深流・观察丨7800万新岗位VS加速重构的职业版图，人工智能是危机还是机遇？

本文作者：鲍春雷

2026 年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，并明确“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”。

生成式人工智能正以前所未有的速度和广度重塑全球经济格局与产业形态，对劳动力市场带来深远影响。

与以往技术革命不同，人工智能的突破性进展使机器首次具备大规模处理认知任务的能力，这不仅颠覆了传统的职业分工体系，更对人力资本积累、劳动制度安排和社会治理模式提出了全新挑战。

为此，要深入研究人工智能对就业的全面影响，探索构建适应智能经济时代的就业创业政策体系，以制度创新释放新质生产力的动能，让技术发展红利真正惠及全体劳动者。

人工智能对就业的影响效应

人工智能对就业的影响呈现出多重效应，不仅通过自动化技术替代部分传统岗位，带来阶段性的结构转型压力和就业阵痛，同时也通过催生新兴行业、创新业态和商业模式，创造新的就业机会，借助智能工具提升劳动者的工作效率与能力边界，改变就业模式、职业结构和技能需求。

岗位影响范围广泛，替代过程长期渐进。生成式人工智能的快速发展，正在将技术影响的边界延伸至认知劳动领域，使以信息处理为核心的白领岗位面临前所未有的冲击。国际劳工组织等机构研究表明，文职、行政、会计及客户服务等岗位由于工作内容高度标准化，显著暴露于人工智能的潜在影响之下，替代风险相对较高。部分实证研究显示，在软件开发、客户服务等场景中，以高重复性和低创造性为特征的初级岗位，其替代效应已初步显现。

然而，大规模替代并非在短期内快速完成，而是呈现渐进性与结构性特征。首先，现阶段的技术替代更多集中于具体任务层面，而非整个职业。绝大多数岗位仍包含需要人类完成的复杂环节。其次，技术落地进程受到法律规制、伦理审查、成本效益及公众接受度等多重因素制约。例如，即便人工智能在医疗诊断领域的应用趋于成熟，责任归属与患者信任等问题仍限制其全面取代医生的可能性。再次，在企业人力资源策略层面，普遍倾向采用冻结招聘、缩减新增岗位等方式实现人力配置的渐进优化，而非采取激进的裁员措施。此外，人类在情感交流、复杂决策及非标准化操作等方面仍具有优势，这构成了抵御技术替代的重要屏障。因此，生成式人工智能带来的不是简单的“替代潮”，而是一场渐进式的职业重构。

新兴岗位不断涌现，创造效应渐成规模。技术进步主要通过产业链延伸、新业态催生和经济增长三条路径创造就业。

首先，围绕人工智能技术自身已形成庞大产业链。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，以及治理层的安全评估、伦理审查，每一个环节都在持续产生新的高附加值岗位。人社部过去 5 年发布的 72 个新职业中，超过 20 个与人工智能直接相关，每个新职业均可带动数十万人就业。

其次，人工智能推动市场结构与商业模式深刻重构，平台经济、零工经济与人工智能深度融合，催生了大量新型就业形态。特别是人工智能技术极大降低了创新创业的门槛。一个掌握了人工智能工具的创作者，其产能可与小型团队媲美，这种人机协作模式催生了大量“一人公司”等新型创业形态，成为吸纳高质量灵活就业的庞大蓄水池。

最后，人工智能作为新型生产力工具，通过提升全要素生产率驱动经济总量增长，必然衍生新的就业需求。世界经济论坛预测，到 2030 年全球将净增约7800 万个岗位。需要指出的是，创造效应的充分实现，取决于劳动力技能结构的调整速度能否尽快匹配新岗位的创造速度。若技能错配问题不能有效解决，新岗位的涌现与劳动者的就业能力之间将形成鸿沟，创造效应将难以落地。

技术赋能作用明显，工作效率不断提升。人工智能暴露度较高的职业，既面临替代风险，也具有增强潜力。国际货币基金组织研究显示，在发达经济体中约 60% 的就业岗位将受到人工智能影响，其中半数岗位面临较高的替代风险，另一半则可借力人工智能提升生产力。

