人工智能技術(shù)沖擊下的 產(chǎn)業(yè)變革、就業(yè)影響及應(yīng)對策略

摘要：人工智能作為新生產(chǎn)要素，隨著以ChatGPT為代表的新一代生成式AI技術(shù)在應(yīng)用層的快速創(chuàng)新和蔓延，開始全方位介入社會生產(chǎn)活動的各個領(lǐng)域，為經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)注入新動能，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來重大變革。人類社會正經(jīng)歷著從互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時代，全面而深入地邁向以新質(zhì)生產(chǎn)力為驅(qū)動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時代。同時，這一變革也在深刻重塑勞動力市場格局，對就業(yè)市場產(chǎn)生了普遍而深遠(yuǎn)的影響。雖然上述變革帶來了廣泛的技術(shù)性和結(jié)構(gòu)性失業(yè)的挑戰(zhàn)，但也孕育了新的機(jī)遇和可能性。探索并研究其中的發(fā)展規(guī)律和趨勢，順勢而為，是在激烈變化中得以生存與發(fā)展的重要法則。在此背景之下，個人需要提升一系列關(guān)鍵技能以滿足持續(xù)升級的職場需求，同時政府和教育機(jī)構(gòu)也應(yīng)采取多元策略，以適應(yīng)未來的發(fā)展浪潮。

關(guān)鍵詞：人工智能；產(chǎn)業(yè)變革；就業(yè)影響；生成式AI；ChatGPT

中圖分類號：C916" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " "文章編號：1003-8477（2024）08-0090-14

美國OpenAI公司的ChatGPT聊天機(jī)器人程序自2022年11月30日正式上線以來，憑借其強(qiáng)大的自然語言處理能力、獨(dú)特的對話式寫作模式、多樣化的生成能力和不斷自我進(jìn)化的能力，迅速吸引了全球大量用戶的關(guān)注和使用，其用戶數(shù)量在短短幾天內(nèi)就突破了百萬，展現(xiàn)了生成式AI的巨大魅力和潛力。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是以ChatGPT為代表的新一代生成式AI技術(shù)在應(yīng)用層的快速創(chuàng)新和蔓延，人工智能開始全方位介入社會生產(chǎn)活動的各個領(lǐng)域。隨著其應(yīng)用場景的逐漸豐富和用戶群體的日益多樣化，AI技術(shù)更加廣泛地應(yīng)用于人們的工作與生活之中，在金融、教育、制造業(yè)、醫(yī)療保健、文化娛樂等多個領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。

人工智能作為推動第四次工業(yè)革命的通用技術(shù)，[1]（p43-47）與推動前三次工業(yè)革命的蒸汽機(jī)技術(shù)、電力、信息技術(shù)一樣，正在深刻改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式。[2]（p60）AI在未來會像電力一樣成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡幕A(chǔ)設(shè)施，為各行業(yè)和社會活動提供基礎(chǔ)支持。人工智能技術(shù)的發(fā)展，將會滲入生產(chǎn)過程的各個階段，并作為新生產(chǎn)要素，為經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)注入新動能。[3]（p56-67）

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的浪潮中，人類社會正在經(jīng)歷著一次深刻的轉(zhuǎn)型，從以互聯(lián)網(wǎng)為核心的經(jīng)濟(jì)模式，全面而深入地邁向以新質(zhì)生產(chǎn)力為驅(qū)動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時代。面對這一轉(zhuǎn)型趨勢，社會各界都在積極應(yīng)對，政府不斷推出相關(guān)政策，構(gòu)成了國家對數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新質(zhì)生產(chǎn)力政策支持的重要框架，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了明確的方向和有力的保障。

2023年9月，習(xí)近平總書記在黑龍江考察調(diào)研期間首次提到“新質(zhì)生產(chǎn)力”。[4]（p4）所謂新質(zhì)生產(chǎn)力，是以科技創(chuàng)新為主，以高科技、高效能、高質(zhì)量為特征的，有別于傳統(tǒng)生產(chǎn)力的新型先進(jìn)生產(chǎn)力。[5]（p1）總書記指出，要整合科技創(chuàng)新資源，引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。2023年10月25日國家數(shù)據(jù)局正式掛牌成立，以更好地推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)和職責(zé)體系。2024年，工信部聯(lián)合相關(guān)部門制定了《關(guān)于推動人工智能賦能新型工業(yè)化的實施意見》，該意見旨在通過人工智能與制造業(yè)的深度融合，推動制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。2024年7月召開的黨的二十屆三中全會提出，健全因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力體制機(jī)制，對進(jìn)一步全面深化科技體制改革作出重大部署，強(qiáng)調(diào)要優(yōu)化重大科技創(chuàng)新組織機(jī)制，加強(qiáng)國家戰(zhàn)略科技力量建設(shè)，推動科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融合發(fā)展。這也意味著，將會引導(dǎo)更多資源要素向新質(zhì)生產(chǎn)力集聚。

隨著社會經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的持續(xù)轉(zhuǎn)型和人工智能技術(shù)不斷與產(chǎn)業(yè)的深度融合，勞動力市場正經(jīng)歷著重大變革與業(yè)態(tài)重構(gòu)，對就業(yè)市場產(chǎn)生了普遍而深刻的影響。雖然這種變革帶來了廣泛的技術(shù)性和結(jié)構(gòu)性失業(yè)的挑戰(zhàn)，但也孕育了新的機(jī)遇和可能性。探索并研究其中的發(fā)展規(guī)律和趨勢，順勢而為，是在激烈變化中得以生存的不二法門。我們作為每一個個體，如何在這樣的變革與趨勢中積極調(diào)整并與時俱進(jìn)，顯得極為重要。

目前已有的關(guān)于人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)升級的相關(guān)文獻(xiàn)較多是對經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和勞動力市場影響的理論研究，本文更加側(cè)重于對具體技術(shù)的應(yīng)用場景、職業(yè)崗位及就業(yè)模式的探索，視角更多聚焦于個體層面。同時，由于AI技術(shù)日新月異，新的職業(yè)模式不斷推陳出新，本文大量參考了國外最新的相關(guān)研究及案例，并給出具有趨勢性和前瞻性的建議，對廣大就業(yè)人群具有現(xiàn)實的指導(dǎo)意義。此外，文中使用圖表的形式清晰地界定了當(dāng)前主流AI技術(shù)及模型之間的邊界和相互關(guān)系，便于讀者更好地理解這些概念及其應(yīng)用場景。

本文結(jié)構(gòu)如下：第一部分，介紹了當(dāng)前主流的人工智能核心技術(shù)及模型，并對其中的技術(shù)要點(diǎn)做了盡可能通俗的說明；第二部分，詳細(xì)闡述了人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域中的具體應(yīng)用方式，并通過具體案例分析其帶來的產(chǎn)業(yè)變革；第三部分，具體分析了人工智能發(fā)展對就業(yè)帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇；第四部分，展望新型就業(yè)模式的發(fā)展規(guī)律及趨勢，并給出應(yīng)對策略和建議。

一、人工智能核心技術(shù)簡介

由于本文在討論人工智能的關(guān)鍵技術(shù)及其主要應(yīng)用領(lǐng)域和場景時，使用了大量與AI相關(guān)的重要概念，為了便于讀者更好地理解這些關(guān)鍵技術(shù)和概念，文中使用圖表（參見圖1）的形式清晰地界定了目前主流的AI技術(shù)及模型之間的邊界和相互關(guān)系，并對其中的技術(shù)要點(diǎn)做了盡可能通俗的說明。

（一）人工智能（AI）

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），最廣泛、最外層的概念，涵蓋了所有與AI相關(guān)的領(lǐng)域和技術(shù)。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)。AI通過使用計算機(jī)來模擬人類的學(xué)習(xí)、判斷和決策過程，涉及到知識的獲取、分析及其表達(dá)方式的研究，旨在通過這些技術(shù)手段模擬人類的智力活動，推動科技進(jìn)步和社會發(fā)展。[6]（p1）

