人工智能正深刻重塑人類社會的生産方式和生活方式，成為新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力量。2025年，國務院發佈的《關於深入實施“人工智能＋”行動的意見》提出，“到2035年，我國全面步入智慧經濟和智慧社會發展新階段”。在這一過程中，人工智能將對就業和勞動力市場産生深遠影響。

　　重大技術革命深刻影響就業

　　回顧歷史，每一次重大技術革命都會對就業結構和收入分配格局産生深遠而持久的影響。第一次工業革命時期，以蒸汽機技術為代表的新技術顯著提升了生産效率，並通過機器替代手工業勞動重塑了英國等國家的勞動力需求結構，使資本和技術要素的回報相對上升、低技能勞動者的議價能力下降。以電氣革命為標誌的第二次工業革命進一步推動了大規模生産和企業組織形態的變革，加深了勞動分工和職業分化。此後，20世紀四五十年代出現的計算機技術及其引發的信息技術革命，被普遍認為是歐美國家國民收入分配差距持續擴大的重要技術因素。當前，人工智能技術加速迭代，其對勞動力市場和收入分配格局的影響正逐步顯現。

　　從理論上看，人工智能對勞動力市場的影響主要有兩種。一是就業替代效應，即人工智能技術通過自動化和智慧化手段替代部分原有勞動任務，導致相關崗位需求下降甚至消失，對特定技能和勞動者群體形成擠出壓力。二是就業創造效應，新技術的出現和擴散不僅會催生新的産業形態和生産環節，還會帶來一系列新的崗位需求，既包括具有高技術能力的演算法工程師、數據科學家，又包括在技術能力上要求相對較低的演算法訓練師、數字行銷人員等。然而，這兩種效應孰強孰弱，在不同階段會展現出怎樣的態勢，尚需進一步觀察。

　　近期研究表明，人工智能在對部分崗位形成替代壓力的同時，也通過催生新任務、新産業和新職業促進就業。世界經濟論壇相關報告預測，從2025年到2030年，人工智能和信息處理技術的趨勢將導致約900萬個工作崗位被替代，但同時也將創造約1100萬個工作崗位。國際勞工組織的研究顯示，全球約四分之一的工作崗位可能受到生成式人工智能影響，但更可能的結果是崗位內容和技能結構的轉型，而非大規模的完全替代。

　　由此可見，人工智能對就業總量的影響仍具有不確定性，但其對勞動力市場結構的重塑卻具有必然性。相較于傳統的自動化，生成式人工智能具備知識深化和知識擴展兩方面特徵。一方面通過高效處理海量信息、學習隱性經驗並自動化執行複雜認知任務，顯著降低知識生産、複製和傳播的成本；另一方面憑藉一定程度的自主性和決策能力，突破人類既有認知邊界，持續推動新知識的探索和創造。人工智能對就業的影響不再僅是對簡單、程式化任務的替代，而是開始深入滲透至信息處理、分析判斷、內容生成等認知活動。尤其是對腦力勞動來説，依賴規則推理和知識整合的複雜任務的可替代性在不斷增強。

　　一系列關鍵因素值得重視

　　人工智能對就業總量、結構以及收入分配格局的影響，還取決於一系列關鍵因素。

　　一是技術進步的方向。如果人工智能技術進步主要表現為替代型人工智能，則其就業替代效應可能佔據主導地位，從而對就業總量形成下行壓力；反之，若技術進步更多體現為就業友好型技術，則其將在促進就業規模擴大和品質提升方面發揮更大作用。

　　二是勞動力技能結構。如果勞動力技能結構與人工智能技術發展方向高度匹配，勞動者能夠較快完成技能升級並向新任務和新崗位轉移，則人工智能的就業創造效應更容易發揮主導作用；反之，若技能結構調整滯後於技術進步，勞動者再培訓和再配置能力不足，則結構性失業風險上升，就業替代效應將較為突出。

　　三是公共政策體系。公共政策在教育培訓、就業服務、社會保障和收入分配等方面的制度設計，將直接關係到人工智能影響下勞動力調整的速度和成本。若政策體系能夠及時適配人工智能技術發展，完善全民終身學習推進機制、加強轉移就業支持、優化社會保障安排，則有助於緩衝替代效應、放大“生産率紅利”；反之，若政策調整滯後，則可能放大技術進步對就業的負面影響。

　　探索應對變化的有效路徑

　　進一步關注人工智能對就業的影響，引導和促進人工智能賦能人類工作的品質與效率的提升，已成為共識。當前，智慧化造成的就業崗位替代尚沒有大規模到來，需在實踐中不斷探索應對變化的有效路徑。

　　第一，通過出臺創新政策鼓勵更多就業友好型人工智能技術創新。一方面，通過財政補貼、稅收激勵、公共採購等，重點向能夠提升勞動生産率、拓展勞動參與空間和促進新任務生成的人工智能技術傾斜，引導人工智能向就業友好型技術進步方向發展。另一方面，強化政策法規保障，對人工智能的發展進行規範和引導，重點關注數據安全和隱私保護、演算法透明度、知識産權保護、倫理道德規範等方面，確保人工智能技術健康發展。

　　第二，推進教育體系改革。將人工智能相關知識和技能培訓納入各級教育體系，強化數據分析和人工智能技術素養的培養，夯實學生適應人工智能時代的基礎能力。同時，支持教師通過持續培訓和專業發展，提升運用人工智能輔助教學的能力，推動教學模式轉型。此外，還應充分發揮人工智能在擴大優質教育資源覆蓋面上的潛力，通過制度設計和公共投入，促進教育公平，確保邊遠地區和弱勢群體同樣能夠更好受益於智慧教育技術，為人工智能時代的包容性發展提供支撐。

　　第三，健全常態化就業監測預警機制。依託公共就業服務平臺，整合就業登記、社保繳費、招聘需求和崗位變動等信息，建立覆蓋行業、職業和技能的常態化就業監測預警機制，重點跟蹤關注因人工智能技術應用而出現的崗位縮減、任務替代現象以及收入下降群體，及時識別面臨結構性失業風險的集中領域和重點人群。通過加強部門間數據共享和常態化預警分析，為就業政策精準發力、培訓資源定向配置、社會保障及時發揮作用提供依據，提升工作的前瞻性和科學性。

　　第四，強化對再培訓和轉崗的支持。針對難以直接適應人工智能技術變革的勞動者，應系統實施以專項培訓為重點的支持政策，重點發展面向轉崗需求的通用技能和可遷移技能培訓。通過政府引導、企業參與、社會機構協同，將行業協會和龍頭企業的崗位技能要求前置嵌入培訓設計，健全職業技能評價體系。以真實崗位需求為導向，構建“培訓—就業”有效銜接的轉型機制，降低勞動力跨行業、跨崗位調整的成本，緩解人工智能技術變革帶來的就業結構性壓力。

　　第五，完善社會保障體系。需進一步健全覆蓋失業群體和新就業形態勞動者的社會保障體系，並加強失業保險與就業救助、職業培訓和再就業服務的銜接，提升相關制度的緩衝、兜底能力。同時，面向新型就業形態，探索降低參保門檻、靈活繳費方式等社會保障參與機制，逐步將相關群體納入養老、醫療、工傷等保障範圍。