人工智能发展前沿与就业

当前，新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，无论是在提升生产效率、推进科技前沿，还是在塑造现代化的产业结构和劳动市场方面，人工智能的方兴未艾都带来了新的机遇与挑战。在此背景下，党的二十届三中全会明确提出要加强新领域新赛道制度供给，完善推动人工智能等战略性产业发展政策和治理体系。本文将探讨人工智能技术的前沿发展、其对就业的影响，以及如何统筹人工智能发展与就业的关系，为推动人工智能健康有序发展提供参考。

一、人工智能最新进展与前沿

近年来，人工智能领域见证了前所未有的迅猛发展。这一蓬勃态势主要体现在两大方面：一是作为人工智能底层技术的通用大模型正在快速迭代升级，不断夯实人工智能应用的技术基础；二是依托于通用大模型，垂直领域的大模型及各类具体智能体如雨后春笋般涌现，迅速成长，极大地拓展了“人工智能+”的赋能边界。

（一）通用大模型迭代更新速度快

近年来，通用大模型的迭代更新速度非常快，模型的规模急速增长、能力持续增强，应用场景也迅速不断扩展。从2020年大语言模型开始出现，以OpenAI的GPT-3为代表的大规模生成式预训练模型拥有数千亿的参数，不仅能够很好地进行语言理解，生成高质量的文本，展现出前所未有的语言生成能力，还能够进行推理、编程等多种任务，一经出现就在科技领域产出巨大影响。大语言模型的出现，标志着人工智能不再像过去一样只能针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务，而是进入了通用人工智能阶段。人工智能加速发展：一方面是通用大模型快速迭代更新。OpenAI在2022年和2023年分别发布了ChatGPT和GPT-4，极大地提升了AI的表现，使大语言模型在包括医学、法律、教育等更多领域中实现了更高效的自动化处理；2024年又发布了GPT-4 Tur-bo，进一步提升了模型的多模态理解和对包括文本、图像、音频等内在的多种模态数据的处理能力。另一方面是人工智能相关企业持续涌现，国外的谷歌、Meta、Anthropic等以及国内企业的百度、讯飞、清华智谱、商汤等快速跟进，相继推出自己的大模型。

（二）垂直大模型“百花齐放”

在通用大模型快速发展的基础上，越来越多专注于特定领域的垂直大模型也相继问世。例如文本生成视频的人工智能模型Sora、利用深度学习预测蛋白质三维结构的人工智能模型AlphaFold等等。随着在教育、交通、金融、医疗、法律、农业、科学研究、工业等各个领域的垂直大模型持续涌现，“人工智能+”对各行各业的赋能使得相关领域的生产效率极大提高，有的领域甚至还出现了颠覆性的重塑。

例如，人工智能技术与科学研究的深度融合就在不断改变技术创新的范式，推动了高效、更加经济的科技进步。在人工智能的加持下，科学研究的范式从过去高度依赖先验理论与经验指导的模式，逐步向以数据为驱动的方向演进。人工智能算法一定程度上取代了过去耗时长、效率低的科学实验。例如，在育种工作开展之前，科学家可以先利用人工智能技术对上百万份基因组数据进行高效计算与分析并预测作物的田间表现，基于预测结果再精心筛选出具有优良性状的基因组投入田间进行实证试验，就能显著缩减传统育种所需的时间周期，加速作物新品种的培育进程。同样，在药物研发方面，使用传统科研方法筛选抗艾滋病病毒的先导化合物需耗时两三年，借助人工智能后这一科研过程显著加速，研究人员能够在短短2分钟内生成超过25万个新颖分子结构、30分钟内高效筛选出172种具有潜在活性的分子，极大地提高了分子设计与优化的迭代速率。

（三）具身智能“异军突起”

