非對稱賦能：人工智能的就業技能迭代效應及教育干預

黃茂勇　葉珊

［摘要］人工智能技術的飛速發展及規模化應用在推動產業轉型升級的同時，也重塑了勞動力市場技能需求的格局。隨著我國“新一代人工智能”發展戰略的全面推進，AI對二元勞動力市場的影響和沖擊日益呈現“非對稱性”和“非均衡性”。為消弭AI對二元勞動力群體的非對稱賦能，職業技能教育系統的介入被視為最迫切、最具價值的干預策略。國家職業教育系統的介入應以均衡發展調適、營造擬態環境、對沖技術逆差和激發混質動力四個層面作為價值導向。為匡正人工智能的破壞效應，職業教育應重塑整體性介入機制：價值系統介入應實現國家職業技能教育體系的“本體價值”旨歸；權責系統介入旨在確立多元共生的治理主體權責邊界；預警系統介入關鍵在于優化技能迭代預測指標；培訓系統介入重在建構動態適配的勞動力終身教育體系。

［關鍵詞］人工智能；就業技能迭代；非對稱賦能；職業教育干預

［作者簡介］黃茂勇（1982- ），男，廣東汕頭人，廣東技術師范大學教育科學學院，副教授，博士，碩士生導師；葉珊（1999- ），女，四川南充人，廣東技術師范大學教育科學學院在讀碩士。（廣東? 廣州? 510665）

［基金項目］本文系2020年度教育部人文社會科學研究基金“人工智能的職業技能迭代效應及教育干預研究”（項目編號：20YJC880034）、2019年度廣東省哲學社會科學規劃項目“人工智能時代次級勞動力市場技能迭代與職業教育精準供給研究”（項目編號：GD19CJY05）和2021年度廣東省普通高校特色創新類項目“廣東高等教育產業人才供給與智能產業集群的耦合協調機制研究”（項目編號：2021WTSCX054）的階段性研究成果。

［中圖分類號］G710? ? ［文獻標識碼］A? ? ［文章編號］1004-3985（2023）04-0005-08

以人工智能為代表的新興技術與經濟、社會、文化等各領域的全面融合，催生了新型產業格局，沖擊了現有的勞動力市場結構。《2020世界機器人報告》顯示，中國擁有全球最大且增速最快的人工智能應用市場。美國學者庫茲韋爾在《人工智能的未來》一書中也強調，人工智能正在以超越個人理解極限的速度向前發展。同時，技術變革所引發的勞動力格局迭代速度空前，以往可能需要數年甚至數十年才發生的勞動市場技能變革，而今只需要1～2年即可完成。通過大規模引入人工智能來降低勞動要素占比從而提升生產效益，已成為各國及相關營利性組織技術偏向的強大推力。隨著人工智能技術與傳統產業的深度融合，越來越多的企業基于效益考量加快向智能化邁進，促使勞動力市場結構更迭加速。

關于人工智能對勞動力結構的影響，已有研究形成兩種競爭性觀點：一種觀點認為，人工智能具有就業創造效應，以人工智能為代表的新技術引發全新的產業集群和企業運營模式，產品端的革新激發新的市場需求，催生了大量與智能產業相關的就業崗位，從而創造出新的人力資源需求。另一種觀點認為，人工智能具有就業破壞或擠出效應，從事重復性操作、技術含量低的崗位較易受技術進步的“排擠”與“替代”。人工智能對兩類勞動力市場的賦能呈現顯著“非對稱性”與“非均衡性”。隨著“智能制造2025”行動與“新一代人工智能發展”戰略的全面推進，我國“智能替代”與“技術排擠”現象尤為突出。體力勞動者、從事簡單程序性與重復性工作者首先受到人工智能的沖擊，技術變革將淘汰大批處于人力資源價值鏈低端的工人群體，并可能逐步演化為“結構性失業”或“技術性失業”。

