●人工智能的规模化应用对劳动力市场进行深度重塑，劳动者需转型为复合型“智能驾驭者”
●动态技能培训体系需聚焦“精准供给、多元赋能、成果转化、多方保障”四大关键
本报记者 王维砚 肖婕妤
本期嘉宾：
全国总工会权益保障部部长、中国劳动学会副会长 王君伟
对外经济贸易大学国家对外开放研究院教授 陈建伟
全国五一劳动奖章获得者、五矿集团中国一冶钢构公司电焊工高级技师 祝强
王君伟
陈建伟
祝强
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻重塑就业市场的生态格局——既催生人机协同创意类、平台生态整合类等新职业新岗位，推动劳动方式、管理模式迭代升级，也带来结构性失业、技能错配、权益保障缺位等新挑战。
党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称“十五五”规划建议），明确提出全面实施“人工智能+”行动、促进高质量充分就业，为应对技术变革与做好民生保障指明方向。
本期“理论圆桌”特邀专家学者、工会干部、工匠代表，围绕人工智能对就业的“创造效应”与“替代效应”、劳动者面临的新要求与新挑战、权益保障升级路径及动态技能培训体系构建等议题展开深入探讨，为人工智能如何赋能高质量充分就业提供多元思路与实践参考。
人工智能创造了哪些新职业、新岗位？
记者：“十五五”规划建议提出，支持新业态新模式发展，人工智能会创造出哪些新职业、新岗位？
陈建伟：人工智能的本质，是“智能”这一关键生产要素的体现载体发生了变化，当机器拥有了智能，就从人的“工具”转变为人的“伙伴”和新一代基础设施。在此基础上，通过企业内部、不同行业的重构与集成，催生三大类新职业：一是人机协同创意类岗位，如虚拟体验架构师，侧重于利用人工智能工具进行内容生成与服务创新；二是平台生态整合类岗位，如智能供应链优化师，致力于复杂系统内的资源匹配与流程调度；三是系统治理与维护类岗位，如数据安全工程师，专注于保障智能系统的持续进化、合规性与安全性。
祝强：我认为，人工智能催生的职业大概有两类，一类是基于人工智能本身的新职业，另一类是传统岗位与人工智能相结合产生的新岗位。以我所在的企业为例，引入焊接机器人后，产生了3个新工种——AI焊接培训师、焊接系统运维师和焊接督导员。
记者：这些新职业、新岗位对劳动者提出了哪些新要求？
王君伟：其一，技能结构向复合型转型。单一技能已难以满足岗位需求，需结合自身所在行业，构建“专业技能+AI技能”的复合能力体系，才能适配新的岗位需求。其二，核心能力聚焦人机协同。人工智能并非简单替代人力，而是成为工作中高效互补的“合作伙伴”，劳动者要学会与人工智能分工协作，通过协同实现工作效率提升和价值最大化。其三，思维模式突出创新创造。人工智能在数据运算、规则执行等方面具备优势，人类的核心竞争力转向创造性思维，劳动者更加需要主动探索新技术的应用场景、优化解决方案，才能在人机协同中凸显不可替代性。其四，合规与伦理意识不可或缺。人工智能技术的快速发展伴随着滥用风险，劳动者需树立合法合规意识，防范技术滥用对自身权益及劳动环境造成损害。
祝强：日常工作中，我的机器人“同事”主要有三类：轻便可移动的协作机器人、适合大型厚钢板焊接的工业机器人以及用于管道焊接的管道机器人。这些“伙伴”的加入，倒逼我们从单纯的焊工向适应人机协作的复合型人才转型。机器人相关知识理论性极强，我们不仅要熟练掌握操作、调试和故障诊断技能，还要具备编程、软件应用、识图、理解机械原理等能力，对“手脑并用”提出更高要求。
陈建伟：劳动者需从单一的技能执行者转型为复合型的“智能驾驭者”。首先，需具备超越算法的“软实力”，包括独特的审美判断、深度的共情能力以及提出高质量问题的能力；其次，必须掌握“AI+X”的系统化“硬实力”，兼具跨学科的整合思维、敏锐的数据素养以及批判性的伦理判断力，从而能够驾驭复杂平台并管控智能风险。
