2025年9月21日，安徽合肥濱湖國際會展中心。安徽國際人工智能與機械人產業展覽會在此舉行。（視覺中國|供圖）
隨着豆包、元寶這類人工智能生成內容（AIGC）走入尋常百姓家庭，公共明顯意識到屬於AI的時代已經到來。在今年的兩會上，AI也成為熱議話題，代表委員們不僅關注AI如何驅動產業升級，也聚焦於如何讓技術紅利惠及全體市民，特別是在醫療、養老等民生領域，推動AI真正成為新質生產力。
十四屆全國政協委員、北京國際城市發展研究院創始院長連玉明在實際工作中注意到，人工智能的發展已經給部分群體帶來衝擊。他認為應加快建立人工智能就業衝擊預警和適應性就業支持體系，在支持技術發展的同時也能兼顧民生，穩定就業。
結構錯位
今年兩會你關注到「AI衝擊就業」的話題。作為城市發展研究方面的專家，你是怎麼注意到這個問題的？是否開展過具體的調研？
連玉明：我長期關注技術變革對社會結構的影響。城市是技術創新的主要載體，也是社會風險的首發地——從工業革命到信息時代，每一次技術範式轉換都伴隨着就業結構的深刻變革。
近幾年我在進行城市數字經濟和人工智能的相關調研時發現，通過人工智能城市的運行效率確實在不斷提高，但在那些光鮮亮麗的無人車間、智能客服中心背後，往往伴隨着一批傳統勞動者的默默退場。
兩年前在中央文件中就明確提出要「積極應對人工智能等新興技術快速發展對就業的影響」。它意味着，技術迭代帶來的就業問題，已經從學術界的理論探討，逐漸成為現實的社會問題。而我們現有就業制度的優化速度明顯滯後於技術發展。具體而言，誰受衝擊不清晰，轉往何處不明確，救濟手段也不充分。
目前社會上對「AI搶飯碗」的焦慮很普遍。你認為當前AI的發展對就業的影響主要是哪些？
連玉明：目前AI對就業的影響，呈現替代與創造並存的雙重效應。一方面，AIGC為戰略性通用技術，催生了全新的業態。世界經濟論壇預測，到2030年全球會創造1.7億個新崗位。更重要的是，它將極大地提高全要素生產率，把人類從機械的、高耗能的勞動中解放出來。
但也帶來了一定衝擊。上述報告也提到，這1.7億個新崗位會取代9200萬個傳統崗位。問題的核心不是崗位總量，而是結構錯位。跟以前不同的是，AI的替代效應正從低技能崗位向中高技能崗位蔓延。替代往往是突發的、集中的。一家公司AI系統上線，可能半年內就裁掉幾百人；創造則是漸進的、分散的，新崗位散落在各行各業，不容易被感知。
這個時間差和空間差，加上勞動者從舊崗位轉到新崗位需要的技能重構周期。這種差異中間造成的劇烈摩擦，正是當前社會普遍焦慮的根源所在。
容易受到AI衝擊的「脆弱群體」是哪些？他們面臨的主要困境是什麼？
連玉明：我覺得需要特別關注幾個高風險群體：技能單一且可編碼的中高齡白領、處於產業轉型陣痛期的傳統行業職工，以及數字技能基礎薄弱的勞動者。他們面臨的不僅是崗位消失，更是轉型通道的狹窄。若不進行有效干預，這種結構性矛盾可能加劇社會分化。
以前自動化主要衝擊流水線工人，現在則是一些白領崗位首當其衝。
這種結構性風險主要體現在兩個「錯配」上：一是技能錯配。被替代的勞動力所掌握的技能，與AI催生的新崗位所需技能之間存在巨大鴻溝。二是時空錯配。新崗位的創造往往集中在數字經濟發展快的地區與行業，而受衝擊的勞動者可能分佈在不同的地域和產業。
目前哪些行業或崗位面臨最直接的替代風險？哪些核心能力是短期內無法替代的？
連玉明：現階段受衝擊最直接、最顯著的，主要是那些任務流程相對標準化、規則易於編碼的知識型與認知型崗位。比如金融、法律、內容創作、基礎編程與數據分析、客戶服務等領域，生成式人工智能憑藉其強大的模式識別與內容生成能力，正在高效地接管大量原本由人類完成的重複性認知勞動。這是對傳統「白領」工作內核的解構與重構。
同時，隨着人工智能和機械人技術的協同發展，AI對未來就業的影響範圍將持續擴大，逐步向更廣泛的體力勞動場景滲透，形成對未來勞動力市場的系統性重塑。
但在可預見的未來，有一些人類的底層能力是算法難以企及的。比如，複雜真實環境下的柔性適應力與韌性。AI能在給定規則里找到最優解，但真實社會的運轉往往是模糊的、多變的，甚至是不講邏輯的，這種時候人類的靈活性無可替代。
再比如人的想像力、洞見性以及同理心與社會影響力。任何商業模式、任何工程落地，終端面對的永遠是「人」。人的共情能力、人際溝通、團隊協作精神，在AI時代不僅不會貶值，反而會因為「機器味」越來越濃重而變得更加稀缺。
全國政協委員連玉明。（視覺中國|供圖）
就業預警能做什麼
你認為，面對AI對就業的衝擊，需要建立「監測預警機制」。具體來說是什麼？我們應該重點監測哪些指標？什麼情況下提起預警？
