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张强，杨鹏，徐琪方：AI影响我国就业的逻辑、面貌与各方应对

发布时间：2025-05-22人气：

【作者简介】

张强，阿里研究院研究员，研究方向：AI应用，AI生态与科技伦理；

杨鹏，阿里研究院研究员，研究方向：AI应用，AI生态与科技伦理；

徐琪方，阿里研究院研究员，研究方向：AI应用，AI生态与科技伦理。

【摘要】

自2022年底面世以来，以AIGC（人工智能生成内容）为代表的新一代AI技术迅速席卷全球，引发产业与职业的深刻变革。在我国，该项技术因其空前的智能水平和极强的通用性、易用性，已经广泛进入不同行业和职业的工作流程，承接生产与服务场景，对就业市场形成正反两方面的影响：一方面，打开效率和创造力跃升的新途径；另一方面，对部分就业岗位形成冲击。从趋势看，“人机协作”将是主流工作方式，“AI助理”是人机协作的重要产品形态，个人“AI能力”是人机协作的微观基础。当前，AI能力已经表现为一项独立的人才关键指标。围绕AI能力，一场“企业主导、政府支持、个人积极参与”的人力资源升级行动已经启动。

【关键词】

云计算；人机协作；AI助理；AI能力；新职业

【文本引用】

张强，杨鹏，徐琪方：AI影响我国就业的逻辑、面貌与各方应对[J].中国大学生就业，2024（12）：29-36

一、研究背景

今年以来，高质量充分就业成为社会各界的重点关切问题和各级政府的优先目标。高质量充分就业的外部环境是产业，产业的关键变量是市场与科技。2022年底，以AIGC（人工智能生成内容）为代表的新一代AI技术面世，拉开了全球科技革命的序幕。阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭认为，这场革命主要由三部分组成：一是人机交互革命。从物理设备交互、软件编程交互、图形界面交互，演进到人机自然语言对话交互。二是计算范式革命。从CPU主导的通用计算向以GPU为核心的人工智能计算加速切换。三是认知协作革命。人类知识的存储、检索和使用方式正在重构。[1]

中国是这场科技革命的积极参与者，不到两年时间，AI大模型已经在我国经济社会多个领域产生公众可感知的实际效力，特别是已经开始牵引产业与职业的深刻变革，事关每一个职业人士的切身利益和前途命运。2024年2—4月，笔者基于阿里巴巴集团作为科技平台企业的生态优势，开展了为期两个月的调查和研究，采访了一批积极拥抱AI的企业、个人与专家学者，试图准确呈现当前AI在我国落地应用的真实进展，以及AI影响就业的逻辑、面貌与各方应对。

二、AI影响就业的底层逻辑：AI的通用性、易用性与算力普惠

AI技术的通用性和易用性决定AI影响就业的广度，AI技术的智能化水平决定AI影响就业的深度，全社会算力基础设施的充沛性、先进性与经济性决定AI影响就业的速度。

常规技术一般适用于特定行业和特定场景，AI大模型则具有很强的通用性，学界把它认定为人类社会第25种通用目的技术。[2]虽然面世不到两年时间，但AI大模型已经全面参与一二三产，深入行业各重要环节发挥显著价值。AI大模型的短期亮点是AIGC（人工智能生成内容），发展方向是AGI（通用人工智能），当前技术水平距离完全通用还很遥远，但技术应用的可覆盖面已经相当广泛。

在通用性之外，新一代AI技术还具有易用性，自然语言对话交互把使用门槛降至最低，只要打字、说话就能调动“算法+算力+数据”这一整套系统，满足工作、生活的各种所需。互联网大数据服务商QuestMobile的数据显示，截至2024年1月，我国前十大AIGC应用去重月活用户总规模达到5376万。[3]AIGC应用（网站和APP）直接面向个人，协助个人高效完成文、图、视频、代码等以内容为交付物的任务。企业组织则通过调用AI大模型API，将其通用能力转化为行业应用，融入具体场景创造业务价值。截至2024年6月，阿里巴巴“通义千问”和腾讯“混元”的API日调用量均已破亿，“通义千问”的企业用户数已经超过9万家。AI参与业务，意味着需要做出相应的组织调整，涉及相关岗位职能的变动和就业机会的增减。

