I. 执行摘要

本报告旨在深入探讨人工智能（AI）对未来劳动市场的潜在影响，特别关注两个核心问题：AI是否会在2030年取代90%的工作岗位，以及通用人工智能（AGI）的出现是否等同于“全面失业”。

分析表明，“AI将在2030年取代90%工作岗位”的说法，若指所有工作岗位被彻底取代，则缺乏当前主流研究机构和专家预测的支撑。更为准确的图景是，AI（尤其是生成式AI）将在未来十年内显著推动任务自动化和工作转型，而非大规模、净额地消灭绝大多数工作岗位。高盛公司预测，到2030年，AI可能取代全球3亿个全职工作岗位，约25%的当前工作任务可能被自动化 ¹。世界经济论坛（WEF）的预测则更为波动，其《2023年未来就业报告》预计到2027年全球净损失1400万个工作岗位 ³，而其《2025年未来就业报告》则预测到2030年，AI和相关技术将创造1.7亿个新工作，同时取代9200万个现有工作，净增加7800万个工作岗位 ⁵。这种差异凸显了预测的高度不确定性以及对AI影响认知仍在不断演进。

与当前AI主要影响特定任务和技能不同，AGI被定义为拥有与人类相当或超越人类的通用认知能力，其出现可能引发更深远的系统性变革。AGI的实现时间表仍具高度投机性，但部分专家认为其在未来十年内出现的可能性不容忽视 ⁷。若AGI实现，其可能从根本上改变劳动与资本的关系，部分经济理论甚至预测可能出现“工资崩溃”和大规模结构性失业 ¹⁰。

AI和AGI带来的社会经济后果深远，包括潜在的生产力激增、日益加剧的经济不平等、工作性质与价值的转变，以及对个人身份认同和社会凝聚力的挑战 ¹²。因此，积极的政策干预和广泛的社会适应战略，包括大力发展劳动力技能、改革社会保障体系、探索新的经济模式（如普遍基本收入UBI）以及建立健全的AI治理框架，对于引导这一转型朝着更公平和繁荣的未来至关重要。本报告将深入分析这些方面，旨在为理解和应对这一复杂挑战提供全面的视角。

II. 人工智能与2030年劳动力市场：甄别真相与迷思

本章节旨在基于数据和研究，对2030年前人工智能对就业的影响进行现实评估，力求超越耸人听闻的论断。

A. 解构“90%工作岗位被取代”之说：起源与证据

关于“到2030年人工智能将取代90%工作岗位”的说法广为流传，引发了普遍焦虑。然而，对主流研究机构报告和专家分析的细致考察表明，这一具体数字若指代所有工作岗位的整体消亡，则缺乏坚实的证据支持 ¹。实际上，如此高的百分比往往指的是特定工作任务的自动化潜力，而非整个职业的大规模消失。例如，有研究指出，到2030年，AI可能完成90%的校对任务 ¹⁵，但这显然是针对一项具体工作内容的预测，不能简单外推至全部就业岗位。

此类极端预测的出现，可能源于对当前AI能力的误读，或是将狭义AI在特定领域的表现不恰当地泛化到整个劳动力市场。因此，一个核心的判断是：“90%工作岗位被取代”的说法，是对当前专家共识的误读。专家们普遍认为，AI更可能带来的是任务自动化和工作转型，而非在2030年前导致绝大多数工作岗位的整体消失。 理解这一点对于客观看待AI的近期影响至关重要，它将我们的注意力从单纯的“失业恐慌”转向更为复杂的就业结构变迁和技能需求演变。

B. 当前AI的影响：自动化、增强与工作转型

1. 量化预测：工作岗位的取代与创造

关于AI对就业数量的具体影响，各大研究机构的预测数据各异，但共同指向一个大规模的劳动力市场调整期。

• 高盛公司 (Goldman Sachs) 的报告预测，到2030年，人工智能可能取代全球相当于3亿个全职工作岗位，并估计当前约25%的工作任务可以被AI自动化 ¹。该机构进一步指出，生成式AI有潜力替代目前四分之一的工作内容，而三分之二的现有工作岗位都将受到不同程度的自动化影响 ¹⁷。这揭示了AI，特别是生成式AI，在工作任务替代方面的巨大潜力。
• 世界经济论坛 (WEF) 的预测则显示出一定的波动性。其《2023年未来就业报告》（展望2023-2027年）预计，全球将新增6900万个工作岗位，同时淘汰8300万个，导致净减少1400万个工作岗位，约占当前就业总量的2% ¹。然而，其更新的《2025年未来就业报告》（部分引用展望至2030年）则描绘了更为乐观的景象，预测AI及其他信息处理技术到2030年将创造1.7亿个新工作岗位，同时取代9200万个现有岗位，从而净增加7800万个工作岗位 ⁵。
• 麦肯锡全球研究院 (McKinsey Global Institute) 的估算也呈现多样性。一份报告指出，AI可能自动化占据员工60-70%时间的任务 ¹⁸。另一项研究预测，到2030年，全球7500万至3.75亿劳动者（占全球劳动力的3%至14%）可能需要转换职业类别，其中位预测是15%的工作活动被取代 ¹⁹。还有估算认为，到2030年，AI可能自动化当前高达30%的工作时长 ²¹。更有预测指出，到2030年，AI可能导致全球15-30%的劳动力（4亿至8亿人）被取代 ²³。同时，麦肯锡也预测到2030年AI将创造2000万至5000万个新工作岗位 ²⁴。
• 普华永道 (PwC) 的分析表明，到本世纪30年代中期，在部分国家，高达30%的工作岗位可能面临自动化风险 ²⁶。不过，其一项2025年的CEO调查显示，迄今为止AI对就业的总体影响偏积极，报告因AI增加人手的企业（17%）多于减少人手的企业（13%） ²⁷。
• Statista 的数据显示（引自 ¹），到2027年，预计23%的现有工作将发生变化，AI转型后将创造6900万个新工作，同时损失8300万个。

这些预测数字的差异，可能源于研究方法、覆盖范围、报告发布时间（例如，在生成式AI广泛应用前后的不同判断）等多种因素。然而，一个共同的趋势是，尽管关于工作岗位净增减的预测数字各不相同，甚至在同一机构的不同报告中也有差异（如WEF），但各方普遍认同AI将带来显著的任务自动化和工作转型，而非短期内彻底的“就业末日”。这些预测数字的波动性本身也反映出AI影响的复杂性和不确定性，尤其是在生成式AI迅速发展的背景下，对其潜力的评估仍在不断演进。 这意味着，未来的劳动力市场将经历剧烈的结构性调整，大量劳动者可能需要转换职业或提升技能，而非简单地失去工作。

2. 行业与职业分析：哪些领域受影响最大？

AI对不同行业和职业的影响并非均等，呈现出结构性差异。

• 面临高度自动化风险的职业： 通常涉及重复性高、数据驱动或流程固定的任务。例如：数据录入员 ¹⁵、会计与簿记员 ¹、客户服务代表 ¹、前台接待员 ¹、电话营销员 ¹⁵、部分制造业/流水线工人 ¹⁵、保险核保员 ¹、部分律师助理任务 ²⁸，以及信贷审批员、管理分析师（部分任务）、统计助理和银行出纳员 ³⁰。
• 具有高度增强潜力的职业： 这些职业需要复杂的解决问题能力、创造力和战略思维，AI在其中扮演辅助和增强人类能力的角色。例如，WEF报告指出保险核保员的任务有100%的增强潜力，生物工程师、数学家和编辑等职业也具有较高的增强潜力 ³⁰。律师、外科医生和法官等也被认为AI能有效辅助其工作 ³¹。
• 不易被取代（具韧性或增长潜力）的职业： 这些职业通常需要深度的人际互动、同理心、复杂的批判性思维、创造力，以及在不可预测环境中的物理灵活性。例如：教师 ¹、律师与法官（核心职能）¹、高层管理者与CEO ¹、外科医生 ¹、计算机系统分析师 ¹、护士、社会工作者、治疗师、艺术家 ²⁹，以及水电工、电工等技工 ³³。
• 新兴及增长的AI相关职业： 随着AI技术的发展，新的职业类别不断涌现。包括AI专家、机器学习工程师、数据科学家/分析师、网络安全专家、AI伦理师、机器人工程师、AI训练师、提示工程师（Prompt Engineers）等 ²⁹。WEF预测增长最快的职业包括大数据专家、AI与机器学习专家、商业智能分析师、信息安全分析师、金融科技工程师和可再生能源工程师等 ⁶。美国劳工统计局（BLS）也预测软件开发员、个人理财顾问和计算机相关职业将有强劲增长 ³⁵。
• 行业影响：
  • 制造业： 自动化程度高，例如特斯拉通过AI应用降低了约30%的生产成本，部分经济体中高达44%的制造业岗位可能在本世纪30年代中期被自动化 ¹⁵。AI驱动的机器人和预测性维护是关键应用 ²⁶。
  • 金融服务业： 自动化潜力巨大，预计到2030年AI可自动化60%的工作时长 ³⁶。应用包括算法交易、欺诈检测、客户服务和信贷处理 ³⁷。
  • 交通运输业： 送货司机、卡车司机等岗位面临自动驾驶技术的挑战 ¹⁵。
  • 零售业： 收银员、库存管理等岗位受到自助结账系统和AI库存预测的影响 ¹⁵。
  • 医疗保健业： AI在诊断、行政管理自动化方面潜力巨大，但同时也催生新的医疗相关AI岗位，且护理等核心人工服务需求依然强劲 ²⁸。
  • 教育业： AI辅导工具和行政自动化正在发展，但教师的核心角色因其人文特质而难以替代 ¹。
  • 建筑业： 在AI应用方面相对滞后 ⁶。

下表总结了到2030年AI对不同职业类别影响的概况：

表1：到2030年AI对主要职业类别的影响评估

职业类别	示例	主要AI影响	关键报告/来源	预计变化趋势 (风险/增长)
数据处理与行政支持	数据录入员、银行出纳员、行政秘书	高度自动化	15	高风险/显著下降
会计与金融（操作层面）	簿记员、初级会计、信贷审批员	高度自动化/部分增强	1	高风险/转型
客户服务与销售	客户服务代表、电话营销员、零售收银员	高度自动化/部分增强	1	高风险/转型
生产与制造（操作层面）	流水线工人、装配工	高度自动化	15	高风险/显著下降
交通与物流	卡车司机、出租车司机、送货员	自动化（中长期）	15	中至高风险/转型
研究与分析（初级）	初级市场研究员、部分研究助理	自动化/高度增强	1	中风险/转型
法律（辅助性任务）	部分律师助理任务（如文件检索）	自动化/高度增强	28	中风险/转型
IT与软件开发	软件开发员、数据库管理员、AI/ML专家、网络安全分析师	显著增长/部分任务增强	6	显著增长
工程（多领域）	可再生能源工程师、生物工程师、机器人工程师	增长/高度增强	6	增长
医疗保健（专业）	医生、护士、外科医生、治疗师	增强/部分任务自动化	1	稳定/增长
教育	教师、高等教育讲师	增强/部分任务自动化	1	稳定/部分增长
管理与领导	企业高管、部门经理	低自动化风险/AI辅助决策	1	稳定
创意与设计	艺术家、作家、设计师	增强/新工具应用	29	转型/部分增长
高技能技工	水管工、电工、专业机械师	低自动化风险	33	稳定
人文社科与咨询	心理学家、社会工作者、高级战略顾问	低自动化风险/AI辅助分析	29	稳定/部分增长

