新一代人工智能對就業的影響及應對策略

內容提要 以生成式人工智能為代表的一系列通用人工智能技術的問世，標志著新一代人工智能的誕生。新一代人工智能具有基于大數據的半監督或無監督學習的能力，以及規模大、涌現性和通用性等特點，其已在多個方面展現出與人類智能的高度相似性，但二者在智能載體、智能生成方式等方面仍存在根本差別，這決定了人工智能與就業之間不是簡單的替代關系，而是維恩關系，涉及替代、協作與拓展等多個維度。新一代人工智能與以往的人工智能相比，既強化了就業替代效應，也拓展了就業協同效應和就業創造效應，為了減輕其就業替代效應，增強其就業協同效應和就業創造效應，應積極尋求應對策略。既應大力發展新一代人工智能產業，充分釋放其巨大的就業創造效應，也應正確引導新一代人工智能技術的發展方向，在彌補勞動力短缺崗位的勞動力需求的同時，著力強化其就業協同效應，還應建立面向新一代人工智能的教育培養培訓體系以適應新時代對人才的需求，緩解其就業替代效應。此外，完善社會保障體系，減輕就業轉型帶來的社會沖擊，也是應有之義。

關鍵詞 新一代人工智能 就業替代效應 就業協同效應 就業創造效應

〔中圖分類號〕Ｆ２ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕０４４７－６６２Ｘ（２０２５）０１－００４０－１３

一、引言與文獻綜述

自２０２２年以來，以ＣｈａｔＧＰＴ、Ｓｏｒａ為代表的生成式人工智能呈現爆發式發展，這標志著人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，簡稱ＡＩ）從“專用”邁向了“通用”，也意味著一個嶄新時代的開啟。技術的重大突破在帶來對經濟發展熱切期盼的同時，也引發了社會各界對人工智能可能替代就業的廣泛討論與深切擔憂。斯坦福大學發布的《２０２４年人工智能指數報告》顯示，在過去的一年中，認為通用人工智能將在未來三到五年內顯著影響其生活的人的比例由６０％增加到了６６％，５２％的人表示對通用人工智能感到更加擔憂而不是興奮。

人工智能對就業的影響一直是社會各界關注的熱門話題。現有文獻普遍認為，作為一項革命性技術，人工智能的發展會替代部分就業，造成就業替代效應；①但同時人工智能技術也會通過提升生產率、帶動關聯產業發展、增加消費需求等途徑創造或衍生出相當規模的新的就業崗位，產生積極的就業創造效應。但是，關于人工智能的就業綜合效應依然存在很大爭議。悲觀派認為，其就業替代效應強于就業創造效應。樂觀派則認為，其就業創造效應大于替代效應，就長期而言，人工智能技術的廣泛應用最終能夠對就業產生積極影響。也有很多學者認識到人工智能對就業的影響具有復雜性，它與技術發展階段和技術路徑、技術使用成本與勞動成本的比較優勢、技術條件下的收入分配制度等諸多因素相關。

通用人工智能屬于一項重大的甚至是革命性的技術進步。技術進步分為專用技術進步和通用技術進步。專用技術進步只對特定領域產生價值，而通用技術進步會對不同領域產生價值，廣泛地延長和擴展產業鏈，催生一系列新興產業，降低生產成本，擴大人類的需求范圍，增大人類的需求量，從而創造更多的就業機會。Ｂｒｅｓｎａｈａｎ和Ｔｒａｊｔｅｎｂｅｒｇ提出了判定通用技術的三個標準，即普遍適用性、進步性和創新孕育性，同時滿足這三個標準的技術才能稱之為通用技術。這一判定標準得到了學術界的廣泛認可。依據此標準，Ｌｉｐｓｅｙ等人認定歷史上至少有包括印刷術、蒸汽機、電力、內燃機等在內的２４種技術屬于通用技術，并對其作用進行了系統考察，研究結果表明所有這２４種通用技術都對長期經濟增長和經濟結構調整產生了巨大作用，并且大大促進了就業的增長。根據這三個判定標準，陳永偉對通用人工智能進行了對標論證，結果表明其是一項通用技術。這意味著人們應當對通用人工智能的長期就業創造效應保持樂觀。

上述研究成果的政策共識是，為了更好地應對人工智能對就業帶來的不利影響，需要正確把握其發展階段，改革現行教育培養培訓體系，增加職業教育與培訓投入，對特定人群進行失業補貼，完善社會保障制度，推動相關立法以及落實勞動力市場綜合治理等。雖然現有研究成果很豐富，但人工智能作為一項處于高速發展中的新興技術，其對就業的影響仍然需要持續且深入的關注和研究。特別是，２０２２年１１月以來，生成式人工智能的廣泛應用標志著人工智能領域的一次重大變革，一些通用大模型已經具有類似人類的學習能力和創作能力，被認為已接近通用人工智能的水平。在此背景下，基于２０２２年１１月之前的人工智能技術對就業影響的研究成果已經難以應對人工智能重大技術變革后出現的新現象、新問題。因此，本文著重探討以生成式人工智能為代表的新一代人工智能對就業的影響。

本文的邊際貢獻體現在：一是通過分析人類智能與新一代人工智能的關系，厘清人類勞動與新一代人工智能工作之間的關系；二是深入探討了新一代人工智能技術對就業可能帶來的新影響；三是在以往就業替代效應與就業創造效應研究成果的基礎上，提出了人工智能就業協同效應的概念，使得對人工智能影響就業的分析更為全面而深入。本文有助于全面且理性地看待新一代人工智能技術對就業的影響，部分消除人工智能技術進步可能引發的就業焦慮甚至恐慌情緒，同時為政府及相關組織制定科學的應對人工智能就業影響的政策措施提供理論參考。

二、新一代人工智能及其與人類智能的關系

１．新一代人工智能的含義和特征

依據功能與應用范圍，人工智能通常被劃分為專用人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮａｒｒｏｗｌｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，簡稱ＡＮＩ）和通用人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＧｅｎｅｒａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，簡稱ＡＧＩ）兩大類。ＡＮＩ是指專注于解決特定領域內問題的人工智能，也被稱為“弱人工智能”；ＡＧＩ是指在許多方面都達到人類智能水平，能夠自適應地應對外界環境的變化，完成人類能完成的所有任務的智能系統，也被稱為“強人工智能”。

