【摘要】人工智能（AI）技術的快速發展正深刻重塑勞動力市場結構與工作方式，給青年職業發展帶來了挑戰。在AI時代，勞動力市場結構的動態變化貫穿人們的整個職業生涯，職業路徑、工作內容、技能要求等方面的頻繁變化或將成為常態。青年需要轉變對職業和工作的傳統認知，通過持續學習、提升技能以及開展跨界協作，主動適應動態變化的職業發展情境。從社會層面來看，優化人才培養體系、創新技能培訓模式、構建全民數字技能教育體系，以動態調整人力資源供給，是促進高質量充分就業的關鍵路徑。
【關鍵詞】人工智能 青年 職業發展 勞動力市場
【中圖分類號】C913 【文獻標識碼】A
人工智能（AI）技術的迅猛發展不僅改變了人們的生活方式，也深刻重塑了勞動力市場的結構與工作模式，對青年職業發展提出了新的挑戰。在AI時代，勞動力市場的持續變化可能成為青年職業生涯的常態。對于即將步入或剛剛步入職場的青年而言，如何適應這一新情境？對政府和社會而言，又應如何通過政策支持與系統保障助力青年職業發展？
AI技術驅動下勞動力市場需求的結構性嬗變
就業替代效應和創造效應綜合后果的不確定性表明，在AI時代，青年的職業發展過程中將不斷面臨新挑戰，頻繁更換職業、調整工作崗位以及改變工作內容和方式等，或將成為常態。對處于AI時代的青年而言，毋庸置疑的是：他們所面臨的勞動力市場正處于需求結構不斷變化的狀態，并且這種變化因AI技術的發展而不斷加速。
AI技術的發展和應用對勞動就業的影響，本質上屬于技術進步與勞動力市場關系的范疇。歷史上，關于技術進步是否威脅就業的討論屢見不鮮。例如，19世紀初英國爆發的“盧德運動”、20世紀30年代“技術性失業”概念的提出，以及20世紀60年代針對“自動化焦慮”的討論，均反映出人們對技術進步引發的就業需求變化的擔憂。但歷史事實表明，技術進步并不必然導致就業總量的減少，反而可能擴大人力資源需求。譬如，有研究顯示，從1980年到2010年間，美國約一半的就業增長得益于技術進步。真正引起恐慌的其實是技術快速發展導致的人力資源需求結構的急劇變化。當現有的人力資源供給無法及時適應技術發展帶來的需求結構調整時，便會出現所謂的技術性失業。事實上，隨著AI技術的發展和運用，社會對不同技能和崗位的需求必然會發生變化，這一過程可視為勞動力市場的一種“新陳代謝”。在技術進步相對緩慢時，勞動力市場結構調整相對平穩，對就業的沖擊有限。而在當前以及可預見的未來，快速發展的AI技術顯著加速了勞動力市場的結構變化。
AI技術的發展和運用不僅加速了勞動力市場需求結構的變化，還改變了這一變化過程的內在機制。技能偏向性技術進步理論和任務偏向性技術進步理論是當前解釋技術進步對勞動力市場影響的兩大主流框架。技能偏向性技術進步理論認為，技術進步有助于增加對高技能勞動力的需求，同時減少對低技能勞動力的需求。該理論在一定程度上解釋了近年來高技能人才需求上升和收入差距擴大的現象。然而，這一理論并不能有效地解釋近年來出現的就業極化現象——即高技能和低技能職業份額有所增加，而中等技能職業的就業份額有所下降的現象。任務偏向性技術進步理論將工作任務區分為常規任務（程序化、重復性、可被機器執行的任務）、非常規認知任務（需要分析、創造、解決問題等復雜思維能力的任務）以及非常規體力任務（需要體力和在非結構化環境中工作的能力），并指出常規任務更容易受到技術進步的沖擊，從而較好地解釋了就業極化現象。然而，隨著近年來生成式AI的發展，傳統上被認為屬于非常規認知任務的部分工作也開始受到技術進步的影響，這表明AI技術對勞動力市場結構的重塑機制比以往更加復雜，其未來的影響甚至可能超出現有理論的認知范圍。