此表清晰地展示了AI影响的复杂性，并非简单的“取代”，而是自动化、增强与新职业涌现并存的动态过程。

3. 技能版图的重塑：新能力的迫切需求

人工智能的广泛应用正深刻改变着劳动力市场对技能的需求组合。WEF的报告预测，在2025至2030年间，现有技能组合中约39%将变得过时 ⁵，另有预测（WEF《2024年未来就业报告》）指出，到2028年，44%的劳动者核心技能将发生改变 ³⁴。这意味着现有技能的价值正在快速折旧。

与此同时，市场对一系列新能力的需求激增。这些能力既包括技术性的，如人工智能与大数据分析、技术素养、网络安全和云计算 ²⁹，也包括高度人性化的软技能，如分析性思维、创造性思维、领导力与社会影响力、韧性、灵活性与敏捷性、好奇心与终身学习能力，以及情商和复杂问题解决能力 ²¹。随着AI接管越来越多的常规任务，那些难以被机器复制的人类特有能力，如同理心、沟通、批判性思维和伦理判断，其价值愈发凸显 ²³。此外，理解AI的能力边界、学会与AI工具协同工作，即“AI素养”，正迅速成为一项基础性职业技能 ⁴¹。

这种技能需求的快速转变，使得当前AI带来的首要挑战并非普遍性失业，而是大规模的劳动力技能重塑（reskilling）和技能提升（upskilling）需求。现有技能的迅速贬值与新兴AI互补性及人本化技能需求的激增之间形成了巨大的“技能鸿沟”。 这一鸿沟已成为企业转型的主要障碍 ⁶。若不能有效弥合，即便就业机会依然存在，劳动者也可能因不具备相应技能而面临结构性失业。

C. AI驱动就业变迁的全球与区域视角

人工智能对就业市场的影响并非全球均质化，而是因地区经济结构、现有技能水平、投资能力和政策应对的差异而呈现出多样化的图景，这可能进一步加剧全球发展的不平衡。

• 发达经济体 vs. 新兴市场与发展中经济体： 国际货币基金组织（IMF）指出，发达经济体面临AI带来的更大风险（约60%的工作岗位受影响），但同时拥有更多利用AI获益的机会。相比之下，新兴市场（40%）和低收入国家（26%）面临的直接冲击较小，但由于缺乏必要的基础设施和高技能劳动力，它们在利用AI红利方面处于劣势，长期来看可能加剧国家间的不平等 ¹²。麦肯锡也认为，发达经济体因工资水平较高，自动化替代的经济激励更强，故受影响更大 ¹⁹。
• 美国： 美国劳工统计局对2023-2033年的就业预测显示，不同职业受AI影响各异：软件开发、个人理财顾问等职业预计增长，而信贷分析师等职位可能萎缩 ³⁵。布鲁金斯学会的研究表明，超过30%的美国劳动者可能面临至少50%工作任务被颠覆的风险，白领工作岗位尤其突出 ⁴⁴。麦肯锡估计，到2030年，美国可能需要进行1200万次职业转换 ⁴⁵。
• 中国： 高盛预计，到2030年，中国AI的采用率将超过30%，对GDP增长产生积极贡献。然而，与美国相比，中国劳动力市场受AI自动化的影响程度可能较低，因其体力劳动型岗位占比较高。金融、专业技术服务等高度暴露于AI自动化的行业，在中国就业结构中的占比（约3%）远低于美国（约14%） ⁴⁶。研究也发现，机器人应用已对中国低技能、男性、中年及老年工人的就业概率产生负面影响 ⁴⁷。
• 欧盟： 预计将经历显著转型。一项针对英国的估算显示，AI最终可能取代100万至300万个工作岗位，到2030年失业人数可能因此增加18万，之后新的需求可能抵消这一影响 ⁴³。欧盟已制定了侧重投资和监管的AI发展计划 ⁴⁸。
• 南亚（含印度）： 自动化导致的失业普遍存在，但通常被IT、制造业和健康领域的新机遇所补偿。印度在IT领域创造的就业机会多于传统制造业流失的岗位。巴基斯坦、孟加拉国、尼泊尔等国支持技能再培训项目，斯里兰卡则侧重于AI在旅游业的应用以创造就业 ⁴⁹。印度的AI就业市场在过去两年增长了42%，预计2025年将再增长14% ⁵⁰。
• 拉丁美洲与加勒比地区： 主要担忧在于全球AI安全框架忽视了该区域的特殊需求、文化语言多样性和基础设施挑战。呼叫中心等行业面临潜在的失业风险。该地区亟需提升技能和培养人才，以避免人才流失 ⁵¹。
• 非洲： 相关具体数据有限，但发展中国家普遍面临的挑战同样适用于非洲。部分全球CEO调查显示GenAI迄今对就业有积极影响 ²⁷，但这并非针对非洲的特定数据。

由此可见，AI对就业的影响在全球范围内并非铁板一块；各地区的经济结构、现有技能基础、投资能力以及政策应对的差异，将共同塑造迥异的结局，并有可能加剧全球发展的不平等。 那些准备更充分、能更好地利用AI杠杆的地区（通常是发达经济体）将获得更多益处，而准备不足的地区（通常是发展中经济体）则可能进一步落后。

下表汇总了主要机构对2030年前后AI就业影响的量化预测：

表2：到2030年主要AI就业影响预测（全球及关键地区）

报告/来源	报告年份	全球主要预测	美国主要预测	中国主要预测	欧盟主要预测	其他区域预测
高盛 1	2023	取代3亿全职工作；25%任务自动化	约1/4工作受影响	劳动力市场受影响程度低于美国，因体力工作占比高 46
WEF《未来就业报告2023》3	2023	2023-2027年：净减1400万工作 (2%)
WEF《未来就业报告2025》5	2025	到2030年：净增7800万工作 (创1.7亿,替0.92亿)；86%企业将被AI转型
麦肯锡 19	2017-2023	4-8亿工作岗位受影响 (15-30%劳动力)；7500万-3.75亿人需转行	1200万职业转换 45；30%工时自动化 22	高达8亿工人受影响（含中国）47
PwC 26	2017-2025	部分国家30%岗位中期面临自动化风险
IMF 12	2024	近40%全球就业受AI影响	约60%岗位受影响	新兴市场约40%岗位受影响	发达经济体约60%岗位受影响	低收入国家约26%岗位受影响
BLS (美国) 35	2025	(仅美国)	2023-2033年：软件开发增17.9%，个人理财顾问增17.1%，整体就业增4.0%
Statista (引自 1)	2023	到2027年：23%岗位变化；创6900万，失8300万
IDC (引自 1)	2023	到2030年：AI为经济贡献$19.9万亿，占全球GDP 3.5%
foundit (印度) 50	2025	(仅印度)				印度AI就业两年增42%，2025年预计再增14%

此表提供了对AI近期劳动力市场影响规模的量化背景，突显了全球范围内正在发生的深刻变革。

III. 通用人工智能（AGI）：全面失业的前景？

在讨论了当前人工智能（通常称为“狭义AI”或ANI）对劳动力市场的近期影响之后，本章节将转向一个更具颠覆性、也更具推测性的话题：通用人工智能（AGI）。用户的疑问“AGI=全面失业?”直指AGI可能带来的根本性变革。

A. 定义AGI：超越当前AI的能力

首先，必须明确AGI与当前AI的本质区别。AGI并非现有AI技术的简单延伸，而是一种理论上能够理解、学习并在广泛任务范围内应用智能的机器，其智能水平与人类相当甚至超越人类 ⁵³。AGI旨在模拟人类的认知能力，包括推理、解决问题、感知、学习和语言理解，甚至可能具备同理心等情感能力以及有意识地理解自身行为意义的能力 ⁵⁶。

AGI的关键特征包括：

• 泛化能力 (Generalization ability)： 能将在一个领域学到的知识和技能迁移到新的、未曾见过的领域，从而有效适应新情境 ⁵⁴。
• 常识知识 (Common sense knowledge)： 拥有关于世界的庞大知识库，包括事实、关系和社会规范，使其能够基于这种共同理解进行推理和决策 ⁵⁴。
• 跨领域表现： 与专注于特定任务（如图像识别或自然语言处理）的狭义AI不同，AGI被期望能在任何人类能够完成的智力任务上达到甚至超越人类水平 ⁵³。理论上，一个AGI系统能够通过图灵测试，即其表现与人类无法区分 ⁵⁶。

相比之下，目前最先进的AI系统，如大型语言模型（LLM），虽然在特定任务上表现出色，但它们主要依赖于在海量数据上训练获得的模式识别能力，缺乏真正的理解、创造力和跨领域常识推理能力 ⁵⁶。而假想中的超级人工智能（ASI）则是在所有方面都超越人类智能的AI ⁵³。

AGI代表了从当前AI的任务特异性熟练到通用化、类人（或超人）认知能力的质的飞跃。这一根本区别是理解其潜在的、远超当前AI的颠覆性经济影响的基础。 如果说当前AI主要自动化的是人类工作中的“一部分”，那么AGI则可能挑战人类作为“通用问题解决者”的核心角色。