记者：“十五五”规划建议提出，人工智能要“全方位赋能千行百业”。您认为人工智能将如何提升劳动者的就业质量？
陈建伟：人工智能通过重塑人机协作模式，从物理空间、认知负荷与职业发展三个维度全方位提升劳动者的就业质量。一是改善作业环境并降低劳动强度，通过智能机器人替代人工在高温、高压、有毒或高重复性的“危繁脏重”场景中作业，从源头上消除职业健康隐患并大幅减轻体力消耗；二是优化工作内容与释放创造力，利用人工智能自动处理数据录入、文档检索等机械性事务，将劳动者从低价值的枯燥流程中解放出来，使其能专注于更具情感交互、复杂决策和创新性的高价值工作；三是增强工作灵活性与技能赋能，智能辅助工具不仅降低了复杂任务的操作门槛，还打破了办公的时空限制，支持更加弹性、自主的工作模式。
祝强：工人“解放双手”之后，拥有了更多时间投入有创造性的工作：可以利用自身积累的技术经验和机器人“同事”合作，开发新工艺、新方法，帮助企业实现降本增效和质量升级。此外，生产车间还安装有人工智能环境监控系统，能持续改善作业环境的舒适度，降低职业病风险。
人工智能给就业带来哪些挑战？
记者：在人工智能“创造效应”和“替代效应”的叠加作用下，就业结构和技能结构会产生怎样的变化？
陈建伟：人工智能的规模化应用正在对劳动力市场进行深度的“创造性破坏”。一方面是引发结构性失业与技能错配风险，技术迭代速度超过了劳动力技能更新的速度，导致短期内“机器换人”的“替代效应”可能使部分劳动者面临失业风险。那些具备高重复性、规则明确、低社交情感交互等特征的岗位，例如，流水线作业、初级数据录入、基础翻译、电话销售等，较容易被算法和自动化设备替代。另一方面是加剧就业极化与收入不平等，可能削减中等技能岗位，扩大掌握AI技术的“超级个体”与普通劳动者之间的财富差距，对社会保障体系提出新考验。
进而就业结构将向两端化延伸演进，就业重心向高附加值服务业转移，推动劳动力大规模流向需要复杂交互、创新思维及情感投入的生产性服务业和高品质生活服务业。在技能结构层面，技能需求呈现“中间收缩、高端扩张”的结构性变化，由于人工智能擅长处理中等复杂度的规则型任务，会导致中等技能岗位相对减少，而对能够驾驭复杂系统的高技能人才需求激增，倒逼劳动力素质整体跃升。
记者：随着人工智能在数字平台和智能管理系统中的应用，劳动方式将产生怎样的改变？
王君伟：首先，人机协同成为劳动常态。无论是外卖骑手通过智能调度系统接收订单，还是制造业工人借助智能管理系统调控生产设备，人工智能都是嵌入日常工作的“协作伙伴”。其次，用工灵活性进一步增强。人工智能驱动的数字管理系统，打破了传统固定用工模式的束缚，灵活就业横跨第二产业、第三产业的趋势将更加普遍；从劳动者角度，年轻群体已不再满足于父辈“工厂流水线式”的固定就业形态，更追求工作的自主性与灵活性。另外，劳动内容向高价值化倾斜。随着低技能、重复性劳动被替代，推动劳动内容向创意创新、复杂决策、复合型操作等高价值领域转移。
陈建伟：用工形态日益去组织化、去劳动关系化与灵活化，传统的全职雇佣关系被零工化、任务化的短期协作取代，模糊了雇主责任边界，使很多劳动者从有组织归属的员工变为“数字游民”。
记者：在用工管理方式上会产生怎样的变化？
王君伟：一方面，算法成为管理核心，数字化隐形管理取代传统管理模式。如今，大量平台企业已完全依托算法开展管理，让管理更高效。但这种模式的弊端同样明显，算法能精准计算最优路线，却无法兼顾劳动者的体力极限、突发状况与情感需求。更关键的是，算法构建的“隐形管理”无处不在，极大束缚了劳动者的自主性。另一方面，用工管理趋向灵活化，企业不再局限于传统的全日制用工模式，转而通过劳务派遣、外包、众包等多元方式灵活用工。这种变化对企业而言，降低了用工成本，提升了组织弹性，适配平台经济发展需求，但对劳动者来说，灵活用工背后暗藏侵权风险。
