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　　【圓桌對話】　

　　編者按

　　當大模型執筆書寫文案，甚至編寫劇本、執導影片，我們看見腦力勞動者的職業邊界正在重構﹔當智能汽車駛入道路、人形機器人出現在服務窗口，我們期待著具身智能更好地服務於人們的美好生活……人工智能在延伸人類能力的同時，也深刻改變著就業創業形態和勞動力市場結構。我們既擁抱著技術進步帶來的無限可能，也要理性審視挑戰、主動適應變革。為此，今年《政府工作報告》提出，要“完善適應人工智能技術發展促進就業創業的措施”。人工智能時代，我們如何更好就業創業？如何推動人工智能與就業創業深度融合？第四期光明智庫民生論壇，我們邀請專家共同探討人工智能時代的就業創業這一新課題。

　　與談人

　　曾湘泉 中國人民大學中國就業研究所所長、勞動人事學院教授

　　趙國昌 西南財經大學經濟與管理研究院教授

　　張川川 浙江大學金融研究院研究員、經濟學院長聘副教授

　　主持人

　　本報記者 陳之殷 陳恆

　　如何認識人工智能對就業的影響

　　光明智庫：人工智能對就業市場產生了哪些深刻影響，為就業創業帶來了哪些新機遇？

　　張川川：人工智能對就業市場的影響，大體可以從勞動力需求側、供給側、市場結構以及市場均衡結果四個層面來理解。在需求側，一方面，人工智能能夠替代部分規則化、重復性較強的任務，從而減少對某些傳統崗位的勞動力市場需求﹔另一方面，人工智能也會通過多種渠道創造新的就業崗位，包括直接催生一批新職業，如人工智能訓練師、算法審計員、數據標注員等，以及通過降低創業門檻等方式間接帶動就業增長。需要強調的是，人工智能往往難以完全替代某一職業，而更多表現為重塑職業內部的任務結構。例如，在許多領域，人工智能可以承擔數據處理、信息分析和文本生成等任務，但同時需要人類參與判斷決策、溝通協作，也就是說，越來越多的職業將呈現出人機協作的形態。在供給側，隨著人工智能應用的不斷擴大，勞動者需要在人力資本投資方面做出調整以適應新的崗位需求。例如，提升人機協作能力、創新能力和判斷能力，並強化終身學習。同時，由於崗位需求結構的變化，勞動者的職業轉換以及跨行業、跨地區流動可能會更加頻繁。在市場結構層面，人工智能也會影響勞動力市場結構與運行機制。例如，數字平台和智能算法在招聘與求職中的應用日益廣泛，影響勞動力市場的搜尋匹配過程與匹配效率。與此同時，人工智能降低了數字化工作門檻，推動了平台化與靈活化就業的發展，使得自由職業、遠程辦公、項目制用工等靈活就業形態更加普遍。最后，在勞動力需求結構和供給結構變化的共同作用下，勞動力市場的均衡結果也會發生調整，體現在總的就業規模、就業結構、工資水平以及收入分配格局等方面。

　　趙國昌：人工智能的發展也為創新創業帶來了新賽道、新機遇。首先，人工智能在內容創作、軟件開發、智能客服和產品設計等領域的應用，顯著降低了創新成本和創業門檻，使個人或小團隊也能夠以較低投入開展創新創業活動。同時，圍繞算法優化、數據治理、算力服務等環節，人工智能產業鏈本身孕育出大量創業機會。更為重要的是，隨著人工智能技術持續進步並被廣泛應用於生產生活，其影響將由局部應用擴展為對生產方式和產業結構的系統性重塑，不斷催生新的產業形態和發展空間，從而為創新創業開辟更加廣闊的賽道。也就是說，人工智能一方面催生了制造、醫療、教育、養老、文旅、農業等領域的大量智能化應用場景﹔另一方面也顯著降低了產品原型開發、內容生產、市場分析和運營測試的成本。對中小團隊和個人創業者來說，這意味著試錯成本更低、創新速度更快。在人工智能時代，創業者不需要是技術最強、算力資源最豐富的團隊，只要最懂具體場景、最理解用戶痛點、最能把技術轉化為實際價值，均有機會脫穎而出。

　　如何降低人工智能時代創業門檻

　　光明智庫：應該如何降低人工智能就業創業門檻、完善創業服務與生態支撐，讓更多普通人共享人工智能時代發展紅利？

　　趙國昌：關鍵是把人工智能從少數人的高門檻技術，變成更多普通人“用得上、用得起、用得好”的創業工具。當前，很多中小企業和個人創業者不是沒有想法，而是缺少進入路徑、落地能力和成本可控的支撐條件。這包括推動公共算力平台建設，促進開源模型、行業數據集和通用工具開放共享，通過“算力券”等方式降低使用門檻，讓初創團隊不必在前期投入過高成本，就能快速驗証產品和場景。

