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从“就业”走向“乐业”：AI时代就业认知变革
一、引言
我们正身处一个前所未有的历史节点，这是一场堪比地理大航海的文明跃迁。十五世纪，人类驾着帆船穿越惊涛骇浪，用罗盘和勇气打破了大陆之间的隔绝；今天，我们正驾驶着由AI驱动的“方舟”，驶向未知的海域。这个时代，我们称之为“新大航海时代”，整个文明加速前行，生产逻辑、个体价值和宏观格局正在深刻重构。
以人工智能为核心的技术革命带来的生产力进步对生产关系产生了深度重塑，就业革命正在发生。自ChatGPT横空出世，人工智能不再只是实验室里的技术奇观，它已悄然走进办公室、工厂、医院和课堂，开始重构每一个普通人的工作方式。AI既不是简单的“岗位杀手”，也不是万能的“生产力救星”，它的影响是复杂的、分层的、不对称的：它既替代着标准化、重复性的任务，也在不断拓展人类的能力边界，推动“人机协同”成为主流工作模式；而与此同时，它正在创造前所未有的新职业，带来了对“什么是工作”“如何工作”“谁在工作”“为何工作”的系统性重定义。全新的就业生态正在孕育。
纵观历史，技术进步的红利往往不会自动实现普惠共享，反而常常加剧不平等。同样，AI对就业的影响不是简单的岗位增减，而是呈现出结构性、不对称的趋势，红利分布不均，不同群体在适应能力、机会获取和发展空间上正面临日益扩大的差距。
技术进步不应是少数人的盛宴、多数人的挑战，而应成为每一位劳动者实现“有价值、有意义、有尊严”工作的时代契机。冲击之下，如何识别趋势，提前布局应对策略，已成为社会各界共同面对的课题。本文将从现状出发，分析AI影响下的群体差异与时间演进路径，提出“从‘就业’到‘乐业’”的破局之道，探索一条兼顾效率与公平、创新与温度的发展之路。
二、AI对就业的影响：替代、增强与创造并存
人工智能正以前所未有的速度融入工作场景，其对就业的影响已从局部试点走向系统性重塑。这一变革并非简单的“机器取代人力”，而是呈现出替代、增强与创造并存的复杂图景。
（一）替代：重复性任务加速自动化
AI最直接的影响，在于对标准化、流程化任务的高效替代。生成式AI能够自动生成文本、处理表格、回答常见问题，使得大量依赖规则执行的岗位面临重构压力。行政助理、基础会计、客服代表、数据录入员等职业中的许多职责，正逐步由智能系统承担。根据麦肯锡发布的报告《生成式人工智能与美国工作的未来》，生成式AI在2030年前可能替代美国多达30%工作小时的活动。世界经济论坛《2025年未来就业报告》预期，在2025至2030年期间，数字化工具的普及将淘汰900万个岗位，人工智能与数据处理领域也将削减900万个职位，机器人及自主系统造成的岗位净损失预计高达500万个，这些趋势将导致多种职位急剧减少，包括各类文员岗位如收银员、票务员，以及行政助理、印刷工人、会计和审计员。国际机器人联合会《2025年世界机器人报告》显示，2024年全球新增工业机器人装机量达54.2万台，较10年前增长超一倍。并且一个值得注意的趋势是，“机器换人”正从低技能岗位向中高技能领域蔓延。
（二）增强：人机协同成为主流工作模式
与此同时，AI也在显著提升人类工作的效率与质量。医生借助AI辅助诊断系统快速识别影像异常，程序员利用代码生成工具缩短开发周期，设计师通过智能绘图软件实现创意落地——这些都不是“取代人类”，而是将人类从繁琐操作中解放，聚焦于判断、决策与创新等高价值环节。这种“人机协同”正逐渐成为高技能岗位的标准范式。AI扮演“智能助手”的角色，放大个体生产力，使一名员工能完成过去需要团队协作的任务。在此过程中，掌握AI工具使用能力的人群，其职业竞争力被进一步放大。甚至个体可借助AI实现规模化创造，“一人公司”正加速涌现，“一人独角兽企业”的出现也已成为可能。
