人工智能发展到今天，一个谁也绕不开的问题被正式摆上了桌面：机器越来越能干，企业效率越来越高，普通劳动者怎么办？

10月23日，新华社受权发布消息，国务院办公厅日前印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》，部署了6个方面18项主要任务。

这是在人工智能大规模进入工厂、办公室、医院、农田和公共服务之前，明确技术应用的边界：人工智能可以替人干活，但不能简单变成“机器上岗、劳动者走人”；企业可以获得技术红利，但不能把岗位变化、技能淘汰和失业风险全部甩给劳动者和社会。

人工智能应该先替代什么样的工作？

也就是说，先让机器去干那些人干不了、不愿干、干了容易受伤甚至可能送命的工作。

井下巡检、高温作业、高空施工、危险化学品处理、重物搬运和重复性流水线操作，长期面临招工难、留人难、职业伤害多等问题。让机器人下矿井、进高温车间、去危险区域巡检，才是人工智能应该优先发挥价值的地方。

有些人一说人工智能，就只算一笔账：过去十个人干的活，现在两个人加一台机器就能干，企业是不是可以少发八份工资？这种算法只看到了眼前的用工成本。

劳动者不是生产线上的耗材。一个产业如果长期依靠高风险、高强度和低保障维持竞争力，本身就谈不上先进。技术进步应该让人少冒险、少受伤、少做机械重复的劳动，并转向设备操作、维护、调度、质量控制和安全管理等岗位。

判断人工智能是否先进，不能只看它替代了多少人，还要看它替人承担了多少危险，让多少人的工作更安全、更有尊严。

人工智能会不会替代一部分岗位？会。

历次重大技术革命都会淘汰旧岗位、改变旧分工，人工智能不可能例外。

关键是旧岗位变化时，新岗位能否同步创造，劳动者有没有时间学习，企业是否承担转岗责任，社会保障能否及时跟上。

在大规模推广应用人工智能的过程中，企业应提前告知受影响劳动者，并提供转型转岗就业支持。

“提前告知”“失业缓冲期”“转型转岗支持”意味着，企业不能今天决定上线一套人工智能系统，明天就让一批劳动者离开；也不能只把购买机器、部署模型算作自己的数字化转型，却把劳动者培训、转岗和失业后的生活全部推给社会。

企业通过人工智能降低成本、提高效率，可以享受技术红利，也应合理承担技术转型的成本。否则，劳动者会因担心失去饭碗而抵触转型，企业省下的工资也可能变成更大的就业和社会成本。

给劳动者留下学习时间、转岗渠道和生活缓冲，人工智能应用才能推进得更稳。国家要求企业提高效率时，不能用简单粗暴的方式把成本转嫁给劳动者。

很多人看到机器人进工厂、大模型进办公室，就认为未来岗位只会越来越少。这只看到了技术替代，没有看到技术创造。

一台智能设备进入工厂，可能减少部分重复搬运和机械操作岗位，但也需要安装、调试、维护、检测、数据管理、安全管理和流程优化。

一套人工智能系统进入医疗、交通、农业和公共服务领域，也会产生模型训练、数据治理、系统运营、结果审核、人员培训和应用服务等新需求。

问题不在于有没有新工作，而在于劳动者能不能及时跨过技能门槛，进入这些新岗位。

这意味着人才培养、职业开发和产业应用要同步推进，不能等岗位被替代以后，再临时给失业者发一本培训证书。

人工智能时代的一个现实矛盾，是新岗位找不到合适的人，想转型的劳动者又找不到有用的学习渠道。

培训必须与岗位衔接：学到的技能对应什么工作，企业是否认可，收入能否改善，都要有明确结果。否则，培训班和证书再多，也解决不了就业问题。

人工智能竞争表面上拼芯片、算力、模型和数据，最终还要看先进技术能否与经济社会有效结合。

中国拥有完整的工业体系、超大规模市场和丰富的应用场景。工厂、农业、物流、医疗、教育、养老和交通等领域都有大量人工智能应用需求。场景越多，应用越快，积累的数据越丰富，模型和产业迭代也会加快。

但这场竞争能走多远，还取决于劳动者能否掌握新工具，企业能否形成有效的人机协同，公共就业服务能否及时完成人岗匹配。

如果人工智能只帮助少数企业裁员降本，却让大量劳动者陷入失业焦虑，社会阻力最终会拖累技术发展。如果人工智能能够创造新职业、改造传统岗位、提高职业安全，并用培训、转岗和社会保障托住受影响的人，技术应用才会得到更广泛的支持。

中国选择的道路很明确：不因担心岗位变化而拒绝技术进步，也不允许企业借技术升级把转型成本全部压到普通劳动者身上。

人工智能浪潮已经到来，真正需要解决的不是要不要发展，而是人工智能往哪个方向发展、谁享受成果。

机器可以越来越聪明，但发展的目的始终是人。

人工智能可以让生产更快、成本更低、企业更强，也必须让劳动者工作得更安全、更有尊严，让普通人拥有更多选择和更稳定的保障。

如果机器、企业和产业都赢了，唯独普通劳动者输了，那就不是真正的技术进步。

中国给出的答案已经很明确：人工智能这场大变革，既要赢得技术竞争，也要让亿万劳动者从中受益！