本刊记者 孙冰

蔡昉，中国社会科学院学部委员、劳动经济学会会长、中国社会科学院原副院长，多年来持续关注人口、就业、收入分配、“三农”等重大问题。

当AI大模型、智能体等人工智能技术带来前所未有的颠覆性创新，蔡昉说，我们当下面对的挑战比以往任何时候都更为复杂。他的两本近作——《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》与《投资于人》，正是在这一背景下所写。

冲击、分化与重塑

——认知“前所未有的创造性破坏”

《中国经济周刊》：当前围绕“AI就业影响”的讨论，存在着乐观派与悲观派。您持怎样的态度？我们该如何正确认知这股冲击波？

蔡昉：我总体的看法是，人工智能是人类迄今为止最具革命性的技术变革，之前任何一次技术变革都无法与之相比。它会渗透到所有科学和生产、生活领域，而且可能真的是人类最后一次技术变革。AI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。

任何技术变革都是创造性破坏，创造力越大，破坏性也可能越大。具体到AI来说，这个创造性和破坏性都可能是前所未有的，创造性的前所未有是我们所欢迎的；而破坏性的前所未有，则要把它最大限度控制住、驾驭好。

《中国经济周刊》：您提出，新技术的冲击往往来得快而集中，创造却滞后而分散，受冲击和受益的往往不是同一批人。AI福祉体现在不同人身上的“温差”和AI的破坏与创造之间的“时差”要如何解局？

蔡昉：我的基本结论是：AI的影响和我们已经存在的劳动力市场结构性矛盾是一致的，只不过AI使之更加明显。

就业增长由两个过程构成：就业不断被创造，同时也不断被“破坏”。过去我们的就业矛盾是总量矛盾，经济增长保持高速就是为了创造岗位，新创造的就业基本都留下来。

现在既有新增就业，也有产业结构变化和技术应用在“破坏”岗位，所以新创造就业中转化成净增的比例有所下降。但未来是可以乐观的，劳动力市场还会回升，长期看我们还会创造大量新岗位。

再看已有的就业矛盾，AI首先影响“一老一小”。新毕业学生受教育程度高但工作经验不足，人力资本有缺陷；大龄劳动者受教育年限不够高，虽有一定经验，受教育程度却较低。AI带来的不利就业影响是让年轻人入门级别的技能贬值，大龄劳动者的数智鸿沟扩大。

这要求我们不断应对强度加大的结构性就业矛盾，政策力度也必须不断加码。换句话说，针对强化版结构性就业矛盾，必须打造升级版积极就业政策。

《中国经济周刊》：面对可能发生的冲击，短期内应该如何缩短阵痛期？

蔡昉：针对短期内可能发生的冲击，要做好三方面工作。

第一，让AI研发和应用对标就业友好型发展方式，产业政策要引导AI增强人的能力、创造就业，而不是简单替代。

第二，要重视和关注重点人群。一是青年劳动者，AI使入门级技能贬值，年轻人的第一份工作压力比较大；二是大龄劳动者，他们学习新技能的挑战更大，可能面临更大的数智鸿沟。

第三，更普惠的劳动和社会保障。随着劳动生产率提高，保障就要做到更加普惠，努力做到应保尽保。

破局、共享与出路

——从合力托底到共享成果

《中国经济周刊》：应对AI就业影响，除了个人努力，政府、社会、企业应合力承担的“托底”责任是什么？

蔡昉：要区分三个层面的事。第一，在具有赢者通吃性质的大型科技企业里，提高员工驾驭AI的能力，在微观层面是正确的选择，但这不是社会意义上的解决方案；第二，大多数行业是AI的使用者，稳岗和保护劳动者权益要另辟蹊径；第三，全社会防范就业冲击，用奖惩机制来引导和规范企业AI研发、应用的行为。

政府扮演的角色是引导而不是教企业做事，因为没人比企业更懂面临的挑战和可能的应对。政策的意义在于让企业“对标”：引导他们做什么、不做什么，应最大化创造就业，最小化“破坏”就业。