B. 时间表与概率：AGI何时可能出现？

关于AGI实现的时间表，专家观点分歧显著，且具有高度不确定性。

• 雷·库兹韦尔 (Ray Kurzweil)，著名的未来学家和Google工程总监，自1999年以来一直坚持预测AGI将在2029年实现。他将其AGI定义为能够同时匹敌“每个领域专家所能做的一切”的技术，并声称其以往技术预测的准确率高达86% ⁷。
• 专家调查 显示，近年来对AGI实现时间的预期有缩短趋势。例如，Metaculus社区对AGI开发时间的平均预测从几年前的50年骤降至2025年初的5年左右 ⁸。一项2023年针对AI研究人员的调查显示，对于“高级机器智能”（HLMI，定义为AI能比人类更好或更便宜地完成所有任务）的出现，50%概率的中位数年份是2047年，这比2022年的调查结果提前了13年 ⁸。部分专家甚至认为AGI在2030年前出现具有一定可能性 ⁸。
• AI公司领导者 往往更为乐观，部分人预测AGI可能在未来2到5年内出现 ⁸。
• Samotsvety（一个由超级预测者组成的团队）在2023年的预测是，到2030年AGI出现的概率约为28% ⁸。
• Anthropic公司 在2025年4月的一篇arXiv论文中指出，他们认为“强大的AI系统”（定义为在广泛非物理任务上达到或超过99%技能水平成年人的“卓越AGI”）在2030年前被开发出来是“貌似合理的” ⁹。
• firstmovers.ai 网站综合多方观点，认为2027年是AGI可能出现的最早年份，并提及库兹韦尔、马斯克、奥特曼等人的预测区间，甚至指出OpenAI的内部文件暗示ASI可能在2027年到来，直接跳过了AGI阶段 ⁵⁸。

然而，也必须指出，许多研究者认为AGI的实现仍需数十年甚至数百年 ⁵⁶。此外，AGI的定义本身存在多样性，这也直接影响了不同预测的时间框架 ⁸。

表3：主要来源对AGI实现时间表的估算

来源/专家	使用的AGI定义（如明确）	预测年份/概率	主要备注/注意事项
雷·库兹韦尔 7	能同时匹敌各领域专家	2029年	自1999年起坚持此预测
AI研究人员调查 (2023) 8	高级机器智能 (HLMI)：AI能比人类更好/更便宜地完成所有任务	2047年 (50%概率中位数)	较2022年调查提前13年
Metaculus 预测者 (2025年初) 8	四部分定义，含机器人操作	2027年 (25%概率), 2031年 (50%概率)	定义被认为不够理想；预测时间大幅缩短
AI公司领导者 (普遍) 8	未具体说明	未来2-5年	观点普遍较为激进
Samotsvety (超级预测者, 2023) 8	与Metaculus定义类似	约28%概率到2030年	较2022年预测显著提前
Anthropic (arXiv, 2025年4月) 9	卓越AGI：在广泛非物理任务上达到或超过99%技能水平成年人	2030年前貌似合理
firstmovers.ai (综合) 58	类人认知能力	最早2027年	引用多位技术领袖观点
部分研究者 56	类人能力	数十年甚至数百年

尽管AGI的实现时间表具有高度的投机性，且定义各异，但一个明显的趋势是，近年来许多专家和预测者都显著缩短了其预期时间，部分权威人士现在认为AGI在未来十年内（即2030年代）出现是 plausible（貌似合理的）。这一趋势无疑加速了审视其潜在经济影响的紧迫性。 尤其是ChatGPT等生成式AI的快速进展，让更多人相信通往AGI的道路可能比原先预想的要短。

C. AGI影响的经济理论

1. “AGI即资本”与“工资崩溃”假说

部分经济模型，特别是近期出现在arXiv等预印本平台的研究，提出AGI可能从根本上改变劳动力与资本的动态关系 ¹⁰。这些理论的核心观点是：

• AGI作为一种新型资本： 如果AGI能够以接近零的边际成本执行认知和物理劳动，并且其能力可以不断自我提升和扩展，那么它在经济功能上更接近于资本（一种生产资料），而非传统意义上的劳动力。人类劳动者需要工资、休息、培训，而AGI系统一旦建成，其运营成本可能极低，且能持续工作。
• 人类劳动边际生产率趋零： 在AGI能够高效替代绝大多数人类劳动的情况下，人类劳动相对于AGI的边际生产率可能会急剧下降，甚至趋向于零。在竞争性市场中，工资水平与劳动边际生产率挂钩，这意味着人类的工资水平可能面临“崩溃”的风险。
• 财富与权力的高度集中： 如果AGI成为主要的生产力，那么经济产出和财富将不成比例地流向AGI的所有者和控制者（即资本所有者），导致前所未有的财富集中和急剧下降的社会流动性。
• 总需求萎缩的悖论： 即使AGI能极大地提高生产效率，创造出丰富的商品和服务，但如果大多数人因工资崩溃而失去购买力，总需求将会萎缩，形成“生产过剩而消费不足”的凯恩斯式危机。

这些模型常采用扩展的CES（固定替代弹性）生产函数来分析人类劳动与AGI劳动/资本之间的替代或互补关系 ⁵⁹。如果AGI被证明是人类劳动的近乎完美替代品，且其成本远低于人力成本，那么对人类劳动力的需求可能会直线下降。

“AGI即资本”假说暗示了与以往技术革命的根本性断裂。如果AGI能够以更低成本替代几乎所有人类劳动，那么传统经济模型中劳动通过工资分享国民收入重要份额的机制可能不再成立，从而可能导致大范围的“工资崩溃”和极端的经济不平等。 过去的科技进步虽然也自动化了部分任务，但通常会创造出新的人类任务，人类在许多领域仍保有比较优势，劳动收入在国民经济中的比重虽有波动但依然显著。AGI的特殊性在于其潜在的“通用性”和“低成本”，这可能打破历史的平衡。

2. 激辩“全面失业”：乐观与悲观情景

AGI是否会导致大规模、永久性的失业，即所谓的“全面失业”，是当前最具争议的问题之一。学术界和产业界对此存在截然不同的看法。

• 悲观情景（“全面失业”/“经济停滞”）：
  • 这一观点主要基于前述的“工资崩溃”和“AGI即资本”理论。如果人类劳动在经济上变得多余，且财富高度集中，大规模失业和社会动荡似乎难以避免 ¹⁰。部分预测者设想了一个“无工作社会” (jobless society) ⁵⁸，甚至是一种“技术封建主义” (techno-feudalism)，即AGI的拥有者掌握着巨大的经济和政治权力，而大多数人则依赖于某种形式的分配或救济 ⁶⁴。更有甚者，如“渐进式剥夺权力” (gradual disempowerment) 假说所言，即使没有AGI的突然接管，AI能力的渐进式增强也可能逐步侵蚀人类在经济、文化和政治系统中的影响力 ⁶⁵。
• 乐观情景（经济富足/人类增强/新目标）：
  • 库兹韦尔的“奇点”理论： 人类将与AI融合，能力得到极大增强，而非被取代。AGI的到来将引领“奇点”，使人类“聪明一百万倍” ⁷。这更多地指向人类能力的根本性转变，而非简单的失业。不过，他也承认劳动力市场将发生重大转变，并可能需要某种形式的津贴 ⁷。
  • 新需求与新产业： AGI有望解决气候变化、疾病等全球性重大挑战，创造前所未有的财富，并将人类从繁重的劳动中解放出来，从事更具创造性、更充实或更注重休闲的活动 ⁹。与之相关的“后工作经济” (post-work economy) 概念，常与普遍基本收入（UBI）等政策联系在一起 ⁶¹。
  • 比较优势依然存在？ 部分经济理论，如“一般均衡限制” (general equilibrium limits) 和“偏好限制” (preference limits) ⁶⁷，认为即使AGI在所有任务上都具有绝对优势，人类劳动可能仍有需求。这可能源于人类在某些任务上仍具有相对的比较优势（即机会成本更低），或者人类对由其他人类提供的产品或服务存在特定偏好（如艺术创作、情感关怀等）。但该理论也承认，这并不能保证充足的就业需求或高工资水平。
  • AGI驱动增长并创造新任务： 与以往的技术浪潮类似，AGI也可能带来巨大的生产力提升，降低成本，并催生出我们目前尚无法想象的全新产业和工作类别 ⁶⁸。Acemoglu和Restrepo提出的“恢复效应” (reinstatement effect) 指出，技术进步可以创造新的任务，从而增加对劳动力的需求 ⁶⁸。

表4：AGI经济影响的乐观与悲观情景对比

特征	乐观情景描述	悲观情景描述	主要论据/来源
人类就业	人类转向更高级、创造性、情感性或休闲导向的工作；或与AGI融合增强能力；新产业创造大量新就业。	大规模、长期性失业；人类劳动在经济上变得多余。	乐观：7 <br> 悲观：10
工资水平	部分高技能者工资可能上升；或通过UBI等机制保障收入。	大部分人类工资趋向于零或维持在生存线水平。	乐观：7 <br> 悲观：10
财富分配	AGI创造的巨大财富通过某种机制（如税收、UBI、社会分红）实现更广泛分配，带来共同富裕。	财富高度集中于AGI所有者和控制者手中，贫富差距急剧扩大。	乐观：9 <br> 悲观：10
人类角色	成为AGI的引导者、监督者、合作者；追求更高层次的精神需求、艺术创造、科学探索、社群服务。	沦为AGI系统的依赖者，失去经济自主权和目标感。	乐观：7 <br> 悲观：13
主要风险	AGI失控、滥用；过渡期的社会适应问题；新型不平等。	大规模社会动荡；人类失去生存意义；“技术封建主义”。	乐观：9 <br> 悲观：10
主要机遇	解决全球重大挑战（疾病、贫困、环境）；物质极大丰富；人类潜能充分释放。	（对大多数人而言）机遇渺茫。	乐观：9 <br> 悲观：11

关于AGI与“全面失业”的争论，其核心在于对AGI的终极能力、其与人类劳动的关系（替代抑或互补）、经济系统的适应能力以及人类偏好的根本性分歧。目前尚无定论，其结果可能从普遍的、持续的失业和不平等到一个前所未有的富足和人类目标被重新定义的时代。 这意味着，对于“AGI=全面失业？”这一问题，当前的答案是“取决于哪一套关于AGI本身及其与人类社会互动方式的假设最终被证明是正确的”。

D. 超越就业数字：AGI对经济结构与价值观念的冲击

AGI的潜在影响远不止于就业岗位的数量变化，它可能从根本上重塑经济结构、价值创造方式以及财富分配机制。

• 劳动-收入-消费链条的断裂： 如果AGI成为主要的生产力，人类劳动在很大程度上不再是价值创造的主要来源，那么传统的“劳动获取收入，收入用于消费”的经济循环可能被打破 ¹⁰。这将对基于工资的社会保障体系、税收制度和消费市场产生深远影响。
• “价值”观念的转变： 在一个AGI能够以接近零的边际成本大规模生产商品和服务的经济体中，“价值”本身的定义和衡量方式可能需要重新审视。如果物质产品极度丰富，稀缺性不再是决定价值的主要因素，那么人类社会可能会更加重视那些难以被AGI复制的价值，如人际连接、情感体验、创造性表达、社群贡献等 ⁶¹。
• AGI所有权及其产生的财富分配： AGI系统及其创造的巨额财富归谁所有，以及如何分配这些财富，将成为核心的社会经济问题 ¹⁰。是少数科技巨头和资本所有者垄断，还是通过某种形式的社会化或公共所有来实现更广泛的共享？这将直接决定未来社会的公平程度。
• 市场机制与经济模式的重构： 传统资本主义市场经济依赖于价格信号、供求关系和利润激励。在AGI主导生产的背景下，这些机制的有效性可能受到挑战。可能需要探索新的经济模式，例如基于贡献的分配、社会信用体系、或是如部分学者提出的“技术封建主义”的演化 ⁶⁴。

