科技日报记者 王春
2026世界人工智能大会期间，上海科技大学CEISD（教育、创新和可持续发展研究中心）与合作伙伴联合发布《AI时代的中国劳动力市场：从职业消失论到任务重组论》报告，依托2023年底至2026年4月全国线上招聘全周期数据，打破“AI批量淘汰职业”的普遍焦虑，揭示AI的核心影响是重组工作任务，兼具全流程处置能力的复合型闭环岗位成为就业市场最大增量。
为适配国内劳动力市场研究，团队搭建本土动态C-O*NET数据库，将就业研判从传统职业名称下沉至细分岗位职责，搭建“AI暴露指数—人类互补”评估模型，量化AI对就业的双重影响。数据显示，ChatGPT推出后，超四分之一新增招聘岗位存在较高AI替代敞口，但人类独特能力能够有效对冲替代风险；市场内约2100万个岗位由任务重组形成，占全部招聘岗位的18.6%。
当下企业招聘逻辑已发生根本转变，不再局限考察单一专业技能，优先吸纳可独立完成需求、执行、校验、汇报完整工作闭环的求职者。纯线上标准化文本岗位需求持续下滑，侧重现场实操、风险研判、多方协同、权责落地的复合型人才更受市场青睐。
项目首席数据科学家、上海科技大学（以下简称“上科大”）CEISD客座学者陈沁表示，以往大众习惯以职业名称判断AI替代风险，研判尺度存在偏差。海外通用ONET体系适配美国市场，难以贴合国内用工现状，本土C-O*NET填补了任务级就业数据库的空白。他提到，短期内1至3年入门岗位将承受结构性压力，但长期不会出现整体性失业危机，市场急需熟练驾驭AI、承担最终工作责任的复合型从业者。
上科大CEISD主任杨燕青介绍，全球AI劳动经济研究长期依赖海外ONET数据，本次自研的动态C-O*NET后续将开源开放，有望成为国内相关学术研究的数据基座。大语言模型大幅降低任务切换成本，延续两百余年的人际细分分工模式被重构，产业分工转向人机协同闭环，团队将围绕“碳硅共生”分工开展持续研究，为AI时代宏观就业政策提供理论支撑。
报告提出三大核心结论：一是“职业消失论”并不成立，AI仅替代标准化任务，26.6%的岗位面临较高替代压力；客服标准化工作易被AI承接，招聘规模持续收缩，而Java工程师的架构设计、故障处置等高价值工作无法被机器替代，资深技术岗薪资稳步上涨。二是AI并未催生全新职业，就业增量全部来自复合型岗位，全网出现频次最高的职能组合为“制造优化+质量闭环”。三是高校人才培养与市场需求存在明显错配，本科专业热度与四年后就业需求相关系数仅0.23，超三成2025级本科生就读于高替代压力专业。
研究团队提炼出情境判断、责任承担等六大AI难以替代的人类核心能力，并配套分专业课程优化方案。据介绍，C-O*NET数据库将按月动态更新，开源后持续为学术研究、高校人才培养、就业政策制定提供量化支撑。
（受访对象供图）
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