与此同时，人工智能不断突破大语言模型只能生成语言、不能行动的局限性，通过与机器人的协同和交互，即通过具身智能的发展，进一步向能够与环境进行联系与反馈、从而完成更复杂任务的通用人工智能领域迈进。具身智能使得机器人拥有了多模态感知的能力，能够借助视觉、触觉、力学等多种传感器，实现在复杂环境下的自动智能复杂操作。这使得人工智能与产业发展的结合更加紧密。目前，具身智能在一二三产业都展现出了巨大的应用潜力。例如，在农业领域，会学习的农田作业机器人融合了机器视觉和人工智能技术，能够基于深度学习的视觉算法对标准化温室种植中的番茄等果实进行成熟度判别与毫米级空间位置识别，实现高效安全的采摘，在高温高湿高二氧化碳浓度的温室内能够24小时全昼夜精准采摘，极大提升了采摘效应和安全性。在工业领域，人形机器人已经被应用至汽车制造过程中，实现了从分拣、搬运到配送的自动化一体化流程。而未来，人机共融更是制造业的重要发展方向。在第三产业，具身智能的应用场景更是广泛。例如，无人驾驶出租车在我国部分试点城市已经进入了商业化运营阶段；医疗健康领域中由人工智能系统、机械臂和光学追踪仪等组成的穿刺手术导航定位系统已经上市并落地几十家医院，完成了三千多例手术。

从整体上看，我国在具身智能发展方面是位于全球前列的，这得益于中国在机器人产业上的领先发展。中国的机器人装机容量远超世界所有其它国家，2022年我国机器人装机量占全球53%。而且，我国已经拥有较完整的工业机器人产业链条，关键核心零部件的国产化问题基本解决，核心零部件的产品谱系丰富且技术水平和产业化能力持续提升。这极大推动了我国具身智能的发展。目前，不少中国企业已经实现人形机器人的量产且实现盈利，工业机器人场景应用“遍地开花”。据赛迪研究院测算，2026年，中国人形机器人产业规模将突破200亿元。

二、人工智能发展前沿对就业的影响

随着人工智能发展前沿的不断拓展，人类的工作模式也开始逐渐被重塑，从而给就业带来了长远而深刻的影响。因此，如何看待人工智能对就业的影响，将会影响到公众对人工智能的态度，并进而影响人工智能在本国的发展。

人工智能对就业的影响，从总体上看主要有三大方面：替代效应、创造效应和增长效应。在不同的发展阶段，占主导作用的效应会有所不同，从而对就业产生不同的影响。

（一）辩证看待替代效应

替代效应指人工智能的发展和在产业上的应用对于减少就业岗位的影响效应。对人工智能的就业替代效应，应该用辩证的、全面的眼光来看待。

一方面，从当前人工智能的发展趋势来看，不同于过去机器的应用更多地是影响了体力型劳动力或低技能型劳动力；人工智能是具身智能以及“人工智能+科技研究”的新形态，意味着更多的智力型劳动力，包括高技能型高素质劳动力的就业也将受到影响；也就是说，人工智能对就业的影响是更加全方位。从理论上来说，如果人工智能发展得足够成熟，“人工智能+机器”的模式可以替代当前已有的大部分劳动力工作岗位。但是从实践上来说，“人工智能+机器”的模式产生的替代效应会远远小于理论上的估计。因为实践上，替代效应能够多大规模上产生影响，还要取决于多种因素，包括机器与劳动力之间的成本比较，以及社会制度的限制等等。从当前人工智能的发展来看，其大规模的落地应用还面临着包括数据质量、成本、安全，以及可靠性等一系列的挑战。因此，短期内人工智能对就业的替代效应还是有限的。

另一方面，人工智能的替代效应也应该放在我国人口发展呈现老龄化、少子化加快的发展趋势中辩证地看。“未富先老”是我国发展中面临的重大挑战。随着可转移的农村剩余劳动力大幅减少以及年轻劳动者在就业方面的偏好发生改变，许多危险性大或者繁重辛苦的工种已经面临招工困难的局面。在这样的背景下，“人工智能+机器”的替代，就形成了机遇而不是挑战。例如，深圳市人工智能与机器人研究院研发的形似蜘蛛的“攀登者号”桥梁主缆检测机器人，不仅能够用一个星期就完成过去依靠人力要耗费一个月才能完成的桥梁主缆检测任务，而且还能大大减少人工作业时因攀爬高空悬索桥而产生的坠落风险。以及目前正在研制的能够陪人聊天和做家务的人形机器人，未来也将在养老和护理产业中发挥巨大作用。