國家公共政策體系中，基于職業思維與職業技能再造的教育系統，被認為是最具價值也最為迫切的介入模式。通過設計良好的職業技能預測與培育系統，可在一定程度上提升次級勞動力應對就業技能迭代的動能。要最大限度地消弭技術升級對次級勞動力群體就業的消極影響，技術與技能教育的供給被視為有效的干預策略。學界普遍認為，政府應該承擔起教育職能，幫助勞動者習得新的工作技能，實現技能再造，以回應技術進步的沖擊。因此，在全新的時代背景下，如何正確研判人工智能對未來勞動力崗位及其能力結構的影響，設計行之有效的就業技能教育與培訓體系以協助勞動力應對就業挑戰，成為教育系統亟待深入研究的現實問題。

一、異質化生存鏡像：人工智能對就業市場的非對稱賦能

（一）創造效應：AI賦能主要勞動力市場的人力資本積累

勞動力市場分割理論認為，現實情境中的勞動力市場可區隔為主要（核心）勞動力市場和次級（邊緣）勞動力市場。勞動經濟學學者Zhou等人認為，人工智能會加速二元勞動力市場的分化，“技術”與“技能”的高低程度將成為研判二元勞動力群體分類的主要參照指標。人工智能推動就業崗位向技術技能稟賦迭代，技能傾向型勞動力將在這場技術變革中獲得人力資本積累的外生型動力。主要勞動力市場具有獲取與習得技術技能的雙重稟賦，能有效消弭人工智能對就業崗位的替代與破壞效應。

一是主要勞動力群體具有應對技術沖擊的先賦性稟賦。一方面，良好的受教育經歷賦予該群體獲取技術信息的慣習與動能，高等教育甚至更高階的教育背景促使該群體保持對技術迭代的敏感度，并掌握與技術進步同頻的職業技能自我提升方法。人工智能等技術進步在主要勞動力群體的教育稟賦作用與催化下，成為其獲取新職業技能的外生型動力。另一方面，優勢決策資源賦能主要勞動力群體采取較為緩和的自我保護策略。該群體中不同崗位人員參與行業或企業發展決策的概率與比例要顯著高于次級勞動力群體，更可能采取有利于自身發展的偏向型決策模式，推動該群體適應甚至引領新技術發展。

二是支持性社會關系網絡賦予主要勞動力群體應對技術沖擊的獲得性稟賦。豐富的在職培訓機會、清晰的職業發展階梯、良好的工作環境和支持性的組織氛圍等特質，共同構成主要勞動力市場職業發展的支持性社會關系網絡。新資本理論認為，勞動者本身的技術、知識、經驗與關系資源等也應參與企業的剩余價值分配。因此，除了追求效益，“員工發展亦為目的”的觀點逐步被接受，價值共創與價值共享越來越被現代企業所提倡。企業通過為員工設計良好的職業晉升機制、提供培訓機會和發展支持等，形成良好的社會支持網絡，推動員工不斷提升自我以應對就業市場的技術變革。這種獲得性稟賦成為員工化解人工智能就業沖擊的重要推力。

（二）破壞效應：AI沖擊次級勞動力市場的職業技能架構

人工智能對勞動力市場中低技能崗位的破壞效應引起各界的廣泛討論。以缺乏技能技術含量為主要特征的次級勞動力市場受人工智能的破壞效應沖擊最大，一方面，該群體從事的多為重復性操作工作，難以從工作中獲取對未來職業發展有益的經驗；另一方面，囿于社會關系網絡的鉗制，該群體主動提升技能的意愿不強、獲取技能培訓與技術發展的渠道有限。因此，依賴該群體的職業自覺完成自我職業技能的迭代以應對這場技術變革沖擊，不具備任何現實可能性。人工智能悲觀主義學派提醒人們，要開始關注人工智能可能帶來的“技術性失業”和“結構性失業”現象。