（三）创造：新职业生态正在孕育
每一次技术革命都会消灭旧岗位，也必然催生新机会。AI的发展同样带来了大量新兴职业：从AI训练师、Prompt工程师到算法合规师、生成内容审计员，再到行业融合型岗位如“医疗AI应用专家”“智能制造运维员”，新的职业分类正在成形。世界经济论坛《2025年未来就业报告》同样指出，到2030年，数字化工具的普及将新增1900万个工作岗位（减去淘汰的900万个岗位，净增长1000万个），人工智能与数据处理领域有望创造1100万个就业（减去淘汰的900万个岗位，净增长200万个）。尽管部分岗位被替代，但全新的工作形态、组织方式和服务需求，正在为劳动力市场注入持续活力。
三、AI对就业的影响：差异与分化加剧
这场变革的收益并不是均衡分配的。不同群体因技能基础、岗位性质与发展环境的差异，承受着截然不同的压力。
顶尖人才/高端技能型群体：冲击相对较小，甚至迎来机遇。STEM（科学、技术、工程、数学）、管理、法律、医疗等领域的从业者（即高端技能型人才）不仅不容易被替代，反而因为AI的辅助提高了工作效率，可能迎来更多机会。AI工具（如ChatGPT、代码生成器、文档分析工具）将帮助高端人才更快完成重复性任务，从而将更多时间用于判断性、战略性、创造性的高价值工作。这类群体掌握的综合判断、战略决策、复杂创意等核心能力，仍是AI难以企及的。甚至一些研究表明，高端人才所处的岗位不仅没有被削减，反而在增加。整体就业结构正向高技能、高薪酬方向转型。未来，聚焦更复杂的AI治理、跨学科融合与产品化落地，对顶尖人才的需求将进一步上升。
中间技能群体：冲击最为显著，是“中间塌陷”现象的核心。文员、会计、客服等中等复杂度、重复性高的岗位，其核心任务最容易被AI自动化替代。这些工作通常流程清晰、规则明确、可标准化程度高，恰好契合当前AI技术的能力边界，企业用人需求随之下降。短期内，这些岗位会经历大规模重塑或缩减。
一线体力劳动与基础服务群体：冲击呈现混合特征。建筑工人、护理人员、维修技师、物流配送员等一线劳动者，因其工作高度依赖物理操作、现场应变与人际互动，短期内较难被AI完全替代。尤其在护理、早教、社区服务等领域，人类的情感理解与应急处理能力仍是机器无法复制的核心优势。但是同时，随着机器人技术与AI感知系统的进步，部分重复性强的体力劳动（如仓储搬运、清洁作业）已开始被自动化设备渗透，AI在此类岗位中的角色正从“辅助工具”逐步向“协作伙伴”甚至“替代者”演进。因此，尽管当前冲击有限，但长期来看仍存在技术迭代带来的替代风险。
低收入/低技能群体：短期内最为脆弱。这类群体往往从事非正规就业或低技能服务岗位，获取教育资源的渠道有限，数字素养薄弱。他们在面对AI变革时，既缺乏应对替代的能力，也缺少参与再培训的时间与经济支持。若无强有力的政策托底与制度保障，这一群体极易陷入“技能脱节—收入下降—转型无力”的恶性循环，成为技术进步中最易被忽视的“沉默多数”。
四、时间维度的演进：从适应到重构的三阶段路径
AI对劳动力市场的重塑并非一蹴而就，而是一个伴随技术成熟、产业适配与社会响应而逐步推进的动态过程，沿着短期调整、中期重构、长期重塑的时间轨迹逐步演进。总体来看，其影响可分为三个阶段：
（一）短期（1-5年）：效率提升与局部调整期
企业主要在后台支持职能中引入AI工具，如智能客服、文档自动生成、代码补全等，提升运营效率。此时岗位总量波动不大，但部分低技能岗位招聘放缓，初步显现替代效应。公众开始感受到“AI能做的事越来越多”，心理预期发生转变。