自２０世紀９０年代以來，神經網絡技術、深度學習算法、自然語言處理、計算機視覺等領域相繼取得突破性進展，為ＡＮＩ向ＡＧＩ的躍遷奠定了堅實基礎。特別是２０１８年以來，大規模預訓練模型的發展使生成式人工智能技術取得重大突破。所謂生成式人工智能，是指可以通過對輸入進行調節生成新內容的人工智能，它具有在大數據上半監督或無監督學習的能力，其生成內容與人類創造力高度相似。生成式人工智能的出現成為ＡＮＩ向ＡＧＩ過渡的關鍵節點。２０２２年１１月ＯｐｅｎＡＩ推出的大語言模型ＣｈａｔＧＰＴ是目前最受矚目的生成式ＡＩ應用之一，被認為是“人工智能發展史上具有里程碑意義的重大跨越，跨越了從弱人工智能到強人工智能的一個拐點，宣示著通用強人工智能時代的到來”。此后，一系列ＡＧＩ大模型迅速發展并廣泛應用，涵蓋圖文生成模型（如Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙ）、視頻生成模型（如Ｓｏｒａ）、具身多模態語言模型（如ＰａＬＭ－Ｅ和ＰａＬＭ２）等領域。目前，ＡＧＩ已全面滲透藝術創作、代碼生成、問題求解、科學發現、問答聊天及輔助決策等人類智能的各個領域，預示著新一代人工智能時代的到來。因此，本文將新一代人工智能界定為以生成式人工智能為核心的ＡＧＩ技術集群。相較于ＡＮＩ，新一代人工智能具有三大特征：一是規模大，體現為參數規模大、訓練數據量大及算力需求大；二是涌現性，能產生預料之外的新能力，這是人工智能發展近７０年來最具里程碑意義的新特性；三是通用性，能夠解決多樣化問題，而且在各用途之間的轉換成本非常低。

２．新一代人工智能與人類智能之間的關系

深入理解人工智能與人類智能之間的關系是探討新一代人工智能對就業影響的基礎。隨著ＡＮＩ向ＡＧＩ的逐步演進，新一代人工智能已在多個方面展現出與人類智能的高度相似性：一是已具備接收、理解和存儲信息的能力；二是具備一定的學習能力；三是能夠基于已有的知識和經驗進行推理和判斷，并做出相應的決策；第四，可以通過訓練和調整來適應新的任務和需求，展現出強大的自適應性。然而，盡管在功能上存在諸多相似之處，但兩者在本質上仍屬于不同類型的智能體系，存在根本性區別。

第一，智能載體不同。人類智能是生物智能或稱碳基智能，而新一代人工智能是物理智能或稱硅基智能。作為生物智能，人類智能受到生理、情緒、技能與知識、時間與精力等因素的限制，但卻擁有復雜的情感和意識體驗，這些情感和意識往往是人類決策的重要驅動力。作為物理智能，新一代人工智能雖缺乏情感體驗，但卻有許多人類智能所不具備的特點或優勢：一方面，新一代人工智能無私欲、無所畏懼，具有再生性、可復制性和外形的可塑造性等物理特征，因此不僅可以在“臟”“累”“危”“險”“害”等不適合人類工作的環境中工作，還可根據工作場景的需要設計成恰當的體積和形態，適應性較強；另一方面，新一代人工智能可以在物理形態上兼容無數不同的傳感器或設備（相當于人類“器官”），特別是其已經由原來的單模態發展到多模態，可以同時采集和融合海量文本、圖像、音頻、視頻等多種形式的數據，信息處理速度比人類智能更快、質量更高。

第二，智能生成方式不同。人類智能是一個復雜的“生理—心理”有機過程，而新一代人工智能是基于機器的計算和模擬的無機過程。人類智能的產生并非單純依賴于有意識的符號操作，更多可能依賴的是無意識本能，是一種通用智能，具有全面性和綜合性。而新一代人工智能是由計算機和算法等技術手段構建的智能系統，盡管它在可以約化為數字符號的領域表現卓越———比如，ＡｌｐｈａＦｏｌｄ被用于蛋白質結構預測，僅用數小時就能完成此前人類數月乃至數年的工作———但是涉及潛意識、情感、信念、意志、價值觀等無法約化為數字信號的領域，其就難有施展空間。現代認知心理學把人類智能劃分為邏輯和數學，語言，空間，欣賞大自然、了解生物，音樂，身體和感覺的協調，了解自身，人際關系（對他人的同情和了解），存在智能等９大類，新一代人工智能可以模仿人類智能的類型已從邏輯和數學擴展到音樂，但大多數學者認為在后４種能力上，其在短期內仍無法超越人類智能。

第三，主次關系不同。人類智能是原生智能，新一代人工智能是次生智能。作為原生智能，人類智能是自然界長期進化的產物，主導著智能活動的方向。作為次生智能，新一代人工智能是依照人類設定的程序或者算法對人類智能活動進行模擬，其發展不僅依賴于人類對自身智能認知的深化，而且受到人類法律和倫理的規范，為了確保其行為符合人類的意圖和價值觀，人類往往會采取模仿學習和人類反饋強化學習等方法實現其與人類的目標對齊、價值觀對齊和穩健性對齊等。誠然，隨著模型規模的不斷變大以及神經網絡技術的大量應用，現在人類已經無法完全理解和解釋新一代人工智能的某些行為，但人類仍然可以通過制定各種規章制度確保對其的使用符合倫理規范、避免濫用和誤用等問題。至少在目前看來，新一代人工智能的發展仍然掌握在人類手中。人工智能技術的不斷發展帶來了機器完全代替就業的可能，但這并不意味著可能性必然會變成現實。

