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在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活，也引起了人们对就业市场可能遭受冲击的深切担忧。
近日，国际劳工组织（ILO）首席宏观经济学家埃克哈德·恩斯特（Ekkehard ERNST）在2025外滩年会期间接受21世纪经济报道记者专访时表示，尽管AI的总体影响尚未大规模显现，但其对不同技能、不同地区造成的差异化影响已然明朗，各国需通过积极的政策与投资，将挑战转化为包容性增长的机遇。
ILO成立于1919年，是联合国处理劳动世界事务的专门机构。ILO的使命是促进工作中的权利和体面劳动，加强社会保障及工作领域的社会对话，追求“只有基于社会正义才能建立世界持久和平”的愿景。
今年5月，ILO发布了一份有关生成式人工智能与就业的报告。报告指出，全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响。其中，高收入国家就业岗位受生成式人工智能影响的比例更高，达到34%。由于生成式人工智能理论上能实现多种任务的自动化，文职类工作面临的风险最为显著。
恩斯特表示，目前AI对全球劳动力市场的整体影响仍有限，但在软件工程等特定领域，已清晰地展现出就业创造与替代的双重效应。他指出，AI作为认知型技术，主要影响高技能和中技能劳动者，低技能体力劳动者暂时受影响较小。然而，随着AI与机器人技术的深度融合，这一格局可能发生改变。
谈及中国的发展前景，他认为，中国在发展技术方面路径正确，关键在于持续强化技术研发能力，力争站上全球技术前沿。“在推动科学进步和研发方面，中国大学和研究机构可以进一步加强，确保这些工具被用于促进科技创新——这不仅对中国有利，也将惠及全球。”
AI影响初显，高技能职业首当其冲
《21世纪》：首先，请你评估一下人工智能对全球就业市场的整体影响，尤其是在就业创造与替代方面。
恩斯特：总体来看，目前人工智能对全球劳动力市场的整体影响尚不显著——无论是就业替代还是就业创造，规模都相对有限。当然，在特定行业和职业中，影响更为明显。例如，过去五年，软件工程领域因AI发展创造了大量岗位。不过，目前该领域劳动力市场有所降温，部分原因是AI已展现出自主编写新代码的潜力。
《21世纪》：这种影响在不同技能水平的劳动者之间有何差异？比如低技能、中技能和高技能群体？
恩斯特：AI本质上是认知型技术，因此主要影响高技能劳动者，也在一定程度上波及中技能劳动者。相比之下，低技能的体力劳动者目前所受影响较小。不过，随着AI进一步集成到机器人及自动化设备中，预计对后者的影响将会加大。就目前而言，受影响最显著的是高技能的商业服务和个人服务类职业。
《21世纪》：从地区角度看，AI对就业的影响是否存在差异？
恩斯特：从国家收入水平来看，大多数涉及认知型劳动的工作仍集中在高收入及中高收入国家。因此，低收入国家在全球经济中尚未明显感受到AI带来的冲击。
新兴经济体就业面临三重挑战
《21世纪》：那么对于新兴和发展中经济体来说，随着AI驱动的自动化不断推进，它们面临哪些具体挑战？应如何平衡技术应用与就业保障？
恩斯特：我们从中低收入国家的企业了解到几个主要挑战：首先是数字基础设施不足，例如缺乏高速互联网，部分地区甚至没有本地数据中心。其次是人力资本短板，比如缺乏足够的软件工程师。以卢旺达为例，作为非洲低收入国家，它正努力吸引这类人才，但受限于市场条件，难度很大。第三是监管体系滞后，这些国家在数据隐私、自动化监管等方面尚未建立完善的法律框架，往往模仿发达经济体的做法，却未能充分考虑本地实际情况。
《21世纪》：有哪些政策或制度框架可以帮助这些经济体在利用AI促进增长的同时，避免大规模失业？
恩斯特：在就业方面，这些国家亟需加大对教育、技能及能力建设的投入——重点应放在与AI形成互补的技能上，而非那些容易被自动化替代的技能。例如，在某些商业服务中，提供算法无法替代的增值服务就是一种思路。此外，正如我之前提到的，投资数字基础设施也至关重要，包括高速互联网和稳定电力供应，这些都是有效利用AI技术的基础条件。
《21世纪》：对于许多这类经济体而言，非正规经济占GDP比重较大。在这一背景下，AI将如何影响非正规就业者？
恩斯特：AI不会直接冲击非正规就业者，但可能产生间接影响：如果正规部门因AI出现大量岗位流失，部分劳动力可能被迫转入非正规经济。另一方面，AI技术也能帮助政府向非正规经济提供公共服务，从而有助于扩大正规经济规模。从这个角度看，AI甚至可以成为这些国家推动“非正规经济正规化”的积极因素。
政府应将挑战转化为包容性增长的机遇
《21世纪》：政府在这一过程中应扮演什么角色？ILO目前如何协助应对这些挑战？
恩斯特：ILO作为联合国系统内的劳工标准制定机构，核心职能之一是协助成员国政府和社会伙伴应对零工经济兴起和技能需求变化。我们在监管、技能开发和就业政策等方面提供咨询与服务，帮助各方适应这一变革。