（二）中期（5–25年）：职业重构与转型高峰期
AI深度嵌入核心业务流程，中间技能岗位经历大规模重组或缩减。在全球范围内，劳动力市场将迎来“转岗潮”。据麦肯锡预测，到2030年，全球约30%的工作岗位将经历重大变革；全球约14%的劳动者（相当于3.75亿人）将因人工智能技术而被迫改变自己的职业发展方向。预计这一阶段，工作任务的分配将在人类独自完成、纯技术执行及人机协作三者之间趋于均衡。这一转变的核心驱动力是自动化，再培训体系面临规模化考验。
（三）长期（25年后）：生态重塑与新平衡期
随着教育体系改革、社会保障完善与人机协同模式成熟，新的就业结构趋于稳定。AI不再是“威胁”，而是成为劳动者的标准工具包——如同今天的电脑和互联网一样自然融入工作流程。在这一阶段，共情力、复杂问题解决能力和创造力，将成为人之为人的核心禀赋。衡量个体价值的标准将发生根本转变——不再是“完成了多少任务”，而是“解决了哪些真正重要的问题、创造了怎样的连接、激发了多少灵感”等。这一体系的建成，高度依赖前期制度建设与公共投入的持续跟进。
五、过渡期风险与制度响应：迈向2050的关键挑战
预计到2050年前后，社会将进入一个生产力与生产关系相对平衡的新阶段。AI技术趋于成熟，人机协同成为常态，制度体系也完成适应性调整。但真正的挑战不在终点，而在过程。从当前到2050年之间的转型期，是最为关键也最充满风险的阶段。
多次技术革命呈现出同一个深刻规律：生产力往往迅速提升，而与其相匹配的生产关系调整却总是缓慢而艰难。从蒸汽机到电力，再到今天的AI，变革的不仅是工具本身，更是人与人之间的协作方式、价值认定标准、与资源分配逻辑等。但是，后者的变化常滞后于前者。这种“结构性错配”一旦积累至临界点，便可能引发深层的利益格局失衡，乃至影响社会的长期稳定。历史已有警示。18世纪末的法国大革命，表面上是政权更迭，深层原因却是工业革命带来的新兴经济力量无法在旧制度中获得权利和尊严，最终以激烈方式打破旧秩序。今天的情形虽不同，但逻辑未变。如果在这场前所未有的利益再分配中，技术创造的巨大红利集中在少数人手中，而大多数劳动者面临失业、收入下降、上升通道收窄时，社会的稳定基础就会动摇，可能会出现“沉默的断裂”——人们对制度的信任下降、社会共识瓦解、极端思潮抬头。如果不提前布局，在变革初期就着手调整制度设计与社会预期，而是等到结构性矛盾全面爆发时再行应对，代价将极为沉重。
AI对就业格局的冲击深远且不可逆，技术也不会因人类尚未准备好而停下脚步。与其被动等待危机显现，不如未雨绸缪，改变认知，主动作为，做好过渡，主动构建包容性更强、适应性更高的制度体系，将这场变革引向“共富”而非“割裂”、引向“乐业”而非“失序”。这将比固守“人人必须有岗”的“就业”思维、强行维系旧有就业结构更有现实价值。
六、从“谋就业”到“创乐业”，构建AI时代的幸福工作新认知
应对就业挑战有多种路径，例如缩短工作时间、扩大技能培训、优化区域配置等。这些措施有助于缓解转型压力，但多属阶段性应对措施。在AI与“灵识时代”交汇的今天，我们正在进入一个前所未有的文明阶段：物质生产的自动化程度空前提高，绝大多数功能性任务不再依赖人类劳动完成，甚至AI实现自主科学发现时代也在逐步到来。在这种背景下，“是否人人都要有工作”“如何定义工作”等问题，已经不再有理所当然的答案，而成为值得重新思考的根本命题。因此，在过渡期，“就业”“创业”“立业”仍是许多人的现实需要，但“乐业”应成为社会发展的终极指向——应对就业挑战根本性的出路，在于顺应AI驱动下的生产力跃迁，重新定义工作的意义——从追求“人人有岗”的生存保障，转向实现“人人乐业”的发展愿景。