（二）機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，簡稱ML）是人工智能（AI）中的一個重要部分、子領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)和算法使AI模擬人類的學(xué)習(xí)方式，并逐步提高其準(zhǔn)確性。機(jī)器學(xué)習(xí)的核心在于開發(fā)能夠自動通過經(jīng)驗和數(shù)據(jù)改進(jìn)的計算機(jī)算法，這些算法通過監(jiān)督學(xué)習(xí)（從已標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式）或無監(jiān)督學(xué)習(xí)（從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)普遍模式）來生成預(yù)測。1其工作機(jī)制包括三個主要部分：決策過程、誤差函數(shù)和模型優(yōu)化過程。決策過程通過輸入數(shù)據(jù)（已標(biāo)注或未標(biāo)注）來根據(jù)數(shù)據(jù)中的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測或分類；誤差函數(shù)評估模型的預(yù)測結(jié)果，通過比較已知示例來確定模型的準(zhǔn)確性；模型優(yōu)化過程則通過調(diào)整權(quán)重減少已知示例與模型估計值之間的差異，反復(fù)進(jìn)行“評估和優(yōu)化”直到達(dá)到精度閾值。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸、邏輯回歸、聚類、決策樹和隨機(jī)森林。2與傳統(tǒng)編程不同，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠使計算機(jī)通過給定的數(shù)據(jù)示例和任務(wù)，自行找出完成任務(wù)的方法。[7]（p381）

（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN），簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（人腦）的結(jié)構(gòu)和功能來處理數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型或計算模型。ANN通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)重來逐步學(xué)習(xí)，從而提高其性能和準(zhǔn)確性。[8]（p284）除了基本的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），ANN的其他類型還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于圖像識別和模式識別，它通過卷積操作來捕捉圖像中的局部特征。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）則適用于時間序列數(shù)據(jù)，利用反饋循環(huán)來預(yù)測未來的結(jié)果，如股票市場預(yù)測和銷售預(yù)測。3

（四）深度學(xué)習(xí)（DL）

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，簡稱DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個復(fù)雜子集，通過使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的復(fù)雜決策能力。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks）由多個相互連接的節(jié)點(diǎn)組成，其基本組成部分包括輸入層、隱藏層和輸出層，每一層在前一層的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的精確識別、分類和描述。[9]（p2-6）這個通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計算的過程稱為前向傳播（Forward Propagation）。反向傳播（Backpropagation）則是另一個關(guān)鍵過程，通過算法（例如梯度下降法，Gradient Descent）計算預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間的誤差，并根據(jù)誤差逐層調(diào)整每個節(jié)點(diǎn)的權(quán)重和偏差，從而優(yōu)化模型。這兩個過程相互作用，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐步提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)需要大量計算能力，通常使用高性能圖形處理單元（GPUs）和分布式云計算來處理大規(guī)模計算任務(wù)。常用的深度學(xué)習(xí)框架包括JAX、PyTorch和TensorFlow。4深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用包括計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理（NLP）和推薦算法引擎。

（五）生成式人工智能（AIGC）

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱AIGC）通過深度學(xué)習(xí)模型從大量原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成具有統(tǒng)計概率的輸出。這些模型能夠提取數(shù)據(jù)中的簡化表示，并基于這些表示創(chuàng)建與原始數(shù)據(jù)相似但不完全相同的新內(nèi)容。生成式AI利用大型語言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，能夠生成對話、故事、圖像、視頻、音樂、代碼等新的原創(chuàng)內(nèi)容。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，這些模型能夠理解數(shù)據(jù)中的底層結(jié)構(gòu)和模式，并根據(jù)用戶的輸入生成新穎獨(dú)特的輸出。5常見的生成式AI模型包括變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，GAN）、擴(kuò)散模型（Diffusion Model）和變壓器模型（Transformer）。

近年來被廣泛應(yīng)用的Transformer和Diffusion模型都屬于生成式AI模型。變壓器模型（Transformer）于2017年由Google在其開創(chuàng)性論文Attention Is All You Need中首次提出。[10]（p1-4）它采用自注意力機(jī)制，由編碼器和解碼器組成，能夠并行處理文本數(shù)據(jù)，根據(jù)上下文生成連貫的語言輸出，在處理長文本和并行計算方面，變壓器具有顯著優(yōu)勢。ChatGPT是這一模型的典型應(yīng)用，通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，能夠生成自然且富有創(chuàng)意的對話和文本內(nèi)容。1擴(kuò)散模型（Diffusion Model）通過逐步添加和去除噪聲生成新的數(shù)據(jù)樣本，特別適用于高保真圖像生成，同時還擴(kuò)展到生成語音、視頻和3D內(nèi)容等領(lǐng)域，是當(dāng)前圖像生成的首選模型之一。VAE通過編碼器將數(shù)據(jù)壓縮到潛在空間，再通過解碼器重建數(shù)據(jù)，適用于圖像和音頻生成。GAN由生成器和判別器組成，通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量的圖像。

（六）決策式人工智能

決策式AI（Discriminant Artificial Intelligence）與生成式AI（AIGC）相對，其主要特點(diǎn)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的條件概率分布，并根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷、預(yù)測。決策式AI模型主要應(yīng)用于需要決策支持的領(lǐng)域，如人臉識別、推薦系統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的輔助決策、自動駕駛和機(jī)器人的決策智能體等。

決策式AI和生成式AI分別代表機(jī)器智能的兩種必備能力，即“判斷力”和“創(chuàng)造力”。

（七）自然語言處理（NLP）

自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是深度學(xué)習(xí)（DL）的一個具體應(yīng)用領(lǐng)域，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，使計算機(jī)能夠理解和生成人類語言。NLP結(jié)合了計算語言學(xué)——基于規(guī)則的人類語言建模與統(tǒng)計建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，使計算機(jī)和數(shù)字設(shè)備能夠識別、理解和生成文本和語音。[11]（p3714-3715）NLP主要包括兩個部分：自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然語言生成（Natural Language Generation，NLG），NLU使機(jī)器能夠理解自然語言，通過提取概念、實體、情感和關(guān)鍵詞來分析語言，而NLG則是從內(nèi)部表示生成有意義的短語、句子和段落的過程。2

NLP的研究推動了生成式AI的發(fā)展，從大型語言模型（LLMs）的交流能力到圖像生成模型理解請求的能力，NLP已經(jīng)融入日常生活，支持搜索引擎、客戶服務(wù)聊天機(jī)器人、語音操作GPS和智能手機(jī)助手，并在企業(yè)中簡化和自動化業(yè)務(wù)流程，提高生產(chǎn)力。3例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列是?OpenAI公司開發(fā)的一個大型自然語言處理模型，而ChatGPT是基于GPT-3模型的聊天機(jī)器人。

（八）強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，簡稱RL），是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，通過模仿人類的試錯學(xué)習(xí)過程來訓(xùn)練算法決策，從而實現(xiàn)最優(yōu)結(jié)果。RL算法使用獎勵和懲罰機(jī)制處理數(shù)據(jù)，通過獲得的反饋發(fā)現(xiàn)最佳路徑以實現(xiàn)最終目標(biāo)。這些算法具備延遲滿足的能力，能夠在必要時做出短期犧牲以實現(xiàn)最佳整體策略。[12]（p1-4）強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程類似于行為心理學(xué)中的動物和人類學(xué)習(xí)過程，例如孩子通過父母的獎勵和懲罰學(xué)習(xí)行為模式。RL中的關(guān)鍵概念包括代理（agent）、環(huán)境（environment）、動作（action）、狀態(tài)（state）和獎勵（reward）。強(qiáng)化學(xué)習(xí)基于“馬爾可夫決策過程”，在每個時間步采取新動作并導(dǎo)致新狀態(tài)，通過不斷探索和利用環(huán)境來最大化累積獎勵。4

RL在許多領(lǐng)域有重要應(yīng)用，如DeepMind的AlphaGo和AlphaZero在棋類游戲中的突破、無人航天器的自主導(dǎo)航、自動駕駛、金融交易以及醫(yī)療診斷等。通過這些應(yīng)用，RL展示了其在復(fù)雜環(huán)境中實現(xiàn)最優(yōu)決策的強(qiáng)大潛力。5決策式AI是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個具體應(yīng)用領(lǐng)域。

（九）多模態(tài)人工智能

多模態(tài)人工智能（Multimodal AI）是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于利用多種模態(tài)來構(gòu)建更準(zhǔn)確和全面的AI模型。這些模型能夠處理不同模態(tài)的信息，包括圖像、視頻和文本等。多模態(tài)學(xué)習(xí)通過使用大量文本、圖像、視頻和音頻等感官數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使機(jī)器能夠?qū)W習(xí)新的模式，并理解文本描述與其相關(guān)聯(lián)的圖像、視頻或音頻之間的關(guān)系。1多模態(tài)AI在自動駕駛、語音識別和情感識別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，能執(zhí)行文本到圖像生成、視覺問答和機(jī)器人導(dǎo)航等任務(wù)。多模態(tài)AI依賴于數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將不同類型的數(shù)據(jù)整合起來，以更完整和準(zhǔn)確地理解底層數(shù)據(jù)，并通過結(jié)合不同數(shù)據(jù)模態(tài)提供的互補(bǔ)信息來做出更好的預(yù)測。2

