AI 取代研究员?AI时代就业困局的深层透视

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作者：微信文章


引言

AI浪潮下的职业焦虑

“奥特曼宣称28年3月将实现完全自动化的AI研究员”、“亚马逊计划裁员3万名白领员工”、“麦肯锡预测2030年全球8亿岗位面临自动化风险”……



图片来源：OpenAI直播视频截图



图片来源：Reuters网页截图



图片来源：麦肯锡全球研究院报告截图

近期，多则新闻接连刷屏，掀起全球网友对AI时代就业浪潮的激烈讨论。悲观者忧心忡忡，指出AI自动化或加剧收入不平等，使低技能劳动者面临边缘化风险，而技术垄断企业可能进一步扩大财富鸿沟；乐观者则满怀期待，强调AI将释放人类创造力，推动艺术、医疗等领域的创新，同时催生跨学科协作的新模式。这场辩论凸显了社会需在技术伦理、技能再培训与包容性增长间寻找平衡，确保AI成为赋能而非分化的力量。

一

“机遇之翼”vs.“挑战之刃”

习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，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，深刻改变人类生产生活方式。作为人类社会经济活动的重要构成，就业领域亦不可避免地受到人工智能技术发展的深刻影响。当AI以指数级速度重构社会运行逻辑时，一个关乎数亿劳动者职业发展的重大命题亟待解答：在这场席卷全球的技术革命浪潮中，普通就业者究竟是迎来前所未有的发展机遇，还是面临难以预料的职业挑战？这一命题不仅关乎个体命运，更关系到国家经济社会的可持续发展与和谐稳定。

哈佛大学最新发布的一项研究，试图从理论研究角度为我们揭开迷雾背后的真相。由Seyed M. Hosseini与Guy Lichtinger两位研究者领衔的《生成式AI作为资历偏向型技术变革》研究，通过深度追踪全球就业市场动态，系统性论证了AI技术对职场生态的双重影响。

两位研究者依托一个规模庞大的数据库展开深入分析，该数据库涵盖了2015年至2025年期间约6200万名员工的领英简历，以及高达1.98亿条招聘信息。通过系统性的研究，他们揭示了生成式AI对公司内部岗位需求的影响：在2023年之前，也就是ChatGPT等工具普及之前，初级和资深岗位的增长几乎是并驾齐驱的。但从2022年中期开始，初级岗位的增速明显放缓，并在2023年出现了显著的下滑，而资深岗位却保持上升势头。系列研究后，他们得出了一个清晰且颇具洞察力的结论：生成式AI的崛起构成了一种“资历偏向型技术变革”（seniority-biased technological change）。这种变革对初级员工的就业前景产生了一定程度的冲击，而资深员工的职位则未受波及，甚至在一定程度上得到了强化。



图片来源：论文截图，初级员工和高级员工雇佣数据时间序列图

两位研究者通过深入分析员工流动数据（招聘、离职、晋升），揭示了AI浪潮对职场结构的颠覆性影响——初级岗位的收缩并非源于企业大规模裁员，而是AI对底层认知任务的精准替代。当前AI的核心能力集中于标准化、重复性、规则明确的认知任务，如数据录入、基础分析、流程化文档处理等，这些恰恰是初级岗位的核心工作内容，因此初级岗位首当其冲。相比之下，资深员工的价值在于复杂决策、战略规划、跨部门协作等AI难以替代的能力，其工作涉及非结构化问题解决、创新性思维、人际协调等维度，与AI形成“人机协同”的互补关系，而非直接竞争，因此资深员工能逆势而上。

因此，“高技能溢价”与“低技能过剩”并存的二元格局，本质源于AI对不同层次工作任务的“替代”与“互补”的差异。AI既是传统职业生态的“重构者”，也是人类能力边界的“拓展者”。对于底层认知任务（如数据录入、基础分析等），AI凭借其卓越的算法效率和近乎零边际成本的优势，能够以远超人类的速度和精度完成工作，这无疑对初级岗位从业者构成了显著的转型压力，甚至可能引发一定程度的职业替代风险；然而，当工作涉及高度创造力（如艺术创作、战略规划）、复杂判断力（如危机决策、伦理权衡）以及细腻的人际交往能力（如心理咨询、团队协作）时，AI的局限性便暴露无遗，反而成为资深职场人的“智能伙伴”，通过数据分析和模式识别，辅助人类突破认知瓶颈，释放更深层次的创新潜能。这种互补性，使得AI与人类在职场中形成了“协同共生”的紧密关系，共同驱动着社会生产力的持续提升和经济结构的优化升级。在这一过程中，AI不仅没有取代人类，反而通过“人机协作”的模式，推动了职场生态的多元化、智能化和人性化发展，为全球经济的可持续发展注入了新的活力。

