人工智能背景下如何实现更优就业创业
曾湘泉 中国人民大学中国就业研究所所长、劳动人事学院教授
赵国昌 西南财经大学经济与管理研究院教授
张川川 浙江大学金融研究院研究员、经济学院长聘副教授
怎样理解人工智能对就业的作用
光明智库：人工智能给就业市场带来了哪些深层次变化，又为就业与创业创造了哪些新的可能？
张川川：观察人工智能对就业市场的影响，大致可从劳动力需求端、供给端、市场结构以及市场均衡结果四个方面来把握。在需求端，一方面，人工智能能够替代部分程序化、重复度较高的工作内容，进而减少一些传统岗位的用工需求；另一方面，它也会通过多条路径创造新的就业机会，包括直接催生人工智能训练师、算法审计员、数据标注员等新职业，也会通过降低创业门槛等方式间接促进就业扩张。需要指出的是，人工智能通常并不会彻底取代某一种职业，而更多体现为对职业内部任务分工的重构。比如在很多行业中，人工智能能够承担数据处理、信息分析、文本生成等工作，但仍然需要人类进行判断决策和沟通协同，这意味着越来越多职业将呈现人机协同的新形态。在供给端，随着人工智能应用不断拓展，劳动者需要调整人力资本投入以适应新的岗位要求，例如提升人机协作能力、创新能力和判断能力，并加强终身学习。同时，由于岗位需求结构在变化，劳动者进行职业转换以及跨行业、跨区域流动的情况可能会更为频繁。在市场结构层面，人工智能同样会改变劳动力市场的结构和运行方式。例如，数字平台与智能算法在招聘和求职中的运用越来越普遍，正在影响劳动力市场的搜寻匹配过程及匹配效率。与此同时，人工智能降低了数字化工作的参与门槛，推动平台化和灵活化就业不断发展，使自由职业、远程办公、项目制用工等灵活就业形式更加常见。最后，在劳动力需求结构和供给结构共同变化的作用下，劳动力市场的均衡结果也会相应调整，具体表现为就业总量、就业结构、工资水平以及收入分配格局等方面的变化。
赵国昌：人工智能的发展同样为创新创业打开了新赛道、带来了新机会。首先，人工智能在内容生产、软件开发、智能客服、产品设计等领域的应用，明显压缩了创新成本和创业门槛，让个人或小型团队也能以较低投入开展创新创业。同时，围绕算法优化、数据治理、算力服务等环节，人工智能产业链本身也孕育了大量创业空间。更重要的是，随着人工智能技术不断演进并广泛嵌入生产生活，它的影响将从局部场景应用扩展到对生产方式和产业结构的系统性重塑，持续催生新的产业形态和增长空间，从而为创新创业开拓更广阔的路径。也就是说，人工智能一方面推动了制造、医疗、教育、养老、文旅、农业等领域形成大量智能化应用场景；另一方面也大幅降低了产品原型开发、内容制作、市场研判和运营测试的成本。对中小团队和个人创业者而言，这意味着试错成本更低、创新节奏更快。在人工智能时代，创业者未必一定要拥有最强技术或最充足算力资源，只要更懂具体场景、更了解用户痛点、更善于把技术转化为现实价值，就有机会在竞争中脱颖而出。
02
怎样看待人工智能时代的“本领焦虑”
光明智库：在人工智能时代，职业核心能力要求和人才培养逻辑会发生哪些变化？随着人工智能技术迅速发展，不少人出现了“本领焦虑”，担心自己从事的工作会被人工智能取代。对此应当如何看待？
赵国昌：我的判断是，可以保持紧迫感，但没有必要过度恐慌。人工智能确实会替代一部分基础性、重复性、标准化程度较高的工作内容，但这并不等于大多数岗位会整体消失。更准确地说，是岗位中的任务正在重新分配，职业能力的衡量标准也在被重新塑造。
