智能革命下的人力重構：DeepSeek、Manus類生成式人工智能對人力資源市場的挑戰、影響及治理研究

Doi：10.11835/j.issn.1008-5831.pj.2025.02.003

中圖分類號：F272.92;TP18 文獻標志碼：A 文章編號：1008-5831（2025）03-0105-13

一、問題提出

第四次工業革命正推動全球經濟與社會結構的深刻變革，技術加速演進重塑了生產力范式和治理體系。在這一進程中，人工智能憑借卓越的計算能力和創新潛力，從早期的規則自動化工具演化為以生成式AI為代表的高級智能系統，大幅提升了復雜任務處理效率，并催生了跨領域技術協同與知識整合的新局面。然而，AI技術躍遷帶來的不僅是生產效率提升，還伴隨著應用復雜性和治理挑戰，如何系統把握并駕馭其潛能，成為亟待解決的重要課題。在此背景下，國產大模型DeepSeek、Manus作為生成式AI領域的杰出代表，以其開源性、高性能和低成本優勢突破了傳統AI技術的應用界限，并在多個領域中取得了顯著成果[1l。DeepSeek、Manus不僅有效提升了生成式AI技術的可及性，還為各類機構提供了開放、靈活且具高效性的解決方案，推動了跨領域協同與數字化轉型的深人發展[2-3]。需要指出的是，開源性AI技術的廣泛應用加速了政府、金融、教育等領域的智能化進程，同時對人力資源領域產生了深遠的影響，極大地改變了勞動力市場的結構與就業模式。

傳統勞動力市場的供需關系與就業模式，長期以來依賴人工判斷和傳統市場機制4。然而，隨著AI技術的廣泛應用，這一模式正面臨前所未有的挑戰。技術的介人打破了既有的框架，推動了崗位替代、技能轉型及勞動力結構的深度重塑[5]。自動化技術的廣泛應用加速了傳統規則性崗位的消減[6-7]，與此同時，新興職業如數據分析師、AI訓練師等正在迅速崛起，要求從業者具備更高的技術素養和跨學科的綜合能力[8-9]。此外，零工經濟和彈性就業模式的興起，進一步推動了全球勞動力市場的供需結構發生變化，人才競爭的復雜性日益加劇，也為全球社會治理帶來了新的挑戰[10-11]。這一系列變革深刻影響了勞動力市場的組織和發展，給傳統社會治理模式帶來了嚴峻考驗。

鑒于此，本研究將系統探討AI技術，尤其是DeepSeek、Manus類人工智能技術對人力資源領域及勞動力市場的影響與挑戰。具體而言，研究將聚焦以下核心問題：（1）DeepSeek、Manus技術如何推動勞動力市場及崗位的轉型？（2）其對勞動力市場供需結構、職業技能需求及就業模式的影響是什么？（3）如何有效應對AI技術帶來的倫理、隱私及決策透明性問題，確保技術進步的社會公平性？通過深人探討這些問題，本研究旨在為企業管理者和政策制定者提供理論支持與戰略參考，幫助其平衡創新與社會公平，推動智能化發展與社會利益的共贏。

二、研究對象界定及理論基礎

（一）生成式AI與DeepSeek、Manus

生成式人工智能已成為全球科技競爭的戰略制高點[12-13]。以OpenAI的ChatGPT為代表的主流生成式AI模型采用封閉式開發模式，不僅限制了全球開發者的技術參與，同時顯著提高了模型使用成本[14-15]。在地緣政治與技術競爭日趨激烈的背景下，OpenAI等企業對中國市場實施的嚴格技術封鎖，使國內企業和研究機構獲取先進生成式AI技術時面臨多重約束。更為嚴峻的是，封閉式模型運行依賴外部云計算資源，增加了數據安全和隱私保護風險[16-18]，進一步制約其在政務、金融、醫療等高安全性需求場景中的廣泛應用。因此，構建開源、高效、低成本且安全可控的國產生成式AI模型體系，已成為提升技術自主性和保障數據安全的戰略性路徑。

