尽管到目前为止，全球主要经济体尚未出现由AI技术进步引发的大规模就业替代，但史无前例的AI技术进步已经引发了广泛焦虑。
作为上一轮信息技术革命的重要推动者，比尔·盖茨（Bill Gates）最近在文章《动荡的AI时代已经到来，我们现在的选择至关重要》中提出，这一次技术革命可能真的不同。过去从农业向工业和服务业的转型往往经历几代人的时间，而AI可以直接替代一部分人的认知劳动，并以更快的速度进入多个行业。为此，如果等到劳动者已经失业或就业不足以后才开始寻找对策，就太晚了。AI时代的就业政策不能只做“事后补救”，而要“提前准备”。
2024年诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）长期关注自动化对就业和收入分配的影响。他最近在《自然》（Nature）撰文强调，技术没有预先确定的社会目的，AI最终如何影响劳动者也不存在唯一结果。AI可以自动化和替代劳动，也可以增强人的专业能力、提高劳动者生产率、创造新的工作任务。关键在于，AI更多替代人还是增强人，并非完全由技术本身决定，也受到经济激励和制度安排的影响。
这就把问题从“如何应对AI”推进到了“我们希望发展什么样的AI”。而一旦承认技术的发展方向可以被选择，谁来参与这个选择？
技术公司、企业和政府各有自己的目标，但AI如何改变工作，最终直接影响的是千千万万的劳动者。因此， AI的未来不应只由少数技术专家和企业决定，劳动者的声音也应进入技术采用、岗位调整和政策制定的过程。不仅要在技术造成冲击之后补偿劳动者，更要让技术更多增强而非替代劳动者，并让劳动者有机会参与决定技术如何改变自己的工作。
谈到人工智能对就业的冲击时，“我们未必能保住每一份工作，但我们会保住每一位工人。”（We may not be able to protect every job, but we will protect every worker.）当AI开始改变甚至替代人的工作时，政策究竟应该保护什么？
大体上有两个政策选项。其一是“保岗位”。当技术进步导致一些岗位消失时，通过限制裁员、补贴经营困难的企业等方式，尽可能维持原有的工作模式。其二是“保工人”。它承认岗位会随着技术进步和产业结构变化不断产生和消失，通过收入保障、技能培训和就业服务，降低劳动者的转型成本，让他们在退出旧岗位之后，仍然有能力进入下一个岗位。两者看似都在保护就业，背后的经济逻辑却并不相同。
“保岗位”的常见做法，是通过补贴企业、限制裁员等方式尽可能维持原有就业模式。在经济下行或暂时性冲击中，这些措施可以减少失业、稳定就业；但如果长期依赖行政保护和财政补贴维持既有岗位，代价就会逐渐显现。
新技术出现、新产业成长，一部分旧的生产方式和工作岗位随之退出，劳动力和资本流向生产率更高的地方。如果政策试图长期保护每一个既有岗位，就容易进一步演变为保护既有的生产方式，增加企业采用新技术和调整生产模式的成本。
对单个企业而言，拒绝任何可能冲击现有岗位的新技术，短期看保护了就业，长期却可能降低生产率和市场竞争力。对一个国家而言也是如此。在全球技术竞争不断加快的背景下，如果为了维持现有就业结构而延缓技术采用，损失的可能不仅是经济效率和长期竞争力，也包括增长所能创造的就业和收入。
没有什么岗位是一成不变的。在短期冲击中，“保岗位”可以稳定就业；但如果长期依靠保护既有岗位阻止调整，就可能以效率和竞争力为代价，最终也很难真正保护劳动者。
“保工人”的出发点不同。它承认随着技术进步和产业更替，一些岗位会消失。政策的目标不是阻止所有岗位退出，而是让劳动者不因为一个岗位的消失，就失去基本生活保障和重新开始的机会。核心是降低劳动者面对转型的成本。
