近日，全球电商巨头亚马逊（Amazon）宣布，计划裁减约1.4万名公司职员，占其公司职员总数的4%。

消息传出，引发舆论热议。财报显示，今年二季度亚马逊净销售额达1677亿美元，同比增长13%，营运利润192亿美元，同比激增31%。如此亮眼的业绩，为何突然要启动大规模裁员？

亚马逊首席执行官安迪·贾西称，裁员主因是“重塑企业文化及应对AI技术变革，而非财务压力或直接AI替代”。此外，人力体验与技术高级副总裁贝丝·加莱蒂在致员工信中表示裁员是必要的，因为“世界正在快速变化”。

不止亚马逊，今年以来，多家大型跨国企业相继公布了裁员计划，涉及传统制造业、快消品、零售、IT/互联网、生物医药等各行业。头部咨询公司埃森哲（Accenture）宣布，在过去三个月中已裁员超过1.1万名员工，并警告称如果员工无法适应人工智能的需求，未来还将有更多裁员。

这一系列事件揭示了一个更深刻的趋势：AI对就业的冲击，远不只是岗位替代，更是一场涉及组织架构、工作流程与核心文化的系统性重塑。

然而，当“适应AI”成为比“利润下滑”更具说服力的裁员理由时，一种普遍的焦虑感也随之蔓延——是否有人能在这场关于AI的变革中幸免？

在这片普遍的忧虑中，中国的情况尤为特殊且复杂：

我们拥有世界最大的就业规模，位列人工智能发展的第一梯队，却同时面临着未富先老的人口结构，尚未完成的城镇化，以及深刻的产业转型升级压力。

著名经济学家蔡昉在其新作《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》中指出：

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”。

AI作为一种“通用目的技术”，其就业影响兼具“创造”与“破坏”的双重效应，但两者在节奏和数量上并不对称——岗位破坏往往先于并大于岗位创造。

而在人口老龄化加剧、劳动力市场出现“一老一小”结构性矛盾的背景下，AI的渗透将进一步加剧技能错配与收入不平等。

我们，该怎么办？

“这次真的不一样”在哪儿？

我们都听过这样一个故事：

19世纪，汽车发明后，英国不少马车夫担心汽车的普及会取代他们的工作，便联合起来到处抗议，甚至砸毁汽车，迫使政府出台了“红旗法案”，要求每辆汽车必须要由3个人来驾驶，同时车速不得超过马车。

与英国对汽车产业的压制相比，美国人后来居上，福特、通用、克莱斯勒等大公司先后出现，创造了数量远超前汽车时代的就业岗位。

这一案例广泛出现在科技史、产业史的各种读物里。今年诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁就认为，“技术性失业”是“创造性破坏”的一部分，蒸汽机、电力、互联网等历次技术革命的成果，概莫能外。

《轧铁工厂》，[德]阿道夫·门采尔，1875

诚然，历史上每项“通用目的技术”的诞生都具有颠覆性，或早或迟地引起产业革命。人工智能赋能，特别是智能和生命系统革命，不仅注定引发全方位的产业革命，而且只会更早，不会更迟。

然而，蔡昉认为，AI革命具备根本性的不同，其冲击的深度、广度和速度是史无前例的。

与蒸汽机、电力、互联网一样，AI属于能重塑所有产业的“通用目的技术”。但它的独特之处在于，首次将变革的矛头直接指向了“智能”本身——人类在劳动力市场上的最后堡垒。从体力到脑力，从规则性任务到创造性工作，AI的替代范围是“无远弗届”的。

历史经验表明，新技术破坏旧岗位和创造新岗位之间存在一个时间差。但AI时代，这一时间差可能被急剧拉大，甚至永久化。因为新创造的岗位所需的人力资本，与被替代岗位所拥有的技能之间，存在着“万里之遥”。

蔡昉在书中将AI造成的就业冲击的性质和程度分为两个阶段：

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。

例如，与几个月内将一个失业的马车夫培训为合格的司机相比，一个被AI替代的卡车司机，几乎不可能通过短期培训成为一名AI工程师。这种技能鸿沟使得就业结构调整的痛苦期更长、更剧烈。