DeepSeek、Manus作為國產開源生成式AI模型，在技術架構、資源利用及生態開放性等維度展現出結構性優勢[19]。2023年8月22日，中國深度求索公司發布通用人工智能模型DeepSeek-R1，并于2024年5月推出基于MoE-Transformer ⁺⁺ 架構的千億參數升級版。DeepSeek創新性地采用混合專家（MoE）與多頭潛在注意力（MLA）等前沿技術，優化了計算資源分配機制，在顯著降低訓練和推理成本的同時保持較高的生成質量和推理效率[2]。與封閉源模型形成鮮明對比的是，DeepSeek、Manus以完全開源的方式向全球開發者提供技術支持，有效降低了應用門檻，促進了生成式AI領域的協作創新[1.20]。與此同時，DeepSeek、Manus 的國產化特性顯著增強了在數據安全與隱私保護方面的可控性，使其能夠滿足政務、醫療、金融等高安全性需求場景的合規要求。更為關鍵的是，DeepSeek、Manus在人力資源市場領域展現出獨特的應用潛力，其開源特性使得企業能夠基于自身需求進行定制化開發，為人力資源市場供需匹配、技能評估和人才流動提供技術支撐。

（二）人力資源與人力資源市場

人力資源作為現代經濟體系的核心生產要素，正經歷知識經濟背景下的深刻范式轉換[21]。從結構性視角審視，人力資源已超越傳統勞動力概念，形成涵蓋認知能力、創新潛能與專業技能的多維復合體系[22]。在經濟學理論框架內，人力資源構成一種具有自我增值特性的特殊資本形態，其質量結構與規模效應共同塑造經濟增長的內生動力系統[23]。在知識經濟時代，創新能力與知識儲備已成為構建競爭優勢的戰略性變量，推動人力資源市場從單純勞動力交換向價值創造網絡轉型[24]。市場機制通過價格信號傳導、競爭動態演化與供需彈性調節，建立了勞動力資源配置的自組織系統，實現資源在時空維度上的優化流動[25]。然而，信息不對稱與結構性摩擦導致市場面臨系統性挑戰，制度環境、文化因素與政策框架對市場效率產生深層次影響，形成復雜的互動關系網絡。

目前，人力資源市場正面臨深刻的結構性轉型與治理挑戰。一方面，價格機制在工資形成過程中既反映了勞動力市場的供需關系，也嵌人了生產率動態變化的信息傳導機制[26]。技能溢價現象表明，市場對高質量人力資本的定價機制日益完善，但區域間、行業間的價格信號傳導仍存在系統性障礙。另一方面，市場分割與信息不對稱構成了資源配置效率提升的結構性瓶頸。行業壁壘、地區發展不均衡與戶籍制度約束限制了勞動力跨區域、跨行業流動，而平臺經濟與靈活就業等新興業態對傳統監管框架提出了范式性挑戰。雖然我國已構建了相對完善的法律規制體系，但執行力度與政策適應性仍需系統性提升，以應對數字化轉型背景下人力資源市場的演進邏輯與結構性變革。改革的核心在于構建更具包容性與適應性的市場制度環境，通過技術賦能與制度創新，降低市場摩擦成本，提升資源配置效率，實現人力資本價值的最大化釋放。

（三）“智能革命一人力資源”的互動關系模型

基于對智能技術演進軌跡與人力資源市場運行機制的系統性分析，本研究構建了“智能革命一人力資源市場\"互動關系模型。該模型將以DeepSeek、Manus為代表的國產開源智能技術與人力資源市場之間的關系概念化為一個雙向互動、共生演化的復雜適應系統。如圖1所示，通過\"沖擊一適應\"“需求—創新\"和\"整合—優化\"三重互動機制，DeepSeek、Manus等國產開源智能技術正重塑人力資源市場的基礎架構與運行邏輯，推動市場從傳統的勞動力交換場所向復雜的價值創造網絡轉型。該模型不僅為后續探討技術沖擊對崗位替代與技能需求變化的影響提供了理論支持，也為分析市場重構過程中勞動力供需變革與價值分配演化提供了分析框架。

智能革命一人力資源市場互動關系模型

雙向互動、共生演化的復雜適應系統

圖1 研究框架圖

一方面，從技術維度考察，DeepSeek、Manus等國產開源智能技術憑借其結構性優勢，正在重塑人力資源市場的運行機制，展現出多層次的賦能效應。作為具備自主特性的開源模型，DeepSeek通過低成本推理能力和高效算法結構，為市場引人了全新的信息處理范式，突破了傳統信息中介的邊界限制[17.27]。借助混合專家（MoE）和多頭潛在注意力（MLA）等前沿技術，智能系統優化了計算資源分配，增強了市場信息的對稱性，降低了信息獲取的壁壘。其開源特性進一步降低了技術應用門檻，促進了市場信息流動，減少了市場分割，形成了更加包容的技術生態[13.28]。在決策支持方面，DeepSeek、Manus通過精準的供需匹配與職業發展路徑規劃，顯著提升了人力資源配置效率，進而重構了傳統勞動力市場的交易邏輯[29]。然而，技術變革帶來的創造性破壞不可忽視，傳統崗位面臨自動化替代，勞動力市場結構發生斷裂性重組，職業邊界被迫重新定義。常規認知技能的價值逐漸下降，技能更新與市場需求錯配加劇，同時技術親和度差異導致勞動力價值評估體系重構，形成了新的市場分層，推動市場朝兩極化方向發展[28]。顯然，“創造—替代\"的雙重效應不僅重塑勞動力供給結構，也深刻影響市場價值識別與分配機制。

