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
张川川 浙江大学金融研究院研究员、经济学院长聘副教授
光明智库：人工智能对就业市场产生了哪些深刻影响，为就业创业带来了哪些新机遇？
张川川：人工智能对就业市场的影响，大体可以从劳动力需求侧、供给侧、市场结构以及市场均衡结果四个层面来理解。在需求侧，一方面，人工智能能够替代部分规则化、重复性较强的任务，从而减少对某些传统岗位的劳动力市场需求；另一方面，人工智能也会通过多种渠道创造新的就业岗位，包括直接催生一批新职业，如人工智能训练师、算法审计员、数据标注员等，以及通过降低创业门槛等方式间接带动就业增长。需要强调的是，人工智能往往难以完全替代某一职业，而更多表现为重塑职业内部的任务结构。例如，在许多领域，人工智能可以承担数据处理、信息分析和文本生成等任务，但同时需要人类参与判断决策、沟通协作，也就是说，越来越多的职业将呈现出人机协作的形态。在供给侧，随着人工智能应用的不断扩大，劳动者需要在人力资本投资方面做出调整以适应新的岗位需求。例如，提升人机协作能力、创新能力和判断能力，并强化终身学习。同时，由于岗位需求结构的变化，劳动者的职业转换以及跨行业、跨地区流动可能会更加频繁。在市场结构层面，人工智能也会影响劳动力市场结构与运行机制。例如，数字平台和智能算法在招聘与求职中的应用日益广泛，影响劳动力市场的搜寻匹配过程与匹配效率。与此同时，人工智能降低了数字化工作门槛，推动了平台化与灵活化就业的发展，使得自由职业、远程办公、项目制用工等灵活就业形态更加普遍。最后，在劳动力需求结构和供给结构变化的共同作用下，劳动力市场的均衡结果也会发生调整，体现在总的就业规模、就业结构、工资水平以及收入分配格局等方面。
赵国昌：人工智能的发展也为创新创业带来了新赛道、新机遇。首先，人工智能在内容创作、软件开发、智能客服和产品设计等领域的应用，显著降低了创新成本和创业门槛，使个人或小团队也能够以较低投入开展创新创业活动。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孕育出大量创业机会。更为重要的是，随着人工智能技术持续进步并被广泛应用于生产生活，其影响将由局部应用扩展为对生产方式和产业结构的系统性重塑，不断催生新的产业形态和发展空间，从而为创新创业开辟更加广阔的赛道。也就是说，人工智能一方面催生了制造、医疗、教育、养老、文旅、农业等领域的大量智能化应用场景；另一方面也显著降低了产品原型开发、内容生产、市场分析和运营测试的成本。对中小团队和个人创业者来说，这意味着试错成本更低、创新速度更快。在人工智能时代，创业者不需要是技术最强、算力资源最丰富的团队，只要最懂具体场景、最理解用户痛点、最能把技术转化为实际价值，均有机会脱颖而出。
光明智库：应该如何降低人工智能就业创业门槛、完善创业服务与生态支撑，让更多普通人共享人工智能时代发展红利？
赵国昌：关键是把人工智能从少数人的高门槛技术，变成更多普通人“用得上、用得起、用得好”的创业工具。当前，很多中小企业和个人创业者不是没有想法，而是缺少进入路径、落地能力和成本可控的支撑条件。这包括推动公共算力平台建设，促进开源模型、行业数据集和通用工具开放共享，通过“算力券”等方式降低使用门槛，让初创团队不必在前期投入过高成本，就能快速验证产品和场景。
人工智能创业的难点，往往不只是技术本身，而是如何找到应用场景、完成产品落地、处理数据合规、形成商业模式。人工智能涉及数据安全、知识产权、隐私保护、算法治理等问题，如果规则不清晰，创业者往往不敢放手去做。为此，要更好发挥孵化平台、行业协会、专业服务机构的作用，为创业者提供技术咨询、场景对接、合规辅导、市场验证等支持，帮助他们少走弯路。同时，尽快完善相关规则，明确边界和责任，减少制度性不确定性。让政策支持更加适应人工智能时代的小团队、轻资产、快速迭代的创业特征，在融资、税收、灵活就业保障等方面形成更包容的安排，让更多普通人能够分享人工智能带来的发展机会。