例如，GPT-4作為ChatGPT的多模態(tài)模型，能夠接受圖像和文本輸入并生成文本或圖像輸出，而OpenAI最近推出的Sora文本到視頻模型也體現(xiàn)了這一點(diǎn)，Sora能夠?qū)⑽谋久枋鲛D(zhuǎn)換為視頻內(nèi)容，實現(xiàn)了從文本到動態(tài)視覺效果的生成。

（十）通用人工智能（AGI）

通用人工智能（Artificial General Intelligence，簡稱AGI），是人工智能發(fā)展的一個更高級階段。是指具有高效的學(xué)習(xí)和泛化能力、能夠根據(jù)所處的復(fù)雜動態(tài)環(huán)境自主產(chǎn)生并完成任務(wù)的通用人工智能體，具備自主的感知、認(rèn)知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行和社會協(xié)作等能力，且符合人類情感、倫理與道德觀念。[13]（p9）相比于特定領(lǐng)域的人工智能，AGI能夠理解和自主處理各種復(fù)雜任務(wù)，具有更加廣泛的認(rèn)知能力。

二、人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景及產(chǎn)業(yè)變革

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是以ChatGPT為代表的新一代生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能開始全方位介入社會生產(chǎn)活動的各個領(lǐng)域，促使AI技術(shù)更加廣泛地應(yīng)用于人們的工作與生活之中，在金融、教育、制造業(yè)、醫(yī)療保健、文化娛樂等多個領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。本節(jié)將詳細(xì)介紹這些領(lǐng)域中AI技術(shù)的具體應(yīng)用方式，以及如何提升了各行業(yè)的創(chuàng)新和效率、促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)升級，通過具體案例更全面地了解AI技術(shù)在現(xiàn)實世界中的具體應(yīng)用場景及其為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的深刻變革。由于絕大多數(shù)人工智能的前沿技術(shù)和應(yīng)用最初源自發(fā)達(dá)國家，因此本文也參考了大量國外相關(guān)研究及案例。

（一）金融行業(yè)

AI技術(shù)為投資與資產(chǎn)管理帶來了諸多優(yōu)勢。通過使用AI算法，投資人能夠從多種來源（如經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、財務(wù)報表、行業(yè)動態(tài)等）高效地收集并處理大量數(shù)據(jù)，幫助他們基于全面的市場信息做出更具洞察力的投資決策。此外，AI技術(shù)還能分析歷史數(shù)據(jù)并識別人類分析師難以捕捉的隱藏趨勢，從而幫助投資人更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的市場走向、優(yōu)化投資組合策略，從而提高整體投資的精準(zhǔn)性和收益。3例如，摩根大通資產(chǎn)管理公司利用人工智能進(jìn)行自動化建模和投資組合優(yōu)化使投資策略更為精準(zhǔn)；與此同時，摩根大通的Morpheus平臺還能夠分析大量交易和金融建模數(shù)據(jù)，幫助識別潛在風(fēng)險，從而更好地保護(hù)客戶資產(chǎn)并提升公司財務(wù)的穩(wěn)定性。4

生成型人工智能在金融業(yè)中的自動化常規(guī)任務(wù)和客戶服務(wù)方面具有巨大影響，顯著提升了工作效率。例如，在后臺操作中，生成型AI能夠自動化處理文檔掃描、數(shù)據(jù)錄入和身份驗證等任務(wù)，提升操作效率的同時減少錯誤率和處理時間。5有研究分析，美國銀行業(yè)中約41%的員工從事高自動化潛力的任務(wù)，如數(shù)據(jù)收集和處理，這些工作中約60%的例行任務(wù)可以由生成型AI支持。6在債務(wù)催收領(lǐng)域，生成型AI通過分析債務(wù)人行為生成個性化溝通策略，提高了回收率和客戶參與度，同時降低了操作成本。7在客戶服務(wù)方面，AI驅(qū)動的虛擬助手和聊天機(jī)器人能夠處理大量客戶查詢，提供即時和準(zhǔn)確的回應(yīng)。這些工具可以追蹤消費(fèi)模式、監(jiān)控訂閱、管理支付，并提供個性化財務(wù)建議，主動識別異?；顒樱瑴p輕人工客服的工作負(fù)擔(dān)，提高客戶滿意度。此外，生成型AI還可自動生成財務(wù)報告并提供定制化見解，加速決策過程，提升運(yùn)營表現(xiàn)。總體而言，生成型AI通過自動化重復(fù)性任務(wù)和優(yōu)化客戶服務(wù)流程，顯著提高了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率和客戶體驗，使員工能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值的工作，推動了整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

除此之外，生成型人工智能正在顯著提升銀行業(yè)中的欺詐檢測能力。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和復(fù)雜算法，生成型AI能夠?qū)崟r分析海量數(shù)據(jù)，識別異常模式并標(biāo)記潛在的欺詐交易。同時，生成型AI還具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，可以不斷演化，識別新型欺詐模式，無須人工干預(yù)。1在實際應(yīng)用中，PayPal利用生成型AI和機(jī)器學(xué)習(xí)顯著提高了其欺詐檢測能力，從2019到2022年間，盡管年支付量幾乎翻了一倍，損失率卻幾乎減半；美國運(yùn)通公司則使用生成建模技術(shù)對抗信用卡欺詐，通過生成合成數(shù)據(jù)并監(jiān)控其與實際欺詐交易的相似性，升級其防欺詐策略。2通過這些技術(shù)和應(yīng)用，生成型AI不僅提升了欺詐檢測的精確度，還顯著降低了金融機(jī)構(gòu)的財務(wù)損失，增強(qiáng)了客戶對其金融信息安全的信心。

（二）教育行業(yè)

多模態(tài)人工智能與生成型人工智能在教育系統(tǒng)中同樣展示了顯著的潛力，尤其是在提供個性化學(xué)習(xí)體驗和輔導(dǎo)方面。ChatGPT是目前被使用最廣泛的AI工具之一，它可以作為學(xué)生的個人導(dǎo)師，輔助他們完成作業(yè)和項目，并提供全面的學(xué)習(xí)支持。[14]（p387-409）Cai等人的研究表明，基于生成模型的對話代理應(yīng)用可以為學(xué)生提供個性化的教學(xué)輔導(dǎo)，針對學(xué)生的錯誤生成反饋，從而改善學(xué)習(xí)效果。[15]（p2389-2418）ChatGPT還能夠生成文章大綱，幫助學(xué)生組織研究和寫作思路，使教育內(nèi)容能夠根據(jù)每個學(xué)生的獨(dú)特需求和偏好量身定制。[16]（p2-5）在個性化學(xué)習(xí)方面，Khan Academy（可汗學(xué)院）和Duolingo（多鄰國）是兩個廣受歡迎且突出的例子。Khan Academy利用AI算法分析學(xué)生與教育資源互動的數(shù)據(jù)，為每個學(xué)生提供個性化推薦和自適應(yīng)練習(xí)。Duolingo則是一個廣受歡迎的語言學(xué)習(xí)應(yīng)用，通過收集每位學(xué)習(xí)者的優(yōu)點(diǎn)、弱點(diǎn)和學(xué)習(xí)模式數(shù)據(jù)，使AI系統(tǒng)能夠相應(yīng)地調(diào)整課程和練習(xí)內(nèi)容。此外，該平臺還使用AI來分析語音模式、發(fā)音和理解水平，提供定制的反饋和改進(jìn)建議，加速了用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)程并大大提高了學(xué)習(xí)效果和參與度。3

