专题：上海论坛2026 2026年4月24日下午，上海论坛分论坛“人工智能时代的劳动市场转型：中国与全球的新挑战”举行。分论坛由复旦大学中国经济研究中心承办，复旦大学文科资深教授、经济学院院长、发展研究院副院长张军担任主席，复旦大学经济学院副教授胡博担任主持人。分论坛聚焦人工智能（AI）快速发展背景下劳动力市场所面临的深刻变革。来自中国、美国、韩国、新加坡等一流高校与研究机构的重量级学者，从经济学、管理学、政治经济学等多学科视角出发，结合大数据与行业实证分析，围绕AI对就业结构、技能需求、收入分配及经济增长的影响展开深入讨论。 本次分论坛吸引了20余家主流媒体、300余位各界人士踊跃报名参会。现场高朋满座，气氛热烈。分论坛通过理论分析与实证研究相结合，为理解AI时代的劳动市场转型提供了启发性的学术讨论平台和重要的政策启示。 为何AI对劳动市场的影响如此重要？ 作为分论坛主席，张军在开场致辞中指出，AI对劳动市场的影响已成为当下最具全球性的核心议题之一，不仅关系中国的发展，也关乎全球经济结构的重塑。他强调，本次分论坛汇聚来自中国、美国、韩国、新加坡的一流学者，正是希望从多维视角探讨AI如何改变就业形态、技能结构与收入分配格局。他进一步指出，当前关于AI的讨论仍处于不断探索阶段，许多关键问题尚无定论，但正因如此，更需要通过持续的学术对话与实证研究，去观察和理解AI对劳动市场乃至各行业任务结构的深远影响。这一议题的重要性，既源于其现实紧迫性，也源于其对未来制度与政策设计的深刻启示。 科幻照进劳动力市场：当AI比人类更胜任工作时，我们该何去何从？ 哈佛大学经济学讲席教授Richard B． Freeman从“科幻走向现实”的视角出发，指出大量曾存在于科幻作品中的技术正加速在现实中落地，尤其是大语言模型和算法进步，正在深刻改变劳动力市场结构。他强调，AI在多个领域已逐步超越人类能力，这一趋势将重塑工作方式与职业边界，并对个体能力提出全新要求。同时，他提醒，与其简单担忧技术替代，更应关注收入分配与制度安排问题——“谁拥有AI，谁将掌握更多经济收益”。在他看来，AI既可能带来效率跃升、减少蓝领工人与白领雇员之间的差距，但也可能加剧AI所有人与劳动者之间的不平等。因此，破局的关键在于社会如何通过政策与制度进行回应与调节。 理解生成模型与人工智能体的力量 南洋理工大学校长讲席教授、南洋商学院副院长丛林围绕生成式模型与人工智能体的发展，系统阐释了AI技术范式从“指令驱动”向“数据驱动”的深刻转变。他指出，生成式模型与智能体正不断提升对复杂经济问题的建模能力，使社会科学研究能够在更大规模的数据与更动态的环境中展开。他提出“经济世界模型”框架，用以结合强化学习、多智能体模拟等元素，使得AI不仅可以辅助决策，还可用于推演并重塑企业决策与市场运行机制。同时，他强调，当前对AI行为与逻辑的理解仍然有限，未来需要在经济学与计算科学交叉框架下，进一步探索人机协同与数据驱动模型在劳动力市场中的应用潜力。 从经验到智能资产：在 AI 时代重塑人力资本 新加坡管理大学计算和信息系统学院新奥天天免费谜语大全长聘副教授朱飞达从人力资本的视角出发，探讨了在AI深度嵌入组织运行的背景下，个体经验与知识如何转化为“智能资产”。他指出，随着AI能够参与甚至替代部分认知与创造性工作，传统以学历与技能为核心的人力资本评价体系正面临重塑。企业内部的工作流程、决策路径与隐性经验，正在通过数据与算法被记录、结构化并模块化，从而形成可复用、可扩展的知识体系。与此同时，他强调，未来竞争优势将更多来自“人类智能+人工智能+组织智能”的协同能力，如何实现知识的资产化、治理与价值分配，将成为AI时代的重要议题。 如何测算AI对就业的影响？ 北京大学国家发展研究院副院长、经济学教授张丹丹围绕“如何测算AI对就业的影响”作主旨发言。她从方法论视角，系统比较了当前国际前沿研究中的三种测度路径：基于任务分解的“AI 暴露度指数”、基于企业招聘行为的“AI 企业采用指数”，以及基于人机交互真实数据的“AI 观测暴露指数”。