摘要：当前，随着人工智能（AI）技术的快速迭代，相信越来越多的人已经意识到，未来3-5年，AI技术必将重构全球就业市场，或形成「替代-转型-创造」的三重变革浪潮。笔者基于近年来麦肯锡、世界经济论坛等权威机构的研究，将AI技术“正在创造”和“将要创造”的新就业岗位大致

当前，随着人工智能（AI）技术的快速迭代，相信越来越多的人已经意识到，未来3-5年，AI技术必将重构全球就业市场，或形成「替代-转型-创造」的三重变革浪潮。笔者基于近年来麦肯锡、世界经济论坛等权威机构的研究，将AI技术“正在创造”和“将要创造”的新就业岗位大致分为两类：

第一类是人机协作增强型岗位。这类岗位的典型领域有教育、医疗、法律等，具体进化方向如下：

1.教育领域：从知识传授到认知设计

• 教师角色转型：AI助教将会承担越来越多的作业批改与知识点讲解，教师则越来越需掌握「学习体验设计」技能，要能够娴熟运用AI分析学生认知盲区。斯坦福大学实验显示，使用AI教学工具的教师，其学生成绩可平均提升18%左右。

• 新岗位涌现：教育科技顾问（设计AI课程体系）、认知科学研究员（优化学习算法）。

2.医疗领域：从诊断执行到决策复核

• 医生能力升级：AI影像诊断系统使读片效率获得巨大提升，医生则需转型为「AI诊断复核专家」，重点处理复杂病例与医患沟通。有国外诊所研究表明，人机协作可使误诊率降低25%左右。

• 新兴职业：医疗AI训练师（优化病理模型）、数字疗法设计师（开发AI健康管理方案）。

3.法律领域：从文书处理到策略制定

• 律师工作重构：AI法律研究工具如Casetext将文献检索时间从4小时压缩至15分钟，律师则需专注于诉讼策略与客户关系维护。有律师事务所数据显示，人机协作团队的案件胜诉率可提升20%左右。

• 跨界需求：法律科技咨询师（整合AI工具与律所流程）、合规算法审计师（检测AI系统的法律风险）。

第二类是全新创造的高价值岗位。这类岗位主要包括AI原生技术岗位、人机协作管理岗位、技术伦理与监管岗位，具体工作内容如下：

1. AI原生技术岗位（预计需求增长100%-400%）

• AI训练师：通过数据标注与模型调优提升AI准确性，资深人才年薪可达50万+。如电商平台训练师优化AI客服后，投诉率下降近40%。

• 提示词工程师：设计精准指令引导AI输出，硅谷公司为资深人才开出百万年薪。

• 边缘计算工程师：负责AI在终端设备的部署，年薪20万-30万美元，需掌握TensorFlow Lite优化与嵌入式系统设计。

2.人机协作管理岗位（薪资溢价超过40%）

• 智能建造师：操作3D打印机器人进行模块化施工，需同时掌握建筑设计与机器人编程。有建筑公司试点后，项目周期缩短近30%。

• 机器人协调员：监控工业机器人运行状态，实时处理故障并优化任务分配。亚马逊培训仓库工人转型后，机器人故障率下降约25%。

• 数字工作流设计师：重新规划业务流程以适配AI工具，需具备流程再造与数据分析能力。德勤调研显示，该岗位人才缺口达60%。

3.技术伦理与监管岗位（需求暴涨200%）

• AI伦理顾问：评估AI系统的偏见与隐私风险，金融、医疗行业需求旺盛。如银行聘请顾问审查信贷系统，避免歧视性放贷。

• 算法合规专家：确保AI符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法规，欧盟《AI法案》实施后需求激增。OpenAI此类岗位年薪超20万美元。

• 数字人权律师：处理AI侵权、数据泄露等新型案件，需精通法律与技术交叉知识。斯坦福法学院已开设相关课程。

由此可见，这种变革并非「机器取代人类」，而是通过重新定义工作边界，释放人类的高阶能力。正如亚马逊的实践所示——虽然75%的订单由机器人处理，但催生出的机器人技术员、供应链算法工程师等新职，其平均薪资比传统岗位高40%。未来的赢家，将是那些能驾驭AI工具、同时保持人类独特价值的「增强型劳动者」。

