AI對勞動力市場的影響
第一，AI在一些場景中已經快速滲透。專家指出，AI在三類場景表現突出：一是在培訓方面，AI化身“老師傅”提供培訓指導，在組織中發揮“傳幫帶”作用；二是質檢監督場景，AI非常適合進行客戶交付操作，內容合規管理以及提升效率的工作；三是所謂的“AI顧問”，企業利用AI為一線業務人員提供後臺專家支援，這種應用尤其在法律和金融等高技術和高知識密度的領域較為常見。
此外，AI為創業帶來新機遇。AI極大壓縮了知識學習門檻，AI能力普及使得更多非技術背景的人也能利用AI進行創新和創業，未來可能湧現越來越多“超能個體”，由1-5人組成的小團隊也可以創造巨大價值。
第二，AI對勞動力的替代效應有所顯現。有專家基於實證研究發現，隨著AI大語言模型技術的發展，我國職業層面的AI暴露度（職業受AI大語言模型技術影響的程度，即該職業任務平均意義上被AI所替代的程度）呈現下降趨勢，尤其是在2022年後加速下降，反映出新出現的工作崗位對AI依賴程度的減少以及不易被替代職業數量的增加。
AI暴露度越高的職業，其招聘需求呈現出明顯的下降趨勢。受影響最大的主要是程式化或規範化的白領工作，如會計師和審計師、編輯、程式設計師等職業，而藍領工作相對不受影響。
第三，AI對職業的技能需求產生正反兩個方向的影響。從技能需求層面來看，AI對不同技能影響不同。隨著AI暴露度的升高，需求增加的技能主要有專業性技能、管理能力和自主性，這反映了人機協同背景下對人類獨特能力的更高要求；而需求下降的技能包括溝通能力、學習能力和思維能力，主要因為大語言模型在這些方面表現出色。
不過有專家認為，應以動態的眼光看待問題，一些技能需求的下降未必是永久的，有可能走出U字型曲線。
第四，正視AI發展可能帶來的非預期後果。與會專家提到，目前基於宏觀角度的觀察顯示，儘管AI發展由人主導，也會和其他技術一樣提高某些部門的生產率，但AI發展也可能產生非預期後果。例如造成就業破壞，技術應用在不同行業和企業間的不平衡還可能導致勞動力從率先應用AI提高生產率的部門被迫流向生產率更低的部門，進而使整體勞動生產率和就業質量下降，加劇勞動力市場兩極化和收入差距，造成新的不平等。
專家認為，這些是必須正視的現實問題，尤其是在近年來我國尚未實質性遭遇AI就業衝擊，就已經出現就業創造和就業破壞並存，且被破壞崗位數量逐漸增多的情況下。過去十年，我國勞動力市場總體呈現就業創造在數量上少於、在速度上慢於就業破壞的趨勢。城鎮新增就業累計為1.41億，淨增就業0.88億，就業淨破壞數量累計達0.53億，特別是疫情以來淨破壞數增加明顯。此外，就業破壞還表現為就業非正規化以及形成內卷式流動等現象。
AI影響就業的多重機制
首先，AI對就業的影響仍然遵循基本經濟規律，同時透過需求派生和技術替代影響就業。有專家指出，AI對新就業機會的創造源於一個經濟學的基本規律——對勞動力的需求是經濟活動的派生需求。企業對勞動力的需求源於市場對產品和服務的需求。從社會經濟發展和消費結構變化的歷史趨勢和馬斯洛需求層次理論來看，AI在服務業的應用潛力較大，不僅能提高服務匹配效率，還可能滿足更高層次的消費需求。
與此同時，企業追求降低成本的內在動機造成AI對人工的替代。“技術進步是為了節約稀缺要素”是傳統經濟學理論的經典假設之一。隨著人工成本上升，技術進步會朝著減少使用這種稀缺要素的方向演進。當勞動力與AI技術要素相對價格發生變化，企業的生產技術選擇傾向於成本更低的智慧化方案。
其次，技術非中性放大了AI對收入分配的極化效應。專家認為，技術進步並非總是中性的，AI技術的非中性在國家、地區、行業、企業和個人等不同維度都可能發生，並對各個層面的收入分配產生影響。
在國家層面，AI技術領域領先的國家將獲得更大優勢；在行業或企業層面，AI 技術和其他技術進步共同推動以網路為特徵的規模經濟和正反饋效應，在使某些公司或個體變得非常強大的同時，也可能導致壟斷，破壞完全競爭的市場環境；在勞動者層面，如果僅依賴AI技術自身發展所產生的涓流效應，很難實現共同富裕的目標，反而可能導致收入極化，進而演變為重大的社會問題。在這種情況下，政府必須在其中發揮重要作用。
構建系統性政策應對框架
即使AI能帶來更高的生產率，但勞動生產率提高對人們收入和生活品質的提升作用並不是自然而然產生的，需要有制度性的安排。對此，與會專家提出以下建議：
第一，從理論和制度上重塑AI技術發展動機，引導技術服務於人的全面發展。
一是要突破技術變革以提高勞動生產率為核心動因的傳統理論框架，更多關注技術進步對社會發展的綜合效應，將人類發展、可持續發展、公平正義等目標納入技術創新導向，AI技術發展本身已為此創造條件。
二是要突破傳統的要素節約型的技術進步模式。專家指出，在需求約束而非資源約束成為經濟發展新的關鍵制約因素的情況下，應透過增加產出（這裡指最佳化資源配置，提高產品和服務質量等）而非減少投入的方式來提高勞動生產率。
三是規範人工智慧的開發與應用，要透過制度安排，將規制、激勵和勸導機制作用於AI的開發者和使用者而非AI本身，將AI發展引向延伸人類能力的正確方向而非簡單替代人。
第二，構建適應AI時代的人力資本培養體系。未來人力資本培養應更加註重培養和發揮人類獨有的能力優勢，如創造力、情感理解力、複雜決策能力等，重視兒童早期非認知能力的培養。教育體系和職業培訓體系需要做出相應調整，更加重視終身學習，核心在於培養人的實際能力和持續更新的技能。
可引入微學歷或微證書等靈活形式滿足勞動力市場快速變化的技能需求。政府應進一步提高公共人力資本支出，提高教育支出佔GDP比重，抓住人口結構變化和AI發展的時間視窗推進12年義務教育，統籌利用閒置教育資源，為構建AI時代的人力資本培養體系提供資源支撐。
第三，建立合理的社會利益分配機制，包括健全勞動保護制度，構建公平合理的工資體系，強化公平普惠的社會保障制度。這需要基於新的理念，實現四個“脫鉤”：居民基本社會保障與就業狀態脫鉤、勞動報酬水平與個人勞動生產率脫鉤、基本公共服務與居住地發展水平脫鉤、社會保障的獲得與繳費積累狀況脫鉤。
此外，探索無條件基本收入（UBI）、生活工資（Living Wage）和社會養老金（Social Pension）等新型保障模式也值得考慮。在靈活就業趨勢不可逆的情況下，還需要完善以勞動基準為核心的權益保護機制。專家認為，如果AI帶動生產率提高是確定的，那麼新型社保制度所需的公共資金來源問題，可以透過代際共擔、資源重新配置等多種方式解決。
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版面編輯：潘潘｜責任編輯：潘潘 蘇向輝