重塑职业版图、升级能力框架、迁移就业空间
“AI时代”的职业变革与就业促进
□ 别晓东
今年政府工作报告擘画“人工智能+”战略纵深推进蓝图，凸显人工智能作为经济社会发展新动能的战略地位。人工智能技术与产业深度融合催生了职业生态连锁变革，统筹推进高质量充分就业成为关乎国计民生的重大课题。当前，我国正处于数字经济范式跃迁的关键期，既需妥善应对产业数智化转型伴生的就业替代挑战，更要敏锐把握新业态推动职业谱系升级的战略机遇。
“AI+”驱动职业体系深度变革
自ChatGPT问世以来，人工智能以前所未有的深度与广度改变了全球就业生态。世界经济论坛最新发布的《2025年未来就业报告》预测，至2030年，全球22%的就业机会面临变革，预计新增岗位1.7亿个、9200万个岗位或被替代。这场静水深流的技术革命，对职业体系产生全面、系统、深刻的重塑效应。
职业版图呈现机器替代与职业创造共生演进。
在智能科技浪潮中，数字化、智能化力量深度渗透至经济社会各领域，人机劳动的价值博弈正重构职业发展路径。随着生产要素的数字化迁移，人工智能通过算法模型将经验知识转化为代码资产，使机械劳动数据化流转，加速剥离制造业产线、基础客服、物流作业等标准化岗位的人力依赖。
但技术革命并非职业消亡的单向进程，而是在解构传统职业图谱的同时孕育出一系列新型职业形态：一方面，传统职业开启数智化转型，如临床医师融合智能诊断系统提升医疗效能，工程师运用数字线程技术优化制造流程，专业能力在智能增强中持续进化；另一方面，技术演进不断延展数字职业链条，算法工程师、开发工程师、数据标注师等岗位成为技术生态的关键节点，承载智能系统开发和运维的底层需求。职业结构的迭代升级推动人类劳动向高价值智能维度跃迁，形成机器处理确定性任务、人类专注不确定性决策的新型协作模式。
能力框架从单一专精向“双智融合”范式升级。
人工智能技术的突破使机器智慧从理论构想转化为现实生产力，依托算法模型、算力集群与数据资源的协同进化，机器智慧展现出三大关键特质：基于概率计算与模式识别实现超人类效率的精准决策能力，凭借算力突破物理限制处理超大规模任务的无限延展能力，以及通过深度学习实现知识体系动态优化的持续迭代能力。机器智能对生产流程的深度渗透，打破了以领域专精为单一维度的职业技能评价体系，推动能力框架向“人机双智”融合范式迭代升级。
未来劳动者的核心竞争力将体现为两种智慧的交叠互构，既要具备驾驭机器智慧的技术素养，理解算法逻辑、治理数据资产、操作交互界面，又要放大创造思维和价值判断等人类独有的智慧特质。在人类智慧校准机器决策边界、机器智能拓展人类创新空间的双向赋能中，以“人力×算力”的乘数效应加快催化智能时代的新质生产力。
就业空间从地理集聚向云端生态梯度迁移。
传统就业市场受限于要素流动成本，形成了以城市群、产业园为核心的地理集聚格局。随着5G、云计算及虚拟协作工具的深度应用，产业数智化呈现分层演进趋势：制造业依托工业物联网保持产线物理集聚的同时，运用数字孪生、智能检测等技术，实现质检、运维等环节的渐进式云端迁移，形成虚实映射的复合生产体系；服务业依托内容可编码特性，在IT、咨询等知识密集领域形成了“实体锚点+虚拟节点”的混合办公范式，催生了规模化数字游民群体。
零工经济平台进一步将编程、设计等技能岗位解构为标准化任务单元，构建基于技能标签的全球任务分派网络，推动就业关系从物理场所绑定转向云端能力适配，显著扩展了人才配置维度。值得注意的是，美欧等发达经济体正加紧构建新型数据主权框架，借由数据治理、跨境规则等机制推升跨境云端协作的合规成本，数字就业全球化仍面临多重挑战。