决定职业受人工智能影响走向替代还是增强的关键，在于其工作内容与人工智能能力之间是替代还是互补关系。高暴露 - 高互补性职业如科学家、高级律师、系统架构师等，借助人工智能完成信息检索、初步分析、文档生成等程式化任务，从而能够更专注于需要专业判断、战略思考和创造性解决的核心环节，提升工作效能。

多项实证研究发现，人工智能对生产效率的提升作用明显。哈佛商学院与波士顿咨询公司联合开展的研究显示，使用生成式人工智能的顾问团队，平均完成任务量比未使用的同行高出 12%，处理速度高出25%，内容质量高出 40%。普华永道调查发现，AI 介入呼叫中心系统后，通话时间减少了近 25%，客户满意度提高了约 10%。这些发现表明，那些能够实现人机优势互补的劳动者和企业，将在智能时代获得显著的竞争优势。

人机协同日益深化，就业模式创新变化。人工智能的快速发展，正推动其角色从辅助工具向主动理解意图、提供建议乃至参与创造性工作的协作者转变，人机协同日益普遍且深化。这不仅改变了工作内容，更在重塑组织的运行模式与管理逻辑。

一方面，随着人工智能的广泛应用，传统就业岗位被注入新的技术内涵，生产与管理加速向数字化、智能化演进。数据和算法的作用日益凸显，推动企业实现精细化管理，构建起网络化链接、智能化调控的新型就业系统。

另一方面，技术进步也推动就业形态更加灵活多元，各类数字平台的蓬勃发展将分散的就业资源整合重组，借助智能匹配技术突破时空限制，精准连接岗位与劳动者，催生出大量新就业形态，成为数智时代新的就业增长点。

对企业而言，人机协同的深化要求在岗位设计、绩效评估和培训体系中全面考量人与人工智能的组合效能。对劳动者来说，能否有效驾驭人工智能、实现人机优势互补，正逐步成为衡量其就业竞争力的核心要素。

技能更新不断加快，复合技能需求增加。人工智能对就业市场的深层影响，最终体现为对技能要求的变化。随着人工智能技术不断成熟，其对任务的替代范围逐步扩大，工作内容将持续更新，职业技能的迭代速度显著加快。世界经济论坛《2025 年未来就业报告》预测，到 2030 年，全球约 39% 岗位的核心技能将发生改变。

与此同时，随着人机协同的日益深化，推动技能要求向高度复合化发展。从业者既需要积极拥抱技术，熟练掌握人工智能工具与数据分析等硬技能，也需要不断强化人类独有的批判性思维、创造力与沟通能力等软技能。以提示词工程师为例，该岗位出现早期因门槛低、薪酬高而成为转行热点，然而随着大模型能力迅速演进，其职责已从单纯的提示词编写扩展至产品设计、工作流程优化乃至代码处理，呈现出从技术岗向产品岗的快速转型轨迹，对技能需求变得更加多元。建立灵活、模块化、可叠加的技能培训体系，成为应对人工智能就业冲击的迫切任务。

统筹技术进步与就业促进

技术发展的最终目的，是服务于人的全面发展与社会进步。就业是民生之本，也是人们实现社会参与、获取尊严和价值的重要途径。因此，推动人工智能发展，必须始终坚持以人为本，确保技术进步服务于提升工作质量、解放人的创造力、增进社会福祉。在此过程中，结合技术对就业的影响机理，要把握好几个方面的关系。

统筹替代与创造的动态平衡。既要清醒认识到人工智能对就业的替代效应，有效防范化解失业风险；也要充分预见并积极催生其在新兴产业、新型岗位和全新价值链环节中的创造效应，并发挥其在提升工作效率和改善工作环境方面的增强效应。政策重点应从被动应对岗位流失，转向主动塑造有利于新质生产力发展和高质量就业创造的环境，在动态平衡中实现就业结构的优化升级。

统筹效率与公平的协同发展。在利用人工智能提升全要素生产率的同时，必须高度重视其可能加剧的技能溢价、收入差距与地域发展不平衡问题。通过强化再培训、优化税收与转移支付、推动区域协调发展战略等举措，让技术进步的红利更公平地惠及广大劳动者，防止数字鸿沟演变为机会鸿沟与发展鸿沟。

