AI时代劳动者权益保障策略：专访政协委员连玉明
“你的工作会被AI（人工智能）替代吗？”随着AI加速融入生产生活中，由AI引发的就业担忧问题日益突出。根据世界经济论坛《2025年未来就业报告》预测，到2030年期间，全球将有9200万个工作岗位被替代，同时预计催生1.7亿个新岗位。
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全国政协委员连玉明（受访者供图）
新技术浪潮下，如何应对AI带来的就业影响？全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明认为，未来的关键不在于争论“谁被替代”，而在于如何加速劳动力的“价值转移”，需要构建“适应性就业支持体系”，帮助劳动者顺利完成从被影响岗位到新兴岗位的价值过渡与技能跃迁，驾驭变革而非被变革所冲击。
连玉明呼吁，尽快启动国家层面的“人工智能时代就业保障与社会适应”中长期专项规划，统筹教育、产业、社保、法律各方力量，系统构建从风险预警、技能重塑到权益保障的全链条支持网络。
“技术发展的最终目的是增进人类福祉，我们必须确保，在通往智能时代的道路上，不让任何一位劳动者掉队。”他说。
AI就业替代，正从低技能岗向中高技能岗蔓延
南都：今年两会，为什么特别关注人工智能冲击就业的问题？
连玉明：关注此议题，是因为人工智能对就业的冲击已不是远虑，而是近在咫尺、关乎千家万户生计与社会稳定根基的重大现实挑战。
面对AI带来的就业海啸，不能抱有侥幸心理，也不能仅靠市场的自我调节。必须将“就业优先”战略置于应对AI挑战的核心位置，像对待环境保护、安全生产一样，建立技术发展的“就业影响评估”与“社会责任红线”。
南都：面对AI技术的革新，不少人都有“AI抢走饭碗”的焦虑。哪类人群被AI替岗的风险更高？
连玉明：我觉得需要特别关注几个高风险群体：技能单一且可编码的中高龄白领、处于产业转型阵痛期的传统行业职工，以及数字技能基础薄弱的劳动者。他们面临的不仅是岗位消失，更是转型通道的狭窄。若不进行有效干预，这种结构性矛盾可能加剧社会分化。
这种结构性风险主要体现在两个“错配”上：一是技能错配。被替代的劳动力所掌握的技能，与AI催生的新岗位所需技能之间存在巨大鸿沟。二是时空错配。新岗位的创造往往集中在数字经济发展快的地区与行业，而受冲击的劳动者可能分布在不同的地域和产业。
南都：从行业领域看，当前哪些受AI冲击更明显？未来AI替岗的影响范围如何？
连玉明：当前，人工智能对就业的替代效应，呈现出从低技能岗位向中高技能岗位蔓延的趋势。现阶段受冲击最直接、最显著的，主要是那些任务流程相对标准化、规则易于编码的知识型与认知型岗位。
在金融、法律、内容创作、基础编程与数据分析、客户服务等领域，生成式人工智能凭借其强大的模式识别与内容生成能力，正在高效地接管大量原本由人类完成的重复性认知劳动。这并非简单的体力替代，而是对传统“白领”工作内核的解构与重构，其价值重心正从执行可被程序化的任务，加速转向需要复杂判断、跨领域整合、情感交互与创造性解决问题的更高层次能力。
同时，随着具身智能和机器人技术的协同发展，人工智能对未来就业的影响范围将持续扩大，逐步向更广泛的体力劳动场景渗透，形成对未来劳动力市场的系统性重塑。当然，与替代效应并行的还有强大的创造效应。新技术在替代部分岗位的同时，也会催生大量与人机交互、模型管理、伦理治理相关的新岗位。
未来的关键不在于争论“谁被替代”，而在于如何加速劳动力的“价值转移”。因此，构建“适应性就业支持体系”的核心目标，正是为了帮助劳动者顺利完成从被影响岗位到新兴岗位的价值过渡与技能跃迁，驾驭变革而非被变革所冲击。
应对AI就业冲击，变被动救济为主动赋能
南都：AI技术发展飞速，“谁受冲击”“冲击多大”如何清晰界定？对完善相关就业影响评估和风险监测预警，你有何建议？
连玉明：为实现风险早识别、早预警、早干预，建议构建全国性人工智能就业冲击监测预警机制。这是一项跨部门的系统工程，建议由人力资源和社会保障部牵头，联合发改、工信、教育、统计等部门协同推进。
具体落实可分三步走：首要任务是建立科学的职业替代风险动态评估模型与数据平台，整合社保、招聘、企业用工等多元数据，研制并发布权威的影响评估标准。其次，基于该平台对重点区域（如产业转型地区）和重点行业进行实时监测与动态跟踪，定期发布分级风险预警报告，实现风险的早识别、早预警。
最后，确保预警能触发有效响应，将就业影响评估深度嵌入产业政策制定过程，对高风险领域预先制定“产业—就业”协同方案，推动预警信息向教育、培训系统直达，形成从监测到干预的闭环。
南都：识别“谁受AI冲击”的风险后，怎么让劳动者知道“转往何处”，平稳过渡到再就业环境？