比如，可以区分两种技术路线：一种是替代人的AI模型，对此可以用适宜的方式征税。比如，要求企业为职工、下岗人员和小微企业提供一定的词元；另一种是补足人的能力不足的AI模型，这是应该大力鼓励的就业创造之道。

当社会劳动生产率足够高的时候，劳动生产率就不再是需要随时随地去追逐的稀缺品，人们的收入越来越多的部分来自对公共财富的分享，需要基础性、普惠性和兜底性的民生制度建设来支撑。也就是说，劳动生产率越来越具有“一体两面”的性质：既要提高，更要分享。

《中国经济周刊》：如果所有的工作终将被AI重塑，普通人如何才能走出一条正确的“与AI共舞”之路？

蔡昉：作为劳动者，我们有三条技能更新之路可选。

第一是急用先学。现有的岗位没了，赶紧学个新的，如果过两年可能又没了，那就再学。这正是终身学习的意义所在。

第二是跟上科技发展潮流，学会驾驭AI，让它为自己所用。未来人力资本培养不是与其他劳动者竞争，而是与AI竞争，要善于“以子之矛攻子之盾”。

第三是努力培养人的特殊技能。AI的智商终究会高于我们，但情商呢？人的同理心、人情味、隐性知识……那些你心里明白但说不出来的东西，AI固然也在学，但差距会保持得更长久一些。所以，我们的教育要培养非认知能力、审美感、综合创造力，这些是人的“护城河”。

人文的东西、艺术的东西、审美的东西，既可能是未来岗位创造的来源，也可能是人类人力资本的比较优势。既能创造新的消费机会，也能增强就业能力。所以，长期的人力资本培养应该减少功利性，以人的全面发展设定学习目的。

《中国经济周刊》：就业前端是教育。您曾经说，“文凭逻辑”已经终结。那么，当前教育体系最紧迫的改变在哪里？

蔡昉：有几个方向需要改变。一是学校教育和培训要一体化，但分工可以不同。学校要改变内容和质量，不再单纯强调认知能力，要教学生认识和分析事物的能力以及学习的能力，这是终身受用的。

二是从就业可持续性来说，培训可能比学校教育更重要，而且是贯穿终身的，包括就业前、就业中、就业后、再就业后，再也没有“一纸定终身”。

三是要挖掘人类特有的技能潜力。机器有机器的专长，人有人的专长，人类的特殊人力资本表现为意识、动作、共情性、情商、隐性知识，以及知行合一能力和实践智慧，AI在这些方面滞后于我们。这个差距能不能保持，取决于我们怎么教育自己，怎么培养孩子。

更根本的是，人力资本培养模式必须更新。它不是一次性完成的，必须探讨教育的持续性、扁平化、终身化。

《中国经济周刊》：您一直强调，应对AI就业挑战的核心是解决好分配问题。如何才能解决好分配问题？

蔡昉：长期应对的核心就是劳动生产率大幅提高之后怎么进行分配。“不患寡而患不均”，我把这句古话改造一下：未来缺的可能不是资源和产出，而是共享程度和分享机制。

破局的出路，就是建立共享生产率红利的机制，通过基本公共服务让人人都能分享到应有的份额——就业群体和不就业群体都能适当共享。展望未来，这是必然的愿景，也是唯一的出路。

当下，全球都在讨论全民基本收入（UBI），甚至包括那些最大的企业家，为什么？这不是因为他们有了多么高尚的信仰，而是他们真切地知道AI的影响有多大，收入分配问题解决不好，他们赖以盈利的消费基础也就不存在了。因为AI引发的赢者通吃程度可能是前所未有的，只有在充分分享的预期下，才能得出乐观的展望。

要把AI的生产率红利转化为民生福祉，让所有人都受益，既不能谈AI色变，也不能简单指望“涓流效应”（指优先发展的群体或地区，通过消费、就业等带动贫困阶层或地区发展，收益自动向下流动‌），而要积极探索出一条有制度护航的分享道路。

注：全民基本收入（Universal Basic Income，简称UBI），是指政府定期、无条件地向所有国民发放一笔满足基本生活需求的现金收入，无论其是否就业、是否有其他收入来源。