每次技術進步，都會引發產業人才結構調整。 第一次工業革命至今，幾乎都是按照相同的劇本，重複表演。 毫無疑問，新技術可能會引發一些工作崗位的消失，但同時也會創造更多的新就業機會。
真正的挑戰是，如何讓傳統的勞動者，快速掌握最新的技術知識。 在即將來臨的，以人工智能為核心驅動力的智能經濟時代，以百度為代表的中國人工智能企業，不僅創造了一批新型就業崗位，更為勞動者就業技能向數字化轉型提供強有力的支撐。
從蒸汽機到計算機，每逢新技術的應用，總會引發一些擔心， 機器替代人工，傳統的工作崗位消失，怎麼辦？
十八世紀初，蒸汽機、自動紡紗機在英國大規模應用。使用了機器的工廠，能快速批量生產商品，而且價格便宜，傳統的手工作坊紛紛倒閉。工人們將這些冷冰冰的鋼鐵怪物視為貧窮的根源，為了生計，他們打砸象徵先進產能的機器，捍衞手工生產。類似的情況，還出現在美國，汽車剛剛出現時，被看作洪水猛獸，啓動時，轟隆隆巨響，排放難聞的黑煙。馬車伕更是對它恨之入骨，因為擔心自己的生意被搶走。 1900 年，佛蒙特州還規定，汽車在市區內行駛，前方必須有人拿着小紅旗引路，提醒路人有危險物接近。
結果，因為蒸汽機的普及，成就了“日不落帝國”，英國工廠需要更多的工人，生產商品，輸送到世界各地。 因為推廣使用汽車，美國成為車輪上的國家，出行、貨運都靠汽車，開車的司機比馬車伕還多。 為什麼會這樣呢？ 技術進步，生產力提升，人類生活水平提高，帶來新需求，新需求就要新崗位滿足。
打個比方，原來一年，十個工人紡一錠紗，現在換成機器，一個人操作就行了，這下完了，九個人失業了嗎？並沒有。紗的產量上去了，價格便宜了，老百姓可以每個月都買衣服。紗的需求量大增，工廠需要更多的工人。生產中採納更低的方案，本身就是社會進步，我們沒必要支持落後的生產力，一部分人脱離傳統工作崗位是必然，但是會衍生出新的就業機會。
技術進步，生產力提高，社會財富積累，更多的專業化程度高的垂直行業誕生，未來缺的不是工作，而是專業化人才。從蒸汽機、到內燃機，再到計算機。比起燒開水的剷煤工人，編寫代碼需要更多的數理知識。如今，數字經濟已經進入到以人工智能為核心驅動力的智能經濟新時代。人工智能、大數據等新技術的發展，讓數字經濟不僅滿足了我們不斷湧現的新需求，同時也培育出各種新型的就業形態，成為穩就業的“蓄水池”“壓倉石”。 隨便去科技公司的招聘網頁瀏覽一下，很多崗位都與 AI 數據標註、算法設計等專業化的領域有關。
不久前，筆者關注到這樣一則新聞，百度公司在山西，建立了國內規模最大的單體數據標註基地。瞭解人工智能技術的朋友都知道， 有了足夠多、足夠好的數據，AI才能學會像人一樣去感知、思考和決策，更好地為人類服務。數據標註師也是隨着人工智能的發展出現的一個新興就業崗位。作為全球領先的AI平台型公司 ，為什麼能和政府攜手合作？
近幾年，以能源產業為經濟支柱的大省，普遍面臨轉型困難。過去，山西傳統的煤炭產業，礦產公司提供了很多工作崗位，但隨着資源枯竭，以及國家調整產業結構、實施節能減排，煤炭企業面臨運營壓力，需要精兵簡政。從傳統行業分流出來的人員，咋辦？ 2017 年 7 月，山西省政府與百度公司簽訂了《戰略合作框架協議》，利用人工智能、大數據、雲計算等技術，深度挖掘傳統產業潛力；同時，也通過人工智能產業創造新的就業崗位。百度（山西）人工智能數據標註產業基地是落實這一戰略合作協議的重要載體。
目前，基地已經幫助超過 2000 人實現就業，解決了一大批年輕人就業問題 ，同時還包括一些殘障人士和下崗再就業人員，這些數據標註師的每月工資收入也高於當地平均水平。 未來5年，百度還將在這裏培養5萬名AI數據標註師，並引入更多AI合作伙伴。百度與山西數據標註基地的合作模式，也將拓展到更多省市，提供更多的AI就業崗位，支持當地科技產業發展。
崗位有了，接下來如何讓勞動者的就業能力滿足數字經濟下新型職業的要求？
根據工業和信息化部調研統計，中國人工智能產業發展與人才需求為 1:10 ，按照 2030 年人工智能核心產業 1 萬億元、相關產業 10 萬億元的規模估計，人工智能缺口達到 500 萬人。 AI 人才如此稀缺，如何滿足需求？人工智能企業，要發揮 AI 人才培養生力軍的作用。相關報道顯示，百度與國內超過 200 所高校共同開設深度學習、人工智能課程，未來 5 年計劃培養 500 萬 AI 人才，不僅幫助年輕人更好的就業，也為中國智能經濟和智能社會發展提供人才保障。
人工智能已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，世界各國都在加強在這一領域的探索，競爭日趨激烈。幾年前，就有專家就預測，中美兩國將成為世界人工智能的雙引擎。美國在基礎層和技術的佈局，起步比中國早，擁有行業領先的英偉達 GPU 和谷歌 TPU 。但中國也在奮起直追，計算機視覺、語音識別等領域，已經與美國平齊。去年 12 月，預訓練界的“ MVP ”百度 ERNIE ，在自然語言處理領域權威數據集 GLUE 中榮登榜首，並以 9 個任務平均得分首次突破 90 分大關，刷新該榜單歷史，超越微軟 MT-DNN-SMART 、谷歌 T5 、 ALBERT 等一眾國際頂級預訓練模型的表現。離機器真正“聽懂”人説話，又向前邁進一步。
隨着技術不斷髮展，人工智能將會普及到社會方方面面，各行業效率將進一步提高。而實現這一目標，需要千千萬萬體力勞動者和腦力勞動者，從原材料獲取，到芯片切割，從算法設計，到代碼編寫，細分的垂直行業越來越多。美國作家凱文 凱利在《必然》那本書裏寫道：“人們會在新的生產力水平上發現新工作”。舊崗位消失，新崗位誕生，關鍵是幫助勞動者掌握最新的技能。慶幸的是，我們有這樣一批企業一直在背後默默支持。