二元勞動力市場中，主要勞動力行使人工智能的技術發展統治權，并可享受人工智能大規模應用帶來的物質利益。通過行使技術統治權，推動階層效益最大化，成為該群體全面發展人工智能的核心驅動力，這同時也加速了科技精英階層的誕生。而教育水平不高、技術程度較低的邊緣勞動力群體則在這場技術變革中處于從屬地位，人工智能的發展可能在更大程度上擴大群體間的技術資本差距。

在國家層面，人工智能發展的步伐也不可能停滯。從新的國際競爭與互動格局審視，哪個國家掌握了人工智能的技術制高點，這個國家就占據了這一領域的優勢領導地位。因此，人工智能不可避免地帶來對次級勞動力市場的破壞效應，各國也多持審慎態度，尋求通過適當規模和速度發展人工智能，在保持國家競爭力的同時關照民眾的異質化生存境況。人工智能在破壞現有勞動力技能結構的同時，將催生新的職業技能框架。人工智能創造出的新型就業崗位對職業技能的要求具有顛覆性，要求各國政府設計良好的公共就業政策、職業技能培育體系，協助次級勞動力群體應對人工智能的破壞效應。

二、以創造平抑破壞：消弭非對稱賦能的教育干預理路

（一）均衡發展調適：規模應用與個體增值的雙向關照

人工智能推動智能技術與實體產業的深度融合，將產生量級社會經濟效益。如何在追求規模化效益的同時關照不同個體的勞動價值，實現社會發展與個體發展的雙向均衡，成為公共政策系統需要解決的核心問題。“智能+”治理體系的生發與嵌入，可在一定程度上消弭非對稱賦能帶來的個體增值困境。

一是建構“創造型規范”政策工具體系。通過政策法規將人工智能與產業融合嵌套進一個規模適度、價值均衡的發展框架中，為技術促進社會經濟發展創造制度條件，同時又監督、控制、規約與預測人工智能的大規模應用對勞動力群體的破壞與排擠效應。創造型政策支持系統旨在鼓勵與推進AI技術研發，推動AI與傳統產業的全面滲透與融合，提升AI產業規模化效益，提升國家技術競爭力，創造更為廣闊的就業機會。同時，國家層面“智能+”精準治理體系的介入，有助于匡正人工智能技術變革中科技精英階層的群體利益決策偏向，在一定程度上削減次級勞動力群體因決策地位勢差造成的就業破壞。

二是建構基于“技術在場”的公共教育供給體系。過去一段時期，很多國家實施的“物質激勵型”或“強迫學習型”技能教育制度多數未能契合次級勞動力群體的實際需求，社會關系網絡遮蔽了邊緣勞動力的“技術在場”感，抑制了主動學習與積極探索的欲望和能力，導致該群體“技能再造”目標的偏移。因此，需要借助“智能+”治理體系，重塑技術技能教育供給體系和政策營銷系統，創設“AI已來”和“AI就在身邊”的技術臨場感，營造良好的技能學習社會氛圍，激發次級勞動力群體主動適應技術時代技能高移的主體培訓需求。

通過政策規約與公共教育干預，以人工智能產業規模化效益和就業崗位創造平抑次級勞動力群體的就業破壞，實現規模發展與勞動力個體發展的動態均衡。

（二）營造擬態環境：AI賦能技能再造政策體系的精準營銷

人工智能時代，人們通過媒介所提供的有限信息認知世界。這一信息傳遞模式并非事實與真相本身，而是經過人工智能算法篩選、加工與再構的媒介環境，被稱為人工智能的“擬態環境”。這種“擬態環境”存在消解邊緣勞動力社會互動結構和信息獲取生態的負向效應，需要通過國家公共技能教育政策法規體系的深度介入，以匡正人工智能“擬態環境”的工具理性偏好。

一是智能算法推薦存在認知框架鉗制效應。勞動力群體信息的獲取行為受社會關系網絡和個體認知框架的束縛，傾向于獲取與個體價值觀念相符的同質化信息。人工智能算法推薦進一步消解了人們在信息海洋中獲取異質性信息的渠道與能力，進而形成邊緣勞動力群體的“信息繭房”。此外，抖音、快手、B站、微博等媒介的信息傳遞模式逐步弱化了個體識別真實與虛擬社會情境的能力，并可能導致勞動力群體以虛擬交際活動替代真實的社會交往實踐和政治參與實踐，從而消減個體主動了解技能教育政策信息和獲取技能培訓資源的能力，引發勞動力群體技能發展動力匱乏的內源性危機。