二

从三个问题透视人工智能

对就业影响的深层逻辑

AI技术的迅猛发展正以前所未有的深度与广度重塑全球劳动就业格局，这一变革性影响已跃升为当前学术研究的前沿热点议题，国内外学术界的相关研究正以乘数效应迅速增加。作为驱动第四次工业革命的核心引擎，AI技术通过数据驱动决策等创新范式，对就业总量、就业结构、劳动力流动与工资分配、劳动理论及劳动关系等维度产生系统性影响。现有研究揭示，AI引发的就业市场变革已超越简单的创造效应或替代效应，正催生一种以技能需求重构、行业边界消融、职业形态迭代为特征的深层结构性变革。在这个过程中，有三个问题值得我们深入思考：

问题一：人工智能如何改变就业的数量与结构？

当前，在传统劳动力市场范式下，“创造效应”与“替代效应”之辩是这一命题的主流论调。持“创造效应”观点的研究者指出，AI技术的飞速发展不仅持续催生出大量新兴就业岗位，更通过赋能传统产业，形成了更高质量、更高创造力的新型就业形态，显著提升了就业质量，为劳动力市场注入了前所未有的活力与创新动力。

然而，持“替代效应”观点的研究者则认为，AI技术的广泛应用引发了就业机会在人类智能与AI技术之间的重新分配，导致部分原本由人类承担的岗位被自动化系统所取代，这一过程对劳动力市场的稳定性和就业公平性提出了严峻的考验。同时，还应关注到一些AI对就业市场的间接影响，如持“规模效应”观点的学者认为，AI产业自身发展及其技术应用提升了整体经济的“就业承载力”，不仅能直接创造更多新工作机会，还通过促进经济增长间接创造更多就业机会。

此外，AI对就业的影响速度可能出现“加速效应”与“中和效应”两种情况。“加速效应”指由于模仿、市场交易与合作的便利性以及作为经营主体的先进性标志，会形成一种AI技术在市场加速学习应用的现象，并进一步加速就业市场的演进；而“中和效应”指AI技术在对就业影响比较激烈的时期，可能会出现劳动力市场实际状况的恶化（失业率上升、收入下降）以及劳动者对未来发展的隐忧、劳动者对AI技术应用的反对等现象，在社会压力加剧与舆论环境恶化的情况下，政府和企业主体可能会对AI的应用持谨慎态度，进而减缓AI应用对就业市场的影响。

问题二：人工智能如何驱动劳动力市场的底层逻辑变革？

从中长期视角来看，AI技术将对就业产生系统性、深层次的重构已成为学界研究者们的普遍共识。具体来看，AI对就业的底层影响将贯穿于生产方式革新、劳动关系重塑及治理逻辑转型三大维度。

具体而言，一是在生产方式革新方面，AI将重构生产要素配置、颠覆传统生产流程及重塑组织形态，催生人机协同的新型生产范式，改变传统生产流程与模式，推动产业向高效、精准、柔性化方向转型；二是在劳动关系重塑层面，AI的普及将模糊传统雇佣边界，催生出新型用工形态与协作方式，促使零工经济、平台化就业等灵活用工模式加速发展，同时倒逼劳动保障制度适应远程协作、算法管理等新型工作形态。AI对劳动主体、雇佣关系、工作内容等产生深刻变革，促使劳动关系朝着更加灵活、多元、协同的方向演进；三是在治理逻辑转型上，AI的应用为就业治理带来新的挑战与机遇，要求治理体系在政策制定、监管机制、服务模式等方面进行适应性调整与创新。AI将重塑劳动力市场调控机制，要求政策制定者构建动态监测体系，平衡技术创新与就业稳定，通过终身学习框架缓解技能错配问题，最终实现生产力提升与社会公平的协同演进。以构建与AI时代相适应的就业治理新格局。

从理论研究的角度来看，中国人民大学劳动人事学院杨伟国教授的近期刊发《人工智能对就业的影响机制：市场效应与范式效应》一文，创新性的提出了AI的出现正在让人类社会从“劳动力市场范式”走向“工作任务市场范式”。在传统范式下，就业以岗位为核心，劳动者以劳动力形式与企业建立雇佣关系。而在AI驱动的新时代，就业的基本单位正在从“岗位”转向“任务”，从“劳动者”转向“人力资本（技能）”，从“雇佣关系”转向更灵活的“协作关系”。在新的工作任务市场范式下，AI技术将通过“解构效应”、“配置效应”、“包容效应”全面改变劳动力市场的底层结构。

问题三：随着人工智能的飞速发展，未来人机协作的模式将如何演进？

AI在推动社会的生产力和生产关系产生巨大变革的同时，人机协作模式正经历深刻变革。AI时代，组织中的决策不再仅仅是由人来完成的，算法技术也可以成为决策的主体，决策也可能是人与算法协同产生的结果。