人工智能在教育中的應(yīng)用還體現(xiàn)在評分工具和行政任務(wù)自動化方面，AI評分工具通過自動化評分過程，減少了教師在手動評分上花費(fèi)的時間，使得評估更加高效和客觀。All About AI4的數(shù)據(jù)顯示，AI評分工具能使教師在手動評分上的時間減少70%。5這些工具不僅提高了評分的速度，還通過預(yù)設(shè)的算法和標(biāo)準(zhǔn)，消除了人工評分中可能存在的主觀偏見和不一致性。在實際應(yīng)用中，許多高校和教育平臺已經(jīng)成功采用了AI評分系統(tǒng)。例如，美國密歇根大學(xué)的ECoach系統(tǒng)利用AI為學(xué)生的寫作作業(yè)提供個性化反饋，通過分析學(xué)生的作業(yè)內(nèi)容，生成具體的改進(jìn)建議，幫助學(xué)生提高寫作技能。此外，在線學(xué)習(xí)平臺如Coursera和edX也使用AI算法評估成千上萬名學(xué)生的作業(yè)，確保及時的反饋和評估結(jié)果。6

（三）制造業(yè)

在制造業(yè)中，AI技術(shù)通過各種類型的機(jī)器人系統(tǒng)，極大地提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。協(xié)作機(jī)器人（Cobots）使用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺技術(shù)，與人類工人協(xié)同工作，執(zhí)行如組裝、焊接和包裝等任務(wù)，顯著提高了生產(chǎn)線的安全性和靈活性。例如，Universal Robots的協(xié)作機(jī)器人廣泛應(yīng)用于各類制造環(huán)境中，減少了工人的重復(fù)性勞動，提高了生產(chǎn)線的靈活性和效率。除此之外，類人機(jī)器人如Agility Robotics的Digit，通過深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺，能夠執(zhí)行復(fù)雜的搬運(yùn)和倉儲任務(wù)，提高了物流和生產(chǎn)效率。1波士頓動力公司的Atlas是另一個代表性的例子，它利用模型預(yù)測控制和實時感知技術(shù)，能夠在動態(tài)環(huán)境中保持平衡并執(zhí)行復(fù)雜操作。雖然Atlas目前主要用于研發(fā)和展示，但其彰顯了類人機(jī)器人在未來制造和建筑應(yīng)用中的巨大潛力，有望在商業(yè)化后顯著減少高風(fēng)險環(huán)境中的人工操作，提高安全性和效率。此外，還有諸多企業(yè)如特斯拉的Optimus（擎天柱）和Unitree Robotics（宇樹科技）的人形機(jī)器人等正在快速發(fā)展類人機(jī)器人技術(shù)，進(jìn)一步推動了這一領(lǐng)域的快速增長。

除此之外，人工智能在預(yù)測性維護(hù)和質(zhì)量控制方面得到了廣泛應(yīng)用。預(yù)測性維護(hù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析來自傳感器的數(shù)據(jù)，以預(yù)測設(shè)備故障的發(fā)生，從而減少維護(hù)成本和計劃外停機(jī)時間。這一應(yīng)用對于保持制造過程的高效運(yùn)行和可靠性至關(guān)重要。[17]（p8-9）具體而言，AI算法可以通過監(jiān)測振動、熱成像數(shù)據(jù)，幫助制造商僅在必要時安排維護(hù)活動，減少了停機(jī)時間和維護(hù)成本。在質(zhì)量控制方面，機(jī)器學(xué)習(xí)正在徹底改變質(zhì)量檢測流程。這些系統(tǒng)可以實時分析大量數(shù)據(jù)集，檢測缺陷和不一致，從而提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量并減少錯誤。這確保了產(chǎn)品能夠符合嚴(yán)格的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，對國內(nèi)和國際市場都至關(guān)重要。AI驅(qū)動的計算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠自主檢測產(chǎn)品缺陷，確保高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。圖像識別技術(shù)可以比人工檢測更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)設(shè)備損壞和產(chǎn)品缺陷，有助于減少退貨需求，并通過在產(chǎn)品發(fā)貨前發(fā)現(xiàn)缺陷來提高客戶滿意度。

根據(jù)Precedence Research、Accenture、PwC和麥肯錫等公司的研究，人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用正在帶來巨大的變革和顯著的效益。2023年，制造業(yè)中AI的全球市場規(guī)模為50億美元，預(yù)計到2032年將達(dá)到680億美元。AI技術(shù)不僅可以使制造業(yè)的生產(chǎn)率提高40%以上，還能夠通過預(yù)測性維護(hù)減少高達(dá)30%的維護(hù)成本和45%的計劃外停機(jī)時間。此外，AI技術(shù)在自動化任務(wù)方面同樣表現(xiàn)突出，可以處理目前占據(jù)工人60%至70%時間的任務(wù)，從而顯著降低運(yùn)營成本和提高生產(chǎn)效率。2隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用，制造業(yè)正向著更加智能、高效和可持續(xù)的方向邁進(jìn)，未來必將為整個行業(yè)帶來更大的發(fā)展?jié)摿蛣?chuàng)新機(jī)遇。

（四）醫(yī)療和保健行業(yè)

近年來，大數(shù)據(jù)在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用取得了重大進(jìn)展，為AI技術(shù)的應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)包括電子病歷（EMR）、醫(yī)學(xué)影像信息、健康相關(guān)的行為數(shù)據(jù)（如可穿戴設(shè)備或社交媒體采集的數(shù)據(jù)），以及醫(yī)療和保險機(jī)構(gòu)的運(yùn)營大數(shù)據(jù)等多種類型，這些數(shù)據(jù)的分析、建模不僅推動了醫(yī)療健康服務(wù)模式的變革，還提升了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。例如，通過整合電子病歷中的患者信息、醫(yī)學(xué)影像檢查結(jié)果和基因組數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行更加精準(zhǔn)的疾病診斷、個性化治療及預(yù)后分析?；谶@些豐富的大數(shù)據(jù)資源，人工智能技術(shù)在多個關(guān)鍵醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了顯著進(jìn)展。在醫(yī)學(xué)影像方面，AI與大數(shù)據(jù)結(jié)合顯著提升了臨床決策能力和醫(yī)生的工作效率。例如，通過對MIMIC-CXR數(shù)據(jù)庫中大量X線片和診斷報告進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，成功開發(fā)出能對肺水腫進(jìn)行分級的模型。在心電圖分析中，深度學(xué)習(xí)模型通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了心電圖診斷的準(zhǔn)確性，尤其在篩查無癥狀性左心室功能障礙和房顫方面表現(xiàn)出色。AI還用于疾病和不良事件風(fēng)險預(yù)測，例如，通過對電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析，可提前預(yù)測急性腎損傷的發(fā)生，為早期治療提供機(jī)會。[18]（p184-189）這些應(yīng)用展示了AI在提高醫(yī)療診斷準(zhǔn)確性、優(yōu)化治療方案和預(yù)防疾病方面的巨大潛力。

人工智能也正在被應(yīng)用于面向個人的醫(yī)療保健領(lǐng)域，尤其在虛擬助手、個性化醫(yī)療方面。AI驅(qū)動的虛擬助手和聊天機(jī)器人，如Ada Health，幫助患者進(jìn)行癥狀分析和預(yù)約掛號，減輕了醫(yī)療人員的負(fù)擔(dān)。PathAI等公司利用AI算法分析基因和病史數(shù)據(jù)，為患者制定精準(zhǔn)的治療方案。IBM Watson Health通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提供臨床決策支持、個性化治療方案和提高診斷準(zhǔn)確性。3通過這些技術(shù)的應(yīng)用，AI顯著提高了醫(yī)療服務(wù)的效率、精準(zhǔn)度和安全性，為患者提供了更好的護(hù)理體驗和治療效果。

（五）智能交通和駕駛領(lǐng)域

人工智能（AI）在智能交通領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用顯著提升了交通系統(tǒng)的效率和安全性。在交通流量預(yù)測方面，AI通過分析天氣、節(jié)假日和道路故障等多種因素，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)，處理復(fù)雜的交通數(shù)據(jù)，提供精確的交通流量、速度和密度預(yù)測，幫助制定優(yōu)化的交通管理策略。這些技術(shù)的應(yīng)用有助于減少交通擁堵，優(yōu)化交通資源的利用，提高交通系統(tǒng)的整體效率。在路況監(jiān)測和交通信號優(yōu)化方面，AI通過視頻監(jiān)控和傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時的路況分析和交通信號的智能調(diào)控。通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，交通信號燈能夠根據(jù)實時交通流量進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，減少交通擁堵和交通事故的發(fā)生，提高交通系統(tǒng)的吞吐量和穩(wěn)定性。

