当AI来敲门——深度解析《AI,就业与社保》

国务院发展研究中心社会和文化发展研究部部长卓贤在《财经》杂志发表的《AI，就业与社保》一文，在网络上引发了热烈讨论。这篇文章之所以被广泛关注，是因为它深入剖析了这次AI浪潮与以往技术革命最本质的不同——它正在深刻影响着工业文明200年来赖以生存的底层逻辑。

为了讲清楚这次AI浪潮可能带来的深远影响，卓贤用了三个“脱钩”来描述AI带来的结构性冲击。

就业与投资脱钩

以前修条铁路、建个工厂，那是实打实的人头攒动。现在科技巨头一年砸进去几千亿美金建算力中心，听起来是天文数字，但这些资金主要流向了芯片、电力和机房，属于“劳动力稀薄型”的投资。钱投进去了，岗位却在减少，甚至一些企业为了回笼资金，还要削减现有的部分岗位。

技术进步与人力资本提升脱钩

工业时代有个很美好的词叫“干中学”。初级律师靠翻阅如山的卷宗成长为律界精英，程序员靠敲着一行行的代码练成技术大牛。现在，AI把初级工作全干了，年轻人坐在工位上，望着无所不能的AI陷入了迷茫：如果“入场券”都没了，还谈什么成长与发展？

劳动者工资与生产率提升的脱钩

这背后是经济学里的“鲍莫尔成本病”在AI时代的变异版。以前，高科技行业赚了钱会通过高薪吸引人才，推高整个城市的消费水平，顺带把周边服务业的工资也拉起来。但现在AI太能“省”了，它把原本属于进步部门的人挤到了停滞部门。举个例子就是程序员变成了外卖员，但是送外卖的人多了，接单价自然也上不去了。

文章还指出，这套逻辑会渗透到社保体系。社保的基石是长期稳定的雇佣关系和工资的持续增长。当企业形态从“公司+雇员”变成“平台+创客”，当白领开始零工化，当稳定的收入变成项目式的结算，那套建立在工业文明之上的养老、医疗保障，其根基也就开始晃动了。

但文章并没有止步于诊断病情，它开出了一剂药方——“就业友好型”的AI发展方式。

技术路径是有锁定的，就像我们现在所用电脑键盘的排列方式，最初只是为了解决老式打印机的卡键问题，而如今却让几十亿人形成了肌肉记忆。尽管这个排列方式是反效率的，却也无法再改变了。

AI现在也站在十字路口：一边是“取代人”，一边是“增强人”。如果我们现在就刻意地引导它走向后者，局面会不会完全不同？这就引出了我们今天要聊的核心话题：面对如此情况，我们正在做些什么？

Part.01

应对之一：让AI投资长出“就业触角”

文章指出，现在企业投资都是奔着“黑灯工厂”、“无人服务”去的，投资本身不再创造岗位。那能不能通过政策引导，让投资在追求效率的同时，也长出一些就业的触角？

这就不得不提到我国的“人工智能+”行动。与美国的“技术替代”路径不同，我国的“人工智能+”强调的是大规模应用。应用就意味着场景，场景就意味着服务，服务就意味着人。

在人力资源社会保障部的工作部署中，有一个词叫“产教评技能生态链”——即让龙头企业（链主企业）牵头，把产业标准、教育培训和人才评价串起来。如新疆发布的《“强基筑梦技能兴疆”大规模精准化职业技能提升培训行动实施方案》（新人社发〔2026〕1号）里就明确提出，要支持制造业企业依托技工院校建立产业学院，鼓励“专精特新”企业开展职业技能培训。

这就形成了一个闭环：企业投钱搞AI，不再是单纯为了省人，而是为了优化流程，同时它也承担着培养“会用AI的人”的社会责任。投资不仅买了算力，还投了人力。这一政策闭环在某种意义上降低了“脱钩”的风险，使投资与就业的联动效应回归。

关于印发《“强基筑梦技能兴疆”大规模精准化职业技能提升培训行动实施方案》的通知，图片来源：新疆维吾尔自治区人力资源和社会保障厅

Part.02

应对之二：从“干中学”到“系统培养”