一是能力。旧岗位消失并不意味着劳动者能够自动进入新岗位，培训、职业转换和就业服务需要帮助劳动者跨过新旧岗位之间的技能门槛。二是劳动者能否对改变自己工作的技术拥有发言权。技术采用并不是一个纯粹的工程问题。同一种技术可以被用来替代劳动，也可以被用来提高劳动者的能力和生产率；企业如何采用技术、如何重新设计岗位、生产率提高后的收益如何分配，都会影响劳动者是否愿意接受转型。
更重要的是，真正的“保工人”并不只是让某一项保障账户跟着个人走，而是用社会性的保障为灵活的雇佣关系提供稳定的安全网。丹麦的“灵活保障”（flexicurity）提供了一个典型案例。企业拥有较高的雇佣和解雇灵活性；劳动者在失业期间获得较为可靠的收入保障；政府同时通过积极劳动力市场政策（Active Labour Market Policy），提供培训、教育、就业服务和岗位匹配，帮助失业者尽快重新进入劳动力市场。它所追求的并不是一份工作的稳定，而是就业关系可以灵活调整，但劳动者的基本保障和重新就业的能力具有更强的确定性。
因此，前者试图让岗位少变化，后者则让劳动者有能力承受变化。真正可持续的安全感，不是承诺一个岗位永远不会消失，即使这个岗位消失了，我的生活不会立即失去支撑，我仍然能够学习新的技能、寻找新的机会，并且在影响自己的技术转型中拥有一定的发言权。第一，通过持续培训和就业支持，让劳动者保持竞争力。
新加坡政府长期投入资金支持劳动者培训。“技能创前程”（SkillsFuture）是其中最具代表性的制度。每位25岁以上的新加坡公民都可以获得SkillsFuture额度；40岁以上公民还可获得4000新元的额外额度。对于参加符合条件的全日制长期培训的中年劳动者，政府还提供相当于此前平均收入50%的培训津贴，每月最高3000新元。
技术进步不断改变工作，不能要求劳动者独自承担学习新技能的成本。尤其是通用技能可以随着劳动者流动到其他企业，培训收益无法完全由出资企业获得，因此单个企业往往缺乏充分投资的动力。从全社会看，这可能造成技能投资不足，需要政府介入并分担成本，帮助劳动者完成技能和岗位转换。
但有钱培训还不够，还要知道应该学什么。新加坡的产业转型蓝图（Industry Transformation Maps，ITM哪些行业和岗位会增长，哪些会收缩，未来需要什么技能，并据此提前做好准备。重要的是，这一过程不仅有政府和企业参与，也包括代表劳动者的工会。培训因此不再只是失业后的补救，而是政府、企业和劳动者共同判断产业变化，提前为转型做准备。
前者帮助解决“有没有能力学”，后者帮助回答“应该学什么、往哪里转”。真正有效的培训，目的不是完成多少培训人次，而是让劳动者学到市场真正需要的技能，并能够进入新的岗位。第二，是用社会安全网为劳动力市场的灵活调整托底。
“保工人”并不意味着消除失业。相反，如果允许企业随着技术和市场变化调整岗位，就必须承认一部分劳动者会经历暂时失业、收入下降或者较长时间的职业转换。这时，社会保障的作用不是阻止调整，而是使这种调整对于劳动者而言变得可以承受。
新加坡近年推出SkillsFuture Jobseeker Support，为符合条件的非自愿失业者在积极求职期间提供最长6个月的阶段性收入支持，最高可达6000新元。它并不是长期替代劳动收入的福利，而是为劳动者寻找下一份更合适的工作争取时间，并将收入支持与求职、培训等活动结合起来。第三，是劳资政三方协作，让劳动者的声音进入技术转型。
这也是新加坡经验中尤其值得关注的一部分。长期形成的劳资政协商机制，使政府、企业与工会不仅在工资和劳动关系问题上进行协调，也越来越多地参与产业升级、技能培训和技术转型。