綜上，新一代人工智能與人類智能有聯系，但也存在根本性區別，這決定了新一代人工智能與就業之間不是簡單的替代關系，而是維恩關系，涉及替代、協作與拓展等多個維度。如將人類勞動和新一代人工智能能夠勝任的工作視為兩個集合，那么兩個集合會存在交集，此交集代表人類勞動和新一代人工智能均可完成的工作，例如大量可約化的任務，此時新一代人工智能和就業之間存在競爭關系，而這種競爭既可以是替代關系，也可以是各自發揮所長的協作關系。對于人類可以獨立完成而新一代人工智能不能完成的工作，新一代人工智能對就業暫時不存在替代關系，隨著技術的不斷迭代，未來這一區域可能會不斷縮小但不會消失。對于僅靠人類勞動無法勝任而新一代人工智能卻可以完成的工作，此時新一代人工智能是對人類勞動的增強和拓展，其技術越發達，意味著人類征服和改造自然的能力越強、范圍越廣，人類勞動領域的拓展就越充分。因此，在探討新一代人工智能對就業市場的影響時，需全面考慮這一復雜關系，以制定科學的應對策略。

三、新一代人工智能的就業替代效應

１．新一代人工智能就業替代的可能性

機器天然地會對就業產生替代效應，但替代的范圍和程度在技術的不同發展階段是不一樣的。隨著人工智能技術由專用階段向通用階段跨越，其就業替代的可能性在極大地增強。

（１）可替代的勞動形式不斷拓展：由物質勞動到非物質勞動

隨著現代服務業和信息產業的興起，非物質生產勞動比重日益增加。作為與物質勞動相對應的概念，Ｈａｒｄｔ和Ｎｅｇｒｉ將非物質勞動界定為“發起信息交流、產出文化產品或服務的勞動”，并將其劃分為兩類：一類是“生產思想、符號、代碼、文本、圖形、圖像等產品的‘智力的或語言的勞動’”；另一類是“產生與控制幸福、滿足、興奮或激憤等狀態的‘情感勞動’”。ＡＮＩ的學習和適應能力有限，主要被用于物質勞動領域，尤其是在制造業中。然而，隨著人工智能技術的持續進步，在新一代人工智能出現后，其在非物質勞動領域的替代效應顯著增強。

在“智力或語言的勞動”方面，傳統觀點認為這類勞動的基礎是語言，而對語言的理解和表現只是人類的技能，因此這類勞動是難以被人工智能替代的。然而，ＣｈａｔＧＰＴ的問世打破了這一認知，它不僅能夠生成接近人類水準的自然語言，還具備一定的思維能力，對信息的處理能力也在日益增強。２０２４年５月ＯｐｅｎＡＩ發布的新一代生成模型ＧＰＴ－４ｏ甚至具有文本、語音、圖像三種模態的理解力，反應極快還帶有感情，也“很通人性”。２０２４年初Ｓｏｒａ的問世更使人工智能在藝術創作領域展現出替代人類的可能性。這種技術進步使得人工智能在“智力或語言方面的勞動”方面已經和勞動者形成了競爭關系。２０２３年５月美國影視演員協會發起了好萊塢歷史上最大規模的罷工，而勞資雙方沖突的焦點問題之一就是新一代人工智能對演員和編劇行業的“入侵”，其已經對那些傳統意義上難以替代的非物質勞動者的“勞動權利”構成了現實威脅。

在“情感勞動”方面，情況則更加復雜。情感勞動理論來源于兩條不同的理論源流：一條是自治主義馬克思主義者Ｈａｒｄｔ的情感勞動（ａｆｆｅｃｔｉｖｅｌａｂｏｒ）理論，另一條則是Ｈｏｃｈｓｃｈｉｌｄ的情感勞動（ｅｍｏｔｉｏｎａｌｌａｂｏｒ）理論，為了與前者相區別，也有學者將其譯為“情緒勞動”。所謂情感勞動是指一種可以生產輕松、友好、滿意、興奮、激情的感覺，甚至是一種聯系感和歸屬感的勞動。它需要具身性、社會性和共情實踐，因而難以被人工智能替代。而情緒勞動則是指為了獲得報酬，通過管理自身的面部表情和身體語言來誘發或抑制自己的情緒，從而滿足顧客的情感需求的勞動。顯然，情緒是一種被社會和文化格式化了的感覺，是可以被模仿的。隨著深度學習算法、神經網絡技術等技術的不斷發展，新一代人工智能已經能夠識別人類情緒，并通過模擬人類情緒去引導和激發人類情感，從而也具備了替代部分情緒勞動的可能性。目前，伴侶機器人、寵物機器人以及各類虛擬人和數字人技術正在蓬勃發展，許多產品已經處于落地應用階段。有些人工智能公司甚至推出讓人與其逝去親人的“ＡＩ分身”進行對話甚至視頻的新業務，可見，情感勞動之于人類的專屬性也正在被新一代人工智能蠶食。

（２）可替代的工作類型不斷延伸：由常規認知領域到非常規認知領域

在研究自動化和智能化的就業替代效應時，通常將工作視為一系列任務的組合，人工智能對不同任務的替代程度決定了其對就業崗位的沖擊程度。Ａｕｔｏｒ等將任務劃分為常規任務（包括常規手動任務和常規認知任務）和非常規任務（包括非常規手動任務和非常規認知任務）。這一劃分方法被社會各界廣泛使用。

人工智能的就業替代效應是從常規任務開始的。常規任務具有高度程式化、易編碼且創造性低等特征，以從事常規工作為主的受教育程度低、技能水平低的勞動者成為最初的受沖擊對象。隨著機器學習和移動機器人技術的不斷發展，人工智能的就業替代效應逐漸擴展到一些復雜的非常規手動任務，這也對部分受教育程度較高的中等技能勞動者構成了威脅。Ｆｒｅｙ和Ｏｓｂｏｒｎｅ利用Ｏ－ＮＥＴ數據庫對美國７０２個職業的自動化風險進行了量化，結果發現，除了那些從事運輸和物流行業以及生產行業的工人、大部分行政工作人員之外，在服務、銷售和建筑行業中也有相當多的職業面臨著較高的自動化風險，如助理律師、經紀公司職員、保險核保員、電話推銷員、信貸審批員、雕刻工、鐫版工等。那些高度依賴感知、操作能力的職業，如電氣和電子修理工、醫療器械技師、農業工程師、牙科助理、建筑及土木工程師等，也面臨著中等程度的自動化風險。但是，他們樂觀地認為，感知和操縱任務、創造性智能任務和社交智能任務等非常規認知任務是未來十年到數十年中最難以自動化的三類任務。那些高度依靠藝術能力、創造能力、談判能力、說服能力、社會洞察力、幫助和照顧他人能力的職業在短期內仍具安全性，如企業的首席執行官，以及教育、醫療、藝術和媒體行業的大多數職業。

