生长新质生产力配景下手艺劳动力需求特征及职业教育供应思绪

新质生产力是由新一轮科技革命和工业厘革催生的生产力跃迁，它以科技立异为焦点驱动力，以数字化、网络化、智能化为基本特征，以战略性新兴工业和未来工业为主要载体，不但引起大大都工业和行业的系统性厘革，还彻底改变了人类社会的生爆发涯方法和组织运作模式。作为引领新一轮科技革命和工业厘革的战略性手艺，人工智能代表了手艺前进的高阶形态，成为生长新质生产力的主要阵地。

若是说以往手艺前进对劳动的介入主要基于程序式自动化，对生产力的驱动仍局限在专用性上，那么人工智能则突破了程序式的局限，极大扩展了功效性和通用性，并从基础上重塑新型劳动力。鉴于手艺劳动力是周全支持人工智能劳动介入的主体实力，就势必成为生长新质生产力配景下需求量最大、结构性矛盾最突出的劳动力群体。从人工智能劳动介入的视角探讨手艺劳动力需求的改变及特征，关于理清相宜的职业教育人才作育和供应思绪意义重大。

人工智能的理论基础与研究范式

人工智能的理论雏形最早可追溯至亚里士多德（公元前384—322年）建设三段论的某些形式逻辑的推理方法，这既是现代符号逻辑和数理逻辑的起点，也是迈向人工智能的第一步。以后，科学家们一直试图明确感知、推理、学习、相同、行动等与人类智能相关的问题；直到1956年，麦卡锡（John McCarthy）等十余位科学家在达特茅斯学院聚会上接纳“人工智能”①归纳综合他们探讨的机械模拟人类智能的问题，才促使人工智能作为一门学科正式降生。学界普遍以为，图灵头脑以及达特茅斯聚会配合组成早期人工智能研究的理论基础，认知科学②以及认知神经科学③则为学科研究及理论构建提供了基础遵照�；诙灾悄苁抵实牟畋鹈魅�，形成差别学派和研究范式。

（一）学科脉络与理论基础

从学科脉络看，人工智能在达特茅斯学院聚会上被正式提出时，还只是盘算机科学的一个分支学科。1936年，图灵（Alan Mathison Turing）在论文《论可盘算数及其在判断问题上的应用》中提出“图灵机”的设想，即由虚拟的盘算机替换人类举行数学运算，并把相关的哲学思索引入智能领域，最早提出机械可以具有智能的看法。1950年，他在文章《盘算机械与智能》中提出图灵机的理论模子，一种判断机械是否具有智能的“模拟游戏”④，即图灵准则。这篇文章被普遍以为是机械智能最早的系统化科学化叙述⑤，图灵准则也成为最主要的智能机标准。然而，差别于科学领域的其他学科，人工智能不但在熟悉论层面沿袭了哲学的系统性头脑，学科内部也与哲学诸多分支学科难明难分，最终使其生长成为跨领域的综合性学科。

从理论基础看，盘算理论涤讪了早期人工智能研究的理论基础。20世纪50—70年月，早期认知科学中占主流职位的盘算理论以为，认知即盘算，认知运动的实质是“在心理表征之上运作的盘算程序”。无论是功效上模拟头脑历程的符号主义，照旧结构上模拟神经系统的毗连主义，都属于运算智能的领域，差别是基于笼统头脑照旧形象头脑举行构建。70年月之后，随着认知神经科学的生长，科学家们逐渐意识到行为从差别维度反应智能，这与意识层面研究形成互补，关于明确智能的实质至关主要。由此，泛起了区别于前二者聚焦生长感知智能的行为主义学派。差别研究范式和路径中，人工智能还充分罗致了逻辑学、仿生学、心理学、控制论等学科和科学的理论因素。

（二）符号主义与头脑历程模拟

符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟要领，又称逻辑主义、心理学派或盘算机学派。这一学派以为智能爆发于大脑头脑，主张基于显性正义和数理逻辑模拟大脑的头脑历程，主要理论基础是纽厄尔和西蒙提出的“物理符号系统假说”⑥（表1）。

该假说指出，“符号是智能行动的基本”“物理符号系统是一样平常智能行为的须要和充分条件”。该学派以为人类大脑特征可以用特定的物理符号体现，头脑历程则应被视为符号⑦的表征和运算历程�；诰哂醒峡峄ㄐ缘乃惴ǔ绦蛞约啊凹偕琛壑ぁ录偕琛钡钠舴⑹匠绦�，使盘算机习得一定的“解决问题的能力”，学习历程则是“从履历或规则出发，凭证条件推出结论的历程”。这种自上而下的演绎式推理是自动爆发的，且由于符号系统对知识表达简直切性和逻辑性，其历程具有可诠释、可追溯的特点。然而，在大宗不确定、不完全信息的重大情形中，通用领域的知识界线难以划定，因此，其研究合理性是有限的，只能聚焦某个专门领域，主要包括启发式程序、专家系统、知识工程等。

