问题——技术加速渗透，就业焦虑在毕业季集中显现。随着以人工智能为代表的新一代信息技术快速发展，岗位需求结构被重塑。今年政府工作报告首次提出“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”。在高校毕业生规模预计达1270万人的背景下，部分学生对“专业是否过时、岗位是否减少、能力是否贬值”产生担忧，焦虑情绪有所扩散。 原因——替代来得快、创造分散慢，“时间差”和“信息差”放大不确定性。连玉明认为，从总量看岗位并非单向缩减。世界经济论坛对应的预测显示，到2030年全球或将新增1.7亿个岗位，同时约有9200万个岗位被替代，净增约7800万个。焦虑的关键不在“有没有新岗位”，而在新旧岗位转换的节奏差异：自动化系统上线往往在短期内显著压缩用工，而新职业、新工种的出现更渐进、更分散，信息触达也更滞后，导致个人难以及时判断趋势、调整路径。此外，替代效应正由低技能环节向标准化程度较高的中高技能岗位延伸，一些基础绘图、报表处理、初级文案等工作受到冲击，更容易引发青年群体的敏感预期。 影响——就业结构重排加快，能力评价体系面临重构。连玉明指出，技术变革带来的不是“工作消失”，而是“任务重组”：重复性、可标准化的任务被机器承担，人与岗位的价值更取决于综合判断、跨界整合、与人互动等能力。若缺乏及时引导，毕业生可能出现择业路径收窄、职业准备偏离市场需求、转型成本上升等问题；若应对得当，则有望形成新职业增量与传统岗位升级并进的局面，带动新产业新业态扩容。 对策——把风险前置、把培训做实、把转型托底，形成全链条支撑体系。连玉明建议，从“事后救助”更多转向“事前预防”和“在岗提升”。一是建立职业风险监测与预警机制，整合社保、招聘、企业用工等数据，对重点行业岗位变化进行动态跟踪，定期发布面向高校和学生的职业风险分析，引导在校阶段就能据市场信号优化课程选择、实习方向与技能储备。二是推动政府、企业、教育机构协同发力：政府完善信息平台与政策工具箱，企业开放真实应用场景参与人才培养，高校加快课程体系更新与教学改革。三是强化“订单式”产教融合，支持龙头企业与高校共建实训基地、共同开发课程，探索“学习—认证—就业”衔接机制，提升从课堂到岗位的匹配效率。四是完善培训补贴与转型支持，探索设立预防性技能储备安排，对在岗学习给予补助，对全职转训阶段给予必要生活支持；资金来源可结合失业保险基金增值收益、企业培训税收优惠等渠道，增强政策可持续性。 前景——推进人工智能通识教育全民化，形成“人机协同”的新型基本能力。连玉明强调，应引导青年把人工智能作为工具与“外脑”，避免在机器最擅长的标准化领域进行消耗式竞争。面向未来的核心在于提升三类能力：提出高质量问题并有效组织任务的能力，对生成结果进行批判性审视与风险识别的能力，统筹多工具解决复杂现实问题的能力。同时，要更加重视算法难以替代的“以人为本”技能，包括复杂情境下的适应力与韧性、跨界创造与综合判断能力，以及同理心、沟通协作等社会性能力。随着通识教育普及、产业训练场景开放和制度保障前置，就业结构调整带来的阵痛有望被更平稳地吸收，更多新岗位、新赛道将随产业升级不断释放。
人工智能对就业的影响不是简单的替代，而是一次结构性重塑；关键在于提前识别风险、加快能力转型、完善制度支撑。以通识教育普及为抓手——以产业协同为路径——以可感知的预警为基础，才能把焦虑转化为行动，把挑战转化为机遇，实现人力资源与技术进步的良性互动。