曾湘泉：在人工智能时代，让更多普通人参与创新创业，可以从三方面着手：一是降低技术门槛。借鉴人工智能开源社区经验，提供丰富的通用模型、API接口和低代码平台，让创业者无须深厚编程基础即可开发应用。建设共享算法库、云端算力平台和低成本开发工具，降低研发成本和时间成本。二是完善创业服务。提供从项目孵化、法律财务指导到市场推广的全链条服务，设立创业导师和技术咨询，帮助创业者少走弯路、快速落地。同时，通过创业基金、风险投资、税收减免等政策支持，降低融资难度。三是注重技能培训。通过线上课程、工作坊和社区活动普及人工智能应用，提升劳动者和创业者的数字素养和创新能力，使更多人有信心参与创业，增强实践能力。
张川川：此外，要加强金融支持和政策引导，营造开放包容的创新创业生态。通过创业投资基金、科技金融产品和政府引导基金等多种渠道，为创新创业提供多元化融资支持，帮助具有潜力的创业项目顺利成长。鼓励大型科技企业、科研机构与中小企业开展协同创新，推动人工智能技术成果转化与产业化应用。同时，加强数据安全、知识产权保护和算法治理，为人工智能产业健康发展提供良好的制度环境。
光明智库：在人工智能时代，职业的核心能力要求与人才培养逻辑会发生哪些改变？随着人工智能技术的快速进步，不少人产生了“本领恐慌”，担心自己所从事的工作被人工智能替代。如何看待这一担忧？
赵国昌：我的看法是应该有紧迫感，但不必恐慌。人工智能确实会替代一部分初级、重复、标准化程度较高的工作内容，但这并不意味着大部分岗位会整体消失。更准确地说，是岗位中的任务在重新分配，职业能力的评价标准在重新定义。
人工智能时代，职业核心能力正在发生明显变化。过去，一些岗位更强调知识积累、程序熟练和标准操作；未来，越来越重要的将是问题定义能力、跨领域整合能力、人机协同能力，以及对结果进行判断、校验和负责的能力。为此，人才培养逻辑也要随之调整，从偏重知识灌输转向更加重视项目实践、真实场景训练、跨学科融合和持续学习能力培养。
值得注意的是，“初级工作”的门槛正在被抬高。过去一些被认为技术性较强的工作，其基础环节在人工智能辅助下正变得更加标准化、工具化。也就是说，原来“高级工作”中可被标准化的部分，正在迅速转变为新的“初级工作”。因此，真正需要重视的，不是简单担心岗位消失，而是要尽快适应新的能力标准，形成人工智能难以替代的判断力、创造力和信任能力。
张川川：人工智能的发展正在重塑职业能力结构，也对人才培养逻辑提出新的要求。总体来看，在人工智能时代，劳动者不仅要具备使用人工智能工具的能力，更需要具备判断、创造与沟通协作等人类独特的优势能力。人工智能可以在很大程度上提供信息、对信息进行分析处理并生成方案。与此同时，它又存在一定局限，例如对具体情境的理解不完全、对价值权衡缺乏主体性。因此，需要人类对人工智能生成的内容进行甄别、评估和选择。在这个意义上，人与人工智能之间正在逐渐形成一种新的分工：人工智能更多承担信息处理和方案生成的功能，而人类则更多负责判断、决策和责任承担。从人才培养的角度看，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，更要培养独立思考能力和综合判断能力，同时强化价值伦理方面的教育，引导学生形成正确的技术观与责任意识。
在技术快速发展的阶段，一些人产生“本领恐慌”是可以理解的。但从历史经验看，关键在于劳动者技能与社会制度重构的速度是否能够跟得上技术进步的速度。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理念，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变化。另一方面，政府有关部门也需要通过完善职业教育与培训体系、健全就业促进政策等方式，帮助劳动者更好适应技术进步带来的变化，并通过优化收入分配制度和完善社会保障体系，对受到冲击的困难群体提供必要的兜底保障。
