数智时代，人工智能已成为提升国家综合国力、构建竞争新优势、实现社会主义现代化的重大战略选择。人才是经济社会发展的第一资源，也是科技创新的关键驱动因素。人工智能的发展不仅深刻变革了人才管理模式，也重塑了人才市场的结构与形式，对人才工作提出了全新的要求和挑战。2024年，人力资源社会保障部等九部门联合发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》，体现了国家对推动数字人才培育与人工智能高质量发展的高度重视及战略前瞻性。深刻认识人工智能带来的挑战与机遇，着眼于社会需求与时代特点，深入探寻新时代人才工作实施路径，是构建人工智能新增长引擎的必然要求。
从岗位替代到技能退化的深层挑战日益凸显
随着技术的快速进步，人工智能替代效应已从体力劳动扩展至脑力劳动，同时高端人才供需比例严重失衡，人才技能退化隐忧逐渐显现，人才工作面临全新挑战。
传统岗位消失。人工智能的快速发展与广泛应用直接替代了大量传统岗位。以制造业为例，流水线自动化机器人的应用已造成了大规模失业。据测算，每千名工人中增加一个机器人，就业人口比将下降0.18%—0.34%，工资水平将下降0.25%—0.5%。世界经济论坛预测，2025年，智能机器将取代8500万个工作岗位。麦肯锡全球研究院进一步指出，到2030年，约有8亿个工作岗位将因人工智能的整合而重组、重新设计甚至消失。
脑力劳动替代。人工智能技术的核心优势在于其能够模拟人类的认知与思维过程，自主处理重复性、复杂且认知要求较高的工作任务，因而与以往机械化、自动化的机器换人相比，人工智能对规律性、重复性脑力劳动的替代效应更为明显。相关调查显示，在ChatGPT发布两年后，写作、翻译、客户服务的工作需求已分别下降了33%、19%、16%，其中翻译工作的时薪下降超过20%，受影响最为严重。
高端人才短缺。随着人工智能的迅速发展，高技能、高素质的人才需求呈现出爆炸性增长，AIGC、大模型、深度学习等新兴领域人才需求旺盛，薪资水平持续上涨，但高端人才短缺问题依然严峻。《2024年中国企业智能化发展人才需求调研》结果显示，高达91.3%的受访企业面临人工智能相关人才短缺问题。其中，AI数据工程师、AI机器人工程师、AI算法工程师、AI产品经理、AI教育培训人员等岗位的需求量最高，占比分别为29.6%、28.3%、27.1%、26.9%、26.3%。此外，据人力资源和社会保障部统计，我国人工智能领域的人才缺口已超过500万人。然而，截至2024年8月，虽然全国已有535所高校开设了人工智能相关专业，但年度招生规模仅为4.3万人，远低于市场需求。人才培养的速度和规模未能跟上行业发展的节奏，供需比例严重失衡，已成为制约我国人工智能产业发展的重要瓶颈。
技能退化隐忧。人工智能的自动化替代在提升效率的同时，也减少了人才在实践中提高专业技术能力的机会，进一步挑战人才的可持续性发展。例如，在医疗领域，过度依赖人工智能诊断工具可能会使医生减少对自身诊断能力的锻炼和提高，逐渐陷入“技能退化”的恶性循环。金融分析、法律咨询等需要高水平认知分析和判断的行业也面临着同样困境。
从人才管理升级到人才价值释放的时代机遇持续涌现
人工智能的蓬勃发展也为人才工作带来了新的契机。一方面，人工智能以其革新性的技术优势在人才工作的诸多环节展现出巨大潜力；另一方面，人工智能的系统应用与跨界融合也开辟了全新的就业空间，为人才市场注入了新的活力。
赋能人才管理智能化转型。人工智能以其卓越的数据处理能力、精准的决策支持和可靠的预测分析，驱动了人才工作智能化与智慧化水平的全面提升。精准化人才选拔。人工智能能够在庞大的人才库中根据预设岗位标准自动进行人才识别，并基于大数据生成个性化测评问题，综合考察人才的人格特质、沟通能力与问题解决能力，显著提高了人才选拔的效率与公平性。个性化人才开发。基于人工智能的场景化人才开发模式实现了对人才知识、技能短板的精准定位与个性化人才开发计划的制定，以及前沿学习资源的持续推送，确保了人才技能与行业趋势保持同步。科学化人才使用。借助预测模型与人才绩效大数据，人工智能能够显著提高人才绩效目标设定的合理性、人才绩效考核结果的可靠性与人才过程管理的实时性，精准识别并即时反馈关键绩效影响因素，促进了人才使用的针对性优化。预见性人才保留。依托对人才档案数据、发展数据、行为数据、绩效数据等的全面采集与精确分析，人工智能能够精准预判并及时预警人才流失风险，实现了对关键人才的保留与人才库的有效管理。
