謝青松 許玲

摘要 教育的首要目標(biāo)是使受教育者能夠找到與個(gè)人性格和能力匹配的職業(yè)，實(shí)現(xiàn)個(gè)人職業(yè)生涯成功和人的生命價(jià)值，從而推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)繁榮與人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。但在人工智能時(shí)代，新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用加劇了職業(yè)技能的過時(shí)、不足、過度等為特征的職業(yè)供給和需求之間的失衡，其直接負(fù)面后果是職業(yè)技能失配，從而導(dǎo)致失業(yè)率增加、失業(yè)周期延長、招聘困難、技能過時(shí)、低技能就業(yè)等職業(yè)匹配異化現(xiàn)象。因此，應(yīng)正視教育的本質(zhì)和目的，強(qiáng)調(diào)教育的職業(yè)貢獻(xiàn)價(jià)值;倡導(dǎo)終身職業(yè)教育與培訓(xùn)，重視政策導(dǎo)向和職業(yè)技能失配宏觀監(jiān)控;規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定和認(rèn)證過程，強(qiáng)調(diào)質(zhì)量保證和新的數(shù)字化領(lǐng)域證書聯(lián)通;重構(gòu)課程內(nèi)容和知識(shí)體系，推行機(jī)器人共融教育和數(shù)字化能力意識(shí)。

關(guān)鍵詞 人工智能;職業(yè)技能;技能失配;入職匹配;資歷框架;工業(yè)4.0

中圖分類號(hào) G712

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 1008-3219（2019）28-0006-06

第四次工業(yè)革命（工業(yè)4.0）融合了物理、數(shù)字和生物世界的一系列新技術(shù)，使大規(guī)模生產(chǎn)成為可能，為數(shù)十億人帶來數(shù)字化能力，而其中最關(guān)鍵的技術(shù)應(yīng)用是人工智能的再次興起。基于人工智能的超級計(jì)算機(jī)、無人機(jī)、虛擬助手、語音機(jī)器人、3D打印、DNA測序、圖像識(shí)別、智能恒溫器、可穿戴傳感器等技術(shù)設(shè)備正廣泛應(yīng)用于我們的生活和工作場景之中，對經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和學(xué)科發(fā)展帶來顛覆式變革。世界著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家施瓦布認(rèn)為：“我們正處于一場革命的開始，這場革命從根本上改變了我們的生活、工作和相互聯(lián)系的方式”。在人工智能時(shí)代，自動(dòng)化、數(shù)字化、機(jī)器人等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用帶來了社會(huì)職業(yè)體系的重構(gòu)，人們的職業(yè)選擇和就業(yè)路徑面臨新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，歐洲技能和職業(yè)調(diào)查顯示，40%的成年工人在過去5年經(jīng)歷了技術(shù)變革，47%的成年工人目睹了工作方式的轉(zhuǎn)變，并預(yù)測在未來的高級經(jīng)濟(jì)時(shí)代，50%的工作將會(huì)走向自動(dòng)化，超過72%的歐洲人擔(dān)心機(jī)器搶走人的工作。在人工智能時(shí)代，新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用加劇了職業(yè)技能的過時(shí)、不足、過度等各種職業(yè)技能失配（skill mismatch）現(xiàn)象的發(fā)生，導(dǎo)致失業(yè)率增加、企業(yè)招聘困難、失業(yè)后再就業(yè)周期延長等，對經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人類個(gè)體潛能發(fā)揮產(chǎn)生消極影響。

