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　　高校毕业生用人工智能梳理招聘信息、修改简历并模拟面试；设计专业的青年借助人工智能生成产品草图、快速验证创意；返乡创业青年利用人工智能分析市场需求、制作宣传内容、处理客户咨询……过去需要多人协作或购买专业服务才能完成的工作，如今可以借助人工智能在较短时间内启动。人工智能进入求职、工作和创业的具体环节，改变了青年进入劳动力市场和参与市场竞争的方式。

　　青年从校园走向工作岗位的过程中，难免存在转换摩擦、经验不足、信息不对称和技能适配不足等问题。人工智能既可能降低青年求职和创业的搜寻成本，也可能改变入门岗位的任务结构。需要追问：青年会不会因为善用人工智能而获得更多发展可能？入门岗位中的常规任务被自动化后，年轻人如何积累最初的职业经验？创业门槛降低，会不会同时带来产品同质化和低水平竞争？回答这些问题，不能只讨论人工智能“能不能用”，还要考察它如何嵌入青年成长、就业和创业的全过程。

　　人工智能改变的是任务组合和创业成本

　　从劳动经济学的任务视角看，一项职业通常由信息搜集、内容制作、沟通协调、专业判断和责任承担等多种任务组成。人工智能更容易替代规则清晰、重复度高的部分，也能够帮助劳动者更快地处理信息、比较方案和完成初稿。它对就业的影响并不是把某个职业整体拿走，而是重新组合职业内部的任务。会使用人工智能、又具备行业知识和判断能力的人，往往能够把更多时间投入客户沟通、现场处置和创新决策。

　　初入职场者经验和资源有限，人工智能可以充当低成本的学习助手，帮助其理解岗位要求、补齐基础知识、练习工作流程。在公共就业服务中，技术还可以识别技能与岗位之间的差距，提供有针对性的职位推荐和培训建议。例如，一些地方将就业登记、企业招聘、教育培训等数据接入智慧就业系统，为求职者精准匹配岗位。类似实践表明，技术赋能就业服务，不只是把岗位推得更多，而是把服务送到真正需要帮助的人身边。当然，最终判断仍需求职者结合个人意愿、能力基础和岗位实情作出。

　　人工智能也在降低创业的固定成本。市场分析、文案设计、财务整理、在线客服和多语种沟通等工作，可以由小团队借助工具完成。青年创业者能够用较低成本测试一个产品、服务一批客户，再依据市场反馈调整方向。人工智能还催生模型应用、数据服务、智能制造、文化创意等新机会，使创业不再局限于开发底层技术，熟悉产业、社区和具体生活需求的青年，同样可以从新场景中找到创业切入口。

　　值得注意的是，入门任务减少可能使青年失去观察、练习、应对错误等积累经验的机会。许多职业经验正是在整理资料、完成初稿和跟随前辈工作的过程中形成。如果企业只是用人工智能压缩初级岗位，却没有设计新的学习任务和晋升通道，短期效率提升的背后，可能伴随着人才梯队变薄。人工智能促进就业的关键，在于把节省出来的时间和成本转化为新的服务需求、创新活动和青年成长机会。

　　会使用工具还不等于形成职业竞争力

　　人工智能使用门槛快速下降，“会不会用”正在让位于“能不能用好”。输入一段指令、生成一份材料，只是工具操作。深层的职业能力包括发现问题、提出有效问题、核验事实、理解行业规则、与人协作并对结果负责。缺少专业知识时，青年可能难以识别模型生成内容中的错误；过度依赖模板，还容易使简历、方案和创业产品趋于雷同。看似提高了产出速度，实际竞争力并未同步提高。

　　青年之间的人工智能机会也并不均等。不同学校、专业和地区在工具接入、课程资源、实践场景和教师指导方面存在差异。家庭条件较好的青年更容易获得付费工具、实习项目和专业辅导，部分县域青年、职业院校学生和灵活就业青年则可能只接触到零散的网络课程。如果培训只教通用操作，缺少真实任务和行业知识，新的技能差距仍会形成。