传统意义上的“就业”，本质是工业时代为组织大规模劳动力、保障社会稳定而建立的社会契约。它假设：一个人必须通过出卖时间与技能换取收入，才能获得基本生存权和社会认同。但是但随着AI极大提升生产力，这种契约的基础正在松动。未来，我们需要的不再是为生存而“就业”，而是构建一种新的社会生态——从“生存驱动型”的“就业社会”迈向“意义建构型”的“乐业社会”。人类劳动不再是为了生存而必须付出的代价，而是出于热爱、责任与自我实现的主动选择——从农业社会的“劳作”，到工业时代的“就业”，再到智能时代的“乐业”，人类与工作的关系经历深刻变革，这不是技术强加给我们的命运，而是我们借由技术，重新发现自身价值的过程。
但乐业社会并非自然到来的理想图景，而是人类在迈向智能文明进程中，以科技向善为指引、以制度创新为路径，应当奋力抵达的一种可能性，其背后需要坚实的生产力基础、公平的分配机制与先进的社会价值观共同支撑，以构造一个追求创造、安顿心灵的自由社会空间。
（一）新型分工：从“全员劳动”到“少数创造+多数自主”的新认知
乐业社会的分工将不再是“人人有岗”，而是呈现出高度分化的结构：
1.极少数人承担突破性创新任务。“灵识人物”将在AI时代扮演关键角色，他们具备跨学科思维、系统判断力与深层创造力，持续推动科技、文化、制度的重大跃迁；
2.一部分人从事社会生产、社会治理、公共服务、教育医疗、安全维护等维系社会运转的基础职能，确保社会稳定运行；
3.绝大多数人则少量从事或完全脱离生产劳动，进入非经济导向的“乐业”生活方式，工作时间大幅缩短，如每周5个工作日变为2个工作日、每天工作8小时变为每天工作2小时，个体拥有更多自主支配时间，用于兴趣发展、社会参与和自我实现，如艺术创作、社区共建、终身学习、家庭照护、体育锻炼、精神探索等。总之，“乐业”意味着绝大多数人短时间工作、或不工作也能获得基本生活保障，工作不再是谋生手段，而是生活意义的一部分。
这种“金字塔型”但非等级化的结构，并非剥夺大多数人的机会，而是通过技术解放了他们的注意力与时间资源。他们不再是被动执行者，而是可以成为生活的创作者、文化的传承者、情感的连接者。当物质丰裕不再是稀缺品，人类文明的竞争焦点也将转变。未来的“岗位”可能不再由企业发布，而是由个体在兴趣、使命、社会责任之间自主生成。
这一图景已初现端倪。例如，在线工作平台FlexJobs对美国员工的一项调查显示，有30%以上的受访工作者表示愿意接受“降薪换自由”，以换取更多自我支配的时间。许多青年选择“数字游民”“轻资产创业”“兴趣变现”等非传统路径，主动退出高强度竞争赛道。
（二）生产力跃迁：AI与机器人重塑个体与社会的运行逻辑
人工智能与机器人正逐步成为每个劳动者的核心协作者。当它们承担起大量重复性任务后，人类得以从长时间在场、低效加班的工作模式中解脱出来，重新掌握对时间的支配权。这份被释放的宝贵时间，不再消耗于通勤与内耗，而是可用于家庭陪伴、终身学习、兴趣发展与社会参与——这是实现“乐业”的第一重基础：人拥有自由。
在此基础上，AI与机器人不仅是工具，更是个体能力的放大器，帮助人创造价值、运营业务、管理资产，使得普通人也能通过技术进行产出并拥有可持续的收入。技术不再是少数人的特权，而成为大众创造价值、获取财富的途径——这是“乐业”的第二重基础：人创造价值的能力极大的提高。