（三）毗连主义与神经系统模拟

毗连主义（Connectionism）是一种基于神经网络和网络间毗连机制的智能模拟要领，又称仿生学派或心理学派。他们以为智能是物理结构和毗连方法的统一，主张基于仿生学模拟神经元的毗连机制。神经元是神经系统最基本的结构和功效单位，它们通过自身的突触部分爆发毗连，组成重大的脑神经网络，从而举行信息转达和交互。“若是我们可以用有限的语句来形貌自然神经系统的任何功效”，那么，“我们就可以用形式的人工的神经网络来实现它”。毗连主义从这种结构类比中获得启示，试图通过算规则则模拟神经元之间的毗连机制以及改变权值构建人工神经网络（图1）。

与符号主义差别的是，其构建除了在“软件”上探讨大脑的学习和训练性能，还在“硬件”上模拟大脑的生物结构和毗连机制。然而，鉴于模拟目的具有指向性以及大脑结构、功效的重大性，就只能从部分的模拟构建中推导出整体，没有须要也没有可能举行完整模拟。因此，它仍然无法挣脱专用人工智能的限制，其研究主要包括感知机、反向撒播和深度学习等。

（四）行为主义与反应行为模拟

行为主义（Actionism）是一种基于“感知—行动”的智能模拟要领，又称进化学派或控制论学派。他们以为智能的实质是主体与情形的交互，主张模拟人类对情形的反应行为，以行为主义和控制论头脑作为理论基础。从行为主义⑧视角看，心理学的理论目的在于“预见和控制行为”。这里的行为是指“有机体用以顺应情形转变的种种身体反应的组合”，还可以剖析为多个自力的“刺激—反应”单位。从控制论⑨角度看，机械与有机体属于统一看法系统的研究工具，行为是“工具相关于它的情形做出的任何转变”，体现为输入和输出两种形式，行为历程是为抵达稳态的调理与控制历程。该学派挣脱了古板人工智能的哲学假设，既阻挡研究心理和意识，也不接纳内省的要领，转而研究客观保存、可视察的大脑行为，并把信息反响作为调理控制行为的要害点。通过输入端感知和输出端反响，使机械自主顺应种种重大、不确定和非结构化的客观情形，进而抵达智能主体内部以及主体间的协调。这种顺应，实质上是“重大系统的各个要素相互之间的准确联系以及它们整个集团与周围情形的准确联系”。

人工智能应用的三个层级与劳动介入

凭证韦伯字典对智能的界说，学习、明确和处置惩罚是智能的基本要素⑩，人工智能应用的目的就是让机械具备这些要素，从而更高效地介入人类劳动、完成需要人类智能才华完成的种种使命。然而，“人工智能是人的智能的延伸而不是人的智能的复制”。相关于人类劳动力而言，人工智能的优势在于手艺赋能放大了机械模拟人脑的性能，使其在一定水平和规模内能够战胜人类的生物局限，甚至显著优于自然原型，这是一种根天性的性能延伸优势�；谡庵钟攀�，差别应用层级的人工智能通过自动化特定使命以及全智能功效模拟的方法介入人类劳动，高层级人工智能甚至可能实现智能的质性跃迁。

（一）专用人工智能与自动化特定使命

专用人工智能（ANI）是人工智能生长的初级阶段，对应智能辅助11或弱人工智能，主要“通过手艺手段在机械上体现出一定的智能性”。一方面，ANI对劳动的嵌入仅限于特定领域、简单智能。它的认知规模较量狭窄，基于“大数据驱动小使命”范式运作，只“针对特定的目的实现智能化应用”，如自然语言处置惩罚、盘算机视觉，关于特定使命以外的事物并不具备完整认知功效。另一方面，ANI对劳动的嵌入实质上仍体现为工具性。作为基于特定使命的简单智能，ANI功效很是有限，仍需借助大型数据集来学习和训练，这既离不开人类的程序设计和数据灌注，也无法脱离人类的监视和治理。以谷歌的AlphaGo和IBM公司的Watson为例，AlphaGo以及它的升级版本Zero仅在局部智能水平的单项测试中逾越人类智能，Watson也只在癌症治疗、基因检测等医疗领域有突出体现。只管它们在特定领域的狭窄认知上已经体现出显著优于人类的智能水平，但对标注数据12仍具有强依赖性，说究竟只能作为专用领域的一种劳动工具，辅助人类完成劳动使命。