目前，國內(nèi)對職業(yè)匹配研究較多，很多學(xué)者通過引用國際入職匹配理論和相關(guān)模型探索如何提高學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量和滿意度，為潛在就業(yè)者提供有效的擇業(yè)策略和職業(yè)指導(dǎo)。其中，應(yīng)用較多的入職匹配理論是“職業(yè)指導(dǎo)”創(chuàng)始人帕森斯提出的特性因素論和美國職業(yè)心理學(xué)家霍蘭德創(chuàng)立的人格類型理論，研究領(lǐng)域覆蓋教師教育、研究生教育、普通高等教育、在線教育等。此外，國內(nèi)學(xué)者也開始關(guān)注教育和勞動(dòng)力市場不匹配的現(xiàn)象，如有研究指出，目前有高達(dá)1/3的大學(xué)畢業(yè)生存在專業(yè)與職業(yè)不匹配現(xiàn)象;也有研究指出，目前教育中存在職業(yè)不匹配的主要原因是“過度教育”和“教育不足”，并特別指出高等教育從精英教育走向大眾教育和普及教育階段過程中高校擴(kuò)招引起的過度教育現(xiàn)象，即勞動(dòng)者所受教育年限超過職業(yè)對受教育程度的要求，從而造成職業(yè)錯(cuò)配和人力資源浪費(fèi)。國內(nèi)學(xué)者對于勞動(dòng)者掌握的技能與從事的工作崗位彼此不匹配的現(xiàn)象稱為技能錯(cuò)配，相關(guān)研究包括技能錯(cuò)配的發(fā)生率和對工資的影響，技能錯(cuò)配造成的對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。從以上文獻(xiàn)可以看出，國內(nèi)研究主要關(guān)注職業(yè)匹配以及錯(cuò)配對經(jīng)濟(jì)社會(huì)和個(gè)體發(fā)展的影響，研究重心主要放在接受正規(guī)教育的學(xué)生群體身上，忽略了整個(gè)勞動(dòng)力市場的成人學(xué)習(xí)者和在職學(xué)習(xí)者，特別是在非正規(guī)學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)環(huán)境下的在職學(xué)習(xí)者;現(xiàn)有研究主要從入職匹配理論和工作分配理論視角出發(fā)，忽略了對人工智能時(shí)代背景下職業(yè)不匹配成因的提煉與分析，因而在研究對象和研究背景方面存在不足。本文基于人力資本理論認(rèn)為，人的知識(shí)、技能、能力等人力資本投入對經(jīng)濟(jì)有重要推動(dòng)作用，但人力資本的發(fā)揮必須取決于個(gè)人是否能夠從事最適切的職業(yè)崗位，而個(gè)人如果從事的是所掌握的技能與就業(yè)崗位要求不匹配的職業(yè)則統(tǒng)一稱為職業(yè)技能失配。對于國際通用語“mismatch”的翻譯采用“失配”而不是“錯(cuò)配”，旨在尊重職業(yè)的技能動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，由于社會(huì)科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，職業(yè)技能與職業(yè)崗位的匹配會(huì)不斷“適配”和“失配”，職業(yè)技能只有“合適”與“不合適”，而沒有“對”與“錯(cuò)”，因此“失配”用語更為適宜。在國外，職業(yè)技能失配研究已有近20年的歷史，受到美國、德國、英國等發(fā)達(dá)國家以及歐盟、經(jīng)合組織、世界銀行、國際勞工組織等國際組織的高度重視。本文基于人工智能的時(shí)代背景，探討職業(yè)技能失配現(xiàn)象，聚焦職業(yè)技能失配的本質(zhì)內(nèi)涵、類型特征、成因影響和應(yīng)對策略，希望能激發(fā)國內(nèi)政策制定者和學(xué)術(shù)研究人員對職業(yè)技能失配的關(guān)注。

一、人工智能時(shí)代職業(yè)技能失配的內(nèi)涵特征

人工智能是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能行為模擬，以及機(jī)器模仿智能人類行為，包括數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬，從而延伸和擴(kuò)展人的智能。人工智能的優(yōu)勢包括降低成本、增強(qiáng)預(yù)測能力、適宜于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，如基于人工智能的圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，將醫(yī)生診斷的失誤率從29%降到3%，并大大提高醫(yī)生的診斷效率。但人工智能對職業(yè)帶來的直接負(fù)面影響是加劇職業(yè)技能失配，即因職業(yè)供給和需求失衡導(dǎo)致失業(yè)、招聘困難、技能過時(shí)和不得不選擇從事非個(gè)人潛能發(fā)揮的工作等職業(yè)匹配異化現(xiàn)象。職業(yè)技能失配主要包括三種類型。

