本刊记者 孙冰

开了18年货车的杨凯，第一次坐进自动驾驶卡车的驾驶室时，双手不知道该往哪里放。他看着卡车自己前进、转弯、刹车、停车，时机、速度、角度都刚刚好，让他这个老司机感叹不已。

拍了10年广告的孔德飞，从平面设计师做到4A广告公司创意总监，他自信这个行业有着非常高的进入门槛，直到他看到一个实习生利用AI工具，10分钟就生成了10组分镜脚本。虽然那些脚本还只能达到60分水准，但已足够让他意识到，护城河正在消失。

写了12年代码的程序员赵涛，真切地感受到自己的“传统手艺”在贬值：AI能够生成完整代码段、自动修复Bug，甚至独立完成小型项目。过去4个人一个月的工作量，现在一个人3天就能完成。虽然手敲代码并不是赵涛喜欢的工作内容，他更愿意去定义问题和解决问题，但他知道，所有程序员都需要做出改变。

他们的故事不是个案，而是AI技术浪潮中千万普通人的缩影。他们的困惑指向同一个命题：当AI融入千行百业，人与机器的故事会是怎样的走向？

“AI要抢走你的饭碗了！”“这10种职业将被AI淘汰！”AI就业冲击，在社交媒体上已成为一些人“贩卖焦虑”的流量密码。 FOMO（Fear of Missing Out，害怕错过）的情绪，让很多人焦虑地报班买课学AI，慌张地安装“龙虾”（指智能体OpenClaw）使用新技术。

更惊人的是一些“大咖预言”：AI将引发人类历史上最大规模失业危机；AI会带来史无前例的财富大转移……

“AI替岗”已经从技术讨论演变为一种社会情绪，尤其是部分商业力量有意无意地推波助澜，放大此种情绪以便实现他们的商业化目的。焦虑的蔓延正在产生真实的影响：有人陷入消极观望把“躺平”合理化；有人作出恐慌性的专业选择和职业切换；有人被培训机构和自媒体收割了昂贵“学费”……

事实究竟如何？人与AI的故事，难道只是简单的替代与淘汰？还是一场深层次的“人机新分工”？

本组报道，我们审视AI技术浪潮已然到达的职业领域，希望通过不会说谎的数据呈现出“AI就业冲击波”的真实样貌;探寻在那些被认为受到冲击最大、变化最剧烈的职业中，普通人正在经历什么，他们有着怎样的职业困境和个人选择，他们又是如何完成能力迁徙和职业重塑的；我们考察了所谓AI原生新职业，看这些新兴岗位如何改变行业发展，又对劳动者提出了新的要求；我们还采访了知名专家，听取他们有关AI改变职业图景的洞见以及各方面的应对之道。

我们有理由相信：AI所带来的并非“岗位的终结”，而是“职业的进化”。你我要做的不是焦虑，而是尽快学会“与AI共舞”。

AI造就职业新图景

2026年的春招季，AI的味道，很浓。

正在求职的应届毕业生何欣怡告诉记者，她跑了很多场招聘会后发现：一是今年与AI相关的岗位需求很多，而且不仅是科技大厂在招AI人员，很多传统行业，比如金融、零售甚至餐饮也都在招AI人员。二是很多传统岗位也会要求应聘者的AI能力，比如能深入了解AI大模型，熟练使用AI工具，有提示词工程实践，有Agent搭建经验……“如果能在简历里体现这些能力，会很有优势。”何欣怡说。

何欣怡就读的是哲学专业，在就业市场上，这个专业常常被认为是“弱势群体”，但她的感受却较乐观：“我面试了几个AI大模型训练师的岗位，工作内容是标注AI大模型回答中的认知错误，以实现人机价值‘对齐’。我觉得我比技术背景的毕业生更有优势。”

何欣怡的感受并非个案，数据更能佐证AI正在给就业市场带来的变化。

“贩卖焦虑”容易，但数据不会说谎

基于平台上超过4亿求职者和超过1500万家招聘企业产生的流动数据，智联招聘集团副总裁李强向记者分享了他的观察：AI浪潮下的就业市场正在呈现“冰火交织”的局面。

李强先给出了一组“火热”的数字：“从2023年1月开始，平台上明确要求掌握AI工具的职位数量已经增长46倍，仅2026年一季度同比增速就超过70%，可以说这个增速在直线拉升。”