首先，我们应客观评估人类与AI的能力边界，并理性看待各自的优势，正视人的独特价值与不可替代性。AI与人类在能力维度上呈现显著的互补性特征，AI凭借其算法优势，在海量数据集的并行处理、统计模式的精准识别以及预设目标的系统优化方面展现出卓越效能；而人类则在不确定性情境的灵活应对、创新性问题的创造性解决以及复杂人际关系的协调处理方面具备独特优势。未来的人机协作将更注重互补性，人类发挥创造力、情感智慧和复杂决策能力，而机器则承担数据处理、模式识别和自动化执行等任务，从而共同推动社会生产力的跃升。

其次，我们也要清醒认识到人机协作中潜在的风险与挑战。中国人民大学新闻学院匡文波教授指出，生成式AI技术推动人机关系在多维度上不断演进，它不再是简单的效率工具，而是人机共生范式下认知生态的重构者。行为层面上，AI在生产方式上带来的变革实现了效率的大幅提升，却也可能带来路径依赖、创作同质化等问题；认知层面上，生成式AI为人类大脑提供了“智能托管”，帮助其突破认知局限，但也造成了思维窄化、思考浅薄化及批判思维弱化等困境；情感层面上，智能体在交互中为使用者提供情感支持的拓展与补充。

再次，在观念层面，在技术浪潮席卷全球的当下，我们亟需突破传统思维，以开放姿态探索人机共生的新范式，加速从“被动防御”走向“主动进化”。过去，人类面对技术冲击时往往采取“被动防御”策略，试图通过限制或隔离来规避风险，但这种模式已难以适应日新月异的智能化进程。如今，我们应转向“主动进化”的路径，将AI视为合作伙伴而非威胁，通过深度融合实现能力互补与协同创新。这种转变意味着，人类将不再局限于对技术冲击的被动应对，而是通过主动学习、适应和优化，与智能系统形成协同共生的关系。

此外，我们需持续关注这一命题并深化探索，未来有诸多关键议题亟待学者们进一步开展深入研究：其一，需深入探讨个体如何高效适应AI时代的技术冲击与工作场景迭代，并有效借助AI技术提升自身工作能力；其二，有必要与企业展开合作，共同探究促进员工适应人机协同工作模式所需的核心技能。在智能系统逐步替代大量程序性与重复性工作的背景下，明确员工需进一步发展的能力范畴，以规避被机器替代的风险；其三，需深入探究人与智能系统实现彼此增强的条件与机制。为确保智能技术能够切实增强人类的能力与创造力，而非替代人类劳动，有必要深入研究数智情境下不同组织成员之间的分工与协作模式。‌

三

面向未来：AI就业冲击的破局之道

世界经济论坛最新发布的《2025年未来就业报告》揭示，在技术进步等关键因素的驱动下，全球劳动力市场正面临深刻的结构性变革。展望2030年，预计将有9200万个岗位被替代，同时伴随1.7亿个新岗位的涌现，全球就业市场或将实现7800万个岗位的净增长（增幅达7%）。面对岗位替代与岗位创造并存的复杂局面，我们亟需以系统性思维为指引，制定前瞻性战略，积极应对就业市场的结构性变革：



图片来源：世界经济论坛官方

首先，在强化创造效应方面，应科学引导新一代人工智能的发展方向，大力发展新一代人工智能产业，以实现就业增长与经济增长的双重目标。一方面，利用人工智能加速技术进步的巨大能量直接创造就业岗位。中国社科院国家高端智库首席专家蔡昉提到，人工智能优越于以往任何新技术乃至很多核心通用型技术之处，在于其具有加速所有变革过程的能力。对于创造就业还是破坏就业这个问题来说，长期存在的所谓不对称问题和时间差问题，或者说就业创造在数量上小于、在时间上滞后于就业破坏的问题，可望在这种强大的技术能力下得到解决。另一方面，应大力引导AI技术向着能够产生就业协同效应的方向发展，将AI广泛应用于劳动者“不能干”、“不愿干”、“不想干”的领域，尤其是在劳动力紧缺、环境高危等岗位的应用。