AI技術的發展和運用將從多個維度重塑勞動力市場的人力資源需求結構。其一，部分職業或崗位的人力資源需求會迅速下降，但這些職業或崗位不會完全消失。例如，傳統制造業中的裝配線工人需求將因自動化技術的普及而減少，但仍需人類進行監督和維護。其二，某些職業或崗位在需求總量上可能變化不大，但對從業人員的知識與能力提出新的要求。這種新要求有兩個不同的方向：一是要求從業人員掌握更高水平或更新的技能。例如，在醫療行業，AI診斷工具的應用要求醫生掌握AI相關的新技能。二是技能要求降低，乃至去技能化。例如，在軟件開發領域，AI工具的運用使得初級程序員也能參與到復雜的項目中。當然，技能門檻的降低也會帶來風險，如客服領域中AI聊天機器人的應用降低了人工客服的技能門檻，但也增加了競爭者的數量，導致從業人員被同行替代的風險增大。其三，一些傳統職業或崗位逐步消失，而一些新的職業或崗位則會不斷被催生。譬如，會產生數據科學家、機器學習工程師、AI訓練師、AI倫理學家、機器人工程師等。其四，不僅常規任務型工作崗位面臨調整，而且非常規型任務（包括認知類、創意類任務）也面臨調整。例如，生成式AI在藝術創作和法律文書起草等領域的應用，正在影響傳統上被認為需要高技能和創造力的領域。此外，勞動力市場人力資源需求結構的變化還體現在行業和地區層面。不同行業所需要的人力資源規模和類型將出現變化與調整，如科技行業對高技能人才的需求將增加，傳統制造業對低技能工人的需求將減少；不同國家或地區對人力資源規模和類型的需求也將因AI技術發展和運用程度的不同而發生變化。
AI技術的發展與運用不僅通過自動化和技能要求的變化影響勞動力市場，還通過改變勞動方式和勞動關系等途徑，進一步重塑勞動力市場結構。其一，靈活就業與遠程工作機會不斷增加。AI技術的發展助推了靈活就業、遠程工作等新型勞動方式的興起。例如，AI驅動的協作工具和虛擬助手使員工能夠在全球范圍高效協作，減少了對傳統辦公場所的依賴，增加了遠程工作的機會。當然，這一變化也導致傳統意義上依賴固定場所的職位需求下降。其二，人機協作的工作模式逐漸增加。AI技術的發展不僅使得人機協作更為便利，也使得人機協作類的工作崗位成為新的就業增長點。其三，零工經濟和平臺勞動的擴張，以及勞動關系的去雇主化。AI技術支持的平臺經濟創造了新的勞動模式，傳統雇主—雇員模式被更為靈活的合作關系替代，越來越多的勞動者從傳統的雇傭制轉向合同制或自由職業（或獨立承包商/工作事項獨立承攬人）。這增加了對短期、項目制工作的需求，同時減少了對長期穩定就業的需求。其四，勞動力市場的全球化。譬如，AI技術通過實時翻譯和跨文化溝通工具降低了全球協作的障礙，使勞動力市場更加全球化，企業可以從全球范圍招聘人才，勞動者也能參與國際項目。
除了重塑勞動力市場需求結構之外，AI技術的發展與運用無疑也從人力資源供給側影響了勞動力市場。其中，“技術袪魅”和“技術賦能”是最為突出的現象，它們共同改變了勞動的可及性和勞動力供給的質量與數量。“技術袪魅”指的是AI技術通過簡化復雜任務、模塊化操作流程，降低了某些工作或崗位的技能要求，使原本無法勝任這些工作或崗位的勞動者也能夠進入相關領域，從事相關工作，從而顯著擴大人力資源的可供給范圍。譬如，AI驅動的翻譯工具使得非專業人士也能完成基本的跨語言溝通，有效降低了語言服務行業的準入門檻。“技術賦能”則是指AI技術通過提供高效、便捷、個性化的學習和培訓資源以及渠道，幫助勞動者快速掌握新知識和新技能，增強其職業能力和市場競爭力，從而提升勞動力供給質量。