李强说，目前约八成职场人已在日常工作中使用AI工具，五成企业已将AI能力列为员工的“标配”。

而“冰”的一面也同时存在，编辑、客户服务、视觉设计等AI高度可替代的典型职位，招聘量正在收缩。

但这46倍的增长，真的是完整的“AI替岗”信号吗？

世界经济论坛（WEF）发布的《2025年未来就业报告》给出了一组更宏观的数据预测：到2030年，全球将新增就业岗位1.7亿个，被替代9200万个，净增7800万个。86%的雇主将AI视为未来5年最关键的业务转型驱动力，38%的雇主表示AI关键技能短缺正在阻碍企业转型。

也就是说，AI不是单向“消灭”就业，而是一场大规模的“岗位重组”。招聘数据背后真正凸显的矛盾不是“不需要人了”，而是“人还没跟上”。

中国社会科学院学部委员蔡昉在接受本刊记者采访时说：“不要陷入‘末世预言’，也没必要停留在悲观还是乐观的争论上。人工智能是人类迄今为止最具革命性的技术变革，能大幅提高劳动生产率，为我们面临的各种难题提供解决方案。关键是如何通过引导和规制，让它走上服务民生的道路。”

在他看来，任何技术变革都是“创造性破坏”，而AI技术革命的前所未有之处在于，创造性和破坏性可能同时达到了空前程度。拥抱变革是必然的，驾驭技术才是真正的课题。

从1995年进入人工智能研究领域至今，智源研究院理事长黄铁军亲历了30年来AI技术的数次浪潮。他在接受本刊记者采访时给出的判断是：“AI的使命不是让人更像机器，而是让人终于可以不再做机器。”在他看来，焦虑的背后，恰恰是长期以来我们“把人当作工具”的思维惯性。

“当AI能够承担越来越多的工具性功能时，人反而获得了回归本性的机会，能够更好地进行思考、创造、感受以及与人真实联结。所以，与其焦虑，不如认识变化、迎接变化。这是时代给我们的考题，但也是机会。”黄铁军说。

本图为创意性构想，画面由AI 生成

“反直觉”的变化，其实并不意外

李强用“冰火交织”总结AI对中国就业市场所产生的影响，他的判断既警醒又乐观，这源于两个似乎“反直觉”的数据变化。

智联招聘的调研显示，2024年时，确实很多企业在考虑用AI“降本”，部分企业计划裁员。但到了2026年，47%的企业选择了“保持用工规模稳定，用AI提升效果”的策略，仅14.7%的企业计划裁员，另有18.3%的企业在“思考如何用AI加速业务并招更多人”。

另一个“反直觉”的发现更具说服力，这来自翻译岗位在过去两年间发生的变化。

2024年，翻译职业曾被视为AI冲击的“重灾区”，招聘需求明显收缩。但到了2026年一季度，智联招聘的数据显示，翻译岗位出现了回流，只是岗位需求的描述发生了变化，企业想招聘的不再是只有基础翻译能力的人，而是“能翻译+能跨文化谈判+能商务洽谈”的复合型角色。

也就是说，AI“吃掉”的是传统翻译，更符合AI时代需求的“新翻译岗”需求量依然旺盛。

翻译职业的变化轨迹或许能很好说明“工作替代”与“岗位创造”之间的关系。

“这不是简单的岗位恢复，而是把几个岗位的职能合并到了一个岗位上。这种现象并非孤例，而是在程序员、设计师等很多岗位上发生。”李强认为。

这恰恰是“人机分工”新的核心逻辑：AI替代的是标准化、可规则化的基础性事务工作，释放出的却是复合型需求。

北京大学国家发展研究院人工智能与经济学实验室、智联招聘近期基于平台大数据的一项研究发现，虽然中国整体劳动力市场的结构性矛盾仍凸显，具体表现在教育错配和专业错配问题存在加剧趋势，但高AI暴露度职业的教育错配现象却出人意料地趋于缓解。

该研究分析其背后的原因认为，是AI技术通过推动需求侧（企业）进行更精细化的岗位设计和人才筛选，从而部分地优化市场配置效率，缓解长期存在的结构性错配矛盾。

研究也提醒，必须清醒地认识到，这一积极影响目前仅局限于部分高AI暴露度职业。对于更广阔的劳动力市场而言，整体教育错配仍在持续，高学历人才“内卷”和就业质量下滑的风险依然存在。

