机器人“葫芦”在比利时东佛兰德省圣尼克拉斯市的“美味”餐厅送餐

文/张瑾

编辑/刘娟娟

　　技术进步的每一波浪潮，都不可避免会引发关于新技术与就业的辩论。人工智能（AI）应用正推动着全球劳动就业市场发生重大变革。一方面，AI能催生新业态、新产业，为劳动就业提供新机会；另一方面，AI重塑劳动生产流程，会导致一批劳动者面临失业风险，引发劳动市场岗位被替代的担忧。这促使各国积极探索应对策略。

AI影响全球就业市场

　　当前，AI作为一种通用技术，从决策式AI发展到生成式AI，应用从自动化、机器人，扩展到专家系统、知识工程和大语言模型等，生成式AI在语言处理和计算机视觉等方面的能力逐步超越人类，不仅广泛应用于数据分析、自然语言处理、计算机视觉等领域，还逐步进入金融、法律、医疗等传统知识密集型行业，从而大大提升了生产效率，成为全球经济发展的重要驱动力之一，其对全球范围内的就业市场正持续产生深刻影响。

　　第一，创造新岗位。普华永道发布的报告《2024：AI就业晴雨表》分析了15个国家的5亿条招聘广告，显示AI在多个行业被广泛应用，尤其是金融、信息技术和专业服务等领域成为AI应用的“高渗透区”。为更好地研发、学习和应用AI，技术开发、数据分析、机器学习等领域创造出一批新就业机会，AI训练师、数据标注员、伦理顾问、产品管理师、算法工程师、系统集成工程师、内容创作者、客户服务专员、安全专家等新职业纷纷涌现。这些新就业岗位吸纳了数量可观的高技能劳动者。

　　第二，提升劳动者技能。由于AI技术的应用，未来工作将更加依赖沟通能力、创造力和问题解决能力等软技能。与此同时，未来对岗位技术技能的需求也在增加，包括编程、数据分析和机器学习等。雇主招聘新员工也相应发生了变化，即便是传统行业的普通岗位，也要求具备AI应用技能，作为对劳动者技能的补充和扩展。

　　美国白宫经济顾问委员会的研究指出，生成式AI不仅对知识密集型和技术密集型岗位提出了更高的技能要求，而且推动了这些岗位的技能加速更新。例如，金融分析师、数据科学家、IT工程师等岗位要求从业者掌握机器学习、神经网络等AI核心技能，但传统的技能培训模式已难以满足现代劳动力市场上对于快速提升技能的需求。这种情况不仅在发达经济体中表现明显，在许多新兴经济体问题同样突出。

　　第三，引发就业替代。AI提升了工作效率，同时也对低技能、高重复性和标准化的工作岗位带来显著的替代效应。低技能岗位，如初级客服、初级翻译、装配线操作员、质检员和物料搬运员等，因其工作内容具有高重复性和标准化特征，被AI驱动的自动化系统所替代的风险较高。

　　普华永道的研究显示，到2030年，AI和自动化技术将使全球范围内20%～25%的制造业低技能岗位被取代，仅美国被AI替代的劳动者数量预计就超过3600万；麦肯锡报告称，AI取代人类工作的时间已被提前，2030年至2060年全球将有50%的职业被AI取代；德国安联研究公司调查了德国、法国、西班牙、意大利、波兰和奥地利等国近6300名成年人，46%的受访者担心AI会让工作岗位减少，约33%认为AI会扩大劳动力市场。AI的技术进步，正在引发世界各地对岗位替代的担忧。

智能搬运机器人在仓库内进行搬运作业

　　第四，加剧全球劳动市场不平等。根据国际货币基金组织（IMF）的研究，AI将对全球近40%的就业岗位产生影响，其中发达经济体约60%的工作岗位受到AI影响。发达国家在AI应用方面具备显著优势，劳动市场的生产率和技能结构因AI技术助力而快速提升，发展中国家由于缺乏必要的技术基础设施和培训资源，难以在全球竞争中获得AI应用带来的经济红利。

　　这种技术和经济发展不平衡的加剧，将使全球劳动市场在AI时代呈现显著的两极分化趋势。在发达经济体，AI技术的广泛应用推动了高附加值工作的扩展和高薪岗位的增加。在发展中国家，低技能岗位面临着更高的被替代风险，劳动者难以从事高附加值的工作，还可能被国际市场所淘汰。应指出的是，新兴市场和低收入国家由于技术基础设施相对落后，短期内可能不会面临大规模AI冲击，但长期看，若不及时提升技术能力和劳动者技能，可能会扩大与发达经济体之间的数字鸿沟。这不仅会影响全球劳动市场的稳定，也将使全球经济合作与公平性面临新的挑战。

