【“AI搭子”⑥】让AI红利惠及更多劳动者，制度设计该如何“进化”？

来源：滚动播报

（来源：工人日报）

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AI技术的广泛应用正重塑各行各业生产模式，岗位要求新增人机协同能力，考核标准转向协作效率，劳动者面临转型压力。专家表示，一套前瞻性的制度设计，是让技术红利惠及每位劳动者的前提，同时要让劳动者持续更新技能，跟上技术迭代步伐。

在客服中心，数字员工“秒回”客户，把人工客服从重复性工作中解放出来；在智能工厂，工人和数十台智能设备协同作业，52秒就能下线一辆新车；在“一人公司”，创客在磨合中寻找AI“合伙人”，解锁人机协作新生产模式……

当“AI搭子”走进各行各业的劳动现场，劳动者面对的不仅是工具的升级，更是劳动生产模式、劳动价值标准、劳动者能力评估的系统性变革。一个追问变得紧迫：制度设计如何“进化”，让AI技术跃迁的红利惠及更多劳动者？

被改写的“岗位说明书”

打开各大招聘网站，记者注意到一个微妙的变化：一些用人单位在“熟练使用办公软件”的任职要求后面，加上了“具备AI工具协同能力”。

在深圳互联网企业任职的程序员胡逸凡，对此感触颇深。过去半年，他所在的项目组经历了一次“缩编”——从8人减少到3人。

“AI搭子”的入职，打破了岗位边界，产品经理可以同时完成用户界面设计和需求梳理，后端工程师也能兼顾前端开发。目前，胡逸凡每月花在使用AI工具上的算力开销，超过1万元。

而在产业一线，全国劳动模范、天津港第一港埠有限公司拖头队副队长成卫东，也在经历着转型。

2024年，成卫东考取了人工智能训练师证书，而早在2021年，他就已经开始给机器人当“师傅”。这位“拖车王”告别了风吹日晒的露天作业，转入后台负责监控和优化机器人“徒弟”。他的技术和经验被转化成标准数据“复制”进程序，让AI“长”进了真实的产业场景——天津港智慧零碳码头已实现全场景无人作业，智能运输机器人能深度学习避障、转弯、停车，搭载大模型的巡航无人机能自动识别违章。

长期对接企业招聘需求的北京外企人力资源服务有限公司项目招聘事业部副经理王者鑫观察到，企业对求职者AI协同能力的需求，近一年呈爆发式增长，覆盖编程、文案、设计、数据分析、咨询等多个赛道。不过，他同时发现，只有深度理解、能利用AI重构工作流程的从业者，才有可能拿到薪资与绩效溢价。

在中国政法大学社会法研究所所长、民商经济法学院教授娄宇看来，这并非简单的工具升级，而是对劳动生产模式、劳动价值标准、劳动者能力评估的系统性重构。企业的薪酬和业绩考核标准，将从工作时间转向人机协同效率。

效率提升的另一面，工作压力也在同步加码。胡逸凡坦言，AI工具的快速产出能力拉高了企业预期，“整体工作强度比过去更大了”。

如何搭建技能“护城河”？

当“AI搭子”接手重复性、机械性工作，一些劳动者也感到焦虑：哪些核心能力和技能是AI无法替代的？如何提升自己的职场竞争力？

资深编剧张淼在创作中找到了清晰的边界。套路化的短剧，AI工具能帮她快速“打个基底”，但长剧和电影，AI工具就“不灵”了，“独特的人物塑造和剧情创意，还是要靠创作者自己‘开脑洞’”。

对外经济贸易大学国家对外开放研究院研究员李长安，将这种“不可替代的能力”概括为：思想性、原创性、深度思考和情感能力。

娄宇从分工逻辑解释，AI将劳动过程拆解为算法标准化执行和人类价值判断两个层面。未来，主观性较强的监督、审核、承担责任等劳动会持续增值，劳动者的核心竞争力，体现为人机协同能力——驾驭AI、赋予AI判断力、把控生产经营的价值与风险。

成卫东的经历给出了技能升级的具体路径。在他看来，新时代产业工人要学会“把经验和技能标准化、数据化，变成AI能听懂的语言”，这离不开三种能力——学习能力、创新能力、应用能力。目前，天津港已有23名职工和他一样，持证上岗“调教”AI。

有观点认为，AI对就业市场“一老一小”的冲击最大。中国劳动关系学院劳动关系与工会研究院执行院长张艳华对此提出理性辨析。她认为，年龄并非核心判断标准，关键在于劳动者自身的知识储备、专业技能和所从事的工作任务。“不少年过50的行业工匠、资深技术专家，手握独家实操经验，AI反而能进一步放大他们的个人价值。年轻人如果掌握人机协同技能，在就业市场同样具有竞争力。”

招聘市场的动向印证了这一判断。王者鑫发现，不少互联网大厂招聘AI相关岗位时，相较工作经验，更在意“原生AI能力”，掌握相关技能的应届生反而更有优势。

让制度设计为劳动者兜底

面对AI技术跃迁对就业的冲击，如何更好地平衡企业效率与劳动者权益？受访专家普遍认为，一套前瞻性的制度设计，是让技术红利惠及每位劳动者的前提。

李长安建议，企业实施大规模AI替代前，须向主管部门提交就业影响评估报告。同时，搭建AI就业常态化监测平台，建立技术性失业专项统计指标。

这一思路在国际上已有刚性和柔性两种制度设计可供借鉴。娄宇介绍，欧盟推行法定事前评估模式，将用于人事、裁员、岗位替代的AI技术划定为高风险，企业部署前须完成劳动力影响合规评估。美国加州则通过留工补贴、税收减免引导企业优先内部转岗。

除了事前评估，还需要一套“防”“托”并行的保障体系。

张艳华解释，所谓“防”，就是守住劳动者在岗阶段的权益，企业进行大规模AI技改前，须联合工会组织协商，优先开展内部转岗、全员AI技能培训，不能“一裁了之”；未落实转岗培训就裁员的，应提高经济补偿标准。所谓“托”，是对遭遇技术性失业的劳动者兜住生活底线，完善失业保险制度，设立专项认定通道，简化申领流程，适度提高失业金保障水平，对主动参加转型技能培训人员延长领取时限，并衔接低保等社会救助。

让劳动者持续更新技能，跟上技术迭代步伐同样重要。

多位专家提到，借鉴新加坡个人技能账户模式，政府为每位劳动者设立学习账户，定期发放培训补贴，资金可自主用于学习AI实操、人机协作等适配市场需求的课程。同时，把真实AI训练场景引入实训，分层培养“行业+AI”复合型技能人才。

李长安还建议，构建政府、企业、劳动者三方共担的成本分担机制，对妥善安置员工、开展全员AI培训的企业给予财税、金融扶持；整合公共就业平台、市场化培训机构、工会力量，将终身职业技能培训作为就业保障的重要支撑。

娄宇将整套保障思路总结为“事前防控、事中缓冲、事后兜底”，兼顾企业效率与民生底线，重点向中高龄、低技能群体倾斜，让每一个劳动者都能找到新的价值坐标。