（二）通用人工智能与全智能功效模拟

通用人工智能（AGI）是人工智能应用生长的较高阶段，对应智能增强或强人工智能，在智能功效整合以及通用性方面有了质的奔腾。它具备类似人类的一样平常智力，能够笼统思索、知识积累、学习迁徙，并在非特定输入下自我学习和纠错调试；也能够像人类一样在现真相形中自力执行非预设性使命、自主爆发并完成使命。关于上述焦点能力的探讨，学界提出类人智能和非类人智能两种可能性，不同在于是否模拟人的头脑方法和行为模式。然而，无论属于哪种类型，AGI无疑是以更高级别自动化或全智能功效模拟的方法介入劳动历程，同时也创立出相宜人类从事或体现人类生物优势的新使命新职位。以迈向AGI的突破性手艺BERT和GPT系列模子为例，这类预训练语言模子“已经为一样平常类型的模子提供了基础模子这一术语”，它们通过自我监视举行大规模数据训练，“很容易顺应于执行普遍的下游使命”，其主要生长偏向是“吸收天下上其他感官数据，实现集成的、多模态学习”，这无疑起源展示出一种通用性更强的人工智能应用。

（三）超人工智能与机械智能质性跃迁

与前两个层级相比，超人工智能（ASI）的定性形貌最模糊，只管只是基于智能涌现和手艺奇点的一种展望，但无疑代表着一种“在险些所有领域远远凌驾人类的认知能力”。现在，人工智能整体处于专用手艺层级，向通用层级跃迁的历程就是将机械的性能优势13与一样平常智力团结起来，增强其功效整合能力和通用性能。然而令人担心的是，促成智能跃迁的大模子训练在执行使命时爆发了一些出乎意料的行为、思绪或想法，研究者们将其称为“智能涌现”14，这意味着机械可能具备某种人类无法诠释的自我醒觉的能力。别的，弗诺·文奇（Vernor Steffen Vinge）、库兹韦尔（Ray Kurzweil）等人展现的即将到来的“手艺奇点”也受到普遍关注�？庾任ざ晕斯ぶ悄芑嵩谝欢问逼诤蟆氨⒔票手钡闹甘鎏怼�，而“盘算机就能够融合古板的生物智能与机械智能的双重优势”。这让科学家们最先小心，人工智能手艺有可能生长成为“比人类的生物性头脑更快、更有用的头脑方法”，实现各方面智能周全逾越人类的机械智能的质性跃迁。

人工智能介入敌手艺劳动力需求的改变

作为引领新一轮科技革命和工业厘革的战略性手艺，人工智能依附性能延伸优势介入劳动历程，不但提升了生产要素质量、改善了资源设置效率，还成为催生新工业、新模式、新动能，生长新质生产力的焦点要素。相关于蒸汽、电力、信息等手艺前进而言，人工智能突破了程序式的局限，极大扩展了功效性和通用性，并从基础上重塑新型劳动力。鉴于手艺劳动力是周全支持人工智能劳动介入的主体实力，就势必成为生长新质生产力配景下需求量最大、结构性矛盾最突出的群体。人工智能不但在本体层面临手艺需求量和结构爆发深刻改变，也在社会层面临手艺劳动者就业和收入带来重塑性影响。

（一）需求增量和减量呈结构性矛盾

凭证价钱的需求定律，需求量反应了一准时期内劳动力价钱的变换情形，当其他因素稳固时，需求量随价钱的变换而反偏向变换。使命自动化在一定水平上提高了生产效率、降低了生产本钱，但也变相提高了劳动力的相对价钱，劳动力需求量随价钱“提高”而镌汰，此时需求线是一条向右下方倾斜的曲线。然而，需求定律并不是诠释需求量转变的唯一正义，扩容增产也是直接导致需求量改变的因素。生产效率极大提高有用刺激了企业扩大生产和投资规模的行为，促使需求曲线D1整体向右平移至D2，在另一个维度上提高了劳动力需求量15，即从Q1提高至Q2（图2）。归纳综合而言，人工智能介入对劳动力需求量的改变是一个双向传导机制，但增量和减量的目的群体既不交织重叠也不可直接抵消，需求量改变呈结构性矛盾。