统筹技术演进与技能重塑的节奏适配。技术进步的速度与劳动力技能转型的速度之间的“适配鸿沟”，是引发结构性失业问题的主要因素。需要提前布局，改革教育体系、强化终身学习、完善培训生态，加快劳动力技能结构向高阶认知、人机协作等方向转型，努力实现技能供给与产业需求的动态同步。

统筹模式变革与权益保护的协调并进。零工平台、远程协作、人机团队等新模式在提升灵活性与效率的同时，也可能带来工作碎片化、权益保障弱化与发展路径模糊等挑战。要通过完善政策措施，使新工作模式切实提升劳动者工作的自主性、保障性、发展性和意义感，且不能以牺牲劳动者基本权益为代价，实现效率提升与个人发展的双赢。

统筹市场调节与政府引导作用互补。应充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发企业作为创新和用人主体的活力，通过技术赋能企业发展，并为员工实现高质量就业创造条件。同时，政府必须积极有为，在战略规划、标准制定、伦理治理及兜底帮扶等方面发挥关键引导与托底作用，构建兼顾活力与秩序、创新与包容的治理框架。

应对人工智能对就业影响的对策建议

面对人工智能对就业的深刻影响，必须坚持系统思维、底线思维和创新思维，加快构建技术赋能、能力适配、制度创新、风险兜底相协同的治理体系，推动人工智能与劳动力市场良性互动、融合发展，为实现高质量充分就业和全体人民共同富裕提供坚实支撑。

坚持就业优先，强化技术赋能与普惠共享。将技术向善作为人工智能发展的重要原则，充分发挥其在就业提质扩容中的积极作用，同时有效防范结构性风险。着力破解算力资源分散、使用不均的瓶颈，加强公共算力基础设施的统一规划与集约运营，通过“算力券”“模型券”等市场化补贴机制，降低科研单位、中小企业及个体劳动者的技术获取门槛，推动人工智能工具向普惠共享转变，确保技术红利惠及更广泛的劳动者群体。

适应技能变革，构建终身职业技能开发体系。深入研究人工智能引领的职业变迁趋势，制定中长期人才队伍建设规划，实施重点领域紧缺人才专项培养工程。推动教育体系系统性变革，动态调整高等教育和职业教育的专业设置与培养模式，紧密对接技术进步和产业升级需求。积极开发人机协作新型职业序列，建立未来技能发展计划，通过费用补贴、税收抵免等激励措施，汇聚优质教育培训资源。针对失业人员、低收入群体等弱势群体，提供精准化的技能重塑和再就业扶持，构建覆盖终身的学习支持网络。同步推进技能价值实现机制改革，加快建立技能导向的薪酬分配制度，切实提高技能人才待遇水平，引导广大劳动者主动提升技能。

创新制度供给，完善适应变革的劳动治理框架。针对就业形态多元化、用工关系复杂化等新趋势，探索劳动法律制度与政策创新。健全新就业形态劳动基准，扩大职业伤害保障试点，强化灵活就业者权益保护。优化初次分配结构，完善各类生产要素按贡献参与分配的机制，合理提高最低工资标准和劳动报酬比重。强化税收、社会保险等再分配工具的调节功能适度调控技术革命中资本方的超额收益空间，建立技术进步红利的社会共享机制，防止数字鸿沟演变为发展鸿沟。

健全风险防控，构建全周期就业安全网。建立人工智能就业影响的动态监测和预警体系，对技术应用密集的重点行业、地区和职业群体实施常态化跟踪。完善全链条帮扶机制，事前加强岗位变动监测和失业风险预警，制定应急预案和政策储备 ；事中强化失业保险与就业服务的协同联动，保障受影响劳动者基本生活 ；事后提供精准化的职业介绍、转岗培训和就业援助，帮助其尽快实现再就业。对于技能重塑困难、转岗能力弱的弱势群体，加大政策性帮扶力度，筑牢社会保障底线，防范集中性失业对经济社会造成系统性冲击。

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编辑丨姜伟伟