Shanghai Observer Commentary: Behind the Rumors of Lao Gan Ma's AI Quality Inspection Layoffs, How to Resolve AI Employment Anxiety

随着AI视觉质检系统上线，600名拣椒工人只剩48人继续留在流水线上——老干妈一定想不到，本来是想讲一个科技赋能企业发展的正面宣传故事，怎么就把公司推到了舆论漩涡中心。 尽管公司回应称“用AI后裁掉500多名工人”是假消息，但公众疑虑并没有消散，老干妈线上销售额也出现明显下降。 裁员传闻是否属实、如何挽回消费者的信任，都还有待下一步的确认与行动。但事件之所以会发生，必须看到舆情背后是人们越来越强烈的AI焦虑。 AI就业替代影响，已经到了必须直面的时候。 1 恩格斯在1845年出版的《英国工人阶级状况》一书中，描述了工业革命时期生产力飞跃与工人贫困并存的现象。这一现象被经济史学者称为“恩格斯停顿”，引发了技术变革如何更好促进社会公平正义的思考。 时移世易，老问题在新语境下仍然存在。 根据全球科技裁员追踪数据库Layoffs.fyi数据，光是2026年上半年，全球科技行业累计裁员人数就几乎追平2025年一整年的水平：全球科技行业已发生的数百起裁员事件，涉及202家科技公司，累计裁员人数超过12万人。当然，也有分析指出部分裁员很可能是企业将原本的经营调整“甩锅AI”，真正原因并不止于此，但也足见行业对AI的期待与焦虑情绪并存。 在制造业等传统行业，一些重复性工序也随着具身智能机器人进入车间而被接管。基础运营、财务核算、电话销售也是招聘需求缩减的领域。 有人会反驳，“不是AI取代人，而是会用AI的人取代不会AI的人”。还有人相信，AI在冲击传统岗位的同时，也会创造更多更高质量的岗位，就像过去历次科技革命和产业变革那样。 这些观点当然有其道理，但实际情况往往更复杂。 比如“先破坏后创造”一说，把AI就业替代视为理想化的新老交替过程，但事实上，新技术对传统就业的破坏通常来得快速且集中，对新就业岗位的创造往往滞后而分散。受冲击的是一批人，获益的又是另一批人，两者不能简单相互抵消。 又如，AI替代现象并不一定都体现在岗位数量上，还可能反映在就业质量方面，包括工资水平降低、劳动条件降级，以及大量的派遣就业和非稳定就业。 2 这么说来，形势似乎已经很严峻了，是这样吗？ 又到秋招季。这段时间，上海陆续举办了很多线下招聘会。在熙熙攘攘的人潮中，我感受到了一些不同于自媒体演绎、渲染出来的就业氛围。 应届毕业生们当然是有些迷茫和焦虑的。一位手握两项专利、绩点位列专业前3%的理工科学生，直言“我有AI危机感”。他担心的是自己AI水平不足，被更擅长使用AI的人“挤掉”。 从需求侧来看，越来越多用人单位把AI运用能力写进了岗位描述中，对求职者AI素养的要求已经从技术岗延伸到非技术岗。 但就业市场的核心始终还是“人”，而不是AI。 “都说现在毕业生多，我们怎么就是招不到合适的人？”一些HR抱怨，与“就业难”并存的是“招聘难”。换句话说，难的不是没有人或者没有岗位，而是人岗匹配，也就是专家常提的结构性就业矛盾。 在理论推演时，可以把一个岗位拆解成多个能力维度，将之与AI掌握的能力一一对应，从而得出该岗位是否属于高AI暴露的结论。网上流行甚广的“AI淘汰职业名单”就此产生，不少岗位被贴上“高危”标签，引发普遍就业焦虑。 如果现实中的“匹配”真这么简单，如果AI可以轻松淘汰大多数人，企业也不至于为此头疼了。说到底，判断能力、情感感知能力、审美能力等依然是人类独有的优势，也是岗位需求里不那么显性、实际工作中却至关重要的素养。 招聘会上，求职者与企业面对面交流，各有各的期待与要求，在磨合中达成一致。真实的就业就发生在这样的一来一往间——目前看来，这还是主流。 3 不夸大AI就业替代影响，也不能回避矛盾，当下重要的是该做什么。 有经济学家指出，当前正处于人工智能产生更大就业影响之前的安静期，是分析人工智能就业影响、提前做好理论和政策准备的窗口期。 应对人工智能对就业的冲击，显然不能寄望于技术自我修正，需要政府干预，各方共同参与，推动人工智能向善。 就在前两天，国务院办公厅印发《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》，强调要积极增强人工智能创造就业机会、赋能传统岗位、提升就业质量、激发创业活力的正面效应，有效减缓人工智能应用就业替代影响，努力实现技术进步、产业升级与就业促进、民生改善相协调的包容性发展。 加快开发人工智能领域新职业、建立人工智能应用就业风险评估机制、提升劳动者数字素养和就业能力、健全劳动者权益保障制度和社会保障制度……这些举措不是给技术发展踩刹车，而是试图在技术进步与就业促进之间建立一套缓冲与评估机制，把“人”从被动的成本项重新定位为转型的主体。 在我们身边，一些改变已然发生。 比如，如何系统提升AI能力，是许多人共同面临的难题。今年上海启动了人工智能推介官培训认证工作，依托系统化培训认证体系，面向各行各业从业者普及人工智能应用技能，提升全民数字素养与实操能力。截至6月底，已完成5万余人次人工智能推介官培训认证。 接下来，由政府与高校提供AI通用能力培训，提升人力资源的市场匹配度与配置效率；企业则承担更专业、更贴合行业特质的AI技能培训，引导AI增强而非替代劳动者的能力——这将成为一条可行的求解路径。 毕竟，只有充分发挥人的主体性，才能在人工智能带来的高度不确定性中，明确为何而发展、为谁而进步，让技术发展真正惠及最广大的劳动者。