很多人擔心“工作被AI替代”，政協委員：特別關注這幾個高風險群體

“你的工作會被AI（人工智能）替代嗎？”隨著AI加速融入生產生活中，由AI引發的就業擔憂問題日益突出。根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》預測，到2030年期間，全球將有9200萬個工作崗位被替代，同時預計催生1.7億個新崗位。

全國政協委員連玉明。受訪者供圖

新技術浪潮下，如何應對AI帶來的就業影響？全國政協委員、北京國際城市發展研究院創始院長連玉明認為，未來的關鍵不在于爭論“誰被替代”，而在于如何加速勞動力的“價值轉移”，需要構建“適應性就業支持體系”，幫助勞動者順利完成從被影響崗位到新興崗位的價值過渡與技能躍遷，駕馭變革而非被變革所沖擊。

連玉明呼吁，盡快啟動國家層面的“人工智能時代就業保障與社會適應”中長期專項規劃，統籌教育、產業、社保、法律各方力量，系統構建從風險預警、技能重塑到權益保障的全鏈條支持網絡。

“技術發展的最終目的是增進人類福祉，我們必須確保，在通往智能時代的道路上，不讓任何一位勞動者掉隊。”他說。

AI就業替代，正從低技能崗向中高技能崗蔓延

南都：今年兩會，為什么特別關注人工智能沖擊就業的問題？

連玉明：關注此議題，是因為人工智能對就業的沖擊已不是遠慮，而是近在咫尺、關乎千家萬戶生計與社會穩定根基的重大現實挑戰。

面對AI帶來的就業海嘯，不能抱有僥幸心理，也不能僅靠市場的自我調節。必須將“就業優先”戰略置于應對AI挑戰的核心位置，像對待環境保護、安全生產一樣，建立技術發展的“就業影響評估”與“社會責任紅線”。

南都：面對AI技術的革新，不少人都有“AI搶走飯碗”的焦慮。哪類人群被AI替崗的風險更高？

連玉明：我覺得需要特別關注幾個高風險群體：技能單一且可編碼的中高齡白領、處于產業轉型陣痛期的傳統行業職工，以及數字技能基礎薄弱的勞動者。他們面臨的不僅是崗位消失，更是轉型通道的狹窄。若不進行有效干預，這種結構性矛盾可能加劇社會分化。

這種結構性風險主要體現在兩個“錯配”上：一是技能錯配。被替代的勞動力所掌握的技能，與AI催生的新崗位所需技能之間存在巨大鴻溝。二是時空錯配。新崗位的創造往往集中在數字經濟發展快的地區與行業，而受沖擊的勞動者可能分布在不同的地域和產業。

南都：從行業領域看，當前哪些受AI沖擊更明顯？未來AI替崗的影響范圍如何？

連玉明：當前，人工智能對就業的替代效應，呈現出從低技能崗位向中高技能崗位蔓延的趨勢。現階段受沖擊最直接、最顯著的，主要是那些任務流程相對標準化、規則易于編碼的知識型與認知型崗位。

在金融、法律、內容創作、基礎編程與數據分析、客戶服務等領域，生成式人工智能憑借其強大的模式識別與內容生成能力，正在高效地接管大量原本由人類完成的重復性認知勞動。這并非簡單的體力替代，而是對傳統“白領”工作內核的解構與重構，其價值重心正從執行可被程序化的任務，加速轉向需要復雜判斷、跨領域整合、情感交互與創造性解決問題的更高層次能力。

同時，隨著具身智能和機器人技術的協同發展，人工智能對未來就業的影響范圍將持續擴大，逐步向更廣泛的體力勞動場景滲透，形成對未來勞動力市場的系統性重塑。當然，與替代效應并行的還有強大的創造效應。新技術在替代部分崗位的同時，也會催生大量與人機交互、模型管理、倫理治理相關的新崗位。

未來的關鍵不在于爭論“誰被替代”，而在于如何加速勞動力的“價值轉移”。因此，構建“適應性就業支持體系”的核心目標，正是為了幫助勞動者順利完成從被影響崗位到新興崗位的價值過渡與技能躍遷，駕馭變革而非被變革所沖擊。

應對AI就業沖擊，變被動救濟為主動賦能

南都：AI技術發展飛速，“誰受沖擊”“沖擊多大”如何清晰界定？對完善相關就業影響評估和風險監測預警，你有何建議？

連玉明：為實現風險早識別、早預警、早干預，建議構建全國性人工智能就業沖擊監測預警機制。這是一項跨部門的系統工程，建議由人力資源和社會保障部牽頭，聯合發改、工信、教育、統計等部門協同推進。

具體落實可分三步走：首要任務是建立科學的職業替代風險動態評估模型與數據平臺，整合社保、招聘、企業用工等多元數據，研制并發布權威的影響評估標準。其次，基于該平臺對重點區域（如產業轉型地區）和重點行業進行實時監測與動態跟蹤，定期發布分級風險預警報告，實現風險的早識別、早預警。

最后，確保預警能觸發有效響應，將就業影響評估深度嵌入產業政策制定過程，對高風險領域預先制定“產業—就業”協同方案，推動預警信息向教育、培訓系統直達，形成從監測到干預的閉環。