（一）技能不足

人工智能時(shí)代的自動(dòng)化、數(shù)字化、機(jī)器人等技術(shù)的拓展應(yīng)用對技能需求造成巨大影響。據(jù)預(yù)測，未來5年，人們已經(jīng)擁有的大量工作技能將無法適應(yīng)技術(shù)需求的轉(zhuǎn)變，迫使個(gè)人必須持續(xù)學(xué)習(xí)并迅速適應(yīng)新技能的要求，以應(yīng)對可能經(jīng)歷的技術(shù)失業(yè)和工作薪酬的兩極分化。在人工智能時(shí)代，技能不足對于企業(yè)雇主而言，會(huì)出現(xiàn)招聘困難，空缺職位難以填補(bǔ)等現(xiàn)象;對于求職者而言，會(huì)因?yàn)榧寄懿蛔愣y以就業(yè)，特別是已經(jīng)失業(yè)人員，重新回到就業(yè)市場后將比未經(jīng)歷職業(yè)中斷的人員出現(xiàn)更大的職業(yè)技能差距，這種社會(huì)現(xiàn)象也普遍發(fā)生在資歷較少或初次就業(yè)的社會(huì)群體中，包括家庭女性、年輕工人、大學(xué)應(yīng)屆畢業(yè)生等，他們在就業(yè)選擇時(shí)往往欠缺工作崗位所需的職業(yè)技能。技能不足對個(gè)人可能造成難以就業(yè)、生存壓力和數(shù)字鴻溝;對企業(yè)而言，會(huì)造成創(chuàng)新力、競爭力和靈活度降低，影響企業(yè)生產(chǎn)力增長;對社會(huì)而言，造成經(jīng)濟(jì)增長緩慢、缺乏活力和發(fā)展失衡。寄望于在人工智能時(shí)代的數(shù)字經(jīng)濟(jì)中生存和發(fā)展，并適應(yīng)未來工作技能要求，個(gè)人不僅需要具備良好的數(shù)字技能，而且還應(yīng)具有系統(tǒng)認(rèn)知技能和社會(huì)情感技能，包括解決問題的能力、創(chuàng)造力、學(xué)習(xí)能力、溝通技能和協(xié)作能力。

（二）技能過度

教育擴(kuò)張是最近幾十年全球性的發(fā)展趨勢，但發(fā)達(dá)國家的教育擴(kuò)張對教育收益有著負(fù)向影響，而造成的原因是過度教育導(dǎo)致教育投入和產(chǎn)出不匹配。過度教育也會(huì)引起技能過度，受教育者在完成學(xué)業(yè)以后從事低于本身所接受教育或擁有技能的職業(yè)，從而降低了人力資本的價(jià)值。據(jù)統(tǒng)計(jì)，有大約1/4的歐盟國家應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生所從事工作崗位的職業(yè)要求低于他們自己擁有的資歷能力，而有27%的成年工人在開始工作時(shí)擁有的技能高于崗位所需。此外，對于在職工人而言，基于就業(yè)前的正規(guī)教育和培訓(xùn)，工人們會(huì)在工作場所投入和發(fā)展自我人力資本，能夠持續(xù)掌握現(xiàn)有的官方正式資歷（資格、證書和文憑）之外的技能。據(jù)統(tǒng)計(jì)，超過1/5的年長工人盡管從資歷表征上顯示技能不足，但仍通過繼續(xù)教育或培訓(xùn)掌握了必要的工作技能，而與此同時(shí)，許多工人發(fā)現(xiàn)自己目前從事的工作難以充分發(fā)揮其潛力。技能過度部分反映了就業(yè)機(jī)會(huì)的明顯下降、勞動(dòng)力市場競爭的激烈，從而導(dǎo)致接受過高等教育或高技能培訓(xùn)的從業(yè)者不得不從事低技能工作，但從企業(yè)的視角而言，招聘和使用技能過度的工人并不能產(chǎn)生額外價(jià)值，低技能、低工資、低福利的新福特主義產(chǎn)業(yè)路線是眾多企業(yè)堅(jiān)守的發(fā)展模式，對于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展其實(shí)是弊大于利。技能過度也反映了資歷認(rèn)證不足，這也是歐洲國家大力推動(dòng)國家資歷框架和區(qū)域資歷框架建設(shè)的根本原因，企圖借此建立和推行非正規(guī)和非正式技能認(rèn)證制度體系，提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)生產(chǎn)率和教育收益。

（三）技能過時(shí)

