人工智能将如何重塑劳动力市场？

复旦《管理视野》·2026年01月12日 13:50

我们需要从两个方面理解和应对人工智能对就业的影响

人工智能的发展及其对就业造成的影响，逐渐成为舆论界、学术界和决策圈关注的重点议题，并且成为国际社会讨论合作的共同而紧迫的话题。

中国拥有世界上最大的就业规模，位列人工智能发展的全球第一梯队，机器人市场规模也居世界首位。因此，以人工智能革命性突破为引领的科技革命和数字经济发展，必然对中国的就业产生深远影响，这是一个迫切需要深入研究的问题。

从就业影响来说，自工业革命以来，一波又一波的技术创新和应用都显示出一个共同的特点：在破坏既有岗位的同时，也创造出新的岗位。从认知方面的进步及时代的变迁来看，我们需要从两个方面理解和应对人工智能对就业的影响。

一方面，这场最新的科技革命同时具有就业创造和就业破坏的功能，然而两者之间既不对称也不同步。一如既往地，就业破坏必然大于和先于就业创造。另一方面，生成式人工智能横空出世，由其赋能和作为平台的技术变革及其应用，特别是数字经济发展，其颠覆性集中体现在对就业的冲击。不过，这种负面影响并不是必然产生的，政策应对和制度引导都会影响其发展的方向和程度。

#1

我们正处在怎样的“时刻”

上一轮ChatGPT带来的冲击波尚未消散，人们便开始为该模型的 “高门槛”——包括极高的算力要求及其相关的高能耗、高训练成本和巨额投资问题——颇感忧虑，也发现了其在中文支持和专业深度方面的缺陷。与此同时，有人担心人工智能发展水平的差距将拉大经济社会发展的差距，国家之间将进一步分化。这时，成立于2023年的中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）推出同名模型，就上述问题给出了答案。

西方媒体用“斯普特尼克时刻”( 指美苏争霸中，美国因苏联抢先成功发射世界上第一颗人造卫星而感到落后的时刻）这个说法，表达对深度求索模型诞生的震惊。借用这个以冷战事件为背景的隐喻，固然体现西方对这一技术突破的肯定，也暗含对人工智能领域国际竞争加剧的警觉。按照西方人的文化传统，他们或许更应该把这场较量类比为“大卫击败歌利亚”的故事。故事中，身材瘦小、以投石器为武器的牧童大卫与身形高大、披重甲持利剑的勇士歌利亚之间，体现了非对称优势的运用。不过，这个类比只应该是表面意义上的，技术竞争毕竟不是零和博弈，良性竞争终将催生更丰富的人工智能生态。

曾有位读者在致信英国《金融时报》时建议，与其使用“斯普特尼克时刻”这个比喻，不如用“丰田时刻”来形容深度求索的技术突破特点。这位读者在信中指出，与丰田重新定义汽车制造方式相似，深度求索的人工智能战略的制胜法宝在于减少浪费、注重效率、降低成本的理念，并凭借易于普及的产品为更广泛的产品和服务领域赋能。换句话说，打败“歌利亚”的“大卫”未必指某一家公司，更可能是开放协作、多元价值观的技术理念和技术进化本身。

同时应该关注的是，随着人工智能发展的竞争加剧，尤其是付诸应用的速度日益加快、赋能的范围越来越广，一系列关于人工智能的经济社会影响这样旷日持久的话题，必然以十倍、百倍于以往关注度的方式呈现，其中对就业的影响无疑居于首位。

每个家庭、每个劳动者可能面对的就业苦恼和困扰，研究者和规划者经常观察到的统计现象，都将与人工智能的应用产生愈发紧密且显著的关联。例如，以各级各类学校毕业生为主体的青年劳动者，越来越难以靠文凭得到劳动力市场的肯定，青年失业率大幅高于“劳动者平均失业水平”；渐进式延迟法定退休年龄的改革与现实中劳动参与率随年龄增长而下降的现象，形成鲜明的对立和强劲的反作用力；“有活儿，没人干”与“有人，没活儿干”并存的现象，或者岗位空缺率和失业率同时上升的悖论成为常态；遵循劳动生产率从低到高的方向，不再是劳动者流动的必然逻辑，反方向的流动和转岗现象俯拾皆是。这些都是结构性就业矛盾的表现，也将随着人工智能技术突破、机器人应用和数字经济发展而愈显突出，以前所未有的紧迫性要求我们有效应对。

