观 点

应将就业影响治理前移到技术应用、产业转型和岗位调整全过程，推动技术进步、产业升级与劳动者发展相互促进。

我国人工智能技术与产业的快速发展，正在加速重塑就业结构，对劳动力市场产生岗位替代与岗位创造的双重效应。针对这一全球性就业结构变革，“十五五”规划纲要明确提出，综合应对人工智能等新技术发展对就业的影响。国务院印发的《实施就业优先战略“十五五”规划》进一步部署，构建就业友好型发展方式，健全就业影响评估机制，适应人工智能发展促进就业创业。因此，需加快完善相关制度体系，积极防范和化解就业替代风险。

人工智能给传统就业带来的挑战

人工智能对就业的影响，不能简单理解为机器替代劳动者，而应放在岗位任务结构变化中把握。其影响既表现为部分岗位和任务被替代，也表现为劳动分工、技能要求和职业发展路径的重塑。

一方面，人工智能对部分岗位形成较强替代效应。对于规则清晰、流程标准化程度高、结果可验证性强的工作，人工智能能够接管相当比例的任务，进而带来岗位压缩、用工减少或招聘放缓。其影响已从传统生产服务领域扩展至部分知识辅助和内容生产环节。另一方面，人工智能正在重塑岗位任务结构和技能要求。在这一过程中，人工智能主要承担基础性、辅助性任务，劳动者则逐步转向更具判断性和责任性的工作内容，岗位对于人机协同、综合判断以及技术理解和运用能力的重要性持续上升。

上述影响进入具体用工场景后，容易转化为劳动关系稳定、行业就业容量和劳动者职业发展等方面的治理风险，突出表现为以下三类挑战。

一是个案劳动争议风险。实践中，部分企业在引入人工智能技术后，可能以“岗位撤销”“组织优化”“客观情况发生重大变化”等理由调整岗位、降低薪酬或解除劳动合同，甚至采取“数字分身”等方式替代原有岗位员工，由此引发劳动者对岗位撤销真实性、调岗降薪合理性和解除合法性的争议。

二是规模性就业收缩风险。人工智能替代并不一定立即表现为集中裁员，也可能通过减少招聘、不再续签、外包转移等方式逐步释放影响。这种渐进、隐蔽的收缩方式容易形成监测盲区，使宏观就业数据难以及时反映特定行业、区域和群体的真实就业压力。

三是岗位重构中的技能适配挑战。人工智能推动岗位能力结构调整后，劳动者原有技能可能与新岗位要求不匹配，如果职业培训、岗位开发和转岗支持机制不能及时跟进，就可能形成基础岗位减少、能力门槛提高与技能转换不足并存的结构性矛盾。

司法实践对人工智能就业替代的应对

在实践中，裁判机关总体上采取审慎平衡态度：既承认技术进步可能导致岗位减少，并为企业依法调整用工保留空间，也防止企业将技术升级直接转化为单方解雇权。

第一，技术替代并非必然排除在法定解除事由之外。部分案件认为，人工智能、自动化系统或信息化平台投入使用后，如果原岗位核心任务已被持续、实质性替代，岗位确已取消，劳动合同客观上难以继续履行，技术变化可以进入劳动合同法第四十条规定的“客观情况发生重大变化”的审查范围。但企业必须就变更岗位、工作内容和劳动条件与劳动者进行充分协商，并优先提供待遇基本相当的岗位和必要培训。仅讨论离职补偿和解除方式，不能视为已经履行协商义务。

第二，当前更具代表性的立场，是对“客观情况发生重大变化”作限缩解释。多数裁判认为，企业主动引入人工智能、降低用工成本，通常属于经营战略调整和一般商业风险，不具有外部性、不可预见性和不可归责性。企业仅凭使用人工智能、部门撤销、岗位成本下降或者内部股东决议，不能证明劳动合同已经无法履行。裁判机关更关注岗位核心功能是否真正消失，而非技术升级是否已经发生，防止法律规定的“客观情况发生重大变化”被异化为企业技术重组和低成本裁员的便利工具。

第三，司法实践注重区分个别解除与结构性裁员。人工智能只导致个别岗位变化的，主要围绕劳动合同协商变更和无过错解除进行审查；重大技术革新或者经营方式调整造成较大范围岗位富余的，应依法适用劳动合同法第四十一条规定的经济性裁员程序。企业不能通过分批解除或者逐人处理，规避经济性裁员的集体程序。

加快构建体系化应对路径

现有司法实践已经初步划定人工智能替代就业的法律边界，但个案裁判具有事后性，难以单独应对行业性岗位收缩、技能错配和重点群体就业困难。应将个案裁判形成的有益经验进一步制度化，并把就业影响治理前移到技术应用、产业转型和岗位调整全过程，推动技术进步、产业升级与劳动者发展相互促进。

第一，完善人工智能替代型用工调整规则。可通过发布指导性案例、典型案例或者司法政策文件，进一步统一技术替代型劳动争议的裁判尺度，明确在人工智能技术影响下，劳动合同变更、客观情况发生重大变化与经济性裁员的适用边界。重点细化岗位实质消失、劳动合同无法履行、合理调岗和诚意协商等认定标准，明确企业对人工智能实际应用、岗位任务变化、人员需求减少、替代岗位设置及协商安置过程承担举证责任。对重大技术革新导致较大范围岗位富余的，应依法纳入经济性裁员程序，防止企业通过分批解除、逐人协商等方式规避工会参与、裁员报告和优先留用等义务。同时，应加强劳动法与个人信息保护制度的衔接，规范企业利用劳动者工作数据、声音、肖像和工作成果训练模型、开发“数字分身”等行为，明确告知、授权、使用和利益保护规则。

第二，健全人工智能就业影响评估和监测预警机制。对重大人工智能应用项目、重点行业智能化改造工程以及可能造成岗位集中减少的企业转型方案，应将就业影响评估作为重要内容，重点研判岗位变化幅度、劳动者受影响范围、技能转换压力和区域就业承载能力。对可能产生明显就业收缩效应的项目，应同步制定转岗培训、内部安置、劳动关系处理和公共就业服务衔接方案，防止将技术升级成本简单转嫁给劳动者。要依托用工备案、招聘需求、裁员报告、劳动争议、失业登记等数据，动态识别岗位撤并、用工压缩和就业风险集聚趋势。相关部门应加强数据共享和政策协同，对人工智能应用较快、岗位替代风险较高的行业建立风险清单，及时发布预警提示，并推动企业、行业协会和公共就业服务机构协同做好风险化解工作。

第三，健全面向岗位重构的培训转岗支持机制。人工智能就业替代的实质，是技术结构变化与劳动者技能结构之间的错配。应推动职业培训和失业保险功能前移，使其从失业后的补救措施转向岗位替代前的风险缓冲和转岗支持。围绕人工智能应用能力、数字素养和人机协同能力完善职业技能培训体系，推动公共培训、企业培训、职业教育和继续教育协同发力。对高替代风险岗位劳动者，建立专项培训和转岗支持机制，帮助其向人机协同、技术运维、数据治理等新岗位转型。对高校毕业生、职业初期劳动者、低技能劳动者和中高龄劳动者等重点群体，应提供更有针对性的职业指导、技能培训和就业援助，支持企业保留和创造成长型岗位。同时，应统筹发挥失业保险稳岗、促训、转岗和再就业功能，支持受人工智能替代影响较大的行业和企业开展内部安置和岗位稳定；对已经受到影响的劳动者，加强失业保障和岗位推荐之间的衔接，防止短期技术冲击演变为长期失业和结构性失业。

（作者为武汉大学法学院教授）