AGI的潜在影响已超越单纯的就业数量问题，触及了经济结构的根基，包括价值如何创造与分配、资本与劳动的相对地位，以及现有经济模型的适用性。“全面失业”的讨论，实际上是这一更深层次结构性重塑可能带来的表象之一。 因此，应对AGI的挑战，不仅要考虑如何“创造就业”，更要思考在一个劳动需求可能大幅减少的未来，社会如何运转，资源如何公平分配，以及人类如何找到新的生存和发展方式。这自然引出了对普遍基本收入（UBI）、财富税、公共服务等政策工具的讨论，它们可能成为调整经济分配端，以适应生产端由AGI主导的新现实的关键手段。

IV. 先进AI与AGI的社会经济影响

若AI及AGI技术导致显著的劳动力市场取代或转型，其社会经济层面的连锁反应将是广泛而深刻的。

A. 生产力悖论与经济增长潜力

人工智能被普遍期望能大幅提升生产力 ²。麦肯锡估计，到2030年，AI可为全球GDP贡献13万亿美元 ²²，而IDC的预测更是高达19.9万亿美元 ¹。这些数字描绘了AI驱动经济增长的乐观前景。

然而，历史上重大技术变革对总体生产力统计数据的提升并非总是立竿见影，存在所谓的“生产力悖论”或“J曲线效应”，即初期大量投资和调整可能暂时抑制甚至拉低生产力数据，之后才出现显著增长 ⁴³。AI的应用也可能遵循类似的路径。

更值得关注的是，在AGI情景下，如果大规模失业导致工资崩溃，即便AGI拥有巨大的生产潜能，总需求的萎缩也可能反过来抑制实际的经济增长 ¹⁰。这就形成了一个潜在的困境：AI/AGI在微观层面（企业级）可能带来显著的生产力提升和经济效益，但其向宏观层面（国家/全球经济增长）的转化过程复杂且并非必然，特别是如果广泛的就业岗位被取代和工资水平下降抑制了消费需求。“J曲线效应”也意味着AI的大规模投资可能需要一段时间才能在宏观生产力数据中体现出来。

B. 自动化未来的不平等与社会流动性

AI的普及，尤其是AGI的出现，极有可能加剧现有的经济不平等，并催生新的不平等形式，对社会流动性构成严峻挑战。

• 工资极化： AI可能使高技能工人（特别是能有效利用AI的）和部分从事难以自动化服务的低技能工人受益，但同时侵蚀中等技能岗位，导致收入分配向两端集中，加剧工资不平等 ¹²。
• 资本与劳动回报失衡： 如果资本（包括AGI的所有权）的回报率持续上升，而劳动回报率下降，财富将进一步向资本所有者集中 ¹⁰。
• 地域差距扩大： AI发展的红利可能更多地聚集在技术领先的地区和发达经济体，使得其他地区在发展中进一步落后，形成新的“数字鸿沟”和地域不平等 ¹²。
• 对弱势群体的影响： AI对就业的影响可能不成比例地冲击特定人群。例如，年龄较大、教育程度较低的工人，以及因AI系统固有偏见或职业分布集中于易自动化岗位的特定性别、种族群体，可能面临更大的失业风险或不利处境 ¹²。例如，²² 引用麦肯锡的分析指出，黑人劳动者在面临高度自动化风险的岗位中占比过高；国际劳工组织的研究则发现，在高收入国家，女性从事的职业比男性更容易被自动化。Udacity 2025年的报告 ⁸⁷ 也显示，女性从AI应用中获得的效率、创造力和收入提升方面均低于男性。
• 社会流动性受阻： 传统就业机会的减少，以及进入高薪岗位对昂贵教育和尖端技能的依赖性增强，都可能固化阶层，削弱社会向上流动的可能性 ¹⁰。

综合来看，AI驱动的自动化，特别是AGI的潜在影响，对经济不平等构成了显著的放大风险。这种风险通过多种途径显现：工资水平的两极分化、资本与劳动收入份额的此消彼长、地域发展的不均衡，以及对特定弱势群体不成比例的冲击。这些因素的叠加，可能严重制约社会成员的向上流动能力，固化社会阶层。

C. 未来工作质量：自主性、满意度与福祉

除了就业数量，AI还将深刻改变工作本身的性质，对工作质量、员工自主性、工作满意度和整体福祉产生复杂影响。

• 潜在积极影响： AI有潜力将人类从单调、重复或危险的任务中解放出来，使其能专注于更具创造性、战略性和趣味性的工作，这可能提升工作满意度、改善工作环境安全性和舒适度 ²²。AI工具也有望增强员工的工作自主性，促进技能多样化发展 ⁸⁸。
• 潜在消极影响： AI在工作场所的应用也可能带来负面效应。例如，通过AI进行员工监控、算法化管理以及AI设定的工作节奏可能增加员工的工作压力，削弱其自主性，并降低工作质量 ⁸⁴。如果AI取代了过多的核心任务，还可能导致员工技能退化（deskilling）⁸⁸。当核心工作特性被AI替代时，员工可能会产生工作疏离感 (work alienation) ⁸⁴。
• 研究发现的复杂性： Udacity 2025年的报告揭示，在AI带来的益处（如效率、创造力、收入提升）方面存在性别差异 ⁸⁷。一项研究 ⁸⁴ 表明，AI的使用可以通过增强心理可用性 (psychological availability) 来提升工作投入度，但也可能在核心任务被高度替代的情况下加剧工作疏离感。

AI对工作质量的影响如同一把双刃剑：它既可以通过消除枯燥、增强能力来改善工作，也可能因强化监控、算法施压和潜在的技能退化而损害工作体验。最终结果在很大程度上取决于AI的实施方式、管理策略和相应的劳动政策，而非纯粹的技术决定。 是赋能员工，还是控制和强化工作，将是决定AI对工作质量影响方向的关键。

D. 心理与社会冲击：重新定义工作、目标与人类尊严

在一个传统工作岗位可能大幅减少的世界里，其对人类心理和整个社会的深层冲击不容忽视。

• 身份认同与目标感的失落： 工作不仅仅是收入来源，它还为个人提供生活结构、社交联系、身份认同和人生目标感。大规模的失业或就业不足，可能导致广泛的心理困扰、无用感和精神健康问题 ¹³。
• 重新定义“工作”与“价值”： 如果传统的经济性劳动需求锐减，社会可能需要重新评估何为有价值的贡献。“美德劳动”（virtue labor），如学习、照料、社区服务等非传统经济活动，其社会价值可能得到提升 ⁶⁶。工作的哲学本身也可能需要随之演变 ⁹²。
• 人类尊严与自主性： 关于AI导致失业的伦理讨论，常常触及人类尊严以及个体进行有意义贡献的权利 ⁹⁴。确保AI系统尊重人类自主性，不固化或产生偏见，至关重要。
• 社会凝聚力： 大规模失业或就业不足可能侵蚀社会信任，加剧社会矛盾，甚至引发社会动荡或政治不稳定 ¹³。对AI被用于实现“极权技术”或进行不受欢迎的社会控制的担忧也客观存在 ⁹⁶。

超越经济指标的考量，AI/AGI引发的大规模劳动力替代可能触发一场深刻的社会认同危机，迫使我们重新审视工作的意义、人类的目标以及社会凝聚力的基础。如果不能培育新的贡献渠道和意义来源，对个体心理的冲击将是巨大的。 仅仅依靠经济补偿（如UBI）可能不足以解决问题，因为正如一些分析所指出的，UBI可能满足了物质需求，却忽略了人类对目标感和归属感的需求 ⁶⁶。因此，应对方案必须同时顾及在一个“后工作”或“少工作”时代下，人类的社会心理需求。

V. 驾驭AI革命：适应与政策要务

面对AI驱动的深刻变革，积极的适应策略和前瞻性的政策制定是减轻风险、共享红利的关键。

A. 以史为鉴：从过往技术转型中汲取经验

回顾历史上的技术革命，如工业革命和信息革命，可以为我们理解和应对当前的AI浪潮提供一些启示，但同时也必须认识到AI的独特性。

• 历史相似性： 过去的重大技术变革也曾引发对大规模失业的担忧，但最终往往催生了新的产业和就业机会，实现了劳动力的重新配置和经济的持续增长 ⁴³。例如，工业革命虽然淘汰了大量手工业岗位，但也创造了工厂管理、机器维护、物流运输等新职业。经济学中的“杰文斯悖论”(Jevons’ Paradox) 指出，技术进步提高资源使用效率后，反而可能因为成本降低和应用拓展而增加对该资源的总需求 ⁷²。这一逻辑或许也适用于AI。
• AI的独特性：
  • 速度与规模： AI技术的迭代速度和渗透范围可能远超以往的技术变革 ¹⁸。互联网普及到美国50%人口用了17年，而ChatGPT达到同等用户规模（尽管是特定应用）仅用了数月 ⁴³。
  • 对认知工作的影响： 与早期自动化主要影响体力劳动和常规任务不同，AI（尤其是生成式AI）能够执行复杂的认知任务，直接冲击以往被认为是“安全”的高技能白领工作 ¹²。
  • 资本密集型特征： AI革命可能比第三次工业革命（数字革命）更具资本密集型特征，这意味着其创造的财富可能更容易集中在少数资本和技术所有者手中，而非像数字技术那样具有更广泛的“民主化”效应 ¹⁸。
  • 自动化创新本身： AI甚至有潜力自动化创新过程本身，这可能进一步加速变革的步伐。
• 核心启示： 无论技术如何变迁，个体和社会的适应能力以及终身学习的意愿和机制，始终是成功驾驭变革的关键 ⁹⁸。

虽然历史经验表明技术进步最终会创造新的就业机会，但AI所展现出的前所未有的发展速度、影响范围之广以及对认知能力的直接挑战，都提示我们，简单套用过去的转型经验可能不足以应对。那种认为“这次没什么不同”的观点，在AI（尤其是AGI）面前，其说服力正在减弱。 “杰文斯悖论”或许依然适用，但新产生的需求以及与之匹配的技能组合，可能与以往大相径庭，且适应过程可能更为艰难和漫长。