下图：正在监控工业机器人运行状态的“机器人协调员”（图片来源：SIITD编辑）

因此，面对AI技术引发的就业市场重构，当前的教育体系需从根本上重塑人才培养逻辑，构建适应人机协作时代的新型教育生态。以下是笔者基于全球前沿实践与权威研究的系统性变革框架梳理：

一是教育目标的范式转换：从知识储备到能力进化。主要包括两个方面：

第一，核心能力重构。首先是批判性思维与问题解决能力，需培养学生质疑假设、解构复杂问题的能力，如芬兰的现象式教学中，学生围绕"气候变化对城市的影响"主题，整合地理、经济、工程等多学科知识，设计解决方案；其次是人机协作能力，斯坦福大学的"AI伙伴计划"让学生与机器人共同完成科研项目，学生负责提出假设和伦理判断，机器人承担数据处理，培养人机协同决策能力；最后是伦理与责任意识，如德国的双元制教育要求学生参与企业真实项目时，必须通过"技术伦理"课程考核，内容涵盖算法偏见检测、数据隐私保护等。

第二，教育目标的动态校准。如新加坡推出"未来技能加速器"计划，每季度更新技能需求图谱，将生成式AI应用、碳中和技术等新兴领域纳入基础教育；

二是课程体系的颠覆性重构：从学科割裂到场景融合。主要包括两个方面：

第一，跨学科课程设计。首先是深化现象式教学，如芬兰的学校以"智慧城市"为主题，融合数学建模、编程、公共政策等内容，学生通过设计智能交通系统学习跨学科知识；其次是嵌入技术伦理模块，如麻省理工学院在计算机科学课程中增设"算法公平性"单元，学生需分析亚马逊招聘算法的性别偏见案例并提出改进方案。

第二，技能导向的课程整合。首先是数字素养的进阶培养，包括基础层的小学阶段通过Scratch编程培养计算思维，中学引入Python进行数据可视化；进阶层的大学阶段开设"AI工具链"课程，教授提示词工程、AI模型微调等实战技能（如斯坦福大学"Generative AI for Everyone"课程）；其次是伦理与法律课程的融合，如法学院开设"AI与法律前沿"课程，学生通过模拟自动驾驶事故责任判定，学习算法可解释性与法律责任归属。

三是教学模式的智能化转型：从单向传授到人机共生。主要包括两个方面：

第一，AI辅助教学系统的规模化应用。首先是支持个性化学习，如引入AI课堂观察系统，通过分析学生课堂行为数据（如参与度、提问类型），生成个性化学习建议。有效提升学生成绩；其次是教学资源的智能生成，如由教学平台提供AI备课工具，教师输入课程主题后，系统可自动生成课件、练习题及拓展资源，大幅度提升备课效率。

第二，虚实融合的教学场景。包括虚拟现实（VR）实训（如新加坡理工学院与西门子合作建立数字体验中心，学生可通过VR模拟智能工厂运维，掌握工业机器人编程与故障诊断技能）和元宇宙课堂实践（如哈佛大学的"元宇宙考古"课程，学生可通过虚拟化身探索古代文明遗址，结合AI生成的历史数据进行跨时空研究）。

四是教师角色的进化：从知识传授者到学习设计师。主要包括两个方面：

第一，教师能力的重构。主要包括技术整合能力（如南洋理工学院要求教师掌握AI辅助教学工具（如Perplexity、SlidesAI）的使用，并将其融入教学设计）和学习体验设计能力（如芬兰教师通过"现象式教学工作坊"，学习如何设计跨学科项目，比如围绕"移民文化融合"主题整合语言、历史、艺术等内容）。