人机新分工：老职业加速更新，新职业不断萌发

做了10多年“传统程序员”的赵涛，在智能数控企业格睿普负责大模型调优、智能体研发工作。

赵涛告诉记者，他的同事们会把之前的工作模式戏称为“古法编程”：每一行代码都是程序员手敲出来的。而现在，他的工作则是给AI布置工作，然后检查“作业”。

最直观的变化是，入行十几年后的今天，赵涛终于不用走到哪里都背着电脑了，将智能体接入手机里的微信或者QQ、飞书、钉钉等，他就可以随时随地指挥和检查智能体的工作。

他认为，这种人与机器新的分工模式，可以描述为人类从“编码者”转型成为“架构师”和“审查官”。人负责“为什么要干”，即设定目标、价值观判断、审美把控等；机器负责“怎么干更快”，即逻辑推理、代码生成、自动化执行、海量检索等。

“虽然机器在运算速度和数据处理能力上远超人类，但定义问题、赋予意义和承担责任始终是人的核心领域。人和AI不是替代关系，而是AI将人类从执行层推向决策层与创意层。”他说。

正在进行职业进化的不只赵涛，也不只是程序员群体。

麦肯锡全球研究院（MGI）与麦肯锡中国区发布的《中国的技能转型：推动全球规模最大的劳动者队伍成为终身学习者》报告预计，到2030年，中国可能有多达2.2亿劳动者（占劳动力总数的30%）需要变更职业。

人机新分工，“蛋糕”有可能变大

在北京中数睿智科技有限公司的办公室里，拥有20多年从业经验的王涛刚刚完成了一个售前技术方案。“放在两年前，这份方案至少需要两周时间，现在一个上午就够了。”他告诉记者。

中数睿智的主要业务方向就是推动智能体产业化，打造面向产业级客户的AI智能体应用。简单来说，就是希望越来越多企业拥有自己的“智能体员工”，并参与到企业的核心业务以及辅助决策的过程中。

“这会不会导致大量程序员失业呢？”面对记者的提问，王涛却给出了否定的回答。

“传统企业都有拥抱AI做数智化转型的愿望，但是过去受制于成本和人才，没有实现。现在，当AI把交付成本压到原来的十分之一甚至更低时，大量原本‘做不起’的项目变成‘做得起’了，需求会不断增长，蛋糕会不断变大。虽然每个项目需要的程序员少了，但项目变多了，我相信总量不是减少而是增加。就像当年汽车取代马车，没有让出行行业萎缩，反而催生了更庞大的产业和全新的工种。”王涛说。

李强从更广泛的维度也得出了类似的洞察，巨大的AI岗位增量背后是原动力发生了变化：不像以往一样多是头部大厂在招，现在是千行百业都在招AI相关岗位。

“比如，AI工程师和AI产品经理需求量持续上涨，尤其是今年春节期间龙虾（OpenClaw）火了之后，带动的智能体开发人才需求出现455%的爆发式增长。需求主体并非大厂，而是大量来自一线和新一线城市的中小企业。”他说。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏近日作出了一个大胆预测：未来全球日活的智能体数很容易超过100亿。

李彦宏认为，AI的主角已经从大模型变成了智能体。当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA（日活智能体数）这个指标，关注有多少Agents在给人类干活，并交付结果。

这意味着，在AI应用层的各个方向上，将会出现许多取得成功的参与者。“那里才是机会最多的地方，海量的智能体应用会创造更多的价值和更多的就业。”李彦宏表示。

28岁的腾讯集团首席AI科学家‌姚顺雨也分享了他的判断：“现在的硅谷蔓延着焦虑情绪，很多人觉得AI未来会取代所有人的工作，要赶快赚钱退休。但我觉得AI是‘长期游戏’，故事刚开始，而且正在从‌技术攻坚的‘上半场’进入场景落地的‘下半场’，今天就像是20世纪70年代PC刚刚出现的时候，有很多事情可以做、需要做。”

应聘者体验AI 就业服务

AI“助手”辅助医学影像诊断

AI 培训相关职业

老职业焕新，新职业萌发

当人和机器的分工模式不断演进，不仅表现为老职业加速焕新，也推动了新职业不断萌发。

人工智能技术正在深刻重构就业生态与职业图景，推动劳动者技能结构升级，向更高附加值方向演进，形成以人机协同、智能赋能为特征的就业新范式。从产业视角看，这场分工革命已经传递到企业端的用人逻辑上。

李强描述了一个生动的变化：过去企业招人是“细齿梳”，即精准匹配一个岗位的单一技能；现在则变成了“宽齿梳”，需要既懂本专业，又能理解上下游，还具备工程化落地能力的复合型人才。

