国际劳工组织预测，全球四分之一的就业岗位存在较高的人工智能替代风险，麦肯锡大幅上调发达经济体白领岗位替代比例预期，多家国际头部咨询机构同步暂停分析师校招，大规模普及人工智能分析工具。诸多前沿信号充分印证，人工智能对全球就业市场的影响早已突破技术迭代层面，正在系统性侵蚀标准化、知识型流程工作。全球就业格局迎来结构性重塑，短期摩擦性失业压力攀升，长周期内劳动力市场失衡矛盾持续加剧，构建适配人工智能时代的就业治理体系成为全球亟待破解的关键问题。

　　当前人工智能影响全球就业的总体形势

　　岗位替代边界持续外延，由重复性体力劳动延伸至标准化知识型工作。过去数十年工业自动化主要作用于流水线生产等体力型岗位，但生成式人工智能的爆发使替代浪潮蔓延至法律文书起草、基础数据分析、初级翻译等中等标准化脑力劳动。高盛等机构测算，全球近3亿个职业任务具备被生成式人工智能替代的技术可行性，中等技能白领群体成为本轮技术迭代的主要承压人群，延续半个世纪的“体力劳动者让渡利益、脑力劳动者分享红利”的传统天平被彻底打破。这种“大脑替代”带来的心理冲击与职业焦虑，远比体力替代更为深刻。

　　企业前瞻性压缩入门岗位，全球青年就业岗位供给持续收缩。近年来，美韩等国普遍出现企业逐年压缩实习生和应届生招聘规模的同质化现象。美国薪酬调研机构统计显示，在人工智能高渗透行业之中，22—25岁青年群体近两年就业规模下滑幅度接近16%，金融咨询、文化传媒、互联网产业、专业服务业等行业缩招尤为突出。每年数以千万计的青年进入劳动力市场，但入门级岗位总量逐年萎缩，不得不面临“毕业即失业”或长期从事非正规就业的困境。青年长期性就业困难已经从单一国家问题逐步演变为全球共性难题。

　　技术收益分配格局失衡，全球收入分化问题不断加剧。人工智能带来的生产率红利高度集中于资本所有者、技术平台方和高端人才，普通劳动者很难分享技术进步红利。世界经济论坛调研显示，超半数企业借助人工智能提升利润水平，但仅一成企业同步上调员工薪酬，资本回报增速显著高于劳动报酬增速。劳动力市场分化为能驾驭人工智能的高技能群体与技能可被标准化的普通劳动者，薪酬差距持续拉大。与此同时，发达国家与全球南方国家人工智能发展差距持续拉大，发达国家依托技术优势占据数字化发展红利，全球南方国家率先承受就业冲击、难以共享技术发展收益，进一步加剧全球收入分配失衡。

　　人工智能重塑全球就业格局的中长期发展趋势

　　短期看，人工智能带来的主要是岗位调整引发的摩擦性失业，但随着大模型3—5年的全面普及，就业冲击将由局部扰动转向系统性重构，同时也为全球各经济体预留出宝贵的政策调整窗口期。

　　一方面，临时性摩擦性失业逐步转向长期性、全球性结构性失业。现阶段多数失业人员可通过简单培训实现跨行业流动，但拉长发展周期看，大量中等技能岗位将永久消失，对应技能体系整体失效，原有从业者无法通过短期培训适配新兴岗位，失业正从“等待匹配”转变为“技能过时”的长期状态。不同于经济下行带来的周期性失业，这种结构性失业无法依靠财政刺激或扩大投资予以化解，只能依靠劳动力技能体系整体升级。今后一段时期，结构性失业将不再是局部现象，而是全球性的经济常态，成为对各国治理能力的重大考验。