然而，伴隨ＡＧＩ大模型的出現和廣泛應用，新一代人工智能正在不斷地“侵入”非常規認知任務領域。它們不僅在執行常規認知任務上表現出色，而且在執行非常規認知任務上取得了顯著進展。一方面，它們憑借強大的學習能力和泛化能力，已經能夠較好地完成許多智力密集型行業的工作，大量受過高等教育的勞動者也面臨被新一代人工智能“反噬”和替代的風險。比如，醫療診斷是典型的非常規認知任務，但近期的研究表明，Ｇｏｏｇｌｅ推出的醫療大模型Ｍｅｄ－Ｇｅｍｉｎｉ在１０個基準測試中設立了新的行業標桿，在ＭｅｄＱＡ基準測試中達到了９１．１％的準確率，在醫學文本概括和轉診信的撰寫任務中的表現甚至超過了人類專家，這意味著大批中低級醫生也將可能被取代。另一方面，它們還在和用戶交流的過程中展現了很好的社交智慧，甚至開始向那些對創造思維和認知思維有著較高要求的職業類型擴展，如作家、演員、編劇等。ＯｐｅｎＡＩ公司參與的一項研究表明，工資水平越高、學歷越高、需要職業培訓時間越短的勞動者受到ＧＰＴ－４ｏ的沖擊程度越大，新一代人工智能對編程和寫作技能的影響程度最高，翻譯工作者、作家、記者、數學家、財務工作者、區塊鏈工程師等職業受影響最大，這也進一步印證了其在非常規認知領域的廣泛替代勞動的潛力。可見，在新一代人工智能時代，無論是常規任務，還是非常規任務，幾乎所有的勞動都存在被替代的風險。

２．新一代人工智能就業替代的現實性

人工智能就業替代的現實性既受其技術水平的影響，也受就業替代成本的影響。馬克思指出：“對資本說來，只有在機器的價值和它所代替的勞動力的價值之間存在差額的情況下，機器才會被使用。”由于需要大量的訓練語料、大量的ＡＩ工程師和巨大的算力，開發基礎大模型的成本非常高。但是，新一代人工智能的技術特征決定了其具有規模收益遞增效應，因而相關技術研發的長期平均成本會不斷下降。

ＡＮＩ技術不具備規模收益遞增效應，因為ＡＮＩ屬于一種局部自動化的專用技術，它是基于模板和規則來實現“智能”的，在應用情境少、任務重復頻率高時效率比較高，但缺乏必要的靈活性，隨著超出規則覆蓋范圍的情境增多，每增加一個新情境或一個新任務，都需要重新設置額外的規則，采集新的樣本進行再訓練，從而導致規模收益迅速遞減，難以形成對資本的有效激勵。比如，早在２０１１年富士康就宣布“百萬機器人計劃”，力圖打造全自動化的生產線，但這一計劃并未如預期的那樣完成，一個重要原因就是目前ｉＰｈｏｎｅ手機的迭代周期只有半年時間，這意味著高度定制化的機械臂和機器人在尚未收回成本之前就會面臨被淘汰的窘境。因此，當人工智能還處于ＡＮＩ時，其對人類勞動的替代僅限于具有較大規模效益的領域和一些用工成本較高的可重復的單一技術勞動崗位。

相比之下，ＡＧＩ是依靠神經網絡技術經過海量數據訓練而獲得“智能”的，展現出截然不同的經濟特征。隨著數據和模型參數的增加，其智能化水平顯著提升，使用場景不斷擴大，市場需求隨之增加，單位使用成本也持續下降，呈現出明顯的規模報酬遞增效應。可以說，由ＡＮＩ向ＡＧＩ的躍升實質上是一種從局部自動化專用技術到在更大范圍內具有規模經濟的通用技術的范式轉換。２０２３年３月ＯｐｅｎＡＩ將基于ＧＰＴ３．５Ｔｕｒｂｏ模型的ＣｈａｔＧＰＴＡＰＩ的輸出價格由原來的每千ｔｏｋｅｎｓ０．０２美元下調至０.００２美元，次年１月又進一步下調至０．００１５美元。零一萬物創始人兼ＣＥＯ李開復表示“行業每年降低１０倍推理成本是可以期待的，而且也是必然發生的”。可見，盡管ＡＧＩ的開發成本很高，但其天然具有的規模經濟傾向拉低了長期平均成本，也就增加了人工智能就業替代的現實性。正如杰米·薩斯坎德所言：“當機器的工作能力和可靠性達到一定水平后，雇用人力來完成經濟任務在經濟上就毫無意義了。”

此外，勞動力成本逐年攀升進一步削弱了人力相對人工智能的成本優勢。２０２３年末中國６０歲及以上人口已占總人口的２１．１％，勞動年齡人口的數量已經由２０１１年峰值時的９４０７２萬人下降到２０２３年的８６４８１人。隨著“人口紅利”的逐步消失，中國勞動力成本逐年上升，城鎮非私營單位就業人員和城鎮私營單位就業人員的年平均工資已經分別從２００８年的２８８９８元和１７０７１元飆升至２０２３年的１２０６９８元和６８３４０元，年均名義增長率分別達到１０％和９．６９％，均高于同期９．１３％的人均ＧＤＰ的名義增長率。這也增強了資本引入新一代人工智能技術的激勵。特別是在信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，科學研究和技術服務業，文化、體育和娛樂業等勞動力成本較高的行業，新一代人工智能替代就業的動機更為強烈，這些行業的勞動者面臨著更高的被替代風險。

