來源：數字社會發展與研究
作者：張成剛
中央政治局第十四次集體學習時強調，促進高質量充分就業，適應新一輪科技革命和產業變革。可見，人工智慧的發展對就業的影響已是一個現實的社會課題。
近期國產開源大語言模型DeepSeek爆火，DeepSeek低廉的使用成本與優異的效能，使其成為AI行業中的重要成本錨，有效降低了整個行業的技術門檻。部署新一代人工智慧技術的成本快速下降，進而加速其在社會各層面滲透，在各個行業領域引發效率革命，催生全新的商業模式和產業形態。與此同時，人工智慧技術的發展將推動傳統產業轉型升級，促進跨界融合與協同創新。
這一系列變革不僅會重塑經濟生態，更將深刻改變當前的就業形態和勞動力市場格局，加速勞動市場的結構性調整，從而讓AI時代的就業問題研究變得更加緊迫。
▲ 圖源DeepSeek網頁截圖
新一代人工智慧的發展和應用將對就業帶來三個層面的影響。
基礎層面是通用大模型帶動高階研發、基礎設施以及生態建設相關崗位興起；
中間層面是行業垂直模型在細分行業中推動崗位升級、人才結構重塑，並在行業和區域之間形成新的競爭格局；
個體層面則進一步拉動個體創業與靈活就業，加速傳統崗位的解構與創新崗位的湧現（見下圖）。
▲ 新一代人工智慧技術對就業影響的三個層面（張成剛繪）
基礎通用大模型是整個人工智慧生態的技術底座，它們通常由大型科技企業或科研機構開發，擁有廣泛而通用的功能。這類模型對訓練資料和算力資源的需求極為龐大，其研發、運維、最佳化和安全治理等環節都需要大批高階人才。AI大模型正加速成為推動產業變革的新型基礎設施，展現出類人的通用智慧“湧現”能力。
基礎大模型依然在快速進化，這是最令人振奮的變化。一年前排名第一的GPT-4，現在的排名已經下降到第69位，已經有18家公司的大模型超過了它。部分模型甚至可以在筆記型電腦執行。短短一年，榜首模型就被大量競爭者趕超，這種驚人的迭代速度意味著社會的智慧基礎水平正不斷提高。
基礎大模型正加速向通用人工智慧（AGI）演進，儘管AGI的實現時間尚不確定，但其多模態處理能力正在不斷強化。透過整合文字、語音、影像等多源資訊，這些模型逐步實現對人類工作場景的深度滲透。基礎通用大模型的能力可能取代部分簡單、重複、基於規則的工作，例如初級資料清洗與整理、某些程式化的文案編寫等。這會對大量依賴執行力的底層崗位構成挑戰，迫使勞動力市場在底層工作上進行技能升級或轉崗。
在基礎大模型之上，各行業的垂直行業大模型可以幫助重構產業分工，引發更深層的產業重構。“基礎大模型+行業垂直模型”形成協同，前者聚焦通用技術框架，後者則透過垂類資料和注入領域知識，實現針對具體行業的專屬解決方案。這種分層架構既保證了技術普適性，又實現了行業深度適配，為後續勞動力市場的變革提供了底層支撐。
以財務系統為例，大模型已能實現報銷流程自動化、合規性審查等高重複性任務的智慧處理，甚至打破傳統ERP系統的功能邊界。這種變革的本質是AI引領的勞動分工重構：AI承擔結構化、經驗依賴的工作，而人類則轉向需創造力、情感互動等高階能力的領域。
例如在人力資源領域，基礎崗位的簡歷初篩、考勤統計等由AI接管，但戰略級人才規劃仍需人類專業判斷。這種分工模式推動企業從“勞動密集型”向“智力協同型”轉型，形成“人機混合勞動力”主導的新正規化。在需求集中且開發成本與收益比具備明顯優勢的行業，垂直行業大模型將迅速湧現。
目前，我國三大電信運營商已接入DeepSeek平臺，推動實現多場景、多產品中應用。其他行業龍頭企業，如金蝶國際、夢網科技、軟通動力、恆瑞醫藥、榮耀手機、東風汽車以及國內主要雲服務廠商也陸續接入DeepSeek模型。可以預見，各行業的垂直大模型將在不久的將來廣泛應用，進一步推動產業革新和勞動力市場的深度變革。