（二）劳动力替换与劳动力创立并存

替换效应基于使命自动化爆发，是指以机械自动化生产替换人类生产，从而将人类劳动力扫除在详细生产环节之外。如前文所述，与人类劳动力相比，人工智能具备一些根天性的性能延伸优势，由此形成高效率、低本钱、高稳固性等特征成为使命自动化的基础。在市场机制的驱动下，资源更倾向于具备极高生产效率的手艺投入，镌汰对人类劳动力的需求，进而造成一部别离艺性失业。创立效应基于新使命新职位施展作用，是在现有职业和岗位之外，创立相宜人类从事某人类具有较量优势的新使命新职位，如一些需要人类情绪智能和品德判断的事情，需要情绪交流和物理接触的事情，以及涉及人工智能研发及训练的手艺类事情。这种介入方法使旧使命被具有更高生产力的新变体取代，进而成为拉动就业增添的主要途径。

（三）手艺结构趋于高级化和南北极化

学界关于劳动力手艺结构的研究，主要基于手艺和使命两种研究路径和要领。单从手艺匹配度剖析，“高手艺且从事重大事情使命的工人因具备较强的判断、剖析、解决问题等认知手艺不易被人工智能替换”，中低手艺劳动力更容易被自动化替换，从而导致手艺结构趋于高级化。若从事情使命类型剖析，则是将人为率与劳动力时机本钱思量在内，企业选择自动化以及社会倾向去自动化之间的矛盾展现，导致“从事程序性一样平常使命的中等手艺工人最易被替换”，而从事低重漂后弱程序性手工使命以及高手艺重大使命的劳动力不易被替换，导致手艺结构呈“U”型，即南北极化趋势。差别层级的手艺结构特征保存显著差别，较低层级人工智能主要体现手艺偏向属性，而较高层级人工智能则更需要体现使命偏向或双重属性。

（四）就业极化与收入分派差别扩大

就业“极化”是指高手艺与低手艺劳动力就业份额一直增添，而中等手艺劳动力就业份额一直下降，泛起“两头上涨、中心下跌”的征象。来自中国企业的研究数据批注，机械人引入会导致从事通例、重复类型使命的劳动者转向更低手艺的非通例使命岗位或者面临手艺性失业，同时为从事非通例重大劳动的高手艺劳动者创立更多使命岗位，这与前文提到的“U”型结构相互呼应。在就业极化征象背后，蕴含着更为重大的首次分派和再次分派效应，采购机械装备的资源投入、生产要素数字化转型、高手艺人力资源作育都需要获得响应赔偿，在收入分派上则体现为人工智能对资源、数据和手艺的偏向性，最终导致部分企业、生产要素、劳动群体优先受益。手艺前进对差别领域、群体非平衡的渗透，成为扩大收入分派差别的主要因素。

人工智能介入下手艺劳动力需求特征

人工智能介入敌手艺劳动力需求的改变，实质上源于生产方法的厘革，但这种厘革并非纯粹爆发在生产力或生产关系的简单维度里，而是根植于差别制度的社会系统之中。这意味着阐释手艺劳动力需求特征时，除了思量生产力跃迁、生产关系厘革带来的替换和创立效应，还要充分考量抵御社会关系强烈变换举行的宏观干预和调控，其基础目的是使手艺劳动力需求维持一种动态的平衡。现阶段，这种动态平衡一方面基于劳动力自身知识、手艺、手艺等的提升，另一方面则基于劳动力对生产力、生产关系以及社会关系厘革的顺应和转变。

（一）以高学历高手艺为焦点竞争力

作为一种看法性图式，人工智能既强调理论知识的中轴作用，也强调手艺手艺的支持作用。它普遍涉猎数学、盘算机、哲学、脑神经科学等领域的学科知识，包括机械学习、自然语言处置惩罚、盘算机视觉、数据挖掘等高新手艺，具有典范的高知识、高手艺特征。鉴于受教育水平是表征知识和手艺的主要信号，学历条理在手艺劳动力需求特征中的主要意义就格外突显，主要体现为社会资源、资源对高学历高手艺劳动力的偏向和倾斜，这成为内隐于社会系统中的普遍共识。

已往十余年，我国手艺劳动力受教育年限和学历条理整体呈向上优化的趋势，理论知识和手艺水平均有大幅提升，高学历高手艺已经成为权衡手艺劳动力竞争力的主要标准。现阶段及未来一段时期，随着人工智能手艺的普遍渗透和应用，它对低学历低手艺劳动力的替换和挤出效应将一连加速释放，对高学历高手艺人才的需求也将在短期内抵达较高水平。无论是首次就业照旧再就业的手艺劳动力，知识和手艺依然是最难获得、最难替换的竞争力，也是最主要和最具决议性的生产要素，高学历高手艺势必成为他们的焦点竞争力。

