■ 本报记者 孙 楠

金伯利·布雷迪正面临职业发展的现实困境。这位53岁的加州人持有心理学学位，在开市客从事电子产品与珠宝销售的普通工作。多次申请客服岗位未果后，她注意到相关岗位的工作内容正在随人工智能发生变化，于是希望通过学习新技能，争取公司光学部门的岗位机会。没有标准化培训渠道，她花费六个月时间自学相关专业知识，自费考取两项执业资质，即便掌握相关实操能力，也未能如愿获得岗位。

布雷迪的经历，折射出劳动力市场在技术迭代过程中的结构性调整问题。高盛的研究显示，未来十年，美国约1000万个岗位的工作内容将受到人工智能的影响，其中入门级白领、重复性办公岗位受任务调整的影响相对明显。大规模失业并未出现，但岗位结构变化已经成为社会关注议题，不少民众担忧自身职业发展会受到技术变化的影响。回顾过往，在电力、计算机普及阶段，技术在改变旧岗位的同时，也催生大量新职业。人工智能带来的变化更多体现在岗位任务的重构中，不一定表现为大规模裁员，部分岗位会逐步收缩；行政后台岗位从业者，更容易感受到职业环境的变化。

当下，美国现有的教育和劳动力培训体系，更多偏向劳动者入职阶段的能力培养。劳动者在遇到职业调整时，可以领取短期失业救济金，但缺少持续的技能升级支持。传统帮扶项目覆盖面有限，2022年《贸易调整援助计划》停止接收新学员，2023年仅服务约3.9万人。正如美国商务部前部长吉娜·雷蒙多所指出的，现有体系更多看重培训投入规模，对培训之后的就业结果关注不足，整体呈现碎片化状态。

各界也在探索可行的应对路径。围绕真实岗位需求开发定向课程，联合雇主与培训机构对接岗位缺口，医疗、信息技术等领域的试点显示，完成培训的从业者收入可以获得改善；推广学徒制，让劳动者一边获取报酬一边开展系统学习；民间项目也逐步落地，非营利机构联合各州、企业开展试点，为青年提供培训，打通医疗、教育行业就业通道。部分企业也尝试在内部借助AI开展员工技能评估与岗位匹配。现实挑战同样客观存在：不少岗位未来所需技能尚不明确，劳动者转换职业存在心理与身份层面的障碍，企业内部跨部门流转通道有限，规模化再培训机制仍有待完善。

技术对就业的影响向来是双向的，人工智能在带来岗位结构调整的同时，也带来新的就业增量。世界经济论坛《2025年未来就业报告》指出，到2030年，受技术变革等多重因素推动，全球将新增1.7亿个岗位，同时约9200万个岗位会发生调整，净增7800万个就业机会。领英的数据显示，AI相关赛道已经催生大量新岗位，包括AI工程师、数据标注、算力基础设施配套岗位等，仅AI直接带动的新增岗位规模就已达百万量级。国际劳工组织研究也提到，对绝大多数岗位来说，AI更多是辅助提升工作效率，而非直接取代整份职业。

这意味着，技能升级、再培训是平稳度过职业结构调整期的重要抓手。如何完善培训体系，帮助劳动者适应产业变化，同时释放新技术带来的就业红利，是需要持续探索的现实课题。