陈建伟：劳动管理向“算法化、原子化”转型。管理模式从“人事管理”转向“算法管理”，平台利用数据实时监控、智能派单与自动化绩效评估，实现对劳动过程的毫秒级精准控制，但也引发了决策不透明等问题。
记者：这种变化给劳动者权益保障带来哪些挑战？
王君伟：首先是劳动关系认定难，权益保障失去前提基础。目前，劳动法律法规的适用多以建立劳动关系为前提，灵活用工模式下，一旦发生劳动争议，由于劳动关系难认定，劳动者往往无法纳入现有劳动保障体系的保护范围，合法权益难以得到有效保护。其次是维权取证难，算法不透明加剧侵权风险。传统企业管理中，工资条、打卡记录、考勤表等书面或线下痕迹，为劳动者维权提供了证据支撑。但在算法管理中，算法决策过程具有隐蔽性，这种不透明不仅导致劳动者难以理解自己的薪酬构成、绩效结果，维权时也容易陷入“无据可依”困境。另外是社保权益缺失与职业发展受阻，长期保障面临短板。一方面，灵活用工模式下劳动关系的模糊性，使得大量劳动者被排除在职工社保体系之外，养老、医疗等核心保障需求难以得到充分满足；另一方面，企业出于降低成本等考量，不愿投入资源为灵活就业劳动者制定职业发展规划、提供技能培训，导致劳动者长期处于“碎片化就业”状态，技能水平难以提升，职业发展通道狭窄。
陈建伟：劳动权益保障面临隐蔽性与复杂性的双重挑战。现行法律难以有效界定平台与劳动者之间的新型关系，导致社保缺位与维权困难，同时全方位的数字监控侵害了劳动者的个人隐私与休息权，加剧了劳动者在算法系统面前的弱势地位。
如何用好人工智能促进高质量充分就业？
记者：“十五五”规划建议要求“健全终身职业技能培训制度”，针对人工智能对低技能劳动者的就业影响，如何健全就业服务体系，为劳动者再就业提供保障？
王君伟：首先，健全数字化精准就业服务体系。一方面，开展适配新兴领域与产业升级的多元技能培训，弥补劳动者技能短板；另一方面，强化跨地域就业协作机制，打破地域就业壁垒，拓宽再就业渠道。其次，构建就业影响评估与预警机制。充分运用数据监测与分析能力，全面评估人工智能对就业市场的影响，包括涉及的行业范围、岗位替代规模、技能需求变化等，就业服务从“被动响应”转向“主动预判”，降低就业矛盾与失业风险。另外，加大困难群体兜底保障力度。为失业人员、就业困难群体等重点对象，提供政策咨询、职业介绍、岗前培训等一站式就业服务；工会组织要发挥积极作用，为失业困难职工提供生活救助、就业帮扶、法律援助等服务，增强其重返就业市场的信心与能力。
陈建伟：公共就业服务体系应加速向“全链条赋能”转型，通过精准培训、智慧服务与制度托底构建坚实的再就业安全网。一是建立需求导向的“数字融合”转岗培训机制，针对性开发低门槛的数字化应用课程，帮助低技能劳动者跨越“数字鸿沟”，快速掌握适应用工需求的“人机协作”基础技能，实现从“被替代”向“会使用”的转变；二是升级主动式、智能化的就业供需匹配平台，利用大数据技术对就业困难群体进行精准画像，提供个性化的职业诊断与岗位推荐，实现从“人找工作”到“岗位找人”的转变，降低劳动力市场的信息不对称与摩擦成本；三是完善全周期的就业援助与社会保障缓冲带，探索建立“培训+生活补贴”的挂钩机制以及适应新业态的灵活社保制度，确保劳动者在技能重塑的过渡期内享有基本的生存保障与发展机会。
记者：面对人机协同的新工作场景，如何建立相应的转型培训路径，让劳动者和机器人成为高效、和谐的“工作搭子”？