（二）手艺强渗透领域就业吸纳显著

人工智能与现有工业的团结，主要指向爆发在第二工业的人工智能制造以及第三工业的人工智能应用，这与我国三次工业结构调解优化偏向基本一致。已往十余年，我国工业及就业结构整体向二、三次工业转移倾斜，且第三工业对劳动力的吸纳能力逐渐优于第二工业，最终形成“三二一”名堂。这不但为工业链、价值链和工业集群生长指明晰偏向，也为新工业、新业态、新商业模式建设提供了基本框架。人工智能从科学研究走向周全应用，主要在这些领域发外行艺渗透，详细体现为人工智能工业化和工业智能化两种形态（图3）。

就人工智能工业化而言，从基础层的平台、算力、数据等基础设施建设，到手艺层的系统框架、通用手艺、算法等手艺构建，再到应用层基于种种识别手艺开发的软件和硬件产品，都是围绕人工智能科研和应用延展的工业链结构。于工业智能化来说，新的科研效果、立异手艺与古板工业相团结，形成智慧金融、智慧物流等新业态，以及以“8+9”新工业标准化重点领域为代表的新兴工业和未来工业，具有立异活跃、手艺麋集、远景辽阔等特征，引领重大手艺突破、填补重大生长需求。鉴于手艺渗透对劳动力需求具有手艺偏向，对劳动力需求规模、结构、收入变换的影响也显着优于其他工业和行业，就自然成为吸纳高学历高手艺劳动力以及新型劳动力的主要场域。

（三）体现手艺和使命二维偏向属性

基于手艺偏向属性，人工智能对可编码和重复性的通例使命保存显著替换性，但这并不完全指向劳动力挤出，还保存相当数目的劳动力增补，其中两个很是主要的动因是：生齿老龄化以及低生育率带来的劳动力结构失衡，以及生物局限性造成的人类劳动能力极限。现在，天下各国推进人工智能战略，险些都将战胜日益严肃的劳动力缺乏作为主要目的之一，也始终将填补人类劳动能力极限、把人类从不相宜的生产劳动中解放出来作为主要目的。

相关于手艺偏向，手艺劳动力需求更多体现的是使命偏向属性。使命偏向关注人的生长以及一切社会关系的联动，在某种水平上具有协调平衡和包管托底的作用16。据此推测，人工智能敌手艺劳动力的替换将被调控在一定规模内爆发，如一些程序性较强的通例使命或不相宜人类从事的极限使命，关于程序性较弱的非通例使命而言，无论是高手艺照旧低手艺劳动力被替换的危害都相对较低，基于创立效应爆发的新使命新职位也主要指这类相宜人类从事的非通例使命（图4）。支持使命偏向属性的宏观干预和调控，要依托政府的权衡决媾和统筹协调，其目的是从小我私家与社会联动的价值维度出发，使人工智能敌手艺劳动力的影响优先体现为互补型相助而非挤出式替换。

（四）跨区域迁徙增进劳动力再分派

区域差别是相同制度的社会系统保存显著差别的主要因素。作为要害生产要素，劳动力跨区域迁徙意味着人力资源在空间上的再设置，它既是影响劳动力市场动态平衡和区域经济生长的主要变量，也是阐释手艺劳动力需求特征的主要切入点。影响劳动力迁徙的因素许多，而手艺优劣对劳动力迁徙保存要害性影响。宏观层面，在没有资源流动和政策调控的情形下，劳动力从手艺渗透较弱的地区迁徙至较强的地区，但在特殊资源投入和政策倾斜条件下，劳动力也可能爆发反向迁徙；17微观层面，就业时机、收入水平、职业偏好、区域黏性等区域差别也是体现手艺选择以及劳动力需求的客观信号。

人工智能对各领域的手艺渗透和劳动介入在差别区域之间保存显著差别，导致一些地区的劳动生产率和人为率整体高于其他地区，以及一些地区对低手艺劳动力的挤出显着高于其他地区。由此，形成两种迁徙路径和需求特征：一方面，新使命新职位以及高生产率、高人为率吸引更多高手艺劳动力在手艺蓬勃、渗透力强的地区集聚，实现小我私家效用最大化；另一方面，就业挤出以及收入分派差别扩大迫使低手艺劳动力向智能手艺欠蓬勃地区转移，以抵御收入降低或失业的危害。整体而言，人工智能敌手艺劳动力跨区域迁徙具有显著增进作用，而差别手艺群体的迁徙选择恰恰迎合了劳动力再分派的需求。