AI生长的土壤是算力。从我国AI大模型的发展态势看，其有望弥补在上一轮数字化进程中，我国“消费互联网全球数一数二、产业互联网发展相对滞后”的失衡状况。国家信息中心的数据显示，2016—2022年，全球公共云服务市场规模从8,540亿元增长到38,206亿元；同期，我国公共云服务市场规模从203亿元增长到2,479.4亿元。[4]6年间，中国公共云市场规模占全球的比重从2.4%上升到6.5%，但相比于2022年中国GDP在全球超过18%的占比，落差仍然巨大。公共云是效率最高的算力形态，其资源利用率是自建机房的5~10倍，上述落差反映了我国上一阶段对先进算力的使用不足，这与我国产业互联网发展相对滞后的现实构成了一体两面。

新一代AI技术的发展迭代和普及应用为我国算力的爆发创造了契机。AI大模型的训练和推理均依赖先进算力，我国云计算行业加大投入、完善布局，促成国产AI大模型的智能化水平紧跟国际前沿步伐。当前，头部国产大模型已经达到万亿参数规模，国产开源大模型的最大规格也达到了千亿参数级别。在美国权威大模型测评基准LiveBench AI榜单上，已有国产开源大模型闯入全球前十。[5]

AI的通用性和易用性正在有效推动我国先进算力的普及，并基于规模效应和技术进步逐步实现先进算力的普惠，使“AI+云计算”成为全社会共享的新质生产力。过去10年，阿里云已经将中国公共云的计算成本降低了80%，存储成本降低了近90%；2024年以来，在国产AI大模型百花齐放的推动下，我国算力成本进一步下降。以“通义千问”GPT-4级主力模型Qwen-Long为例，2024年5月其API输入价格降低了97%，1元钱即可购买200万个token，相当于5本《新华字典》的文字量。这一趋势下，“AI+云计算”将成为像水、电、煤一样的基础资源和能源，让每家企业、每个人都触手可及，打开全要素生产率增长提速的新通路。

“全要素生产率”考察传统生产要素（资本和劳动）投入之外，其他因素对产出的贡献，主要取决于技术进步、管理优化、组织提效等。我国人均GDP已在2019年超过1万美元，从世界各国的发展经验看，在人均GDP超过1万美元后，影响经济增速最重要的因素就是全要素生产率。数据显示，自2008年以来，我国全要素生产率的增速趋于下降。2022年，我国的全要素生产率是美国的40%、日本的63%、德国的44%左右。[6]由此可见，提升全要素生产率是我国发展面临的重要命题，既是过往短板，也是潜力所在。如果说人力（劳动力）密集是我国工业化的比较优势，人才（工程师）密集是我国数字化的活力源泉，那么在AI驱动的智能化时代，算力（云计算）密集将为经济发展注入一股新的强劲动力。根据中国信通院院长余晓晖团队测算，算力每投入1元，可带动3元～4元的经济产出。[7]而随着各行业、各领域算力使用规模的不断扩大，人力与算力的关系和配比将随之发生变化，进而影响就业市场。

综上所述，新一代AI技术具有通用性和易用性，我国AI大模型技术具备较高的智能化水平，几方面因素合力，正在加速推动我国算力资源走向普惠，重构人力与算力的关系。因此，AI对我国就业的影响兼具广度、深度和速度。

三、AI影响就业的基本面貌：“人机协作”下就业市场呈现两极化

新一代AI技术擅长理解和生成内容（AIGC），并开始表现出理解和模拟物理世界（AGI）的潜力。短期内，AI首先变革以内容为主要交付物的行业和职业，并打通各行业企业内部的知识和数据断点，由此实现普遍性的降本增效。长期看，在AI理解物理世界规律和人类的行为之后，将以机器人等形态，成为体力劳动的有力助手，并从封闭空间走向公共空间，从生产制造走向服务业，把更多人从辛劳中解放出来，全面改变人类社会的产业格局和职业形态。

现阶段，AIGC对不同职业已经产生了不同程度的影响，影响包括两方面：替代和互补。北京大学国家发展研究院张丹丹教授与合作者基于2018年1月到2023年4月期间的上百万份招聘数据，提炼每个职业需要的技能，进而分析每个职业在多大程度上可以被大语言模型替代或者形成互补。团队把所有职业需要的技能分解为2万个工作任务，对这2万个工作任务做大语言模型的可替代程度打分，再汇总到各个职业，最终得出20个最容易受大语言模型影响的职业和20个最不容易受大语言模型影响的职业（见图1和图2）。[8]在分析这些职业的特点后，张丹丹团队发现：这一轮AI技术革命推动就业市场呈现两极化，全社会对高端技能岗位和低技能要求岗位需求旺盛，对“高不成低不就”的中间层人员需求减弱。比照“影响指数最高的20个职业”和“影响指数最低的20个职业”，眼下最受追捧的大学专业对应的职业，绝大多数位于前一个榜单，这从一个侧面解释了为何大学生就业存在“高不成低不就”的困境。面向AI时代，刷新专业观、就业观和人才观变得愈加刻不容缓。

