趋势：具备程序化、标准化特征的中等技能岗位受冲击最显著，而需要高度原创的高端岗位、依赖情感互动的低端服务岗位，短期内相对安全。

同时，冲击的速度与广度远超以往。中国人民大学程絮森教授用 “总体渐进、局部革命” 概括：宏观就业总量暂无大规模失业潮，但微观岗位的重塑已剧烈发生 —— 云端 AI 模型可通过 API 快速嵌入千行百业，技术扩散和组织变革的窗口期被大幅压缩。暨南大学卢文刚则表示，AI 的影响是 “长期渐进演化下的阶段性加速度 + 结构性颠覆”，部分行业会迎来突发式冲击，如 AI 辅助诊断对医学影像科医师岗位的影响。

本轮 AI 革命更动摇了 “高学历 = 铁饭碗” 的传统认知，不仅是就业市场的调整，更对社会人力资本积累和收入分配机制提出了新的拷问。

就业新生态：AI 的创造效应，催生新岗位新赛道

挑战背后，是前所未有的就业机遇。历史经验证明，重大技术革命最终会通过提升生产率、催生新产业，创造更多更高质量的就业岗位，AI 的就业创造效应正逐步显现。

“AI 创造就业的核心逻辑，是成本下降 — 需求扩张。” 陈建伟分析，AI 大幅降低产品与服务的边际成本，价格下降会激发潜在需求、扩大市场总盘，进而吸纳更多劳动力。比如 AI 降低动画制作成本后，个性化短视频内容市场爆发，带动了创作、运营、推广等相关岗位增长。

一个围绕人机协作的全新职业生态正在形成。五年前尚不存在的提示词工程师、AI 训练师、数据标注师、人工智能伦理审查官等，已成招聘市场新宠；人社部近五年发布的 72 个新职业中，超 20 个与 AI 直接相关，每个新职业短期内可带动 30 万 —50 万人就业。

这背后，是 AI 全产业链蓬勃发展带来的广阔就业空间。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，再到应用层的行业解决方案、治理层的标准制定，每个环节都在持续产生高附加值岗位。

赖德胜还阐释了 AI 创造就业的三大路径：一是驱动经济增长，衍生新的就业需求；二是 AI 产业链本身创造大量直接岗位；三是重构市场与商业模式，推动平台经济、零工经济与 AI 融合，催生灵活的新型就业形态。此外，AI 还极大降低了创新创业门槛，掌握 AI 工具的创作者、设计师可成为 “超级个体”，其产能堪比传统小型团队，成为高质量灵活就业的 “蓄水池”。

当然，学者也清醒指出，AI 的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，能否快于自动化的岗位替代速度。

构建自适应体系：多方协同，把握人机协同新机遇

面对 AI 对就业市场的系统性重塑，劳动者、企业、教育机构与国家政策需协同发力，构建能适应甚至驾驭变化的 “自适应” 体系，找准人机协同的发展节奏。

劳动者：跳出竞争焦虑，打造 AI 难以替代的核心能力

“要从与 AI 竞争，转向与人机协同竞争。” 赖德胜强调，劳动者应将 AI 视为提升效能的 “外脑”，而非对立面。卢文刚建议，个人需构建 **“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、创造力、情商等 AI 难以企及的素养，可迁移技能支撑跨领域发展，动态学习则是持续迭代的关键。陈建伟补充，未来的核心竞争力，是提出好问题和驾驭智能工具的能力，实现从 “执行者” 到 “价值定义者” 的跃升。

企业：以 AI 转型开拓新市场，革新内部技能培训

企业是吸纳就业的主体，其 “人工智能 +” 转型的深度，直接关系就业岗位的质与量。程絮森认为，企业应利用 AI 进行产品和服务创新，通过提质增效开拓新市场，创造更多高技能复合型岗位；同时，需将 AI 工具使用深度融入各岗位能力要求，革新内部职业技能培训体系，让员工快速适应人机协作的工作模式。

教育机构：改革教学体系，完善终身职业技能培训

教育体系改革是应对就业变局的治本之策。刘培林提出，大中小学及职业教育的学科设置和教学方法需全面改革，重点培养学生使用 AI、与 AI 协作的能力。同时，要将人工智能素养融入终身职业技能培训体系，针对高校毕业生、农民工等易受冲击群体，开展精准化、常态化培训，提升存量劳动力的就业韧性。

国家政策：做好顶层设计，筑牢就业民生底线

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，利用大数据和 AI 技术，构建全国统一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；陈建伟呼吁，完善社会保障体系，探索与岗位解绑、随人流转的通用型社保账户，设立技术转型调整基金，为暂时失业者提供过渡支持和再培训援助；赖德胜则强调，要坚持就业优先战略与 AI 发展战略协同推进，密切关注 AI 对就业的实时影响，政策重点围绕创造新岗位、赋能传统岗位、保障劳动者、提升匹配度展开，构建良性就业生态。

回顾历次技术革命，人类的创造力从未被机器禁锢，反而在变革中不断释放。学者表示，AI 带来的就业挑战，本质上是生产力飞跃下，生产关系与劳动力技能结构的适应性调整。这不是一道简单的岗位增减计算题，而是平衡效率与公平、技术进步与社会福祉的系统性课题。

当政府、企业、教育机构与劳动者携手行动，从 “排斥 AI” 转向 “善用 AI”，我们不仅能稳住就业基本盘，更能在人机协同的新趋势下，开辟高质量充分就业的新天地，让 AI 真正成为推动社会进步、促进个人全面发展的强大引擎。