“现在企业最看重的是两类人才特质，一是实践应用与工程化能力，二是专业判断与决策能力。”李强说。

58同城发布的《2025生活服务业趋势洞察》显示，其平台已涌现近50类“人机协作”新岗位与40种智能新服务，覆盖房产、家政、餐饮、医疗、教育、制造、设计等领域。

代表性新岗位有AI房产经纪人、AI招聘助理、后厨机器人操作员、AI视频制作员、生成式AI动画制作员、智能健康管理师、AI医疗影像分析师、辅助机器人操作工、AI翻译审校、智能机器人训练师等，均强调“传统专业能力+AI工具协作”复合技能。

‌智能新服务‌则包括AI微聊自动响应、智能房源匹配、多模型同屏AI翻译（用于会议/客服）、数字化排单系统、智能健康监测辅助、AI内容生成工具等，聚焦提升服务效率与体验。

在层出不穷的“AI原生”新职业中，进阶成“AI导演”的孔德飞就是一个例子。他告诉记者，这个新职业确实是AI时代才产生的，但要做好它所需要的核心能力，其实和传统导演没有差别，都是创造力、审美力、思考力、感受力……这些能够让作品与更多人建立情感联结的东西，AI只是改变了实现的工具和手段而已。

今天正在发生的AI故事似乎再次印证了100多年前的“杰文斯悖论”，即技术进步提高资源使用效率后，该资源的总消耗量不仅没减少反而激增‌的现象。比如，瓦特改良蒸汽机让煤炭燃烧更高效，结果煤炭需求反而飙升，核心逻辑是效率提升降低了使用成本，刺激了需求扩张。

在黄铁军看来，AI已经变成驱动各行各业发展的基础性力量——不是一个简单提高生产效率的新技术，而是一个新型基础设施，就像电力、交通一样。“从更大的维度去看，就业形态的变化不是‘消灭’工作，而是创造新的工作机会和社会分工。”他说。

“在我们这代人的有生之年，可能每个人都要经历职业和工作形态的很大变化，不是某些人，而是所有人。在AI的帮助下，我们每个人都能提高效率，把时间解放出来做更多事情。原来的工作不是消失了，而是形态在变。”黄铁军说。

转型阵痛期：应对“时差”与“温差”

肯定机遇不等于回避挑战。AI在“破旧”，也会“立新”，但不可避免的是，转换也需要时间，这将存在“时差”；不同行业、不同地区和不同人之间的感受也会不同，红利很难自动普惠到每一个人，这将存在“温差”。

所以，在人与AI故事的完整剧本里，当前似乎正处于“剧情不确定”的转折段落。对政策端、产业端和每个人，这段不可避免的转型阵痛期都是一道必答考题。

警惕：“沙漏型”社会，“J字型”曲线和重点人群

北京大学新结构经济学研究院院长、世界银行前高级副行长兼首席经济学家林毅夫将这次AI冲击与历次工业革命作了对比。

“过去的技术替代主要在体力劳动领域，而这次人工智能很可能大规模替代过去被认为不会被替代的高端脑力劳动。会计师、审计师、律师、翻译、程序员……凡是规则清晰、创意要求低的白领岗位，都已被纳入替代半径。”林毅夫告诉本刊记者。

他认为，更需要警惕的现象是出现“沙漏型”社会，即顶端少数巨富、中间阶层萎缩、底部大量低收入人群。他用数据说明这种趋势的烈度：全球与AI相关的亿万富翁已达114位，2026年初至今又新增46位；英伟达一家公司的市值超过5万亿美元，超过德国全年GDP。

“当AI和自动化大规模替代人，资本投资回报急剧增加，劳动在收入分配中的占比持续下降，过去作为社会稳定器的中产职业就可能萎缩。这比就业冲击更关乎社会长治久安。”林毅夫说。

蔡昉用了两个字母概括AI对就业影响。一是“J字型”曲线，即AI对就业的冲击短期内会先经历一个确定的阵痛期，长期才能走到上升段。二是“E字型”分化，即一部分人驾驭AI从中获益，一部分人与AI激烈竞争失去竞争力，还有一部分人从当前岗位中被替代。这三种结果并存。

“新技术对就业的破坏来得快而集中，就业创造却可能滞后而分散，受冲击者和就业创造的受益者往往不是同一批人。对于未来完全可以持乐观的展望，劳动力市场还可以得到回升，我们还会创造大量新的岗位。而如何把J形曲线转到长期向上的阶段，取决于我们的认知和手段。”蔡昉总结说。

中国科学院大学知识产权学院院长、公共政策与管理学院副院长马一德在接受本刊记者采访时，则强调要关注两类重点群体：一是岗位入口缩窄的青年群体；二是面临技能折旧的中年劳动者。