　　还要看到算法进入招聘和创业服务后的新风险。自动筛选简历可以提高效率，但训练数据中的偏差可能影响评价结果；求职者上传简历、作品和测评信息，也会带来个人信息保护问题。创业者使用生成内容时，还可能遇到事实失真、知识产权归属不清和商业数据泄露的风险。青年处于职业起步期，一次错误评价或数据滥用可能产生较长影响。因此，人工智能应用越深入，透明规则、人工复核和申诉纠错越需要同步跟上。

　　让技术红利转化为青年发展能力

　　首先，把人工智能训练嵌入真实的学习和工作任务。高校和职业院校可以围绕本专业常见任务设计课程，例如让新闻专业学生核验生成内容，让制造类专业学生分析设备数据，让商科学生完成市场调研并说明判断依据。企业可以开发人机协同的见习岗位，让青年在使用工具的同时接触客户、生产和管理现场。四川天全县近期开展的求职实训，将市场调研、方案策划、视觉设计等工具应用与本地茶叶、文旅等真实项目结合；结营时，31名学员中16人与企业达成就业意向，其余15人进入跟岗锻炼计划。这个小规模案例说明，培训只有接上真实任务、企业评价和岗位对接，才可能从“学会操作”走向“形成能力”。

　　其次，形成更加公平、可信的智能就业服务。公共就业平台可以利用人工智能提高岗位归集、能力诊断和供需匹配效率，同时保留职业指导人员的解释与复核。岗位推荐应说明主要依据，避免以学校、地域、性别等与胜任能力缺少直接关系的信息形成隐性门槛。针对县域青年、职业院校毕业生、残疾青年等群体，应提供可负担的工具、基础课程和线下辅导。对企业引入人工智能后的岗位增减、技能变化和青年入口岗位变化，也需要持续监测，及早提供转岗培训和就业援助。

　　再次，为青年提供用人工智能解决真实问题的创业条件。各地创业园区和青年创业服务机构可以开放合规的模型工具、算力资源、行业数据和测试场景，提供知识产权、数据安全、财务和市场验证辅导。苏州工业园区设立规模10亿元的青创基金群，对符合条件的项目提供政策性股权投资；独墅湖青创港二期计划新增320个共享工位，南岸新地OPC创新社区则配置空间、技术、合规、市场转化等14类服务要素。这类探索的意义，在于把单一补贴转为贯穿创业全过程的要素支持。与此同时，项目评价仍应看真实订单、用户留存、现金流和带动就业的效果，防止简单追逐“AI项目”标签。政府、企业也可在规则公开、风险可控的前提下发布小型应用需求，让青年团队以解决具体问题获得首批客户和可信业绩。

　　就业创业权益保障也要适应人机协同的新形态。企业应明确人工智能生成内容的审核责任，不能把模型错误简单转嫁给一线青年劳动者；平台需要说明数据使用范围和自动评价规则，畅通人工申诉渠道；对依托平台承接任务的青年，还应完善劳动报酬、职业伤害和社会保障安排。只有让效率提升与能力成长、机会公平和权益保护相互衔接，青年才更愿意长期投入，也更有可能在技术变化中形成稳定预期。

　　人工智能赋能青年就业创业，最终要落到具体的人和岗位上。它可以帮助青年更快学习、更准求职、更低成本地验证创意，也会改变青年积累经验和进入职业的传统路径。面向这一变化，政策需要把工具供给、能力培养、场景开放和权益保障贯通起来，让青年能够使用人工智能、驾驭人工智能，并凭借真实能力获得发展机会。

　　作者：丁岩 王海军

　　(作者丁岩系西北师范大学讲师，西北师范大学教育领导与管理专业博士研究生；王海军系北京物资学院教授)