在智能駕駛領(lǐng)域，AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于自動駕駛和智能導(dǎo)航。車載傳感器和深度學(xué)習(xí)算法使得車輛能夠自主駕駛，并通過實時路徑規(guī)劃提高行車安全性和效率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法則幫助自動駕駛系統(tǒng)通過與環(huán)境互動學(xué)習(xí)最佳行為策略，能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出智能決策，如超車、變道和停車。[19]（p51）例如，特斯拉在全球范圍內(nèi)廣泛部署其自動駕駛技術(shù)，其Full Self-Driving（FSD）系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)和AI算法實現(xiàn)高級別的自動駕駛功能，包括高速公路導(dǎo)航、自動變道、自動泊車等。FSD系統(tǒng)配備攝像頭、雷達(dá)和超聲波傳感器，實時監(jiān)測環(huán)境并生成360度視圖，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確識別車輛、行人和交通標(biāo)志。1此外，國內(nèi)許多企業(yè)也利用AI技術(shù)提供自動駕駛功能，如華為、百度Apollo、AutoX、小馬智行等等。

（六）文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)

生成式AI在影視文娛、短視頻等文化產(chǎn)業(yè)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，不僅顯著提升了個體創(chuàng)作的可能性，還極大地激發(fā)了人類的創(chuàng)造力。以ChatGPT和文心一言為代表的文本生成工具，可以輔助編劇撰寫劇本、生成故事大綱，甚至創(chuàng)作完整的文學(xué)作品，為影視作品的制作提供豐富的素材和靈感。以Midjourney、Flow Machines和ChatGPT sora為代表的圖像、音頻、視頻生成工具可輔助完成場景設(shè)計、角色建模、動畫制作等工作，生成多樣化的視頻素材，如特效、濾鏡、背景音樂等，通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，創(chuàng)作出高質(zhì)量、具有創(chuàng)新性的內(nèi)容，為短視頻創(chuàng)作者提供更多選擇和創(chuàng)意空間。同時，AI可以根據(jù)用戶的歷史觀看記錄和互動行為，推薦個性化的視頻內(nèi)容，還能夠分析用戶的興趣和偏好，生成符合特定受眾需求的作品，提升用戶體驗。這些技術(shù)的應(yīng)用推動了文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時也為個體創(chuàng)作提供了前所未有的機(jī)遇。

三、人工智能發(fā)展對就業(yè)帶來的影響：挑戰(zhàn)與機(jī)遇

AI的崛起不僅為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來深層次的變革和影響，同時也在深刻重塑勞動力市場格局。隨著其從自動化到智能化的廣泛應(yīng)用，對現(xiàn)有職業(yè)崗位和就業(yè)模式產(chǎn)生了巨大的沖擊和影響，同時也催生出新業(yè)態(tài)和新模式。例如，隨著“蘿卜快跑”等無人駕駛出租車服務(wù)的推廣，在對傳統(tǒng)網(wǎng)約車和出租車駕駛崗位帶來替代與沖擊的同時，也催生了新的職業(yè)需求，如自動駕駛安全員、測試員、運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)處理工程師等。

（一）AI發(fā)展對現(xiàn)有職業(yè)帶來的沖擊與替代

人工智能技術(shù)的不斷迭代發(fā)展正在引起勞動力市場的重大變革，尤其是隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)的日益成熟，其所帶來的“創(chuàng)造性毀滅”效應(yīng)導(dǎo)致了廣泛的技術(shù)性失業(yè)和收入分配問題。[20]（p52）根據(jù)前幾次工業(yè)革命的歷史經(jīng)驗，雖然就長期而言新技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致的生產(chǎn)率大幅提升有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)進(jìn)步，但在引進(jìn)的初期會帶來對勞動力替代的陣痛。[21]（p15）2024年1月，國際貨幣基金組織（IMF）發(fā)布的調(diào)查報告顯示，全球范圍內(nèi)約有近40%的就業(yè)崗位將受到人工智能技術(shù)的深刻影響，更有前沿技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)出警告，人工智能最終將接管人類80%的工作職責(zé)。[22]（p10）與此同時，OpenAI的研究人員也提出了自己的見解，他們認(rèn)為，生成式AI的影響可能不僅限于低技能崗位，高技能領(lǐng)域如程序員和律師等，也面臨著被AI技術(shù)替代的風(fēng)險，這些崗位原本被認(rèn)為是相對安全的，但現(xiàn)在卻可能因AI技術(shù)的發(fā)展而受到威脅。[20]（p52）這表明，AI不僅在藍(lán)領(lǐng)崗位上產(chǎn)生替代效應(yīng)，同時也將更加深入地涉足白領(lǐng)職業(yè)領(lǐng)域。此外，由于生成式AI技術(shù)的資本密集型特征，其發(fā)展可能導(dǎo)致資本收益大幅增加，而對于那些技術(shù)可被替代的工作崗位，如一些基礎(chǔ)編程和設(shè)計工作，其薪酬水平可能會顯著下降。這不僅加劇了職業(yè)間的收入不平等，也使得整個勞動力市場的收入分布更加懸殊。

根據(jù)麥肯錫公司2023年7月的勞動力報告，預(yù)計到2030年，由于自動化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，美國將有約30%的工作時間被替代。報告進(jìn)一步預(yù)測，AI將直接替代約240萬個美國職位，并影響另外1200萬個職位，全球范圍內(nèi)將有4億至8億人因AI應(yīng)用而失業(yè)，[23]（p15-27）許多傳統(tǒng)職業(yè)將面臨被替代的風(fēng)險。在運(yùn)輸和倉儲領(lǐng)域，由于自動駕駛技術(shù)的進(jìn)步，許多駕駛和倉庫工作將被機(jī)器人和自動化系統(tǒng)取代。例如，出租車司機(jī)、卡車司機(jī)以及倉庫的揀選員和搬運(yùn)工等職位將逐漸減少。餐飲和零售行業(yè)同樣會經(jīng)歷變革，自動化設(shè)備和AI系統(tǒng)將接管烹飪和訂單處理等工作。在辦公室和行政支持方面，日常重復(fù)性的文書工作、數(shù)據(jù)輸入、客戶服務(wù)等職能也將由AI系統(tǒng)接管，從而減少這些領(lǐng)域的就業(yè)需求。此外，在醫(yī)療和社會服務(wù)領(lǐng)域，許多常規(guī)任務(wù)如藥房技術(shù)員、物理治療助手和醫(yī)療助理的工作將可能由AI和機(jī)器人接管。銷售和市場營銷行業(yè)同樣面臨巨大變化，例如自動化的顧客行為預(yù)測和銷售響應(yīng)建議，許多簡單的銷售和市場營銷工作可能會被虛擬代理和聊天機(jī)器人取代。1這些技術(shù)能夠自動完成潛在客戶篩選、客戶跟進(jìn)和銷售活動，減少了對傳統(tǒng)銷售人員的需求。盡管復(fù)雜的銷售依然需要人類的高級策略和關(guān)系建設(shè)，但日常的銷售工作正在迅速自動化。

盡管AI的發(fā)展將導(dǎo)致某些崗位被取代，但一些依賴于人類創(chuàng)造力、情感智能和復(fù)雜問題解決能力的職業(yè)預(yù)計不會在短期內(nèi)被人工智能完全替代。例如，在設(shè)計和視覺藝術(shù)領(lǐng)域，如平面設(shè)計師、動畫師、插畫師及攝影師等，他們的工作依賴于創(chuàng)意視覺、審美判斷和個人表達(dá)，雖然人工智能可以通過自動化日常任務(wù)或提供設(shè)計想法來提高生產(chǎn)效率，但人類仍然必須負(fù)責(zé)生成新概念、完善AI產(chǎn)出，并確保作品符合客戶需求和藝術(shù)目標(biāo)。此外，醫(yī)療和教育領(lǐng)域的專業(yè)人員，如醫(yī)生、護(hù)士和教師，雖然AI可以幫助他們處理一些日常任務(wù)，但這些職業(yè)對人際互動和情感支持的需求使得它們不易被全面自動化。心理健康、法律和社會工作領(lǐng)域也類似，這些行業(yè)專業(yè)人員的工作包括建立信任、提供情感支持和進(jìn)行復(fù)雜的判斷，這些都是AI目前難以承擔(dān)的角色。因此，盡管AI技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，但依然需要人類專業(yè)人員的深度參與和情感交流，這些職業(yè)的核心價值在可預(yù)見的未來將依舊重要。

