AI来了，我们还有工作吗？日前，由复旦大学中国经济研究中心承办的上海论坛分论坛“人工智能时代的劳动市场转型：中国与全球的新挑战”举行。分论坛聚焦人工智能（AI）快速发展背景下劳动力市场所面临的深刻变革。来自中国、美国、韩国、新加坡等一流高校与研究机构的重量级学者，从经济学、管理学、政治经济学等多学科视角出发，结合大数据与行业实证分析，围绕AI对就业结构、技能需求、收入分配及经济增长的影响展开深入讨论。
当AI比人类更胜任工作时，我们该何去何从？ 哈佛大学经济学讲席教授Richard B. Freeman从“科幻走向现实”的视角出发，指出大量曾存在于科幻作品中的技术正加速在现实中落地，尤其是大语言模型和算法进步，正在深刻改变劳动力市场结构。他强调，AI在多个领域已逐步超越人类能力，这一趋势将重塑工作方式与职业边界，并对个体能力提出全新要求。同时，他提醒，与其简单担忧技术替代，更应关注收入分配与制度安排问题——“谁拥有AI，谁将掌握更多经济收益”。在他看来，AI既可能带来效率跃升、减少蓝领工人与白领雇员之间的差距，但也可能加剧AI所有人与劳动者之间的不平等。因此，破局的关键在于社会如何通过政策与制度进行回应与调节。
新加坡管理大学计算和信息系统学院长聘副教授朱飞达从人力资本的视角出发，探讨了在AI深度嵌入组织运行的背景下，个体经验与知识如何转化为“智能资产”。他指出，随着AI能够参与甚至替代部分认知与创造性工作，传统以学历与技能为核心的人力资本评价体系正面临重塑。企业内部的工作流程、决策路径与隐性经验，正在通过数据与算法被记录、结构化并模块化，从而形成可复用、可扩展的知识体系。与此同时，他强调，未来竞争优势将更多来自“人类智能+人工智能+组织智能”的协同能力，如何实现知识的资产化、治理与价值分配，将成为AI时代的重要议题。
北京大学国家发展研究院副院长、经济学教授张丹丹围绕“如何测算AI对就业的影响”作主旨发言。她从方法论视角，系统比较了当前国际前沿研究中的三种测度路径：基于任务分解的“AI暴露度指数”、基于企业招聘行为的“AI企业采用指数”，以及基于人机交互真实数据的“AI观测暴露指数”。三类指标分别从理论可行性、企业实际采纳与个体使用行为三个层面刻画AI对就业的影响，互为补充。她指出，三类证据交叉验证出一个一致的判断：“理论偏悲观、现实相对温和”——潜在高暴露的职业普遍集中于白领认知性岗位，但AI在企业层面的深度落地仍处于早期阶段，现实冲击显著小于理论上限；同一暴露度的职业命运分化，根本上取决于其内部任务结构属于互补还是替代关系。她同时提醒，本轮AI在“认知能力跃升”和“近乎同步的全球扩散”两个维度上的突破，使本次技术冲击的速度与广度前所未有，调整窗口被大幅压缩，对前瞻性监测、技能转型支持与社会缓冲机制提出了更高要求。
清华大学社会科学院经济所长聘副教授谢丹夏从宏观经济与增长理论出发，构建了一个涵盖数据、算力、算法与存储等要素的“数智经济”一般分析框架，探讨人工智能时代的增长机制与就业影响。他指出，在极端情形下，生产与创新过程可能主要依赖数据、算力和存储，从而显著弱化对传统劳动的需求结构。同时，AI对就业的影响具有多重效应：既可能替代部分岗位，也能通过提升创新效率、降低知识负担成本与促进技术扩散创造新机会。此外，他还提出，AI可能通过立法等改变工作时间配置（比如减少法定工作时间）与生活方式，对就业和人口动态产生潜在影响。总体而言，制度与政策调整将是应对这些变化的关键。
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