今年全国两会，“高质量就业”成为代表委员讨论的焦点之一。而在所有关于就业的讨论里，人工智能几乎是绕不开的话题。
一边是技术不断突破：大模型、智能体、具身智能接连出现；另一边，是普通人的现实焦虑——当机器不仅会“说话”，还开始“干活”，人的岗位会不会被替代？
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最近一个颇具象征意味的场景发生在深圳。一款能够自动执行电脑任务的AI智能体工具（OpenClaw）发布后，不少人排队安装，甚至在电商平台上催生出被调侃为“AI安装师”的新服务。这一幕既有拥抱新技术的兴奋，也夹杂着一种隐约的不安：如果AI连操作电脑都能代替人，人还能做什么？
这种担忧并不罕见。几百年来，每当重大技术出现，人类都会经历类似的情绪波动。
但历史反复证明，技术改变的从来不是“有没有工作”，而是“工作的样子”。
蒸汽机出现时，机器取代了大量手工纺织工人，但也催生了现代工业体系；电力时代到来后，流水线改变了生产方式，却同时创造了大量新的工业岗位；互联网兴起后，一些传统行业式微，但平台经济、电商、数字内容产业迅速成长。
技术革命的本质，是生产方式的重组，而不是就业机会的消失。
如果把时间拉回二十年前，很少有人能预料到“外卖骑手”会成为城市中数量庞大的职业群体；也很难想象“网络主播”“跨境电商运营管理师”“无人机飞行规划员”会成为正式职业。新技术带来的不是岗位减少，而是岗位的不断“变形”。
人工智能也是如此。
今天，在AI产业链上，已经出现了大量过去不存在的职业：数据标注员、模型训练师、AI产品经理、提示词工程师、AI内容导演、算法安全工程师……从模型训练到应用落地，从内容生产到风险治理，一条新的就业链条正在形成。
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某种意义上说，AI并没有消灭岗位，而是在“拆旧厂、建新厂”。
这个变化，在中国区域经济的发展中也越来越明显。
以河南为例，这个传统意义上的人口大省、农业大省，近年来正通过数字化与智能化打开新的就业空间。
在郑州航空港区，跨境电商产业快速发展，大量岗位围绕数字营销、供应链管理和电商运营展开；在洛阳、郑州等地，智能制造产业加速布局，工业互联网工程师、数字化车间运维人员需求持续增长；在周口、南阳等农业地区，智慧农业开始普及，无人机植保操作员、数字农技员逐渐成为新职业。
这些岗位与传统职业相比，有一个明显变化——它们不再只是“干活”，而是“与技术协作”。
这正是人工智能时代就业结构变化的核心特征：人不再单纯依靠体力劳动，而更多成为技术系统的设计者、管理者和创造者。
从这个角度看，AI并不是“抢饭碗的机器”，更像是“重新分配工作内容的工具”。
机器擅长处理重复、规则明确、需要大量计算的工作，而人类仍然在创造力、复杂决策、情感交流等领域拥有优势。当越来越多机械性劳动被技术替代，人类反而有机会把精力投入到更有价值的工作之中。
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当然，这个过程不会没有阵痛。
技术进步往往带来结构性冲击。一些岗位减少，一些岗位出现，劳动力市场难免出现短期的不匹配。对于个体而言，最大的挑战不在于岗位消失，而在于技能更新的速度跟不上产业变化。
这也是为什么今年政府工作报告提出，要完善适应人工智能发展的就业政策，同时加强终身学习体系建设。
在AI时代，稳定的职业或许越来越少，但持续学习的能力会越来越重要。
从纸媒编辑到新媒体运营，从柜台售票到线上平台，从传统工厂到智能车间，每一次技术升级，本质上都是一次技能重构。过去一门手艺可以用一辈子，而未来，一个人可能需要不断学习新的工具。
换句话说，AI时代最大的“职业安全感”，不是某一个岗位，而是持续学习的能力。
放在更大的历史坐标中看，人类文明的发展，本身就是一部不断把技术挑战转化为发展机会的历史。
蒸汽机没有让人类失业，电力没有让人类失业，互联网也没有让人类失业。相反，每一次技术革命都让经济规模更大、产业结构更丰富、就业形态更多元。
人工智能大概率也不会成为例外。
一个持续增长、不断创新的经济体，为个体提供的从来不是一条拥挤的独木桥，而是越来越多的赛道。
真正需要警惕的，也许不是技术进步本身，而是我们是否准备好迎接变化。
当AI越来越聪明，人类真正要回答的问题其实只有一个——
机器开始“干活”之后，我们是否愿意学习新的本领，去做那些更有创造力、更有价值的事情。
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