目前對AI應用的就業影響尚缺乏系統性的預警與應對機制。這一制度空白若不及時填補，可能演變爲影響社會穩定的重大風險
文｜《財經》研究員 郭麗琴
編輯 | 朱弢
以大語言模型爲代表的生成式AI技術能力躍升，正在深刻重塑勞動力市場。與以往技術革命主要衝擊藍領崗位不同，本輪AI浪潮首當其衝的是翻譯、客服、設計、編程、文案、法務助理、財務分析等白領崗位，呈現出速度快、範圍廣、門檻低的特點。
中國科學院大學知識產權學院院長、全國人大代表馬一德認爲，中國AI治理目前主要聚焦於內容安全、數據合規、算法倫理等領域，AI應用對就業的影響尚缺乏系統性的預警與應對機制。這一制度空白若不及時填補，可能演變爲影響社會穩定的重大風險。
在2026年全國兩會期間，馬一德建議，加快構建AI應用就業影響評估機制，國務院及相關部委以“十五五”規劃綱要編制爲契機，將AI的就業影響治理納入國家AI發展戰略和就業促進規劃的統籌考量，建立跨部門協調機制，加快制度供給。“唯有在擁抱技術進步的同時守護億萬勞動者的根本利益，才能夯實高質量充分就業的根基。”馬一德說。
AI對就業產生衝擊，制度供應卻顯不足
馬一德表示，人工智能對就業的衝擊已從預測走向現實，主要表現爲：
首先，白領崗位受到系統性替代。AI最擅長信息處理、文本生成、數據分析等白領核心技能。翻譯、客服、基礎設計等崗位需求顯著萎縮，“AI+資深專家”模式正在取代傳統的“資深專家+初級助理”模式。有關研究預測，全球約3億個工作崗位可能受到AI自動化影響，其中相當比例集中在知識型、文職類崗位。
其次，青年羣體就業壓力加劇。企業減少初級崗位招聘，傾向於以AI工具承接入門級工作。2026屆高校畢業生規模預計達1270萬人，再創歷史新高，而吸納就業能力最強的互聯網、金融、教培等行業恰恰受AI衝擊最大。中央經濟工作會議特別要求“穩定高校畢業生、農民工等重點羣體就業”，技術替代因素不容忽視。
再次，中年勞動者面臨“技能折舊”危機。三四十歲的職場中堅力量賴以安身立命的專業技能加速貶值，既缺乏年輕人學習新技術的優勢，又尚未到退休年齡，成爲技術變革中的脆弱羣體。
最後，傳統再就業路徑趨於失效。以往被替代勞動者可向服務業轉移，但客服機器人、AI導購、智能理財顧問等應用日益普及，服務業的就業“蓄水池”功能正在弱化。外賣、快遞、網約車等靈活就業崗位也面臨無人配送、自動駕駛等技術的潛在替代。
馬一德認爲，上述趨勢若缺乏有效應對，可能引發一系列深層風險。技術紅利主要流向資本和少數高技能人才，而轉型成本主要由被波及的勞動者承受，“贏者通喫”格局將加劇貧富分化，導致中產階級萎縮、消費能力下降，影響經濟內循環，與《“十五五”規劃建議》提出的“推動形成橄欖型分配格局”的目標相悖。青年就業渠道若受到影響，不僅影響人力資本積累，也可能演變爲社會隱患。此外，社會保險制度建立在“大多數人就業、按時繳費”的假設之上，技術性失業規模擴大將對社保基金形成繳費減少與支出增加的雙向壓力。
在馬一德看來，在AI衝擊就業的大背景下，中國的制度供給卻顯得不足。
首先，產業政策與就業政策缺乏有效銜接。近年來，各級地方政府紛紛將人工智能列爲戰略性新興產業，給予大規模政策扶持，鼓勵企業加快智能化改造，同時又要完成中央下達的穩就業考覈指標。兩套政策目標各有合理性，但缺乏統籌協調機制，與《“十五五”規劃建議》要求的“加強產業和就業協同”尚有差距。
其次，缺乏技術應用的就業影響評估機制。重大工程項目有環境影響評價，上市公司重大投資有社會責任報告，但企業大規模部署AI替代人工，沒有前置審查或影響評估要求。技術應用的社會成本由誰承擔、如何分攤，缺乏制度安排，存在“成本外部化”問題。《“十五五”規劃建議》已明確提出完善就業影響評估的要求，亟須加快落地。
