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AI 最先淘汰白領:未來好工作的標準徹底變了

長江商學院MBA
2026-05-09 17:32 瀏覽量: 1546
?智能總結

人工智能時代,技術替代正從藍領崗位蔓延至白領領域,傳統(tǒng)“增長帶動就業(yè)”的邏輯逐漸失效,技術性失業(yè)成為全球共同挑戰(zhàn)。長江商學院徐立新教授指出,AI技術雖能大幅提升社會生產(chǎn)效率、擴張財富總量,但若缺乏政府有效干預,增量收益易向資本集中,加劇分配失衡與就業(yè)內(nèi)卷。構建就業(yè)友好型社會,需從優(yōu)化收入分配、健全社會福利體系、遏制強制加班、改革教育與再培訓體系等多維度入手,尤其應加強針對人際交互、情感關懷等難以被技術替代的服務類技能培訓。政府需推動資本方、勞動者與社會的協(xié)同共治,通過合理縮短工時、完善勞動制度,平衡效率與

關聯(lián)問題: AI如何影響教育體系改革?如何平衡技術效率與就業(yè)公平?福利社會能否應對AI失業(yè)?

AI加速替代白領崗位,傳統(tǒng) “增長帶動就業(yè)” 邏輯逐漸失效,技術性失業(yè)成為全球社會面臨的共同挑戰(zhàn)。長江商學院徐立新教授指出,AI時代社會財富持續(xù)增長,但收益易向資本集中,加劇分配失衡與就業(yè)內(nèi)卷。構建就業(yè)友好型社會,需從優(yōu)化分配、健全福利、遏制過度加班、改革教育與再培訓體系入手,平衡效率與公平,為勞動者兜底護航。本文深度解讀AI時代就業(yè)破局之路。

“十五五”規(guī)劃綱要提出“構建就業(yè)友好型發(fā)展方式”,為就業(yè)工作指明方向。今年《政府工作報告》也提到,加大各類政策對就業(yè)的支持力度,構建就業(yè)友好型發(fā)展方式。

在長江商學院經(jīng)濟學教授、前世界銀行研究部首席經(jīng)濟學家徐立新看來,“構建就業(yè)友好型發(fā)展方式”是包括中國在內(nèi)的全球各國政府應對人工智能時代就業(yè)挑戰(zhàn)的核心政策框架。

他在接受界面新聞專訪時指出,“友好”二字的背后,反映的是人工智能時代的一個根本性困境:當技術替代從藍領蔓延至白領,傳統(tǒng)“增長帶動就業(yè)”的邏輯正在失效,政府必須在變革中重新定位自身職能——走向普惠均衡的福利型社會,完善分配體系與民生兜底保障,將是各國實現(xiàn)社會公平、化解就業(yè)危機的必由之路。

“AI技術大幅提升了信息處理、數(shù)據(jù)整合等工作的效率,以往大量依賴人力完成的基礎性工作,如今能夠以極低成本實現(xiàn)替代。”徐立新說,全球性失業(yè)風險持續(xù)攀升,各國治理都面臨嚴峻挑戰(zhàn),從這個意義上說,就業(yè)友好型發(fā)展方式并非中國的單一政策選擇,而是一個全球性的議題。

他指出,AI技術將大幅提升社會生產(chǎn)效率,社會財富總量將持續(xù)擴張。但若缺乏政府有效干預,技術進步帶來的增量收益將集中流向資本持有者,導致貧富差距拉大、社會公平失衡。

因此,政府必須依托公平完善的稅收體系與分配機制加以調(diào)節(jié),同時,搭建系統(tǒng)化再培訓體系,特別是針對性地布局那些不能被技術替代的服務類技能培訓,為勞動者轉型就業(yè)提供支持。

與此同時,徐立新還警示了一項伴隨就業(yè)崗位稀缺而衍生的風險——強制加班。

他指出,隨著AI替代傳統(tǒng)崗位,就業(yè)機會整體趨于稀缺,雇主的議價能力顯著提升。若缺乏有效約束,企業(yè)極易通過強制加班、壓縮人力成本等方式轉嫁經(jīng)營壓力。過度加班不僅損害勞動者權益,還會進一步擠壓新增就業(yè)空間,加劇結構性失業(yè),形成惡性循環(huán)。

