數據要素與數據訓練式人工智能的發(fā)展正在深刻驅動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)變革。應主動(dòng)順應技術(shù)變革趨勢，加快完善制度保障和技能培訓體系，實(shí)現勞動(dòng)力市場(chǎng)的平穩有序轉型。

當前，數據作為新型生產(chǎn)要素，已成為數字經(jīng)濟時(shí)代的“石油資源”?！稊底种袊l(fā)展報告》顯示，我國數據產(chǎn)量已達8.1ZB，位居全球前列。海量數據的積累孕育了DeepSeek等具有國際影響力的開(kāi)源大模型，更催生了以深度學(xué)習、大語(yǔ)言模型為代表的“數據訓練式人工智能”。與以往以自動(dòng)化設備為主的“反應機器式人工智能”不同，數據訓練式人工智能更強調數據驅動(dòng)下的自主學(xué)習與復雜任務(wù)處理能力，其強大的生產(chǎn)力和創(chuàng )造力在各行各業(yè)展現出巨大潛力。

這種技術(shù)演進(jìn)對勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生了雙重影響：一方面，數據訓練式人工智能在創(chuàng )意生成、策略分析等領(lǐng)域的良好表現，可能進(jìn)一步擠壓中高端崗位；另一方面，技術(shù)擴散催生的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，又將創(chuàng )造大量高技能崗位。例如，生成式人工智能推動(dòng)內容創(chuàng )作產(chǎn)業(yè)規模擴張，帶動(dòng)數據標注、模型優(yōu)化等產(chǎn)業(yè)鏈就業(yè)需求；智能駕駛技術(shù)發(fā)展刺激傳感器研發(fā)、交通系統運維等人才需求。這種“替代—創(chuàng )造”并存的效應，使我國“就業(yè)難”“招工難”并存的結構性就業(yè)矛盾更趨復雜。

數據要素與數據訓練式人工智能的發(fā)展正在深刻驅動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)變革。把握這一歷史機遇，必須主動(dòng)順應技術(shù)變革趨勢，加快完善制度保障和技能培訓體系，實(shí)現勞動(dòng)力市場(chǎng)的平穩轉型，為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實(shí)基礎。政府需要發(fā)揮戰略引領(lǐng)作用，充分利用數據訓練式人工智能的生產(chǎn)模式，推動(dòng)勞動(dòng)力市場(chǎng)有序轉型。

在供給側方面，應推動(dòng)教育體系升級，尤其是將數字化技能納入基礎教育，并在職業(yè)教育和高等教育中增設與數字化轉型和人工智能相關(guān)的課程，形成“人工智能+X”復合型專(zhuān)業(yè)。同時(shí)，推動(dòng)“雙導師制”聯(lián)合培養機制，定向培養高技能人才。還需加快數據要素市場(chǎng)建設，建立數據產(chǎn)權交易平臺，推動(dòng)數據開(kāi)放，降低數據獲取成本，制定數據質(zhì)量標準，提升數據準確性和有效性。

在需求側方面，加大對企業(yè)技術(shù)轉型的支持，尤其是在算力基礎設施領(lǐng)域提供政策補貼，鼓勵建設綠色數據中心和智能計算中心，降低算力成本。支持制造業(yè)、農業(yè)和服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域的數據訓練式人工智能應用示范項目，建立“AI轉型診斷”制度，評估企業(yè)自動(dòng)化潛力并制定崗位重構方案。同時(shí)，推動(dòng)企業(yè)間共享員工，優(yōu)化勞動(dòng)力配置，特別是為新崗位提供靈活轉崗機會(huì )。

在供需平衡方面，需加強政策協(xié)調，建立動(dòng)態(tài)監測和勞動(dòng)力市場(chǎng)預警平臺，發(fā)布技能培訓指南，推動(dòng)行業(yè)技能認證互通。政府還可以為受AI影響的勞動(dòng)者提供專(zhuān)項補貼，推動(dòng)對相關(guān)勞動(dòng)者的再教育，幫助他們順利轉型。

來(lái)源：《經(jīng)濟日報》