被搶飯碗，人類唯一出路是什么？

人工智能正重塑全球的勞動力市場，這是一個毫無爭議的事實。問題是：這種重塑對人類而言到底意味著什么？就業替代與創造能同時到來嗎？當AI可以輕松輸出海量知識，人類的工作價值要去哪里尋找？

中國社會科學院學部委員蔡昉在其新著《中國就業新趨勢——人工智能如何重塑勞動力市場》中，試圖找到這些日益逼近現實問題的答案。近日，他接受《中國新聞周刊》專訪時指出，人類與人工智能競爭就業的過程中，我們唯一的出路是找到自己的比較優勢，實現與AI的差異化互補。

蔡昉 圖/受訪者提供

“人類唯一出路是找到比較優勢”

《中國新聞周刊》：人工智能對勞動力市場帶來了怎樣的沖擊？哪些職業受到的影響最大？面向未來，這種就業的替代是否會愈演愈烈，我們要如何應對？

蔡昉：人工智能的發展，特別是生成式AI的出現，對就業市場已造成顯著沖擊。美國有調查顯示，ChatGPT誕生后，部分白領崗位受沖擊明顯，尤其是針對新畢業生的需求大幅減少。例如在法律行業，剛畢業的法學生通常負責文案、查卷宗等基礎工作，這些恰恰是AI具備高生產率的領域。

實際上，這一輪人工智能引領下的技術革命，與過去幾輪不太一樣。過去，新技術帶來的崗位替代主要針對重復性體力勞動或低技能的半熟練勞動，但生成式人工智能卻可以替代需要高等教育背景的技術性工作。因此，對很多有技術門檻的行業而言，AI目前也能達到中等熟練程度，入門水平的畢業生容易被取代。未來，隨著AI從大語言模型向具身智能進一步發展，更多崗位將面臨被替代的風險。

生成式AI的核心優勢在于其強大的認知能力，在這一維度，其智能水平已超越人類，因此，人類唯一的出路是找到自己的比較優勢，與AI在就業市場上形成差異化互補，而非在AI擅長的領域與它競爭，最終，我們的目標是實現人機協作與共存。

機器人學者漢斯·莫拉維克曾提出過著名的“莫拉維克悖論”：他發現，對人類來說非常困難的任務，比如成為圍棋世界冠軍，AI可以駕輕就熟，但人類可以輕而易舉做到的事，比如繞過桌椅把一杯水端給別人，AI卻難以模仿。這啟示我們，人工智能與人類智能具有某種不共通性，人類作為一種獨特的生命體與智慧體，在進化過程中積累了大量難以言傳的“隱性知識”或“實踐智慧”，這些都是更加“人性化”的能力。

這些能力只可意會，卻構成了我們的獨特性，比如自我控制、團隊精神、社交技能以及藝術感知，只有人類才會為莎士比亞的悲劇而流淚，AI則不會。在人工智能時代，我們需要深入挖掘人類這些潛在的“本能力量”，放大可以與AI互補的人力資本，這是未來勞動力市場中人機共存的關鍵。

在人機共存的場景中，工作不應僅被視為一個抽象的崗位，人工智能可以將傳統工作的不同任務分解，重塑整個生產流程，讓人類智能與人工智能負責各自擅長的部分。也就是說，人機協作的新業態中，有機會創造就業的更多可能性。

必須認識到，人工智能對就業的影響具有雙重性，破壞就業的同時，也能創造就業。我們應對AI就業沖擊時，最核心的策略就是努力讓就業創造大于就業破壞，這指向了AI對齊的重要性。所謂“對齊”，就是讓AI的發展“為人類所用”，符合人類的目標、偏好及倫理原則。這不僅要在技術模型層面做到，更需要技術開發者、投資者、企業家和用戶等多方達成共識，在AI發展過程中確定共同的取向與行動優先級。

10月15日，北京一家視頻創作軟件公司的負責人用手機展示其平臺生成的短片內容。圖/視覺中國

《中國新聞周刊》：要想實現人類智能與人工智能的互補，從人力資本培養的角度，我們的教育應如何革新？

蔡昉：人工智能對就業的沖擊，使得以增加受教育年限為目標的人力資本培養模式日漸捉襟見肘。新的人力資本培養，不能將賭注完全押在學校教育上，必須轉向可持續的、貫穿職業生涯的培養，跨越勞動者的全生命周期：一是更加重視嬰幼兒早期發展；二是把學前教育和高中教育都納入義務教育體系，向前、向后延伸；三是強化終身學習機制。

特別是學前教育。剛出生的孩子會比成人保留更多人類的“本能”，而成年后的人反而更像人工智能。根據經濟學家詹姆斯·赫克曼的研究，在嬰幼兒0—3歲，對于非認知能力的培養效果最為顯著，這些對一生至關重要的能力和技能，主要是在兒童期形成。

因此，人工智能時代的教育重心前移，目的不是傳授更多學科性知識，而是提高孩子全方位感知世界的能力，讓他們學著去辨識事物、判斷色彩……這些早期體驗非常重要。政府下一步要深度整合學前教育資源，因為越是在較早的教育階段進行人力資本投資，越能夠獲得更高的回報率。

建立這樣一套全周期的人力資本培養體系，核心難點在于如何有效統籌資源。例如，0—3歲和3—6歲兒童在管理服務上分別歸屬衛健系統和教育系統，這增加了學前教育資源整合的復雜性。事實上，如何處理好每個教育階段之間的內在聯系和有效銜接，是我國教育體系長期存在的短板。而按照未來人力資本對終身學習的需求，政府可能需要對各個階段現有的制度安排、教學內容、追求目標和評價手段等進行全面更新。