（二）全面理解创造效应

创造效应指人工智能的发展和在产业上的应用对于增加就业岗位的影响效应。从与人工智能的相关性由近到远来看，创造效应有三个层次，或者说人工智能发展所创造的新岗位有三个层面，分别包括与人工智能直接相关的岗位，人工智能产业链里上下游各个环节相关的岗位，以及由于“人工智能+”的赋能而引致其它相关产业大发展所产生的新岗位。

目前，与人工智能直接相关的岗位正在逐步增加。例如对人工智能模型进行训练的人工智能训练师、数据标注师、提示词工程师等。近期，人力资源社会保障部发布的新职业和新工种中，就有不少与人工智能密切相关，例如生成式人工智能系统应用员、云网智能运维员、智能网联汽车测试员、智能网联汽车装调运维员、智能制造系统运维员等。相关研究曾经有测算，在应用实践层面，每十台大型智能机器人即需配备一名人工智能工程师进行技术支持，而小型机器人对工程师的需求量则更为显著。据统计，当前全球范围内约有150万台智能机器人正处于运行状态，这意味着大约需要组建15万支专业工程师团队以满足其技术维护需求。从我国实践上看，在人工智能发展较为快速的上海地区，相关部门表示对人工智能人才的需求非常大，无论是专业技术人员还是管理人员、高技能人才等都十分紧缺。这说明人工智能对就业的直接创造效应是存在的。

第二或第三层次的创造效应，目前有所显现。与人工智能相关的产业发展快速，例如我国的集成电路产品产量从2020年2月的296郾3万块增加至2024年11月的3 530万块，增长了10郾9倍；工业机器人也从2郾1万台增加至46郾6万台，增长了21倍。产业的快速发展也创新了众多的就业岗位。不过，总体来说，目前人工智能对就业的第二、第三层次创造效应还并不显著，但基于当前主要国家对人工智能的重视，从长期来看人工智能对就业的第二第三层创造效应是可以期待的。

（三）不应忽视增长效应

增长效应是指由于人工智能的发展而推动国家的经济增长、由于人工智能发展所带来的该国国际竞争力提升等，使得该国能够创造和获得更多的物质财富和价值。

在以人为本的世界中，进行社会生产以及促进经济增长的终极目标，是为了人类能够获得出足够丰富的物质产品和精神产品，劳动或者说就业是生产和获得这些产品的重要手段，但并不是唯一的手段。从理论上来说，如果人工智能和机器的大发展能够生产出足够满足人类需要的产品时，大多数人的劳动或就业就不是必须的，此时分配就将成为更重要的手段。

因此，不应该忽视由于人工智能的发展所带来的“将蛋糕做大”的增长效应，这一效应也很有可能使人们在降低劳动强度或者减少就业的前提下，仍然能够获得和原来一样多或者更多的物质产品和精神产品。当然，彼时如何分配、如何保证广大人民群众都能共享人工智能发展所带来的成果，则与社会制度息息相关了。

三、发挥制度与国家治理优势，统筹好人工智能与就业

人工智能对就业的影响具有两面性，需要辩证地看待，更需要政府引导与协调。2023年10月，中国提出了《全球人工智能治理倡议》，指出发展人工智能应坚持“以人为本”理念，以增进人类共同福祉为目标，以保障社会安全、尊重人类权益为前提，确保人工智能始终朝着有利于人类文明进步的方向发展。这说明中国充分意识到了人工智能对于包括就业在内的社会发展等的影响，并且在人工智能治理方面也有了明确的“以人为本”的目标方向。党的二十届三中全会进一步提出加强新领域新赛道制度供给，完善推动人工智能等战略性产业发展政策和治理体系，引导新兴产业健康有序发展。推动人工智能健康有序发展，必然要统筹协调好人工智能与劳动者的关系，以推进社会向更高层次的分工与协作演进。中国在这方面具有突出的制度优势与国家治理优势。应从以下几个领域统筹好人工智能与就业。

（一）完善更适应人工智能的人才培养体系

人工智能能够替代一部分的人类智能，但仍在本质上与人类智能存在差别。为了更好地利用和适应人工智能，应尽快调整人才培养体系，扬长避短，以充分发挥人在创造、沟通、洞察、决策以及同理心等人性方面的优势，使劳动者能够发挥出更有价值的作用。

