2026.10.30
本文字数：2393，阅读时长大约4分钟作者 | 第一财经 郭晋晖
AI会不会抢走我们的工作？这是当下打工人最关心的问题。
政策端已经出手。国务院就适应人工智能技术构建就业友好型发展方式作出系统部署，明确要放大AI创造就业、赋能岗位、提升质量的正面效应，减缓替代影响，实现技术进步与就业促进相协调的包容性发展。“十五五”规划也提出，加快构建专业化、数字化、法治化、国际化人力资源服务体系。
国家顶层设计出台之后，市场一线也非常关注以生成式大模型、智能体为核心的新一代人工智能，将如何重构劳动力市场。近日，多位专家学者和企业高管围绕这一话题展开研判，从理论框架到产业数据，从政策托底到企业实践，勾勒出AI冲击下就业格局的真实图景，并探讨应对之策。
替代还是创造？就业格局正在重塑
人工智能领域的变革触发了创新生产方式、劳动方式、服务方式、消费方式，对就业和人力资源市场也带来新变化。
人社部原副部长、国务院参事室特约研究员杨志明在近日举行的2026 HRA人力资本可持续发展生态大会上用一组数据勾勒出当下就业的四大趋势性变化：
技能人才从数量型转向质量型。去年我国技能人才2.2亿，高技能人才仅7400万、占33%。制造强国德国、日本这一比例是50%。大规模、多层次加快高级人才开发，是国家经济转型的战略措施。
新增技能人才从无限供给转向有限供给。峰值出现在2010年，新增1245万，此后逐年下降，去年仅增长0.4%，今年前三季度在0.3%—0.5%区间。技能人才正成为宝贵的人力资源，不再是取之不尽、用之不竭的蓄水池。
新生代、网生代成为就业主力。80后、90后是新生代，00后、10后是网生代。依托快递、外卖、网约服务、平台服务、技术服务、家庭服务，去年达8500万人，预计“十五五”期间达9000万人，成为我国职业领域第一大支柱行业。
AI工匠“一人公司”兴起。兴于初创者，直接进入AI时代，使AI平权成为可能，正在成为人才开发的新赛道。
“机器取代人的趋势谁也挡不住，但和人的能动性、创新性、柔性并不矛盾。沟通能力、协调能力、共情能力、责任能力，这些AI难以取代。”杨志明说。
每次技术革命都会重塑就业格局。第一次工业革命机器替代手工，第二次流水线替代单个劳动力，第三次自动化替代部分人力劳动。如今以大模型、先进算法、智能体、具身智能为代表的人工智能技术以更彻底的方式改变生产生活。
学者张蕴、杨伟国近日发表题为《人工智能技术动态演进如何重构劳动力市场格局》的学术论文指出，AI对就业有“替代效应”和“恢复效应”两股相反力量。
替代效应指AI干活成本更低、效率更高，企业就有动力用AI换人，宏观上可能拉低就业规模。恢复效应有三层：一是生产率效应，AI提高效率，企业反而需要更多人手；二是规模效应，AI压低成本价格，需求扩张带动岗位创造；三是新职业效应，AI催生新岗位，技能互补的劳动者就业规模扩大。
文章提出，理论界多数研究的普遍共识是人工智能对就业的影响存在显著的长期动态效应，基本呈现长期乐观性与短期悲观性的判断。当前需要防范两类就业风险，一是技能升级跟不上，岗位需求结构性错配；二是AI创造性效应尚未充分释放可能引发的失业风险。
两位学者建议前瞻性建立技能需求预测机制，把教育供给和技能培训前置，让劳动力技能结构跟上技术迭代。同时健全就业托底保障，对受AI影响失业的人群及时匹配帮扶计划和就业指导，提高“人—岗”匹配率，并用补贴和稳岗政策鼓励企业少裁员。
AI如何赋能员工？
国务院办公厅日前印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》（下称《意见》），部署6个方面18项主要任务，包括强化AI就业创造效应，构建就业友好型AI升级路径，提升劳动者数字素养和就业能力等等。
《意见》特别提出加快开发AI新职业。新职业、新业态涌现，能够使与人工智能技术相适配的劳动者因技能互补而扩大就业规模。
当前人工智能技术已经在通过创造全新产业赛道释放就业需求，不仅直接催生人工智能技术人员、训练师、算法测试员、生成式人工智能系统应用人员等新兴职业，还通过赋能传统产业数字化转型，带动网约车司机、外卖骑手、电商主播等新就业形态。
《意见》提出，提升劳动者数字素养和就业能力，协同培养人工智能创新型人才，并实施人工智能专项培训计划鼓励高校毕业生等青年、农民工、失业人员等参加人工智能领域就业创业培训项目。
现在很多企业都上线了AI平台，怎么让员工觉得是赋能，而不是被监控、被替代？不少企业正陷入两难：Token成本压力下，把AI使用纳入KPI考核，怕成本扛不住，还容易引发滥用和抵触；不纳入又担心员工不用。
思科大中华区人力资源副总裁吴汶锜表示，思科五年前建了AI助手平台，所有AI工具在平台上跑，解决数据治理问题。员工可以选择全球最先进的大模型做对比，最重要的是让员工觉得好用，是为自己所用。
“思科从没把AI使用放进员工KPI，只是定期看使用频率，不统计个人用了多少次，只定期分享谁用得好、怎么用得好。面对Token成本压力，系统在复杂提问时提示剩余额度，引导员工把问题问得更精准，而非靠考核施压，由此避免了Token滥用。”吴汶锜说。
对研发型企业而言，员工更关心专业判断会不会被AI取代。
焱明生物运营及HR负责人梁雪表示，AI对全新靶点、全新机制的创新研发中作用还很有限，AI更多的还是在提升效率、分子筛选，包括探索方向性的工作上有一些帮助，但是不能替代这些核心的科学判断。在实际工作中，公司也明确哪些能问AI、哪些坚决不能，对核心数据设红线，同时鼓励员工先想清楚问题再借助AI。
梁雪认为，AI在非闭环的问题上现在给不出标准答案，AI是不能从无到有创造，但是人可以做到从0到1的创新，所以公司建立容错机制，希望大家坚持或者保留自己的思考和创造力。
