AI抢不走工作，但会改写青年的“入场方式”

首先，把人工智能训练嵌入真实的学习和工作任务。高校和职业院校可以围绕本专业常见任务设计课程，例如让新闻专业学生核验生成内容，让制造类专业学生分析设备数据，让商科学生完成市场调研并说明判断依据。企业可以开发人机协同的见习岗位，让青年在使用工具的同时接触客户、生产和管理现场。四川天全县近期开展的求职实训，将市场调研、方案策划、视觉设计等工具应用与本地茶叶、文旅等真实项目结合；结营时，31名学员中16人与企业达成就业意向，其余15人进入跟岗锻炼计划。这个小规模案例说明，培训只有接上真实任务、企业评价和岗位对接，才可能从“学会操作”走向“形成能力”。

其次，形成更加公平、可信的智能就业服务。公共就业平台可以利用人工智能提高岗位归集、能力诊断和供需匹配效率，同时保留职业指导人员的解释与复核。岗位推荐应说明主要依据，避免以学校、地域、性别等与胜任能力缺少直接关系的信息形成隐性门槛。针对县域青年、职业院校毕业生、残疾青年等群体，应提供可负担的工具、基础课程和线下辅导。对企业引入人工智能后的岗位增减、技能变化和青年入口岗位变化，也需要持续监测，及早提供转岗培训和就业援助。

再次，为青年提供用人工智能解决真实问题的创业条件。各地创业园区和青年创业服务机构可以开放合规的模型工具、算力资源、行业数据和测试场景，提供知识产权、数据安全、财务和市场验证辅导。苏州工业园区设立规模10亿元的青创基金群，对符合条件的项目提供政策性股权投资；独墅湖青创港二期计划新增320个共享工位，南岸新地OPC创新社区则配置空间、技术、合规、市场转化等14类服务要素。这类探索的意义，在于把单一补贴转为贯穿创业全过程的要素支持。与此同时，项目评价仍应看真实订单、用户留存、现金流和带动就业的效果，防止简单追逐“AI项目”标签。政府、企业也可在规则公开、风险可控的前提下发布小型应用需求，让青年团队以解决具体问题获得首批客户和可信业绩。

就业创业权益保障也要适应人机协同的新形态。企业应明确人工智能生成内容的审核责任，不能把模型错误简单转嫁给一线青年劳动者；平台需要说明数据使用范围和自动评价规则，畅通人工申诉渠道；对依托平台承接任务的青年，还应完善劳动报酬、职业伤害和社会保障安排。只有让效率提升与能力成长、机会公平和权益保护相互衔接，青年才更愿意长期投入，也更有可能在技术变化中形成稳定预期。

人工智能赋能青年就业创业，最终要落到具体的人和岗位上。它可以帮助青年更快学习、更准求职、更低成本地验证创意，也会改变青年积累经验和进入职业的传统路径。面向这一变化，政策需要把工具供给、能力培养、场景开放和权益保障贯通起来，让青年能够使用人工智能、驾驭人工智能，并凭借真实能力获得发展机会。

(作者丁岩系西北师范大学讲师，西北师范大学教育领导与管理专业博士研究生；王海军系北京物资学院教授)

编辑：HN008