2. 技能需求的转变

分析劳动力市场对技能需求的变化，从传统的体力劳动和简单认知技能向数字化技能（如编程、数据分析）、复杂问题解决能力、创新与创造力、人际交往与情感沟通等技能转变的趋势，强调跨学科知识融合的重要性。

（三）就业质量的变化

1. 工作强度与工作环境改善

以智能自动化生产为例，说明部分行业因人工智能应用使劳动者从繁重、危险的工作环境中解放出来，工作强度降低，工作时间可能更具弹性，进而提升就业质量。

2. 薪资与职业发展机遇差异

探讨新兴职业由于其高技能要求和市场需求旺盛往往伴随着较高的薪资水平和广阔的职业发展空间，而被替代岗位的劳动者可能面临薪资下降或职业转型困难，导致就业质量两极分化加剧。

四、应对人工智能就业挑战的对策

（一）个人层面

1. 终身学习意识与能力培养

强调个人树立终身学习理念的重要性，鼓励持续学习新知识、新技能，如参加在线课程学习编程、数据分析等热门技能，参加职业培训提升跨学科综合素养，以适应不断变化的就业市场需求。

2. 职业规划与转型策略

指导个人根据自身兴趣、优势和市场需求制定合理的职业规划，对于可能被替代岗位的劳动者，提供提前规划职业转型的方法，如向相关新兴职业领域逐步过渡，积累新领域的工作经验和人脉资源。

（二）企业层面

1. 员工培训与技能提升计划

阐述企业作为用人主体应承担的社会责任，制定针对员工的定期培训计划，与教育机构、培训机构合作，为员工提供数字化技能、人工智能相关知识培训课程，提升员工整体素质和企业竞争力。

2. 人力资源战略调整

分析企业在人工智能时代人力资源战略的调整方向，包括招聘策略向复合型人才倾斜，优化人才结构，合理配置人力资源，探索人机协作的新型工作模式，充分发挥人工智能与人类员工的优势互补。

（三）政府层面

1. 教育政策改革

探讨政府在教育领域的政策调整，如加大对 STEM 教育（科学、技术、工程、数学）的投入，推动高等教育学科专业设置与人工智能产业需求对接，鼓励职业教育开展人工智能相关专业培训，培养多层次、多样化的人工智能人才。