为了更好地理解人工智能创造性和破坏性可能带来的影响，我们先来观察劳动力市场上正在发生的就业创造和就业破坏。在中国经济跨越“刘易斯拐点”、机器（人）加速替代劳动力的时期，就业破坏的速度显著加快，岗位流失数量明显增多。根据官方数据推算，在2013—2024年，中国城镇就业市场累计新创造岗位1.54亿个，但并非全部转化为净增就业，其中岗位流失数累计达到5362万个。人工智能的应用，一方面预期会使这种就业破坏效应加倍显现，另一方面也有可能让就业创造超越就业破坏。这对政策提出了更高要求，即通过对标就业优先战略，一方面，要让技术创新与就业扩大目标实现最大化兼容；另一方面，要将劳动生产率的提高转化为新机遇，加大就业创造的力度和领先优势。

如果突破传统的认识范式和发展模式来审视这个问题，旨在提高劳动生产率的技术应用，并不必然意味着就业岗位的净减少；相反，劳动生产率的提高恰恰是创造新就业空间的契机。我们来看新职业类型是如何产生以及转化为新就业岗位的。实际上，很多新职业类型并非一夜之间凭空出现，而是早已存在于经济活动之中，只是在市场规模尚小的情况下，此类职业创造的就业在数量上微不足道。只有在劳动生产率大幅提高，且能在广大人口群体中得到均等分享的条件下，更多人成为此类职业所提供产品或服务的消费者，新职业和新岗位才会在显著规模的意义上被创造出来。

长期以来，新自由主义经济学极力让人相信，少数大型公司劳动生产率的提高能够自然而然地外溢到全社会范围，为更广泛的人口群体所分享。然而，发展中国家和发达国家的经验均表明，这种所谓的“涓流效应”并不存在。在此援引其启示，旨在说明新职业、新岗位、新就业的出现都不会是自然而然的。只有在认识范式发生根本性变革的前提下，基于人工智能提高劳动生产率的强大能力、显著幅度和无限潜力，从分好生产率红利蛋糕入手，从破解结构性就业矛盾着力，才能实现就业创造在速度上快于、在数量上大于就业破坏的局面，进而打破就业创造与破坏不对称的“百年魔咒”。 （《北京日报》 2026年4月20日）