另外，由于我國的人口結構變化，長期來看，從幼兒園、小學到初中、高中的在學人數會遞次減少，使大量教育資源出現閑置，這恰恰為資源統籌與整合提供了一個機會窗口，政府可以考慮將部分閑置資源轉向職業培訓，或者為更多大齡勞動者提供技能提升服務。總之，在人工智能時代，人類必須重新思考，我們究竟需要什么樣的教育，培養的人才應具備哪些能力。

2024年4月11日，江蘇昆山開發區人社行政服務大廳的辦事人員使用“AI 小昆”。圖/視覺中國

對AI征稅

《中國新聞周刊》：站在政府角度，要想實現對勞動者全生命周期的培訓，除了資源統籌外，還需要投入更多財政資金。目前，我國仍面臨較大的經濟下行壓力，這筆錢從哪兒來？政策層面如何準備好應對AI對勞動力市場的短期震蕩？

蔡昉：從人工智能對就業市場的短期影響看，就業破壞總是發生在就業創造之前。研究發現，因技術變革而失去崗位的人與獲得崗位的人之間存在明顯時差，有時甚至需要通過一代人的更替才會改變職業結構。因此，直面沖擊的當下，政府必須為每個崗位被破壞的個體，提供有效的兜底保障機制，這也是一種“對齊”。

在那些實現大規模AI就業替代的行業，未來可以在適當的時機引入人工智能稅，并將稅收所得作為重要的資金來源，用于給受AI影響的勞動者進行轉崗補償、技能培訓等各類轉型所需的保障性經費，從而緩解技術替代帶來的社會沖擊。某種意義上，在人工智能時代，與勞動力市場相關的保障性制度應變得更加普惠，政府未來應為所有年齡段的勞動者提供終身教育與培訓服務，并承擔相應投入。

對AI征稅的邏輯在于，如果人工智能的應用真能顯著提升勞動生產率，給有關企業創造持續的經濟價值，生產率提升的紅利就不應由個別企業獨享，政府應通過二次分配將紅利在全社會共享，這需要精細的制度安排。生產率分享機制，一方面可以減少壟斷和“贏者通吃”，美國目前已出現這樣的局面；另一方面，有助于緩解因勞動力市場的兩極分化給經濟結構穩定性帶來的傷害。

凱恩斯在1930年曾預言，100年后，勞動生產率必將提高4—8倍，以至于人們每周只需工作15小時，不用再把生命中的大部分時間浪費在枯燥無味的工作上。很多經濟學家的測算表明，凱恩斯預言的勞動生產率提升已實現，但今天，人們每周仍需工作40小時，而非15小時，“內卷”背后的深層邏輯，值得我們深入思考。從勞動經濟學的角度分析，我認為，隨著AI帶來勞動生產率的飛躍式提高，我們亟須重新定義工作，重構報酬與工作之間的關系。

如果向更遠期的未來展望，特別是當通用人工智能（AGI）真正到來后，未來職業應聚焦于促進人的全面發展。屆時，人工智能技術的發展已可以打破資源約束，使人力資本回報與勞動生產率脫鉤，盡管這一過程可能漫長，但人工智能比過去任何一次技術革命都更接近實現這一突破。

以“一老一小”為重點

《中國新聞周刊》：在中國，分析人工智能對就業的沖擊，繞不開當前人口老齡化的現狀。人工智能技術的發展，進一步加劇了我國當前的結構性就業矛盾。具體到“一老一小”，你有何針對性的建議？

蔡昉：當前，我國勞動力市場雖已逐步走出疫情期間的周期性失業，但常態化的結構性失業問題仍然存在。結構性就業矛盾，具體表現為“有活沒人干”與“有人沒活干”兩種現象并存，年輕人群體中流行的“內卷”與“躺平”都是結構性矛盾的一種外顯。矛盾的核心原因是勞動者技能與市場需求之間無法形成有效匹配。更令人擔心的是，中國當前的人口年齡結構實際上弱化了我們應對AI就業危機時的能力。

要想解決就業矛盾，必須以“一老一小”為重點。青年勞動者群體的核心弱勢，源自人工智能對入門級崗位的顯著沖擊，因此，政策設計的關鍵在于如何加強培訓，并利用AI賦能，讓青年勞動者迅速跨越經驗壁壘，將人力資本盡快提升至中等水平。

大齡勞動者面臨的就業挑戰，不僅是技能過時，還有可能被排斥于整個智能工作環境之外，從而加劇“數字鴻溝”導致的弱勢地位。因此，針對老年人的就業支持，除了技能培訓，更應強調讓人工智能技術本身具備輔助性和包容性，也可以設計一些傾斜性的技術方案。

隨著我國的人口老齡化加劇，老年人未來在勞動者中的比例將持續攀升，提高其實際勞動參與率尤為關鍵。為了實現這一目標，公共培訓資源應向其傾斜，并通過精準的技能評估，幫助他們識別自身技能與市場需求之間的差距，從而進行針對性提升。因此，應對勞動力市場結構性矛盾的關鍵，在于推動人口政策、就業政策和社會保障政策三者進行深度融合。

發于2025.12.15總第1216期《中國新聞周刊》雜志

雜志標題：蔡昉：AI時代，如何應對就業危機？

記者：霍思伊（huosiyi@chinanews.com.cn）

編輯：杜瑋