四、新一代人工智能的就業協同效應和就業創造效應

隨著人工智能技術由“專用”階段向“通用”階段的跨越，雖然其就業替代的可能性和現實性都隨之增加，但其就業協同效應和就業創造效應也在不斷增強。

１．新一代人工智能的就業協同效應

人工智能的就業協同效應是指，人工智能技術的發展會創造其與勞動者共同協作的工作崗位的現象。這種工作崗位具有協同效應，它既離不開勞動者，也離不開人工智能，它比單純人工智能工作或單純勞動者工作更有效率。人工智能的就業創造效應是指，人工智能技術的發展會不斷地創造新的就業形態和新的就業崗位的現象。如果把人工智能的就業協同效應與其就業創造效應視為兩個集合，那么這兩個集合的關系是前者包含于后者，前者是后者的真子集。為了分析問題的需要，后文把此處界定的人工智能的就業協同效應在就業創造效應中的補集視為其就業創造效應，縮小了就業創造效應的外延。

（１）新一代人工智能能夠拓展就業協同的深度

如前所述，新一代人工智能與人類智能具有互補性，人類智能在創造力與創新力、情感與同理心、直覺與洞察判斷力、適應性與靈活性、道德與倫理決策、藝術審美等方面存在優勢，而新一代人工智能則在數據處理、模式識別、復雜計算和持續工作能力等方面存在優勢，因此，人類勞動者可以與新一代人工智能協調合作，從而增強人類認識世界和改造世界的能力。

在ＡＮＩ時代，勞動者與ＡＮＩ之間的協同存在諸多困難，限制了就業協同效應的發揮。一是理解和溝通的效率低，ＡＮＩ系統難以理解人類復雜的語言結構、隱含含義或文化背景，因而不能準確理解勞動者的意圖；二是知識和技能不匹配，ＡＮＩ只限于執行特定任務，具備的知識和技能非常有限，當面對復雜或新穎的任務時，ＡＮＩ無法提供足夠的幫助；三是存在任務分配和協調困難，ＡＮＩ無法像人類一樣理解和適應任務的復雜性和變化性，協作時甚至可能出現效率降低和沖突的現象。

新一代人工智能技術的崛起顯著地改善了ＡＮＩ協同的局限性，促進了就業協同效應。首先，新一代人工智能在溝通與理解層面實現了飛躍。通過深度學習人類語言與行為模式，其能夠更精準地捕捉并解讀人類指令與意圖，從而極大地提升了人機交互的流暢性和效率。其次，新一代人工智能拓寬了勞動者的能力邊界。具體而言，其不僅有效分擔了勞動者的重復性、程序性任務，使后者能聚焦于創造性與判斷性更強的核心工作，還能在醫療、法律等專業領域依托龐大的專業數據庫生成初步診斷或法律文件草案，為專業人員提供堅實支撐。而且，其還能激發創意靈感，如生成設計草圖、故事框架等，為創意產業注入新活力。這一系列能力表明，在面對復雜及新穎任務時，新一代人工智能能為勞動者提供更為豐富、有價值的輔助。再次，新一代人工智能使得任務分配與協調機制得到優化。其能依據實時情境靈活調整任務策略，與勞動者構建起更為靈活高效的協同機制。比如，在智能工廠場景中，其深度融合生產系統，根據市場需求、原材料供應、設備狀態等實時信息動態規劃生產流程，并精準匹配任務至最適宜的工人或機器。同時，其還能實時監控生產參數，及時發現并協調解決異常問題。此外，基于用戶反饋的持續優化機制，進一步提升了新一代人工智能的適用性與勞動者滿意度，深化了人機協同關系。

（２）新一代人工智能能夠拓展就業協同的廣度

在深化了就業協同深度的同時，新一代人工智能技術的演進也極大地拓寬了就業協同的廣度。在制造業領域，其依托海量產品數據與市場趨勢分析，與工程師、設計師等職位形成高效協同，不僅優化了產品設計與生產流程，還通過模擬與優化生產環節，顯著提升了生產效率與產品質量。在農業領域，其基于豐富的農業數據及專業知識，為農業從業者提供涵蓋作物管理、病蟲害防治及最佳農業實踐的實用性建議，進而促進經濟收益與生態效益的雙重提升。在醫療領域，新一代人工智能的輔助使醫生在疾病診斷、治療規劃及藥物研發等方面精準高效，大幅提高了醫療服務的整體水平。在金融領域，新一代人工智能自動化處理金融數據，提供精準風險評估與投資建議，并通過自然語言交互滿足客戶需求，構建了人工智能與客戶服務、風險評估、投資顧問等崗位的緊密人機協同機制，有效提升了金融服務的效率與質量。在新聞生產領域，其與記者、編輯協同作業，不僅自動化收集背景信息、推薦消息源與線人、進行事實核查，還根據用戶偏好生成個性化新聞內容，實現了信息服務的精準化與即時性。在教育領域，新一代人工智能通過個性化學習方案與自動化測試練習的提供，促進了學生學習效率的提升，并與教師形成人機協同教學模式，既增強了教學效果，又為教師創造了更大的個性化教學空間，更易于踐行“因材施教”的教育理念。隨著訓練數據的日益豐富與算法的不斷優化，新一代人工智能在特定領域的技能將持續精進，未來人機就業協同效應勢必將在更廣泛的領域與場景中發揮作用。

（３）基于新一代人工智能的腦機接口技術開啟了“人機融合”的新時代

目前，基于新一代人工智能的腦機接口（ＢｒａｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ，簡稱ＢＣＩ）是智能探索領域的兩大前沿技術之一。ＢＣＩ是在大腦與外部設備之間創建信息通道，實現兩者之間直接信息交互的新型交叉技術。這一技術具有治療效果，即通過連接人的中樞神經系統與人工系統，助力身體功能受限者克服運動、語言及感知障礙，重新獲得自主行動與表達能力。同時，它也展現出“增強效果”，為改善人類大腦的運行效率、提升注意力、記憶力、學習速度、決策能力等提供了新的可能性。ＢＣＩ技術使勞動者在認知和實踐上得到功能補全和能力增強，拓展了其認識世界和改造世界的能力。