青年職業發展過程中的“變”與“不變”
AI時代青年職業發展情境的不確定性和確定性是一體兩面的。不確定性體現在具體職業、崗位和工作內容的持續變化上。而確定性在于，青年始終置身于一個需求結構持續快速演化的勞動力市場中，這一基本趨勢已不可逆轉。換言之，AI技術的發展與應用為青年職業發展帶來新挑戰的核心在于：青年所面臨的不再是某一具體職業或崗位的簡單變動，而是貫穿整個職業生涯、以不斷變化的需求結構為特征的勞動力市場情境。
從相對宏觀的角度來看，人力資源供需的有效匹配是實現高質量充分就業的關鍵。在AI時代，人力資源供需之間的張力將長期存在，并且受到經濟周期性波動和人口發展等因素的影響。當前，國內外形勢復雜多變，加之青年勞動力供給不斷上升，青年就業的結構性矛盾日益突出。因此，無論是為了應對經濟周期性波動，還是為了適應AI時代勞動力市場結構的持續演變，提升勞動者知識水平、改變技能結構、優化人力資源供給等，都是緩解乃至消除這種供需張力的必然之舉。
面對勞動力市場結構的持續變動，“以不變應萬變”仍是個體應對不確定性的重要策略。在這一語境下，“不變”并非指職業路徑的固守不變，而是指個體在動態社會中持續進行知識更新、技能提升與學習能力培養的穩定取向；而“變”則體現為職業形態、崗位、工作內容以及工作方式等方面的持續調整與重塑。在技術變革所引發的市場不確定性與結構性張力面前，青年需要調整職業預期，建立終身學習機制，強化跨界能力，并夯實數字素養。只有這樣，他們才能在未來充滿變數的就業環境中構建自身的核心適應力與可持續發展能力。
其一，轉變對職業與工作的傳統認知和預期。縱觀歷史，技術進步雖持續推動勞動力市場的演進，但傳統的職業路徑通常具有較強的穩定性和可預期性，個體往往從事相對固定的職業。然而，隨著AI技術的深度滲透，勞動力市場的動態性顯著增強，當代青年在其職業生命周期中將面臨更為頻繁的職業轉換、崗位流動、工作內容和方式轉變，同一職業路徑的長期延續性正變得日益罕見。面對這一趨勢，青年群體亟需重塑職業生涯的認知基礎，樹立更加靈活、開放、適應性強的職業發展理念。
其二，樹立終身學習理念并采取相應行動。在AI等技術的推動下，知識更替速度顯著加快，職業技能的時效性大幅縮短，傳統的“一次性教育”模式已難以適應時代發展的要求。青年應樹立終身學習的理念，運用AI、大數據、在線教育平臺等新興工具，提升學習效率與能力遷移水平，實現學習內容的精準化與學習過程的個性化，確保自身在技術加速迭代的環境中始終保持競爭力。
其三，高度重視跨學科能力的培養與人機協同能力的構建。隨著產業邊界的日益模糊、職業技能結構的加速復合化，單一專業背景已難以適應快速演化的就業環境。青年應主動拓展知識邊界，融合多學科知識體系，增強跨界思維與綜合解決問題的能力；同時，應增強與智能技術協同工作的意識與能力，在“人機共生”的新型勞動結構中實現優勢互補，確立自身不可替代的職業價值。
其四，提升數字素養，夯實基本的數字技能。數字技能不僅關涉個體的職業適配能力，更深刻地影響其社會參與水平與數字時代的公民身份建構。在AI加速融入各類社會場景的背景下，青年若缺乏基本的數字工具運用能力、數據處理能力與網絡信息素養，極易陷入被動乃至邊緣化境地。因此，提升數字素養、夯實基本的數字技能成為青年增強職業安全感、拓展社會流動空間、提升公共事務參與能力的關鍵支撐。