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。

具体到中国，更是存在独特的“三重挤压”：AI高渗透、人口老龄化、结构性就业矛盾的凸显。

中国作为AI应用大国，机器人安装量全球第一，数字经济发展迅猛，这将对现有就业岗位产生强大的替代效应。

而劳动年龄人口负增长、老龄化加剧，本应意味着劳动力稀缺、工资上涨。但在AI时代，这反而成了企业加速推进自动化、用机器“替代”人的诱因之一。蔡昉引用2024年诺贝尔经济学奖得主阿西莫格鲁的研究指出，人口老龄化是自动化加速的重要动因。

最后，中国的就业主要矛盾，已从“总量不足”转变为“结构错配”。一方面是企业喊着“招工难”，另一方面是大学生“就业难”，“有活没人干”和“有人没活干”并存。AI的介入，不仅没有缓解这一矛盾，反而可能使其恶化。

当然，这一次之所以不一样，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。

这一前所未有的站位，意味着我们必须率先探索一条适合于自身国情的发展路径。

于个人：聚焦“不可替代能力”

蔡昉认为，破解这一时代课题的关键，在于打破传统范式，进行一场从个人到国家、从观念到制度的系统性应对。

一方面，构筑强大的社会保护网，化解转型阵痛；另一方面，培育与AI共生的“新人力资本”，让AI的“破坏性”转化为“建设性”。

强化非认知能力的培养

在人工智能取得革命性突破并赋能数字经济发展的条件下，人力资本的内涵正被重新定义。

蔡昉在《中国就业新趋势》中指出，人力资本仍然是劳动者在就业市场上保持竞争力的法宝，但竞争的维度已发生根本性转变——从人与人之间的竞争，转向了人类与人工智能之间的竞争。

想要在这场较量中胜出，在于扬长避短，着力培养人工智能难以复制的“人类特有能力”，这主要包括三类核心能力：

一是与同理心、情商、沟通力、领导力和团队工作相关的能力；

二是那些从未或者难以记录下来却可以直接传授的“隐性知识”；

三是能够恰如其分地融合理性、情感与经验的“实践智慧”。

这类能力的培养需要尽早开始，并在一生中不断维护与强化，它们不仅能直接构成竞争力，更能保护我们的认知技能不过早被技术迭代所淘汰。

从“一次学习”到“终身学习”

然而，拥有这些能力并不意味着可以一劳永逸。蔡昉在书中提醒，人工智能的进化速度始终碾压人类既有的知识体系。

因此，我们的学习模式必须彻底转向。从“一次学习”到“终身学习”，不再是一种提倡，而是生存与发展的必然选择。

我们要拥抱覆盖全生命周期的技能更新，利用AI赋能的教育平台，在实践中学习，再带着新知识回到实践中去，形成“干中学”与“学中干”的持续循环：

“干中学”，比如通过AI辅助工具优化工作流程时，同步掌握工具背后的逻辑；

“学中干”，把新学的跨领域知识快速应用到实际工作，让技能更新跟上AI进化的节奏。

重新定义职业规划

最后，想要让人力资本持续发挥作用，还需要重新定义职业规划。

蔡昉建议重点关注那些具有“鲍莫尔成本病”特点的行业。所谓“鲍莫尔成本病”，是指生产率增长停滞的部门因工资刚性上涨而导致成本持续攀升。这些领域（如教育、卫生和社会工作、文化、体育和娱乐业、公共管理、社会保障和社会组织等）虽然生产率提升缓慢，但社会需求旺盛且持续增长，其核心价值在于提供不可或缺的“人类体验”。它们因人性化的连接与创造而显得珍贵，因而在AI时代展现出更强的就业韧性。

同时，新就业形态也可成为应对AI就业冲击的主动选择。书中提到，灵活用工、自由职业、平台经济等形态凭借弹性工作模式，既能帮助雇主分散经营风险，也能让劳动者通过多元化收入来源缓冲宏观经济波动带来的影响，进而更好地化解劳动力市场可能出现的冲击，为人力资本的持续发挥搭建更灵活的就业场景。

于国家：构建“技术向善+就业优先+成果共享”体系

然而，个人的努力需要宏观制度的支撑。蔡昉强调：技术进步的红利不会自动“涓流”到每个劳动者身上，必须依靠强有力的制度引导和保障。应对这场前所未有的就业冲击，国家必须构建一套“技术向善、就业优先、成果共享”的系统性治理框架，将AI的巨大潜能转化为全民福祉。