　　另一方面，行业岗位替代呈现梯次释放特征，全球具备政策调整窗口期。人工智能对岗位的替代沿“技术可行性”与“经济性”梯度渐进展开：最先被替代的是高度重复、规则明确且数据充足的领域，如基础客服、初级码农、标准文案撰写；而涉及复杂人际沟通、战略决策、创意构思和高度非标准化的岗位则处于替代曲线后端。梯次释放特征使各国得以从容引导劳动力向“人机协作”转型，并超前布局终身学习体系、转型机制与社会保障三道防线。若错失窗口期，后续治理成本将急剧攀升。

　　此外，劳动力市场结构两极分化，阶层固化的系统性风险有所抬升。人工智能挤压中等技能类工作岗位，推动劳动力市场加速向“高技能高薪”与“低技能低薪”两端极化：一端是掌握创意、决策、复杂社交能力的高薪岗位，另一端是养老陪护、线下服务等无法数字化的低端服务业，中间白领岗位持续塌陷。所以，有媒体预言，民粹主义、反技术情绪与逆全球化思潮将持续发酵，极易诱发大范围社会焦虑与矛盾激化，甚至对现有社会共识和政府体系构成压力。

　　世界主要经济体应对人工智能替代人工就业的主要做法

　　建立多方联动治理框架，系统性提升劳动力转型适配能力。发达国家摒弃劳动部门单一主管的模式，转向政府、企业、教育机构和工会多方联动。新加坡成立总理牵头的国家人工智能理事会，统筹产业升级与劳动力转型，依托终身学习平台向全民发放年度培训学分，定向开展数字化技能培训。英国由人工智能办公室统筹，发布就业影响评估报告与技能指引，通过国家技能基金等机制，引导教育培训与企业需求对接。德国将双元制职业教育延伸为全生命周期继续教育体系，为员工参加培训提供带薪假期与财政补贴，以税收抵扣激励企业开展在岗技能升级。荷兰尝试将就业影响评估纳入立法，推动行业与职业培训机构针对可能被替代的职业设计“技能桥梁”计划。构建终身学习体系已成多国共识，政策创新的焦点正在转向如何将学习激励精准覆盖最需转岗的中年群体。

　　推行前置性法治监管，延缓无序化岗位替代的推进速度。为防止企业单纯以降本为目标无底线裁员，主要经济体普遍出台前置性规则，对人工智能落地进行适度约束。欧盟《人工智能法案》明确规定，高风险人工智能应用须开展就业影响评估，大规模使用自动化系统前须预留3个月岗位过渡期，不得一次性批量裁撤员工。韩国修订《就业政策基本法》，要求企业引入自动化系统取代人力时，必须提前向劳动部门提交替代计划与过渡方案。加拿大出台岗位影响评估指南，要求联邦监管行业在部署自动化系统前完成就业影响评估。意大利设立人工智能就业观测机构，凡可能造成大规模岗位流失的数字化方案须经劳资双方协商方可落地，以法治手段拉长替代周期，为劳动者转型争取时间。主动以“放缓”换时间、以法治换空间，并非抑制技术创新，而是为变革设置必要的安全阀。

　　健全就业公平监管与收益再分配机制，化解技术变革衍生的社会问题。针对技术红利分配失衡、劳动权益受损等突出问题，发达经济体开始探索适配数字转型的再分配路径。法国投入7亿欧元推行全民人工智能素养提升计划，为岗位受冲击群体提供免费转岗培训，用技术进步产生的税收增量反哺弱势群体。德国适度上调资本利得税，设立数字化转型专项社会基金，帮扶大龄劳动者和低学历群体。北欧诸国研究对人工智能平台超额利润征收专项调节税，弥补劳动报酬缺口，同时强化反就业歧视监管，禁止企业以人工智能可替代为由拒收应届生、不得仅凭算法结果实施裁员，推动救助逻辑从“保护岗位”转向“保护劳动者”。效率与公平统筹并举，既是化解当前矛盾的现实选择，更是筑牢数字化社会根基的长远之策，让数字化发展既有速度更有温度。

　　（作者系国家发展改革委学术委员会办公室主任）

（责编：田旭）