三类指标分别从理论可行性、企业实际采纳与个体使用行为三个层面刻画 AI 对就业的影响，互为补充。她指出，三类证据交叉验证出一个一致的判断：“理论偏悲观、现实相对温和”——潜在高暴露的职业普遍集中于白领认知性岗位，但 AI 在企业层面的深度落地仍处于早期阶段，现实冲击显著小于理论上限；同一暴露度的职业命运分化，根本上取决于其内部任务结构属于互补还是替代关系。她同时提醒，本轮AI在“认知能力跃升”和“近乎同步的全球扩散”两个维度上的突破，使本次技术冲击的速度与广度前所未有，调整窗口被大幅压缩，对前瞻性监测、技能转型支持与社会缓冲机制提出了更高要求。 谁在害怕AI及原因？信息不对称效应与AI态度的来源 延世大学政治学与国际关系系助理教授Joonseook Yang从政治经济学视角出发，探讨了不同群体对AI的态度及其形成机制。他指出，尽管理论上AI暴露度较高的职业群体更容易产生焦虑，但实证结果显示，职业风险对个体态度的解释力有限，人们对AI的认知更多受到信息获取与主观判断的影响。研究发现，信息并不会显著改变公众对AI相关政策的偏好，而多数人对AI呈现出“既担忧又期待”的复杂心态。总体而言，AI既被视为潜在威胁，也被看作提升效率与竞争力的工具，这种“双重认知”成为理解社会态度的重要线索。 人工智能时代的经济增长，就业与人口动态 清华大学社会科学院经济所长聘副教授谢丹夏从宏观经济与增长理论出发，构建了一个涵盖数据、算力、算法与存储等要素的“数智经济”一般分析框架，探讨人工智能时代的增长机制与就业影响。他指出，在极端情形下，生产与创新过程可能主要依赖数据、算力和存储，从而显著弱化对传统劳动的需求结构。同时，
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专题：上海论坛2026 2026年4月24日下午，上海论坛分论坛“人工智能时代的劳动市场转型：中国与全球的新挑战”举行。分论坛由复旦大学中国经济研究中心承办，复旦大学文科资深教授、经济学院院长、发展研究院副院长张军担任主席，复旦大学经济学院副教授胡博担任主持人。分论坛聚焦人工智能（AI）快速发展背景下劳动力市场所面临的深刻变革。来自中国、美国、韩国、新加坡等一流高校与研究机构的重量级学者，从经济学、管理学、政治经济学等多学科视角出发，结合大数据与行业实证分析，围绕AI对就业结构、技能需求、收入分配及经济增长的影响展开深入讨论。 本次分论坛吸引了20余家主新奥天天免费谜语大全流媒体、300余位各界人士踊跃报名参会。现场高朋满座，气氛热烈。分论坛通过理论分析与实证研究相结合，为理解AI时代的劳动市场转型提供了启发性的学术讨论平台和重要的政策启示。 为何AI对劳动市场的影响如此重要？ 作为分论坛主席，张军在开场致辞中指出，AI对劳动市场的影响已成为当下最具全球性的核心议题之一，不仅关系中国的发展，也关乎全球经济结构的重塑。他强调，本次分论坛汇聚来自中国、美国、韩国、新加坡的一流学者，正是希望从多维视角探讨AI如何改变就业形态、技能结构与收入分配格局。他进一步指出，当前关于AI的讨论仍处于不断探索阶段，许多关键问题尚无定论，但正因如此，更需要通过持续的学术对话与实证研究，去观察和理解AI对劳动市场乃至各行业任务结构的深远影响。这一议题的重要性，既源于其现实紧迫性，也源于其对未来制度与政策设计的深刻启示。 科幻照进劳动力市场：当AI比人类更胜任工作时，我们该何去何从？ 哈佛大学经济学讲席教授Richard B． Freeman从“科幻走向现实”的视角出发，指出大量曾存在于科幻作品中的技术正加速在现实中落地，尤其是大语言模型和算法进步，正在深刻改变劳动力市场结构。他强调，AI在多个领域已逐步超越人类能力，这一趋势将重塑工作方式与职业边界，并对个体能力提出全新要求。同时，他提醒，与其简单担忧技术替代，更应关注收入分配与制度安排问题——“谁拥有AI，谁将掌握更多经济收益”。