从前一年，“AI是否会取代人类工作”的会商持续升温，有关钻研汇报、行业预判和真实案例不休刷屏，让职场人士人心生哀愁。但其实，传来的也不满是坏新闻。

AI模型训练带来新的工作机遇

马达加斯加位列全球最穷困国度之一，全国约3100万人丁里，超七成民多身处穷困线以下，而AI海潮的鼓起，为这个国度带来了全新的发展契机。

25岁的埃莉娜就是抓住时期盈利的一员。埃莉娜就职的AI公司，是本地头部数自祗业，位于马达加斯加安布西特拉市中心商务区的一栋现代化大楼内。

公司有80名员工，日常工作是数据标注工作。工作人员通过贴标签、做象征、分辨色彩、划定重点等方式，对数据的差距特点、类似特点及所属类别进行规整标注，为AI模型提供训练与进建所需的基础素材。

埃莉娜这份工作月薪120欧元，比本地80欧元的均匀薪资逾越50%。只管工作强度大，在岗期间险些没有空闲功夫，但这份不薄的收入，仍旧吸引着马达加斯加大批年轻人投身人为智能行业。

据马达加斯加官方统计，截至2025年底，已有约10万人从事人为智能有关行业，行业人才需要也在持续迭代变动。为此，马达加斯加数字发展、邮政与电信部打算加大投入，大力发展数字领域职业人才造就。

人形机械人发展 催生“机械人训练师”

今年4月，一段来自印度服装厂的视频在国内表社交媒体上疯传；胬，流水线上的工人在低头缝纫，和通常的工厂场景没什么两样，除了一件事——每幼我头上都戴着一个摄像头。

这种分歧寻常的工作状态引起了人们的关注，随着视频的传布，各类猜测也愈演愈烈。其中流传最广的一种说法是，工厂通过甚戴设备录造纯熟工人的第一视角操作画面，以此采集精准的作业数据，用于训练人为智能系统与人形机械人。

人形机械人发展到今天，早已不再是单纯的算法博弈，而是实打实的场景落地能力。而研发训练机械人过程中所必须的真实场景作为数据，也随之变得紧缺。

采集海量作为视频用于训练机械人，有点像是让机械人上网课。相较而言，在机械人产业日益蓬勃的中国，机械人的进建前提更为优越，已经有了自己的“职业技校”，技校里的教员被称为“机械人训练师”。

这是位于广西金昌的一所机械人训练学堂，120台人形机械人萦绕汽车造作、工程机械等金昌特色产业需要实训。要让机械人把握更精密、更复杂的工业作业，就要启动进阶训练，通过表骨骼装置复刻人类精密化作为。

人为智能和劳动者的关系 赋能还是代替

AI正加快“新领”职业的崛起，据世界经济论坛统计，从前两年内，全球新增了约130万个AI有关岗位。到2030年，人为智能有望创造出1.7亿个全新就业岗位。

人为智能与劳动者的关系，是赋能还是代替？在斯坦福大学数字经济尝试室主任埃里克·布林约尔松看来，答案应该是前者。

2022年，布林约尔松提出“图灵陷阱”一说。他指出，人为智能行业持久存在一种固化的发展思路：一味钻营让机械仿照人类、取代人类，把自动化当作发展的默认方向，反倒将人机加强合作的理想边缘化。

布林约尔松主张，科技研发该当自动调转方向，不再局限于“让机械代替人的工作”，而是转向借助技术拓展人的能力天堑，让人实现早年无法实现的事。

关键：造度环境能否承接结构性刷新

詹姆斯·黑尔，正本是欧洲驰名在线游览平台eDreams结合首创人。一次就诊经历，促成了他的事业转型：毫无医学布景的他成功跨界入局AI医疗领域。

黑尔决定和身为心脏病专家的老婆一路研发超声影像智能解析技术。借助超声影像智能解析技术，AI已实现超声心动图查抄自动化。和传统的人为阅片相比，优势很显著。

心脏病专家 卡罗琳·林：像我一样的心脏病专家，此前解读一份影像要花上30分钟，并且人与人之间有诊断差距。此刻AI只需两分钟就能完玉成数流程，一键操作，了局零误差。统一份查抄影像，系统给出的汇报始终一致，由于它会齐全读取所罕见据。

面对人为智能可能给人类社会带来的冲击，2025年诺贝尔经济学奖得主、法国经济学家菲利普·阿吉翁以为，人为智能固然会冲击并裁减大量现有岗位，但只有社会能维持充足的创新活力、具备足够的造度弹性，技术刷新自身就能催生出新兴产业与全新就业机遇。

他强调，关键不在于技术自身有多壮大，而在于造度环境能否承接这种结构性刷新：市场竞争是否充分、教育系统能否当令调整适配、社会保险系统是否牢固美满。

我们不用畏惧技术迭代，更应自动拥抱变动、精进自身能力。唯有以智慧驾驭科技，能力在新时期劳动海潮中，收成更多机缘与成长。

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