技術(shù)的持續(xù)動(dòng)態(tài)更新迭代導(dǎo)致大量職業(yè)技能過時(shí)，缺乏對人工智能時(shí)代所需技能的及時(shí)培訓(xùn)和補(bǔ)充，有可能讓25%～40%的工作崗位處于自動(dòng)化高風(fēng)險(xiǎn)之中。據(jù)統(tǒng)計(jì)，歐盟成員國中約有10%的工作崗位被發(fā)現(xiàn)面臨技術(shù)技能過時(shí)的高風(fēng)險(xiǎn)，其中，愛沙尼亞（23%）、斯洛文尼亞（21%）和捷克共和國（19%）最甚。就行業(yè)而言，從事供水管理、燃?xì)夤?yīng)、建筑、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、制造等相關(guān)職業(yè)的工人更有可能在工作中體驗(yàn)不斷變化的技能要求，見圖1。對于那些受雇于過去5年中不斷經(jīng)歷技術(shù)變化的工作中的工人，他們的一些技能很可能在未來5年內(nèi)過時(shí)。

盡管技能失配存在延續(xù)性和持久性，但并不是一成不變的，其本身就是一種復(fù)雜的、多維的和動(dòng)態(tài)的社會(huì)現(xiàn)象，可以隨著個(gè)人資歷累積而變化，對于大部分工人而言，其初始職業(yè)技能的差距會(huì)隨著時(shí)間的推移而逐漸減弱。在個(gè)人職業(yè)生涯中，技能失配的類型和演變通常來自于技能增長比率以及工作任務(wù)復(fù)雜程度變化之間的平衡，這兩種力量是相互聯(lián)系的，雖然難以確定因果關(guān)系，但工作初始技能發(fā)展與工作后續(xù)技能形成之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。就職業(yè)技能發(fā)展而言，當(dāng)個(gè)人進(jìn)入較復(fù)雜的，以非自治和有限期限為特征的日常工作，幾乎沒有繼續(xù)學(xué)習(xí)的空間和機(jī)會(huì)，他們的技能有更大的可能性會(huì)隨著時(shí)間的推移而停滯不前，并出現(xiàn)技能不足和技能過時(shí)，但如果個(gè)人選擇融合了非正式學(xué)習(xí)的工作，獲得與同齡人互動(dòng)、向主管學(xué)習(xí)、反復(fù)實(shí)踐等機(jī)會(huì)，其技能發(fā)展所受到的積極影響甚至?xí)^雇主提供的結(jié)構(gòu)化培訓(xùn)課程，個(gè)人可以實(shí)現(xiàn)自身職業(yè)技能與工作崗位的匹配。

二、人工智能時(shí)代職業(yè)技能失配所致的挑戰(zhàn)

人工智能時(shí)代技術(shù)和產(chǎn)品變革周期大大縮短，公司從產(chǎn)品原型設(shè)計(jì)到市場銷售進(jìn)程得到加速，創(chuàng)意走向現(xiàn)實(shí)更快。此外，許多商業(yè)組織將不斷減少對核心員工的依賴，通過借助大眾或網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)，推進(jìn)產(chǎn)品的研發(fā)與生產(chǎn)，“草根”生產(chǎn)和“去中心化”運(yùn)營模式將顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)。在人工智能時(shí)代，數(shù)字化世界允許“勝利者”占領(lǐng)全部市場，技術(shù)產(chǎn)品快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化和規(guī)模化。人工智能時(shí)代的瞬息萬變對職業(yè)技能提出了更高要求，職業(yè)技能失配將成為常態(tài)，對個(gè)人和社會(huì)帶來挑戰(zhàn)。

（一）失業(yè)率增加，失業(yè)周期延長，低質(zhì)量就業(yè)普遍

在人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)的生產(chǎn)和商業(yè)模式被顛覆，大規(guī)模的就業(yè)被破壞，組織機(jī)構(gòu)需要重組，技能短缺和不足等技能失配現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重，勞動(dòng)力市場不均衡發(fā)展導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)，失業(yè)率可能達(dá)到前所未有的頂峰。根據(jù)歐洲職業(yè)培訓(xùn)發(fā)展中心統(tǒng)計(jì)，40%的歐盟國家企業(yè)雇主難以找到具備適當(dāng)技能的人，40%的歐盟國家工人難以找到技能適切的工作，約有39%的歐盟成年工人技能過度并不得不選擇低質(zhì)量的工作崗位，約有30%的歐洲工人擁有與其工作崗位要求不相符的資歷，而僅有45%的歐洲成年工人認(rèn)為他們的技能可以在工作中得到很好的發(fā)展和更好的發(fā)揮。此外，失業(yè)周期被延長，長期失業(yè)人員主要是低受教育者。據(jù)估計(jì)，到2025年，大約48%的歐洲工作機(jī)會(huì)需要擁有高等教育資歷的員工，而85%的歐洲工作需要掌握至少一項(xiàng)基礎(chǔ)的數(shù)字技能。快速數(shù)字化和技能過時(shí)引發(fā)了人們對勞動(dòng)力準(zhǔn)備程度和效果的擔(dān)憂，因此，發(fā)布降低職業(yè)技能失配的國家政策將有助于提高企業(yè)的生產(chǎn)力、改善工人的福祉。

