文 | 班小輝 武漢大學法學院教授

我國人工智能技術與產業的快速發展，正在加速重塑就業結構，對勞動力市場產生崗位替代與崗位創造的雙重效應。針對這一全球性就業結構變革，“十五五”規劃綱要明確提出，綜合應對人工智能等新技術發展對就業的影響。國務院印發的《實施就業優先戰略“十五五”規劃》進一步部署，構建就業友好型發展方式，健全就業影響評估機制，適應人工智能發展促進就業創業。因此，需加快完善相關制度體系，積極防范和化解就業替代風險。

人工智能給傳統就業帶來的挑戰

人工智能對就業的影響，不能簡單理解為機器替代勞動者，而應放在崗位任務結構變化中把握。其影響既表現為部分崗位和任務被替代，也表現為勞動分工、技能要求和職業發展路徑的重塑。

一方面，人工智能對部分崗位形成較強替代效應。對于規則清晰、流程標準化程度高、結果可驗證性強的工作，人工智能能夠接管相當比例的任務，進而帶來崗位壓縮、用工減少或招聘放緩。其影響已從傳統生產服務領域擴展至部分知識輔助和內容生產環節。另一方面，人工智能正在重塑崗位任務結構和技能要求。在這一過程中，人工智能主要承擔基礎性、輔助性任務，勞動者則逐步轉向更具判斷性和責任性的工作內容，崗位對于人機協同、綜合判斷以及技術理解和運用能力的重要性持續上升。

上述影響進入具體用工場景后，容易轉化為勞動關系穩定、行業就業容量和勞動者職業發展等方面的治理風險，突出表現為以下三類挑戰。

一是個案勞動爭議風險。實踐中，部分企業在引入人工智能技術后，可能以“崗位撤銷”“組織優化”“客觀情況發生重大變化”等理由調整崗位、降低薪酬或解除勞動合同，甚至采取“數字分身”等方式替代原有崗位員工，由此引發勞動者對崗位撤銷真實性、調崗降薪合理性和解除合法性的爭議。

二是規模性就業收縮風險。人工智能替代并不一定立即表現為集中裁員，也可能通過減少招聘、不再續簽、外包轉移等方式逐步釋放影響。這種漸進、隱蔽的收縮方式容易形成監測盲區，使宏觀就業數據難以及時反映特定行業、區域和群體的真實就業壓力。

三是崗位重構中的技能適配挑戰。人工智能推動崗位能力結構調整后，勞動者原有技能可能與新崗位要求不匹配，如果職業培訓、崗位開發和轉崗支持機制不能及時跟進，就可能形成基礎崗位減少、能力門檻提高與技能轉換不足并存的結構性矛盾。

司法實踐對人工智能就業替代的應對

在實踐中，裁判機關總體上采取審慎平衡態度：既承認技術進步可能導致崗位減少，并為企業依法調整用工保留空間，也防止企業將技術升級直接轉化為單方解雇權。

第一，技術替代并非必然排除在法定解除事由之外。部分案件認為，人工智能、自動化系統或信息化平臺投入使用后，如果原崗位核心任務已被持續、實質性替代，崗位確已取消，勞動合同客觀上難以繼續履行，技術變化可以進入勞動合同法第四十條規定的“客觀情況發生重大變化”的審查范圍。但企業必須就變更崗位、工作內容和勞動條件與勞動者進行充分協商，并優先提供待遇基本相當的崗位和必要培訓。僅討論離職補償和解除方式，不能視為已經履行協商義務。

第二，當前更具代表性的立場，是對“客觀情況發生重大變化”作限縮解釋。多數裁判認為，企業主動引入人工智能、降低用工成本，通常屬于經營戰略調整和一般商業風險，不具有外部性、不可預見性和不可歸責性。企業僅憑使用人工智能、部門撤銷、崗位成本下降或者內部股東決議，不能證明勞動合同已經無法履行。裁判機關更關注崗位核心功能是否真正消失，而非技術升級是否已經發生，防止法律規定的“客觀情況發生重大變化”被異化為企業技術重組和低成本裁員的便利工具。