二是智能算法推薦規約能有效促進公共教育政策的精準營銷。國家立法層面和公共技能教育政策系統的介入有助于在一定程度上糾正人工智能“擬態環境”的工具理性偏好，平衡人工智能應用的市場邏輯和人本傾向，發揮技術賦能勞動力技能提升的促進效應。價值規約下的算法智能推薦能將公共教育政策營銷到更為微觀、精細的層面，較大程度地消除技能教育政策實施過程中存在的信息傳遞模糊、受眾參與度低、信息噪聲與信息冗余等問題，扭轉過去邊緣勞動力群體“人找信息”的被動接受模式。政府技能教育政策營銷系統的介入，可以引導次級勞動力群體深層次認知、接受與參與國家技能再造教育行動。合理規約下的算法智能推薦，可以通過移動通信設備端獲取個體眼球視覺停留時長、血壓與心率等生理層面的反饋數據，并開展數據即時計算、分析、決策及二次信息分發，真正實現國家公共技能教育政策的精準營銷與實施。

（三）對沖技術勢差：AI嵌入就業技能預測系統建制

技術勢差是指人工智能驅動勞動力市場技能迭代的過程中呈現出的全新技術分化現象，主要勞動力市場和邊緣勞動力市場占有技術資源的差距不斷擴大，從而加劇不同勞動力群體間的階層與貧富分化。為對沖人工智能發展帶來的技術勢差，政府要提升對新興技術的規制能力，建制就業技能迭代預測系統，以幫助次級勞動力群體形成面向智能時代的就業技能。

一是國家技術治理體系的思維轉變，需運用全局性和系統化思維應對人工智能技術的就業效應趨勢預測。人工智能既是治理的主體，亦是治理的客體。因此，需要在教育教學系統、科學研究系統、行政治理體系、產業升級系統及其交互協同系統中全面考察人工智能對我國勞動力市場的影響并做出回應。需要特別指出的是，人工智能的就業技能替代風險具有隱匿性和潛在性。AI技術發展與應用引發產業融合生態與人才需求格局瞬息轉變，加劇了對未來勞動力市場更迭預測的難度。以教育系統或者勞動力教育系統的單一系統參數去預測人工智能的就業破壞趨勢，所得結果往往容易偏離實際演化方向。

二是作為治理中介體的人工智能技術為有效預測勞動力技能迭代趨勢提供了技術可能。我國過去很長一段時期對技術治理的探索成果，為預測勞動力市場技能迭代趨勢提供了歷史實踐經驗和技術框架。20世紀80年代初期至今，我國開展了6次全國規模的技術預測，在此基礎上形成了關于科技預測體系、技術預測運行機制、預測理論模型、預測指標體系和預測方法規程等方面的有效范式與豐富經驗。已有的技術預測模式和技術框架為人工智能嵌入就業技能迭代預測提供范式參考和經驗借鑒，能有效監測勞動力市場更迭和崗位能力素質要求，提升預測的準確性。利用人工智能技術建制勞動力就業技能迭代預警系統，精準甄別次級勞動力群體就業“技能盲區”，為國家技能教育政策供給與資源配置決策提供信息支持。

（四）混質動力設計：技能教育供給系統的整體性重塑

技能教育供給系統的混質動力，亦有學者稱為“混沌動力”或“混質活力”。它與人工智能技術廣泛應用之前的職業教育系統“完美適應”和“純粹秩序”特征相對，主張人工智能時代的技能教育系統應整體中包含混沌、連通、主動、進化與有機等主要特質，系統中呈現“混沌的生命張力”。混質動力設計思維應作為技能教育供給系統變革的基本價值取向。