各国多措并举应对AI冲击就业

　　发达经济体为平衡AI技术创新与社会稳定的关系，采取了多层次的政策举措，在应对AI应用对就业的影响方面积累了一定经验。

　　第一，强化职业培训，提升劳动技能。发达经济体注意到，需通过多种渠道为劳动者提供人工智能教育、培训和终身学习的机会。

　　美国劳工联合会、产业工会联合会、社区学院和微软等企业开展合作，为工人和学生创造学习机会，确保工人做好使用AI新技术的准备。加拿大通过设立“技术平等基金”每年拨款数百万美元，用于向低收入群体提供免费的AI和技术技能培训。德国政府与工业协会合作，将AI技能纳入职业教育体系，提高职工和学徒在智能制造和AI辅助生产环境中的适应能力。新加坡人力部推动“AI学徒计划”，让职工、学生、儿童和退休人士都有机会认识AI；“技能未来计划”通过专项补贴和教育计划，支持低技能劳动者转向高需求岗位，进行AI数字化技能认证。

　　第二，鼓励人机协作，加强监督监管。通过人机协作，确保发挥AI优势，又不损害人的工作、权利和安全。

　　在美国，联邦政府为零售、仓储、客服等高替代性行业制定人机协同标准，并提供税收优惠；劳工部发布“人工智能和包容性招聘规范”，加强人工对AI的监督；劳工统计局负责追踪AI导致的工作岗位流失、新创造岗位数量和需求技能变化。

　　在日本，政府通过税收激励政策，支持企业采用AI技术时保持人机协作模式，确保低技能劳动者参与。日本厚生劳动省要求企业确保至少10%的人工参与率，保证就业机会不被AI完全替代。

　　此外，欧盟加强了人机协作各环节间的数据和技术标准协调，形成人机系统“认知一体化”“社交互动”“作业设计与配置”等能力，共同实现智能制造。

　　第三，改革税收制度，调节收入差距。累进税制和科技红利再分配政策成为缓解收入差距的有效手段。

　　法国设立数字服务税，向大型科技公司征收额外税款，将部分收益用于补贴低收入人群的职业培训和社会保障。德国采取累进税政策，通过“社会创新基金”将税收收入回流到公共服务领域，为低收入群体提供再培训资金支持，帮助其进入高附加值行业。

　　美国的部分州推出“科技红利税”，通过向AI和自动化程度较高的企业征税，将其收益用于支持低收入社区的教育和就业。比如，加利福尼亚州为科技替代风险高的群体提供教育和资金援助，帮助低收入社区的职业教育覆盖率提升了20个百分点；新泽西州为创造新就业机会的人工智能公司提供税收抵免。

　　第四，扩充社会保障，缓解失业冲击。为此，一些国家和地区提高社会保障的覆盖面和给付水平，实施强化失业保险、失业救济和社会援助计划等举措。

　　美国出台《个人责任和工作机会协调法案》，保护员工免遭人工智能造成的失业，并帮助发展人工智能劳动力；在政府资金支持下为因AI等新技术应用而失业人员提供帮助；政府为工人提供转型指引，提供寻找工作的帮助和咨询服务，利用人工智能匹配工人信息和岗位技能需求，帮助失业工人再就业。

　　欧盟成员国共同实施扩大失业保险和社会保障政策，覆盖AI替代风险较高的劳动者，通过延长失业保险福利和提供再就业补贴，帮助受技术影响的劳动者在过渡期（欧盟通过“就业保护协议”要求企业在引入AI应用时提供3个月的工作过渡期保障）内获得稳定收入。

　　世界各国尤其是发达经济体的实践探索表明：健全AI教育培训体系是提高劳动者适应新技术能力的关键，通过调整和优化教育结构，教育培养感知类、创造性和社交方面的技能，可以提升在未来执行难以被AI所替代的工作技能；调整重构社会保障制度体系是筑牢就业安全网的基石，通过加强对失业或转岗劳动者的就业指导、社会保障等支持，可以减少因AI使用对从事常规性、结构化和重复性工作任务的劳动力所造成的失业问题；加强劳动法律和制度建设是寻求“创新”与“监管”平衡的重要抓手，需防范AI对就业的负面影响，保障劳动者的合法权益；人机协同是促进人类与AI高效互补的重要途径，意味着应积极探索AI与人类工作的融合，逐渐形成高效联动的人机协同就业新形态。

　　（作者系原中国国际经济交流中心研究员）