B. 劳动力发展：技能重塑、提升与终身学习策略

面对AI带来的技能需求剧变，劳动力发展成为应对挑战的核心环节。

• 紧迫性： 正如前文所述，WEF等机构预测现有技能组合中高达39-44%将在未来5-7年内过时 ⁵。这使得终身学习不再是一种选择，而是一种必需 ⁹⁸。高达85%的雇主计划优先考虑提升员工技能 ⁵。
• 重点领域： 培训内容应聚焦于培养AI素养、数据解读能力、战略思维、情商、网络安全、云计算、人机协作等未来核心竞争力 ²⁹。
• 现有举措： 各国政府和大型企业已开始投入资源进行劳动力再培训。例如，谷歌、亚马逊、普华永道等公司均有大规模的员工培训计划 ⁴⁰。美国提出了设立AI劳动者培训基金的建议 ⁹⁹，欧盟也制定了相应的AI人才发展计划 ⁴⁸。
• 面临的挑战： 技能重塑计划的有效实施面临诸多障碍，包括培训成本高昂、劳动者缺乏充足时间参与、雇主需求与劳动者/教育机构认知之间存在信息差，以及如何确保培训项目能真正提升就业竞争力等 ⁸⁶。针对技术性失业的再培训，其历史效果好坏参半，且困难重重 ⁸⁶。OECD的案例研究表明，目前更多的是工作重组而非直接的岗位取代，但也突显了对更高技能的需求和现有技能的不足 ¹⁰¹。AI驱动的学习平台在提高课程完成率和知识留存方面展现出一些潜力 ¹⁰²。

尽管技能重塑和提升被普遍认为是至关重要的应对之策，但在实践层面，其规模、速度、成本和有效性都面临巨大挑战。特别是考虑到AI技术本身仍在加速发展，未来技能需求的精确预测极为困难，这使得再培训项目存在持续“追赶”AI发展步伐的风险。 ⁴⁰ 提到职业技能的“半衰期”可能从5年缩短至2.5年，这意味着技能更新需要成为一种常态化的、持续性的过程，这对个体和社会都提出了极高要求。

C. 普遍基本收入（UBI）的探讨：可行性与挑战

在AI可能导致大规模失业的背景下，普遍基本收入（UBI）作为一种潜在的社会政策工具，受到了广泛关注和激烈辩论。

• 支持观点： 包括库兹韦尔 ⁷ 和部分科技领袖（如马斯克、奥特曼 ¹⁰³）在内的支持者认为，如果AGI导致大规模失业或工资崩溃，UBI可以为公民提供基础的经济保障 ¹⁰。UBI还有望减轻贫困，改善健康和教育状况 ¹⁰⁵。
• 反对观点与挑战：
  • 财政成本： 如果UBI设定在足以维持体面生活的水平，其财政支出将是巨大的，可能“无法承受”，并大幅增加政府赤字 ¹⁰⁷。例如，⁶¹ 估算在美国为每位成年公民提供每年8万美元的UBI，总成本将高达20万亿美元。
  • 工作激励： 无条件发放的UBI可能削弱人们的工作意愿，导致劳动力短缺或经济活力下降 ¹⁰⁷。
  • 通货膨胀： 如果总需求增加而生产未能相应跟上，UBI可能引发通货膨胀，侵蚀其购买力 ¹⁰⁷。
  • 贫困与不平等问题： 如果UBI取代了现有的、更具针对性的福利项目，而其自身水平又不足，反而可能加剧贫困。此外，UBI也可能变相补贴了支付低工资的雇主，且未必能解决贫困的根源或系统性的不平等问题 ¹⁰³。
  • 目标感与尊严： UBI主要解决物质需求，但可能无法满足人类从工作中获得的结构感、社交联系、目标感和尊严等非经济需求 ⁶⁶。
• 试点项目证据： 全球范围内的UBI试点项目结果不一。部分研究显示其对福祉、减贫、健康、教育甚至就业有积极影响 ¹⁰⁵。但也有研究指出，UBI对改善就业质量或解决深层系统性问题的效果有限 ¹⁰⁴。芬兰的UBI试验因成本过高而被认为不可持续 ¹⁰⁷。

UBI是应对AI冲击的一个备受瞩目的政策选项，但也极具争议。虽然它可能在一个传统就业机会减少的未来提供经济安全网，但对其财政可持续性、工作激励影响、通胀风险以及其在满足人类非经济需求（如目标感和尊严）方面的局限性，都存在重大疑虑。这些因素使得UBI本身难以构成一个完整独立的解决方案。 它更可能作为未来社会保障体系改革中一个需要审慎评估和试验的组成部分，而非万能灵药。

D. 探索后工作时代或根本性工作变革下的替代经济模式

如果AGI的发展最终导致“后工作时代”或工作形态发生根本性改变，那么仅仅依靠渐进式的政策调整可能不足以应对。可能需要对经济模式、价值体系和社会契约进行更深层次的重构。

• “社会目标市场”/“美德劳动”： 这种构想提出，未来的经济体系可以奖励那些对社会有益的行为，如学习、照料他人、社区服务等，而非仅仅是传统的经济产出性劳动 ⁶⁶。这旨在为在传统就业市场之外的人们提供获得收入和实现价值的途径。
• AGI的公共或合作社所有制： 为确保AGI产生的巨大财富能够更广泛地惠及社会，有观点提出应探索AGI的公共所有或合作社所有模式，而非仅由少数私人实体控制 ¹⁰。
• 对AGI资本征收累进税： 通过对AGI产生的利润或AGI资本本身征收高额累进税，可以为社会项目提供资金，并有助于缓解财富过度集中的问题 ¹⁰。
• 资本主义的重新评估： 部分学者认为，当AGI的智能超越人类时，现有的资本主义体系可能需要被重新评估 ⁷¹。例如，“潜力主义”（Potentialism）理论提出，可以通过区块链等技术捕获AGI产生的剩余价值，用于资助UBI，并重新定义社会价值的构成 ⁶¹。
• 侧重人机协作的经济结构： 将未来的工作和经济组织更多地围绕人与AI的协作来设计，强调各自优势的发挥 ⁴²。
• 制度经济学视角： AI或许能帮助克服人类有限理性的问题，但难以解决复杂的、依赖情境的知识问题。现有经济制度在面对AGI带来的冲击时，可能面临严峻的适应性挑战 ⁶⁵。

如果AGI真的带来“后工作”或“工作被根本改变”的局面，那么渐进式的政策调整可能远远不够。届时，可能需要对经济模型、价值衡量标准乃至社会契约进行更为根本性的反思和重构，核心在于如何公平分配AGI创造的财富，并为人类开辟新的贡献价值和实现人生目标的途径。 这已超出了传统就业政策的范畴，进入了对社会组织基本原则的探讨。

E. 人机协作与增强的角色

在讨论AI对就业的冲击时，不应忽视AI作为人类能力增强工具的巨大潜力。AI不仅是任务的自动化者，也是人类智慧和效率的放大器。

• AI作为赋能工具： AI可以增强人类的能力，使劳动者更高效、更具创造力、决策更明智 ⁶。
• “半人马智能”(Centaur Intelligence)： 这一概念强调人与AI的共生与协同，即结合人类的直觉、创造力、伦理判断与AI强大的计算、模式识别和数据处理能力，实现“1+1>2”的效果。在国际象棋、科学发明、数据分析等领域，人机组合已展现出超越单独人类或AI的性能 ¹¹⁶。
• 工作流程重设计： 关键在于围绕人机协作重新设计工作流程和任务分配，而非简单地用AI替代人的部分工作 ¹¹²。
• 行业应用实例：
  • 医疗保健： AI辅助诊断、医学影像分析、处理行政任务、增强临床决策支持 ²⁸。
  • 制造业： 人与协作机器人（cobots）共同工作，AI用于预测性维护、质量控制、优化生产流程 ²⁶。
  • 金融服务： AI辅助进行股票研究、处理信贷协议、改善客户体验 ³⁷。
  • 教育： AI充当个性化辅导工具、自动化行政管理，使教师能更专注于高价值的互动教学 ²⁸。

在应对AI带来的就业变革时，一个重要的路径是将叙事从“人与机器的对抗”转向“人与AI的协作”。围绕增强和“半人马智能”来设计工作、开发工具和提供培训，有可能释放新的生产力水平，并创造出经过演进的、更高级的人类角色。 然而，这一过程也需要精心管理，以避免出现新的技能鸿沟（即只有少数高技能人才才能有效利用AI增强自身），或导致部分劳动者因无法适应人机协作模式而被边缘化。同时，如¹¹⁸所警示，增强与自动化是相互依存的，过度强调一方可能带来问题。¹¹²也指出，在某些决策任务中，如果人类本身在该任务上表现不如AI，人机组合未必优于纯AI系统。

F. AI与AGI部署的治理与伦理考量

要充分利用AI/AGI的益处并减轻其风险，健全的治理框架和伦理准则是不可或缺的。

• 伦理AI： 必须解决AI系统中的偏见、公平性、透明度和问责制问题 ³⁸。可解释AI（XAI）对于建立信任和理解AI决策至关重要 ¹¹⁴。
• 数据隐私与安全： 保护AI系统使用和生成的个人及敏感数据，是维护公民权利和公众信任的基础 ⁸⁵。
• 适应性监管： 需要发展灵活的监管方法，可能包括行业自律、软法、硬法以及监管沙盒等多种工具，以适应技术快速发展的特性 ¹¹⁹。鉴于AI的全球性影响，国际合作也必不可少 ¹¹⁹。
• 社会准备度与信任： 建立公众对AI技术的信任，并帮助整个社会为AI带来的深远影响做好准备，是成功转型的关键 ⁹。
• 防范滥用与灾难性风险（尤其针对AGI）： 需要进行严格的威胁建模、能力评估，实施必要的访问限制，并确保模型权重等核心AI资产的安全，以防范潜在的灾难性后果 ⁹。

有效的治理和伦理框架是驾驭AI/AGI潜能、同时控制其风险的前提条件。这不仅包括技术层面的安全措施，还涉及社会层面的适应性调整、国际间的协调合作以及公众信任的构建。若缺乏这些要素，AI/AGI带来的负面社会经济后果（包括就业方面）将可能被显著放大。 例如，带有偏见的AI系统可能在招聘、晋升等方面造成歧视，直接影响就业公平。不透明的“黑箱”AI决策则会侵蚀信任，难以追究责任。因此，讨论AI的就业影响，不能脱离对其整体治理、伦理和安全的大框架的考量。