因此,他主張構建資本方、勞動者與政府三方協(xié)同共治的格局,核心在于優(yōu)化收入分配體系。“一個良性運轉的社會,必須保障普通民眾在公共決策與利益分配中的合理話語權,而問題的核心最終落腳于社會財富分配?!?/span>徐立新說。

他進一步指出,這就需要構建合理的社會契約,由政府與社會共同制定財富分配規(guī)則。例如,通過合理縮短法定工時、優(yōu)化勞動制度,既能平衡勞動強度,又能擴容就業(yè)崗位,推動社會公平發(fā)展。

以下是本次采訪實錄,經(jīng)界面新聞編輯整理、受訪嘉賓確認:

Q

構建就業(yè)友好型發(fā)展方式,關鍵詞是“友好型”。如何理解“友好”?為何現(xiàn)在提出這個概念?

A

徐立新教授:當下,人類社會正處在深度變革的關鍵階段,人工智能(AI)的普及成為時代變革的核心驅動力,對全行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響。

AI技術大幅提升了信息處理、數(shù)據(jù)整合、資料梳理等工作的效率,以往大量依賴人力完成的基礎性工作,如今能夠以極低成本實現(xiàn)替代。人類在傳統(tǒng)勞動場景中的短板被持續(xù)放大,全球性失業(yè)風險持續(xù)攀升,各國治理都面臨嚴峻挑戰(zhàn)。

面對AI沖擊下潛在的大規(guī)模就業(yè)結構調(diào)整與失業(yè)問題,各國政府都需要重新定位自身職能,思考如何通過政策調(diào)控、資源扶持、技能轉型幫扶等舉措,緩沖就業(yè)市場的波動,為勞動力轉型與社會穩(wěn)定提供支撐。

因此,構建就業(yè)友好型發(fā)展方式是一個全球性的議題,而非我國單一的政策導向。此外,在中國,保障民生和就業(yè)是政府治理的核心要務之一,結合當前國內(nèi)偏嚴峻的就業(yè)現(xiàn)狀,推行就業(yè)友好型發(fā)展策略已是必然趨勢與客觀選擇。

Q

很多大學生畢業(yè)即失業(yè),而企業(yè)招高級技工卻難如登天。從這個角度看,構建就業(yè)友好型發(fā)展方式,是否先要讓教育體系變得“友好”?

A

徐立新教授:教育體系的適應性革新已是必然趨勢。無論是適配市場發(fā)展需求,還是契合宏觀政策導向,教育體系朝著就業(yè)友好方向優(yōu)化,都具備充分的現(xiàn)實必要性。

以我國高等教育為例,國內(nèi)高校以公立辦學為主,辦學發(fā)展與政策導向深度綁定,在經(jīng)費撥付、辦學規(guī)劃等方面均與政府治理目標緊密銜接。因此,當政策著重強調(diào)就業(yè)友好導向時,會直接推動高校優(yōu)化專業(yè)布局、調(diào)整課程體系、革新人才培養(yǎng)模式,形成正向引導作用。

與此同時,高校同樣直面市場化競爭。高等教育行業(yè)競爭日趨激烈,若專業(yè)設置、課程內(nèi)容與培養(yǎng)模式脫離市場實際需求,高校將難以適應行業(yè)變化,逐步喪失發(fā)展競爭力?;谶@一現(xiàn)實,高校本身也具備主動貼合就業(yè)需求、完善人才培養(yǎng)體系的內(nèi)生動力。

在我看來,AI驅動的社會轉型固然伴隨陣痛與風險,但無需過度悲觀。回顧歷次工業(yè)革命,社會生產(chǎn)效率的跨越式提升,都曾引發(fā)大規(guī)模失業(yè)的擔憂,而現(xiàn)實發(fā)展中,社會總能孕育出新的就業(yè)承載空間與發(fā)展形態(tài)。

以服務業(yè)為例,當前該行業(yè)已吸納大量勞動力,未來仍將成為就業(yè)擴容的核心載體。人際交互、情感關懷、個性化服務等依托人本屬性的勞動內(nèi)容,難以被人工智能完全替代。教育、康養(yǎng)等行業(yè)可通過優(yōu)化服務模式、提升服務品質,同時吸納更多就業(yè)人口,實現(xiàn)就業(yè)結構的動態(tài)調(diào)整。

整體而言,技術變革會倒逼就業(yè)結構重塑,新的就業(yè)形態(tài)與行業(yè)需求會逐步涌現(xiàn),而這一平穩(wěn)轉型的實現(xiàn),離不開政府科學合理的規(guī)則制定、行業(yè)引導與政策兜底。

Q

除改革教育體系外,構建就業(yè)友好型發(fā)展方式還需要哪些配套措施?

