构建韧性就业体系 应对“AI 失业”风险

□刘裕

　　人工智能的迅猛发展正在重塑全球劳动力市场格局。从工业机器人的应用到生成式AI冲击创意产业，技术迭代对就业的影响日益显现。作为人口大省、经济大省，四川既面临产业智能化升级的历史机遇，也需直面技术替代可能引发的结构性失业风险挑战，需要构建更具韧性的就业促进政策体系，在拥抱技术革命的同时稳住就业这个民生基本盘。

“AI失业”对高质量充分就业的影响
　　近年来，随着AI产业在全球迎来爆发式增长，其技术从制造业加快向金融、教育、医疗等领域全面渗透，在提升效率的同时也在重塑劳动力市场，“AI失业”风险日益显现，主要体现在三方面。
　　群体性失业风险累积。不限于体力劳动和简单重复性工作，随着具备认知、分析、推理和创造等能力的AI大模型迭代升级，一些在传统意义上被认为高度专业化的职业也可能受到极大冲击。世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》显示，约四成企业计划在2025年至2030年因使用AI而裁员。
　　就业结构性矛盾加剧。由于AI的高技能门槛，新兴岗位普遍要求“数字技能+专业能力”的复合型人才，而传统岗位从业人员数字能力不足，这种结构性“错配”导致“就业难”与“招人难”并存。同时，AI技术迭代周期逐步从“年”压缩至“月”，职业知识“半衰期”则从过去约十年缩短至两三年，近半数的数字化岗位需要员工每半年更新技能。
　　社会保障面临挑战。AI技术的应用催生了大量的灵活就业和人机协同，同时高低技能岗位之间收入差距持续加大，而传统社会保障包括医疗保险、养老保险、工伤保险、失业救济和就业促进政策等对新就业形态、新“失业状态”覆盖不足，劳动者面临社会保障缺乏和双向制约机制的缺失。同时，伴随着失业焦虑和收入减少，部分群体不安全感增加，部分地区出现因“机器换人”引发的劳资纠纷，一些县域传统产业工人因转型困难滋生消极情绪，潜在社会稳定风险需警惕。

构建“四位一体”韧性就业政策体系
　　应对“AI失业”风险挑战，需突破传统就业政策的被动响应模式，转向预防、适应、转型相结合的韧性治理框架，可通过构建“预警—赋能—保障—发展”治理体系，缓解技术替代的短期阵痛，培育适应数字时代的终身学习能力与社会保障网络，将技术红利转化为民生福祉。
　　建立分级预警与动态干预机制。探索绘制“AI技术替代风险图谱”，可依托成渝地区双城经济圈大数据平台，对装备制造、电子信息等较高风险行业开展岗位替代率动态监测，建立“红黄蓝”三级预警体系；试点“就业缓冲期”制度，在涉及风险领域的产业园区，鼓励企业实施智能化改造前提交岗位转型计划，并提供6—12个月的技能培训补贴；构建“AI失业”风险共担机制，推动行业协会与企业签订《技术应用社会责任公约》，按智能化改造成本1%—3%计提就业保障基金。
　　创新“政企社”协同的技能重塑体系。推广“订单式”职业培训，由互联网科技、智能制造等领域的龙头企业与职业院校共建“AI技能工坊”，实现课程开发与岗位需求精准对接；建立“终身技能账户”，为每位劳动者设立电子化技能档案，整合人社、教育、产业等部门数据，自动推送个性化培训方案，对完成AI技能认证者给予社保缴费优惠；激活社会力量参与，通过税收减免、购买服务等方式，鼓励社会培训机构设置“低代码开发”“智能设备运维”等普惠型数字技能课程。
　　完善新型就业形态保障网络。针对AI技术催生的零工经济、平台就业等新业态，需突破传统劳动关系界定框架，可探索“分层保障”模式，针对全职AI训练师、兼职数据标注员等不同就业形态，分类制定工伤保险、最低报酬标准；建立“AI就业质量评价体系”，将算法公平性、工作可持续性等指标纳入平台企业社会责任评估，作为政府补贴发放的重要依据；推广“数字就业驿站”，在劳务输出大的地区建设智能化就业服务中心，提供远程办公技术支持、AI职业规划等一站式服务。
　　培育AI时代的包容性就业生态。化解失业风险的根本在于创造“技术友好型”就业生态。可重点布局三大方向：发展“人机协同”产业，打造全国最大AI数据标注基地，通过“人工智能+众包”模式，将数据清洗、内容审核等转化为普惠型就业岗位；依托康养类产业园区，开发智能健康监测、AI适老化产品体验等岗位，建立“老青协作”就业社区；培育“在地化”数字产业，支持有条件的民族地区发展“AI+文旅”“区块链+农产品溯源”等特色经济，促进数字技能与本土资源深度融合。
　　（作者系电子科技大学公共管理学院教授）