第三，司法實踐注重區分個別解除與結構性裁員。人工智能只導致個別崗位變化的，主要圍繞勞動合同協商變更和無過錯解除進行審查；重大技術革新或者經營方式調整造成較大范圍崗位富余的，應依法適用勞動合同法第四十一條規定的經濟性裁員程序。企業不能通過分批解除或者逐人處理，規避經濟性裁員的集體程序。

加快構建體系化應對路徑

現有司法實踐已經初步劃定人工智能替代就業的法律邊界，但個案裁判具有事后性，難以單獨應對行業性崗位收縮、技能錯配和重點群體就業困難。應將個案裁判形成的有益經驗進一步制度化，并把就業影響治理前移到技術應用、產業轉型和崗位調整全過程，推動技術進步、產業升級與勞動者發展相互促進。

第一，完善人工智能替代型用工調整規則。可通過發布指導性案例、典型案例或者司法政策文件，進一步統一技術替代型勞動爭議的裁判尺度，明確在人工智能技術影響下，勞動合同變更、客觀情況發生重大變化與經濟性裁員的適用邊界。重點細化崗位實質消失、勞動合同無法履行、合理調崗和誠意協商等認定標準，明確企業對人工智能實際應用、崗位任務變化、人員需求減少、替代崗位設置及協商安置過程承擔舉證責任。對重大技術革新導致較大范圍崗位富余的，應依法納入經濟性裁員程序，防止企業通過分批解除、逐人協商等方式規避工會參與、裁員報告和優先留用等義務。同時，應加強勞動法與個人信息保護制度的銜接，規范企業利用勞動者工作數據、聲音、肖像和工作成果訓練模型、開發“數字分身”等行為，明確告知、授權、使用和利益保護規則。

第二，健全人工智能就業影響評估和監測預警機制。對重大人工智能應用項目、重點行業智能化改造工程以及可能造成崗位集中減少的企業轉型方案，應將就業影響評估作為重要內容，重點研判崗位變化幅度、勞動者受影響范圍、技能轉換壓力和區域就業承載能力。對可能產生明顯就業收縮效應的項目，應同步制定轉崗培訓、內部安置、勞動關系處理和公共就業服務銜接方案，防止將技術升級成本簡單轉嫁給勞動者。要依托用工備案、招聘需求、裁員報告、勞動爭議、失業登記等數據，動態識別崗位撤并、用工壓縮和就業風險集聚趨勢。相關部門應加強數據共享和政策協同，對人工智能應用較快、崗位替代風險較高的行業建立風險清單，及時發布預警提示，并推動企業、行業協會和公共就業服務機構協同做好風險化解工作。

第三，健全面向崗位重構的培訓轉崗支持機制。人工智能就業替代的實質，是技術結構變化與勞動者技能結構之間的錯配。應推動職業培訓和失業保險功能前移，使其從失業后的補救措施轉向崗位替代前的風險緩沖和轉崗支持。圍繞人工智能應用能力、數字素養和人機協同能力完善職業技能培訓體系，推動公共培訓、企業培訓、職業教育和繼續教育協同發力。對高替代風險崗位勞動者，建立專項培訓和轉崗支持機制，幫助其向人機協同、技術運維、數據治理等新崗位轉型。對高校畢業生、職業初期勞動者、低技能勞動者和中高齡勞動者等重點群體，應提供更有針對性的職業指導、技能培訓和就業援助，支持企業保留和創造成長型崗位。同時，應統籌發揮失業保險穩崗、促訓、轉崗和再就業功能，支持受人工智能替代影響較大的行業和企業開展內部安置和崗位穩定；對已經受到影響的勞動者，加強失業保障和崗位推薦之間的銜接，防止短期技術沖擊演變為長期失業和結構性失業。