　　人工智能創業的難點，往往不只是技術本身，而是如何找到應用場景、完成產品落地、處理數據合規、形成商業模式。人工智能涉及數據安全、知識產權、隱私保護、算法治理等問題，如果規則不清晰，創業者往往不敢放手去做。為此，要更好發揮孵化平台、行業協會、專業服務機構的作用，為創業者提供技術咨詢、場景對接、合規輔導、市場驗証等支持，幫助他們少走彎路。同時，盡快完善相關規則，明確邊界和責任，減少制度性不確定性。讓政策支持更加適應人工智能時代的小團隊、輕資產、快速迭代的創業特征，在融資、稅收、靈活就業保障等方面形成更包容的安排，讓更多普通人能夠分享人工智能帶來的發展機會。

　　曾湘泉：在人工智能時代，讓更多普通人參與創新創業，可以從三方面著手：一是降低技術門檻。借鑒人工智能開源社區經驗，提供豐富的通用模型、API接口和低代碼平台，讓創業者無須深厚編程基礎即可開發應用。建設共享算法庫、雲端算力平台和低成本開發工具，降低研發成本和時間成本。二是完善創業服務。提供從項目孵化、法律財務指導到市場推廣的全鏈條服務，設立創業導師和技術咨詢，幫助創業者少走彎路、快速落地。同時，通過創業基金、風險投資、稅收減免等政策支持，降低融資難度。三是注重技能培訓。通過線上課程、工作坊和社區活動普及人工智能應用，提升勞動者和創業者的數字素養和創新能力，使更多人有信心參與創業，增強實踐能力。

　　張川川：此外，要加強金融支持和政策引導，營造開放包容的創新創業生態。通過創業投資基金、科技金融產品和政府引導基金等多種渠道，為創新創業提供多元化融資支持，幫助具有潛力的創業項目順利成長。鼓勵大型科技企業、科研機構與中小企業開展協同創新，推動人工智能技術成果轉化與產業化應用。同時，加強數據安全、知識產權保護和算法治理，為人工智能產業健康發展提供良好的制度環境。

　　如何看待人工智能時代的“本領恐慌”

　　光明智庫：在人工智能時代，職業的核心能力要求與人才培養邏輯會發生哪些改變？隨著人工智能技術的快速進步，不少人產生了“本領恐慌”，擔心自己所從事的工作被人工智能替代。如何看待這一擔憂？

　　趙國昌：我的看法是應該有緊迫感，但不必恐慌。人工智能確實會替代一部分初級、重復、標准化程度較高的工作內容，但這並不意味著大部分崗位會整體消失。更准確地說，是崗位中的任務在重新分配，職業能力的評價標准在重新定義。

　　人工智能時代，職業核心能力正在發生明顯變化。過去，一些崗位更強調知識積累、程序熟練和標准操作﹔未來，越來越重要的將是問題定義能力、跨領域整合能力、人機協同能力，以及對結果進行判斷、校驗和負責的能力。為此，人才培養邏輯也要隨之調整，從偏重知識灌輸轉向更加重視項目實踐、真實場景訓練、跨學科融合和持續學習能力培養。

　　值得注意的是，“初級工作”的門檻正在被抬高。過去一些被認為技術性較強的工作，其基礎環節在人工智能輔助下正變得更加標准化、工具化。也就是說，原來“高級工作”中可被標准化的部分，正在迅速轉變為新的“初級工作”。因此，真正需要重視的，不是簡單擔心崗位消失，而是要盡快適應新的能力標准，形成人工智能難以替代的判斷力、創造力和信任能力。

　　張川川：人工智能的發展正在重塑職業能力結構，也對人才培養邏輯提出新的要求。總體來看，在人工智能時代，勞動者不僅要具備使用人工智能工具的能力，更需要具備判斷、創造與溝通協作等人類獨特的優勢能力。人工智能可以在很大程度上提供信息、對信息進行分析處理並生成方案。與此同時，它又存在一定局限，例如對具體情境的理解不完全、對價值權衡缺乏主體性。因此，需要人類對人工智能生成的內容進行甄別、評估和選擇。在這個意義上，人與人工智能之間正在逐漸形成一種新的分工：人工智能更多承擔信息處理和方案生成的功能，而人類則更多負責判斷、決策和責任承擔。從人才培養的角度看，這意味著教育體系不僅要傳授知識、培養學生的計算與分析能力，更要培養獨立思考能力和綜合判斷能力，同時強化價值倫理方面的教育，引導學生形成正確的技術觀與責任意識。