從政府和社會的視角出發，優化人力資源供給結構，已成為應對技術快速演進背景下就業結構性矛盾的關鍵舉措，也是推動經濟社會高質量發展的基礎性條件。總體而言，政府、企業、教育機構等多方主體應協同發力，從人才培養、技能提升、觀念引導、制度支持等多個維度，系統推進人力資源供給結構的優化。唯有如此，方能有效緩解AI時代的就業結構性矛盾，提升勞動者的整體適應能力與社會生產效率。具體而言，應做好以下工作：
其一，改革與優化人才培養體系，增強人力資源供需匹配度。近年來，我國高等教育規模的迅速擴大為經濟社會發展提供了堅實的人才支撐，但高校畢業生就業結構性矛盾也愈發突出，教育供給與社會需求之間的錯位問題日益顯現。在AI技術深刻重塑勞動力市場結構的背景下，傳統的人才培養模式亟待轉型升級。因此，應建立以社會需求為導向、以動態反饋為機制的教育調適體系，推動形成教育系統與產業系統之間的高效聯動。具體而言，要在強化財政激勵與約束機制（例如將高等教育資源配置與畢業生就業質量掛鉤）的同時，依據勞動力市場供需動態監測數據，及時調整專業設置與課程體系，提升人才供給結構與勞動力市場需求結構間的匹配度。
其二，創新技能培訓體制機制及方式，構建學習型社會。面對AI時代勞動者技能更新周期不斷縮短的現實，應加快構建涵蓋終身學習、跨界學習、彈性學習的教育培訓體系。在政策層面，應出臺覆蓋多階段、多人群的終身學習制度，提供制度性支持與資源保障；在實施層面，應依托政校企多方合作平臺，開發具有靈活性、前瞻性與針對性的技能培訓項目，并廣泛運用AI、大數據等數字技術，推動技能培訓的智能化、個性化、模塊化，增強技能提升的效率與適配性。
其三，前瞻性引導新增勞動力的培養與存量勞動力的技能轉型。應組織專門力量加強對勞動力市場結構演變趨勢的分析和研判，結合人工智能發展路徑、人口結構變化、產業發展與演進方向，前瞻性地科學引導教育資源和培訓資源的投放與布局，積極干預新增勞動力的培養與存量勞動力的技能轉型，以高效地滿足未來崗位所需的技能與素養。
其四，引導青年更新就業觀念。應加強對青年群體的就業價值觀引導，推動其從傳統的“穩定性”就業偏好向“適應性”“成長性”就業認知轉變，增強對職業靈活性、跨界性與非線性路徑的接受與準備，從而提升其在變動不居的勞動力市場中的適應力與行動力。
其五，建立全民數字技能教育體系。數字技能不僅關涉個體的職業適應與社會融入，也在更深層面決定著國家的技術創新能力與社會治理現代化水平。因此，應將數字技能系統性地納入國民教育體系，構建涵蓋基礎教育、高等教育到成人教育的全生命周期數字教育鏈條。同時，強化社區教育平臺功能，為中老年群體、農村居民等群體提供靈活多樣的數字技能培訓，確保不因“數字鴻溝”造成新的社會分化。在此基礎上，應鼓勵企業與社會組織積極參與數字教育資源建設和數字技能培訓工作，推動數字技能普及的社會化、生態化發展。
綜上所述，AI技術的發展不會消滅職業發展機會，但會改變職業發展機會。對于青年而言，只有持續不斷地調整和優化自我，才能在AI時代不斷變化的職業發展過程中把握住屬于自己的機會。
（作者為南京大學就業質量研究中心主任，南京大學社會學院教授、博導）
【注：本文系國家社會科學基金重大項目“大數據和人工智能發展背景下社會分層狀況的新變化”（項目編號：22&ZD188）階段性成果】
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責編/孫渴 美編/李祥峰
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