在人工智能时代，职业的核心能力正在显著变化。过去，一些岗位更看重知识积累、流程熟练和标准化操作；未来，更重要的将是问题界定能力、跨领域整合能力、人机协同能力，以及对结果进行判断、校验并承担责任的能力。因此，人才培养逻辑也需要同步调整，从过去偏重知识灌输，转向更加注重项目实践、真实场景训练、跨学科融合以及持续学习能力的培养。
尤其需要注意的是，“初级工作”的门槛正在上移。过去一些被认为技术含量较高的工作，在人工智能辅助下，其基础环节正变得更加标准化和工具化。换句话说，原本属于“高级工作”中可标准化的部分，正在迅速转化为新的“初级工作”。因此，真正需要重视的，不是单纯担心岗位是否消失，而是尽快适应新的能力要求，形成判断力、创造力和信任能力这些人工智能难以替代的优势。
张川川：人工智能的发展正在重构职业能力体系，也对人才培养逻辑提出了新的要求。总体而言，在人工智能时代，劳动者不仅要会使用人工智能工具，更要具备判断、创造以及沟通协作等人类独有的优势能力。人工智能能够在很大程度上提供信息、分析处理信息并生成方案。与此同时，它也存在一定局限，比如对具体情境的理解并不充分、在价值权衡上缺少主体性。因此，需要由人类对人工智能生成的内容进行甄别、评估和选择。从这个角度看，人与人工智能之间正逐步形成新的分工：人工智能更多承担信息处理和方案生成，人类则更多负责判断、决策以及责任承担。从人才培养角度看，这意味着教育体系不仅要传授知识、培养学生的计算与分析能力，更要注重独立思考能力和综合判断能力的培养，同时加强价值伦理教育，引导学生形成正确的技术观和责任意识。
在技术快速演进的阶段，一些人出现“本领焦虑”是可以理解的。但从历史经验来看，关键在于劳动者技能更新与社会制度重构的速度，能否跟上技术进步的节奏。对于人工智能在短期内可能带来的就业压力，一方面，劳动者需要主动调整能力结构和职业发展观念，通过持续学习不断提升数字技能、人机协作能力和创新能力，以更好适应技术变革带来的岗位调整。另一方面，政府有关部门也需要通过完善职业教育和培训体系、健全就业促进政策等方式，帮助劳动者更好应对技术进步带来的变化，并通过优化收入分配制度、完善社会保障体系，为受到冲击的困难群体提供必要的兜底支持。
曾湘泉：人工智能时代就业市场出现的这些变化，要求劳动者更加具备认知能力与非认知能力相结合的复合型素质。非认知能力包括创新能力、沟通协作能力、批判性思维、情绪管理和问题解决能力，由于这些能力较难被人工智能替代，因此成为保持职业竞争力的重要基础。同时，劳动者还需要具备数据素养、数字工具应用能力以及跨学科整合能力，主动借助人工智能提升效率和创造价值。因此，人才培养逻辑也应从单一知识传授，转向“技能+能力+思维方式训练”的综合体系。教育和培训不只是教授专业知识，更要强调创新思维、团队协作能力和终身学习意识，帮助劳动者灵活应对技术变革与职业转型。总的来看，人工智能并非全面威胁，而是推动职业价值重塑的重要力量。劳动者应从“被动适应”转向“主动借力”，提升非认知能力和数字化技能，把人工智能作为增强自身能力的工具，从而在职业竞争中保持优势。
03
怎样“借助”人工智能推动职业成长
光明智库：在人工智能加快普及的背景下，劳动者如何从“被动适应”走向“主动借力”，借助人工智能实现自身职业成长？