另一方面，從人力資源市場視角分析，市場內生需求對技術演進形成結構性牽引，構建需求導向的創新驅動機制。人力資源市場對精準匹配、公平評估和效率提升的內生需求，促使DeepSeek、Manus等國產開源模型不斷優化算法結構、拓展應用場景和提升服務質量，形成了市場需求與技術創新的共振效應。在人才評估、技能識別和職業規劃等核心環節，復雜的決策需求激發智能技術在多模態理解、上下文感知和專業知識推理等領域的范式突破，建立了需求牽引技術、技術改造市場的循環機制[29]。然而，市場適應過程中也會呈現出復雜的摩擦現象，比如：傳統機制的制度慣性容易制約轉型速度，形成結構性滯后;市場主體適應能力的差異性，尤其是創新型企業與傳統組織之間日益擴大的數字鴻溝，使得“先行者—滯后者”的分層格局愈加顯著;技術變革成本的不均等分配易加劇市場分割風險，不同規模和行業的組織面臨著差異化的轉型壓力，甚至在部分領域中，出現“技術排斥一市場分割\"的負反饋循環，進而抑制技術擴散的系統性效應。

盡管如此，初期的技術沖擊與市場摩擦將通過系統性調適逐步轉化為整體優化動力。技術賦能與市場調適相互嵌入，推動勞動力價值實現機制的提升，進而拓展人力資源開發與應用的邊界。市場功能將從單一的勞動力交換向復雜的價值創造網絡轉型，勞動關系也將從傳統的交易性質轉向合作共創的特征演進。技術創新與市場變革將形成相互促進的可持續發展生態，建立智能技術與人力資源市場協同演化的長效機制。隨著DeepSeek、Manus等智能技術在人力資源市場的深度應用，市場價格機制將更加精準地反映人力資本的價值，供需匹配效率不斷提升，資源配置優化呈現累積效應，推動技術創新與市場需求的深度融合。在這一過程中，人力資源配置模式將從靜態匹配向動態優化轉變，價值創造機制將從單一要素投入向多維協同轉型，最終構建更具可持續性的勞動力市場發展路徑。

三、技術沖擊：崗位替代和技能需求轉型

隨著DeepSeek、Manus類生成式AI的迅猛發展，勞動力市場對AI技能的依賴不斷增加。圖1所示的\"智能革命—人力資源市場\"互動關系模型表明，技術維度通過\"動態適應架構\"\"開源生態與協同創新”及“技術迭代與深度學習\"等核心要素，持續為勞動力市場提供高效的信息處理和決策支持能力。DeepSeek、Manus在降低應用成本、提升推理效率的同時，也引發顯著的崗位替代效應。隨著知識密集型和認知勞動崗位的逐步自動化，技能需求正加速轉型，硬技能向元認知能力轉變，軟技能如情感智能和創新領導力愈加重要，終身學習能力也成為核心競爭力。

（一）崗位替代效應

1.知識密集型崗位的自動化潛力評估

DeepSeek、Manus憑借混合專家架構（MoE）和多頭潛在注意力（MLA）等創新機制，在自然語言處理、數據挖掘等方面的性能顯著提升，可高效處理海量數據并提供深度決策支持[30]。對于依賴高階認知能力與數據分析能力的職位，如數據分析師、內容創作者及客服代表等，部分任務正被大幅度自動化。數據處理、模式識別、報告生成和標準化內容創作等環節可由AI系統完成，減少對人工介人的需求。不過，人類在創造性和情感交互方面的不可替代性，使得完全替代仍面臨多重限制。

2.認知勞動的價值鏈重構路徑

隨著“開源生態與協同創新\"在技術維度的逐步深化，DeepSeek、Manus不僅是單純的任務替代工具，更為認知勞動的升級提供新動能。其高效的算法結構和社區協同機制，能將知識與技能深度融入價值創造體系，優化社會資源配置。對企業而言，意味著戰略、管理和組織模式都需進行系統性重塑，跨領域知識整合和協同成為核心競爭力。突破傳統學科壁壘的過程也在推動知識經濟的進一步成熟，帶來更具可持續性的競爭優勢。