南都：識別“誰受AI沖擊”的風險后，怎么讓勞動者知道“轉往何處”，平穩過渡到再就業環境？

連玉明：這需要構建一個貫穿“預警識別—技能轉型—就業匹配—權益兜底”全鏈條的精準適應性支持體系，變被動救濟為主動賦能。

關鍵環節包括：

• 第一，依托預警機制，為勞動者提供清晰的職業風險畫像和轉型路徑規劃，解決“轉往何處”的迷茫。

• 第二，大力推行“訂單式”產教融合培訓，鼓勵龍頭企業與院校共建實訓基地、開發課程，實現“學習-認證-就業”直通，解決“技能差”問題。

• 第三，推廣人工智能技能提升專項補貼，激勵在職者進行預防性技能儲備。

• 第四，公共就業服務機構應提供崗位匹配、職業咨詢等一站式服務。對于在轉型過渡期內就業困難的勞動者，要發揮社會保障的兜底作用，并鏈接以工代賑、公益崗位等臨時性安置措施，確保其基本生活，減少轉型陣痛。

南都：AI“搶飯碗”的同時，也會創造新的就業機會。從教育和職業培訓上，怎么讓更多人掌握AI工具，實現職業躍升、增強人在技術變革中的適應力？

連玉明：我認為，關鍵在于推動教育體系與勞動市場深度協同，核心是構建一個靈活、務實、面向產業的產教融合培訓支持體系。

首先，推進AI通識教育全民化。不應將AI教育局限于計算機專業。在基礎教育階段，應引入計算思維和AI倫理課程；在高等教育和職業教育所有專業中，增設“AI工具與本專業融合應用”必修模塊，讓文科生能利用AI進行社會研究，讓工科生能用AI優化設計，讓商科生能用AI分析市場。

其次，以產業需求動態驅動職業教育改革。職業院校的專業設置必須與AI催生的新職業緊密聯動。教育部門應會同工信、人社部門，每年發布并更新《人工智能新興崗位技能需求目錄》。依據目錄，快速調整專業，開發模塊化課程。

再次，推廣“訂單式”產教融合與技能認證。鼓勵龍頭企業與教育機構聯合開發認證項目，對掌握特定AI工具、完成真實產業項目的能力給予權威認證，并推廣“學習-認證-就業”直通模式。讓這些行業認證在就業市場中獲得與學歷同等甚至更高的認可度，打通技能人才的上升通道。

最后，打造開放共享的終身學習平臺。政府應整合高校、企業、開源社區的優質資源，建設國家級“AI賦能學習平臺”，提供從科普到精專的全系列課程，并運用AI技術為每位學習者規劃個性化路徑，讓全民終身學習成為應對技術變革的最堅實基礎。

在技術狂飆中設立“社會安全閥”

南都：去年有一起勞動爭議案例引發關注，一家科技公司以崗位被AI替代為由，解除了與員工的勞動合同。如何看待AI替代崗位引發的勞動爭議？

連玉明：我注意到，審理該案的勞動仲裁委指出，案涉公司引入AI技術是企業為適應市場競爭而主動實施的技術革新，雖然此舉可能帶來崗位結構的調整，但并不具備“客觀情況”所要求的不可抗性與不可預見性特征。最終，勞動仲裁委認定，用人單位因引入AI技術而撤銷崗位并不構成“勞動合同訂立時所依據的客觀情況發生重大變化”，該公司行為構成違法解除。

由此可知，企業簡單地以“技術替代”為由直接解雇員工，并不屬于可完全免責的客觀情況。同時我認為，這樣的行為也有悖于企業在技術變革中應承擔的社會責任。企業引入AI技術提高生產率，其產生的效益應與社會、與員工共享，而不是將轉型成本全部轉嫁給勞動者。

南都：在處理這類勞動爭議糾紛時，應當重點考慮哪些問題？

連玉明：為高效、公平地處理由此可能引發的群體性勞動爭議，建議探索建立基于“無過錯責任”原則的專業化前置調解機制。該機制可由人社部門、工會、行業協會及技術專家聯合組成，旨在快速介入，督促企業履行安置責任，平衡勞資權益，優先通過調解達成解決方案，以降低社會成本，保障轉型期的勞動關系和諧穩定。

我也建議出臺AI替代崗位時勞動關系處理的專項指引，明確企業應遵循的程序要求與實體規范——比如，在此類情形下企業如何履行的民主協商、轉崗培訓等程序性義務等，既要避免因規則缺位增加企業用工風險，也要充分保障勞動者權益。

南都：面對AI帶來的就業沖擊，一些國家也在采取措施應對。據你觀察，國外有哪些好的實踐做法，對我們有何借鑒意義？

連玉明：我關注到，西班牙探索為AI替代崗位設定比例上限，要求剩余工作必須保留人類參與決策權。其意義不在于機械限制技術，而是為企業設定“緩沖期”與安置責任底線，倒逼其重視人力資源的升級再利用而非簡單淘汰。

日韓等國提出根據自動化程度征收“就業保障基金”或設立“技能轉型基金”，則是構建了一種“創新受益方共擔社會成本”的再分配機制，要求企業將部分技術紅利反哺于員工轉型。

這些國家的實踐本質是通過精巧的制度設計，在技術狂飆中設立“社會安全閥”，其平衡發展與穩定的治理智慧值得借鑒。

具體到制度落地難點，我認為關鍵在于基金征收標準、使用效率與比例設定的科學性。建議我國可結合國情，在部分行業或區域開展政策試點，通過稅收優惠引導、將員工安置方案納入企業社會責任評價等方式，鼓勵先行先試，探索具有中國特色的“技術—就業”協同發展模式。

南方都市報