张川川：在人工智能快速普及的背景下，劳动者由“被动适应”走向“主动借力”，关键在于调整能力结构和职业发展理念，同时把人工智能视为提升效率、拓展能力和创造价值的重要工具。第一，要主动提升使用人工智能的能力。随着人工智能工具在各行业广泛应用，理解其基本原理、掌握常用工具的操作方法，将逐渐成为一项基础技能。借助人工智能辅助完成信息检索、数据分析和内容生成等任务，劳动者有望显著提升工作效率和质量。第二，要强化人类独特优势能力。在人工智能时代，创造性思维、综合判断能力和组织协调能力等将愈发重要。通过持续学习和实践，不断增强这些难以被机器替代的能力，有助于劳动者在技术变革中保持竞争优势，并更好实现“人机协同”的工作模式。第三，要树立终身学习的职业发展观。人工智能技术迭代很快，职业技能更新周期明显缩短。劳动者需要通过持续学习不断更新知识结构和技能体系，使自身能力与技术进步同步提升。劳动者不能只是人工智能技术的被动接受者，而应通过持续提升技能、强化判断能力和深化人机协作能力，把人工智能转化为推动自身职业成长的重要助力。
赵国昌：我们要学会借助人工智能让自己变得更强。谁能更早把人工智能融入工作流程，谁就更有可能在岗位变化中掌握主动。
对于知识型岗位而言，可以先把人工智能作为效率工具，利用它完成资料整理、初稿撰写、数据归纳、方案对比等基础性工作，把更多时间投入到专业判断、客户沟通、方案优化和价值创造中。但与此同时，也必须增强校验能力和把关能力。人工智能提供的结果未必始终准确，真正有竞争力的人，不只是会使用工具，更重要的是会判断结果、会控制风险。
对于制造、物流、养老、医疗辅助、生活服务等线下岗位来说，关键是提升与智能设备、数字系统和机器人协同工作的能力。未来很多岗位的价值，将更多体现在现场应变、质量控制、设备调度和情感交流等方面。越是难以被标准化替代的能力，越值得主动加强。
从更长远的角度看，劳动者应有意识地打造“T型能力结构”：既拥有扎实的专业根基，也具备人工智能工具使用、数据理解、流程优化等横向能力。未来的职业竞争力，不仅取决于掌握了多少知识，更在于能否借助新工具把知识转化为更高质量的工作成果。
曾湘泉：在人工智能加速普及的背景下，劳动者要从“被动适应”转向“主动借力”，关键在于把人工智能看作职业成长的助推器，而不是威胁。首先，要主动掌握人工智能工具和相关技能，例如熟悉生成式人工智能、数据分析、自动化办公工具等，并将其嵌入日常工作流程中，提高效率和产出质量。这不仅能够减少重复性劳动，还能腾出更多时间用于更高价值的创新和决策。在这方面已有不少成功案例。比如在设计行业，设计师借助人工智能辅助创作快速生成初稿，再通过人工进行精细化设计，明显提升了产出效率和创意质量；在金融行业，分析师利用人工智能模型筛选数据、生成初步报告，把更多精力投入策略分析和客户沟通；在教育领域，教师利用人工智能平台进行个性化学习推荐和作业批改，使教学更加精准高效。劳动者主动借力人工智能，能够在原有岗位上创造更大价值，并增强自身不可替代性。尤其是，劳动者应重视非认知能力和复合能力的培养。沟通能力、创新能力、跨学科整合能力和情绪管理等，仍然是人工智能难以替代的核心竞争力。把人工智能工具与这些能力结合起来，能够形成独特优势。当然，在人工智能时代，持续学习和迭代思维尤为重要。由于人工智能技术更新迅速，人们需要保持学习热情，探索新方法和新模式，把它作为职业发展的长期伙伴，而不是短期工具。
04
怎样降低人工智能时代的创业门槛
光明智库：在人工智能加快普及背景下，劳动者如何从“被动适应”走向“主动借力”，借助人工智能实现自身职业成长？