而从更宏观的层面看，当机器系统将在越来越多的基础生产环节中发挥主导作用，全社会的单位劳动产出将呈指数级增长。在这种超高效率的支持下，社会有能力实现“按需分配”的初步条件——保障人人都享有体面住房、优质教育、基本医疗与数字接入等基本权利，人们不必因生存焦虑而被迫接受低质量工作——这正是“乐业”得以成立的第三重基础：AI与机器人极大提高生产力，创造前所未有的财富，社会为个人提供安全托底。
（三）优化二次分配：构建“生产力成果全社会共享”的新机制
人工智能和机器人带来的生产力跃升正在创造前所未有的社会财富，但这些财富高度集中于资本和技术掌控者手中。要防止贫富差距持续扩大，需要强化政府在二次分配中的主导作用。应通过改革所得税、遗产税、赠与税等，加强对高收入群体和资本收益的税收调节；同时探索设立“AI红利税”或“自动化调节基金”，对大规模替代人力的企业合理征税。
所得收入用于构建普惠型社会保障体系，逐步实现免费医疗、免费教育，完善养老体系，并向受冲击群体提供转型补贴。通过税收这一公共工具，把技术创造的部分成果转化为大众共享的基本服务，让每个人在变革中拥有基本保障。当人们不再因失业而陷入生存危机时，才有可能从容选择兴趣、追求意义、实现自我。优化二次分配不仅是经济再平衡的手段，更是“乐业社会”的制度基石。
（四）强化三次分配：重构社会评价体系，从“财富至上”到“捐助为荣”
仅靠政府主导的二次分配难以完全弥合资本与技术回报持续集中带来的贫富差距，亟需发挥第三次分配的作用，尤其是引导顶级富豪、灵识人物，主动承担社会责任。未来的慈善不应止于传统的捐款捐物，而应成为一种系统性、使命导向的公共投入。
对于顶级富豪而言，个人财富早已超越生活所需——例如，随着马斯克“万亿美元薪酬计划”的通过，他的个人财富或将达到巨量。未来随着分化加剧，灵识人物、顶级富豪的财富规模，或将达到人类历史上前所未有的高度，对于他们而言，财富的意义不再在于个人消费或资本积累。我们或许将看到，类似埃隆·马斯克、黄仁勋等科技领军者所代表的顶尖创新力量，逐步将个人财富转化为推动系统性变革的战略资本——不是用于消费或扩张垄断，而是投入于能源发展、全球教育、基础医疗、粮食安全等关乎全人类福祉的领域。他们可能不再满足于传统的慈善捐赠，而是发起定向捐助——如一个人定向解决一个洲的吃饭、教育或医疗问题。
更重要的是，未来社会对个体影响力的衡量标准也应随之改变：不只看“你有多少钱”，更要看“你捐了多少钱”“你创造了多少公共价值”。一个人捐赠数十亿支持教育事业、解决一洲人的吃饭问题，可能比单纯增加千亿市值更具文明意义。这种贡献可以通过“公益币”等机制予以记录和认可，逐步形成以责任与担当为核心的新型社会荣誉体系。
强化三次分配不仅是强化个体善举，更是重新校准整个社会的价值天平。在AI极大提升生产力之后，通过优化分配机制重塑生产关系与价值共识，构成“乐业社会”的重要保障。
（五）小结
总体而言，AI对就业的冲击是深刻的——它将显著减少人类的工作时间，增加机器的工作时长，推动生产力跃升的同时，也带来岗位总量的系统性下降。尽管过程中会出现任务赋能与新职业创造，但从宏观趋势看，传统意义上的“全职岗位”将大幅萎缩。面对不可避免的挑战，就业救济或技能转型培训固然重要，发展理念的根本转变更需主动推动。与其困于“就业”的焦虑，不如主动拥抱“乐业”的可能。政府、企业与个人都应未雨绸缪，从“谋就业”的生存型思维，转向“创乐业”的发展型战略。这不是一蹴而就的跳跃，而是一个包含适应、过渡与重构的长期过程，逐步建立包容性的制度安排，共同构建一个包容、公平、有尊严的新型劳动生态。在科技向善的指引下，我们终将跨越转型的阵痛，迎来一个人人都可创造、可贡献、有尊严生活的智能时代。
（本文系盘古智库新大航海时代公益课题组报告《从“就业”走向“乐业”：AI时代就业认知变革》）
盘古智库
2025年12月