在基礎大模型和行業垂直模型的賦能下，越來越多的超級個體崛起，成為由AI賦能的“一人軍團”。在技術與市場的雙重驅動下，超級個體正突破傳統組織邊界，成為勞動力市場的新物種。藉助AI工具，個體可完成原本需團隊協作的任務。
例如，自媒體創作者透過AI輔助實現文案生成、影片剪輯、資料分析全流程覆蓋，單人產能媲美小型工作室。國內的影視翻譯字幕工作者，已經逐漸轉變為個人+AI助手的工作模式了。大模型的知識泛化能力使個體突破專業壁壘。如教育從業者可利用行業模型快速掌握基礎程式設計技能，跨界開發教育類應用。
正如吳恩達老師近期所提到的，“10倍工程師”這一概念在科技圈中已廣為認同，指的是某些工程師能夠創造出相當於普通工程師十倍的影響力。在許多需要應用知識或處理資訊的工作中，AI正引發根本性的變革。
吳恩達指出，雖然目前那些技術精通者尚未完全達到“10倍”的影響力，但實現兩倍效率提升已不再遙不可及，並預見這種效率差距會隨著時間不斷拉大。他還觀察到，在矽谷，越來越多“AI原生”的團隊正重新審視傳統工作流程，嘗試採用全新的方式來完成任務。
這一趨勢與超級個體的崛起不謀而合——在技術與市場的雙重驅動下，個體憑藉AI工具展現出前所未有的生產力和創新力，預示著未來勞動者將更多地依靠自身與AI的協同合作，創造出更高的價值。
AI驅動的“技能增強效應”擴充套件個體價值創造半徑。2023年哈佛大學和波士頓諮詢公司（BCG）的一項研究顯示，如果為諮詢顧問配備GPT-4，他們可以多完成12%的任務，並且完成任務的速度提高25%。這只是2023年的平均水平。隨著AI技術的不斷進步，如果能更高超地運用AI，所能獲得的最大優勢將會成倍增長。
人工智慧生成內容的普及，使得音樂、影視、遊戲、藝術設計等創意領域迎來了全新的創作方式，會激發更多創意型與體驗型崗位。音樂、影視、遊戲、藝術設計等領域的創作和迭代速度將加快，創意經濟進一步蓬勃發展。
在需要滿足個性化需求的行業，藉助個人AI智慧體，可以實現更加深度個性化的服務。例如，在教育、醫療、諮詢等行業，藉助個人AI智慧體，服務提供者能夠基於大資料和使用者行為分析，為每一位客戶制定精細化、定製化的服務方案。同時，這類崗位依然注重人與人之間的深度溝通、情感理解以及信任構建等無法被機器完全替代的價值，從而形成一種以高附加值服務為核心的新型勞動模式。
得益於人工智慧在資訊處理、市場分析、客戶服務等領域的廣泛應用，傳統意義上需要多人協作才能完成的工作，如今透過AI工具的輔助可以由個體獨立高效完成。這種轉變促使自由職業者向微型企業運營者的跨越，一人公司模式更加普及，個體經濟模式將打破傳統的企業組織結構，使得分散、靈活、高效的微型企業成為市場主流，並推動整體勞動力市場向更加多元化和去中心化的方向發展。
美國勞工統計局對535個僱傭人數超過100萬的職業進行分析並得出結論，近百年來出現的唯一大量僱傭的新工作是軟體開發。換句話說，工作崗位的消失是一百年來市場經濟的常態，更不用說在第四次工業革命起飛的時間段。
第二，就業極化現象可能加劇。隨著人工智慧加速滲透各行各業，高技能勞動者憑藉對AI工具的熟練運用和創新能力獲得更高生產率與收入，而低技能勞動者則因缺乏必要的技術培訓和轉型機會而面臨失業或收入下降的風險。這種分化不僅使得勞動市場呈現明顯的兩極化，還可能導致社會階層固化和貧富差距進一步擴大，從而增加了社會不穩定和衝突的可能性。
第三，技能迭代加快，給勞動者更大壓力。在新一代AI時代，傳統職業生命週期被壓縮，如初級HR、基礎程式設計、初級律師等崗位需求斷崖式下滑，倒逼勞動者持續升級認知彈性與AI駕馭能力。崗位競爭壓力集中於個體創新與複合技能，隨著AI實現基礎甚至中高階層次的工作，個人若無較強的創意能力、跨學科知識或軟技能，將很難與具備AI工具的同行競爭。