一是混質動力型整體性治理系統的提出。人工智能對勞動力市場就業技能發起的挑戰迫使技能教育供給系統不得不對外部環境的改變做出回應。以往職業教育體系多從局部改造視角應對技術更迭對人才培養的新要求，人工智能時代的來臨則逐步消解了這種基于簡單線性治理和傳統機械觀的教育適應范式。學者們認為，以靜態、局部、完美預測為主要特征的職業教育系統必須采取根本性變革策略，從混沌系統論和集體動力學理論出發，整體性重塑我國技能教育供給系統。在技術與環境雙重不確定的時代脈絡中，國家職業教育體系亟須探索新的理論工具與治理范型，在教育決策機制、教育治理系統、教育目標系統、教育指標系統、戰略規劃系統、教育預測系統、教育控制系統等多層面進行體系化、整體性設計，形成混質自動力適應系統。

二是混質動力型整體性治理系統的特質。第一，多學科融合的理論支持屬性，強調混沌科學、復雜理論、博弈論、控制論、教育學、技術社會學、公共管理學、社會計算科學等多學科理論視角的深度融合。第二，技能教育整體性治理的技術工具屬性，突出職業教育治理過程中人工智能技術、5G技術、“互聯網+”、云計算、互聯網等核心技術對教育治理效能的整體性賦能。第三，強調技能教育整體性治理中的復雜性主體網絡，政府、技術技能人才培育機構、行業、企業、企業在職員工、學生等多主體的交互融合，突出多元主體在技能教育系統建構中的參與式與分布式賦能。第四，突出“宏觀—中觀—微觀”三維立體式技能教育治理循環反饋機制，重點關注宏觀政治、經濟、文化與教育因素通過企業和學校的中觀機制，作用于次級勞動力后產生的微觀情緒、情感反應，并通過技術工具系統收集與分析微觀層面數據，提升宏觀政策效應的整體性作用機制。

三、AI就業效應匡正：職業教育整體性介入的系統化機制

（一）價值系統介入：國家職業技能教育體系的“本體價值”旨歸

職業教育系統整體性介入的首要任務在于推動職業技能教育供給的價值系統重塑。國家技能教育系統的價值框架可從如下路徑建構：

一是“本體價值”與“原點價值”的系統性重建。智能技術的全面應用極易造成就業市場中勞動力群體“本體價值”與“原點價值”的偏離。工具理性與技術效益成為時代發展的上位價值，“智能時代中的人”的原點價值被遮蔽，而政府對于人工智能對勞動者本體價值的界定、型構、異化與改造效應尚未有應對良策。因此，國家職業技能教育供給系統應該將人工智能對勞動力群體的影響納入“教育目標體系”，利用智能技術提升勞動者的“軟—硬件共生度”，即在職業技能教育目標中不僅需要培養勞動者適應崗位的知識與技能，還需要整體提升“人機交互”的能力與素養，以技術作為傳導體提升勞動者本體價值的整體提升。

二是智能時代勞動者理想圖景的整體描繪。人工智能影響下的勞動力市場呈現了全新的特征，勞動者面向的生產方式、生產場景、生產思維、崗位素質等發生了深刻變化，對此，需要政府承擔起核心驅動角色，引導行業、產業、企業和教育領域共同勾勒人工智能時代勞動者和勞動場景的理想圖像，將其作為設計國家終身職業技能培育體系的主要參照體，培育面向智能勞動世界的新型勞動者。理想型勞動者應至少體現以下三方面的特質：智能技術與機器的主動掌控者，具備主動適應智能生產場景和主動學習新技術的意識與能力；智能技術與個體生命成長的共生者，善于利用現代智能技術賦能個體職業生命成長；終身學習資源的主動挖掘與建構者，善于從公共職業教育資源、勞動實踐場域中挖掘自我成長所需的教育資源。