（二）AI發(fā)展帶來的新興職業(yè)與就業(yè)機(jī)會

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展，我們正經(jīng)歷一個技術(shù)革命的關(guān)鍵時刻。這場技術(shù)變革不僅在深刻重塑傳統(tǒng)職業(yè)生態(tài)和促進(jìn)職業(yè)替代，同時也催生了一系列創(chuàng)新的職業(yè)機(jī)會。一方面，大量依賴重復(fù)性勞動的低技能崗位正在逐漸被智能系統(tǒng)取代，釋放出的勞動力正面臨重新培訓(xùn)和轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)；另一方面，人工智能的迅速擴(kuò)張也在創(chuàng)造前所未有的高技能工作機(jī)會，如數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)工程和人工智能系統(tǒng)維護(hù)等，這些新興職業(yè)需要更高層次的專業(yè)知識和技能。以下是在人工智能蓬勃發(fā)展的背景下，可能產(chǎn)生的一些新興高技能職業(yè)領(lǐng)域。[24]（p75）

1.提示工程師

提示工程師（Prompt Engineer）這一角色在人工智能應(yīng)用中的重要性日益凸顯，尤其是在使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列等生成式AI工具時。提示工程是一項關(guān)鍵的技術(shù)，它是連接最終用戶與大型語言模型之間的橋梁。提示工程師通過精心設(shè)計的提示詞，引導(dǎo)生成式AI生成預(yù)期的輸出，這些輸出可以包括文本、音樂、視頻等多種形式的內(nèi)容。提示工程師的工作主要包括設(shè)計和優(yōu)化與AI系統(tǒng)交互的提示語，這項工作要求提示工程師具備深入理解特定AI模型的能力，能夠根據(jù)模型的特性和需求精確調(diào)整輸入語句。除了技術(shù)技能，這一角色還需要創(chuàng)造性思維和卓越的語言技巧，以便有效地與AI系統(tǒng)溝通并實現(xiàn)預(yù)期的交互效果。

2.AI訓(xùn)練師

AI訓(xùn)練師是專門從事開發(fā)和優(yōu)化大型語言模型（LLMs）的工程師，這些模型是生成式AI工具如ChatGPT的核心技術(shù)。他們的工作不僅限于編程或設(shè)計更高效的算法，更重要的是塑造AI的能力，使其能夠在諸如聊天機(jī)器人和虛擬助手等日常數(shù)字互動中更有效地思考和交流。AI訓(xùn)練師的職責(zé)全面，不僅要教會AI系統(tǒng)如何進(jìn)行思考和交互，還要確保這些系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的實用性。他們的角色至關(guān)重要，優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練能顯著提升AI的性能，使其與人類的交流更加自然流暢。1

3.數(shù)據(jù)標(biāo)注師

數(shù)據(jù)標(biāo)注師（Data Annotator）是另一個由AI技術(shù)推動產(chǎn)生的新職業(yè)。他們的主要職責(zé)是為各種數(shù)據(jù)（如文本、圖像、視頻和音頻）添加標(biāo)簽或注釋，這是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵步驟。通過為數(shù)據(jù)中的具體元素精確標(biāo)注，數(shù)據(jù)標(biāo)注師幫助AI系統(tǒng)更好地理解數(shù)據(jù)內(nèi)容和含義，從而提高AI系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性。在實際工作中，數(shù)據(jù)標(biāo)注師需要使用標(biāo)注軟件根據(jù)預(yù)設(shè)的指導(dǎo)方針對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)記，以保持處理的一致性和準(zhǔn)確性。此外，人工數(shù)據(jù)標(biāo)注通常比自動方法更受青睞，因為人類標(biāo)注師能夠更好地理解上下文、細(xì)微差別和復(fù)雜情況，從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確和相關(guān)的注釋。2

4.數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人和數(shù)據(jù)策展人

數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人（Data Broker）和數(shù)據(jù)策展人（Data Curator）是由AI技術(shù)推動產(chǎn)生的兩種新職業(yè)。數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人主要負(fù)責(zé)管理由AI系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，他們的任務(wù)包括清洗、組織和解讀這些數(shù)據(jù)，將其從原始形態(tài)轉(zhuǎn)換成可行的商業(yè)要素。這一工作需要對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)有深刻理解，并能將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為組織內(nèi)決策者能理解的信息，工作領(lǐng)域可能包括數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能和AI開發(fā)團(tuán)隊。

數(shù)據(jù)策展人專注于確保AI系統(tǒng)訓(xùn)練所用的大型數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。由于大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于互聯(lián)網(wǎng)，因此數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性檢查變得至關(guān)重要。數(shù)據(jù)策展人的職責(zé)是確保輸入到大語言模型中的數(shù)據(jù)具有最高的質(zhì)量，從而保證AI輸出的高質(zhì)量。這種角色對數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制具有嚴(yán)格的要求，并且隨著對數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)注的增加，這一領(lǐng)域預(yù)計將形成專門的勞動力市場。3

5.機(jī)器人工程師與機(jī)器管理工程師

隨著人工智能技術(shù)的迭代發(fā)展，其應(yīng)用已擴(kuò)展至非文本的交互以及對硬件和系統(tǒng)的控制，催生了包括AI機(jī)器人工程師和機(jī)器管理工程師（Machine Manager）在內(nèi)的新職業(yè)機(jī)會。AI機(jī)器人工程師專注于設(shè)計、編程及維護(hù)能執(zhí)行從簡單物理操作到復(fù)雜交互決策的機(jī)器人系統(tǒng)。這個職位不僅包含傳統(tǒng)的機(jī)器人工程領(lǐng)域，更深入地融合了人工智能技術(shù)，特別是在設(shè)計如人形機(jī)器人這類高級AI系統(tǒng)的復(fù)雜機(jī)器人時顯得尤為關(guān)鍵。工程師們負(fù)責(zé)整體構(gòu)建機(jī)器人的硬件和軟件架構(gòu)，包括挑選合適的傳感器和執(zhí)行器。他們還需編寫和優(yōu)化控制算法，確保機(jī)器人能夠準(zhǔn)確處理和響應(yīng)傳感數(shù)據(jù)，從而有效地完成各種預(yù)設(shè)任務(wù)。這一角色要求工程師具備高度的技術(shù)專業(yè)性和創(chuàng)新能力，以推動機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

機(jī)器管理工程師負(fù)責(zé)監(jiān)督和管理AI操作的硬件和系統(tǒng)，確保技術(shù)的高效與安全運(yùn)行，通常需要具備計算機(jī)科學(xué)背景和相關(guān)領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗，與AI開發(fā)操作和硬件維護(hù)團(tuán)隊緊密合作。隨著AI技術(shù)在工業(yè)、醫(yī)療等多個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，機(jī)器管理工程師的需求預(yù)計將持續(xù)增長，頂級薪資可達(dá)每年251000美元，顯示出這些高技能職位的市場價值和職業(yè)發(fā)展前景。4

6.AI倫理專家

另一個隨著人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用而興起的關(guān)鍵職業(yè)是AI倫理專家。他們負(fù)責(zé)確保AI的使用安全且符合倫理標(biāo)準(zhǔn)，特別是在減少算法系統(tǒng)中的偏見和提高公平性方面發(fā)揮著重要作用。他們需要對AI系統(tǒng)進(jìn)行廣泛的測試，確保在向公眾發(fā)布任何產(chǎn)品或服務(wù)前，系統(tǒng)不會產(chǎn)生帶有偏見、有害或不道德的內(nèi)容。AI倫理專家的職責(zé)包括與法律團(tuán)隊、AI開發(fā)團(tuán)隊以及負(fù)責(zé)多元化與包容性的團(tuán)隊緊密合作，保障AI應(yīng)用的倫理標(biāo)準(zhǔn)和道德實踐得到妥善監(jiān)督和執(zhí)行，以確保生成式AI的負(fù)責(zé)任和道德使用。隨著市場對倫理AI的需求增加，這一工作的需求也在不斷上升，將成為AI行業(yè)中極為重要的角色。

7.AI創(chuàng)意工作者

在AI技術(shù)的浪潮中，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。AI設(shè)計師、AI輔助藝術(shù)家、智能創(chuàng)意策劃等職業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。

AI設(shè)計師利用先進(jìn)的AI算法和模型，能夠迅速處理大量設(shè)計數(shù)據(jù)，在短時間內(nèi)生成多樣化的設(shè)計方案。這種人機(jī)協(xié)作的模式，不僅縮短了設(shè)計周期，還激發(fā)了更多創(chuàng)新靈感，讓設(shè)計作品更加符合市場需求和審美趨勢。