3.人機協作的新型工作范式

深度求索（DeepSeek）在開發與運行各階段都可融人人類的直觀判斷和反饋，構建持續雙向的反饋循環機制[31-32]。一方面，人工反饋能顯著提升AI模型的預測準確性與可靠性，減少偏見風險[33]。另一方面，人機協作降低重復性勞動的成本，使人類能聚焦于高附加值的創新環節。在此過程中，“技術迭代與深度學習\"也會不斷吸收人類的經驗判斷，形成更具適應性的混合決策系統[34]。

（二）技能需求轉型

1.硬技能：從程序性知識到元認知能力

在傳統工業時代占據主導地位的可重復、可編程硬技能（如機械操作、基礎數據處理等）正被DeepSeek、Manus等AI系統所替代。其開源特性與協同創新模式有效降低技術門檻，讓機器能夠高效且精準地完成大量重復性工作，推動硬技能向元認知能力轉型。元認知能力涵蓋對自身思維過程的監控、調節和反思，是應對復雜情境判斷和跨領域創新應用的關鍵。

2.軟技能：情感智能與創新領導力的價值凸顯

盡管AI在邏輯分析與數據處理方面表現優異，但在處理復雜的人際關系和情感交流上仍存在明顯局限。情感智能能夠幫助個體更好地理解和管理自身及他人的情緒，在團隊合作與客戶互動中發揮不可替代的作用;而創新領導力則要求領導者在技術快速迭代的背景下，主動引導團隊進行戰略調整、優化工作流程并保持可持續的競爭優勢。AI系統雖可提供精準數據支持，但最終如何將數據轉化為有效決策，依然需要領導者的創造性和判斷力。

3.終身學習能力成為核心人力資本要素

在\"技術維度\"與“人力資源市場維度\"持續交互的背景下，個體和組織都必須不斷更新知識與技能，以適應快速變動的市場需求。DeepSeek、Manus的開源生態為自學與實踐提供了豐富的資源和案例，其高性能特性也讓用戶能迅速完成大規模數據分析與模型訓練，節省更多時間投入學習和創新。與此同時，政府與企業可通過技術賦能，構建靈活多元的培訓機制，支持職業生涯的持續發展。由此形成“需求一創新—市場反饋”的正向循環，為勞動力市場的整體優化提供源源不斷的動力。

四、市場重構：供需轉變與價值分配演化

當前，中國經濟正從粗放型向集約型轉型[35，經濟結構的優化促使勞動力需求從數量型轉向質量型，人力資源市場中工作價值和報酬分配的方式和規則也隨之演變[36]。在這一背景下，DeepSeek、Manus類AI技術不僅推動了技術進步，也在不斷重塑勞動力市場的內在互動關系。因此，在前文互動模型理論的基礎上，筆者圍繞勞動力供需結構、價值分配體系等內容展開討論，以探討市場重構的深層次機制。

（一）勞動力供需結構變革

1.新興職業的涌現與傳統崗位的消解

基于DeepSeek、Manus等AI技術的應用，各行業普遍將數據處理作為實現核心功能的重要環節。其開源和低成本優勢大幅降低進入門檻，吸引眾多企業投入數據密集型業務，催生出AI訓練師、數據標注員、數據科學家等一系列新興職業[37]。與此同時，傳統低技能與中技能崗位在自動化、智能化進程中不斷被邊緣化。簡單行政崗位、機械化生產工人等職業因依賴重復性操作而面臨被智能系統替代的風險，進而引發勞動力市場供需結構的轉型與再平衡。此種變化要求勞動者不斷提升技能水平，適應新職業需求，體現出技術進步與勞動力市場間的互動調整。

2.零工經濟與彈性雇傭關系的制度化

傳統的固定雇傭模式逐步被短期、靈活的用工方式所替代，形成了一套新的制度安排和規范體系[38]。勞動者不再局限于傳統的全職工作形式，而是通過人工智能等平臺進行靈活的短期任務接單。新興雇傭模式降低了勞動者進人就業市場的門檻，為雇主提供了更多選擇[39]。零工經濟的典型特征是門檻低、變現快、雇傭靈活，尤其適合那些追求靈活工作時間或額外收入的群體[40]。然而，零工經濟也面臨著挑戰。平臺經濟通過拆解傳統工作流程，將勞動任務細化成可執行的簡單單元，削弱了技能在就業中的核心作用。此趨勢導致勞動力市場出現去技能化現象，尤其是低技能崗位的增加和高技能崗位的相對稀缺，導致供需之間的結構性失衡[37]。同時，零工經濟提供的工作崗位往往缺乏長期職業保障和社會福利，勞動者收人穩定性較差，缺乏職業認同感，長期依賴零工經濟的從業者可能面臨職業發展上的困境[41]。技術和市場的雙向互動導致雇傭模式的靈活化，也帶來新的社會和經濟風險。