三是將算法設計思維納入職業技能教育體系整體規劃。教育系統介入的效能發揮還需依賴算法正義系統的設計，依靠算法設計激發次級勞動力群體參與國家技能再造與技能提升行動計劃的內源驅力。國家公共職業教育系統的設計需要將“算法正義設計”納入系統規劃中，通過算法設計提升次級勞動力群體對智能時代勞動者圖像的接受與認同程度，并轉化為群體內部職業發展與個體成長的內在驅動力量。算法設計的功能主要表現在消解由企業建構的算法偏利傾向、協助次級勞動力群體建構新的職業圖景、營造勞動者職業生命增值的擬態環境、建制系統化職業技能培訓信息推動模式、激勵勞動者在職業場域中的個體價值實現，最終實現通過算法正義設計推動次級勞動群體獲取與維持“體面工作”。

（二）權責系統介入：多元共生的治理主體權責邊界確立

為消解人工智能對不同勞動力群體就業技能的異質化與非對稱性影響，需要將人工智能大規模應用及技能教育供給系統中的相關主體納入治理范疇，建構面向復雜系統和共生發展的職業教育治理機制，其中的核心任務在于確立多元共生治理主體的權責邊界。

關于人工智能時代的職業教育治理主體權責分擔模式主要有三種范式：第一種是政府主導范式，主要由教育行政主管部門代表國家政府行使職業教育治理主導權，有限度響應與被動式反饋是這一范式的主要特征。第二種是行業與企業自我規制范式，企業處于權責系統的核心位置，由其行使人工智能技術開發與應用的決策權。第三種范式是由國家政治力量或資本力量委任成立的第三方主導模式，其超脫于政府、產業、社會和勞動者群體而獨立行使人工智能發展與技能人才供給的決策權。這三種范式代表三種不同的治理取向，但各自存在弊端。學者們普遍認為，這三種范式均不適宜單獨作為職業教育系統應對人工智能沖擊的主要治理范式。一種多元共生共治模式被提倡，其融合上述三種模式之長，同時將公眾、社會組織團體的主體監督權責也納入主體治理范疇。

多元共生共治治理模式的權責構想如下：第一，政府作為多元治理主體的核心，在完善人工智能法律法規體系、明晰智能技術監管準則、確定技能人才培育標準、完善技能人才培育資源配置等方面行使職能。第二，企業作為多元共生主體中的重要一極，主要在政府設置的監管機制中設計自我發展與自我規制的制度框架，在追求技術應用效益的同時響應社會與公眾需求。第三，第三方監管機構由政府賦權，承擔產業發展與技術技能人才培養的領導與協調智能，監管人工智能產業擴張的規模與方向，監測人工智能技術技能人才供給的匹配性與合規性，從而真正實現產業人才需求與技能教育供給兩端的耦合協同。第四，勞動者權利主體代表，其核心職能是保障勞動力群體對于智能產業發展的知情權、開展風險預警、保障勞動者終身教育權益等。上述四個核心主體具有多元共生、共享共治、交互生成的治理特點，通過建構人工智能時代職業技能教育治理主體的權責體系，明晰各主體的權責，有利于全面匡正人工智能發展所具備的技術偏好與控本逐利取向。

（三）預警系統介入：技能迭代預測指標體系優化

“多源多維數據—監控預測—教育決策”是當前職業教育治理領域有效決策的核心范式。過去一段時期，我國職業教育領域對于產業發展和勞動力市場人才需求變化的預測主要采取經驗驅動模式，所得預測結果無法解構“人工智能→人才培養”的“黑箱”。因此，亟須優化傳統的職業技能迭代預測范式，利用智能技術整體提升我國職業教育系統對技術、產業與就業環境變化的預測效能。