阿里研究院的调研洞察与张丹丹团队“替代—互补”的分析框架一致。比如，销售业务在“影响指数最高的20个职业”榜单上排名第四，但不同行业、不同类型的销售岗位受大语言模型影响的性质和程度存在很大差异。在普通to C销售中，大语言模型对电话销售等业态形成了显著冲击，替代大于互补。在to B销售中，销售人员的业务理解、市场洞察、谈判沟通等综合素养仍是决定性的，大语言模型带来的互补大于替代。而在跨境电商运营中，阿里巴巴国际站等平台基于大语言模型提供丰富的AI运营工具，帮助销售人员跨越语言和文化障碍，简便、顺畅地沟通海外客户，AI发挥的互补作用至关重要。

决定替代效应和互补效应权重的，除了职业自身特点，也与每个人的主观能动性紧密相关，需要具体情况具体分析，但基本趋势明确：“人机协作”正在成为主流工作方式。需要强调的是，在新一代AI技术推动的人机协作中，“机”有其能力边界，“人”的主导地位依然稳固。比如，“通义灵码”是目前国内使用规模最大的AI编码助手，能够熟练掌握Java、Python、C/C++等200多种编程语言，覆盖主流IDE端，但即便如此，其辅助程序员开发效率提升的比值也仍是有限的，约为10%。“通义灵码”目前已在阿里云团队被广泛应用，其代码生成在研发团队的占比约为20%（注：代码生成∈软件开发，因此AI生成代码占比＞开发效率提升率）。在阿里云之外，“通义灵码”已经加入金融、汽车、航空、运营商、能源、互联网等行业的上千家企业，每天生成代码超过2000万次，有数百万行代码被采纳。使用AI法律助手“通义法睿”的法官和检察官则反馈，在用AI辅助阅卷、生成文书后，投入每起案件的工作时长可以缩短半小时左右。当前，我国法官的日均判案数量约为1个，对应8小时工作制，提效1/16，虽然可观但也有限。

人机协作需要基于产品化的工具，除了科技大厂、创业公司推出的AIGC通用工具和行业应用，当前最普遍的产品形态是定制化AI助理。AI助理加速把AI大模型的通用能力转化为个性化服务，激活企业和个人沉睡的知识和数据，随时可供智能化调用，在决定问题、发现问题、解决问题中发挥重要作用。相比于传统AI工具依赖人工设置和复杂交互，AI助理基于AI大模型底座，具备超强通用智能，且充分了解“主人”的特殊情况和个性需求，能提供快捷响应和准确服务，从而成为个人重要的伙伴和企业组织值得信赖的管家。未来，每一个人、每一家企业组织或都将拥有自己的专属AI助理。

四、“人机协作”的产品形态：AI助理“随存随取”企业的知识和数据

本质上，第一代互联网连接了PC，第二代互联网连接了手机，AI则实现了数据的连接，真正发挥了数据作为新型生产要素的巨大价值。目前，我国不少企业已经启用AI助理，它们基于日常在线办公平台，接入头部AIGC大模型的能力，融入行业、企业的知识沉淀和数据积累，让知识和数据能够随存随取，为相关员工提供一站式智能化赋能。人员在线和业务在线的已有基础，加上自然语言对话交互的极低门槛，AI助理的产品形态可以帮助企业解决上一阶段数字化过程中系统烟囱林立，“不好用，不会用，没人用”的困境。从目前的实践情况看，在农业、制造业等数字化弱势行业的一线员工群体中，AI助理发挥的效用尤为显著，有效弥合了此前长期难以跨越的数字鸿沟。

铁骑力士是一家饲料、牧业、食品行业知名企业，现有员工1.3万多人。该公司一线员工年龄介于40—60岁之间，普遍来自农村，高中或中专学历，只会基本的智能手机操作，输入主要靠语音或手写。正因如此，公司此前推出的各类业务系统存在实际使用率不高的老大难问题。2024年3月，该公司基于全员统一办公平台钉钉，接入“通义千问”大模型能力，开发了AI助理“智慧养殖专家”，赋能遍布全国的养猪场。在训练AI助理时，公司“喂”了三类数据：一是公司制度，输入后通过关键词就能随时查询；二是行业资料，比如发现猪的状态异常，就可以通过描述具体情况，在AI助理的指引下决定下一步动作；三是内部经验、数据，比如公司经常邀请“十佳养猪场长”分享经验心得，AI助理可以激活这些历史经验，方便养猪场场长们随时借鉴。