下表概述了应对AI转型的主要政策杠杆和适应策略。

表5：AI转型的主要政策杠杆与适应策略概览

政策/策略领域	具体措施示例	主要倡导者/来源	潜在益处	主要挑战/批评
劳动力发展	技能重塑与提升项目；终身学习体系；灵活的培训路径	WEF, OECD, 各国政府, 企业 5	提升劳动力适应性；填补技能缺口	成本；速度；有效性；预测未来技能难度大 86
社会安全网	现代化失业保险；UBI试点；便携式福利；AI调整援助	Kurzweil, Altman, 部分经济学家, 政府部门 7	提供经济缓冲；减贫	UBI成本高昂；影响工作激励；通胀风险；无法解决非经济需求 66
经济模式创新	社会目标市场/美德劳动；AGI公共/合作社所有制；AGI资本累进税；潜力主义	部分学者/智库 10	更公平的财富分配；新的价值实现途径	理论性强；实施难度大；可能与现有制度冲突
AI治理与伦理	偏见审计；透明度要求；问责机制；XAI；数据保护法规；国际标准	各国政府, OECD, IEEE, 学术界 9	提升AI可信度；防范风险；保护公民权利	监管滞后技术发展；全球协调困难；“创新与监管”的平衡
人机协作	“半人马智能”工作设计；AI辅助工具普及；工作流程重塑	企业, 学术界 39	提升生产力；创造新的人类角色；改善工作质量	可能加剧技能分化；需要新的管理模式和培训
教育改革	课程更新（强调批判思维、创造力、AI素养）；产教融合	教育机构, 政策制定者 29	培养适应未来的人才	改革周期长；资源投入大；教师队伍能力建设
促进创新与公平竞争	支持中小企业AI应用；开放数据；反垄断	政府, 行业协会 123	避免AI技术和利益过度集中；激发经济活力	数据安全与隐私；知识产权保护

此表为后续的结论与建议部分奠定了基础，展示了可供选择的政策工具箱及其复杂性。

VI. 结论：迈向韧性与公平的未来之路

综合本报告的分析，可以得出以下核心结论：

1. 关于“AI在2030年取代90%工作岗位”的说法，若理解为绝大多数现有工作将被彻底清除，则是一种过度简化和夸大。 当前及近期（至2030年）的AI发展，更主要表现为对特定任务的自动化和对现有工作的深刻转型。这将导致显著的劳动力市场“阵痛”——包括部分岗位的萎缩、大量劳动者需要进行技能重塑和职业转换——但并非短期内压倒性的净失业。各大机构的预测数据虽有差异，但共同指向这一趋势。例如，高盛预测AI可能影响全球3亿个全职等效工作 ¹，而WEF的《2025年未来就业报告》则预测到2030年AI和技术将净增加7800万个工作岗位 ⁵。这种预测上的不确定性本身也反映了AI影响的复杂性和动态演进性。
2. “全面失业”的幽灵与通用人工智能（AGI）的出现更为紧密相关。 AGI，作为一种具备与人类相当甚至超越人类通用认知能力的智能体，其实现时间表虽不确定，但部分专家认为其在未来数十年内（甚至更早，如2030年代）出现的可能性不容忽视 ⁷。如果AGI得以实现，且其能力和成本使其能够广泛替代人类劳动，那么传统经济学中关于劳动价值和收入分配的基石可能动摇。部分理论模型甚至预测，在缺乏有效干预的情况下，可能出现“工资崩溃”和大规模、长期的结构性失业 ¹⁰。
3. 未来并非预先注定，AI对就业的最终影响取决于多种因素的复杂互动。 这包括AI技术自身的发展路径和能力边界（特别是AGI的实现方式）、全球和各地区经济的增长与结构调整、教育和培训体系的适应能力、社会保障制度的改革力度、以及最重要的——公共政策的选择和伦理框架的构建。
4. 应对AI带来的挑战，需要一个多方面、多层次的系统性策略。 这不仅涉及个体层面的终身学习和技能提升，也需要企业在拥抱技术的同时承担起员工发展的责任，更需要教育机构的深刻变革以及政府在政策制定、制度创新和国际协调中发挥关键作用。目标应是引导技术发展服务于人类福祉，确保AI带来的巨大红利能够被广泛分享，同时有效减轻其潜在的负面冲击。

总而言之，AI与AGI对未来工作的重塑是本世纪最重大的议题之一。它既带来了前所未有的机遇，也伴随着深刻的挑战。通过深入理解其影响机制，积极采取适应性措施，人类社会方有可能在这场变革中趋利避害，迈向一个更具韧性、更加公平的未来。

VII. 对各相关方的建议

为有效应对人工智能（AI）及通用人工智能（AGI）对劳动力市场带来的深刻变革，确保技术进步服务于广泛的社会福祉，各相关方均需积极行动，制定并实施前瞻性战略。

A. 对政策制定者（国家与国际层面）的建议：

1. 大力投资于敏捷、响应迅速的劳动力发展体系： 建立覆盖全民的终身学习账户和激励机制，推广灵活、模块化的技能再培训和提升项目，确保其内容紧跟市场对AI时代新技能（如AI素养、数据分析、人机协作、批判性思维、创造力等）的需求变化 ⁵。
2. 强化并创新社会保障体系： 改革失业保险制度，使其更能适应快速的职业转换和零工经济的兴起；审慎开展并评估普遍基本收入（UBI）试点项目，探索其在特定情境下的可行性；推广便携式福利，确保劳动者在不同工作间的流动性 ⁴³。
3. 在鼓励AI创新的同时，建立清晰的伦理准则和监管框架： 确保AI/AGI的研发与部署遵循安全、公平、透明和问责的原则，特别关注算法偏见、数据隐私、决策可解释性以及AGI的潜在风险控制 ⁹。
4. 支持对AI社会经济影响及替代性经济模式的深入研究： 鼓励跨学科研究，探索在AI高度发达的未来，如何构建可持续、包容的经济与社会结构 ⁶⁵。
5. 加强AI治理与安全的国际合作： AI的影响跨越国界，需要各国共同努力，制定兼容的AI治理规则、安全标准和风险防范机制，避免恶性竞争和监管套利 ⁹。
6. 积极应对AI可能加剧的不平等问题： 若AGI导致财富高度集中，应考虑通过累进税制（如对AGI资本或其产生的超额利润征税）、社会分红或其他财富共享机制，确保技术进步的成果惠及全体社会成员 ¹⁰。

B. 对企业与行业领袖的建议：

1. 战略性投资于AI技术以提升生产力，同时将人力资本发展置于同等重要的地位： 大力投入员工的技能提升和再培训，使其能够适应AI时代的工作需求 ⁵。
2. 积极探索和实践人机协作模式： 重新设计工作岗位和流程，充分发挥人类与AI各自的优势，实现“半人马智能”式的协同增效 ³⁹。
3. 在AI的开发与应用中秉持伦理原则： 确保AI系统的公平性、透明度和无偏见性，主动承担企业社会责任 ³⁸。
4. 就AI应用与员工进行开放沟通，建立信任，共同管理转型过程： 让员工参与到AI引入的决策和实施过程中，减轻其疑虑，提升其适应意愿 ⁷⁴。
5. 参与并支持行业性的技能发展倡议和伦理标准制定： 共同推动形成健康的AI产业生态 ⁴²。

C. 对教育机构的建议：

1. 深刻改革课程体系，强调培养面向未来的核心能力： 如批判性思维、创造力、情商、AI素养、复杂问题解决能力、跨学科协作能力等 ²⁹。
2. 发展灵活、便捷的终身学习项目： 提供多样化的在线课程、微证书、职业培训等，满足社会成员在不同职业阶段的学习需求 ⁴¹。
3. 加强与产业界的合作，确保教育内容与实际工作需求紧密对接： 开展订单式培养、实习项目、联合研发等，缩小学校与职场之间的差距 ¹⁰⁰。
4. 积极开展关于AI及其社会影响的前沿研究，为政策制定和社会认知提供智力支持。

D. 对个体劳动者的建议：

1. 树立终身学习的观念，主动寻求技能提升和更新： 积极学习与AI互补的技能，或转向更侧重人类特质（如创造力、情感互动）的领域 ²⁹。
2. 着重培养适应性、批判性思维和创造力等元能力： 这些能力在快速变化的环境中尤为重要 ²⁹。
3. 提升AI素养，学会理解和有效使用AI工具，将其作为提升自身工作效率和价值的助手。 ⁴¹。
4. 关注并参与关于未来工作和AI治理的公共讨论，为构建一个更公平、更人性化的AI未来贡献力量。