在他看来，AI既可能带来效率跃升、减少蓝领工人与白领雇员之间的差距，但也可能加剧AI所有人与劳动者之间的不平等。因此，破局的关键在于社会如何通过政策与制度进行回应与调节。 理解生成模型与人工智能体的力量 南洋理工大学校长讲席教授、南洋商学院副院长丛林围绕生成式模型与人工智能体的发展，系统阐释了AI技术范式从“指令驱动”向“数据驱动”的深刻转变。他指出，生成式模型与智能体正不断提升对复杂经济问题的建模能力，使社会科学研究能够在更大规模的数据与更动态的环境中展开。他提出“经济世界模型”框架，用以结合强化学习、多智能体模拟等元素，使得AI不仅可以辅助决策，还可用于推演并重塑企业决策与市场运行机制。同时，他强调，当前对AI行为与逻辑的理解仍然有限，未来需要在经济学与计算科学交叉框架下，进一步探索人机协同与数据驱动模型在劳动力市场中的应用潜力。 从经验到智能资产：在 AI 时代重塑人力资本 新加坡管理大学计算和信息系统学院长聘副教授朱飞达从人力资本的视角出发，探讨了在AI深度嵌入组织运行的背景下，个体经验与知识如何转化为“智能资产”。他指出，随着AI能够参与甚至替代部分认知与创造性工作，传统以学历与技能为核心的人力资本评价体系正面临重塑。企业内部的工作流程、决策路径与隐性经验，正在通过数据与算法被记录、结构化并模块化，从而形成可复用、可扩展的知识体系。与此同时，他强调，未来竞争优势将更多来自“人类智能+人工智能+组织智能”的协同能力，如何实现知识的资产化、治理与价值分配，将成为AI时代的重要议题。 如何测算AI对就业的影响？ 北京大学国家发展研究院副院长、经济学教授张丹丹围绕“如何测算AI对就业的影响”作主旨发言。她从方法论视角，系统比较了当前国际前沿研究中的三种测度路径：基于任务分解的“AI 暴露度指数”、基于企业招聘行为的“AI 企业采用指数”，以及基于人机交互真实数据的“AI 观测暴露指数”。三类指标分别从理论可行性、企业实际采纳与个体使用行为三个层面刻画 AI 对就业的影响，互为补充。她指出，三类证据交叉验证出一个一致的判断：“理论偏悲观、现实相对温和”——潜在高暴露的职业普遍集中于白领认知性岗位，但 AI 在企业层面的深度落地仍处于早期阶段，现实冲击显著小于理论上限；同一暴露度的职业命运分化，根本上取决于其内部任务结构属于互补还是替代关系。她同时提醒，本轮AI在“认知能力跃升”和“近乎同步的全球扩散”两个维度上的突破，使本次技术冲击的速度与广度前所未有，调整窗口被大幅压缩，对前瞻性监测、技能转型支持与社会缓冲机制提出了更高要求。 谁在害怕AI及原因？信息不对称效应与AI态度的来源 延世大学政治学与国际关系系助理教授Joonseook Yang从政治经济学视角出发，探讨了不同群体对AI的态度及其形成机制。他指出，尽管理论上AI暴露度较高的职业群体更容易产生焦虑，但实证结果显示，职业风险对个体态度的解释力有限，人们对AI的认知更多受到信息获取与主观判断的影响。研究发现，信息并不会显著改变公众对AI相关政策的偏好，而多数人对AI呈现出“既担忧又期待”的复杂心态。总体而言，AI既被视为潜在威胁，也被看作提升效率与竞争力的工具，这种“双重认知”成为理解社会态度的重要线索。 人工智能时代的经济增长，就业与人口动态 清华大学社会科学院经济所长聘副教授谢丹夏从宏观经济与增长理论出发，构建了一个涵盖数据、算力、算法与存储等要素的“数智经济”一般分析框架，探讨人工智能时代的增长机制与就业影响。他指出，在极端情形下，生产与创新过程可能主要依赖数据、算力和存储，从而显著弱化对传统劳动的需求结构。同时，
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的工作流程、决策路径与隐性经验，正在通过数据与算法被记新奥天天免费谜语大全录、结构化并模块化，从而形成可复用、可扩展的知识体系。与此同时，他强调，未来竞争优势将更多来自“人类智能+人工智能+组织智能”的协同能力，如何实现知识的资产化、治理与价值分配，将成为AI时代的重要议题。 如何测算AI对