　　在技術快速發展的階段，一些人產生“本領恐慌”是可以理解的。但從歷史經驗看，關鍵在於勞動者技能與社會制度重構的速度是否能夠跟得上技術進步的速度。對於人工智能在短期內可能帶來的就業壓力，一方面，勞動者需要主動調整能力結構和職業發展理念，通過持續學習不斷提升數字技能、人機協作能力和創新能力，以更好適應技術變革帶來的崗位變化。另一方面，政府有關部門也需要通過完善職業教育與培訓體系、健全就業促進政策等方式，幫助勞動者更好適應技術進步帶來的變化，並通過優化收入分配制度和完善社會保障體系，對受到沖擊的困難群體提供必要的兜底保障。

　　曾湘泉：人工智能時代就業市場的上述變化，要求勞動者更要具備認知能力與非認知能力結合的復合素質。非認知能力包括創新力、溝通與協作能力、批判性思維、情緒管理和問題解決能力，由於這些能力難以被人工智能替代，成為保持職業競爭力的關鍵。同時，勞動者還需具備數據素養、數字工具使用能力及跨學科整合能力，主動借力人工智能提升效率與創造價值。因此，人才培養邏輯也需從單純知識傳授轉向技能+能力+思維模式訓練的綜合體系。教育和培訓不僅教授專業知識，更強調創新思維、團隊協作能力和終身學習意識，使勞動者靈活應對技術變革與職業轉型。總之，人工智能不是全面威脅，而是職業價值重塑的驅動器。勞動者應從“被動適應”轉向“主動借力”，提升非認知能力與數字化技能，將人工智能作為增強自身能力的工具，從而在職業競爭中保持優勢。

　　如何“借力”人工智能實現自身職業成長

　　光明智庫：在人工智能加速普及背景下，勞動者如何從“被動適應”轉向“主動借力”，通過人工智能實現自身職業成長？

　　張川川：在人工智能加速普及的背景下，勞動者從“被動適應”轉向“主動借力”，關鍵在於轉變能力結構和職業發展理念，同時把人工智能視為提升效率、拓展能力和創造價值的重要工具。一要主動提升使用人工智能的能力。隨著人工智能工具在各行業的廣泛應用，理解其基本原理、掌握常見工具的使用方法，將逐漸成為一項重要基礎技能。通過使用人工智能輔助完成信息檢索、數據分析和內容生成等任務，勞動者有可能大幅度提高工作效率和工作質量。二要強化人類獨特優勢能力。在人工智能時代，創造性思維、綜合判斷能力以及組織協調能力等將變得更加重要。通過持續學習和實踐，不斷提升這些難以被機器替代的能力，有助於勞動者在技術變革中保持競爭優勢，並更好地實現“人機協同”的工作模式。三要樹立終身學習的職業發展理念。人工智能技術迭代速度快，職業技能更新周期明顯縮短。勞動者需要通過持續學習不斷更新知識結構和技能體系，使自身能力能夠與技術進步同步提升。勞動者不能做人工智能技術的被動接受者，而應當通過不斷提升技能、強化判斷能力和深化人機協作能力，把人工智能轉化為促進自身職業成長的重要助力。

　　趙國昌：我們要學會借助人工智能把自己變得更強，誰能更早把人工智能嵌入工作流程，誰就更有可能在崗位變化中獲得主動權。

　　對知識型崗位來說，可以把人工智能首先當作效率工具，用它完成資料整理、初稿生成、數據歸納、方案比較等基礎工作，把更多時間放在專業判斷、客戶溝通、方案優化和價值創造上。但與此同時，也必須提升校驗能力和把關能力。人工智能給出的結果不一定完全准確，真正有競爭力的人，不只是會用工具，更應該會判斷結果、會控制風險。

　　對制造、物流、養老、醫療輔助、生活服務等線下崗位來說，重要的是提高與智能設備、數字系統和機器人協同工作的能力。未來很多崗位的價值，將更多體現在現場應變、質量把控、設備調度和情感溝通等方面。越是難以被標准化替代的能力，越值得主動強化。

　　從更長遠看，勞動者應有意識地構建“T型能力結構”：既有扎實的專業立足點，也具備人工智能工具使用、數據理解、流程優化等橫向能力。未來職業競爭力，不只是掌握了多少知識，更在於能否借助新工具把知識轉化為更高質量的工作成果。