曾湘泉：人工智能时代就业市场的上述变化，要求劳动者更要具备认知能力与非认知能力结合的复合素质。非认知能力包括创新力、沟通与协作能力、批判性思维、情绪管理和问题解决能力，由于这些能力难以被人工智能替代，成为保持职业竞争力的关键。同时，劳动者还需具备数据素养、数字工具使用能力及跨学科整合能力，主动借力人工智能提升效率与创造价值。因此，人才培养逻辑也需从单纯知识传授转向技能+能力+思维模式训练的综合体系。教育和培训不仅教授专业知识，更强调创新思维、团队协作能力和终身学习意识，使劳动者灵活应对技术变革与职业转型。总之，人工智能不是全面威胁，而是职业价值重塑的驱动器。劳动者应从“被动适应”转向“主动借力”，提升非认知能力与数字化技能，将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。
光明智库：在人工智能加速普及背景下，劳动者如何从“被动适应”转向“主动借力”，通过人工智能实现自身职业成长？
张川川：在人工智能加速普及的背景下，劳动者从“被动适应”转向“主动借力”，关键在于转变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。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的广泛应用，理解其基本原理、掌握常见工具的使用方法，将逐渐成为一项重要基础技能。通过使用人工智能辅助完成信息检索、数据分析和内容生成等任务，劳动者有可能大幅度提高工作效率和工作质量。二要强化人类独特优势能力。在人工智能时代，创造性思维、综合判断能力以及组织协调能力等将变得更加重要。通过持续学习和实践，不断提升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，并更好地实现“人机协同”的工作模式。三要树立终身学习的职业发展理念。人工智能技术迭代速度快，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，使自身能力能够与技术进步同步提升。劳动者不能做人工智能技术的被动接受者，而应当通过不断提升技能、强化判断能力和深化人机协作能力，把人工智能转化为促进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把自己变得更强，谁能更早把人工智能嵌入工作流程，谁就更有可能在岗位变化中获得主动权。
对知识型岗位来说，可以把人工智能首先当作效率工具，用它完成资料整理、初稿生成、数据归纳、方案比较等基础工作，把更多时间放在专业判断、客户沟通、方案优化和价值创造上。但与此同时，也必须提升校验能力和把关能力。人工智能给出的结果不一定完全准确，真正有竞争力的人，不只是会用工具，更应该会判断结果、会控制风险。
对制造、物流、养老、医疗辅助、生活服务等线下岗位来说，重要的是提高与智能设备、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、质量把控、设备调度和情感沟通等方面。越是难以被标准化替代的能力，越值得主动强化。
从更长远看，劳动者应有意识地构建“T型能力结构”：既有扎实的专业立足点，也具备人工智能工具使用、数据理解、流程优化等横向能力。未来职业竞争力，不只是掌握了多少知识，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视为职业成长的助力而非威胁。首先，要主动掌握人工智能工具和技能，例如熟悉生成式人工智能、数据分析、自动化办公工具等，将其嵌入日常工作中，提高效率和输出质量。这不仅能减少重复性劳动，还能腾出时间进行更高价值的创新和决策。在这方面有很多成功案例，比如，在设计行业，设计师通过人工智能辅助创作快速生成初稿，再用人工进行精细化设计，显著提升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，将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批改作业，使教学更精准、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，并提升不可替代性。