A

徐立新教授:我認為最關鍵的配套舉措是健全社會福利與再分配體系。從長遠趨勢來看,全球范圍內(nèi)或普遍借鑒北歐福利社會模式的發(fā)展走向。

伴隨技術迭代,未來多數(shù)生產(chǎn)作業(yè)與基礎服務環(huán)節(jié)或將逐步由人工智能、智能機器人承接。相較人力勞動,智能工具具備效率更高、成本更低的優(yōu)勢,且AI技術的使用成本仍將持續(xù)下行。

在此背景下,社會物資與服務的供給總量不僅不會縮減,反而會依托高效生產(chǎn)力實現(xiàn)穩(wěn)步增長,社會整體財富規(guī)模亦將持續(xù)擴張。

若缺少政府有效的民生調(diào)節(jié)與合理干預,技術進步帶來的增量收益,大概率會集中流向資本持有者,這也是市場自發(fā)運行下的必然結果。若任由資本無序集聚,社會貧富差距將持續(xù)拉大,公平性失衡不斷加劇,進而直接沖擊社會秩序與民生穩(wěn)定。

因此,包括中國在內(nèi)的世界各國都必須正視潛在風險:人工智能沖擊下,失業(yè)率或將顯著攀升,社會分配不公問題也可能進一步激化。政府需依托公平完善的稅收體系與科學合理的分配機制加以調(diào)節(jié)。同時需要警惕的是,若財政收入無法切實用于民生保障,過度擴張的公權力同樣會衍生新的社會隱患。

由此可見,重構社會福利體系、完善就業(yè)保障制度、搭建系統(tǒng)化再培訓體系,將成為未來就業(yè)政策的核心方向。北歐國家已形成成熟的勞動力轉型培育模式,人才培養(yǎng)不再局限于高等院校,社會化職業(yè)培訓機構體系完善、功能完備,這一經(jīng)驗具備重要參考價值。

此外,政府可結合行業(yè)發(fā)展趨勢進行前瞻性研判,針對性布局那些不能被技術替代的服務類技能培訓,為勞動者轉型就業(yè)提供支撐。

另外,我國還需要警惕一項潛在社會風險:隨著AI替代效應顯現(xiàn),傳統(tǒng)崗位不斷縮減,就業(yè)崗位整體趨于稀缺,雇主方的議價能力將顯著提升。若缺乏有效約束,企業(yè)極易通過強制加班、壓縮人力成本等方式轉嫁經(jīng)營壓力。過度加班不僅會損害勞動者權益,還會進一步擠壓新增就業(yè)空間,加劇結構性失業(yè)問題,形成惡性循環(huán)。

因此,唯有依托資本方、勞動者與政府三方協(xié)同共治,方能實現(xiàn)社會財富的合理分配與高效利用,推動社會良性運轉。收入分配體系的優(yōu)化是核心關鍵,北歐國家在收入調(diào)節(jié)、勞動權益保障、社會福利平衡等方面的治理經(jīng)驗,具備重要的借鑒意義。

Q

傳統(tǒng)觀念認為只要GDP增長,就業(yè)自然會被“帶起來”。但隨著人工智能時代的到來,現(xiàn)實中出現(xiàn)了“增長型失業(yè)”或“機器換人”導致的崗位流失,未來“技術性失業(yè)”還可能波及白領和知識工作者。我們的發(fā)展方式是否做好了應對“大規(guī)模職業(yè)轉換”的準備?

