文 | 李曉龍

數(shù)據(jù)要素與數(shù)據(jù)訓練式人工智能的發(fā)展正在深刻驅動勞動力市場變革。應主動順應技術變革趨勢，加快完善制度保障和技能培訓體系，實現(xiàn)勞動力市場的平穩(wěn)有序轉型。

當前，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已成為數(shù)字經(jīng)濟時代的“石油資源”。《數(shù)字中國發(fā)展報告》顯示，我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量已達8.1ZB，位居全球前列。海量數(shù)據(jù)的積累孕育了DeepSeek等具有國際影響力的開源大模型，更催生了以深度學習、大語言模型為代表的“數(shù)據(jù)訓練式人工智能”。與以往以自動化設備為主的“反應機器式人工智能”不同，數(shù)據(jù)訓練式人工智能更強調數(shù)據(jù)驅動下的自主學習與復雜任務處理能力，其強大的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力在各行各業(yè)展現(xiàn)出巨大潛力。

這種技術演進對勞動力市場產(chǎn)生了雙重影響：一方面，數(shù)據(jù)訓練式人工智能在創(chuàng)意生成、策略分析等領域的良好表現(xiàn)，可能進一步擠壓中高端崗位；另一方面，技術擴散催生的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，又將創(chuàng)造大量高技能崗位。例如，生成式人工智能推動內容創(chuàng)作產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴張，帶動數(shù)據(jù)標注、模型優(yōu)化等產(chǎn)業(yè)鏈就業(yè)需求；智能駕駛技術發(fā)展刺激傳感器研發(fā)、交通系統(tǒng)運維等人才需求。這種“替代—創(chuàng)造”并存的效應，使我國“就業(yè)難”“招工難”并存的結構性就業(yè)矛盾更趨復雜。

數(shù)據(jù)要素與數(shù)據(jù)訓練式人工智能的發(fā)展正在深刻驅動勞動力市場變革。把握這一歷史機遇，必須主動順應技術變革趨勢，加快完善制度保障和技能培訓體系，實現(xiàn)勞動力市場的平穩(wěn)轉型，為經(jīng)濟高質量發(fā)展奠定堅實基礎。政府需要發(fā)揮戰(zhàn)略引領作用，充分利用數(shù)據(jù)訓練式人工智能的生產(chǎn)模式，推動勞動力市場有序轉型。

在供給側方面，應推動教育體系升級，尤其是將數(shù)字化技能納入基礎教育，并在職業(yè)教育和高等教育中增設與數(shù)字化轉型和人工智能相關的課程，形成“人工智能+X”復合型專業(yè)。同時，推動“雙導師制”聯(lián)合培養(yǎng)機制，定向培養(yǎng)高技能人才。還需加快數(shù)據(jù)要素市場建設，建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權交易平臺，推動數(shù)據(jù)開放，降低數(shù)據(jù)獲取成本，制定數(shù)據(jù)質量標準，提升數(shù)據(jù)準確性和有效性。

在需求側方面，加大對企業(yè)技術轉型的支持，尤其是在算力基礎設施領域提供政策補貼，鼓勵建設綠色數(shù)據(jù)中心和智能計算中心，降低算力成本。支持制造業(yè)、農業(yè)和服務業(yè)等領域的數(shù)據(jù)訓練式人工智能應用示范項目，建立“AI轉型診斷”制度，評估企業(yè)自動化潛力并制定崗位重構方案。同時，推動企業(yè)間共享員工，優(yōu)化勞動力配置，特別是為新崗位提供靈活轉崗機會。

在供需平衡方面，需加強政策協(xié)調，建立動態(tài)監(jiān)測和勞動力市場預警平臺，發(fā)布技能培訓指南，推動行業(yè)技能認證互通。政府還可以為受AI影響的勞動者提供專項補貼，推動對相關勞動者的再教育，幫助他們順利轉型。