對于藝術(shù)家而言，AI成為強(qiáng)大的創(chuàng)作工具，通過深度學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）等先進(jìn)技術(shù)，能夠模擬出具有獨(dú)特藝術(shù)風(fēng)格的作品，如油畫、水彩、素描等，藝術(shù)家可以利用AI生成的草圖作為靈感來源，進(jìn)一步加工和完善，從而創(chuàng)作出更具個性和深度的藝術(shù)作品。

在創(chuàng)意策劃領(lǐng)域，AI技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。智能創(chuàng)意策劃系統(tǒng)能夠分析海量數(shù)據(jù)，包括用戶行為、市場趨勢、競爭對手動態(tài)等，為策劃人員提供精準(zhǔn)的市場洞察和創(chuàng)意建議，制定出符合市場需求的創(chuàng)意策略，提高營銷效果和品牌影響力。

四、新型就業(yè)模式的發(fā)展趨勢及應(yīng)對策略

人工智能作為引領(lǐng)第四次工業(yè)革命浪潮的核心驅(qū)動力，正以前所未有的力度顛覆并重塑著傳統(tǒng)的生產(chǎn)范式。在未來，AI有望成為同電力般普遍且不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施，深度融入人們的日常生活，為各行各業(yè)及社會活動提供無處不在的支持與賦能。工業(yè)革命之后，我們迎來了信息革命，以智慧文明作為生產(chǎn)力要素。現(xiàn)代工業(yè)正在從簡單的自動化步入以人工智能為核心的智能化階段，這不僅改變了生產(chǎn)方式，也推動了勞動力市場結(jié)構(gòu)的根本變革。我們作為每一個個體，需要在這樣的變革與趨勢中與時俱進(jìn)，學(xué)習(xí)如何不斷提升自己并尋求新的發(fā)展機(jī)遇。

（一）新的就業(yè)趨勢與新型職業(yè)模式的特點(diǎn)

在人工智能技術(shù)快速迭代發(fā)展的背景下，就業(yè)市場正經(jīng)歷著深刻的變革，呈現(xiàn)出一系列新的趨勢：

首先，人類社會正從互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時代全面邁向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代。正如昔日的“互聯(lián)網(wǎng)+”引領(lǐng)了“萬物互聯(lián)”的潮流，“AI+”也將與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)深度融合，實現(xiàn)賦能升級，重塑所有行業(yè)和工作崗位。社會分工將進(jìn)一步細(xì)化，進(jìn)而催生了對高技術(shù)、高創(chuàng)造力工作崗位的迫切需求。這需要我們保持開放和接納的心態(tài)，積極調(diào)整策略，勇于探索前行。

有學(xué)者指出，人工智能替代勞動者具有三大特質(zhì)：一是程序性，即工作流程是重復(fù)的程序性工作；二是經(jīng)濟(jì)性，即使用人工智能能極大降低生產(chǎn)成本；三是技術(shù)實現(xiàn)性，即能夠在技術(shù)上實現(xiàn)這一替代作用。[25]（p5）由于部分低技能服務(wù)業(yè)與人交互的場景過于復(fù)雜，技術(shù)實現(xiàn)和設(shè)備成本較高，從而限制了AI設(shè)備的廣泛應(yīng)用，[26]（p23-30）因此整體來看，在“高、中、低”三重技能水平的職業(yè)劃分視野中，人工智能影響下的職業(yè)分布呈現(xiàn)高技能職業(yè)崗位與低技能職業(yè)崗位增加，而中等技能職業(yè)崗位減少的職業(yè)極化現(xiàn)象。[27]（p1279-1333）同時研究還發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)最先會替代規(guī)則性認(rèn)知任務(wù)和體能任務(wù)，作為非規(guī)則勞動的認(rèn)知任務(wù)與體能任務(wù)都呈現(xiàn)出對于綜合能力的高度強(qiáng)調(diào)，此類相關(guān)崗位面臨替代危機(jī)較少。[28]（p41-42）例如，工作場景多變、需要根據(jù)經(jīng)驗與現(xiàn)場即時情況作出復(fù)雜判斷和操作的空調(diào)安裝、水電維修等職業(yè)。可以預(yù)見的是，AI將對類似制造業(yè)這種勞動密集型產(chǎn)業(yè)帶來沖擊與挑戰(zhàn)，制造業(yè)可能會大面積失業(yè)，但服務(wù)業(yè)因為強(qiáng)調(diào)人與人之間的溝通，以及服務(wù)場景的復(fù)雜性，就業(yè)會增長?？傮w而言，勞動者應(yīng)該盡量避開重復(fù)性勞動工作，努力提升綜合能力和創(chuàng)造能力。

其次，以ChatGPT、Midjourney為代表的生成式AI工具的出現(xiàn)，在設(shè)計與創(chuàng)作等諸多領(lǐng)域通過提供新創(chuàng)意和擴(kuò)展人類想象力，極大提升了勞動者的創(chuàng)造力與工作效率，讓個體的創(chuàng)作成為可能，使勞動雇傭形式更加靈活多變。在經(jīng)濟(jì)困局與科技進(jìn)步雙重壓力帶來大面積失業(yè)潮的背景下，隨著整個社會的降本增效、優(yōu)化崗位，多平臺共享員工將大量出現(xiàn)，促進(jìn)了零工經(jīng)濟(jì)和共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，緩解了就業(yè)壓力。未來社會將誕生大量自由職業(yè)者，無數(shù)平臺的崛起，使他們有機(jī)會參與創(chuàng)造和價值輸出。未來越有能力和特長的人，越不需要依附于某個公司，每一個人都可以是獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)體，個人的創(chuàng)造力將得到極大的釋放。

同時，另外一種明顯的趨勢是，人機(jī)協(xié)同工作模式正逐漸興起，成為各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。它強(qiáng)調(diào)人類智能與機(jī)器智能之間的深度融合與協(xié)作。在這一模式下，人類與高度智能化的系統(tǒng)緊密配合，共同執(zhí)行任務(wù)、解決問題，以實現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)、更創(chuàng)新的工作成果，同時也為員工提供更多創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性工作的機(jī)會。在這一趨勢的推動下，人類與機(jī)器將共同探索更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域，推動社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。

將目光投向更長期的時間維度，根據(jù)OpenAI公司前研究員Leopold Aschenbrenner（奧波德·阿申布倫納）在Situational Awareness1報告中的研究，目前威脅人們就業(yè)的AI還只是弱人工智能（ANI），只能在人的指導(dǎo)下完成簡單任務(wù)。到2027年，通用人工智能（AGI）將會出現(xiàn)，可以通過自主學(xué)習(xí)不斷進(jìn)化，進(jìn)而發(fā)展成超級人工智能（ASI），一種超越人類智慧的更高階的人造生命，將全面取代人類完成各種工作。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官Sam Altman（山姆·奧特曼）在最近的公開采訪中也表示：“未來所有不需要人與人之間建立深層次情感聯(lián)系的重復(fù)性工作都將被AI全面替代?！?/p>

綜合來看，在未來自由度越高、越無規(guī)律可循的工作越難被替代，例如跨領(lǐng)域的頂尖專家，高強(qiáng)度復(fù)雜創(chuàng)意型的工作，如創(chuàng)意總監(jiān)、頂級藝術(shù)家、并購專家等。同時，需要情感陪伴、人性化關(guān)懷的服務(wù)和社交型工作，如養(yǎng)老、教育等，也具有比較低的可替代性。在法律領(lǐng)域，涉及道德、倫理判斷的決策型任務(wù)也不是AI所擅長。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，我們有理由相信，未來的新職業(yè)模式將更加多元化、智能化和人性化，并不斷催生出全新的職業(yè)形態(tài)與就業(yè)機(jī)會。

（二）個人技能提升及策略調(diào)整

在人工智能技術(shù)迅速普及、廣泛應(yīng)用的背景下，個人需要積極提升一系列關(guān)鍵技能以適應(yīng)未來職場的需求。

其一，掌握AI相關(guān)技術(shù)、增強(qiáng)數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)處理能力極為重要。隨著AI技術(shù)深入到各行各業(yè)，掌握AI基礎(chǔ)理論、算法、框架及其開發(fā)工具成為必備技能。同時，數(shù)據(jù)分析能力也至關(guān)重要，因為AI系統(tǒng)的高效運(yùn)行依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理與解析。這意味著需要熟練掌握各種數(shù)字工具以及數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和可視化等技能，以便更好地為AI模型提供支撐。對于生成式AI，訓(xùn)練如何高效使用生成詞與AI互動來達(dá)到完美效果也是必備的專業(yè)素養(yǎng)。

