人工智能為代表的技術進步無疑會對就業造成一定影響。一方麵，很多現有的工作將會被成本更低、效率更高的技術所取代，從而造成大量工人失業。凱恩斯（Keynes）早在1930年便預見性地提出了因技術變革而導致失業的“技術失業”這一概念，並且預言在未來的90年內隨著科技的飛速發展，將會發生大量“技術失業”。世界銀行《2016世界發展報告》表明，中國有55%～77%的就業將因技術水平較低而被自動化或人工智能取代，而印度勞動力市場上被技術替代的就業比例在43%～69%，OECD國家則在57%左右（見圖7-1）。
圖7-1 被技術替代的就業比例
數據來源：世界銀行，《2016世界發展報告》。
以機器人對就業的替代為例，阿西莫格魯、雷斯特雷珀（Acemoglu and Restrepo）根據1993—2007年美國各地區企業增加機器人對當地就業率和工資水平的影響進行了估算，發現與沒有引入機器人的地區相比，每引入1個新機器人，將會造成當地平均6.2個工人失業，同時降低平均工資0.73個百分點。[7]弗雷、奧斯博恩（Frey and Osborne）則根據被機器自動化取代的可能性劃分了702種職業，並且預測未來20年美國將有47%的職業麵臨被機器取代的風險。[8]
而由於不同行業以及行業內不同職位的工作內容和智能化發展潛力存在較大差異，人工智能對勞動力的替代不盡相同。最先被人工智能替代的是一些常規的、可標準化的工作，而具有創造性、靈活性大的工作，以及帶有情感色彩或藝術創作類別的工作在核心經驗和技藝上很難被替代。圖7-2展示了麥肯錫全球研究所對46個國家各個行業的自動化潛力及技術替代就業量的預測結果。麥肯錫全球研究所從管理和培訓、運用專業知識進行決策和創造、與利益相關方溝通接洽、常規的體力勞動、數據收集、數據處理，以及非常規的人力勞動七個方麵對各個行業進行評估，發現住宿與餐飲服務業、製造業、交通運輸與倉儲業的自動化潛力排在前三位，高達66%、64%和60%；然而，被技術替代的前三個行業則為農業、製造業和零售業；而較少受到技術替代的行業則為藝術、娛樂與休閑和公用事業以及商業管理。
圖7-2 46個主要國家分行業自動化潛力及技術替代就業量
數據來源：麥肯錫全球研究所。
另一方麵，盡管一些工作被取代，新技術也在創造新的就業機會。OECD的研究人員就指出，機器自動化的目標是提高工作效率而不是代替現有職業，它本質上會形成新類型的工作任務。[9]因此，很多職業不會消失，隻是工作內容會發生改變，其中一些相關任務變得更加可自動化。據此推斷，未來估計隻有9%的就業有完全消失的風險。同樣，國內一些學者對人工智能等技術進步對就業的影響也持有不同觀點。如王君等認為盡管人工智能、機器人等技術進步短期內對就業的破壞效應有限，但長期就業效應不容樂觀。[10]而鄧洲的觀點相對樂觀，認為未來更多新的崗位將被創造，因此，總體上看，工業機器人對整個人類就業是促進的。[11]王君、楊威則認為由於替代效應和補償效應同時存在，技術進步對就業的總效應存在不確定性。[12]
本次以人工智能為代表的技術變革的另一個重要影響是勞動力市場呈現出以“中等技能被擠壓”為代價，高技能和低技能的就業率增加的就業兩極化現象。如世界銀行《2016世界發展報告》顯示，很多新興國家和發展中國家如南非、印度、馬來西亞、菲律賓等國的中等技能勞動者就業呈現了顯著的負增長。盡管中國目前仍然是低等技能勞動者就業量下降、中等技能勞動者就業量增加的情況，但根據大部分國家已然出現的就業極化的趨勢來看，未來很可能同樣出現“中等技能被擠壓”、高技能和低技能的就業率增加的就業兩極化現象。
圖7-3 技術極化指數
數據來源：世界銀行，《2016世界發展報告》。
此外，人工智能創造的一係列新型工作與傳統朝九晚五的工作模式大不相同。從勞動需求而言，企業不再采用單一的勞動合同用工；從勞動供給而言，個體有多樣的就業方式。自我雇傭、獨立承包、眾包等一係列新型靈活就業大量出現。以自我雇傭為例，2012年，我國13.3%的就業人員選擇自我雇傭，且城鎮自我雇傭的比重高於農村。[13]靈活就業模式在吸納青年群體、消除就業歧視、增加勞動者就業收入方麵彌補了勞動力市場的不足。以移動出行網絡平台優步為例，在優步平台上的勞動者，年齡平均為35.97歲，25～44歲的青壯年群體占比約為80%，高於全國就業人口中相同年齡段群體比例。[14]就勞動者人口特征而言，網絡平台的靈活性和細分化服務拓寬了勞動力市場半徑，並具有極大的包容性，為已婚女性、流動人口等就業困難群體提供了公平、靈活的就業機會和獲得更高收入的機會，降低了失業風險，穩定了社會基礎。同時80%以上的就業群體屬於已婚人士，90%以上為有子女群體，說明網絡平台勞動力市場也成為千萬家庭增收的來源。
目前，我國的勞動力市場主要呈現出農村和城市、國有和非國有部門就業的二元結構和就業集中在東部沿海的“空間極化”等特點。而以人工智能為代表的新技術將對現有的勞動力市場造成以下挑戰。
第一，雖然高技術企業人才需求大幅增加，但高技術產業中的小微企業的就業拉動能力不足。圖7-4顯示，相較於2011年，盡管小微高技術企業的平均就業人數在2015年呈現顯著增長，但平均就業人數仍僅為264.3萬人，與大中型高技術產業從業人員的1090.0萬人相比就業規模仍然較小，僅占整個高技術產業從業人員平均就業人數的19.5%。[15]
圖7-4 2011年、2015年分企業規模高技術產業平均從業人數
第二，為應對人工智能帶來的工作替代和工作創造提供的相關教育培訓不足。目前，職業技能培訓市場主要提供小規模和碎片化的短期培訓項目，大多數培訓周期短、培訓科目單一，而缺乏長期性和係統性的培訓項目。以財務軟件應用為例，在過去，做會計核算的勞動者隻要會使用算盤或者計算器就能勝任工作，但現在電子化辦公使得他們不得不學習財務軟件操作知識。但是，財務管理和財務審計這些更具專業化的服務項目又很難依托短期培訓進行，加上高校缺乏畢業生返校回流進行人力資本再積累的機製，勞動者麵臨再就業瓶頸。
第三，新型就業形式的出現對中國現有的勞動合同法提出挑戰。在勞動力市場上，數字經濟中的各類新就業形態的出現均是在勞動合同法頒布之後，無法被合法合規地納入就業統計。諸如滴滴打車、優步等互聯網平台帶來的工作崗位和兼職機會，也打破了以往勞資雙方需要建立固定勞動關係、簽訂勞動合同、履行社會保障合約的用工方式，挑戰了企業用工的穩定性，多數網絡就業人員尚未被納入國家統計和社會保障範圍。