#2

变与不变的辩证法

在一部获得2006年“熊彼特奖”的著作中，理查德·利普西等作者概括了人类有史以来创造的24种通用目的技术，包括动植物驯化、三桅帆船、印刷术、枪炮火药体系、蒸汽机、电力、流水生产线、合成材料、航空科技、计算机、互联网、光纤与数据通信等，这些通用目的技术都分别在部分产业或所有领域掀起过革命性浪潮。由此可以看出，自从12000年前人类创造了农业产业后，工业、服务业等行业相继诞生，产生巨大的产业和经济影响的通用目的技术革命，分别发生在动力、交通、通信、传播、机械、材料、工艺、计算和互联网等领域，主要为产业的发展赋能与服务。

人们之所以认为人工智能与以往最具革命性的科技应用不同，还在于一种新现象的出现：在人工智能实现突破之前，科技发明和应用的特征可以概括为技术为我所用、为人所用；至于人工智能的发展方向，不仅自始至终与人本身的生产、生活紧密联系在一起，而且带有强烈的异化倾向，越来越表现出“不受人的控制，反倒使人为其所用”的特征。

历史学家、畅销书作者尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中指出，人类既作为智慧体也作为生命体，一向痴迷于改变自身。这种孜孜以求正在得到积极的响应。生命科学、生物工程、人工智能、数据算法等技术突破，不仅越来越接近于满足人类的这种渴望，而且会在不知不觉中重塑人类的本质。特别是那些对生物性进行改造的基因编辑、脑机接口等技术，既可以延长人的寿命，提升人的能力，也可能使人类不再具有传统意义上的智人特征。

这一次的AI技术革命之所以不一样，还在于中国没有重复历史，不再与科技革命和浪潮失之交臂，也不再是亦步亦趋的追赶者，而是和美国一起站在了第一梯队。很多人热衷于猜测，未来中美两国谁将在人工智能和机器人发展上最终胜出。

在全球制造业中独一无二的地位，也为中国推进人工智能赋能机器人制造提供了有利条件。更高水平的人工智能意味着可以使机器人更聪明；反过来讲，机器人是更高水平人工智能得以运行和操作的载体，“软硬兼施”或“文武双全”意味着智力形态的无所不能，以及被转化为物理形态的无远弗届。然而，从人工智能到机器人的转化，必须依靠后者的“眼、耳、鼻、舌、身、意”得到全面展现，或者说生命、生物和智慧能力均要在机械意义上得到落实。对中国制造业转型升级来说，基于科技各领域融合和产业链条连通优势，机器人制造的智能化过程既极富挑战性，也是难得的机会窗口。

鉴于人工智能革命的性质，其造成的就业冲击和就业破坏的程度将史无前例，因此我们说情况变了，“这次真的不一样”。如果说“通用人工智能不久后出现”的预言能大概率实现，而不是虚无缥缈的，那么它实现的那一刻必将成为一个分水岭，把自动化冲击就业的性质和程度区分为前后两个阶段。

第一个阶段，人工智能赋能的自动化既创造就业也破坏就业，破坏的是人力资本要求较低的岗位，创造的是人力资本要求更高的岗位，所以人力资本培养的速度制约着新创岗位的数量。表面上看是机器（人）替代人，本质上还是更高的人力资本替代较低的人力资本，既表现为结构性失业，也表现为收入差距的扩大。例如，相对于劳动报酬，资本收益更高了；相对于人力资本禀赋低的工人，人力资本禀赋更高的工人收入更高了；相对于技术的接受者，技术创新者的报酬更高了。

而在第二个阶段，人工智能模型具有了与人同等甚至更高级的智力，并通过人工智能代理、具身智能、机器人等形式，越来越倾向于替代所有人类岗位。这时，传统意义上的劳动者技能已经不足以抵御人工智能化的就业冲击。人与人之间的技能差距不再重要，人力资本回报与生产率不再挂钩。

事实上，与第一个阶段相关的所有表现，在我们所处的现实中已经处处可见，已经引起经济社会各层面的变化。与此同时，与第二个阶段相联系的诸多特征也初见端倪。这就是变了的现实。不变的是，人力资本和社会保障仍然是应对就业冲击的制胜法宝。

但是，在预期通用人工智能必然出现的情况下，这两样法宝的内涵也需要随之改变。首先，就人力资本投资来说，如果说在第一个阶段，投资于人尚意味着提高一部分人在就业市场上的竞争力，那么在第二个阶段，对人的投资已经变成人类智能与人工智能之间的竞争，关系着个人乃至人类就业岗位的生死存亡。

#3

人工智能对就业的影响的若干事实

有意思的是，当我尝试归纳与这一主题最切题的理论动态时，发现有两位作者在这个领域持续进行着系统的理论和经验研究：一位是 2024 年诺贝尔经济学奖获得者、麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁；另一位是曾在麻省理工学院攻读博士学位、如今在波士顿大学任教的帕斯卡尔·雷斯特雷珀。在合作研究中，他们几乎回答了与人工智能对就业的影响相关的所有最重要、最受关注的问题。我尝试根据他们的文章概括几个具有针对性的结论，我们不妨将其作为特征化事实看待。