特别是，劳动者应注重非认知能力和复合能力培养。沟通能力、创新力、跨学科整合能力和情绪管理等仍是人工智能难以替代的核心竞争力。将人工智能工具与这些能力结合，可形成独特优势。当然，在人工智能时代，持续学习和迭代思维至关重要。由于人工智能技术更新快速，人们需要保持学习热情，探索新方法、新模式，将其作为职业发展的长期伙伴而非短期工具。
光明智库：人工智能时代，应如何统筹完善产业、教育等各方面就业创业政策，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，不能只盯住某一个环节，而要统筹产业发展、教育改革、就业服务和社会保障，形成协同发力的制度体系。人工智能带来的影响是系统性的，因此政策也必须是系统性的。就业的根本来源在于产业发展。一方面，应加快推动人工智能与制造业、服务业等实体经济深度融合，在推动产业转型升级的同时不断创造新的就业岗位。比如，加快高附加值、技术密集型与劳动密集型产业协同发展，同时推动传统产业智能化升级，为低技能劳动者提供转型通道。另一方面，要以创业政策优化激发创新活力。通过降低人工智能技术应用门槛、完善创业孵化服务体系、强化科技金融支持等方式，为创新创业营造更加良好的政策环境。依托产业园区、众创空间和创新平台，为创业团队提供技术支持、市场对接以及专业服务，降低创业初期的制度性交易成本，提高创新创业成功率。当前，部分行业准入门槛高，创新资源集中于大型企业，限制了中小企业和个人创业空间，为此要放开准入限制，简化企业注册、数据使用和技术许可流程，通过降低制度壁垒，支持中小企业和创新型企业发展。
曾湘泉：在人工智能时代，应建立更加灵敏的监测预警机制，及时跟踪重点行业、重点职业和重点群体的岗位变化、技能需求变化和招聘条件变化，为教育调整、培训投放和就业服务提供依据。对高校毕业生、转岗劳动者、灵活就业者等重点群体，要尽早提供培训、见习、转岗辅导和岗位对接服务，把帮扶措施前移。在教育和培训体系方面，由于现有教育体制侧重于学历和考试评价，对技能更新和实践能力支持不足，需要加快课程更新和灵活培训机制建设。要把人工智能素养更好纳入通识教育、专业教育和职业培训体系，推动课程内容、教学方式和培养模式同步调整。要更加重视项目制、案例制、场景化教学，鼓励高校、职业院校、行业协会和企业联合开发模块化课程、微专业和短周期培训项目。
人工智能时代对劳动者的技能结构提出了新的要求，需要推动教育体系更加注重数字技能，以及创新能力、组织能力、批判性思维和综合判断能力等高阶能力的培养。高校教育、职业教育与继续教育之间应形成更加紧密的衔接机制，促进人才培养与劳动力市场需求更好对接。尤其要看到，在人工智能时代，人力资本折旧速度明显加快，终身学习将越来越不是“加分项”，而是“必选项”。
张川川：在制度保障方面，要提前研究人工智能可能带来的结构性冲击，完善过渡性收入支持、再培训补贴、转岗保护和新就业形态劳动权益保障机制，增强制度的灵活性和包容性。特别是对技能单一、年龄偏大、适应新环境能力较弱的劳动者，更要有托底性的制度安排。要加强公共就业服务体系建设，利用数字化就业平台提升劳动力市场的信息匹配效率。健全多层次社会保障体系和改革收入分配制度，更好落实兜底保障和促进发展成果共享。制度保障的目标在于增强就业稳定性和公平性，为此要为制度设计和政策执行提供全链条支持，包括创业基金、融资便利、税收优惠、社会保障完善和职业转换支持。针对体制机制障碍，如公共资源分配不均、创业补贴审批复杂、社保与失业保障衔接不足，需通过制度创新和数字化服务优化，提高政策可获得性。归根到底，人工智能时代的政策目标，不是放慢技术进步的脚步，而是要通过更有效的公共政策，引导技术更好服务人的全面发展，让更多劳动者共享高质量就业和创业机会。