当前，人工智能正在成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变着生产方式和劳动形态。
与此同时，这一技术进步也给就业市场带来了前所未有的挑战。
专家指出，需要主动应对，通过培育"人工智能+"新场景，将技术势能转化为产业动能，在应对冲击的同时实现高质量充分就业。
自动化替代与就业创造并行是当前的核心矛盾。
一方面，自动化替代效应以广度、深度和速度冲击传统岗位，给稳就业工作带来显著压力。
大量重复性、机械性的工作面临被替代的风险，这对劳动者就业稳定性构成挑战。
另一方面，技术创新衍生的催生效应也为创造新的就业形态提供了可能。
如何在两种力量的平衡中找到突破口，成为当前就业工作的关键课题。
应对这一挑战需要从两个维度同步推进。
首先要利用人工智能技术全面赋能市场主体，这是缓解就业压力、提升就业质量的基础支撑。
在劳动者层面，应将人工智能应用能力纳入终身职业技能培训体系，提升劳动者对新技术、新工具的掌握水平。
在创意创作类岗位，生成式模型可辅助劳动者开展原型构建与方案迭代，提升工作交付效率。
在技术技能类岗位，通过人机协同模式引导劳动者掌握数据分析方法，实现从传统技能操作向数字化思维的转变。
通过将劳动者从重复性任务中释放，使其专注于创造性与决策性工作，在提升工作质量的同时实现职业角色的转型升级。
在企业层面，应深入实施"人工智能+"行动，以提质增效带动规模扩容。
支持经营主体开发智能化产品，通过增强功能与交互体验满足消费需求，由此催生高技能复合型岗位。
拓展智能化服务场景，引导从业人员聚焦高价值的业务环节。
应用人工智能优化管理方式，推动生产组织方式向高效的人机协同转型。
通过优化生产要素配置与组织效能，以产业发展的实质性增长创造更多就业岗位，实现经济增长与扩大就业的良性循环。
在市场机制层面，应构建劳动力市场智能机制，以精准匹配打破供需壁垒。
健全就业促进机制的重点在于畅通人力资源供需循环。
依托大数据技术整合岗位需求、技能供给、教育培训等数据资源，构建跨部门和跨区域的信息共享体系。
利用智能算法和大数据技术，推动就业服务模式向精准匹配转型，实现岗位信息的主动推送与劳动力市场的供需预警。
面向劳动者提供针对性的职业指导和发展规划，面向用人单位提供高效的人岗匹配工具，以此降低摩擦性失业风险，提升人力资源配置效能。
其次要引导劳动者深度融入人工silon智能产业链，这是挖掘就业增量、共享发展红利的关键路径。
应在人工智能产业的供给端、应用端和监管端开辟新赛道，让劳动者在产业发展的各个环节中找到新位置。
在供给端，应系统挖掘智能化场景培育对数据要素的需求，将数据标注作为吸纳城乡劳动者及低技能群体就业的重要渠道。
数据是人工智能的基础要素，数据标注产业具有广泛的吸纳就业潜力。
通过建设数据标注产业集聚地与产教融合培训基地，推动场景、数据、产业与人才协同发展，为劳动者进入数字经济领域拓宽职业通道，培养支撑人工智能产业发展的基础技能人才群体。
在应用端，应拓展人机协作模式，打造"人在回路"新岗位。
人工智能的发展需要从封闭研发走向开放协同。
应在智慧交通、智慧农业、城市治理等典型场景中，设计"人在回路"的新型生产模式，设立路况观察、农情监测等协作岗位。
引导劳动者在工具应用与结果反馈过程中积累高质量数据，发挥其在算法迭代中的关键作用。
探索建立基于贡献度的数据价值分配机制，促进技术进步与劳动参与的良性互动。
这些举措的推进需要政策支持和社会共识。
相关部门应健全就业促进机制，强化企业在吸纳就业中的主体作用，同时完善社会保障体系，为劳动者的职业转换和技能升级提供保障。
教育和培训机构应及时调整课程设置，加快培养适应人工智能时代需求的人才。
企业应主动承担社会责任，在获取技术红利的同时，为劳动者创造更多高质量就业机会。
人工智能时代就业变革的本质是生产力与生产关系的再平衡。
正如蒸汽机催生工厂制度、计算机重塑办公形态一样，当前挑战背后孕育着产业升级的历史机遇。
唯有坚持"技术赋能"与"人的发展"双轮驱动，方能在数字文明转型中书写更具包容性的就业新篇章。