连玉明：这需要构建一个贯穿“预警识别—技能转型—就业匹配—权益兜底”全链条的精准适应性支持体系，变被动救济为主动赋能。
关键环节包括：第一，依托预警机制，为劳动者提供清晰的职业风险画像和转型路径规划，解决“转往何处”的迷茫。第二，大力推行“订单式”产教融合培训，鼓励龙头企业与院校共建实训基地、开发课程，实现“学习-认证-就业”直通，解决“技能差”问题。第三，推广人工智能技能提升专项补贴，激励在职者进行预防性技能储备。第四，公共就业服务机构应提供岗位匹配、职业咨询等一站式服务。对于在转型过渡期内就业困难的劳动者，要发挥社会保障的兜底作用，并链接以工代赈、公益岗位等临时性安置措施，确保其基本生活，减少转型阵痛。
南都：AI“抢饭碗”的同时，也会创造新的就业机会。从教育和职业培训上，怎么让更多人掌握AI工具，实现职业跃升、增强人在技术变革中的适应力？
连玉明：我认为，关键在于推动教育体系与劳动市场深度协同，核心是构建一个灵活、务实、面向产业的产教融合培训支持体系。
首先，推进AI通识教育全民化。不应将AI教育局限于计算机专业。在基础教育阶段，应引入计算思维和AI伦理课程；在高等教育和职业教育所有专业中，增设“AI工具与本专业融合应用”必修模块，让文科生能利用AI进行社会研究，让工科生能用AI优化设计，让商科生能用AI分析市场。
其次，以产业需求动态驱动职业教育改革。职业院校的专业设置必须与AI催生的新职业紧密联动。教育部门应会同工信、人社部门，每年发布并更新《人工智能新兴岗位技能需求目录》。依据目录，快速调整专业，开发模块化课程。
再次，推广“订单式”产教融合与技能认证。鼓励龙头企业与教育机构联合开发认证项目，对掌握特定AI工具、完成真实产业项目的能力给予权威认证，并推广“学习-认证-就业”直通模式。让这些行业认证在就业市场中获得与学历同等甚至更高的认可度，打通技能人才的上升通道。
最后，打造开放共享的终身学习平台。政府应整合高校、企业、开源社区的优质资源，建设国家级“AI赋能学习平台”，提供从科普到精专的全系列课程，并运用AI技术为每位学习者规划个性化路径，让全民终身学习成为应对技术变革的最坚实基础。
在技术狂飙中设立“社会安全阀”
南都：去年有一起劳动争议案例引发关注，一家科技公司以岗位被AI替代为由，解除了与员工的劳动合同。如何看待AI替代岗位引发的劳动争议？
连玉明：我注意到，审理该案的劳动仲裁委指出，案涉公司引入AI技术是企业为适应市场竞争而主动实施的技术革新，虽然此举可能带来岗位结构的调整，但并不具备“客观情况”所要求的不可抗性与不可预见性特征。最终，劳动仲裁委认定，用人单位因引入AI技术而撤销岗位并不构成“劳动合同订立时所依据的客观情况发生重大变化”，该公司行为构成违法解除。
由此可知，企业简单地以“技术替代”为由直接解雇员工，并不属于可完全免责的客观情况。同时我认为，这样的行为也有悖于企业在技术变革中应承担的社会责任。企业引入AI技术提高生产率，其产生的效益应与社会、与员工共享，而不是将转型成本全部转嫁给劳动者。
南都：在处理这类劳动争议纠纷时，应当重点考虑哪些问题？
连玉明：为高效、公平地处理由此可能引发的群体性劳动争议，建议探索建立基于“无过错责任”原则的专业化前置调解机制。该机制可由人社部门、工会、行业协会及技术专家联合组成，旨在快速介入，督促企业履行安置责任，平衡劳资权益，优先通过调解达成解决方案，以降低社会成本，保障转型期的劳动关系和谐稳定。
我也建议出台AI替代岗位时劳动关系处理的专项指引，明确企业应遵循的程序要求与实体规范——比如，在此类情形下企业如何履行的民主协商、转岗培训等程序性义务等，既要避免因规则缺位增加企业用工风险，也要充分保障劳动者权益。
南都：面对AI带来的就业冲击，一些国家也在采取措施应对。据你观察，国外有哪些好的实践做法，对我们有何借鉴意义？
连玉明：我关注到，西班牙探索为AI替代岗位设定比例上限，要求剩余工作必须保留人类参与决策权。其意义不在于机械限制技术，而是为企业设定“缓冲期”与安置责任底线，倒逼其重视人力资源的升级再利用而非简单淘汰。
日韩等国提出根据自动化程度征收“就业保障基金”或设立“技能转型基金”，则是构建了一种“创新受益方共担社会成本”的再分配机制，要求企业将部分技术红利反哺于员工转型。
这些国家的实践本质是通过精巧的制度设计，在技术狂飙中设立“社会安全阀”，其平衡发展与稳定的治理智慧值得借鉴。
具体到制度落地难点，我认为关键在于基金征收标准、使用效率与比例设定的科学性。建议我国可结合国情，在部分行业或区域开展政策试点，通过税收优惠引导、将员工安置方案纳入企业社会责任评价等方式，鼓励先行先试，探索具有中国特色的“技术—就业”协同发展模式。
采写：南都N视频记者李玲 发自北京
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