养猪场有两个关键指标：一是料肉比，即猪每增重一公斤所消耗的饲料量；二是PSY，即每头母猪每年能提供的断奶仔猪头数。这两项指标事关养猪场效益，也关系到每位场长的奖金。以前，只有总部实时掌握这些数据，场长们只顾闷头干活，到年终等着看结果。而现在，每位场长都可以通过AI助理查看按月更新的数据，倒推问题所在，寻求改进办法。场长发现猪出现异常时，能迅速从AI助理那里得到相应的解释和建议，这就大大提升了专业知识的易得性和快捷性。“智慧养殖专家”达成了企业和使用员工利益的一致，因此备受青睐，推出前两周就吸引了百来人使用，调用量超过5000次。未来，该公司将在养鸡、产蛋等业务上也开发AI助理，并全面清洗公司系统里的各种碎片化数据，“喂”给AI助理“随存随取”，按照数据权限开放给各个岗位的员工，让全公司每个人都有一个AI助理。

在铁骑力士“智慧养殖专家”的实践中，AI助理改变了企业知识分散、易碎、闲置的旧有状态，让“死”的知识变“活”，成为可以随存随取、沉淀共享的企业资产。这些知识的智能化活学活用，是企业和个人降本增效的重要切口，因此有越来越多的企业把“知识管理”视作一项专门的重要事务，而AI助理为企业管理知识提供了新路径。比如，果业企业佳沃集团配备了专门的知识管理团队，设置了知识管理总监职位，目前他们已经打通了集团育种、种植、采收、分选加工等系统，整理上传了3万多个知识文档，并推出全员分享知识的机制。在此基础上，开发了AI助理，实现“一个端口调全部”，打通了数据断点，全面提高了信息效率、决策效率和协同效率。生产主管和一线工人的培训工作首先受益。过去，这两类关键岗位的员工培养主要采用集训和“师傅带徒弟”形式，但果业知识专业性强、更迭快，培养一个成熟主管需要3～4年。一线工人流动性强，培训工作量尤其巨大。而现在，“知识沉淀+AI助理”让培训工作实现了智能化，新员工培训成本降低50%以上。此外，AI助理还能帮助员工更容易地学习跨部门、跨行业新知识，有不少员工因此顺利完成转岗。

五、“人机协作”的微观基础：AI能力成为一项独立的人才关键指标

在“经济—产业—企业—个人”的结构中，价值起点是一个个具体的人。新一代AI技术作为重大变量加入，不同程度改变了各个职业的能力模型组成。清华大学经济管理学院领导力与组织管理系主任、Flextronics讲席教授李宁及其团队完成了一项开创性的实证研究。[9]研究显示，“人工智能素养”（使用AI的能力，简称“AI能力”）已经发展为一门独立于传统技能和知识的新兴必备技艺。李宁团队通过实验证明了AI能力有很强的独立性。实验发现：一些人借助AI工具时，工作表现卓越；但如果把AI工具拿走，他们的卓越性就消失了。而在另一些人身上，是否借助AI工具并不显著影响他们的工作表现。由此可见，在“人机协作”的工作模式中，有一种与AI强相关的具体到个人的独立能力，这便是“AI能力”。

人与AI的深度合作，不仅是技术运用的提升，更是个体能力的延展和重塑。AI是人能力的催化剂，人则是AI能力的引导者和放大器。当前，已有越来越多的用人单位认可AI能力是一项重要的人才关键指标，在招聘、考核等环节予以重点关注。AI逐渐承接执行简单工作任务，人机协作的重心转向战略分析、创意创新、问题洞察，AI能力作为一项独立能力的外延不断拓宽。随着AI的应用面越来越广，将有越来越多的人展现出AI能力，从而极大拉高全员下限，增加人均产出；优秀个体则将突破上限，在AI助力的支撑下成为“超级个体”。小微企业发展有了更大的想象空间，“小而强”将成为更普遍的组织形态。

