今年全国两会，“AI+教育”“AI+就业”等关键词频频出现在讨论中。对大学生来说，AI到底会带来更多就业机会，还是减少就业机会？代表委员们的热烈讨论从会上延伸到驻地。有人说：大学生是最快能用好AI的群体，受益最大；也有人认为：AI可能带来职业替代风险，而大学生将是受冲击最大的群体。

教育部数据显示，2026届全国普通高校毕业生规模预计1270万人。焦虑能否转化为动力？冲击是否也意味着机遇？受访的代表委员们认为，关键不在于争论“谁被替代”，而在于如何帮助大学生完成从“技能更新”到“价值转移”的关键一跃。

替代与创造并存，正确认识“时间差”与“信息差”

“回顾历史，每一次重大技术革命都曾引发对一些职业的挑战，而结果几乎都是：从长远来看，技术进步创造的就业机会，总体上多于它消灭的就业机会。”全国人大代表、中国科学院大学知识产权学院院长马一德说。

但有一点确实不同以往：AI技术的渗透速度和覆盖广度远超此前任何技术，调整所伴随的阵痛，将可能在相当短的时间内集中压向特定群体。全国政协委员、中国国际人才交流与开发研究会会长王少峰指出，人工智能使技术迭代加快，导致岗位迭代周期大大缩短。

全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明给出了一组数据：世界经济论坛预测，到2030年，全球将创造1.7亿个新岗位，同时替代约9200万个岗位，净增7800万个岗位。“从总量看，岗位规模实际在增长。”他说：“AI对就业的影响是替代与创造并存的双重效应。”

3月7日，在十四届全国人大四次会议记者会上，人力资源和社会保障部部长王晓萍提到，当前人工智能迅猛发展，对就业带来深刻影响。人社部在研究相关政策，积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用，推动实现技术进步与民生改善相协调的包容性发展。今年的政府工作报告也首次提出“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”。

讨论中，不少委员感慨：为什么还看不到大部分AI新创造的职业？连玉明分析，问题在于替代和创造的节奏不同。“替代往往是突发的，一套AI系统上线，半年内就可能减少一些岗位；创造则是渐进的、分散的，今天冒出AI训练师，明天增加算法审计员——这种‘时间差’和‘信息差’，正是不确定性的深层原因。”

连玉明提醒，当前AI的替代效应正从低技能岗位向标准化的中高技能岗位蔓延——基础工科绘图、商科报表统计、文科初级文案等岗位都面临着变化，“关键是要知道下一步往哪走”。

让风险“可感知”，让培训“能获取”，让转型“有底气”

如何帮助大学生适应新变化？连玉明提出构建从风险监测、早期预警到精准干预的全链条体系，核心就是三句话：提前知道风险在哪，清楚往哪转，如何获得转型支持。

连玉明建议，整合社保、招聘、企业用工等数据，对重点行业用工变化实时跟踪，定期发布职业风险分析报告。“大学生在校期间就能了解所学专业的就业市场变化——不是等到毕业才发现岗位没了，而是在学习过程中就能调整方向。报告应标识风险等级：绿色持续关注，黄色建议调整，红色立即行动。”王少峰也建议，构建人工智能就业影响监测平台，建立覆盖多区域多群体多种职业的就业影响监测网络，动态跟踪数据变化，形成监测预警响应。

在识别风险基础上，连玉明认为，应由政府、企业、教育机构三方协同，提供职业咨询、岗位匹配、培训补贴。政府搭建信息平台、出政策；企业开放真实场景、参与人才培养；教育机构调整课程、改进教学。连玉明特别强调“订单式”产教融合——龙头企业与高校共建实训基地，共同开发课程，推广“学习-认证-就业”直通模式。

王少峰建议广泛开展人工智能职业技能培训，持续开展企业转岗培训。还有不少委员关注到了保障兜底的细节。现行就业保障政策以失业后救助为主，连玉明建议增加预防性技能储备的制度安排。比如在职学习补贴，支持边工作边参加认证培训；对全职学习者提供转型期生活补助。“资金来源可探索失业保险基金增值收益、企业技能培训税收抵扣等渠道，不全靠财政硬扛。”他说。

推进AI通识教育全民化，请把AI当成“外脑”

当AI能写文案、能编代码、能做报表，大学生们究竟该学什么，才能在未来竞争中占据优势？

“把AI局限在计算机专业，是对这一战略性技术的误解。”连玉明注意到，国内部分高校已开始面向全体新生推进AI通识核心课程体系建设。他提出三点建议：第一，将AI素养、数字伦理、计算思维纳入全校必修课，培养对AI的基本理解与批判能力。第二，联合企业绘制岗位能力地图，定制嵌入AI元素的课程模块，把行业最新技术案例融入专业教学。第三，让企业把真实业务场景带进学校，让学生在实战中理解AI与专业的融合逻辑。

“不要在机器最擅长、最不知疲倦的领域和它正面竞争。”连玉明建议着力培养“人机协同”的能力。“把AI当成最得力的外脑和助手。”

马一德建议将企业岗位实践提前嵌入学习阶段，而不是等到毕业后再从头摸索。“我们长期以来所培养的，是能够在既定规则下解决既定问题的专业人才，而AI时代更需要的，是那些能够在规则尚未成形、问题边界尚不清晰的情境下持续学习、融会贯通的人。”马一德说：“两种培养导向之间的距离，远比课程表的调整要深得多。”

哪些人类底层能力是AI难以企及的？连玉明将其概括为“以人为本的核心技能”。“AI能在给定规则中找最优解，但现实社会往往模糊多变、不讲逻辑，人类的灵活性无可替代。”他说。

多位代表委员的讨论，最终都指向一个思考方向：技术应为人的发展服务。

中青报·中青网记者 杨月 蒋继璇 贾骥业 牟昊琨 实习生 马雪薇 来源：中国青年报

2026年03月09日 06版