问题——技术进步下的“就业不确定性”抬头。 近日，澳大利亚软件企业Atlassian宣布裁减约10%员工，引发社会对人工智能与就业关系的关注。一些软件从业者反映，借助新一代编程辅助工具，代码生成、测试与文档整理等环节明显提速，企业端对人力结构的调整随之加快。围绕“效率提升是否会带来岗位减少”的担忧再次升温，而“效率红利应如何分配”成为更深层的争议焦点。 原因——红利分配机制滞后，劳动议价能力变化。 回顾历史，技术革命并不必然带来更轻松的工作。工业革命初期，工厂制度在提高产出的同时显著拉长工时、加大强度，英国一度出现每周近70小时的高强度劳动。此后，从19世纪中期到20世纪末，多国通过工会推动、立法保障与社会共识形成，逐步把技术红利转化为更短工时与更稳定的休息制度。澳大利亚在19世纪中叶推进八小时工作制，随后标准周工时从48小时逐步降至40小时，并在20世纪中期确立周末休息等制度安排。 进入近几十年，工时改革步伐放缓。工会力量削弱、产业结构变化与劳资博弈格局调整，使深入缩短工时的制度动力不足。此外，生产率提升更多以利润、股东回报或岗位优化的形式体现，劳动者能否同步受益缺乏稳定的政策“传导机制”。 影响——行业分化加剧，公平议题凸显。 从现实看，人工智能对不同岗位的影响存在显著差异。对软件开发、咨询、媒体制作等数字化程度较高的岗位，工具化升级更快，企业更容易通过流程重组减少重复性工作，也更可能压缩用工规模或改变用工结构。对零售、交通、护理等必须到场的岗位，技术提升带来的工时改善较为有限，劳动强度与排班压力问题仍然突出。 疫情期间远程办公的快速普及提供了另一种观察视角：大量员工在短时间内从“五天到岗”转向“弹性到岗”，社会运行总体保持稳定，显示工作方式具备重塑空间。此后，一些企业试图恢复传统模式，但执行层面阻力较大。与此同时，围绕“下班后断联权”等制度讨论升温，反映出社会对防止“工作外溢”、遏制隐性加班的现实需求。不过，这些变化更多惠及白领群体，未能覆盖所有行业，如何避免不同群体间福利落差扩大，成为公共政策的敏感点。 对策——以制度把“效率提升”导向“工时改善”。 多方观点认为，面对人工智能带来的效率跃升，政策重点不应仅停留在“岗位增减”的静态计算，而应通过制度安排，把生产率红利更多转化为可感可及的劳动福祉。 一是推进渐进式缩短工时试点。可在公共部门或具备条件的行业先行探索弹性工时、压缩工时、四天工作制试点等，并以生产率、员工健康、服务质量为评估指标，形成可复制的路径。 二是完善劳动权益与平台化用工规则，防止技术成为“强度加码器”。通过明确加班边界、强化休息休假落实、健全下班断联机制，减少隐性延长工时。 三是加强转岗培训与终身技能体系建设。对受影响岗位开展再培训与岗位转换支持，降低结构性调整的社会成本。 四是推动协商机制回归，形成更均衡的利益分配。通过行业协定、企业集体协商等方式，把“效率提升—收益分配—工时安排”纳入可谈可议的制度框架。 前景——关键在于把技术进步转化为“共享进步”。 可以预见，人工智能将继续带来真实且持续的效率改善，企业组织方式、岗位结构与技能标准都将随之重塑。未来较长一段时期，社会面临的并非单一的“替代”或“扩招”，而是就业结构与工作制度的系统性再平衡。若缺少配套政策，红利可能更多沉淀为企业收益并加剧不平等；若形成清晰、可执行的制度路径，则有望把技术进步引向更合理的工时、更高质量的就业与更可持续的增长。
技术进步从来不是终点，关键在于通过制度安排把效率转化为公众可共享的福祉；面对新一轮生产力跃升，社会需要回答的不只是“岗位是否减少”，更是“如何让更多人拥有更可预期的工作、更合理的时间与更有尊严的生活”。在效率与公平之间找到新的平衡点，将成为检验治理能力的重要标尺。