“AI时代”就业提质升级的多维路径
当前，我国就业市场中数字鸿沟与技能代际断层并存，AI技术带来的巨大生产率红利尚未逾越技术扩散的“索洛悖论”，形成尖端紧缺和基础挤出的二元分化图景。高精尖领域呈现智能算法工程师等核心人才“一将难求”的稀缺态势，某招聘平台数据显示其薪酬溢价率已超过100%；传统领域则面临生产线工人、基础服务业从业者“技术性失业”风险，40岁以上群体职业转换成功率不足三成。
这种分化态势已突破个体层面，演化为区域经济能级的分水岭：京津冀、长三角、珠三角凭借数字产业集聚效应会聚了超八成AI顶尖人才，而中西部传统工业基地正面临数智技能“空心化”挑战。就业市场的多维撕裂，即是技术跃迁过程中生产要素重组引发的转型阵痛，亟须统筹推进职业体系转型升级，构建适应性就业发展机制，系统应对机遇挑战。
构建适配智能化生产力的新型职业体系。
立足“人机共生”的逻辑基点，尽快构建“以智提质”的新型职业分工框架，深化AI在数据处理、模式识别等领域的比较优势，将标准化、重复性任务交由智能系统处理，释放人力向创造性工作迁移；同时，建立人机协同的价值分配机制，通过技能认证、贡献度评估等制度设计，巩固劳动者在智能时代的主体地位。
政府层面应强化顶层设计，健全职业分类动态调整机制，以政策弹性适配技术迭代速度，为新兴职业开辟制度化通道。产业层面需强化标准支撑，加快制定人机协作岗位标准规范，建立完善数智技能认证体系，推动技术红利向职业价值转化。企业要践行“人机共进”发展观，在产线数智化改造中增加高价值岗位，将“减员增效”的线性思维升级为“提质增岗”的生态逻辑，以人机协同创造更高生产效率和更高质量就业。
建立数智基座赋能的职业教育新模式。
破解技术替代焦虑的关键，在于构建驾驭AI而非对抗AI的能力培养体系。对此，需突破传统职业教育技能固化培养的路径依赖，转向兼顾数智素养和专业知识的融合培养模式。
一方面，强化数字生存能力培养，加快打造模块化、可迭代的数智技能课程体系，覆盖人工智能基础、数据思维、智能工具应用等核心领域，形成支撑劳动者职业转型的底层能力架构。
另一方面，深化人机比较优势融合，在医疗、法律、设计、制造等垂直领域建立“AI+专业”的复合培养机制，通过项目制学习、虚拟现实仿真训练等创新方式，培养兼具专业纵深与智能驾驭能力的新型人才。通过革新职业教育范式，将AI技术转化为职业能力的放大器，使劳动者在技术迭代中始终掌握价值创造的主导权。
健全普惠均等接入的数字资源供给机制。
针对地域、年龄、教育背景差异引发的数字资源“接入不平等”及职业机会剥夺问题，需坚持“软硬兼施”的治理路径。
“硬件”方面，深化“东数西算”战略，构建骨干节点下沉与区域资源协同的均衡接入体系。加快异构算力、数据中心、云计算中心等新型基础设施建设，推动数字资源在东中西部及大中小城市合理布局，建立跨区域资源共享和调度机制，促进各地均等获取高质量数字服务。
“软件”方面，构建“政企社学”联动机制，实施数智技能精准赋能工程。引导行业协会、职业院校与企业共建数智技能课程体系，分层分类开发培训内容，重点面向欠发达地区和弱势群体开放免费学习端口与就业支持服务。创新构建个人数智技能学分银行，实现技能资质跨域互认与终身累积，以技术赋权推动全民数智素养升级，筑牢就业公平与社会包容发展的数智基座。
【作者系山东社会科学院经济研究所（生态文明研究院）副研究员】