创造高价值的就业机会。人工智能不仅重新定义了就业市场，更拓展了人才价值的实现空间。尽管短期人工智能替代了众多劳动密集型岗位，也挑战了部分智力密集型工作的价值，但随着人工智能的不断推广和应用，其在研发、维护、数据分析等新兴领域创造了大量新兴工作岗位，涌现出如数据分析师、算法工程师、机器学习工程师、人工智能科学家、人工智能伦理师等新兴职业，以及医疗AI分析师、健康数据科学家、AI风险分析师、智能投资顾问等跨领域的就业机会。世界经济论坛报告曾预测，尽管自动化技术和人工智能的发展导致部分工作岗位被取代，但到2025年仍可能新增5800万个全新就业岗位。因而长期来看，技术的进步必将创造更多高质量工作机会，驱动人才资源从事务性、机械性工作向高价值、高意义工作有效转移，催化人才价值与潜能的充分发挥。
回应人工智能时代的多维要求需重塑人才技能
人工智能技术的价值实现依赖于人才与技术之间的功能性协作，而人才的知识、技能、经验构成了人机协作的重要基础。相应地，未来的劳动分工将更加明确：人工智能将主导认知分析任务，而人类则需从事与情感和创造力相关的工作，同时维持人工智能系统的正常运行，进而推动人才技能结构的持续调整。
数智素养与人机协作能力。人机协作将成为未来重要的工作模式。因此，人才必须具备更高的数智素养，不断扩展对数据分析、算法原理、人工智能系统及其核心功能与局限等的深刻理解。在人机共生的工作场景中，人才必须熟练进行任务分工、优化人与机器之间的资源配置，以在动态环境中保持高效的人机协作。
跨界整合能力。人工智能加速了不同领域的交叉融合，传统单一领域的专业技能已难以满足交叉领域的人才需求。未来人才必须持续学习并整合跨领域相关知识，确保技术与业务的无缝对接。以医疗行业为例，未来医生不仅需要精通临床知识，还需要理解人工智能辅助诊断的算法原理。
高阶认知与创造能力。人工智能能够高效处理规则明确的任务，但对开放性问题的解决依然存在局限，且随着人工智能对规律性和重复性任务的替代，人才需将注意力转向复杂问题解决、战略思考和创新设计等高阶认知任务，这对人才的创造力和非结构化思维能力提出了更高的要求。
持续学习能力。人工智能时代，新技术的飞速发展与变革已使得知识增长速度远超人类学习速度。因此，树立终身学习的理念，在快速发展的技术世界中始终保持知识更新，主动适应行业发展，是人才保持竞争力的关键。
数智伦理意识与社会责任感。人工智能的广泛应用亦带来了算法偏见、隐私泄露、社会公平等诸多伦理问题，这对人才的数智伦理意识、技术风险敏感性、道德困境辨析力等提出了新的要求，须在技术开发与应用中兼顾社会责任，确保人工智能正当、向善使用。
全面应对人工智能时代的变革要求需更好引贤育智用人留才
人工智能既为人才工作创造了前所未有的发展机遇，也带来诸多全新挑战，对政府人才管理能力提出了全面考验。因此，必须加快围绕人工智能发展基础与人才现状，科学布局人才工作方向，建立健全和创新人工智能人才的引进、开发、评价与保障制度，多维度协同应对人工智能时代的变革要求。
加大人才引进力度。实施一系列高端人才引进和培养计划，搭建综合性人才库与人才需求发布平台，同时依托国家重大科技项目、重点实验室、高新技术企业等加强人工智能研究平台建设，以广阔的发展空间和良好的科研条件，吸引人工智能领域的专家和技术人才，推动全球高端人才汇聚。
创新人才开发模式。完善高层次人才培养机制，在加强STEM（科学、技术、工程和数学）教育的同时，加强人工智能相关学科建设，并设立“人工智能+”交叉融合的课程体系，构建完善的复合型人才培养模式。推动产学研实践深度融合，鼓励高校面向企业与社会发展需求针对性调整人才培养模式，鼓励企业为高校提供实践与科研成果转化平台，切实推动各界共享资源、知识，实现互利共赢。
健全人才评价体系。在充分衡量和评估人工智能对人才技能需求变化情况的基础上，建立科学的人工智能人才职业分类体系与人才能力素质标准，构建包括国家职业资格体系、专业技能等级体系、企业自主评价体系等在内的多层次、全覆盖的职业能力评价体系，促进人才资源合理、高效配置。
完善人才保障制度。制定人工智能应用相关的法律法规，明确人工智能应用边界，避免人工智能过度替代与技术滥用，充分保障劳动者权益。同时建立相应的风险应对机制，积极应对由人工智能引发的失业、收入不平等等社会问题，同步开展人才技能提升与再培训工作，并妥善解决人工智能引发的伦理相关问题，确保经济与社会的平稳发展。
人工智能与人才工作相互促进、协同发展，已成为推动经济社会发展的重要力量。展望未来，持续优化人工智能在人才管理各个环节的应用，充分发挥人才工作对人工智能高质量发展的支撑作用，促进人工智能与人才工作的深度融合，既是应对技术变革的必然选择，也是全面提升国家科技竞争力、加快建设世界重要人才中心和创新高地的根本遵循，对推动实现中国式现代化具有重要意义。□
（作者系南京大学人文社会科学资深教授、商学院名誉院长、行知书院院长、博士生导师）
责任编辑：张 宁