AI技术通用、易用，AI生态开放、开源，基于此，AI能力的养成主要取决于每个人的主观意愿、实践摸索与经验积累。四川成都设计师南墙不会编程，但她克服畏难情绪，在过去一年积极尝试，利用个人电脑和公共云算力，根据开源大模型和素材，亲手制作了超过50个AI图片模型，上传“堆友”AI设计平台后进行高效的管理和使用。有了这些模型，南墙告别了以往反复“试错—调错”的初稿确定方式，她可以在一天时间内批量化生成十几张效果图，交由客户确认、选定，再结合PS、矢量制图等传统设计工具，在AI生成图的基础上进行精调深化，最终交付令客户满意的作品。AI重塑工作流程，有效避免了工作空耗，解决了困扰设计行业的前期沟通痛点。同时，她还通过使用产品展台类模型，省去了场景布置、场景图购买、产品摄影、建模等环节，直接生成最终图片，省时省力省钱。几方面因素叠加，帮助南墙最终实现了10倍提效。值得注意的是，模型具备“智能涌现”的能力，比如南墙设置参数时描述了A和B，AI最终不仅创造出了A和B，还给出额外的C选项，激发了意外的创造力。除自身使用外，南墙的50多个图片模型上传“堆友”平台后，还被大量设计师同行采用，单个模型的作图量少则几千，多则数万，她根据数据和反馈推断未来的流行趋势，指导下一步的创新方向。从趋势看，模型将成为行业价值创造的重要载体，因其高度智能化和交互的简易性，用户基于模型DIY，即可创造出独有的成果和产品。由此会出现一批垂直模型开发者，他们不交付具体的服务，而是把服务能力集成为高可用性模型，向模型使用者收费，工作模式从定制走向量产，营收模式从单次走向长尾。

当前，围绕各行各业从业者AI能力的培养，我国先行先试地区已经初步形成“企业主导、政府支持、个人积极参与”的局面。比如，从2023年下半年开始，在杭州市人力资源和社会保障局的牵线下，杭州第一技师学院与瓴羊智能科技有限公司合作，启动人工智能训练师“一试双证”试点工作。这是杭州市培养数字技能人才的一项制度创新，考生参加培训、通过瓴羊的认证考试后，取得企业认证证书，同时获得相应职业技能等级证书，“一次考试，双重认可”。获得证书的学员将享受技能补贴、积分落户加分等政策福利，还能得到优先到相关企业上岗的机会。瓴羊在人社部门的支持下，主导完成培训与认证体系设计，并与职业技术院校、专业培训机构合作推广。通过AI进行新职业培训，在校大学生针对性地强化AI素养、考取认证，为匹配就业市场需求、打造面向未来的竞争力打下坚实基础。

六、结论

回顾历史，每一场科技革命都会增加职场人群的整体福祉，主要表现为平均收入更高、工作体验更佳；但在技术起势之初，具体到一些职业和个体，则会形成不同程度的冲击。这一轮AI浪潮引发了广泛的就业焦虑，从当前我国的AI应用实践情况看，这种集体情绪既在情理之中，也有过度反应的成分，过度反应源于对不确定性的恐惧。经过我国政、产、学、研各界一段时间的合力探索，不确定中的确定部分已经展露：AI时代，算力叠加人力，“人机协作”将是主流工作方式，“AI助理”是人机协作的重要产品形态，个人“AI能力”是人机协作的微观基础。职业人士只有准确认知、果断行动，努力提升自身AI能力，用“好AI”“用好”AI，才能化挑战为机遇，抓住这一轮AI技术的红利。

参考文献：

[1]吴泳铭.拥抱人工智能驱动的产业智能革命[J].中国网信，2024（2）：72-74.

[2]安筱鹏.AI大模型：一次重构软件系统、驱动万物智能的技术革命[J].中国战略新兴产业，2024（2）：125-128.

[3]澎湃新闻.移动互联网商业智能服务商Quest Mobile.2024头部AIGC应用去重月活用户突破5000万[N/OL].（2024-03-12）[2024-10-10] https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26648697.

[4]国家信息中心信息化和产业发展部.“人工智能+”时代公共云发展模式与路径研究[R/OL].（2024-03-28）[2024-10-10] http：//www.sic.gov.cn/sic/83/260/0329/20240329151144232547444_pc.html.

[5]WHITE C，DOOLEY S，ROBERTS M.et al.LiveBench：a Challenging，Contamination-free LLM Benchmark [EB/OL].（2024-06-27）[2024-10-10] http：//arxiv.org/pdf/2406.19314.

[6]黄奇帆.八个体制性基础性问题，形成国内大循环堵点[EB/OL].（2022-07-19）[2024-10-10]

https：//www.yicai.com/news/101478824.html.

[7]谢玮.算力需求快速增长[EB/OL].（2024-05-30）[2024-10-10]

https：//www.ceweekly.cn/cewsel/2024/0530/445621.html.

[8]张丹丹.分析了百万份招聘数据后，我们发现这20种职业更容易被AIGC替代[EB/OL].北京大学国家发展研究院公众号，2024-03-08.

[9]李宁.生成式AI工具显著提升人机协同效能[EB/OL].阿里研究院公众号，2024-03-08.

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