新一代人工智能技術的迅猛發展進一步加速了ＢＣＩ技術的研發與應用步伐。具體而言，新一代人工智能通過高效處理包含大量噪聲與冗余信息的腦電波數據，提取關鍵特征信息，從而加速并精確化腦信號向外部設備操作指令的轉換過程，顯著提升ＢＣＩ的性能與精確度，為ＢＣＩ技術的深入發展奠定了堅實基礎。而且，新一代人工智能技術還能通過對大腦信號的建模與仿真，預測不同刺激下的大腦反應模式，為ＢＣＩ的設計與優化提供科學依據。更為重要的是，其支持ＢＣＩ系統實現文本、圖像、音頻等多模態交互功能，極大地拓寬了ＢＣＩ的應用范圍，使之更加契合勞動者的多元化工作需求。

新一代人工智能與ＢＣＩ技術的融合不僅深化了勞動者的認知與實踐能力，而且“腦機直連”模式的實現，極大地提升了人機交互的自然度與流暢性，開創了“人機協作”模式的新形態———“人機融合”，進一步拓寬了勞動者與人工智能之間就業協同的深度與廣度，同時提高了人類智能和新一代ＡＩ智能。

２．新一代人工智能的就業創造效應

新一代人工智能的蓬勃發展不僅為勞動者帶來了前所未有的便利，也為勞動者帶來了更多的就業機會，為就業市場的多元化與就業機會的擴展注入了強勁動力。

（１）新一代人工智能產業的爆發式增長將直接催生大量新的就業崗位

人工智能技術的發展為人工智能產業發展帶來了巨大的推動力。《中國新一代人工智能科技產業發展報告２０２４》顯示，２０２３年中國人工智能核心產業規模達５７８４億元，較上年增長了１３．９％，中國新一代人工智能的企業采用率已達１５％，市場規模約為１４．４萬億元。人工智能核心產業涵蓋了一個包含基礎層、技術層和應用層在內的全方位產業鏈，這一產業鏈的迅猛擴張直接催生了眾多新興職業崗位。

在基礎層，人工智能技術的持續進步不僅依賴于數學、計算機科學、神經科學、心理學及哲學等多學科交叉的科研支持，還需要大量的ＡＩ芯片工程師、ＡＩ算力工程師、云計算架構師、云安全工程師、智能傳感器工程師、數據架構師、數據工程師等專業技術人才為硬件平臺的建設與維護提供堅實保障。在技術層，新一代人工智能涵蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個前沿領域，每個領域都面臨獨特的技術挑戰與研發需求，催生了機器學習工程師、深度學習工程師、數據科學家、數據分析師、數據挖掘工程師、ＡＩ工作流程設計師、ＡＩ架構師、ＡＩ提示工程師、ＡＩ訓練師、算法工程師、自然語言處理（ＮＬＰ）工程師、計算機視覺工程師等專業技術崗位，致力于模擬并構建人類智能的各類特征，推動人工智能技術不斷創新與突破。在應用層，新一代人工智能技術與各行各業深度融合，催生了智能家居、智慧醫療、自動駕駛、智能制造等眾多新興產業和產品，這些領域的發展使得對應用開發工程師、智能硬件工程師、智能制造工程師、智慧金融分析師、智慧醫療專家、智慧城市規劃師、ＡＥＢ高級研發工程師、智能機器人研發工程師、ＡＩ虛擬現實（ＶＲ）工程師、ＡＩ增強現實（ＡＲ）工程師等專業技能人才的需求日益增長。而且，新一代人工智能技術和產品的普及和應用還會從需求層面推動ＡＩ商務拓展經理、ＡＩ產品／項目經理、ＡＩ測試工程師、ＡＩ運維工程師、人機交互（ＨＣＩ）設計師、提示語工程師、ＡＩ咨詢顧問、ＡＩ教育培訓人員等一系列配套崗位的發展。

此外，隨著新一代人工智能技術的廣泛應用，相關的倫理和監管問題日益受到重視，這將催生對ＡＩ倫理專家、ＡＩ法律專家、ＡＩ審計員等專業人才的需求，以為人工智能技術的健康、可持續發展提供保障。

（２）新一代人工智能技術可以刺激人類需求從而促進就業崗位的增加

人類需求和科技發展之間是相互促進的關系。一方面，人類需求是推動科技進步的重要驅動力量；另一方面，科技進步則不斷突破技術條件的束縛，將潛在的需求轉化為現實需求，甚至創造出新的有效需求。在這一過程中，需求作為核心動力，推動著就業市場的繁榮與發展。新一代人工智能技術作為科技進步的典范，正以前所未有的方式滿足并擴展著人類的多維度需求，進而催生出大量的新興就業崗位。

第一，提高工作效率的需求。新一代人工智能技術讓人們從簡單的日常文案工作（如寫報告、制表、做ＰＰＴ、檢索、基礎編程等）中解放出來。例如，現在新一代人工智能已能夠高效完成基礎代碼的編寫，使程序員可以將更多時間放在理解客戶需求和構思框架上，這一變革不僅提升了工作效率，還激發了企業乃至部門內部開發屬于自己的“小模型”的需求，促進了程序員等專業技術人員的就業增長。

第二，追求生活品質的需求。新一代人工智能技術在個性化服務領域的應用日益廣泛，顯著提升了人類生活的舒適度與便捷性。譬如智能家居系統，通過精準分析用戶習慣與偏好，自動調節家居環境，不僅增強了用戶體驗，還促進了智能家居產品的市場需求增長，進而帶動了相關產業鏈上的就業機會。

第三，深化休閑娛樂的需求。人工智能技術的進步提高了工作效率，也為人們創造了更多休閑時間，推動了休閑娛樂需求的多元化發展。虛擬建筑師、虛擬角色設計師、元宇宙開發者等用于“浪費”或“打發”時間的新工種應運而生。新一代人工智能還可以讓人類享受到更加智能、便捷的娛樂體驗，如智能推薦、虛擬現實、智能導游、ＡＩ定制行程與翻譯等，促進了休閑娛樂產業的轉型升級與就業崗位的增加。