3.全球人才市場的時空壓縮效應

隨著技術的不斷進步，尤其是像DeepSeek、Manus這樣的AI工具以低成本的優勢發展，傳統的地域性人才市場正逐漸消失。許多職業不再受到地理限制，跨國遠程辦公和協作變得愈加普及[42]。創新性的遠程協作工具和平臺推動了全球人才的流動與合作。開源技術和云服務的普及降低了企業招聘和管理全球人才的成本，使得企業無需在全球多個地點設立實體辦公點，能夠通過在線協作工具迅速組建國際化團隊。尤其是中小企業，借助低成本的AI招聘平臺，能夠高效篩選全球人才，解決本地人才短缺問題，實現全球人才的最佳配置。借助這些技術平臺，企業和勞動力市場不僅降低了成本，還提升了資源配置的效率。

（二）價值分配體系演化

1.人力資本定價機制正呈現出明顯的算法化趨勢

傳統上依賴學歷、工作年限和資格認證等固定指標的定價方式，正逐步向以數據驅動為核心的動態定價模式轉變。在此新范式下，工作過程中產生的實時數據，比如任務效率、完成質量以及團隊協作的貢獻被全面納入評估體系。通過對海量數據進行科學分析和算法建模，定價的精準度得以顯著提升，進而優化人才市場的資源配置。然而，這種技術進步也可能引發數據質量參差和算法偏見等公平性問題，因此在實際應用中必須加強數據治理和算法監管。

2.知識溢價的動態轉移路徑在智能革命中將面臨深刻變革

過去，知識溢價主要集中于金融、法律等傳統高門檻行業，掌握相關專業知識的人才憑借其稀缺性獲得豐厚回報。隨著新一代智能技術的發展，知識溢價迅速向新興技術領域轉移。熟練掌握人工智能、數據科學、機器學習等前沿知識的人才，正成為市場上的搶手資源[43]。在互聯網行業中，數據分析師、算法工程師等職位的薪資水平持續攀升，遠超許多傳統行業。知識溢價的轉移不僅將重塑行業人才結構，也對現有的教育和培訓體系提出新的挑戰。

3.數字鴻溝引發的收入極化風險正日益凸顯

數字鴻溝指的是不同群體在數字技術獲取和應用能力上的差異[44]。在智能革命背景下，數字技能差距會進一步加劇收人分配不均。具備較強數字技能的人群可能會更容易適應新興就業市場的需求，在相關行業中獲得較高收人；反之，數字技能相對薄弱的群體往往只能停留在傳統低薪崗位，甚至面臨失業風險。在一些發展中國家，城鄉之間在數字基礎設施和教育資源方面存在顯著差距，導致農村勞動力難以跟上智能革命的步伐，其收入與城市勞動力的差距不斷擴大，使得國家內部群體之間產生“信息富人\"和“信息窮人\"[45]。這種收人極化現象不僅會在智能時代放大，嚴重威脅到社會公平與穩定，也制約經濟的可持續發展。

五、人力資源市場治理的挑戰與困境

（一）制度滯后

1.現有勞動法律體系正面臨著適應性危機

首先，傳統法律框架難以界定零工經濟和平臺經濟中勞動者與平臺之間日益多元且復雜的關系;其次，由于缺乏有效的監管機制，DeepSeek、Manus等人工智能在勞動決策中的不透明性和數據濫用問題未能得到有效約束，進而威脅到勞動者的隱私和公平;再者，責任主體模糊及法律追責難等問題，使得在糾紛發生時企業、平臺和技術提供者之間難以明確責任歸屬，容易加劇勞動者維權時的困境[46];最后，跨平臺、跨境用工問題使得勞動爭議的法律適用和管轄權界定更加復雜，進一步暴露出傳統勞動法在適應新業態方面的不足。