通过各方的共同努力和智慧，人类社会有望成功驾驭AI革命带来的挑战，将技术进步转化为促进共同繁荣和提升整体福祉的强大动力。

引用的著作

1. AI and Jobs: How Many Roles Will AI Replace by 2030? - Litslink, 访问时间为 五月 7, 2025， https://litslink.com/blog/how-many-jobs-will-ai-take-over-the-statistics
2. www.nexford.edu, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs#:~:text=How%20Will%20AI%20Affect%20Jobs%20%2D%20How%20many%20jobs%20will%20AI,jobs%20and%20a%20productivity%20boom.
3. www.weforum.org, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/digest/#:~:text=Of%20the%20673%20million%20jobs,or%202%25%20of%20current%20employment.
4. The Future of Jobs Report 2023 | World Economic Forum, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/digest/
5. WEF: AI Will Create and Displace Millions of Jobs | Sustainability …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://sustainabilitymag.com/articles/wef-report-the-impact-of-ai-driving-170m-new-jobs-by-2030
6. WEF: How AI Will Reshape 86% of Businesses by 2030 | Technology Magazine, 访问时间为 五月 7, 2025， https://technologymagazine.com/articles/wef-report-the-impact-of-ai-driving-170m-new-jobs-by-2030
7. Beyond AGI: Ray Kurzweil’s Vision of Human-AI Merger and …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://twit.tv/posts/tech/beyond-agi-ray-kurzweils-vision-human-ai-merger-and-technological-transcendence
8. Shrinking AGI timelines: a review of expert forecasts - 80,000 Hours, 访问时间为 五月 7, 2025， https://80000hours.org/2025/03/when-do-experts-expect-agi-to-arrive/
9. An Approach to Technical AGI Safety and Security - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2504.01849v1
10. Artificial General Intelligence and the End of Human Employment: The Need to Renegotiate the Social Contract - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2502.07050v1
11. Artificial General Intelligence and the End of Human Employment: The Need to Renegotiate the Social Contract - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/pdf/2502.07050
12. AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
13. Social Implications of AI – Traversing the Future of Work, 访问时间为 五月 7, 2025， https://gryphoncitadel.com/social-implications-of-ai/?trk=public_post_reshare-text
14. AI and Economic Displacement - Unaligned Newsletter, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.unaligned.io/p/ai-and-economic-displacement
15. 15 Jobs Will AI Replace by 2030? - Gaper.io, 访问时间为 五月 7, 2025， https://gaper.io/15-jobs-will-ai-replace-by-2030/
16. The Impact of AI: 300 Million Jobs at Risk, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.toolify.ai/ai-news/the-impact-of-ai-300-million-jobs-at-risk-1830481
17. The Impact of Generative AI: 300 Million Jobs at Risk, says Goldman Sachs, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.toolify.ai/ai-news/the-impact-of-generative-ai-300-million-jobs-at-risk-says-goldman-sachs-1591262
18. HOW AI WILL REPLACE HUMAN LABOUR? - METALAB, 访问时间为 五月 7, 2025， https://metalab.essec.edu/how-ai-will-replace-human-labour/
19. JOBS LOST, JOBS GAINED: WORKFORCE TRANSITIONS IN A TIME OF AUTOMATION - McKinsey & Company, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/public%20and%20social%20sector/our%20insights/what%20the%20future%20of%20work%20will%20mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/mgi-jobs-lost-jobs-gained-executive-summary-december-6-2017.pdf
20. www.astate.edu, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.astate.edu/strategicplan/files/031418-JobsFuture2030.pdf
21. Boosting Productivity and Business Growth: The Role of Artificial Intelligence (AI) Skills, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.businessatoecd.org/hubfs/website/documents/pdf/Education/Boosting%20Productivity%20and%20Business%20Growth%20The%20Role%20of%20AI%20Skills.pdf
22. Artificial Intelligence Impact on Labor Markets - International Economic Development Council (IEDC), 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.iedconline.org/clientuploads/EDRP%20Logos/AI_Impact_on_Labor_Markets.pdf
23. The Future of Work Is Here: Part 1 – What Has Changed? - edc.org, 访问时间为 五月 7, 2025， https://edc.org/insights/the-future-of-work-is-here-part-1-what-has-changed/
24. edisonandblack.com, 访问时间为 五月 7, 2025， https://edisonandblack.com/pages/over-97-million-jobs-set-to-be-created-by-ai.html#:~:text=Job%20Creation%20and%20Transformation&text=A%20study%20by%20McKinsey%20Global,technology%2C%20finance%2C%20and%20more.
25. Over 97 Million Jobs Set to be Created by AI - Edison & Black, 访问时间为 五月 7, 2025， https://edisonandblack.com/pages/over-97-million-jobs-set-to-be-created-by-ai.html
26. Jobs at Risk or Rising: Industries And Jobs Affected By AI | Brand …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.brandvm.com/post/jobs-at-risk-or-rising-industries-and-jobs-affected-by-ai
27. Climate Investments Six Times More Likely to Boost Revenue, PwC Survey Reveals, 访问时间为 五月 7, 2025， https://esgnews.com/climate-investments-six-times-more-likely-to-boost-revenue-pwc-survey-reveals/
28. The 48 Jobs AI Will Replace: Is Yours at Risk in 2025 and beyond? - Sustainability, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.winssolutions.org/jobs-ai-will-replace-challenge-opportunities/
29. The Impact of AI on the Job Market and Employment Opportunities - University of San Diego Online Degrees, 访问时间为 五月 7, 2025， https://onlinedegrees.sandiego.edu/ai-impact-on-job-market/
30. www3.weforum.org, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www3.weforum.org/docs/WEF_Jobs_of_Tomorrow_Generative_AI_2023.pdf
31. Insights on Generative AI and the Future of Work | NC Commerce, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.commerce.nc.gov/news/the-lead-feed/generative-ai-and-future-work
32. (PDF) The AI Revolution in Education: Will AI Replace or Assist Teachers in Higher Education? - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/370469331_The_AI_Revolution_in_Education_Will_AI_Replace_or_Assist_Teachers_in_Higher_Education
33. What types of careers do you pred… | CareerVillage, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.careervillage.org/questions/1043912/what-types-of-careers-do-you-predict-will-be-in-demand-in-10-years-after-artificial-intelligence-becomes-integrated-in-the-workplace
34. The Future Of Jobs In 2024 And Beyond | Nexford University, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.nexford.edu/insights/future-of-jobs
35. AI impacts in BLS employment projections - Bureau of Labor Statistics, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.bls.gov/opub/ted/2025/ai-impacts-in-bls-employment-projections.htm
36. The Impact of AI on Future Employment Patterns · IJGIS May 2024, 访问时间为 五月 7, 2025， https://ijgis.pubpub.org/pub/gdfpmgv9
37. reports.weforum.org, 访问时间为 五月 7, 2025， https://reports.weforum.org/docs/WEF_Artificial_Intelligence_in_Financial_Services_2025.pdf
38. The Future of AI in Financial Services | SS&C Blue Prism, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.blueprism.com/resources/blog/the-future-of-ai-in-finance-financial-services/
39. Augmentation vs. Automation: How AI Transforms Workforce Efficiency - Aura Intelligence, 访问时间为 五月 7, 2025， https://blog.getaura.ai/ai-augmentation-automation
40. Self Improvement Techniques — Here’s What You Need for 2025 | Fortray Global Services, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.fortray.com/blog/smart-recruitment-articles/self-improvevment-techniques/
41. The AI Era: AI workforce reskilling for the Future of Work | E-SPIN Group, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.e-spincorp.com/the-ai-era-reskilling-and-future-of-work/
42. AI Job Market 2025: Impact on Employment & Future Workforce Trends - Cognitive Today :The New World of Machine Learning and Artificial Intelligence, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.cognitivetoday.com/2025/03/ai-job-market-impact-on-employment-future-workforce-trends/
43. The Impact of AI on the Labour Market - Tony Blair Institute, 访问时间为 五月 7, 2025， https://institute.global/insights/economic-prosperity/the-impact-of-ai-on-the-labour-market
44. Generative AI, the American worker, and the future of work, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.brookings.edu/articles/generative-ai-the-american-worker-and-the-future-of-work/
45. How Government Can Embrace AI and Workers | Urban Institute, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.urban.org/urban-wire/how-government-can-embrace-ai-and-workers
46. What advanced AI means for China’s economic outlook - Goldman Sachs, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.goldmansachs.com/insights/articles/what-advanced-ai-means-for-chinas-economic-outlook
47. Will Robots Replace Workers? Lessons from China - VoxDev, 访问时间为 五月 7, 2025， https://voxdev.org/topic/technology-innovation/will-robots-replace-workers-lessons-china
48. Special report 08/2024: EU Artificial intelligence ambition | European Court of Auditors, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.eca.europa.eu/en/publications/sr-2024-08
49. The transformative role of AI in reshaping employment trends across South Asia - Romanian Journal of Economics, 访问时间为 五月 7, 2025， https://revecon.ro/sites/default/files/2024-2-4.pdf
50. foundit: AI job market sees 42% growth in two years, with a 14% rise forecasted for 2025, 访问时间为 五月 7, 2025， https://mediabrief.com/foundit-ai-job-market-sees-42-growth-in-two-years/
51. Integrating Caribbean realities into global AI safety policies - Brookings Institution, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.brookings.edu/articles/integrating-caribbean-realities-into-global-ai-safety-policies/
52. Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum, 访问时间为 五月 7, 2025， https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
53. consensus.app, 访问时间为 五月 7, 2025， https://consensus.app/questions/definition/#:~:text=Artificial%20General%20Intelligence%20(AGI)%3A,intelligence%20in%20all%20aspects3.
54. What is artificial general intelligence (AGI)? - Google Cloud, 访问时间为 五月 7, 2025， https://cloud.google.com/discover/what-is-artificial-general-intelligence
55. What is Artificial General Intelligence (AGI)? - CloudRaft, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.cloudraft.io/what-is/artificial-general-intelligence
56. What is Artificial General Intelligence (AGI)? - McKinsey & Company, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-artificial-general-intelligence-agi
57. Ray Kurzweil: “AI Will Not Displace Humans, It’s Going to Enhance Us” - Futurism, 访问时间为 五月 7, 2025， https://futurism.com/ray-kurzweil-ai-displace-humans-going-enhance
58. Full AGI Timeline: How Close Are We to Humanity’s Last Invention? - First Movers AI, 访问时间为 五月 7, 2025， https://firstmovers.ai/agi-timeline/
59. (PDF) The Future of Work and Capital: Analyzing AGI in a CES Production Model, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/388920759_The_Future_of_Work_and_Capital_Analyzing_AGI_in_a_CES_Production_Model
60. arxiv.org, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/abs/2502.07044
61. Human Potential in a Post-Work Economy - Jimdo, 访问时间为 五月 7, 2025， https://storage.e.jimdo.com/file/309c1e67-16c5-4633-856c-b785254765ce/Potentialism.pdf
62. The Future of Work and Capital: Analyzing AGI in a CES Production Model - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2502.07044v1
63. The Future of Work and Capital: Analyzing AGI in a CES Production Model - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/pdf/2502.07044
64. Techno-Feudalism and the Rise of AGI: A Future Without Economic Rights? - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2503.14283v1
65. Gradual Disempowerment: Systemic Existential Risks from Incremental AI Development, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2501.16946v2
66. Social Purpose Markets: A Bold Solution for the AI-Driven Job Crisis, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.vktr.com/ai-ethics-law-risk/social-purpose-markets-a-bold-solution-for-the-ai-driven-job-crisis/
67. What Will Remain for People to Do? | Knight First Amendment Institute, 访问时间为 五月 7, 2025， https://knightcolumbia.org/content/what-will-remain-for-people-to-do
68. The impact of artificial intelligence on growth and employment | CEPR, 访问时间为 五月 7, 2025， https://cepr.org/voxeu/columns/impact-artificial-intelligence-growth-and-employment