供需内在关联逻辑与职业教育供应思绪

生长新质生产力配景下，人工智能对各领域的手艺渗透以及劳动介入导致生产力、生产关系以及社会关系爆发重大厘革，并从基础上改变了手艺劳动力需求�；诘惺忠绽投π枨蟾谋浜托枨筇卣鞯纳钊肫饰�，本文提出了人工智能视域下手艺劳动力供需的内在逻辑，以及作为主要供应途径的职业教育生长思绪。

（一）手艺劳动力供需内在关联逻辑

其一，人工智能视域下手艺劳动力需求的基础点是与机械形玉成新的相助关系，明确了职业教育的人才作育目的。人工智能的理论研究和手艺应用整体沿着全功效、通用性手艺偏向生长演进，基础目的是借助人工智能的性能延伸优势填补劳动力欠缺、战胜劳动能力极限，把人类从程序性较强、庞洪水平较高的事情中释放出来，从事更相宜人类或体现人类生物优势的事情。由此，人工智能拓展了古板意义上关于劳动力内在的界定，人类群体不再是唯一的劳动主体，以机械为载体的智能体也不但限于施展劳动工具的价值，而应被视为一种新型的劳动力形态�；诨敌阅苎由煊攀菩纬傻娜嘶叵�，是一种全新的相助关系，因此，新型相助能力就成为人才作育的主要目的。

其二，人工智能劳动介入导致手艺劳动力需求在数目上保存结构性矛盾，在结构上保存极化效应，框定了职业教育的效劳规模和功效定位。在需求数目方面，保存通过自动化人类使命替换现有劳动力的替换效应，也保存基于新使命新职位吸纳更多劳动力的创立效应；在手艺结构方面，保存基于手艺偏向的高级化趋势，也保存基于使命偏向的南北极化趋势。这两方面最终都体现为知识与手艺的盈缺，以及增量与存量的转变。由此，职业教育的效劳规模既要包括中等学�；蛞宦裳Я嵋瞪�，也涵盖从业、待业、失业等更普遍的社会群体；不但要依托高等职业教育优化高素质手艺手艺人才培育，扩大增量，还要依赖职业培训提升手艺性失业职员再就业能力，盘活存量。

其三，只管一准时空规模内劳动力替换效应更显著，但创立效应体现整体性恒久性优势，深刻影响职业教育的专业和课程设置。凭证现有实证研究，很难通过某个行业或区域数听说明替换效应与创立效应哪个更有优势，但差别应用层级的效应优势却保存一定纪律性：关于较低层级，自动化主要爆发在特定领域的详细生产环节，低端效劳业、制造业等劳动麋集型行业劳动力替换较量显著；随着人工智能向更高层级跃迁，以人工智能手艺普遍嵌入和深化应用为基础，高新手艺领域逐渐衍生以新工业、新业态、新模式为特征的新经济形态，创立效应更具整体性恒久性优势。替换以及创立效应对社会差别领域和岗位的职业需求带来根天性改变，深刻影响学校专业和课程设置。

其四，基于手艺和使命的二维偏向属性爆发于市场机制与宏观调控的配相助用，启发职业教育平衡供需的路径选择。人工智能的手艺偏向属性更关注手艺的效用，倾向于在智能体与人类劳动力之间选择性价比更高的方法从事生产运动，由此劳动力替换将随着人工智能应用层级跃迁逐渐从低手艺劳动力向高手艺劳动力逐渐笼罩。而使命偏向属性则更关注人的生长以及社会关系联动，在智能体与人类劳动力之间的选择上顾及平衡和托底问题，该属性下的劳动力替换受到一定限制，这是维持手艺劳动力需求动态平衡的主要路径。两种属性划分对应市场机制和宏观调控的典范特征，在两种机制的配相助用下才华形成协力，这关于职业教育统合市场需求和教育响应具有启示意义。

（二）职业教育人才作育和供应思绪

基于上述剖析发明，人工智能视域下手艺劳动力供需的内在逻辑深刻影响着职业教育手艺手艺人才供应的作育目的、效劳规模、专业设置、路径选择等，为职业教育供应侧结构性刷新指明晰偏向。据此本文提出如下建议：

一是树立人机协作的人才作育理念。在生长以人工智能为驱动的新质生产力配景下，数字化、网络化、智能化成为现代社会的典范特征，人工智能的手艺渗透和劳动介入普遍影响各行各业，代表了一种与农业社会、工业社会完全差别的生产方法。为了顺应新的生产方法，手艺劳动力势须要与机械建设新型相助关系，这是现代化建设对人才作育的重大需求，也是手艺手艺人才供应的主要思绪。职业教育在优化手艺劳动力供应时要深入思索：机械能做什么、它的能力界线以及与人类相助的界线是什么？人类特有的价值和孝顺怎样体现，基于哪些基本素养和能力条件能够成绩人类特有的价值？无论是职业学校教育照旧职业培训，对人的作育都要聚焦区别于机械智能的生物智能所特有的知识、手艺、能力和情绪等特质，这些既是推动实现人机协作的基础性条件，也是破解手艺性失业的要害所在。