2.社會保障制度的不完備問題日益顯現

隨著人工智能技術的迅速發展，零工經濟和靈活就業模式的員工比例不斷增加。這種趨勢使得許多自由職業者和項目型員工難以融入傳統的社會保障框架，在面對健康、養老和失業等基本風險時顯得極為脆弱。以美團外賣騎手為例，由于缺乏穩定的雇傭關系，通常無法享受傳統社會保障制度所提供的保障，導致在健康問題、收人中斷或老年生活方面面臨極大的經濟和社會挑戰。此外，現行社保制度的繳費和保障機制設計過于僵化，難以靈活應對人工智能技術加速帶來的就業形態變化和收入波動，由此加劇了勞動市場的風險不平等和社會層級分化問題。

3.職業認證體系正面臨結構性沖擊

DeepSeek、Manus的廣泛應用使傳統文員等崗位的核心技能價值受到挑戰。與此同時，AI技術替代了大量崗位，也催生了諸如云計算工程師和AI語料投喂師等新興職業，但這些新職業尚未形成權威的認證標準，導致傳統崗位技能認證與新興職業能力需求之間出現明顯的代際斷裂。此外，現有認證體系的更新周期普遍超過5年，遠遠滯后于AI算法18個月的技術迭代速度，導致許多職業資格認證未能及時反映行業技術的最新發展，進而影響勞動市場對高新技術技能的需求匹配。

（二）倫理風險

1.算法決策的不透明性易導致就業歧視風險

在人力資源管理中，算法決策的不透明性正成為就業歧視的重要隱患。隨著智能系統在招聘和績效管理中的廣泛應用，其決策過程依賴數據和預設規則，但這些規則往往缺乏透明度，使得勞動者難以理解或挑戰結果。例如，企業智能化轉型增加了對高技能崗位的需求，如算法工程師，而低技能崗位如倉儲分揀則大幅減少，導致勞動力市場失衡和收入差距擴大。算法過度依賴數據，常將勞動者簡化為數字指標，忽視個體價值，造成“去人性化”管理傾向。同時，生成式AI，如DeepSeek、Manus的擬人化特征模糊了人機協作邊界，加劇了主體認定的復雜性[47]。更嚴重的是，數據中的歷史偏見與算法的不透明性結合，可能在招聘中隱性排斥特定群體。例如，殘障人士可能因表面數據被算法誤判為能力不足而遭淘汰，忽視其潛在價值。此類現象不僅違背企業社會責任，也與國家平等就業政策相悖，威脅公平就業的實現。

2.AI的普及將進一步加劇技能錯配風險

隨著DeepSeek、Manus的廣泛應用，企業對勞動者技能需求的快速迭代與傳統教育體系的知識更新滯后之間的矛盾愈發突出。例如，DeepSeek的落地應用催生了AI訓練師、提示詞工程師等新興崗位，但這些崗位所需的跨學科技能和實踐經驗在現有教育體系中尚未形成系統化培養路徑。與此同時，大量勞動者因無法及時適應技術變革而面臨技能過時的困境，導致“崗位空缺與失業并存”的結構性矛盾。技能錯配不僅降低了人力資源配置效率，還加劇了勞動者的職業不安全感，成為制約經濟高質量發展的重要因素。

3.AI的應用可能加劇勞動倫理風險

DeepSeek、Manus的擬人化特征和高度的自主決策能力，模糊了人機協作的邊界，使得勞動者在決策過程中的主體性和創造性逐漸被技術工具所侵蝕。例如，在創意設計、文案撰寫等領域，DeepSeek、Manus能夠快速生成高質量內容，勞動者可能從原創者轉變為AI生成內容的審核者或修正者。角色轉變不僅削弱勞動者的職業認同感和價值感，還可能導致勞動倫理的失范，例如過度依賴技術工具、忽視個體創造力等。此外，DeepSeek、Manus的廣泛應用可能加劇勞動關系的異化，使得勞動者在技術主導的工作環境中逐漸喪失自主性和尊嚴。顯然，這種倫理風險的加劇將對社會公平性、勞動者權益保護以及可持續發展構成挑戰。

六、人力資源市場協同治理的路徑選擇

（一）制度創新框架：面向未來的頂層設計與規則體系

1.構建基于風險分級的政策框架，明確技術應用邊界

生成式人工智能DeepSeek、Manus在人力資源市場的應用須以風險防控為導向，建立差異化的政策約束機制。建議將應用場景劃分為低風險（如崗位需求分析）、中風險（如技能評估建模）和高風險（如薪酬決策支持）三類，實施分類備案管理。對高風險場景設定算法透明度閾值，要求企業公開核心參數權重和訓練數據集特征，由第三方機構進行算法公平性認證。同時建立動態調整機制，每半年組織跨學科專家團隊對技術應用效果開展社會影響評估，依據評估結果動態更新風險等級劃分標準。