連玉明：建立這個預警機制的本質，就是要把「事後救濟」，轉化為「事前防範與干預」。今年政府工作報告明確提出「完善適應人工智能技術發展促進就業創業的措施」，預警機制正是落實這一要求的關鍵抓手。
在這個標準下，我們要重點監測幾個關鍵指標的異常波動：比如通過整合社保數據和大型招聘平台的數據，實時跟蹤某些區域特定行業的新增崗位數量、崗位存活周期以及薪酬曲線的變化。當系統監測到某個傳統職業的市場招聘需求在連續幾個月內出現斷崖式下跌，或者某個行業的辭退率超常飆升時，預警機制就自動觸發，推動預警信息向教育、培訓系統直達，形成從監測到干預的閉環。
具體而言，建議由人力資源和社會保障部門牽頭，聯合發改、工信、教育、統計等部門協同推進。首要任務是建立科學的職業替代風險動態評估模型與數據平台，整合社保、招聘、企業用工等多元數據，研製並發佈權威的影響評估標準。
預警之外，現有的職業教育和勞動力市場的再培訓方式是否需要改革？職能部門和企業應承擔什麼責任？
連玉明：現有職業教育和再培訓方式，確實存在響應速度慢、技能匹配度低、覆蓋面不足等問題。應該推動職業教育體系與勞動市場深度協同，核心是構建一個靈活、務實、面向產業的產教融合培訓支持體系。
比如，推進AI全民通識教育、以產業需求動態驅動職業教育改革，以及推廣「訂單式」產教融合與技能認證。也需要打造開放共享的終身學習平台。政府應整合高校、企業、開源社區的優質資源，建設國家級「AI賦能學習平台」，提供從科普到精專的全系列課程，並運用AI技術為每位學習者規劃個性化路徑，讓全民終身學習成為應對技術變革的最堅實基礎。
在利用AI時，企業如何平衡企業效率與社會責任？你是否建議通過立法要求企業承擔員工轉崗培訓的義務？
連玉明：當企業利用AI技術大幅降低了人力成本、獲取商業紅利時，也應當承擔起相應的社會責任，不能把技術更迭的風險完全甩給社會，這也需要完善相關法律法規，比如儘快出台AI替代崗位時勞動關係處理的專項指引，明確企業應遵循的程序與規範。
近期出現了企業以「崗位被AI替代」為由裁員引發的勞動爭議。在你看來，單純以「技術替代」解僱員工是否合理？
連玉明：這個事件我也注意到了，審理該案的勞動仲裁委指出，案涉公司引入AI技術是企業為適應市場競爭而主動實施的技術革新，雖然此舉可能帶來崗位結構的調整，但並不具備客觀的不可抗性與不可預見性特徵。勞動仲裁委認定，用人單位因引入AI技術而撤銷崗位並不構成勞動合同訂立時所依據的客觀情況發生重大變化，該公司行為屬於違法解除合同。
由此可知，企業簡單地以「技術替代」為由直接解僱員工，不屬於可完全免責的客觀情況。我認為，這樣的行為也有悖於企業在技術變革中應承擔的社會責任。企業引入AI技術提高生產率，其產生的效益應與社會、與員工共享，而不是將轉型成本全部轉嫁給勞動者。
面對AI浪潮，普通勞動者最應該做的一件「預防性」事情是什麼？對焦慮人群有什麼建議？
連玉明：普通勞動者當下最應該採取的預防性動作，就是去直面它、解構它、使用它。不要把頭埋在沙子里假裝技術不存在。審視一下你每天枯燥的業務流水線，主動去找尋有沒有哪一個環節是可以引入大模型來幫你提效的。去成為那個駕馭AI工具的人，而不是成為那個被剝離開業務系統的邊緣人。
對於那些深感焦慮的朋友，我想說：焦慮往往來源於未知和不可控。你真正要抗衡的並不是科技的發展，而是那些比你更早掌握了AI進行工作的人。保持對新技術的好奇心，利用業餘時間去查閱那些新興的技能圖譜，有意識地去積攢你那些具有人類獨特溫度的社交資產和職業信用。歷史一次次證明，在任何技術革命面前，韌性，永遠是人類最偉大的武器。
關於這一話題，你還覺得有哪些問題是需要關注的。
連玉明：剛才我們的討論主要集中在傳統崗位的替代問題上，其實還有一個影響更為深遠的問題，就是伴隨人工智能催生出來的「新型勞動形態的權益保障」問題。
AI不僅在消滅老崗位，它還在海量製造平台化用工、遠程分佈式協作等極其碎片化的勞動形態。現有的基於「固定僱主、固定場所、固定工時」這套工業時代的三維坐標建立起來的勞動法體系和社保網絡，正在面臨被算法徹底架空的危險。
外賣小哥、數據標註員，他們很多時候甚至不知道自己的老闆是誰，只面對一個發號施令的系統。如何及時將穩定發展的新工種納入國家職業分類，如何深化職業傷害保障試點，去探索出一條適應靈活就業特點的社會保險參保繳費辦法，也是我們未來需要考慮的。
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