再次，失業保險制度與技術性失業不適配。現行失業保險制度主要針對企業裁員、合同到期、經濟下行等傳統失業情形設計，對技術性失業缺乏專門的認定標準和救濟安排。技術性失業往往需要較長時間的技能轉型培訓，但現行失業保險金領取期限較短、金額有限，難以支撐深度技能轉型。
最後，職業技能培訓體系滯後於技術迭代。許多培訓項目仍在教授可能被AI取代的技能，缺乏與AI協作的培訓供給。培訓課程更新週期以年計，而AI技術迭代週期以月甚至以周計，培訓內容與市場需求之間存在嚴重時差。
化解AI對就業的負面影響
馬一德認爲，化解AI對就業的衝擊，既不能因噎廢食、阻礙技術進步，也不能放任不管、讓勞動者獨自承擔轉型代價，關鍵是按照《“十五五”規劃建議》“構建就業友好型發展方式”的要求，建立一套兼顧效率與公平的制度框架。
首先，建立重大技術應用的就業影響評估制度。他建議由國家發展改革委牽頭，會同人力資源社會保障部、工業和信息化部等部門，儘快研究制定就業影響評估的實施辦法和操作細則。參照環境影響評價的制度邏輯，對企業大規模部署AI替代人工的行爲實施前置評估和過程監測。可要求達到一定規模的企業，在實施大規模AI替代計劃前，向主管部門提交就業影響評估報告，內容包括受影響崗位數量及人員構成、替代時間表、人員安置措施和再培訓計劃等。對於可能引發區域性就業波動的計劃，主管部門可要求企業調整實施節奏或加強配套安置措施。這一機制不是阻止技術進步，而是讓技術紅利與社會成本的分配更加透明、公平。
其次，完善技術性失業的社會保障制度。在社會保障層面，馬一德建議人力資源社會保障部研究修訂《失業保險條例》，增設“技術性失業”認定標準和專項救濟措施。對經認定的技術性失業勞動者，適當延長失業保險金領取期限，提高培訓補貼標準，建立“培訓期間生活補貼”制度，解決勞動者“養家餬口”與“脫產培訓”的兩難困境。同時，探索技術性失業保險基金的多元籌資機制，可研究對AI應用達到一定規模的企業適度調整社會保險繳費比例，或設立“技術進步調節基金”，由AI應用獲益企業分擔部分社會成本，體現“誰受益、誰擔責”的公平原則。
再次，構建面向AI時代的職業技能培訓體系。在能力建設層面，他建議教育部、人力資源社會保障部聯合推動職業技能培訓體系升級。培訓理念從“與AI競爭”轉向“與AI協作”，培養勞動者駕馭AI工具、與AI協同工作的能力。制定AI時代職業技能新標準，將“AI素養”納入各類職業資格評價體系；推動職業院校和培訓機構課程改革，開設AI工具應用、人機協作等實用課程；建立培訓內容快速更新機制，縮短課程開發週期。針對中年勞動者“技能折舊”問題，設立專項再培訓計劃，配套彈性學習安排和經濟支持。支持AI龍頭企業開放培訓資源，與職業院校共建實訓基地，形成“政府引導、企業參與、勞動者受益”的培訓生態。
同時，將就業效應納入AI產業政策的考量框架。在產業政策層面，他建議國家發展改革委、財政部在制定和執行AI產業扶持政策時，同步評估就業創造效應和就業替代效應。地方政府給予AI企業財政補貼、稅收優惠時，應同步評估其就業創造效應和就業替代效應。對淨就業效應爲負的項目，可要求企業配套投入員工再培訓或再就業安置資金，作爲獲得政策支持的條件。產業政策績效評估不能僅看產值、稅收等指標，還應將就業質量納入考覈範圍。同時，引導AI產業發展方向，鼓勵發展“賦能人”而非“替代人”的AI應用，培育能夠創造新就業崗位的細分領域。
最後，馬一德建議，建立AI就業影響的監測預警機制。在數據支撐層面，國家統計局、人力資源社會保障部應儘快搭建常態化監測平臺。開展AI應用對重點行業就業影響的專項調查，建立技術性失業的統計指標和監測方法；依託大數據技術，對招聘市場、社保繳納、企業用工等數據進行實時分析，構建就業波動預警指標體系；定期發佈《人工智能應用就業影響評估報告》，爲政策制定提供數據支撐，引導社會預期。對監測發現的突出問題，及時啓動政策響應，防止局部風險演變爲系統性風險。