2.完善法律銜接機制，構建復合型監管體系

針對DeepSeek、Manus引發的法律關系重構問題，需在既有法律框架內建立適應性解釋機制。建議最高人民法院發布專項司法解釋，明確《個人信息保護法》在生成式AI場景下的適用標準，規定企業需保存至少三年期的算法決策日志備查。市場監管總局應修訂《網絡招聘服務管理規定》，新增AI服務專章，要求平臺以顯著方式告知求職者AI參與程度，并提供人工復核申訴通道。通過\"技術嵌人法律\"的方式，在制度層面預設容錯糾偏機制，平衡技術創新與權益保障。

3.建立穿透式監管架構，提升政策執行效能

為破解傳統條塊分割監管模式與AI技術跨界特性之間的結構性矛盾，亟待構建矩陣式治理體系。在縱向維度上，建立“中央政策設計—地方試點創新—基層反饋優化\"的閉環決策機制，優先在長三角、珠三角等數字化轉型先行區開展監管沙盒試驗，既要有政府的前瞻性和決策智慧，又要有企業的積極參與反饋，使政策與市場實踐緊密結合起來[48]，探索適應AI技術發展的監管新范式。在橫向維度上，組建由人社部門牽頭的AI治理特別工作小組，整合工信、科技、網信等多部門監管資源，構建協同治理框架。同時，開發智能化監管中臺系統，集成算法審計、風險預警、證據固化等核心功能，創新“可用不可見\"的敏感數據監管模式，既保障數據安全，又滿足監管需求。

（二）教育與人才生態重構：面向創新需求的系統性培養

1.重構課程體系，推動生成式AI與人力資源管理的深度耦合

隨著生成式人工智能技術的迅速發展，教育體系面臨著前所未有的轉型需求，迫切需要從傳統的知識本位向能力本位轉型，適應智能化時代對創新思維、系統分析能力與技術應用能力的要求。目前，傳統的教育體系過于側重標準化知識傳授，難以滿足智能技術推動下的人力資源管理創新需求。為此，教育主管部門應積極推動課程體系的重構，將技術倫理、數據分析能力和人工智能工具操作能力作為核心素養納入培養目標體系。具體而言，應通過模塊化課程設計，將生成式AI決策模擬、人機協作等實踐性內容嵌入人力資源管理專業，增強學生對技術應用場景的認知與實際操作能力，縮小教育供給與市場需求之間的結構性差距，助力人才培養適應技術發展趨勢。

2.革新評價標準，實現技術倫理與工具操作能力的協同培養

在生成式人工智能深度融入人力資源市場的背景下，教育機構亟待重構課程體系，構建分層遞進的教學框架，以培養學生的技術應用能力與倫理決策素養。在基礎層面，課程設計應鞏固人力資源管理的核心理論框架，為學生奠定扎實的專業根基;在中級層面，逐步融入自然語言處理、機器學習等技術模塊，幫助學生理解AI技術在人力資源場景中的應用邏輯;在高級層面，重點開發AI驅動的招聘系統設計、智能績效評估模型等實踐性課程，強化學生的技術實操能力。與此同時，教學方法應轉向混合式教學模式，依托虛擬仿真平臺構建人機協同訓練環境，通過案例研討與項目制學習相結合的方式，使學生系統掌握AI工具的參數優化、結果解釋及倫理審查等核心技能，培養其在技術應用中兼顧效率與倫理的復合能力。

3.搭建實踐平臺，構建校企協同的技術應用與創新轉化機制

為解決當前校企合作碎片化和評價機制單一化的問題，教育部門需推動教育供給側與產業需求側的深度對接，構建協同創新生態系統。首先，政府應制定《人工智能人才培養校企合作指南》，明確技術研發、課程轉化與成果落地的標準化流程;其次，依托行業龍頭企業和科研機構，建設“DeepSeek、Manus技術應用聯合實驗室”，形成技術研發、教學驗證與產業應用的閉環鏈路;同時，應通過引人能力檔案制度，記錄學生在技術應用、創新實踐、團隊協作等方面的成長與進步，以動態評估其能力發展軌跡。