从教育体系来看，传统的“知识灌输型”教育模式将越来越难以满足人工智能快速发展下的社会需求，教育体系应加快朝着培养更加注重创造力和批判性思维的方向进行改革，培养出更多具有跨学科综合能力、信息素养和数字素养高的人才，以更好地推动劳动者与人工智能的结合。

从职业培训体系来看，人工智能时代的技术迭代速度加快，应用场景不断涌现，劳动者所需的技能组合也随之不断变化。因而职业培训体系需要进一步增强灵活性。例如职业培训课程应进一步模块化与微型化，将传统的长周期系统化课程拆分为若干可以独立选修或拼装的“小模块”，便于劳动者根据自身水平与职业需求，有针对性地选择特定领域的短期课程，并快速取得“微证书”。

通过推进教育体系改革与优化职业培训，使我国人力资本的素质与结构都能够更好地适应人工智能、拥抱人工智能，这是统筹好人工智能与就业的基础。

（二）前瞻性建立就业缓冲机制

人工智能有助于降低企业成本、提升生产效率，然而其在规模化应用的过程中，也可能引发局部的就业阵痛。前瞻性地建立就业缓冲机制不仅能够有效应对技术冲击所带来的经济和社会变动，也能为劳动力的持续发展与转型提供更为稳固的支撑。需要更好地平衡效率与公平，提前设计能够更好应对人工智能潜在大规模就业冲击的社会保障体系，逐步提升失业保险、医疗保险等关键领域的覆盖率和受益率，做好就业市场多元化的整体布局，帮助劳动者尽快适应数智时代的劳动力市场变化。

一方面，要加强对人工智能在各行业应用的动态跟踪与评估，全面监测人工智能对就业状况、行业竞争格局、消费者权益保护、社会公平等方面的影响。利用大数据与人工智能技术本身，对用工需求、岗位流失率、技能缺口等信息进行实时采集和分析，从而及时掌握就业市场的变化趋势。当监测到某一行业或区域在短期内因人工智能技术的落地而出现明显就业冲击时，应启动紧急预警机制，通过阶段性补贴、临时救济和再就业培训等综合手段进行调节。

另一方面，积极培育多元化、多层次的就业市场，拓展劳动者的就业渠道。人工智能和数字经济的发展正催生诸多新形态的用工模式，如平台经济、众包服务、微任务外包等。这些新模式的最大特征在于灵活性与碎片化，为许多不同背景、不同年龄和不同技能水平的劳动者提供了更多选择和机会。对此，应尽快进一步完善相关政策及法律法规，为灵活就业形态提供更稳定的保障和更顺畅的市场准入。同时，鼓励公共机构和平台企业共同搭建在线对接平台，有助于劳动者根据自身特长与需求快速找到合适的任务或岗位。

（三）推动数实融合、放大人工智能的创造效应与增长效应

更好地放大人工智能发展的“创造效应”和“增长效应”，关键在于既要释放人工智能对产业和就业的直接拉动作用，也要充分挖掘其对经济增长、社会分工体系重塑的深层驱动力。

数字经济与实体经济的深度融合，是人工智能释放巨大增长潜力的重要路径。一方面，通过加强人工智能对于各产业链环节的赋能带来多维度的就业增量，放大其创造效应。另一方面，利用人工智能技术大幅提升整体经济的竞争力与社会财富创造力。加速传统产业的数智化转型，把人工智能作为引擎性、基础性技术加以深度融入，降低生产成本，提升产品质量和服务水平；打造具有国际竞争力的数字产业集群，为各行各业提供稳定可靠的数字底座，既巩固我国在优势产业上的国际竞争力，又在前沿领域开辟新的增长空间，为社会创造更多价值。当人工智能带来社会生产效率和经济效益大幅提升后，可以释放更多社会资源到教育、科研、医疗、文化等领域，形成一个注重效率和人文关怀的良性循环。利用好我国的制度优势与国家治理优势，在财富的分配上更好地照顾人民的利益，使人民能够更好地共享人工智能带来的发展成果。

参考文献从略，请参阅期刊纸质版原文

梁泳梅.人工智能发展前沿与就业[J/OL].北京工业大学学报(社会科学版),1-6[2025-01-09].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4558.G.20250103.1002.002.html.