《21世纪》：像ILO这样的机构，在跨国协调与治理方面可以发挥哪些作用？是否有成功的多方合作案例？
恩斯特：我们在技能与能力建设方面投入了大量工作。我们建议成员国建立融合学校教育与工作实践的职业培训体系，帮助年轻人顺利从学校过渡到职场。目前，我们正与成员国合作推广终身学习体系，因为不仅是年轻人，成年劳动者也需持续提升技能，以适应不断变化的就业环境。
《21世纪》：在技能政策方面，如何有效设计并实施技能提升、规模扩展和再培训项目，为AI经济做好准备？有哪些成功的国际经验？
恩斯特：关键一点是，技能建设必须与企业和市场需求紧密对接。仅仅推出新培训项目远远不够，内容必须反映企业与创业者在新市场中的实际需求。我们向成员国推荐的一个成功模式是“双元职业培训系统”，它将学校教育与在岗培训相结合，并由企业参与课程设计。这样，企业能直接表达未来五到十年所需的能力类型，避免培训内容与现实经济脱节。
中国持续强化技术研发能力将让全球受益
《21世纪》：能否分享一些具体成功的国家或行业案例？
恩斯特：德国、奥地利和瑞士在职业教育方面非常成功。中国也有很好的例子，比如苹果公司协助中国培养工程师，就是企业主导技能建设的典型案例。这些经验凸显了实践经验的重要性：仅靠课堂学习远远不够，必须结合动手操作。在中欧的职业培训体系中，年轻学员或毕业生接受低于市场水平的工资，以换取企业提供的特定培训，从而更好地融入就业市场。这本质上是企业与学员之间的一种交换：以短期收入换取长期能力发展。
《21世纪》：展望未来，你建议采取哪些政策或策略，确保AI促进包容性经济增长，而不是加剧不平等和失业？
恩斯特：一方面，要确保AI在劳动力市场中得到有效利用，这离不开技能发展、数字基础设施和清晰的监管框架。此外，我们还应超越这一视角——AI可以作为改善公共服务的工具。例如，在交通管理方面，中国大城市交通流量大，利用AI优化通勤效率具有重要意义。在能源领域，随着绿色转型推进，电力来源日益多元化，AI能帮助更有效地管理电网、保障稳定供电。与ILO工作更相关的是，政府正越来越多地利用AI加强劳动监察与服务，确保劳动者享有平等的劳动条件。AI工具可以帮助筛查和预测监管需求，促使企业更好地保障工人权益。
《21世纪》：在此背景下，你认为中国有哪些战略重点值得关注？
恩斯特：中国在发展技术方面路径正确，但关键仍在于持续强化技术研发能力，力争站上全球技术前沿。我认为，在推动科学进步和研发方面，中国大学和研究机构可以进一步加强，确保这些工具被用于促进科技创新——这不仅对中国有利，也将惠及全球。
保持灵活和开放的心态，坚持终身学习
《21世纪》：对于即将进入AI时代的年轻劳动者，你有什么建议？他们应如何做好准备，应对挑战并把握机遇？
恩斯特：这个问题充满挑战，因为今天进入职场的年轻人可能拥有长达40年的职业生涯，而预测40年内的变化几乎不可能。因此，我常建议——包括对我自己的孩子——要保持灵活和开放的心态，积极寻找机会。就业的机会永远存在，但它们可能超出你当前的专业领域。所以，保持开放，探索当前路径之外的可能性非常关键。没有哪一种教育或学位能保障你整个职业生涯一帆风顺，你必须不断调整，并准备好抓住新变化带来的机遇。
《21世纪》：那么年轻人应如何看待终身学习、适应能力和职业转型？
恩斯特：终身学习是国际劳工组织为支持各国政府通过的关于技能和终身学习2030战略的重要组成部分。目前，许多教育机构提供传统学位，但其实际效果并不总是明确。一个可行举措是发展“微证书”体系：你无需攻读五年制大学学位，而是通过几小时培训获得某一特定AI工具的精通认证。你可以利用业余时间积累这些证书，逐步构建新的能力组合，且不影响正常工作。这要求个人在职业生涯中持续投入，不能完全依赖国家提供教育或培训。个人必须主动识别真正感兴趣的领域。
与此同时，公共监管者也需确保教育培训市场的质量，因为目前市场上存在良莠不齐的提供者。建立质量保障机制至关重要，这样成年学习者在寻求进修时，才能获得有质量保证的证书。
《21世纪》：在AI时代，哪些类型的工作或职业路径可能更具韧性或前景更好？
恩斯特：根据我几年前对美国职业路径的研究——这些发现也普遍适用于其他地区——某些职业的发展路径存在明显的结构性限制。以医疗行业为例，成为一名医生后，虽然个人可以选择转行，但在医疗体系内部，职业上升的空间往往有限；同时，该行业对外部的准入门槛极高，若无相关专业学位，几乎无法跨入这一领域。
大约50%的职业依赖于通用的管理技能，如项目管理、人员管理和沟通能力等软技能。这些技能跨行业适用，不论你是在建筑、IT还是医疗行业。拥有这类通用技能，你可以在不同公司和行业之间流动。因此，这类技能组合将帮助劳动者在更广阔的劳动力市场中立足。
当然，个人偏好也很重要：如果你立志成为医生，就必须接受未来就业市场相对狭窄的现实。
（实习生陈颖对本文亦有贡献）
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