（二）工作轉(zhuǎn)型，崗位消失，職業(yè)學(xué)習(xí)需求增加

人工智能時(shí)代的技術(shù)進(jìn)步，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和先進(jìn)機(jī)器人將一起重新塑造全球價(jià)值鏈、重塑工作世界、重塑勞動(dòng)力市場結(jié)構(gòu)。有88%的工作面臨著自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)，見圖2。由此，對職業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生的轉(zhuǎn)變意味著人們生活在一個(gè)希望和風(fēng)險(xiǎn)并存的年代。在人工智能時(shí)代，全世界數(shù)十億人將無縫鏈接到數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，建立新型的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通社區(qū)，顯著提高各級各類組織的效率，重建自然環(huán)境下的資產(chǎn)管理模式，重構(gòu)工作結(jié)構(gòu)和類型，可以預(yù)測，更多領(lǐng)域的工作將逐漸被人工智能和自動(dòng)化應(yīng)用改變，包括教育、保健、交通和制造等行業(yè)。根據(jù)歐洲職業(yè)培訓(xùn)發(fā)展中心的調(diào)查報(bào)告，很多受訪者擔(dān)心人工智能和機(jī)器人對就業(yè)產(chǎn)生重要影響，其中74%的受訪者認(rèn)為，由于使用人工智能和機(jī)器人，工作崗位消失的比率要大于新工作崗位增加的比率;72%的受訪者認(rèn)為，機(jī)器人竊取了，人們的工作;44%的正在工作的受訪者認(rèn)為，他們目前的工作可部分由人工智能和機(jī)器人完成。根據(jù)歐洲技能和職業(yè)報(bào)告的數(shù)據(jù)，14%的歐洲工作會(huì)自動(dòng)化，被機(jī)器學(xué)習(xí)和算法替代，由于缺乏補(bǔ)償培訓(xùn)，裝配工、收銀員、司機(jī)等常規(guī)行業(yè)的1800萬歐洲工人（8%）面臨很大失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。但人工智能和自動(dòng)化從本質(zhì)而言不是摧毀工作，而是轉(zhuǎn)變工作，這需要新的技能輸入以滿足人工智能技術(shù)的應(yīng)用，人工智能時(shí)代的工作要求工人更具有自主、規(guī)劃、團(tuán)隊(duì)、溝通、服務(wù)等技能。新形式的工作需要新的學(xué)習(xí)方式，平臺(tái)學(xué)習(xí)、群體學(xué)習(xí)、同伴學(xué)習(xí)等非正規(guī)和非正式學(xué)習(xí)形式將成為主流，但不得不考慮的現(xiàn)實(shí)是，低技能工人將需要更長更辛苦的培訓(xùn)以適應(yīng)新工作、新任務(wù)。

