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      1.4萬名員工被裁,亞馬遜突然宣布“優化”

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      又一家國際巨頭,卷入裁員風暴。

      近日,全球電商巨頭亞馬遜(Amazon)宣布,計劃裁減約1.4萬名公司職員,占其公司職員總數的4%。

      消息傳出,引發輿論熱議。財報顯示,今年二季度亞馬遜凈銷售額達1677億美元,同比增長13%,營運利潤192億美元,同比激增31%。如此亮眼的業績,為何突然要啟動大規模裁員?

      亞馬遜首席執行官安迪·賈西稱,裁員主因是“重塑企業文化及應對AI技術變革,而非財務壓力或直接AI替代”。此外,人力體驗與技術高級副總裁貝絲·加萊蒂在致員工信中表示裁員是必要的,因為“世界正在快速變化”。

      不止亞馬遜,今年以來,多家大型跨國企業相繼公布了裁員計劃,涉及傳統制造業、快消品、零售、IT/互聯網、生物醫藥等各行業。頭部咨詢公司埃森哲(Accenture)宣布,在過去三個月中已裁員超過1.1萬名員工,并警告稱如果員工無法適應人工智能的需求,未來還將有更多裁員。



      這一系列事件揭示了一個更深刻的趨勢:AI對就業的沖擊,遠不只是崗位替代,更是一場涉及組織架構、工作流程與核心文化的系統性重塑。

      然而,當“適應AI”成為比“利潤下滑”更具說服力的裁員理由時,一種普遍的焦慮感也隨之蔓延——是否有人能在這場關于AI的變革中幸免?

      在這片普遍的憂慮中,中國的情況尤為特殊且復雜:

      我們擁有世界最大的就業規模,位列人工智能發展的第一梯隊,卻同時面臨著未富先老的人口結構,尚未完成的城鎮化,以及深刻的產業轉型升級壓力。

      著名經濟學家蔡昉在其新作《中國就業新趨勢:人工智能如何重塑勞動力市場》中指出:

      鑒于人工智能革命的性質,其造成的就業沖擊和就業破壞的程度將史無前例,因此我們說情況變了,“這次真的不一樣”。

      AI作為一種“通用目的技術”,其就業影響兼具“創造”與“破壞”的雙重效應,但兩者在節奏和數量上并不對稱——崗位破壞往往先于并大于崗位創造。

      而在人口老齡化加劇、勞動力市場出現“一老一小”結構性矛盾的背景下,AI的滲透將進一步加劇技能錯配與收入不平等。

      我們,該怎么辦?



      “這次真的不一樣”在哪兒?

      我們都聽過這樣一個故事:

      19世紀,汽車發明后,英國不少馬車夫擔心汽車的普及會取代他們的工作,便聯合起來到處抗議,甚至砸毀汽車,迫使政府出臺了“紅旗法案”,要求每輛汽車必須要由3個人來駕駛,同時車速不得超過馬車。

      與英國對汽車產業的壓制相比,美國人后來居上,福特、通用、克萊斯勒等大公司先后出現,創造了數量遠超前汽車時代的就業崗位。

      這一案例廣泛出現在科技史、產業史的各種讀物里。今年諾貝爾經濟學獎得主菲利普·阿吉翁就認為,“技術性失業”是“創造性破壞”的一部分,蒸汽機、電力、互聯網等歷次技術革命的成果,概莫如是。



      《軋鐵工廠》,[德]阿道夫·門采爾,1875

      誠然,歷史上每項“通用目的技術”的誕生都具有顛覆性,或早或遲地引起產業革命。人工智能賦能,特別是智能和生命系統革命,不僅注定引發全方位的產業革命,而且只會更早,不會更遲。

      然而,蔡昉認為,AI革命具備根本性的不同,其沖擊的深度、廣度和速度是史無前例的。

      與蒸汽機、電力、互聯網一樣,AI屬于能重塑所有產業的“通用目的技術”。但它的獨特之處在于,首次將變革的矛頭直接指向了“智能”本身——人類在勞動力市場上的最后堡壘。從體力到腦力,從規則性任務到創造性工作,AI的替代范圍是“無遠弗屆”的。

      歷史經驗表明,新技術破壞舊崗位和創造新崗位之間存在一個時間差。但AI時代,這一時間差可能被急劇拉大,甚至永久化。因為新創造的崗位所需的人力資本,與被替代崗位所擁有的技能之間,存在著“萬里之遙”。

      蔡昉在書中將AI造成的就業沖擊的性質和程度分為兩個階段:

      第一個階段,人工智能賦能的自動化既創造就業也破壞就業,破壞的是人力資本要求較低的崗位,創造的是人力資本要求更高的崗位,所以人力資本培養的速度制約著新創崗位的數量。