二是以数字化撬动职业教育整体性系统厘革。数字化是人工智能赋能职业教育的基础和条件，它突破了物理空间以及工具性应用的局限，成为撬动职业教育整体性系统厘革的主要支点。一方面，要以数字头脑引领教育头脑刷新。数字头脑是一种体现系统性、交互性和开放性的认知方法，职业教育与经济生长、手艺前进、工业升级等处于统一个社会系统，只有树立互联互通、开放共享的教育头脑，才华推动教育链与人才链、工业链、立异链意会融合，才华坚持自身可一连性的昌盛生长。另一方面，要以数字手艺推动教育系统厘革�；谑质忠招纬稍椒⒏缓裼胖实闹悄芙逃魈濉⒌缱咏萄ё试础⑿槟馐笛狄约敖逃卫淼�，成为推动课程、教学、研发、实训、治理等厘革的主要驱动力，“实虚团结”模式不但弥合了因时空限制或类型差别造成的生长差别，也极大压缩了提质扩容的时间和资金本钱。

三是结构基于智能手艺的特色虚拟教学系统。职业教育的基础参照系始终是通俗教育，建设与通俗教育对等的教育系统和生态系统成为优化职业教育类型定位的基础构件。这不但指向职业教育的学历条理要向上买通、学科和专业设置要横向延展，还意味着国家资历框架要建设差别类型教育享有“一律社会价值”的融通标准。并且，在对等条件下，职业教育要格外体现区别于通俗教育的焦点特征，即基于和记娱乐融合和校企相助的多元化实训和实践教学系统。相关于理论知识类教学，实训和实践教学对真实生产场景的依赖性更强，智能手艺施展作用的空间也更大。要以工业和行业分类为基本框架，依托学校与行业、企业、政府的协同建设，结构基于智能手艺的虚拟教学系统，把实训和实践教学举行�？榛拖低郴踩�，为差别专业、差别级别的学生提供定制化教学计划、进度治理以及历程性评价。

四是战胜古板专业门类和职业偏向的框架限制。专业门类与职业偏向是两个相互关联的节点，职业学校通常依据学科系统设置专业和课程，并由此形成相对鲜明的职业偏向。专业门类处于学科系统和职业系统的交织点，相关于学科系统而言，专业门类应更贴近社会差别领域和岗位的职业需求。随着以人工智能为代表的高新手艺生长和劳动介入，导致一些基于劳动麋集型行业的古板职业被智能手艺替换或逐渐消逝，也泛起一些具有一定规模、具有自力成熟的专业和手艺要求的新职业。专业门类要一直对现有框架作出调解，既要反应现实生产和职业系统的要求，也要体现职业功效目的的周全性以及手艺手艺应用水平的先进性，形成聚焦高新手艺领域的新的职业偏向。例如，与人工智能、物联网、大数据、云盘算等相关的工程手艺，与工业机械人相关的系统操作，以及与信息化应用相关的治理效劳。

五是以制度建设统合市场机制和宏观调控的双重作用。推动职业教育紧跟人工智能科研和应用的程序，源源一直地为社会提供高质量手艺手艺型人才，不但驻足于市场机制下与日俱增的用工需求，还依赖于宽大教育消耗者对职业教育的选择响应。两者在触发时间和形成路径上截然不同，通常企业用人需求对市场机制的反应最敏锐，而消耗者看法和行为的转变则是在更为重大的社会系统中缓慢推进。制度建设体现市场机制与宏观调控的有机团结，是协调二者生长节奏、提升高等职业教育可及性和吸引力的主要路径。无论是职业教育机构与组织的系统化建设照旧其运行规则制订，都要充分思量差别生源配景和基础水平目的群体的需求偏好，为增量群体享有高质量高等教育和系统化知识系统提供效劳，为存量群体一连生长、更新特定手艺或知识提供支持，也为老龄群体更好顺应数字化和智能化生涯提供资助。

注释：

①1956年，麦卡锡和香农合编了一本名为《自念头研究》的论文集，麦卡锡对这些论文主要涉及自念头的数学理论感应失望，他决议用“人工智能”作为1956年达特茅斯聚会的问题。（Nils J. Nilsson，1998）但凭证麦卡锡晚年回忆，这个词最早也是从别人那里听来的，但详细来由却已无从考究。（尼克，2017）