其二，培養(yǎng)適應(yīng)能力和持續(xù)學(xué)習(xí)的重要性日益突出，尤其是在快速變化的職場環(huán)境中。隨著AI技術(shù)的迅速進(jìn)化，工作角色和要求可能會迅速演變，員工需要不斷適應(yīng)新變化，并致力于終身學(xué)習(xí)以保持自身競爭力。這包括學(xué)習(xí)新的工具和技術(shù)，以便與AI系統(tǒng)協(xié)同工作。同時，拓展廣博的知識結(jié)構(gòu)，增加認(rèn)知事物的維度和角度，訓(xùn)練“基于問題，分解問題（引導(dǎo)子任務(wù)），學(xué)會提問從而解決問題”的能力，在與AI的人機(jī)協(xié)作中也尤為關(guān)鍵。

其三，增強(qiáng)批判性思維和復(fù)雜問題解決的能力仍然是人類的獨(dú)特優(yōu)勢。在AI技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)下，不僅需要自動化處理日常任務(wù)的能力，更要求員工能夠分析復(fù)雜情況作出深思熟慮的決策，并解決AI難以應(yīng)對的獨(dú)特挑戰(zhàn)。此外，創(chuàng)造力和創(chuàng)新在開發(fā)新解決方案和方法中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些能力使人類在自動化進(jìn)程中維持不可替代的地位，推動行業(yè)不斷進(jìn)步和創(chuàng)新。

其四，需要培養(yǎng)具有跨學(xué)科的多領(lǐng)域創(chuàng)新性解決問題的能力。一方面，由于AI技術(shù)是一個高度交叉的學(xué)科領(lǐng)域，融合了計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、控制論、認(rèn)知科學(xué)等多個學(xué)科的知識。隨著AI技術(shù)的不斷深入，同時伴隨著其他新興技術(shù)的同步發(fā)展，如大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等，其復(fù)雜性和綜合性日益增強(qiáng)，需要跨學(xué)科的知識和技能來支持。另一方面，AI的發(fā)展促進(jìn)了不同領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新，隨著新技術(shù)不斷向醫(yī)療、教育、金融、交通、制造業(yè)等各個領(lǐng)域深度滲透，需要了解不同行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和運(yùn)營模式。此外，由于工作模式的變革導(dǎo)致多平臺共享員工大量出現(xiàn)，不同行業(yè)之間的就業(yè)流動將更加頻繁，跨界的多領(lǐng)域復(fù)合型人才能夠更好地理解這些不同領(lǐng)域的需求，將AI技術(shù)精準(zhǔn)地應(yīng)用到實際場景中，解決實際問題。

其五，大模型生成軟件的應(yīng)用目前仍多局限于執(zhí)行單一、特定的任務(wù)，尚未能全面自主地獨(dú)立完成一項工作。在這樣的背景下，掌握一門計算機(jī)語言成了提升工作效率與創(chuàng)造力的必要技能。通過深入理解軟件的內(nèi)在邏輯、架構(gòu)設(shè)計、程序執(zhí)行流程及程序設(shè)計的基本原理，人們能夠更精準(zhǔn)地引導(dǎo)大模型軟件更加高效地解決問題，實現(xiàn)人機(jī)之間的無縫協(xié)作。

其六，在AI不擅長的領(lǐng)域，人們需要注重情商的培養(yǎng)，增強(qiáng)人與人之間的情感鏈接與情感表達(dá)，以實現(xiàn)技術(shù)之外的人性化關(guān)懷。此外，隨著生產(chǎn)力水平的不斷躍升，在物質(zhì)需求得到極大滿足后，人們會更加關(guān)注精神世界的發(fā)展，探索并深耕自己熱愛的領(lǐng)域?qū)@得更多的幸福感。

最后，人們需要提高對AI倫理影響的理解，并確保其應(yīng)用是公平和負(fù)責(zé)任的。這包括掌握評估AI應(yīng)用中可能出現(xiàn)的道德和法律問題的能力，以及對AI技術(shù)的合規(guī)性進(jìn)行監(jiān)督，確保其符合倫理標(biāo)準(zhǔn)。1通過不斷提升這些技能，個人不僅可以適應(yīng)AI帶來的變革，還可以在職場中維持競爭力。

（三）社會及政府層面的策略建議

從個人視角轉(zhuǎn)向更廣泛的社會層面的策略，為應(yīng)對人工智能的快速發(fā)展，政府及教育機(jī)構(gòu)需采取多元策略調(diào)整教育體系，以培養(yǎng)適應(yīng)未來的勞動力。

首先，政府和企業(yè)應(yīng)加大對人工智能研究與發(fā)展的投資，以推動創(chuàng)新和保持國際競爭力。在“數(shù)據(jù)+AI+應(yīng)用場景”的產(chǎn)業(yè)架構(gòu)中，在關(guān)鍵技術(shù)被封鎖的困境下，以國家力量加快突破人工智能關(guān)鍵技術(shù)，推動“AI底座”持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展。

其次，推廣AI教育和普及AI基礎(chǔ)知識至關(guān)重要，這包括將AI相關(guān)課程納入學(xué)校教育體系，開設(shè)專業(yè)發(fā)展課程，以及開展公共意識提升活動。大學(xué)和學(xué)院應(yīng)開發(fā)以AI為核心的高等教育課程，這些課程應(yīng)涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)等關(guān)鍵技能。同時，這些課程應(yīng)該是跨學(xué)科的，結(jié)合計算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、倫理學(xué)等領(lǐng)域的知識，確保學(xué)生能從多角度理解和應(yīng)用AI技術(shù)。高等教育機(jī)構(gòu)還應(yīng)與行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者建立合作，開發(fā)實習(xí)和合作項目，讓學(xué)生能夠獲得實際的工作經(jīng)驗，并了解AI在不同行業(yè)中的應(yīng)用。[29]（p178-183）

再次，政府應(yīng)采取多種策略應(yīng)對技術(shù)引發(fā)的就業(yè)變化。一是政府應(yīng)積極推動服務(wù)業(yè)發(fā)展，以創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會，特別是那些涉及人際互動和情感交流的崗位，因為這些工作相對不易被AI取代。二是應(yīng)鼓勵靈活的就業(yè)形態(tài)如零工經(jīng)濟(jì)和共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以適應(yīng)AI技術(shù)帶來的勞動市場變化，為技術(shù)性失業(yè)者提供臨時工作機(jī)會。三是為應(yīng)對人工智能引起的工作替代，政府應(yīng)提供全面的職業(yè)過渡支持，包括職業(yè)咨詢、技能評估與發(fā)展、工作安置服務(wù)以及財政和情感支持，以幫助受影響工作者成功轉(zhuǎn)型至新職業(yè)，確保他們在變革中找到新的工作機(jī)會并適應(yīng)新行業(yè)。這些措施旨在減輕職業(yè)轉(zhuǎn)換的壓力，支持失業(yè)者在職業(yè)過渡期間維持生活并獲取所需的資源和技能培訓(xùn)，以緩解AI技術(shù)導(dǎo)致的就業(yè)和社會保障問題。[20]（p54-55）

最后，制定和執(zhí)行AI倫理指導(dǎo)方針和相關(guān)法規(guī)也變得越來越重要。這些指導(dǎo)方針和法規(guī)應(yīng)當(dāng)解決關(guān)鍵問題如透明度、問責(zé)性、隱私保護(hù)和公平性，確保AI技術(shù)的負(fù)責(zé)任開發(fā)和使用。通過建立明確的規(guī)范來指導(dǎo)AI的開發(fā)和應(yīng)用，不僅可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，還能增強(qiáng)公眾對AI技術(shù)的信任，同時保證AI應(yīng)用的道德標(biāo)準(zhǔn)與社會價值觀相符合。

未來已來，唯變不變！讓我們秉持“人機(jī)協(xié)同”的理念，充分發(fā)揮人類與人工智能各自的優(yōu)勢，推動人工智能技術(shù)在更高的生產(chǎn)力水平上為人類提供服務(wù)，并最終促進(jìn)人類社會的持續(xù)進(jìn)步與發(fā)展。

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