他分析说：前者是因为企业正在用AI承担初级工作，入门岗位在萎缩，传统职业成长阶梯出现断裂。而过去大量吸纳应届生的互联网、金融、教培行业恰恰是AI替代的前沿。后者主体是三四十岁的职场中坚，专业技能加速贬值，既缺乏年轻人学习新技术的速度优势，又尚未到退休年龄。

马一德还说，过去，失业工人可以向服务业转移，这个“蓄水池”曾缓冲了多次产业结构调整的冲击。但如今客服机器人替代人工座席，智能导购进驻商场，无人配送在物流领域铺开……蓄水池本身也在被AI改造。“再就业路径新的通道需要及时建成。”马一德说。

解局：不守旧亦不放任，发挥独特优势应对挑战

蔡昉认为，如果任由技术沿着“替代人”的方向狂奔，不平等与失业风险必然加剧；如果主动引导技术走向“增强人”，结果将完全不同。因为当社会劳动生产率被AI大幅推高之后，核心问题就从“生产多少”变成了“怎么分配”。

“未来缺的不再是资源，而是共享机制。”蔡昉认为，破局的出路是建立共享生产率红利的制度安排，通过普惠性基本公共服务让就业者和待业者都能分享技术进步成果。而且，分享机制应该随着劳动生产率的提高而“水涨船高”，既不是放任自流，也不是因噎废食。

作为全国人大代表，马一德在今年全国两会期间提出了建立“AI应用就业影响评估机制”的建议。他说，借鉴环境影响评价的制度逻辑，可要求企业在实施大规模AI替代人力计划前提交评估报告，包含受影响岗位数量、替代节奏、人员安置和再培训方案。同时，也考虑增设“技术性失业”的认定标准，建立“培训期间生活补贴”制度，并探索设立“技术进步调节基金”，由AI应用受益的企业分担部分转型社会成本。

“目的不是阻止技术进步，而是让技术红利和社会成本的分配更加透明、公平。”马一德说。

林毅夫则认为：“发展是解决问题的基础和关键。我们要发挥中国的独特优势，如人才优势、市场规模优势、产业配套优势和制度优势，应对AI时代的就业挑战。”

具体来说，首先是人才优势。我们每年有600多万STEM（科学、技术、工程、数学）毕业生，比排在中国之后的10个国家加起来还多。这意味着我们培养AI相关产业所需人才的能力全球最强。只要教育体系跟上，让这些人才不仅懂技术，更具备创新和思考能力，就能创造层出不穷的新产业、新就业。

第二是市场规模优势。14亿人的大市场、最丰富的应用场景，意味着任何AI新产品新服务，在中国很快就能达到规模经济，形成国际竞争力。规模经济带来的就业链是很长的——从研发到硬件制造、应用推广，到售后服务，每个环节都在创造岗位。

第三是产业配套优势。我们有全世界最齐全的硬件配套和最完整的制造业生态。任何AI想法要变成产品，在中国所需的时间最短、成本最低。这就能留住和扩大相关制造业就业，不至于空心化。

第四是制度优势。我们是“有效市场”和“有为政府”的结合。市场调动企业家积极性，政府帮助克服市场失灵。面对AI就业冲击，政府可以前瞻性地引导投资、布局教育、建立保障体系，在促进增长和就业的同时，帮助转型中的劳动者度过阵痛。

“我们有条件既不做抑制创新的‘守旧者’，也不做任由市场分化的‘放任者’，而是在‘发展’与‘共享’之间找到平衡。”林毅夫说。

最后，林毅夫、蔡昉、马一德和黄铁军都强调了发挥每个劳动者个人努力的重要性。“拥抱AI，发展它，同时共享它。”

从“驾驶员”变“领航员”，卡车司机杨凯正在和AI一起握紧方向盘，他驾驶“领航车”，后车则是自动驾驶。杨凯和AI合作愉快，他让AI更靠谱，而AI则让他不必透支身体，也有了更多时间陪伴家人。

从“设计师”变“AI导演”，孔德飞收获了他理想中的工作状态：AI让他“如虎添翼”，让他可以更高产、更独立，也更能将个人审美贯彻始终。

从“写代码的人”变“定义问题的人”，程序员赵涛不再自嘲是“码农”，因为手敲代码的无聊工作被AI完成，而他成为“AI交付师”，指挥着一群永远不需要休息的AI智能体……

经历了阵痛、较量与重生的他们，或许就是未来的我们。人与AI并肩前行的故事，不仅关乎个体的命运，更是全社会的考题。我们相信，结局终将由人来书写。