最後，政策與制度的滯後也可能使就業變革的風險進一步放大。當前的社會保障體系和再就業服務體系在很多國家仍以傳統就業模式為基礎，難以應對大規模的崗位轉型和技能更新需求。如果政府和企業不能及時調整相關政策、完善職業培訓和再就業機制，將可能導致低技能勞動者在轉型過程中得不到有效支援，進一步引發社會矛盾和經濟不穩定。此外，政策如果固收傳統就業模式，不跟隨勞動力市場靈活化的趨勢發展，將遏制個體發揮價值的空間。
在筆者2016年發表的《就業發展的未來趨勢，新就業形態的概念及影響分析》一文中曾提到：
“
新就業形態表現為生產力和生產關係兩個方面。
其中，生產力角度的新就業形態是指勞動者在生產過程中依託數字化、資訊化、智慧化、網路化的生產資料，勞動者主要的工作是對程式和系統進行維護和升級，這與傳統生產模式中機器與人力相互配合補充的就業模式有差別。
生產力角度的新就業形態不僅僅限於生產領域，自動化、機器人、人工智慧也在改變服務行業就業，如秘書、電話接線員、銀行出納員等崗位被大量機器替代。生產力角度的新就業形態出現將導致就業總量、就業結構、職業型別、技能內容等方面出現轉型。”
2016年投入應用的人工智慧技術還主要是智慧機器人、自動化生產線和特定領域的演算法應用（如影像識別和語音識別），其應用範圍和影響力相對侷限。
今天，結合新一代人工智慧發展再看新就業形態，未來勞動力市場的樣貌已變得更加清晰。未來的勞動力市場將呈現“金字塔-網狀”混合結構：
這場變革的本質是人類文明從“體能擴充套件”“腦力增強”向“智慧融合”的躍遷。正如Open AI創始人Sam Altman所預測的：
“未來幾十年內，我們將會看到超級智慧AI的出現，這將使每個人都能擁有由不同領域虛擬專家組成的個人AI團隊，共同創造前所未有的成就。”
面對這場革命，唯有主動擁抱人機協作，方能在智慧時代的浪潮中確立自身的價值定位。
在政策層面，政府和相關機構應著力構建“技術普惠”生態，推動全民共享科技紅利，透過大力支援開源社群建設、技術共享平臺和公共技術資源庫，降低先進工具和平臺的使用門檻，確保中小企業、個體勞動者以及邊遠地區也能便捷地獲得最新技術支援。
同時，政府應制定鼓勵創新的激勵政策，加大對科技研發的投入，推動前沿技術在各行各業中的普及應用。為應對產業轉型帶來的結構性衝擊，還需完善終身學習體系，建立多層次、多形式的職業培訓、線上教育和技能提升機制，透過政府、企業與教育機構的多方協作，幫助勞動者不斷更新知識儲備和職業技能，從而緩解轉型陣痛，實現技術紅利的全民共享。
勞動者的職業選擇應聚焦人類獨有的核心競爭力，注重那些依賴人類獨特能力的工作。具體而言，具備高水平社交與情感智慧的能力尤為重要，這包括高效的人際溝通、情感共鳴、團隊協作以及對他人情緒的精準感知，這些能力在教育、醫療、諮詢、銷售以及管理等領域中具有不可替代的優勢。
同時，創造力與解決問題的能力也將成為未來就業市場的核心競爭力，這不僅涵蓋創新思維、藝術創作、發明新方案等方面，還要求勞動者能夠在面對不可預測環境時做出自主判斷和靈活決策。正因如此，創業、緊急救援、創新研發等領域將不斷湧現出需要高度適應性和創造性的崗位。勞動者應積極提升自身核心競爭力，拓寬知識邊界，以便在新型職業生態中搶佔先機，實現從簡單操作到高層次創新的跨越。
此外，還應不斷完善社會保障體系，構建平穩過渡的再就業環境，適應勞動力市場靈活化趨勢。在產業轉型的過程中，不可避免會有部分勞動者受到衝擊。政府應提前佈局、完善社會保障體系，為受影響群體提供切實的基本生活保障和再就業服務，確保失業或轉型期間勞動者能獲得充足的經濟支援；加大對低技能勞動力的保護和扶持力度，透過稅收減免、就業補貼、職業培訓和技能再提升等政策措施，幫助他們快速掌握新技能，實現職業轉型。
當前應該考慮推動勞動力市場靈活化改革，修正以勞動關係作為社會保障抓手的傳統就業形態保障模式，逐步適應新一代人工智慧技術帶來的的就業變革。