第二，教师发展的支持体系。如新加坡推出"数字教学能力徽章"，教师通过完成在线课程和实践项目获得认证，比如掌握AI课堂数据分析工具可获得"数据驱动教学"徽章；而在德国的双元制教育中，教师需定期到企业参与技术培训，如汽车专业教师需掌握新能源汽车的诊断技术，确保教学内容与产业需求同步。

下图：元宇宙课堂实践（图片来源：SIITD编辑）

五是教育体系的结构性调整：从线性升学到终身学习。主要包括两个方面：

第一，职业教育与高等教育的无缝衔接。主要包括纵向贯通机制（如德国双元制职业教育毕业生可通过"职业资格转换考试"进入应用技术大学，比如机械专业学生通过考试后可攻读智能制造学士学位）和横向融通路径（如新加坡推行"技能创前程进阶计划"，职业院校学生可通过学分互认进入大学，比如护理专业学生可衔接护理学本科课程）。

第二，终身学习生态的构建。如澳大利亚推出"数字技能护照"，学习者通过完成在线课程、企业实训等积累微证书，比如掌握ChatGPT高级提示技巧可获得"生成式AI应用专家"证书；再如亚马逊的"职业选择计划"为员工提供每年5000美元学费补助，支持其学习云计算、机器学习等技能，转型为AI训练师等新职业。

六是评估体系的全面革新：从分数至上到能力画像。主要包括两个方面：

第一，建立多维评估框架。如采纳过程性评估，记录学生在项目中的协作、问题解决等表现，占总成绩的50%以上；或采纳人机协同评估，如利用AI课堂观察系统分析学生课堂行为数据，生成能力雷达图，与教师评价形成互补。

第二，认证体系的动态化。如欧盟的"欧洲技能护照"整合了学习者的学历、微证书、工作经验等信息，企业可通过区块链技术验证技能真实性，比如数字营销专家护照包含SEO优化、数据分析等技能认证。

七是技术伦理与公平的保障机制。主要包括两个方面：

第一，技术伦理教育的嵌入。如法学院开设法律专题的伦理课程培养学生的职业伦理意识；再如麻省理工学院的"AI责任实验室"让学生参与真实的AI系统开发，在数据标注、模型训练等环节中学习算法偏见检测与纠正。

第二，教育资源的公平分配。主要包括数字鸿沟弥合（如为农村学校配备AI教学设备，通过5G同步课堂共享城市优质资源，让偏远地区学生可实时参与名师的AI编程课）和弱势群体支持。

八是全球协作与教育治理的创新。主要包括两个方面：

第一，跨国教育联盟的建立。主要包括课程资源共享（如"全球慕课联盟"整合了麻省理工学院、斯坦福等高校的AI课程，学习者可获得跨国认证的微证书，比如完成"机器学习基石"课程可获得DeepLearning.AI认证）和教师交换计划（如欧盟"伊拉斯谟+计划"支持教师跨国交流）。

第二，教育政策的协同治理。主要包括国际标准制定（如经济合作与发展组织OECD的"教育2030"框架提出"核心素养全球标准"，包括批判性思维、数字素养、伦理责任等，各国据此调整课程体系）和企业-政府-学校协同（如新加坡"技能创前程"计划由教育部、精深技能发展局与企业共同制定培训课程，比如金融行业课程由星展银行与新加坡管理大学联合设计）。

综上所述，这场由AI技术驱动的教育变革的核心，是重新定义人类在智能时代的价值坐标。当AI能够高效完成知识传递与标准化任务时，教育的重心应转向培养人类独有的创造力、伦理判断力和复杂系统思维。芬兰现象式教学、德国双元制、新加坡终身学习体系等实践表明，通过目标重构、课程整合、技术赋能与全球协作，教育完全可以塑造出驾驭AI而非被AI取代的新一代劳动者。未来的教育，将是人类智慧与机器智能的合奏，在人机协作的和谐旋律中，开启文明进步的新篇章。

原创作者：上海产业转型发展研究院常务副院长

撰 稿：严 含

责任编辑：胡珊毓

策划审核：夏 雨

来源：上海转型发布