企业培训委员会（Company Training Committee，CTC）是这种机制在企业层面的一个具体体现。CTC由企业管理层与工会代表共同参与。当企业准备引入自动化、人工智能等新技术时，可以申请政府资金支持，但需要提出企业与员工共同受益的转型方案，例如改善工资、职业发展或培训机会。工人由此通过工会进入企业技术转型的讨论。
这一机制的重要之处，不是等技术引入、岗位受到影响之后再讨论裁员和补偿，而是在企业转型过程中，就让劳动者的利益进入岗位设计、技能培训和职业发展的安排。
例如，一家公交运营企业在获得政府支持引入自动化轮胎管理系统的同时，也为技术人员建立新的职业发展序列，并为巴士车长提供自动驾驶车辆运营相关培训。其思路不是为了保住原来的岗位而拒绝自动化，而是允许技术改变工作，同时让劳动者参与转型，并在新的技术体系中找到新的位置。
总体来看，新加坡“保工人”的政策并不是某一个单独项目，通过培训和就业服务让劳动者保持竞争力，通过安全网降低转型期间的生活风险，再通过劳资政协作让劳动者有渠道表达诉求、参与企业转型并分享技术进步的收益。
当然，这套机制与新加坡劳动力规模较小、政府协调能力强以及长期形成的劳资政协商机制密切相关，未必能够简单复制。不阻止技术进步，而是让劳动者有能力适应技术、有保障承受转型，也有机会参与技术如何改变自己的工作。
讨论“保工人”，需要看到中国劳动力市场自身的一个重要特点——二元性，以及由此形成的多元而复杂的就业结构。这种二元性既存在于城乡劳动力之间，也体现在正规就业与非正规、灵活就业之间。城镇正规就业通常拥有相对完善的社会保障，而大量外来劳动力、新就业形态和零工劳动者的保障仍然不足。不同地区、不同身份和不同就业形态的劳动者并存，使中国劳动力市场既具有很强的流动性，也面临保障覆盖和保障水平差异较大的现实。
这种二元结构，一方面造成了劳动者因就业身份和就业形态不同，在保障覆盖和保障水平上的不平等；另一方面，它也赋予了中国劳动力市场很强的弹性。在经济和产业调整时期，大量劳动者能够在地区、行业和不同就业形态之间流动，使就业关系较快适应产业和生产方式的变化。这种弹性长期以来吸收了大量就业冲击，也为中国快速工业化和产业结构调整提供了重要缓冲。
近年来，随着平台经济发展，外卖骑手、网约车司机、自媒体从业者以及其他灵活就业群体迅速扩大，中国已经形成规模庞大的灵活就业群体。这不仅是一种需要进一步规范和保障的就业形态，也是中国劳动力市场现实而重要的组成部分。
因此，面对AI带来的新一轮产业调整，中国需要思考的不是如何消除劳动力市场的灵活性，而是如何在保留这种弹性和灵活度的同时，提高劳动者应对变化和转型的能力，同时兼顾保障的稳定性和确定性。承认灵活就业是一种重要且将长期存在的就业模式，并以更稳定、更具普惠性的社会保障为这种灵活性托底，是讨论“保工人”的重要前提。参考新加坡的政策经验，中国至少可以从三个方面做好准备。第一，让雇佣关系保持灵活，让劳动者的保障更加稳定。
AI时代需要的不是一个岗位永远不变的劳动力市场，而是劳动者能够在岗位、企业、行业乃至地区之间顺畅流动的劳动力市场。中国已经拥有相当有弹性的劳动力市场，真正需要补上的，是与这种灵活性相匹配的安全保障。
flex强调的是雇佣关系的灵活，security强调的则是劳动者保障的稳定。企业可以根据市场和技术变化调整用工，劳动者也可以在不同工作之间流动，但失去一份工作不应意味着同时失去基本生活保障和重新就业的机会。对中国而言，这意味着养老、医疗、失业等保障应尽可能减少对单一雇主和特定就业形态的依赖，在正规就业、灵活就业以及不同地区之间实现更顺畅的覆盖和接续。雇佣关系可以灵活，保障则需要有确定性。只有这种确定性足够强，劳动者才更有能力承担流动和转型的风险，劳动力市场的弹性也才能成为真正可持续的优势。第二，为劳动者转型保留足够的“中间地带”。
