孔德淇

　　近期举办的人才招聘会上，人工智能（AI）毫无悬念地成为就业市场的“香饽饽”。社交媒体上，“AI岗位薪资领跑”“文科生能否搭上AI快车”等话题热度爆棚。在企业展位和高校双选会上，“算法工程师”“大模型研究员”等AI相关岗位前人头攒动，甚至文科生也跃跃欲试，试图跨界进入这一领域。这股由技术革命催生的就业热潮，既展现了产业升级的活力，也暗藏人才结构失衡、教育滞后、伦理风险等隐忧。

　　AI就业市场的火爆，是技术迭代与产业需求相互作用的结果。头部科技企业不惜开出月薪4.5万元至7.5万元的高价，招募“大模型研究员”；浙江等地春招会上，半数岗位围绕算法与模型研发展开。随着AI技术的商业化落地，对高端人才的需求愈发迫切。企业招聘愈发细分，算法工程师、硬件加速器研发、多模态数据工程师等岗位大量涌现。这些岗位不仅要求从业者具备顶尖的算法创新能力，还需对具体应用场景有深入理解。比如，不少企业增设“合规专家”岗位，应对数据隐私与伦理风险，这体现出AI行业“技术+场景+合规”的复合型人才需求，也表明AI正从实验室走向各行各业，推动就业市场向多元化、跨领域方向发展。

　　尽管AI岗位高薪诱人，但背后的人才缺口十分严峻。2024年，全国人工智能专业在校生仅4万人，而行业缺口高达500万。为应对产业需求，很多高校加速调整人才培养模式，中国人民大学在扩招计划中聚焦“AI+智慧治理”等交叉领域，清华、北邮等高校开设AI通识课与专业融合课程。然而，改革步伐仍显迟缓。高校AI专业报考人数大幅增加，但培养质量与市场需求脱节，许多毕业生理论知识丰富，却缺乏实际应用场景的实践经验。这表明，AI人才培养亟待从传统的“知识灌输”模式转向“问题驱动”模式，通过加强校企合作、开展项目实训，让学生在真实场景中提升技术落地能力。

　　AI就业热的另一面，是技术替代与伦理风险的阴影。一些中小企业开始用AI替代自动客服、数据标注等基础岗位，使得低技能劳动者面临失业风险。同时，AI面试官、简历优化工具虽提升了招聘效率，却可能因算法偏见加剧就业不公平。某高校研究发现，AI简历筛选系统可能因训练数据偏差，对特定群体产生歧视。这警示我们，在追求技术红利的同时，必须兼顾人文关怀，避免“效率至上”侵蚀就业公平。

　　当下，AI热潮能否持续仍有待观察。一方面，在资本的追捧下，部分企业盲目扩张AI业务，造成岗位虚火。另一方面，核心技术“卡脖子”问题尚未解决，高端人才主要依靠“高薪挖角”，而非自主培养。若教育体系无法输送高质量人才，产业升级可能陷入“空心化”危机。此外，AI伦理、数据安全等“软性”岗位尚未得到足够重视，可能成为未来行业发展的潜在隐患。

　　AI就业热潮是技术革命的必然结果，也是中国经济向创新驱动转型的体现。对于个人而言，既需保持敏锐，抓住“AI+行业”的跨界机遇，也需时刻冷静，避免盲目追逐风口而忽视核心竞争力的沉淀。从产业视角出发，在高薪抢人的同时，亟待构建可持续的人才生态。企业应加大产学研合作力度，高校要加速教育模式变革，政府需完善伦理规范与职业培训体系。唯有如此，AI就业市场才能真正从“虚火”走向“实热”，实现技术革命与人文价值的良性共生。

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