（三）兩極分化，收入不平衡，社會(huì)差距加大

人工智能時(shí)代的高度自動(dòng)化導(dǎo)致工人遭受很多負(fù)面的就業(yè)影響。首先，許多人擔(dān)心會(huì)失業(yè)，影響到工作滿意度，產(chǎn)生工作焦慮和消極心理情緒，影響其心理健康和工作效率。其次，高度自動(dòng)化場景下工作的工人時(shí)薪要比同樣的工作崗位低3.5%，收入的下降直接影響到工人的生活水平和人生幸福。最后，不同社會(huì)行業(yè)遭受人工智能自動(dòng)化影響不一樣，但中低技能的工人更容易受到自動(dòng)化的負(fù)面影響。由于缺乏及時(shí)的智力輸入，很多低技能員工面臨著失業(yè)的危機(jī)。美國開展了一項(xiàng)未來計(jì)算機(jī)化對勞動(dòng)力市場結(jié)果預(yù)期影響的調(diào)查，其主要目標(biāo)是分析風(fēng)險(xiǎn)工作的數(shù)量、職業(yè)的計(jì)算機(jī)化概率、工資和教育程度之間的關(guān)系。研究顯示，美國約有47%的就業(yè)機(jī)會(huì)面臨風(fēng)險(xiǎn)，而工資和教育程度與職業(yè)的計(jì)算機(jī)化概率呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系，發(fā)達(dá)國家的教育收益值得反思。此外，人工智能時(shí)代新技術(shù)的應(yīng)用，可以產(chǎn)生更多、更好、更便宜的產(chǎn)品，滿足消費(fèi)者更高的要求和創(chuàng)造更多的工作機(jī)會(huì)，但高生產(chǎn)率和勞動(dòng)收入分配的聯(lián)系被削弱，技術(shù)進(jìn)步加劇了收入不平等，引起社會(huì)深層次矛盾。在人工智能時(shí)代，技術(shù)突破傾向于取代低技能和常規(guī)工作，現(xiàn)有的高技能工作，如健康、法律、財(cái)經(jīng)和教育等行業(yè)的工作，將會(huì)開展得更快更好，但人口危機(jī)威脅社會(huì)適應(yīng)未來勞動(dòng)力市場需求轉(zhuǎn)變的能力，職業(yè)中期的工人比職業(yè)初期的年輕人更難以提升技能和改變工作。人工智能時(shí)代的職業(yè)技能失配將導(dǎo)致工資、工人工作小時(shí)、年齡限制和技能水平的要求不同，技術(shù)創(chuàng)新引發(fā)的工作創(chuàng)造超過了蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代和信息時(shí)代，雖然不會(huì)創(chuàng)造新的工作或任務(wù)，但是會(huì)用人工智能進(jìn)行商業(yè)創(chuàng)新和運(yùn)營模式創(chuàng)新，如機(jī)器人，正在更大程度上改變工作的性質(zhì)和過程。由于很多工人無法跟上技能發(fā)展的需要，導(dǎo)致兩極分化加速、收入分配不均衡、社會(huì)等級差距加大、社會(huì)不公平現(xiàn)象增加。

三、人工智能時(shí)代職業(yè)技能失配的應(yīng)對策略

（一）正視教育的本質(zhì)和目的，強(qiáng)調(diào)教育的職業(yè)貢獻(xiàn)價(jià)值

教育是人生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，教育的本質(zhì)是提高生命的質(zhì)量和價(jià)值，使個(gè)體通過教育，提高生存能力，從而能夠生活得有尊嚴(yán)和幸福。因此，教育的首要目的就是為年輕人成為合格勞動(dòng)力做好準(zhǔn)備，教育所應(yīng)當(dāng)包含的技能和能力就是那些能讓學(xué)生成為好的工作者的內(nèi)容，用市場化的技能去培養(yǎng)學(xué)生是有價(jià)值的，讓大眾成為有準(zhǔn)備的勞動(dòng)力。個(gè)體生存能力、價(jià)值的前提和直接體現(xiàn)就是通過教育獲得職業(yè)技能，從而能夠找到與個(gè)體特質(zhì)和人格匹配的職業(yè)，滿足個(gè)體生存發(fā)展，實(shí)現(xiàn)個(gè)體對社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的人力資本價(jià)值，這也是教育的本質(zhì)追求和首要目的。在過去幾十年，教育已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，教育獲得了長足發(fā)展，在全民教育和千年發(fā)展目標(biāo)之后，聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）又提出了“教育2030行動(dòng)框架”，旨在“確保全納、公平的優(yōu)質(zhì)教育，使人人可以獲得終身學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)”，標(biāo)志著教育已經(jīng)由普及輸入的初級階段走向優(yōu)質(zhì)教育發(fā)展的高級階段，全球高等教育也從精英教育進(jìn)入了大眾教育和普及教育時(shí)代。但教育的快速發(fā)展并不代表職業(yè)匹配的增加，越來越多的受教育者在完成學(xué)業(yè)之后無法找到與自我技能和特質(zhì)匹配的職業(yè)，同時(shí)，很多企業(yè)發(fā)現(xiàn)無法招聘到技能合格的員工，職業(yè)技能失配已經(jīng)成為當(dāng)前教育發(fā)展不得不面對的問題。教育主管部門和教育機(jī)構(gòu)應(yīng)該將職業(yè)失配作為政策制定和主體辦學(xué)過程中優(yōu)先考慮的指標(biāo)?；貧w教育的本質(zhì)，重視教育對職業(yè)匹配的貢獻(xiàn)值和導(dǎo)向，既是對人作為生命個(gè)體的尊重，也是對以人作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需的智力資本的動(dòng)力輸入。