　　曾湘泉：在人工智能加速普及的背景下，勞動者要從“被動適應”轉向“主動借力”，關鍵在於把人工智能視為職業成長的助力而非威脅。首先，要主動掌握人工智能工具和技能，例如熟悉生成式人工智能、數據分析、自動化辦公工具等，將其嵌入日常工作中，提高效率和輸出質量。這不僅能減少重復性勞動，還能騰出時間進行更高價值的創新和決策。在這方面有很多成功案例，比如，在設計行業，設計師通過人工智能輔助創作快速生成初稿，再用人工進行精細化設計，顯著提升產出效率和創意質量﹔在金融行業，分析師利用人工智能模型篩選數據、生成初步報告，將更多精力投入策略分析和客戶溝通﹔在教育領域，教師利用人工智能平台進行個性化學習推薦和批改作業，使教學更精准、高效。勞動者主動借力人工智能，能夠在原有崗位上創造更大價值，並提升不可替代性。特別是，勞動者應注重非認知能力和復合能力培養。溝通能力、創新力、跨學科整合能力和情緒管理等仍是人工智能難以替代的核心競爭力。將人工智能工具與這些能力結合，可形成獨特優勢。當然，在人工智能時代，持續學習和迭代思維至關重要。由於人工智能技術更新快速，人們需要保持學習熱情，探索新方法、新模式，將其作為職業發展的長期伙伴而非短期工具。

　　如何完善人工智能時代就業創業環境

　　光明智庫：人工智能時代，應如何統籌完善產業、教育等各方面就業創業政策，構建更具包容性的就業創業環境？

　　趙國昌：人工智能時代的就業創業政策，不能隻盯住某一個環節，而要統籌產業發展、教育改革、就業服務和社會保障，形成協同發力的制度體系。人工智能帶來的影響是系統性的，因此政策也必須是系統性的。就業的根本來源在於產業發展。一方面，應加快推動人工智能與制造業、服務業等實體經濟深度融合，在推動產業轉型升級的同時不斷創造新的就業崗位。比如，加快高附加值、技術密集型與勞動密集型產業協同發展，同時推動傳統產業智能化升級，為低技能勞動者提供轉型通道。另一方面，要以創業政策優化激發創新活力。通過降低人工智能技術應用門檻、完善創業孵化服務體系、強化科技金融支持等方式，為創新創業營造更加良好的政策環境。依托產業園區、眾創空間和創新平台，為創業團隊提供技術支持、市場對接以及專業服務，降低創業初期的制度性交易成本，提高創新創業成功率。當前，部分行業准入門檻高，創新資源集中於大型企業，限制了中小企業和個人創業空間，為此要放開准入限制，簡化企業注冊、數據使用和技術許可流程，通過降低制度壁壘，支持中小企業和創新型企業發展。

　　曾湘泉：在人工智能時代，應建立更加靈敏的監測預警機制，及時跟蹤重點行業、重點職業和重點群體的崗位變化、技能需求變化和招聘條件變化，為教育調整、培訓投放和就業服務提供依據。對高校畢業生、轉崗勞動者、靈活就業者等重點群體，要盡早提供培訓、見習、轉崗輔導和崗位對接服務，把幫扶措施前移。在教育和培訓體系方面，由於現有教育體制側重於學歷和考試評價，對技能更新和實踐能力支持不足，需要加快課程更新和靈活培訓機制建設。要把人工智能素養更好納入通識教育、專業教育和職業培訓體系，推動課程內容、教學方式和培養模式同步調整。要更加重視項目制、案例制、場景化教學，鼓勵高校、職業院校、行業協會和企業聯合開發模塊化課程、微專業和短周期培訓項目。

　　人工智能時代對勞動者的技能結構提出了新的要求，需要推動教育體系更加注重數字技能，以及創新能力、組織能力、批判性思維和綜合判斷能力等高階能力的培養。高校教育、職業教育與繼續教育之間應形成更加緊密的銜接機制，促進人才培養與勞動力市場需求更好對接。尤其要看到，在人工智能時代，人力資本折舊速度明顯加快，終身學習將越來越不是“加分項”，而是“必選項”。

　　張川川：在制度保障方面，要提前研究人工智能可能帶來的結構性沖擊，完善過渡性收入支持、再培訓補貼、轉崗保護和新就業形態勞動權益保障機制，增強制度的靈活性和包容性。特別是對技能單一、年齡偏大、適應新環境能力較弱的勞動者，更要有托底性的制度安排。要加強公共就業服務體系建設，利用數字化就業平台提升勞動力市場的信息匹配效率。健全多層次社會保障體系和改革收入分配制度，更好落實兜底保障和促進發展成果共享。制度保障的目標在於增強就業穩定性和公平性，為此要為制度設計和政策執行提供全鏈條支持，包括創業基金、融資便利、稅收優惠、社會保障完善和職業轉換支持。針對體制機制障礙，如公共資源分配不均、創業補貼審批復雜、社保與失業保障銜接不足，需通過制度創新和數字化服務優化，提高政策可獲得性。歸根到底，人工智能時代的政策目標，不是放慢技術進步的腳步，而是要通過更有效的公共政策，引導技術更好服務人的全面發展，讓更多勞動者共享高質量就業和創業機會。（陳之殷 陳恆）