科學合理的職業技能迭代與就業崗位知識技能預警指標體系是匡正人工智能非對稱賦能效應的基礎和前提。人工智能時代國家職業技能迭代預警系統需要將多維多源數據納入監測范疇：（1）科技監測維度，主要反映以人工智能、5G、物聯網等現代信息技術發展的規模與方向，重點觀測技術推動現有產業集成和轉移、淘汰傳統產業程度、淘汰傳統職業的程度。（2）產業監測維度，主要反映科技推動新產業發展的規模與程度，監測指標包括區域科技型企業數量、產業智能升級程度、企業科技創新力、產業中高層次人才資源情況、產業技術技能人才資源情況、產業低技術技能人才資源情況。（3）就業與失業監測維度，主要反映某一特定時期國家或地方就業規模與質量、失業規模的總體情況，重點觀測指標包括總體就業規模、新增就業規模、職業教育畢業生規模、技能培訓轉移低技能勞動力數量、低技能人群就業困難人數、區域失業率、技術性與技能型失業人口等。（4）企業人才需求監測維度，反映企業人才需求的數量與素質要求，監測指標包括企業用人需求規模變化、新增就業崗位數量、新增就業崗位學歷要求、新增就業崗位技能要求、新增就業崗位培訓要求等。（5）勞動力市場供需匹配監測維度，主要反映職業教育系統人才供給與產業人才需求的耦合情況，指標包括技術技能人才規模、學歷結構、人才技能培訓規模、三產人才需求規模、求人倍率等指標。（6）職業教育系統監測維度，主要反映職業教育適應技術與產業發展需求的程度，關鍵指標包括技術技能人才就業率、技術技能人才就業對口率、專業與產業匹配度、技能人才培養規模、專業與學科結構、產教融合基地數量、在職培訓項目數、在職培訓參培數等。

（四）培訓系統介入：重構動態適配的勞動力終身教育體系

國家職業技能培訓供給系統需從混質動力視角進行整體性重塑，構建一個將產業升級系統、技能人才需求系統、職業培訓政策供給系統、技能教育內容供給系統、智能支持系統等多要素動態適配的勞動力終身教育體系。

一是推動技能供給系統與智能技術革新系統深層次交互。根據人工智能技術和產業轉型動向，國家職業技能教育目標、專業設置、培訓項目設計和培訓內容需與之保持同頻更新，以激發職業技能教育系統的自適應力，實現“技能—技術”同步發展。為實現兩個系統的深度融合，政府可利用政策工具體系，激勵職業技能教育機構與智能產業共建技術發展監測中心、人才需求預測中心、職業技能教育項目研發中心和職業技能培訓平臺，實現技能教育“產—研—訓—用”一體化，整體提升國家職業技能教育系統的適應性。

二是重塑基于“泛在”“精準”的職業技能教育范式。人工智能技術的支持與介入為提升我國職業技能教育模式的“泛在化”與“精準性”提供技術可能。一方面，以政府、企業和職業教育組織為主導的技能培訓內容供給上要具有針對性、豐富性和前瞻性，可以契合不同工作性質、不同工作地區、不同年齡、不同信息獲取偏好勞動力的多維發展訴求，以智能技術提升培訓項目與培訓需求之的耦合度。另一方面，要關注重點人群和重點領域，針對次級勞動力群體，以“泛在化”的職業技能培訓課程、非正式培訓資源和培訓服務支持網絡深度嵌入該群體的日常工作生活，激發其職業技能培訓意愿。

三是提升國家職業技能教育資源的供給效能。針對當前職業技能培訓項目存在的實訓實操環境落后、場地配置低效、場景智能化水平不足等問題，亟須提升技能實訓教育資源的配置效能。市一級職業技能教育公共平臺應調整職能定位，以確定實訓場地建設標準、指導實訓實踐場地與項目建設開發、開展實訓場地使用效率監督與評估等為主要職能，建制、遴選與整合區域優質職業技能實訓教育資源，以提升技能訓練模式供給與次級勞動力群體技能教育需求的匹配度。特別需要強化已有培訓項目中智能化工作場景方案的使用，通過多維度的虛擬模擬技術強化技能教育環境建設，還原真實智能化生產場景，實現“勞動者—智能技術—工作場景”的動態互構，整體提升職業技能教育體系協助勞動力群體消解人工智能應用的職業替代風險的能力。

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