圆桌对话|人工智能时代,我们如何更好就业创业

如何认识人工智能对就业的影响

　　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。

如何降低人工智能时代创业门槛

　　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。

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。

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。

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。

如何看待人工智能时代的“本领恐慌”

　　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。

重塑职业能力结构

　　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。

应对“本领恐慌”

　　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。

如何“借力”人工智能实现自身职业成长

　　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。

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。

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。

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。

如何完善人工智能时代就业创业环境

　　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。

推动产业深度融合

　　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。

优化创业政策

　　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。

建立监测预警机制

　　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。

改革教育与培训体系

　　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。

完善制度保障

　　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。