      例如,與幾個月內將一個失業的馬車夫培訓為合格的司機相比,一個被AI替代的卡車司機,幾乎不可能通過短期培訓成為一名AI工程師。這種技能鴻溝使得就業結構調整的痛苦期更長、更劇烈。

      第二個階段,人工智能模型具有了與人同等甚至更高級的智力,并通過人工智能代理、具身智能、機器人等形式,越來越傾向于替代所有人類崗位。



      具體到中國,更是存在獨特的“三重擠壓”:AI高滲透、人口老齡化、結構性就業矛盾的凸顯。

      中國作為AI應用大國,機器人安裝量全球第一,數字經濟發展迅猛,這將對現有就業崗位產生強大的替代效應。

      而勞動年齡人口負增長、老齡化加劇,本應意味著勞動力稀缺、工資上漲。但在AI時代,這反而成了企業加速推進自動化、用機器“替代”人的誘因之一。蔡昉引用2024年諾貝爾經濟學獎得主阿西莫格魯的研究指出,人口老齡化是自動化加速的重要動因。

      最后,中國的就業主要矛盾,已從“總量不足”轉變為“結構錯配”。一方面是企業喊著“招工難”,另一方面是大學生“就業難”,“有活沒人干”和“有人沒活干”并存。AI的介入,不僅沒有緩解這一矛盾,反而可能使其惡化。

      當然,這一次之所以不一樣,還在于中國沒有重復歷史,不再與科技革命和浪潮失之交臂,也不再是亦步亦趨的追趕者,而是和美國一起站在了第一梯隊。

      這一前所未有的站位,意味著我們必須率先探索一條適合于自身國情的發展路徑。



      于個人:聚焦“不可替代能力”

      蔡昉認為,破解這一時代課題的關鍵,在于打破傳統范式,進行一場從個人到國家、從觀念到制度的系統性應對。

      一方面,構筑強大的社會保護網,化解轉型陣痛;另一方面,培育與AI共生的“新人力資本”,讓AI的“破壞性”轉化為“建設性”。



      強化非認知能力的培養

      在人工智能取得革命性突破并賦能數字經濟發展的條件下,人力資本的內涵正被重新定義。

      蔡昉在《中國就業新趨勢》中指出,人力資本仍然是勞動者在就業市場上保持競爭力的法寶,但競爭的維度已發生根本性轉變——從人與人之間的競爭,轉向了人類與人工智能之間的競爭。

      想要在這場較量中勝出,在于揚長避短,著力培養人工智能難以復制的“人類特有能力”,這主要包括三類核心能力:

      一是與同理心、情商、溝通力、領導力和團隊工作相關的能力;

      二是那些從未或者難以記錄下來卻可以直接傳授的“隱性知識”;

      三是能夠恰如其分地融合理性、情感與經驗的“實踐智慧”。

      這類能力的培養需要盡早開始,并在一生中不斷維護與強化,它們不僅能直接構成競爭力,更能保護我們的認知技能不過早被技術迭代所淘汰。



      從“一次學習”到“終身學習”

      然而,擁有這些能力并不意味著可以一勞永逸。蔡昉在書中提醒,人工智能的進化速度始終碾壓人類既有的知識體系。

      因此,我們的學習模式必須徹底轉向。從“一次學習”到“終身學習”,不再是一種提倡,而是生存與發展的必然選擇。

      我們要擁抱覆蓋全生命周期的技能更新,利用AI賦能的教育平臺,在實踐中學習,再帶著新知識回到實踐中去,形成“干中學”與“學中干”的持續循環:

      “干中學”,比如通過AI輔助工具優化工作流程時,同步掌握工具背后的邏輯;

      “學中干”,把新學的跨領域知識快速應用到實際工作,讓技能更新跟上AI進化的節奏。

      重新定義職業規劃

      最后,想要讓人力資本持續發揮作用,還需要重新定義職業規劃。

      蔡昉建議重點關注那些具有“鮑莫爾成本病”特點的行業。所謂“鮑莫爾成本病”,是指生產率增長停滯的部門因工資剛性上漲而導致成本持續攀升。這些領域(如教育、衛生和社會工作、文化、體育和娛樂業、公共管理、社會保障和社會組織等)雖然生產率提升緩慢,但社會需求旺盛且持續增長,其核心價值在于提供不可或缺的“人類體驗”。它們因人性化的連接與創造而顯得珍貴,因而在AI時代展現出更強的就業韌性。

      同時,新就業形態也可成為應對AI就業沖擊的主動選擇。書中提到,靈活用工、自由職業、平臺經濟等形態憑借彈性工作模式,既能幫助雇主分散經營風險,也能讓勞動者通過多元化收入來源緩沖宏觀經濟波動帶來的影響,進而更好地化解勞動力市場可能出現的沖擊,為人力資本的持續發揮搭建更靈活的就業場景。