第四，升級醫療服務的需求。新一代人工智能技術不僅能夠提高醫療效率，還通過提供更準確和個性化的治療方案，使得醫療服務更加符合患者的需求和期望，從而增加醫療服務的需求量；其還能通過預測新藥物的療效和副作用，促進藥物研發，加速醫學科學進步，為患者提供更多有效的治療方法，從而增加對特定醫療服務的需求。這些變革將共同推動醫療服務需求的增長，為醫療行業帶來廣闊的就業前景。

第五，拓展生存空間的需求。新一代人工智能技術及其與ＢＣＩ技術的協同發展，不僅拓展了人類在更廣闊的地球空間（無人區、遠空、遠海、深海等）勞動的能力邊界，更為人類進入太空、探索宇宙空間提供了更多可能。這些領域的科學研究及商業應用必然也會產生大量的就業需求。

（３）新一代人工智能技術降低了部分工作的門檻，可為部分勞動者提供更廣闊的就業空間

新一代人工智能技術的崛起和發展使得以往需要高度專業技能和長時間學習才能勝任的工作變得易于上手，降低了這些工作的技術門檻。比如，勞動者即使不會編程也可以借助ＡＩ工具生成代碼，即使不會外語也能利用ＡＩ工具實現跨國交流溝通，通過技術賦能極大地拓寬了就業人群的范圍。

在創造力方面，目前新一代人工智能技術所擅長的是“高效地實現人的想法”，而非“產生一個好的想法”，這為擅長創意構思的個體提供了廣闊的創作空間。即便是教育背景有限的創作者，只要腦中有畫面、心中有故事，也能借助新一代人工智能工具實現高質量的內容產出。在共情力方面，借助新一代人工智能，人們能夠更容易捕捉不同人的笑點以及獲得內心深層次情感共鳴，共情力強的勞動者能夠借此提供更加貼心和個性化的服務，滿足市場對高情感價值的需求。在復雜決策力方面，隨著社會的日益復雜化，決策能力成為職場中的關鍵技能。新一代人工智能具有強大的數據處理和預測能力，因而能夠為人類決策提供優質幫助。美國一項統計顯示，１９６０年只有大約５％的工作需要決策技能，而到２０１８年已經有接近３５％的工作需要決策技能，而且還都是高薪崗位。借助新一代人工智能的幫助，人們不但可以提高決策質量，而且決策門檻也能有效降低。

（４）新一代人工智能的廣泛應用將推動新質生產力發展從而孕育出更多的就業機會

新一代人工智能的廣泛應用將推動新質生產力的發展，進而在多個維度孕育出豐富的就業機會。第一，在新一代人工智能技術的加持下，科學研究過程可以深度整合人工智能和人類智能的優勢，促進人類科學研究和技術開發的步伐，為新質生產力的產生和發展提供堅實支撐。例如，Ａ－Ｌａｂ系統使用ＡＩ指導的機器人合成新材料，僅用１７天便成功合成了４１種新材料，這將促進新材料相關產業鏈的發展，創造更多就業機會。第二，新一代人工智能技術的深入應用，將促使生產要素配置實現創新性變革。通過算法優化與預測能力的提升，新一代人工智能使企業能夠精準把握市場需求與供應鏈的動態變化，實現資源的優化配置與高效利用。同時，自動化生產線與機器學習算法的引入，將進一步提升生產效率，降低生產成本，加速產品上市速度，擴大企業利潤空間并增加對勞動力的需求。第三，新一代人工智能技術的突破性發展與廣泛應用也促進了產業的深度轉型升級。一方面，推動了傳統產業的智能化改造和升級。例如，智能工廠、數字化車間等新生事物不斷出現，為制造業帶來了革命性的變化。另一方面，催生了一些全新的產業、業態與模式，如元宇宙、數字虛擬人、智能家居、智慧醫療等，這些新興產業的崛起為就業市場注入了新活力。第四，新一代人工智能技術賦能政務、教育、農業和交通等多個領域，將為這些領域創造大量的就業機會。

總之，從長期來看，整體生產力水平的提升和經濟的高質量發展必然孕育出更多的高質量就業機會。

五、應對新一代人工智能就業沖擊的策略

技術發展的步伐并非線性和勻速，人工智能技術的發展速度和未來人工智能的能力均難以精確預測。因此，新一代人工智能對就業市場的整體影響存在著很大的不確定性。在這個歷史性的變革節點上，一個無可爭議的事實是，政府在應對其就業市場產生的影響時應當采取更為審慎和全面的態度，通過制定前瞻性的應對策略，實現技術進步與促進就業的雙重目標。

１．大力發展新一代人工智能產業，充分釋放其就業創造效應

作為先進生產力的代表，人工智能的發展勢不可擋。事實上，自工業革命以來，任何以避免可能出現的失業問題而阻礙先進技術研究及大規模應用的努力，從長期來看都是徒勞的，也是不明智的。當下，中國ＡＧＩ發展水平總體上仍處于起步階段，開發與應用仍然任重道遠。在應對新一代人工智能的就業沖擊問題上，需要堅持的基本前提是大力發展新一代人工智能產業，這不僅是實現國家經濟高質量發展的需要，更是在大國博弈中實現和提升自身國際地位的迫切需求。習近平總書記強調，“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源”。不僅如此，科技發展具有就業的國際擠出效應，科技發展創造的就業崗位將向科技發達國家轉移，特別是，高科技人才會向科技發達國家集中遷移。因此，中國如果不大力發展ＡＩ科技，那么不但經濟發展前景堪憂，而且就業前景也會黯淡。