（二）倡導(dǎo)終身職業(yè)教育與培訓(xùn)，重視政策導(dǎo)向和職業(yè)技能失配宏觀監(jiān)控

教育的理想目標(biāo)是幫助每位學(xué)習(xí)者找到與個(gè)人性格和能力匹配的職業(yè)，實(shí)現(xiàn)個(gè)人職業(yè)生涯成功和個(gè)體潛能充分發(fā)揮，這也關(guān)乎到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的繁榮與可持續(xù)發(fā)展。但人工智能時(shí)代，新興技術(shù)的迅速發(fā)展導(dǎo)致職業(yè)技能失配將成為社會(huì)常態(tài)。要應(yīng)對職業(yè)失配，必須倡導(dǎo)終身職業(yè)教育與培訓(xùn)，推動(dòng)終身技能發(fā)展，滿足快速發(fā)展的新技能產(chǎn)生和應(yīng)用的要求。終身職業(yè)教育與培訓(xùn)可以幫助填補(bǔ)技能差距，特別是在技術(shù)快速變革時(shí)期，可以幫助個(gè)人保持就業(yè)成功率和持續(xù)進(jìn)步，提高發(fā)展動(dòng)力，提高績效和生產(chǎn)力，有利于工人、雇主和社會(huì)。終身職業(yè)教育與培訓(xùn)的順利開展需要企業(yè)投入、員工參與、培訓(xùn)時(shí)間保證和政府持續(xù)經(jīng)費(fèi)保障，但人工智能時(shí)代的企業(yè)組織可能無法適應(yīng)、使用和管理新技術(shù)以獲取利益，從而導(dǎo)致不平等增加，社會(huì)生產(chǎn)碎片化。因此，需要政府進(jìn)行宏觀政策規(guī)劃和頂層價(jià)值導(dǎo)向，適時(shí)出臺(tái)法律法規(guī)和政策條例，正面引導(dǎo)企業(yè)投入培訓(xùn)，鼓勵(lì)員工參與技能提升，共同保證教育培訓(xùn)的時(shí)間和經(jīng)費(fèi)，加強(qiáng)對職業(yè)技能培訓(xùn)效果的監(jiān)測和監(jiān)督，推行職業(yè)繼續(xù)教育與培訓(xùn)，減少大公司和小企業(yè)之間的技能投入差距，消除技能失配導(dǎo)致的社會(huì)不公平。在歐洲，很多國家已經(jīng)發(fā)布了在職業(yè)教育與培訓(xùn)的初始和后續(xù)階段提供數(shù)字化技能培訓(xùn)的政策，技能短缺和技能失配一直是政策制定者的關(guān)注重點(diǎn)，政策制定者往往采取不同的戰(zhàn)略措施以應(yīng)對技能失配問題，強(qiáng)調(diào)可持續(xù)激勵(lì)、終身職業(yè)學(xué)習(xí)、工作任務(wù)再造和高端產(chǎn)品市場的管理實(shí)踐。

（三）規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定和認(rèn)證過程，強(qiáng)調(diào)質(zhì)量保證和新的數(shù)字化領(lǐng)域證書聯(lián)通