②认知科学是在心理学、盘算机科学（人工智能）、神经科学、科学语言学、科学哲学等学科基础上，涌现出来的高度跨学科的新兴科学，跨学科的接壤面在于对智力实质的明确。（路甬祥，2001）

③认知神经科学以神经科学、实验心理学、盘算机科学为基础，目的是明确大脑的认知运动，主要聚焦对认知行为的科学研究，特殊是与大脑的神经机制有直接联系的行为历程。（路甬祥，2001）

④模拟游戏中，视察者（人）在与被视察者（一小我私家和一台机械）隔离的情形下，通过终端装备向被视察者随意提问，经由多次测试，若是作为被视察者的机械能够让每个视察者平均作出凌驾30%的误判，那么这台机械就被以为具有智能。其局限性在于对无法符号化而需要亲眼视察的智能运动无法磨练。

⑤有学者以为图灵1948年在英国国家物理实验室完成的题为《智能机械》的内部报告是人工智能更早的源头，理由是英国学术圈在1956年之前的很长一段时间已经最先使用“机械智能”的说法。（尼克，2017）

⑥纽厄尔和西蒙在1976年揭晓的《作为履历探索的盘算机科学：符号和搜索》一文中指出，物理符号系统假设的建设包括“形式逻辑”“图灵机和数字盘算机”“存储程序看法”“表处置惩罚要领”“LISP语言”五个办法。（资料泉源：Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search，1975）

⑦这里的“符号”是一样平常性、笼统性的看法，由符号组成的符号结构可以被视为一种先天性看法。凭证唯理性主义的看法，先天性看法是指自力于感受履历的客寓目法，如数学看法、因果性看法等。（路甬祥，2001）

⑧行为主义是20世纪初起源于美国的一个心理学门户，与心灵主义心理学相对立，可分为要领论的行为主义和形而上学的行为主义。（华生，1998）

⑨数学家维纳（Norbert Wiener）从哲学视角把盘算机设计、自动控制装置、通讯与信息、神经心理学等理论统合起来，提出控制论（cybernetics），从动物、人、机械等重大工具中抽取配合的看法，通过盘算机举行模拟和仿真，为研究差别学科问题提供了一样平常的要领。（维纳《控制论》）

⑩韦伯字典对“Intelligence”的界说是“Ability of learning or understanding things, or dealing with new or difficult situations”，提取其中的三要素划分是learning（学习），understanding（明确），dealing（处置惩罚）。

11人工智能研究早期就有智能辅助（Intelligent Assistant）和智能增强（Intelligence Augmentation）之分，与之对应的即是弱人工智能和强人工智能两个生长层级。（尼克，2017）

12标注数据是指经由人为标注的数据，通过对语音、图片、文本、视频等原始数据举行加工处置惩罚，将非结构化数据转酿成机械可识别、可学习的结构化数据。这是专用人工智能算法得以有用运行的要害环节。

13许多非人类生物在某些领域已经体现出显着逾越人类的水平，而“比起生物性基质，机械基质的智能潜力要大得多”（Nick Bostrom 64），这意味着机械具备许多逾越人类的根天性的性能优势。

14有最新研究指出，“智能涌现”可能并不是AI模子扩展的基本特征，它在使用差别怀抱标准或更好的统计数据时会消逝。（Rylan Schaeffer. “Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage?”）

15当企业扩容增产这个其他因素爆发转变时，只管劳动力本钱提高了，但需求量也增大，这种情形并非彻底推翻了价钱的需求定律，而是佐证了需求定律的可证伪性，进而说明需求定律是一种科学的要领论。

16在毛泽东头脑系统中，将“一切社会关系”归纳综合为“应该包括生产关系和上层修建，包括经济、政治、头脑、文化各方面的关系”（《毛泽东年谱1949—1976》第4卷），突破了古板“生产力—生产关系—上层修建”的三元模式，形成了“生产力—社会关系”的二元互动模式。生产关系与上层修建的联动厘革配合推动生产力生长，而联动主体中的短板部分需要一定的协调平衡和托底包管。

17Galor & Stark运用世代交叠模子（overlapping-generations model）对国际劳动力迁徙举行动态追踪发明，在没有国际资源流动的情形下，劳动力将从手艺劣势国家迁徙到手艺优势国家，但在太过投资以及利率弹性条件下，劳动力也会爆发反向迁徙。仅从我海内部视察手艺前进敌手艺劳动力迁徙的影响，研究结论基本与此一致，只是导致反向迁徙的条件剔除了利率弹性的影响，宏观政策干预的作用更为要害。

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