（三）社會緩沖與協同機制：構建多維應對與支持

1.完善全周期就業保障機制，緩沖技術替代沖擊

首先，應改革失業保險制度的響應機制，針對技術替代風險較高的崗位群體設立彈性保障方案，建立與技能重塑周期聯動的階梯式補貼發放標準，同步配套定向崗位對接服務，確保受沖擊群體獲得及時支持。其次，推動公共就業服務機構與行業龍頭企業共建技能提升平臺，重點開發智能輔助系統運維、人機協作流程優化等模塊化培訓項目，通過嵌人式技能認證體系實現培訓成果與崗位需求的無縫銜接，提升勞動者的技術適應能力。最后，在重點產業園區試點“技術沖擊緩沖帶\"機制，整合失業預警監測、職業能力診斷與崗位快速匹配功能，形成從風險預警到再就業的全流程干預鏈條，切實保障就業市場的穩定性與韌性。

2.構建產業協同轉型網絡，促進崗位生態迭代

首先，制定行業智能化滲透分級實施方案，引導企業分梯度推進人機協作崗位優化，重點在標準化流程中嵌入智能輔助系統，并配置內部技能轉換通道，確保勞動者在技術升級過程中實現平穩過渡。其次，支持產教融合實體建設技術適配中心，聯合開發和制定算法審計、智能流程管理等新興職業能力標準，為新興崗位提供專業化人才支撐。最后，構建跨區域勞動力資源配置平臺，利用智能算法實時匹配崗位需求與技能供給，形成技術驅動的人力資本流動網絡，實現勞動力資源的高效配置與動態平衡。

3.創新動態治理體系，實現技術紅利普惠共享

首先，設立以AI影響就業為核心的多維度評估機制，定期發布DeepSeek、Manus技術滲透指數與職業遷移圖譜，重點監測人力資源市場中的崗位替代率與技能適配度，為政策制定提供精準數據支撐。其次，實施AI技術應用激勵與調節并重的財稅政策，對采用DeepSeek、Manus技術的同時保留并升級人力資源配置的企業給予稅收減免，設立AI技術應用補償基金，用于支持受沖擊勞動者的技能重塑與職業轉型。最后，構建AI技術倫理治理多方協商平臺，圍繞DeepSeek、Manus在人力資源領域中應用的算法透明度、決策公平性以及技能重塑責任等核心議題制定行業規范，確保AI技術進步與人力資源市場可持續發展實現動態平衡。

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Human resource restructuring under the intelligent revolution ： A study on the challenges ， impacts ， and governance of generative AI like DeepSeek and Manus on the human resource market

LI Zhi， LUO Hang （School of Public Administration， Chongqing University， Chongqing 40o044，P. R. China）

Abstract： In the context of the ongoing digital and intelligent revolution，generative AI like DeepSeek and Manus is radically reshaping the human resource market，driving the automation of traditional jobs and the rapid emergence of new occupational models.This has resulted in a fundamental transformation of skill structures and value distribution systems. This study focuses on generative AI like DeepSeek and Manus， developinga theoretical modelto explore the interaction between the inteligentrevolutionand the human resource market.The study systematically examines the dimensions of technological impact and market reconstruction mechanisms，and conductsan in-depth analysis of the automation of knowledge-intensive jobs， the restructuring of the cognitive labor value chain，the evolution of human-machine collaboration models，and theinternal logic of traditional and emerging skill transitions.The research finds that generative AI like DeepSeek and Manus plays a positive role in improving productivity，optimizing labor processes，and promoting industrial upgrades.However，their rapid application has exposed ethical risks，such as institutional lag，gaps inprofessional certification，algorithmic bias，and digital surveilance，which challenge laborers’rights protection，employment fairness，and social security systems. In response to these issues，the study proposes taking institutional innovation as the core，constructing a dynamic adaptiveregulatory framework and universal basic skill accounts，along with strengthening labor relations legislation.It also suggests optimizing talent training mechanisms，enhancing lifelong learning capabilities，and promoting human-machine collaboration and high-quality human capital development through industry-education integration，public support，and vocational transformationtraining.Furthermore，it advocates forthe establishment ofa transitional employment protection fund and the improvement of digital taxes and income redistribution mechanisms to mitigate the income polarization risks caused by the digital divide.The research concludes that，although technological progress and market transformation bring unprecedented opportunities for the human resource market， it is essential todrivethe fair distributionof technological benefits toall workers through multidimensional collaborative governance and institutional safeguards，achieving a synergistic enhancement of productivity and human capital as well as overall social stability. The theoretical analysis and governance recommendations of this study not only provide theoretical support and practical references for governments and businesses in formulating policies to respond to the impacts of the inteligent revolution，but also pointthe way forward for exploring new human resource management models in the future.

Key words： DeepSeek; Manus; human resources; generative artificial intelligence; inteligent revolution： interaction relationship model

（責任編輯 彭建國）