在人工智能時(shí)代，職業(yè)技能學(xué)習(xí)的方式將更加靈活多樣，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、線下學(xué)習(xí)、同伴學(xué)習(xí)、師徒學(xué)習(xí)等非正規(guī)和非正式學(xué)習(xí)形式將成為學(xué)習(xí)的主流，人們的職業(yè)學(xué)習(xí)將更有針對性、更有目的性、更注重實(shí)效性，在工作場景中的學(xué)習(xí)讓學(xué)習(xí)者更能發(fā)揮自我主動(dòng)性，基于職業(yè)導(dǎo)向的應(yīng)用型學(xué)習(xí)更有利于提高教育的效益。在人工智能時(shí)代，由于擁有更加靈活和便捷的學(xué)習(xí)條件，人們不僅成為技能的學(xué)習(xí)者也將是技能的實(shí)踐者和貢獻(xiàn)者。由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，將會(huì)出現(xiàn)大量新型學(xué)習(xí)證書，以MOOC為例，其學(xué)習(xí)認(rèn)證的方式就有課程徽章、課程證書、納米學(xué)位、專業(yè)證書、專業(yè)學(xué)位等，但各類技能的學(xué)習(xí)并不會(huì)直接體現(xiàn)在個(gè)人的資歷證明中，不利于體現(xiàn)個(gè)人的社會(huì)價(jià)值，不利于個(gè)人的自由流動(dòng)，因此，需要制定基于知識(shí)、技能、能力等各類學(xué)習(xí)成果的認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)各種技能學(xué)習(xí)的成果認(rèn)證。國際上的普遍做法是建立資歷框架以及配套的標(biāo)準(zhǔn)體系。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球建立資歷框架的國家和地區(qū)總數(shù)已經(jīng)超過150個(gè)，覆蓋聯(lián)合國列出的193個(gè)主權(quán)國家的3/4，并進(jìn)入到跨地區(qū)和跨國互認(rèn)階段，已經(jīng)建立了7個(gè)區(qū)域資歷參照框架，為126個(gè)國家提供了跨國資歷和學(xué)分對接的標(biāo)準(zhǔn)和學(xué)分互認(rèn)。通過建立資歷框架以及相應(yīng)的質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、課程標(biāo)準(zhǔn)、過往學(xué)習(xí)成果認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)以及學(xué)分認(rèn)證體系將是應(yīng)對人工智能時(shí)代職業(yè)失配的有效舉措。

（四）重構(gòu)課程內(nèi)容和知識(shí)體系，推行機(jī)器人共融教育和數(shù)字化能力意識(shí)

人工智能時(shí)代的教育必須及時(shí)對技術(shù)作出回應(yīng)，跟上技術(shù)發(fā)展的需要，甚至走在技術(shù)發(fā)展的前沿，否則受教育者難以勝任新的工作任務(wù)，所完成的工作質(zhì)量也達(dá)不到相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。響應(yīng)技術(shù)發(fā)展的教育首先要落實(shí)到課程內(nèi)容上，人工智能時(shí)代的課程內(nèi)容需要進(jìn)行重構(gòu)和再造，應(yīng)該拓展傳統(tǒng)的知識(shí)，納入現(xiàn)代知識(shí)體系和專題知識(shí);人工智能時(shí)代的知識(shí)體系應(yīng)該包括創(chuàng)造性、批判性思維、交流、合作等技能培養(yǎng)，注重心智覺知、好奇、勇氣、順應(yīng)力、道德標(biāo)準(zhǔn)、領(lǐng)導(dǎo)力等性格品質(zhì)培養(yǎng)，而最重要的是塑造學(xué)習(xí)者的元學(xué)習(xí)能力，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者不斷進(jìn)行反思和適應(yīng)訓(xùn)練，形成元認(rèn)知思維。人工智能時(shí)代機(jī)器人將越來越普及，廣泛應(yīng)用于工作、生活和學(xué)習(xí)場域，應(yīng)該推行機(jī)器人共融教育，教育中不僅包括數(shù)字素養(yǎng)訓(xùn)練，還應(yīng)該包括一系列的關(guān)鍵能力培養(yǎng)，例如創(chuàng)新能力、數(shù)字能力、科學(xué)能力、技術(shù)能力、工程能力、數(shù)學(xué)能力、語言能力和學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)能力，不斷改變學(xué)習(xí)的方法，機(jī)器人共融教育應(yīng)該納入宏觀的職業(yè)教育與培訓(xùn)課程體系以及國家的政策行動(dòng)導(dǎo)向。同時(shí)，根據(jù)歐洲職業(yè)培訓(xùn)發(fā)展中心對在線職位空缺的分析報(bào)告，歐洲雇主最關(guān)注的技能是對變革的適應(yīng)能力，在人類與機(jī)器人更加密切互動(dòng)的未來世界中，能夠擁抱變化將至關(guān)重要。