文章里提到一个令人沮丧的现象：某大学开设了一门“提示词工程”课程，结果还没等学生毕业，最新版的AI已经不再需要复杂的提示词。教育的线性增长追不上技术的指数爆炸。

“干中学”的路窄了，并不代表人就只能“躺平”。文章给出的解法是培养元认知能力、批判性思维和跨学科整合能力。说白了，就是别跟AI比算力，要跟自己的人性比深度。

2026年1月，人社部举行例行新闻发布会。据职业能力建设司副司长翟涛在发布会上的介绍，2026年将组织实施五项培训行动，其中专门部署了“人工智能技术技能提升”专项培训，聚焦于培养“任务拆解、结果校验、人机协同”等高阶能力。

在山东日照市，数字技术工程师培育项目已落地实施，日照市人社局组织开展人工智能、数字化管理师（初、中级）培训班，专门面向高校毕业生和农村转移劳动力，开设电子商务和人工智能应用培训。

当“干中学”的平台从企业转移到国家支持的培训体系，年轻人便有了积累“第一公里”经验的地方。

日照市数字技术工程师培育项目——数字化管理师中初级培训班开班，图片来源：日照市人力资源和社会保障局

Part.03

应对之三：从“向劳动征税”到“让AI分红”

文章提出了一个值得探讨的设想——通过“AI税”和“税费协同”来调节技术红利分配。虽然这一设想在政策层面尚处研究阶段，但围绕AI时代税收体制改革的讨论正在升温。如OpenAI在其最新报告中建议重构税基，包括提高资本利得税、对AI驱动收益实施针对性征税，并探索与自动化劳动相关的新型税种。据人社部政策研究司司长崔鹏程介绍，2026年我国将着力构建“就业友好型发展方式”，并出台应对人工智能影响促就业文件。

具体怎么友好？一个关键点在于社保制度的扩容和转型。文章提到，美国的企业税制度是鼓励买机器（计提折旧抵税），而“惩罚”雇人（交高额工资税）。我们虽然尚未出台“AI税”，但在实操层面，正在做的几件事是殊途同归的：

给雇佣“减负”：推动完善最低工资调整机制，同时通过稳岗返还、社保补贴等方式，降低企业雇人的实际成本。

给保障“扩面”：文章担心知识白领零工化后没人交社保。对此，人社部正在制定《新就业形态劳动者基本权益保障办法》，鼓励支持灵活就业人员、新就业形态人员参加职工保险。不管你是平台接单还是“一人公司”，都能被社保这张网兜住。

探索新的“资金来源”：日本提高消费税专款专用于社保的做法，也提供了一种思路。当AI创造的财富集中在少数资本所有者手里时，通过更合理的税收结构（比如资本利得税、增值税）来反哺社保，正是“让AI分红”的雏形。

精灵G2机器人在工厂作业实况，图片来源：智元AGIBOT

回到卓贤的文章，他引用了一个概念——“图灵陷阱”。如果AI的研发只盯着怎么像人一样思考，怎么替代人，那我们就落入了资本的陷阱。因为资本的本能是削减成本，而人，恰好是最大的成本。

但我们今天看到的这些政策——“技能照亮前程”培训行动、数字工程师培育项目、新就业形态保障办法等，其实都在做一件事：把“人”从“成本”栏里拿出来，重新放回“目的”栏。毕竟如果人被AI替代后无事可做、无望可期，那AI创造的财富最后也没有消费场景来承接。

AI时代最大的风险，从来不是机器变得太聪明，而是人类在惊慌失措中，忘记了自己为什么而工作。工作不只是为了“糊口”，更是为了在社会的“坐标”中找到自己的位置。如果连这一点都被剥夺，无论AI最后多强大，人类今天都是输了。而现在，从上到下的种种动作表明：面对AI时代的挑战，我们有信心、也有能力破浪前行。

当AI来敲门时，我们不仅要开门，还要确保屋里的人都能驾驭这股力量。