69. Could Artificial General Intelligence Adoption Start a Civil War in …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.rand.org/pubs/external_publications/EP70880.html
70. Ten people on the inside - LessWrong, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.lesswrong.com/posts/WSNnKcKCYAffcnrt2/ten-people-on-the-inside
71. Notes: The Only Way Not to Be Replaced by AI is to Invest in AI - Convequity, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.convequity.com/notes-the-only-way-not-to-be-replaced-by-ai-is-to-invest-in-ai/
72. navikenz.com, 访问时间为 五月 7, 2025， https://navikenz.com/ai-and-the-future-of-work-lessons-from-the-industrial-revolution/#:~:text=AI%20is%20currently%20projected%20to,will%20not%20eliminate%20work%20itself.
73. AI and the Future of Work: Lessons from the Industrial Revolution …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://navikenz.com/ai-and-the-future-of-work-lessons-from-the-industrial-revolution/
74. How Artificial Intelligence Is Transforming The Job Market: A Guide To Adaptation And Career Transformation - Forbes, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/10/how-artificial-intelligence-is-transforming-the-job-market-a-guide-to-adaptation-and-career-transformation/
75. Artificial Intelligence in 2030 - The Future of AI - Netguru, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.netguru.com/blog/future-of-ai
76. The economic institutions of artificial intelligence - Cambridge University Press, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-institutional-economics/article/economic-institutions-of-artificial-intelligence/EAED6EF7FAD036C675CF020A25147697
77. Developing an AI Action Plan | The Foundation for American Innovation, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.thefai.org/posts/developing-an-ai-action-plan
78. Automation and Its Influence on Sustainable Development: Economic, Social, and Environmental Dimensions - MDPI, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.mdpi.com/2071-1050/17/4/1754
79. AUTOMATION FROM THE WORKER’S PERSPECTIVE: HOW CAN NEW TECHNOLOGIES MAKE JOBS BETTER? - MIT Industrial Performance Center, 访问时间为 五月 7, 2025， https://ipc.mit.edu/wp-content/uploads/2024/09/Automation_from_the_Worker_s_Perspective-30-Sep-pub.pdf
80. Artificial Intelligence Statistics - Goldstar Rehabilitation, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.goldstarrehab.com/parent-resources/artificial-intelligence-statistics-6fdf7
81. AI Will Replace 300 Million Jobs by 2030: Here’s Why I Think Goldman Sachs is Right. Would love your feedback on this topic and our idea around it. : r/Entrepreneur - Reddit, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.reddit.com/r/Entrepreneur/comments/1j9svnl/ai_will_replace_300_million_jobs_by_2030_heres/
82. Artificial Intelligence and Inequality: Challenges and Opportunities - Qeios, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.qeios.com/read/7HWUZ2
83. (PDF) Artificial Intelligence at Work: An Overview of the Literature - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/349854588_Artificial_Intelligence_at_Work_An_Overview_of_the_Literature
84. Examining the Double-Edged Sword Effect of AI Usage on Work Engagement: The Moderating Role of Core Task Characteristics Substitution, 访问时间为 五月 7, 2025， https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11852299/
85. AI and Automation: Societal Impact on the Workforce, 访问时间为 五月 7, 2025， https://wautier.co.uk/ai-and-automation/
86. Addressing America’s Reskilling Challenge | Trump White House Archives, 访问时间为 五月 7, 2025， https://trumpwhitehouse.archives.gov/wp-content/uploads/2018/07/Addressing-Americas-Reskilling-Challenge.pdf
87. Udacity 2025 AI at Work Report: Women Less Likely Than Men to See Increases in Efficiency, Creativity, or Income From AI Use in the Workplace, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.udacity.com/blog/2025/03/udacity-2025-ai-at-work-report.html
88. AI Interventions to Alleviate Healthcare Shortages and Enhance Work Conditions in Critical Care: Qualitative Analysis - Journal of Medical Internet Research, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.jmir.org/2025/1/e50852/
89. the impact of ai on teachers: support or replacement? - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/385568601_THE_IMPACT_OF_AI_ON_TEACHERS_SUPPORT_OR_REPLACEMENT
90. Improving working conditions using Artificial Intelligence | European Parliament, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2021/662911/IPOL_STU(2021)662911_EN.pdf
91. Estimating the prevalence of automated management and surveillance technologies at work and their impact on workers’ well-being - Equitable Growth, 访问时间为 五月 7, 2025， https://equitablegrowth.org/research-paper/estimating-the-prevalence-of-automated-management-and-surveillance-technologies-at-work-and-their-impact-on-workers-well-being/
92. Work and Wellbeing in Modern Britain: - LSE Theses Online, 访问时间为 五月 7, 2025， http://etheses.lse.ac.uk/4804/1/Stephens_201316131.pdf
93. Labor automation for fair cooperation: Why and how machines should provide meaningful work for all - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/373433232_Labor_automation_for_fair_cooperation_Why_and_how_machines_should_provide_meaningful_work_for_all
94. Is Dignity a Bad Idea for AI Ethics? Responding to Dignity’s Critics - Santa Clara University, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.scu.edu/ethics/events/digital-dignity-day/is-dignity-a-bad-idea-for-ai-ethics-responding-to-dignitys-critics/
95. Philosophy and Ethics in the Digital Age: Moral Implications of Artificial Intelligence - Siddhanta’s International Publication, 访问时间为 五月 7, 2025， https://siddhantainternationalpublication.org/index.php/sijhsss/article/download/37/35
96. Donald Trump must listen to this; his friend Joe Rogan is sounding the alarm on this new technology - The Economic Times, 访问时间为 五月 7, 2025， https://m.economictimes.com/news/international/us/donald-trump-must-listen-to-this-his-friend-joe-rogan-is-sounding-the-alarm-on-this-new-technology/articleshow/117468492.cms
97. AI Action Summit in Paris, France - Seerist, 访问时间为 五月 7, 2025， https://seerist.com/reports/ai-action-summit-in-paris-france/
98. lewislin.substack.com, 访问时间为 五月 7, 2025， https://lewislin.substack.com/p/part-12-navigate-the-ai-workforce#:~:text=Navigating%20the%20AI%20Era%3A%20Lessons%20from%20Past%20Shifts&text=Adaptability%20is%20Key%3A%20In%20every,is%20more%20crucial%20than%20ever.
99. Labor Market Disruption and Policy Readiness in the AI Era - The Century Foundation, 访问时间为 五月 7, 2025， https://tcf.org/content/commentary/labor-market-disruption-and-policy-readiness-in-the-ai-era/
100. FUTURE-PROOFING THE WORKFORCE, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.skillsforemployment.org/sites/default/files/2024-01/edmsp1_227826.pdf
101. The impact of AI on the workplace: evidence from OECD case studies of AI implementation, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.voced.edu.au/content/ngv%3A96627
102. AI Enterprise Learning Case Studies: Success Stories - Hyperspace, 访问时间为 五月 7, 2025， https://hyperspace.mv/case-studies-of-ai-implementation-in-enterprise-learning/
103. AI, universal basic income, and power: symbolic violence in the tech elite’s narrative - PMC, 访问时间为 五月 7, 2025， https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11891208/
104. AI, Universal Basic Income, and Power: Symbolic Violence in the Tech Elite’s Narrative, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1488457/abstract
105. A Policy Analysis Of Universal Basic Income In The Context Of Automation And Ai - RJPN, 访问时间为 五月 7, 2025， https://rjpn.org/ijcspub/papers/IJCSP11A1018.pdf
106. Universal basic income as a new social contract for the age of AI - LSE Business Review, 访问时间为 五月 7, 2025， https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2025/04/29/universal-basic-income-as-a-new-social-contract-for-the-age-of-ai-1/
107. Universal Basic Income (UBI) | Pros, Cons, Debate, Arguments …, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.britannica.com/procon/universal-basic-income-UBI-debate
108. Pros and cons of universal basic income: solution to unemployment or too expensive?, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.reedglobal.us/blog/2025/04/pros-and-cons-of-universal-basic-income-solution-to-unemployment-or-too-expensive
109. Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential - McKinsey & Company, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
110. AI-Augmented Human-Robot Collaboration in Manufacturing Environments - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/390032488_AI-Augmented_Human-Robot_Collaboration_in_Manufacturing_Environments
111. REVIEW AI IN ROBOTICS: HUMAN-ROBOT COLLABORATION - IRJMETS, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper//issue_4_april_2025/73015/final/fin_irjmets1745142115.pdf
112. When humans and AI work best together — and when each is better alone | MIT Sloan, 访问时间为 五月 7, 2025， https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/when-humans-and-ai-work-best-together-and-when-each-better-alone
113. Unraveling Human-AI Teaming: A Review and Outlook - arXiv, 访问时间为 五月 7, 2025， https://arxiv.org/pdf/2504.05755
114. (PDF) A Vision in Explainable AI (XAI) - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/389540929_A_Vision_in_Explainable_AI_XAI
115. Artificial Intelligence and Neuroscience: Transformative Synergies in Brain Research and Clinical Applications - MDPI, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.mdpi.com/2077-0383/14/2/550
116. Centaur Intelligence Inventor: Merging Human Creativity and AI for Breakthrough Innovations - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/383114816_Centaur_Intelligence_Inventor_Merging_Human_Creativity_and_AI_for_Breakthrough_Innovations
117. (PDF) Centaur Intelligence: The Potential of Human-AI Symbiosis - ResearchGate, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.researchgate.net/publication/372937029_Centaur_Intelligence_The_Potential_of_Human-AI_Symbiosis
118. Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmentation Paradox, 访问时间为 五月 7, 2025， https://journals.aom.org/doi/10.5465/amr.2018.0072
119. Global Trends in AI Governance - World Bank Documents and Reports, 访问时间为 五月 7, 2025， https://documents1.worldbank.org/curated/en/099120224205026271/pdf/P1786161ad76ca0ae1ba3b1558ca4ff88ba.pdf
120. Ethical Considerations Of Agi In Education - FasterCapital, 访问时间为 五月 7, 2025， https://fastercapital.com/topics/ethical-considerations-of-agi-in-education.html
121. Scenario planning for AI x-risk - Effective Altruism Forum, 访问时间为 五月 7, 2025， https://forum.effectivealtruism.org/posts/tCq2fi6vhSsCDA5Js/scenario-planning-for-ai-x-risk
122. National Security Is Not International Security: A Critique of AGI Realism — EA Forum, 访问时间为 五月 7, 2025， https://forum.effectivealtruism.org/posts/gpWg4jvkE4poet7Nk/national-security-is-not-international-security-a-critique
123. As small business use of AI increases, entrepreneurial support efforts must as well - SSTI, 访问时间为 五月 7, 2025， https://ssti.org/node/85938
124. How AI Is Amplifying Small Business Impact on Local Economies - CSRwire, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.csrwire.com/press_releases/818211-how-ai-amplifying-small-business-impact-local-economies
125. WEF Predicts 78 Million New AI Jobs by 2030: A Reality Check, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.octopusintelligence.com/wef-predicts-78-million-new-ai-jobs-by-2030-a-reality-check-on-their-track-record/
126. The Role of AI in Shaping Our Future: Super-Exponential Growth, Galactic Civilization, and Doom - JCSTS, 访问时间为 五月 7, 2025， https://al-kindipublisher.com/index.php/jcsts/article/download/7883/6830
127. Predicting the Best and Worst of Digital Life By 2035 | Imagining the Internet | Elon University, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.elon.edu/u/imagining/surveys/xvi2023/the-best-worst-digital-future-2035/
128. Five Must-Haves for Effective AI Upskilling | BCG, 访问时间为 五月 7, 2025， https://www.bcg.com/publications/2024/five-must-haves-for-ai-upskilling
129. Examining the role of AI ethics in establishing Human-AI Workplace Coexistence in a selected Telecommunications Organisation in - WIReDSpace, 访问时间为 五月 7, 2025， https://wiredspace.wits.ac.za/bitstreams/9a2a1423-6fbe-44cb-b5cd-aa929c24c7c7/download