AI技术浪潮下，就业市场将何去何从？

今天咱们来聊聊人工智能这个话题。说它是洪水猛兽有点夸张，但说它是天上掉馅饼也不太准确。前段时间有个重磅访谈值得关注，2026年6月，界面新闻专访了北京大学国家发展研究院院长黄益平。他指出中国已全面迈入人工智能时代，这项技术正在深刻改变我们的社会与经济结构。不过就目前而言，人工智能尚未对全要素生产率产生明显的宏观拉动效果。这里先解释一下什么叫全要素生产率，简单说就是投入与产出之间的比值关系。比如农业生产技术的进步，使得同样的土地和人力能够产出更多粮食，这就叫全要素生产率的提升。提高全要素生产率意味着更低的成本创造更高的价值，推动经济更加健康可持续地运行。那么问题来了，这么厉害的技术为什么没有发挥出预期效果呢？黄益平分析认为人工智能作为新兴技术，需要时间逐步渗透和消化。更重要的是，这项技术与蒸汽机、电力等传统通用技术存在本质区别——它带来了前所未有的收入分配失衡问题。通用技术早期往往给资本方带来效率提升的丰厚回报，但这些效率红利并未同步惠及劳动者群体，工资增长与生产率提升出现了脱节。这种供强需弱的结构性矛盾正在形成。从企业层面看，用机器替代人工、压缩用工成本、提升运营效率是理性选择。但从宏观经济视角审视，一旦这种替代形成规模效应，就会陷入恶性循环：企业裁员导致居民收入下滑，收入下滑又加剧产能过剩，如此往复最终严重拖累经济发展。比如人工智能现在已能承担翻译、医疗诊断、教学、设计等各类脑力工作。虽然也催生了提示词工程师、数据分析师、无人机操作员等新岗位，但新职业的数量远不足以弥补被替代的岗位。那些失业者流向门槛较低的服务业时，会因供过于求而拉低整个行业的薪酬水平，抑制消费需求。去年的ChatGPT已经能够撰写专业论文，这意味着文字工作者未来将面临巨大的失业压力。这离我们真的不远了。麦肯锡研究报告预测，到2030年全球约3.75亿人需要更换职业赛道。这个问题确实不容忽视。回顾历史，以前的技术革命如工业革命，机器替代的是体力劳动，本质上提升了工厂产能。工厂规模越大流水线越多，反而需要更多劳动力。虽然早期确实让很多手工业者失业，但也催生了完整的工厂体系。以英国为例，工业革命后大量农民涌入曼彻斯特，在当地建起了当时欧洲最大的棉纺厂。虽然工作条件艰苦，但至少保证了就业机会。这就是工业革命既提升生产效率又扩大就业的原因。但人工智能革命性质不同，它首先冲击的是脑力劳动岗位。虽然人类的创造力和情感交互暂时难以被取代，但如果未来这些也被突破，我们该如何应对？总不能让全民都去当艺术家吧？所以面对这样的历史性机遇与挑战，我们应该如何应对？黄益平的建议是实施收入再分配政策：一是对采用人工智能的企业征税，二是用这部分税收扶持受冲击的群体。同时他特别强调要把扩大内需作为重点，财政政策应直接刺激消费而非继续投资建厂、扩大供给。如果继续扩大供给，未来将面临更严重的供需失衡问题。总之人人都在说，人工智能技术带来的红利应该让全体国民共享。如果只有少数人获益，未来消费市场萎缩，最终受损的仍是所有人，包括目前获利的企业。没有消费市场支撑，企业利润也会受到反噬。这件事没有现成经验可借鉴，只能靠我们自己探索。由于全球经济复苏动力不足、外部需求持续低迷，我们必须加大内需提振力度，才能更好地应对外部风险，实现经济的可持续发展。