為了充分發揮新一代人工智能產業的就業創造潛力，需要在以下四個方面發力。一是加強技術創新，打造產業核心競爭力。政府和企業應持續加大對新一代人工智能技術研發的投入，提高自主創新能力，形成具有自主知識產權的核心技術，突破技術發展中遇到的底層框架、核心算法、芯片等“卡脖子”困境。同時，也要推動新一代人工智能技術的產學研一體化發展，加速相關科技成果的轉化和應用。二是推動新一代人工智能與實體經濟的深度融合，進一步拓展相關技術在智能制造、智慧農業、智慧交通、智慧零售等領域的廣泛應用，推動實體經濟向數智化方向發展，這將為經濟發展注入新的活力，同時創造更多的就業機會。三是鼓勵企業利用新一代人工智能技術開發新產品、新業態，發揮中國超大規模市場的優勢，形成產業的“飛輪效應”，推動產業結構的優化升級，為就業市場注入新的活力。四是鼓勵創新創業，加強對新一代人工智能創新企業和初創公司的孵化和支持力度，培育一批具有國際競爭力的新一代人工智能企業，也為人工智能人才提供更多發展機會和空間。

２．正確引導新一代人工智能技術的發展方向，實現既能增加就業又能促進經濟增長的目的

新一代人工智能的就業替代效應并不一定會導致勞動者下崗，只要技術發展方向引導得當，就能實現既不引起勞動者下崗，又能彌補勞動供給不足的弊端，還能促進經濟增長的目的。如醫療保健、養老服務等勞動力缺口較大，地質勘探、防災治災等危險性較大的崗位，以及考古和文化遺產保護等資本不愿意介入的行業，這些崗位和行業屬于有事“沒人干”、勞動者“不愿干”“不能干”的勞動力短缺領域，人工智能均存在巨大的應用空間。一方面，應大力引導新一代人工智能技術向著能夠產生就業協同效應的方向發展。隨著相關技術的發展，各種智能機器和設備將與人為伴，成為人類生產、生活須臾不可或缺的“伴侶”，只有科學地使用這些“伴侶”才能創造巨大的物質財富和精神財富。因此，開發新一代人工智能技術，應注重其使用的安全性、便利性、易操作性，④使絕大多數人能夠安全、靈活地使用，從而產生巨大的就業協同效應。另一方面，還應大力發展新一代人工智能高端技術，實現就業創造效應。高端技術不僅可以聚集高端技術人才，促進中國新一代人工智能技術發展并引領世界技術發展潮流，而且還能夠提供大量的與新一代人工智能技術開發和使用相適配的工作崗位，否則高端人才和適配人才會流向技術發達國家，擠壓中國該方面人才的生存空間，替代中國相應的勞動崗位。

３．建立面向新一代人工智能的教育培養培訓體系以適應未來社會人才需求，緩解其就業替代效應

從理論上說，新一代人工智能技術會孕育新的、更高質量的就業機會，但那些被替代的勞動者與能夠勝任新就業機會的勞動者往往分屬于不同群體。因此，如何將新一代人工智能技術創造的就業機會與勞動者的就業能力和技能實現有效匹配，成為目前教育培養培訓體系亟須解決的核心問題。

一是，應增強通識教育，提升全民對勞動力市場的適應能力。傳統教育體系中依靠大量知識的記憶和重復性的技能訓練培養出來的標準化人才極易被新一代人工智能取代，必須改變傳統教育觀念，增強通識教育，著力培養學生的邏輯思維、批判性思維和創造性思維等高階思維能力，以及跨學科思考能力、信息甄別能力、社會交往能力、情感支持和溝通能力等，以適應新一代人工智能時代對勞動者能力的要求。

二是，應大力培育新一代人工智能技術創新的高端人才。若國內教育體系無法輸出符合相關產業發展需求的人才，那么即使有新增就業崗位也會流向人工智能技術更發達的國家，而國內勞動者只會面臨人工智能技術發展帶來的就業替代的不利影響，無法享受其就業創造帶來的益處，就業形勢將變得更加嚴峻。因此，在積極引進新一代人工智能高端人才的同時，必須加強本土人才的培育，這就要求加強高等院校新一代人工智能方向的學科建設，構建完善的人才儲備體系；同時，要推動產學研深度融合，構建以新一代人工智能為基礎的協同育人機制，確保新知識、新技能能夠及時、準確地傳遞給未來從業者。在理論、算法、平臺、芯片等關鍵領域，要鼓勵校企共建聯合實驗室，推動產教融合和人才聯合培養。

三是，應加強勞動者職業教育培訓，重塑勞動者的技能結構。政府可以搭建新一代人工智能相關課程的網絡學習平臺，為勞動者提供多元化的學習與培訓資源，助力其更好地掌握新一代人工智能技術，提高工作效率和創新能力；同時，企業和政府相關機構也應當采取多種途徑為中低技能勞動者提供多元化的職業技能培訓，實現對中低技能勞動者的技能重塑和技能迭代升級，提前防范并主動降低其被替代的風險。就勞動者本人而言，鑒于新一代人工智能技術迭代較快，面對這一挑戰，勞動者需要積極主動、持續不斷地更新知識和技能，牢固樹立和培養終身學習的理念和行為習慣。

４．構建健全的社會保障體系，減輕新一代人工智能時代就業轉型帶來的社會沖擊

由于技術進步帶來的就業創造效應的凸顯存在滯后性，新一代人工智能技術的迅猛發展在短期內不可避免地導致部分勞動者面臨失業或就業不充分的風險。這就需要政府提前完善社會保障體系，為其提供兜底保障，避免就業轉型帶來較大的社會沖擊。一是要利用大數據技術構建就業動態信息平臺，重點監測受技術沖擊大的勞動者群體，例如知識和創意行業內從事輔助性和初級崗位的青年勞動者，提前進行失業保障領域的政策儲備。二是全面強化失業保障體系建設，給予失業者基本生活保障，幫助其平穩渡過失業期。三是完善保障靈活就業和新就業形態勞動者權益的法律法規和制度體系，要積極推進將靈活就業人員納入失業保險覆蓋范圍，加強對靈活用工方式的法律監管。四是要對新一代人工智能沖擊下的失業人員提供再就業培訓和指導，通過創業補貼、租金減免等優惠政策幫扶失業人員再創業，也可以發揮制度優勢提供一些公益性崗位以減緩失業沖擊。

總之，只有當全社會成員都能廣泛地分享新一代人工智能技術帶來的便利和福利時，才能促進社會各階層成員擁抱新技術，實現技術進步的普惠效果。

作者單位：武漢大學經濟與管理學院

責任編輯：牛澤東