事实一：人口老龄化是自动化加速的重要动因。人口转变的重要表现是年龄结构变化及老龄化，结果就是劳动力短缺和平均工资上涨。迄今为止，诱致性技术变迁机制仍然发挥作用，其把人工智能革命和其他相关技术创新转化为自动化，进而替代人类劳动，既符合理论预期，也日益成为经验事实。

阿西莫格鲁等人的研究分析了跨国、跨行业等多种数据，揭示出老龄化特别是由其导致的中间年龄劳动力短缺，引致和推动着机器人技术及其他自动化技术的创新。因此，在老龄化速度较快的国家，涉及自动化方面的创新表现更突出；在更依赖中间年龄劳动力的产业，自动化过程也更明显。这个事实也可以通过更加直观的方式来观察。

人口转变是一个世界性现象，尽管各国所处的阶段并不一样。那些长期处于低生育率的国家，老龄化率加速提高，劳动年龄人口相应迅速减少，必然出现比较严重的劳动力短缺现象。劳动力要素的相对稀缺及其导致的劳动力相对价格提高，意味着用资本和技术密集型的机器和机器人替代人类劳动，符合企业的投入产出决策理性。所以，我们可以预期这类国家将以很快的速度推进自动化进程。

例如，在全球工业机器人市场上分别排在第一位的中国、第二位的日本和第四位的韩国，也是人口转变过程和结果最引人注目的 3 个国家。分别来看，中国具有典型的未富先老特征；日本在低生育水平上徘徊最久，是世界上老龄化率最高的国家之一；韩国则创下世界上总和生育率最低的纪录。

事实二：自动化和其他技术对岗位的替代导致收入分配不平等。如果对雇主来说，机器（人）替代人类劳动成为一个更经济合理的投入—产出选择，则意味着劳动力市场及劳动关系的天平发生倾斜，劳动者作为总体处于不利的讨价还价地位，劳动报酬相对于资本报酬就会下降。与此同时，人力资本禀赋不同的劳动者便面临不同的市场需求和回报水平，他们之间的收入差距也会扩大。

阿西莫格鲁等人观察到，从资本和劳动之间的关系来看，自动化和机器人对工人的替代倾向于降低国民收入中的劳动份额，抑制工资上涨和就业扩大；从熟练劳动和非熟练劳动之间的关系来看，后者往往是被替代的主要对象，这在引致更大的技能需求的同时，也造成收入差距进一步扩大。对中国来说，这个经验事实具有重要的政策含义。

正是在经济高速发展时期，中国经历了明显的收入差距的起伏跌宕，城乡居民收入比率（农村=1）和居民收入基尼系数从 1981 年的 2.24 和 0.31 一路提高，在 2009 年分别达到 3.11 和 0.49 的峰值，随后持续降低到 2022 年的 2.45 和 0.47。

从国际比较来说，这样的收入不均等水平仍然过高。收入差距的构成变化也表明，既有的差距在相当大的程度上，并且将在越来越大的程度上同新技术的应用后果相关。这也意味着在改善收入分配的基本途径和方式上，中国亟待进行一次大的政策转向，进而采取有力措施以形成新一轮显著降低的势头。

事实三：人工智能发展应该且可以进行引导，以创造富有生产性的岗位为取向。阿西莫格鲁等人发现，人工智能这样的新技术应用存在彼此对立的模式选择，如果企业和社会被引导到以自动化为主要目标，即偏向于替代劳动从而降低劳动份额，而不是热衷于创造岗位进而缩小收入差距，则意味着市场失灵。“正确的”技术变革结果不会自然而然地产生，却可以通过制度安排取得。

面对人工智能时代的就业和经济社会冲击，加强民生建设与社会保护是必要的应对之举，包括政府扩大公共品供给，提高社会支出比重，保障教育、医疗、社保等基本需求，并通过再分配缩小收入差距。应借鉴高收入国家的现代化经验，加大转移支付力度，破解户籍制度改革僵局，增强社会流动性。特别需要重新定义就业，创新岗位形成机制，如补贴更加广义的“鲍莫尔式岗位”（指相对制造业而言的服务型产业岗位），探索全民基本收入，保护集经济、文化价值和乡愁于一体的行业。

同时，推动社会保障向普惠性社会福利转型，消除社会群体间的待遇差异，提高公共服务水平和均等化程度。通过代际共担、边增长边分享、以均等化提升效率等方式重构公共财政，构建以人为本的社会保护体系。更新和重构劳动力市场制度，引入“生活工资”等新机制，确保技术进步成果共享。MI·趋势

对于这个话题感兴趣的读者，可以进一步阅读蔡昉教授的新书《中国就业新趋势 : 人工智能如何重塑劳动力市场》，中信出版集团