A

徐立新教授:根據(jù)我的觀察,目前全球尚無任何國家做好充分應對準備,我國亦不例外。AI技術迭代節(jié)奏極快,變革進程仍在持續(xù)加速推進,整體沖擊來得迅猛且深遠。

在此背景下,中國政府主動聚焦就業(yè)友好型發(fā)展議題,提前布局應對,無疑是積極且關鍵的治理導向。我國行政體系具備高效執(zhí)行力與強大落地能力,只要政策目標明確、統(tǒng)籌推進有力,便能有效落實相關治理舉措。

這里要提醒的是,配套政策的設計與落地需要審慎斟酌、科學研判,進一步優(yōu)化完善政策制定與決策環(huán)節(jié),包括規(guī)劃具體措施、遴選智庫專家等。尤其應當暢通自下而上的意見傳導與訴求反饋渠道,系統(tǒng)摸排并精準收集各類就業(yè)群體的現(xiàn)實訴求與實際困境,匯聚社會各界專業(yè)力量建言獻策。

暢通自下而上的意見傳導與訴求反饋渠道很重要,因為問題往往發(fā)生在基層。

一方面,要關注企業(yè)在人工智能沖擊下面臨的經(jīng)營壓力與技術轉型難題;

另一方面,要精準應對不同群體的差異化就業(yè)困境——從初入職場的青年,到遭遇失業(yè)沖擊的中年從業(yè)者。

其中,中年群體的就業(yè)危機尤為突出,40歲后再就業(yè)難度陡增,生存與發(fā)展壓力亟待緩解。立足多元視角、凝聚全社會智慧、廣納各方建議,方能讓政策設計更貼合現(xiàn)實、更具針對性與可行性,從而更好地適配就業(yè)市場的全新變化。

Q

對于廣大青年朋友,在就業(yè)友好型發(fā)展方式下,什么樣的工作算是“好工作”?

A

徐立新教授:硅谷知名風險投資人、科技領域未來趨勢預判的代表性學者保羅·格雷厄姆(Paul Graham)曾提出一個核心觀點:當下社會尚無法清晰界定未來的職業(yè)形態(tài),優(yōu)質崗位的標準與內(nèi)涵仍處于未知狀態(tài)。

確實,當前我們正身處這樣一個高度不確定的轉型階段。“好工作”的內(nèi)涵可能更多在于個體自主掌控職業(yè)發(fā)展路徑,擺脫對單一雇主的過度依附。可以預見,小微企業(yè)經(jīng)營、自主創(chuàng)業(yè)、靈活就業(yè)等模式將會持續(xù)普及。

與之相對應的是,未來勞動力市場中,具備強大學習能力、環(huán)境適應力與風險承受能力的青年群體將更具競爭優(yōu)勢。傳統(tǒng)朝九晚五的固定雇傭模式或將逐步弱化,即便選擇自主創(chuàng)業(yè)、個體經(jīng)營等發(fā)展方式,工作時間與發(fā)展模式也會更加彈性多元。

Q

您前面提到“強制加班”這個問題。確實,中國很多行業(yè)普遍存在“996”甚至“007”現(xiàn)象,這顯然不是友好型就業(yè)。有一種觀點認為,在當前經(jīng)濟下行壓力下,嚴厲整治“996”“007”可能加重企業(yè)負擔。但是,不處理好這種矛盾,又會使得“友好”成為空洞的口號。 如何在“保就業(yè)”的同時,做好“反內(nèi)卷”?

A

徐立新教授:在當下全新的發(fā)展環(huán)境中,頭部企業(yè)與優(yōu)質就業(yè)平臺普遍以延長工時、強制加班等方式提高用工要求,而勞動者往往只能被動接受。究其根源,核心在于就業(yè)崗位持續(xù)縮減、整體經(jīng)濟承壓,勞動力市場供需格局發(fā)生扭轉。

放在轉型過渡期來看,能夠適配人工智能時代、順利存續(xù)經(jīng)營的企業(yè),其議價能力正在顯著抬升。當然并非所有經(jīng)營主體都具備這種優(yōu)勢,不少企業(yè)同樣受AI沖擊陷入經(jīng)營困境,甚至面臨淘汰出局。因此,議價權提升只是部分經(jīng)營主體的特征,但這一趨勢已然客觀存在。

那么,勞動者是否應當妥協(xié),以接受高強度加班為代價保住崗位?