      于國家:構建“技術向善+就業優先+成果共享”體系

      然而,個人的努力需要宏觀制度的支撐。蔡昉強調:技術進步的紅利不會自動“涓流”到每個勞動者身上,必須依靠強有力的制度引導和保障。應對這場前所未有的就業沖擊,國家必須構建一套“技術向善、就業優先、成果共享”的系統性治理框架,將AI的巨大潛能轉化為全民福祉。

      投資全生命周期人力資本

      1.打破戶籍壁壘,推動基本公共服務均等化

      以包容性教育促進社會流動,讓農民工、跨城就業青年平等享受技能培訓等服務,消除體制性障礙。

      2.重塑全生命周期教育體系

      將學前教育和高中教育納入義務教育,強化素質與職業啟蒙;同時建立從早期教育到大齡勞動者“急用先學”式技能培訓的全程機制,系統性應對“一老一小”的結構性矛盾。



      天津濱海新區文化中心圖書館,人流如織

      引導AI技術向善

      1.在算法里植入向善基因

      為實現人工智能創新向善,需在技術研發與應用的全過程中嵌入“就業優先”理念。同時推動與人工智能接觸最密切的開發者、投資者與使用者形成“就業友好”的技術倫理共識。

      2.激勵相容,引導技術走向“正確”路徑

      通過稅收優惠、研發補貼等政策,激勵企業研發“人機互補”型技術;同時對單純以替代勞動力為目的的技術應用進行必要規制,使企業的技術選擇與社會的就業穩定目標相協調。

      3.構建就業友好的規制框架

      政府應該通過立法和政策,構建一個就業友好型或崗位保護導向的法律、規制和產業政策框架。相關的內容應該包括:

      反歧視與促進公平就業,如推動算法透明化,避免在人工智能招聘工具中出現算法性別歧視和年齡偏見;

      建立“人類最終決策權”機制,確保涉及人機協作方式、員工雇傭、大規模解聘及其他重大勞動關系的決策,均通過人為的程序和機制做出,或經由人工的嚴格復核;

      保護和拓展勞動者權益,把“平臺零工”納入社會保障體系和勞動力市場制度的覆蓋;

      保障“人機協作”場景下的工作安全與健康標準。

      通過以上途徑,致力于使AI技術的發展與更廣泛的人類福祉和社會穩定對齊,將AI塑造為提升就業質量、創造共享繁榮的強大工具。



      構建普惠福利體系,共享增長紅利

      正如蔡昉所說,技術進步的紅利不會自動“涓流”到每個勞動者身上,必須通過普惠性福利制度與再分配機制,讓全民共享AI時代的增長成果

      1. 推動社會保障向普惠性福利轉型

      就社會保障來說,必然要求把以往采取嚴格手段識別受益人、具有區別性和排他性的社會保障模式,轉向更具普惠性的社會福利制度,做到隨時隨地向任何人提供保障,既沒有死角也沒有時滯。

      2. 強化再分配政策縮小收入差距

      通過稅收、轉移支付等手段,防止AI加劇收入極化,確保生產率提升的成果被廣泛分享。

      3. 以高質量發展夯實共享基礎

      保持合理的經濟增長速度是“成果共享”的前提,需依托AI發展新質生產力,提升全要素生產率,在半導體、新能源、數字經濟等領域創造高質量崗位;同時提振居民消費,打破“人口金字塔消費悖論”,通過完善公共服務釋放內需潛力,為教育、醫療、文化等“鮑莫爾崗位”創造持續擴張的市場空間。



      是起點,而非終點

      AI對人類生產生活的深刻影響,已成為全球矚目的焦點。樂觀與悲觀的論調交織,但問題的本質并非一場你死我活的“人機大戰”,而在于我們能否為技術注入人性,讓智能真正服務于人類福祉。

      《中國就業新趨勢》揭示的,遠不止于經濟層面的政策建議,它更是一場關乎未來道路的社會對話與文明抉擇。這本書為我們撕下了盲目樂觀與消極恐慌的面紗,直面挑戰的嚴峻性與復雜性,同時也堅定地指出:解決方案,就在我們手中。

      通過前瞻性的制度構建、顛覆性的教育革新與包容性的社會建設,我們完全有能力駕馭AI的滔天巨浪,將其從潛在的沖擊,轉化為推動社會走向更加公平、更具韌性、并促進每個人全面發展的歷史性機遇。

      人工智能并非人類的終點,而是我們重新審視自身價值、重塑發展路徑的全新起點。

      站在“十五五”即將啟程的歷史節點,無論是個人、企業還是國家,唯有主動重塑人力資本、構建包容性制度、堅定引導技術向善,才能在AI的浪潮中實現高質量充分就業,最終抵達一個人機協同、人人發展的嶄新社會。

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