9200万岗位将被AI取代，国家以“创”促“稳”，专业选择须谨慎

人工智能浪潮正以前所未有的速度重塑全球劳动力市场的版图。近日世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》，映照出未来数年就业生态的剧变——预计到2030年，全球将有约9200万个工作岗位被AI替代。

这股洪流并非均匀漫灌，而是精准冲刷着那些结构稳定、流程重复、依赖既定规则与数据分析的领域。首当其冲的是行政支持、数据录入、会计记账、基础客服等高度程序化的白领岗位，其工作内容易于被自然语言处理和机器学习模型所解析与复制。

在制造业，传统流水线上的重复性体力劳动，正被日益灵巧且不知疲倦的机器人所接管。甚至在一些初级的知识工作领域，如简单的法律文书审阅、常规的医疗影像初筛、格式化的新闻报道等，AI也已展现出强大的辅助乃至替代潜力。

这种替代效应呈现鲜明的“中间空洞化”特征，即中等技能、常规操作类职位风险最高，而高创造性、高战略性、高人际互动性的岗位，以及部分低技能但灵活性极强的体力服务岗位，反而可能因技术赋能而需求增长或保持稳定。

面对这场深刻的生产力革命与就业结构挑战，我国政府展现出前瞻性的布局与积极的应对姿态。即将出台的促就业专项文件，预计将构建一个多维度、系统性的政策框架，其核心思路绝非消极防御，而是主动引领、以“创”促“稳”。

一方面，政策着力点在于加速培育能够吸纳高质量就业的“新质生产力”，大力发展人工智能、生物制造、商业航天、低空经济等战略性新兴产业与未来产业，旨在创造大量技术研发、高端制造、运维管理、生态应用等全新职业类别。

另一方面，至关重要且规模浩大的“人力资本升级”工程将全面铺开。这包括对传统产业劳动者的大规模技能再培训与转岗安置，特别是针对受冲击严重行业的职工，通过校企合作、数字技能普及、终身学习账户等制度，助其向人机协作、数字运维、绿色技能等方向转型。

我国的促进就业政策，亦会大力扶持灵活就业与新就业形态，完善相关权益保障，为个性化、项目化、平台化的工作模式开辟更广阔空间。

强化就业公共服务体系，提升劳动力市场供需匹配效率，并对可能出现的结构性失业风险准备必要的社会安全网与过渡性安置措施，亦是题中应有之义。这一系列举措，共同勾勒出我国在人工智能时代“以人为本”、推动就业总量扩容与质量跃升的战略路径。

在这一宏观变局下，个体尤其是即将面临高考专业选择的青年学子，其生涯规划的逻辑亟需更新。选择专业，本质上是投资未来的自身人力资本。面对AI的迅猛发展，某些专业领域潜藏着更高的被边缘化风险，需审慎权衡。

第一，那些核心教学内容易于被算法编码、高度依赖固定流程与模式的专业需提高警惕。例如，部分侧重于基础会计核算、税务申报流程的财会专业方向，若未能向财务分析、战略决策、风险管理等高阶能力升华，其对应的初级岗位将非常脆弱。

第二，部分内容更新缓慢、与前沿技术应用脱节的传统工科专业方向，若仍固守陈旧知识体系，其毕业生可能难以适应智能制造、数字化设计的新要求。

第三，一些仅教授简单信息搬运与整理技巧，缺乏深度批判性思维、复杂沟通与创意生成训练的文科或管理类专业，其毕业生可能在与AI的协作中丧失独特价值。

第四，即使是目前热门的计算机领域，若只聚焦于底层、重复性的编码工作，而未触及算法创新、系统架构、跨领域融合等核心，其长期职业安全性亦非高枕无忧。

然而，指出风险并非倡导一味回避，而是强调选择与学习方式的转型。未来的专业选择，应更侧重于培养那些AI难以企及的“人类专属”能力。这包括高阶的批判性思维与复杂问题解决能力、深厚的跨学科知识整合与创新能力、丰富的情感共鸣与人际沟通能力、艺术审美与创意表达能力，以及对不确定性的驾驭能力和终身学习的元能力。

因此，理想的路径或许是：选择一个有坚实根基（如数学、物理、中文、历史等基础学科或宽口径工科）同时又能与前沿技术（如AI、数据科学、生物技术）或复杂社会系统（如经济、法律、社会学）产生交叉融合的专业领域。在学习中，主动追求“人机共生”的技能组合——既理解AI的逻辑与能力边界，又不断锤炼自身超越算法的洞察、创造与联结之力。