过去十多年，平台经济和灵活就业已经成为中国劳动力市场重要的就业“蓄水池”。当制造业、房地产和传统服务业吸纳能力发生变化时，外卖、网约车以及其他平台就业为大量劳动者提供了相对低门槛的收入来源。
这种缓冲功能不应被低估。对于一个拥有庞大劳动力规模、地区和技能差异又很大的经济体而言，不可能要求每一个离开旧岗位的劳动者都立即完成技能升级、进入高生产率的新产业。从旧岗位到新岗位之间，需要有足够的就业空间容纳转型中的劳动者。灵活就业的重要价值之一，正是为这种转型提供“中间地带”。
不容忽视的是，这个“蓄水池”本身也会受到技术进步的影响。自动驾驶、无人配送和生成式AI正在进入其中一些领域。因此，政策既要重视灵活就业的缓冲作用，也要提前观察哪些岗位正在收缩、哪些新的就业机会正在形成。这里可以更多借鉴丹麦积极劳动力市场政策政府不能只在失业发生后提供救济，还应更早提供培训、职业转换和就业匹配服务；企业最了解技术和岗位需求，也应参与识别未来需要的技能并共同承担培训责任。这样，政策才能把劳动者从旧岗位退出到进入新岗位之间的“中间地带”，真正转化为通向下一份工作的过渡期。第三，让劳动者的声音进入企业的技术转型。
新加坡经验中最值得中国关注的，让劳动者通过工会进入企业技术转型的决策过程。企业当然应该拥有采用新技术、提高生产率的空间，但当AI、算法和自动化直接改变岗位、收入和工作方式时，劳动者也应该拥有表达自身利益的渠道。
这对中国尤其重要。随着就业越来越灵活和平台化，传统稳定的“单位—职工”关系正在发生变化。骑手、网约车司机和其他平台劳动者高度分散，谁来代表他们讨论算法调整、技术采用和收益分配，成为一个现实问题。
近年来，工会组织开始更多覆盖新就业形态劳动者，一些行业也在探索协商机制。在算法改变、技术引入和岗位调整之前，就让劳动者的利益进入企业决策。
政府的产业政策也可以发挥作用。衡量一项技术政策是否成功，不能只看企业有没有采用新技术、生产率有没有提高，也应该关注采用技术以后劳动者是否受益。政府支持企业数字化和智能化的同时，可以更多把员工培训、职业发展和收入改善纳入政策目标。
这并不是要求技术进步的收益平均分配，企业能够从技术升级中获得生产率收益，劳动者也能够获得新的技能、职业机会和收入改善。
在这一过程中，研技术影响了哪些劳动者，企业获得了多少生产率收益，劳动者承担了多大的转型成本，以及怎样的培训、补偿和收益分享既能维持企业采用技术的动力，又能改善劳动者福利。研究者不能代替劳动者发声，但可以把劳动者的处境转化为证据，把各方利益放进同一个可以检验的分析框架。
新加坡和丹麦的制度当然都不能简单移植到中国。中国劳动力市场规模更大、地区差异更明显，就业形态也更加复杂。不必通过冻结岗位来获得安全感，而应让雇佣关系保持必要的灵活，同时以稳定的社会保障和积极劳动力市场政策降低劳动者转型的风险；政府可以通过培训、就业服务和产业政策帮助劳动者进入新的岗位，企业和工会则应更多参与技能需求判断和技术转型，让劳动者的声音进入技术决策，并分享生产率提高带来的收益。
AI时代真正需要建立的，工作和雇佣关系可以随着技术进步而变化，但劳动者的基本保障不能因此变得不确定；岗位可以转换，但培训、就业服务和转岗支持要帮助劳动者尽快找到下一份工作；企业可以采用新技术，但劳动者也应有机会参与技术转型并从中受益。这既是新加坡“保工人”思路与丹麦flexicurity、积极劳动力市场政策共同提供的启示，也应成为中国面对AI时代重新设计就业政策的重要方向。
作者李嘉为新加坡管理大学经济学院院长、李光前经济学讲席教授，在该校韧性劳动力研究所研究劳动力市场转型与人工智能对就业的影响。北京大学国家发展研究院副院长，北大博雅青年学者、经济学教授张丹丹对本文亦有贡献。