投资全生命周期人力资本

1.打破户籍壁垒，推动基本公共服务均等化

以包容性教育促进社会流动，让农民工、跨城就业青年平等享受技能培训等服务，消除体制性障碍。

2.重塑全生命周期教育体系

将学前教育和高中教育纳入义务教育，强化素质与职业启蒙；同时建立从早期教育到大龄劳动者“急用先学”式技能培训的全程机制，系统性应对“一老一小”的结构性矛盾。

天津滨海新区文化中心图书馆，人流如织

引导AI技术向善

1.在算法里植入向善基因

为实现人工智能创新向善，需在技术研发与应用的全过程中嵌入“就业优先”理念。同时推动与人工智能接触最密切的开发者、投资者与使用者形成“就业友好”的技术伦理共识。

2.激励相容，引导技术走向“正确”路径

通过税收优惠、研发补贴等政策，激励企业研发“人机互补”型技术；同时对单纯以替代劳动力为目的的技术应用进行必要规制，使企业的技术选择与社会的就业稳定目标相协调。

3.构建就业友好的规制框架

政府应该通过立法和政策，构建一个就业友好型或岗位保护导向的法律、规制和产业政策框架。相关的内容应该包括：

反歧视与促进公平就业，如推动算法透明化，避免在人工智能招聘工具中出现算法性别歧视和年龄偏见；

建立“人类最终决策权”机制，确保涉及人机协作方式、员工雇佣、大规模解聘及其他重大劳动关系的决策，均通过人为的程序和机制做出，或经由人工的严格复核；

保护和拓展劳动者权益，把“平台零工”纳入社会保障体系和劳动力市场制度的覆盖；

保障“人机协作”场景下的工作安全与健康标准。

通过以上途径，致力于使AI技术的发展与更广泛的人类福祉和社会稳定对齐，将AI塑造为提升就业质量、创造共享繁荣的强大工具。

构建普惠福利体系，共享增长红利

正如蔡昉所说，技术进步的红利不会自动“涓流”到每个劳动者身上，必须通过普惠性福利制度与再分配机制，让全民共享AI时代的增长成果：

1. 推动社会保障向普惠性福利转型

就社会保障来说，必然要求把以往采取严格手段识别受益人、具有区别性和排他性的社会保障模式，转向更具普惠性的社会福利制度，做到随时随地向任何人提供保障，既没有死角也没有时滞。

2. 强化再分配政策缩小收入差距

通过税收、转移支付等手段，防止AI加剧收入极化，确保生产率提升的成果被广泛分享。

3. 以高质量发展夯实共享基础

保持合理的经济增长速度是“成果共享”的前提，需依托AI发展新质生产力，提升全要素生产率，在半导体、新能源、数字经济等领域创造高质量岗位；同时提振居民消费，打破“人口金字塔消费悖论”，通过完善公共服务释放内需潜力，为教育、医疗、文化等“鲍莫尔岗位”创造持续扩张的市场空间。

是起点，而非终点

AI对人类生产生活的深刻影响，已成为全球瞩目的焦点。乐观与悲观的论调交织，但问题的本质并非一场你死我活的“人机大战”，而在于我们能否为技术注入人性，让智能真正服务于人类福祉。

《中国就业新趋势》揭示的，远不止于经济层面的政策建议，它更是一场关乎未来道路的社会对话与文明抉择。这本书为我们撕下了盲目乐观与消极恐慌的面纱，直面挑战的严峻性与复杂性，同时也坚定地指出：解决方案，就在我们手中。

通过前瞻性的制度构建、颠覆性的教育革新与包容性的社会建设，我们完全有能力驾驭AI的滔天巨浪，将其从潜在的冲击，转化为推动社会走向更加公平、更具韧性、并促进每个人全面发展的历史性机遇。

人工智能并非人类的终点，而是我们重新审视自身价值、重塑发展路径的全新起点。

站在“十五五”即将启程的历史节点，无论是个人、企业还是国家，唯有主动重塑人力资本、构建包容性制度、坚定引导技术向善，才能在AI的浪潮中实现高质量充分就业，最终抵达一个人机协同、人人发展的崭新社会。