祝强：我用了近两年时间才跟机器人成为“好同事”，核心在于转变心态和升级技能。首先是打破心态壁垒，接纳机器人“新同事”。起初，我也是带着抵触情绪，觉得机器人是跟自己“抢饭碗”的竞争对手，真正接触后发现，机器人是能帮我们减负、赋能的伙伴，能拓展个人的技能边界，现在我们不仅成了“默契战友”，甚至产生了“感情”。其次是坚持终身学习。一方面，充分发挥劳模创新工作室的引领作用，我所在的赵宗合劳模创新工作室，有多工种协同的“智囊团”，遇到难题能随时请教，结合团队经验摸索机器人应用技巧，进步速度远超单打独斗；另一方面，中国劳动关系学院劳模学院开设的线上公益课堂，提供了人工智能大模型课程等学习渠道，也帮我补齐了理论短板。
陈建伟：构建人机协同的培训路径需打造“技术赋能+认知重塑+场景实战”的立体化体系，帮助劳动者实现从“被动适应”向“主动驾驭”的身份跨越。一是建立分层级的“数字交互”技能图谱，重点强化劳动者对智能设备的指令下达、人机对话、异常干预及协同维护能力，使其掌握与机器伙伴沟通的“通用语言”；二是培育聚焦人机互补的“差异化”核心素养，在培训中强化机器难以具备的复杂情境判断、情感交互及创造性问题解决能力，引导劳动者从重复性劳动中抽离，专注于机器盲区的高价值决策环节；三是推广“场景嵌入式”的沉浸演练模式，利用VR/AR及数字孪生技术构建虚拟协作空间，让劳动者在零风险的模拟环境中反复磨合协作流程，通过“干中学”快速建立对机器人队友的信任感与配合直觉。
记者：“十五五”规划建议明确，要推动“数字技能提升行动”，人工智能技术快速迭代，如何构建动态技能培训体系，帮助劳动者“技能跟得上技术”？
王君伟：构建动态技能培训体系需聚焦“精准供给、多元赋能、成果转化、多方保障”四大关键。第一，精准供给培训内容。企业职工依托工匠学院、劳模创新工作室等平台，升级岗位与数字技能，向复合型人才转型；对于低技能劳动者、失业人员等群体，以岗前培训、就业技能培训为核心，通过数字化手段普及基础数字技能、行业通用技能，弥补技能短板。第二，创新多元培训方式。一方面，推动线上线下深度融合，通过校企共建实训基地、推行现代学徒制、邀请劳模工匠担任导师“传帮带”等方式提升培训实效；另一方面，深化产教融合，推动企业与院校、培训机构合作，确保培训内容与岗位要求无缝衔接。第三，促进培训成果转化。建立终身培训与积分认证体系，劳动者通过持续学习积累积分，可获得被市场认可的能力证书，以对接企业薪资定级与职业晋升。第四，强化多方保障支持。加大政策与资金支持力度，对受技术冲击较大的劳动者群体，发放培训补贴；对积极开展岗前培训、技能升级培训的企业，给予税收优惠等政策扶持；强化宣传引导，大力宣传大国工匠、技能人才的成长故事，营造“崇尚技能、终身学习”的社会氛围。
祝强：培训特别要注重“经验与技术的融合转化”。数字技能培训不能仅停留在机器人基础操作层面，更要教会劳动者如何将自身实操经验转化为数字技能。比如，焊工在长期实践中积累了应对不同材料、不同焊接位置、不同工况的灵活手法，针对机器人焊接手法单一的痛点，可以通过培训让焊工掌握参数微调的核心逻辑，将技术经验转化为设备优化参数，增强机器人操作灵活性，匹配复杂场景需求，实现“机器补位+人工赋能”的高效协同。
陈建伟：构建动态技能培训体系需打破传统教育的滞后性，确立“产教融合、敏捷迭代、终身衔接”的快速响应机制，以实现技能供给与技术演进的实时同步。一是建立产业引导的课程“热更新”机制，实现从“书本知识”到“生产一线”的零时差对接；二是推广“微证书”与AI赋能的个性化学习模式，利用AI技术绘制劳动者技能画像，推送“短平快”的微课资源，让劳动者利用碎片化时间进行“即需即学”的模块化提升，降低学习成本；三是完善“学分银行”与多元资历互认体系，打通职业培训与学历教育的通道，确保劳动者每次技能微更新都能被记录并转化为职业晋升的资本。
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