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现在，AI几乎成了最炙手可热的公共话题。一边是技术狂飙、产业落地，AI巨头的新闻频频占据头条；一边是挥之不去的焦虑，不少大厂员工感慨“自己每天教AI工作，是不是也在训练未来的替代者？”
不久前，腾讯和复旦大学联合做了一项调查，结果显示，62%的受访者担心“被更懂AI的人替代”，比担心“被AI抢走工作”的人高出7.7个百分点。更耐人寻味的是，熟练使用AI的人的焦虑指数，倒比入门者高10.8分。这看起来有点反直觉，原因在于越了解AI的人，越能敏锐察觉到行业格局正在经历怎样的冲击，也越容易感受到能力差距拉大所带来的竞争压力。
这种焦虑并非空穴来风。今年以来，全球科技行业超过12万人被裁，几乎追平去年全年。客服、行政、财务、初级编程这些曾经吸纳大量就业的岗位，正在以肉眼可见的速度萎缩。每一个百分点的背后，都是普通人正在经历的职业震荡。
历史上，每一次技术革命最终都创造了更多岗位，AI也不会例外。但要看到，如果说以往的技术革命是“换饭碗”，这一轮AI革命却可能是“换桌子”，它冲击的是认知本身，这种冲击的量级，和以往不可同日而语。技术本身没有好坏，AI提升了效率，也在创造新的就业机会。数据显示，2026年春招AI领域岗位量同比增长8.7倍。但问题是：谁拿到了这些机会？谁又承担了转型的成本？
技术红利的分配是自上而下的，但转型风险的承担是自下而上的。AI技术狂飙，但红利分配不均，而社会应对节奏、公平就业和劳动保护规则等尚未跟上技术迭代的速度。AI就业问题的焦点，正在从“AI与人谁输谁赢”，转向“技术红利和转型风险如何在人群之间分配”。
缓解“AI焦虑”，不能只靠个体“硬扛”。当技术迭代的速度远超个人适应能力时，把问题完全推给“终身学习”四个字，既不现实，也不公平。我们在拥抱AI的同时，还要让技术进步的收益被更多人分享，让转型的成本被更公平地分担。
社会要做的，是筑牢“包容性发展”的底线。技术进步的目的，应该是惠及大众，而不是制造新的分化。一些人因为行业转型而掉队时，制度不能袖手旁观。针对传统行业劳动者、转型困难群体，职业培训和就业支持体系要更加精准有效，而不是发一份文件、搞一场讲座就算交差。同时，AI通识教育需要普及和下沉，从中小学到社区，让更多人有机会了解AI、使用AI，而不是被技术门槛挡在门外。
企业在这一轮转型中的角色，尤为关键。AI不该是就业的“终结者”，而应成为职业形态升级的“催化剂”。这个道理说起来简单，做起来却考验格局。真正有远见的企业，不应将AI当成裁员的理由，而是重新设计岗位，帮助员工特别是初入职场的年轻人掌握AI工具，让人机协同成为常态。只有员工感受到技术是助力而非威胁，创造力才会被真正激发。
对普通人来说，与其被焦虑裹挟，不如找到自己的“方向感”。不必盲目追逐每一个新工具、新概念，立足自己的专业和兴趣，想清楚如何用AI提升效率、拓展价值，可能是更重要的事。AI可以“平知识的权”，却不会自动“平能力的权”。标准化、重复、可编码的“机能”能被AI接手，而理解力、沟通力、共情力、价值判断力等“人能”会变得更稀缺。这些能力，才是人不能被替代的底气所在。
技术向前的脚步不会停歇，但狂奔的路上不能甩下普通人。AI的未来，不该是少数人的盛宴，而应指向社会的共同进步。这不是给技术踩刹车，而是装上后视镜，跑得越快，越要回头看看有没有人掉队。让技术真正服务于人，包括那些在洪流里正努力站稳脚跟的普通人，这本身就是技术最该抵达的地方。
（陈立民）
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