张川川：在人工智能快速普及的背景下，劳动者由“被动适应”走向“主动借力”，关键在于调整能力结构和职业发展理念，同时把人工智能视为提升效率、拓展能力和创造价值的重要工具。第一，要主动提升使用人工智能的能力。随着人工智能工具在各行业广泛应用，理解其基本原理、掌握常用工具的操作方法，将逐渐成为一项基础技能。借助人工智能辅助完成信息检索、数据分析和内容生成等任务，劳动者有望显著提升工作效率和质量。第二，要强化人类独特优势能力。在人工智能时代，创造性思维、综合判断能力和组织协调能力等将愈发重要。通过持续学习和实践，不断增强这些难以被机器替代的能力，有助于劳动者在技术变革中保持竞争优势，并更好实现“人机协同”的工作模式。第三，要树立终身学习的职业发展观。人工智能技术迭代很快，职业技能更新周期明显缩短。劳动者需要通过持续学习不断更新知识结构和技能体系，使自身能力与技术进步同步提升。劳动者不能只是人工智能技术的被动接受者，而应通过持续提升技能、强化判断能力和深化人机协作能力，把人工智能转化为推动自身职业成长的重要助力。
赵国昌：我们要学会借助人工智能让自己变得更强。谁能更早把人工智能融入工作流程，谁就更有可能在岗位变化中掌握主动。
对于知识型岗位而言，可以先把人工智能作为效率工具，利用它完成资料整理、初稿撰写、数据归纳、方案对比等基础性工作，把更多时间投入到专业判断、客户沟通、方案优化和价值创造中。但与此同时，也必须增强校验能力和把关能力。人工智能提供的结果未必始终准确，真正有竞争力的人，不只是会使用工具，更重要的是会判断结果、会控制风险。
对于制造、物流、养老、医疗辅助、生活服务等线下岗位来说，关键是提升与智能设备、数字系统和机器人协同工作的能力。未来很多岗位的价值，将更多体现在现场应变、质量控制、设备调度和情感交流等方面。越是难以被标准化替代的能力，越值得主动加强。
从更长远的角度看，劳动者应有意识地打造“T型能力结构”：既拥有扎实的专业根基，也具备人工智能工具使用、数据理解、流程优化等横向能力。未来的职业竞争力，不仅取决于掌握了多少知识，更在于能否借助新工具把知识转化为更高质量的工作成果。
曾湘泉：在人工智能加速普及的背景下，劳动者要从“被动适应”转向“主动借力”，关键在于把人工智能看作职业成长的助推器，而不是威胁。首先，要主动掌握人工智能工具和相关技能，例如熟悉生成式人工智能、数据分析、自动化办公工具等，并将其嵌入日常工作流程中，提高效率和产出质量。这不仅能够减少重复性劳动，还能腾出更多时间用于更高价值的创新和决策。在这方面已有不少成功案例。比如在设计行业，设计师借助人工智能辅助创作快速生成初稿，再通过人工进行精细化设计，明显提升了产出效率和创意质量；在金融行业，分析师利用人工智能模型筛选数据、生成初步报告，把更多精力投入策略分析和客户沟通；在教育领域，教师利用人工智能平台进行个性化学习推荐和作业批改，使教学更加精准高效。劳动者主动借力人工智能，能够在原有岗位上创造更大价值，并增强自身不可替代性。尤其是，劳动者应重视非认知能力和复合能力的培养。沟通能力、创新能力、跨学科整合能力和情绪管理等，仍然是人工智能难以替代的核心竞争力。把人工智能工具与这些能力结合起来，能够形成独特优势。当然，在人工智能时代，持续学习和迭代思维尤为重要。由于人工智能技术更新迅速，人们需要保持学习热情，探索新方法和新模式，把它作为职业发展的长期伙伴，而不是短期工具。
05
怎样完善人工智能时代的就业创业环境
光明智库：在人工智能时代，应该如何统筹完善产业、教育等方面的就业创业政策，构建更具包容性的就业创业环境？
赵国昌：人工智能时代的就业创业政策，不能只盯着某一个单独环节，而要统筹产业发展、教育改革、就业服务和社会保障，形成协同推进的制度体系。人工智能带来的影响具有系统性，因此政策安排也必须体现系统性。就业的根本