從個體視角而言,當下求職難度提高,普通勞動者做出保守選擇、優(yōu)先維系就業(yè),具備一定的理性考量。但從社會整體層面來看,這種模式存在明顯弊端,亟需政府與企業(yè)共同介入調(diào)節(jié)。

過度加班本質上違背社會公平原則,企業(yè)面臨經(jīng)營壓力,勞動者與失業(yè)群體同樣承受生存壓力。依靠壓榨員工工時壓縮成本,會進一步擠壓就業(yè)容量、加劇失業(yè)問題,對社會發(fā)展毫無益處。因此,放任行業(yè)內(nèi)卷、漠視勞動者權益的做法并不可取。

事實上,我國《勞動法》已對勞動時長、加班報酬、勞動者拒絕不合理加班的權利作出明確規(guī)定,關鍵癥結在于制度落地與執(zhí)法監(jiān)管。目前勞動執(zhí)法多由地方政府負責,部分地區(qū)出于保障稅源、穩(wěn)定地方經(jīng)濟的考量,對大型企業(yè)的違規(guī)用工行為采取寬松態(tài)度,導致法律法規(guī)執(zhí)行弱化、監(jiān)管出現(xiàn)偏差。

針對這一問題,可參考過往金融體系改革思路,適度剝離地方政府的屬地化干預,將勞動監(jiān)察與執(zhí)法權限適度上收,減少地方利益對執(zhí)法的干擾,保障勞動法規(guī)統(tǒng)一、公正落地。

Q

如何優(yōu)化分配體系、建設福利社會?

A

徐立新教授:一個良性運轉的社會,必須保障普通民眾在公共決策與利益分配中的合理話語權,而問題的核心最終落腳于社會財富分配。

依托技術進步與生產(chǎn)升級,全社會總產(chǎn)出與物質供給早已實現(xiàn)穩(wěn)步增長,足以支撐全民基本生活、普惠教育等公共需求,當下矛盾的本質并非生產(chǎn)不足,而是分配失衡。

這就需要構建合理的社會契約,由政府與社會共同制定財富分配規(guī)則。

例如,通過合理縮短法定工時、優(yōu)化勞動制度,既能平衡勞動強度,又能擴容就業(yè)崗位,推動社會公平發(fā)展。這類調(diào)整是時代發(fā)展的必然趨勢,只是推進節(jié)奏快慢之別。

回望國內(nèi)發(fā)展歷程便能清晰感知制度進步:數(shù)十年前,國內(nèi)普遍單休,部分行業(yè)甚至無固定休息日;如今雙休制度全面普及,已是民生保障的重大跨越。美國也探索出彈性工時模式,以雙周總工時為基準,靈活調(diào)配單日工作時長與休息天數(shù),兼顧企業(yè)運轉與勞動者休息權益,為勞動制度優(yōu)化提供了多元參考。

現(xiàn)階段,包括我國在內(nèi)的多數(shù)中高收入國家,生產(chǎn)力水平已完全能夠滿足全民基礎生活與公共服務需求,分配機制的優(yōu)化完善是必然趨勢。

當然,收入再分配與社會調(diào)節(jié)需要把握平衡尺度。政府的適度調(diào)控不可或缺,但仍需依法保護合法財產(chǎn)權。倘若財產(chǎn)權缺乏穩(wěn)定保障,企業(yè)的創(chuàng)新動力將受到嚴重抑制??萍紕?chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級往往需要長期投入與長遠規(guī)劃,若企業(yè)與企業(yè)家喪失穩(wěn)定預期,便會縮減研發(fā)投入、弱化創(chuàng)新意愿,最終拖累經(jīng)濟長期增長與社會發(fā)展。

因此,未來治理需要兼顧雙重目標:一方面充分保護企業(yè)、民眾的合法財產(chǎn)權益,維系市場創(chuàng)新活力;另一方面強化政府的合理再分配職能。

這也是全球發(fā)展的大勢所趨。北歐國家便是典型范例,其最高檔個稅稅率可達50%以上,通過高稅收支撐高福利體系,實現(xiàn)二次分配調(diào)節(jié)。依托完善的福利配套,北歐實現(xiàn)了高等教育、學前教育等公共服務普惠免費;社會保障待遇充分,失業(yè)群體可維持穩(wěn)定生活,大幅降低技術變革與崗位替代帶來的生存焦慮。

長遠來看,在人工智能大規(guī)模替代傳統(tǒng)崗位的時代背景下,走向普惠均衡的福利型社會,完善分配體系與民生兜底保障,將是各國實現(xiàn)社會公平、化解就業(yè)危機的必由之路。

內(nèi)容編輯:梁萍

(本文轉載自長江商學院MBA ,如有侵權請電話聯(lián)系13810995524)

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