其次，在缓解替代效应方面，应构建面向AI时代的教育培养培训体系，以精准对接未来社会人才需求。一是强化通识教育，全面提升全民对劳动力市场的适应能力。重点聚焦高阶思维能力的培养，包括逻辑思维、批判性思维与创造性思维，同时强化跨学科思考能力、信息甄别能力、社会交往能力、情感支持与沟通能力等核心素养，确保劳动者能够有效适应AI时代对综合能力的要求。二是着力培育AI时代技术创新的高端人才。为此，需加强高等院校在AI方向的学科建设，构建系统化、多层次的人才储备体系。在算法、芯片等关键领域，应鼓励校企共建联合实验室，深化产教融合，推动人才联合培养机制。三是加强劳动者职业教育培训，系统性重塑其技能结构。企业和政府相关机构需协同发力，通过多元化途径为中低技能劳动者提供针对性、可及性的职业技能培训，实现技能重塑与迭代升级，从而提前防范并主动降低其被替代的风险。就劳动者自身而言，鉴于新一代AI技术迭代速度加快，需树立终身学习理念，保持知识更新的主动性与持续性，以积极应对技术变革带来的挑战。

最后，在社会保障兜底方面，为有效应对AI技术带来的就业结构性变革，须构建健全的社会保障体系以发挥社会托底功能。一是依托大数据技术建立就业动态监测预警平台，重点对知识及创意行业中的辅助性、初级岗位青年劳动者等易受冲击群体实施精准追踪，为前瞻性失业保障政策制定提供数据支撑。二是应加快完善针对灵活就业与新就业形态劳动者的权益保障法规，积极探索将其纳入失业保险覆盖范围，并加强对新型用工模式的监管。三是为受技术冲击的失业人员提供系统的再就业培训与职业指导，同时通过创业补贴、租金减免等扶持政策鼓励其再创业，并可考虑开发公益性岗位作为缓解就业压力的过渡性举措。

结语

AI是就业市场的“重塑者”而非“终结者”

著名物理学家斯蒂芬·霍金曾在全球移动互联网大会（GMIC）中通过视频发表演讲，谈到了被人们视作未来的人工智能技术，在题为《让人工智能造福人类及其赖以生存的家园》主题演讲中，霍金表示，人工智能崛起要么是人类最好的事情，要么就是最糟糕的事情——可能是人类文明的终结。

随着AI技术的快速发展，AI对就业市场的深刻影响已成为不可忽视的现实。尽管AI在自动化生产、数据处理等领域展现出显著优势，引发了关于“机器取代人力”的担忧，但更客观准确地来看，AI实则是就业市场的“重塑者”而非“终结者”。



图片来源：GMIC北京大会霍金视频演讲截图

近期，“人工智能+”行动意见的出台为我国AI应用提供清晰的指导路线图，在“人工智能+”民生福祉部分，文件明确指出“创造更加智能的工作方式。积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用，探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态，推动在劳动力紧缺、环境高危等岗位应用。大力支持开展人工智能技能培训，激发人工智能创新创业和再就业活力。加强人工智能应用就业风险评估，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。”

总的来说，人工智能对就业的影响是结构性优化而非简单替代，其核心目标在于构建更具包容性与可持续性的未来就业生态。对于人工智能冲击就业的问题，经济学家们的观点具有高度一致性：人工智能对就业的市场性影响是复杂而不对称的，长期的乐观性与短期的悲观性并存。历史经验表明，每一次技术革命虽会淘汰部分传统岗位，造成短期内的结构性失业，重复性、规则化的低技能岗位（如基础流水线操作、传统客服）加速被自动化替代；但从长期看，生产率提升与新产业形成，仍将带来更多、更优的就业机会，如催生了大量新兴职业，这些岗位不仅填补了技术空白，更推动了产业升级与就业结构的优化。AI的核心价值在于赋能人类，通过提升效率、降低重复劳动强度，使劳动者得以专注于更具创造性和战略性的工作，从而实现人机协同的良性发展。

—  撰 稿  —

中国人民大学社会科学高等研究院（深圳）研究团队：孔祥郦

—  参考文献  —

[1]杨伟国. 人工智能对就业的影响机制：市场效应与范式效应 [J]. 中共中央党校(国家行政学院)学报, 2025, 29 (05): 41-52.

[2]曾宪奎. 人工智能发展对劳动、就业影响的研究综述 [J]. 中国劳动关系学院学报, 2025, 39 (04): 27-40.

[3]匡文波,陈东燕. 从工具到共生:生成式人工智能时代的人机关系再思考 [J]. 传媒评论, 2025, (07): 9-12.

[4]蔡昉. 引领人工智能创造更多更高质量就业 [J]. 劳动经济研究, 2025, 13 (03): 3-17.

[5]张志学,华中生,谢小云. 数智时代人机协同的研究现状与未来方向 [J]. 管理工程学报, 2024, 38 (01): 1-13.

[6]Gnewuch U, Morana S, Hinz O, Kellner R, Maedche A. More than a bot? The impact of disclosing human involvement on customer interactions with hybrid service agents[J]. Information Systems Research, 2024, 35(3):936-55.

[7]Raisch S, Fomina K. Combining human and artificial intelligence: Hybrid problem-solving in organizations[J]. Academy of Management Review, 2025, 50(2):441-64.

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