AI时代人才工作的机遇、挑战与应对

智能招聘系统秒级匹配岗位与人才

AI学习平台定制个性化成长路径

大数据模型为区域人才政策制定提供决策参考

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曾经被视为“黑科技”的人工智能

如今已融入人才引育用留全流程

推动人才工作迈向智能化新阶段

湖北光谷东智具身智能机器人在叠衣服 本刊记者 牛睿彬 摄

人工智能的发展正在重塑人才技能，人才也必将被重新定义。过去定义人才，看重的是专业知识和创造性劳动，但在 AI 时代，人才的核心价值越来越取决于非智力因素、非共识能力。与会专家一致认为，未来的人才应具备四大核心能力。人机协同能力，能熟练用 AI 又懂技术边界；高阶批判思维，不盲从 AI、善于突破创新；社会情感能力，发挥同理心、沟通协作优势；终身学习与跨界思维能力，及时适配 “AI + 行业”发展趋势。这意味着，人才观正从“知识储存”转向“智慧创造”。

人才工作本身，也正经历从“经验驱动”到“数智驱动”的转型。浙江大学教授、浙江省人才发展战略研究院院长陈丽君的研究显示，目前99%的财富500强企业采用AI技术自动筛选简历，40%的公司计划使用AI与潜在人才“对话”。人才选拔环节正变得前所未有的高效与精准。在培养与留存层面，AI不仅能推送个性化学习路径，更能通过分析薪酬数据、行为数据等，预判成长路线、离职风险，实现前瞻性干预。中国人事科学研究院原院长吴江认为，人才发展数智化已成为大趋势，以此可实现人才管理效能的最大化。

与此同时，人工智能还催生了广阔的职业新蓝海。据世界经济论坛预测，到2025年AI将创造5800万个新岗位，数据分析师、AI伦理师、机器学习工程师等岗位需求呈爆发式增长。“AI+行业”的融合，让跨领域复合型人才成为“香饽饽”。中国科学技术发展战略研究院副研究员高懿指出：“既懂行业又精通AI的‘桥梁型’人才，缺口极大。”她举例介绍，中国科学技术大学研发的“机器化学家”智能系统，可以自己“看”论文、“想”方案、“做”实验，能将研发效率提升百倍以上。而这类智能系统的落地与迭代，正迫切需要能驾驭“AI + 科学”的复合型人才。

放眼全球，AI人才的竞争也从数量比拼演变为产业生态、创新链条与制度环境的系统性较量。西南交通大学博士研究生冯定国指出，全球AI人才竞争呈现“总量集中、密度分化”的“两极多强”态势。当前全球AI人才总量约300万，中美两国以合计超50%的人才总量形成双强并立格局，而新加坡、以色列等国则以极高的人才密度，构筑了独特的竞争优势。我国于2025年8月发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，正是为了在这场系统性角力中，占据更有利的生态位。

机遇的背面总是挑战。技术变革带来了岗位替代与技能“生锈”风险。AI的替代效应正从重复性体力劳动迅速蔓延至程式化脑力工作。麦肯锡全球研究院报告显示，到2030年全球约8亿个工作岗位将因AI整合发生变化。更值得警惕的是长期依赖AI导致的技能退化。麻省理工学院研究发现，长期使用AI的人群大脑神经连接强度比纯人工组减少约45%–55%，批判性思维与记忆能力减弱，长此以往会陷入“越用AI，越不会思考”的循环。

人才供需呈现“总量短缺+结构错配”。人力资源和社会保障部数据显示，我国AI领域人才缺口超500万人，但2024年高校相关专业招生仅4.3万人，供给远追赶不上需求的步伐。更深层的问题在于供需“错配”：从培养端看，高校4年的培养周期，难以匹配AI技术不足1年的迭代速度；从资源配置看，资本市场过度追逐大模型等热门领域，对AI基础理论、底层工具链等“冷板凳”领域人才的培养投入不足。高懿指出，学科壁垒高筑、跨领域导师匮乏，导致“高校教的”与“产业要的”之间横亘着巨大的鸿沟。

人机信任与伦理治理的问题，同样不容忽视。 当算法深度介入人才评价与选拔，其“黑箱”特性可能衍生新的不公。陈丽君指出，信息过载与算法推荐同质化会显著降低人才对AI服务的接受意愿。若算法设计隐含偏见或训练数据本身失衡，那么智能招聘反而会固化社会不公。与此同时，全球竞争态势加剧了数据安全与人才流动的风险，如何在开放引才与安全保障间取得平衡，也考验着人才治理智慧。

面对AI带来的机遇和挑战，唯有系统性重构，方能应对。这需要我们在培养、管理、制度上共同发力，构建一个“智慧赋能、市场驱动、制度护航” 的人才发展新生态。

“AI时代的人才培养，必须实现从‘批量生产’到‘个性化生长’。”西南交通大学教授、四川省人工智能与社会意识重点实验室首席专家张锐昕呼吁，要在人才培养全周期深度融合AI，驱动教育从“知识传授”转向“能力与价值塑造”。中央党校（国家行政学院）教授顾平安提出了“三个转向”路线图：基础教育要以素养培育为核心，开设AI通识与伦理课程，通过项目式学习培养批判性思维与创新意识，筑牢数智化基础；高等教育要设立大模型研发、AI伦理等新兴方向，打破学科壁垒，推行“AI+专业”交叉培养模式，建设跨学科导师团队与产学研联合实验室；职业教育和继续教育则需打造伴随一生的“技能账户”，建立“微学位”制度，利用AI平台为每个人定制终身学习地图。

优化管理机制，用“数据大脑”与“市场之手”双轮驱动。南京师范大学教授、江苏人才发展战略研究院院长李金生建议打破部门藩篱，构建跨教育、科技、产业的 “人才数据大脑” ，让人才工作从“人找政策”升级为智能化的 “政策找人” 。中央财经大学教授张相林认为，激发企业主体作用也至关重要，可以鼓励龙头企业设立AI研究院，通过税收优惠等政策推动产学研共建实验室，加速基础研究到产业应用的快速转化，真正释放市场活力。

完善制度与生态，是赢得长远竞争力的坚实保障。冯定国建议，可借鉴国际经验，加大高端人才引进力度，设立“AI人才绿色通道”，构建培养—引进—使用的全链条政策体系，健全人才评价与职业发展体系，建立符合人工智能特点的职业分类与能力标准，发展多层次、市场化的评价机制。

筑牢安全与伦理的防线，是行稳致远的底线。 从《新一代人工智能发展规划》到实施“人工智能+”行动，从《生成式AI服务管理办法》到《人工智能安全治理框架》，我国正逐步构建起涵盖算法、内容与隐私的治理体系。未来应进一步积极参与并引领人工智能国际伦理标准、技术规范与认证体系建设，在开放合作中筑牢安全屏障，为创新人才提供自由活跃又稳定可靠的发展环境。

未来已来，人工智能浪潮奔涌，但人类智慧始终是技术演进的主舵手。唯有以人才为核心、以创新为动力、以制度为保障，才能在智能时代的全球竞争中赢得主动、引领未来。

来源：大国人才

编辑：肖凤

审核：方蕊佳

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