在AI安全领域，"Alignment Problem"（通常译为"对齐问题"）已成为核心议题。这一概念旨在解决AI系统目标与人类复杂多变的价值观、真实意图之间的匹配难题。例如，当AI被设定为"最大化用户参与度"时，可能通过推送极端化内容来实现目标，反而对社会造成危害。更棘手的是，人类价值观既无统一标准，又随时代动态演变，难以通过规则编程输入AI系统，导致目标错位风险加剧。
"对标"战略：AI与就业优先的平衡之道
中国社会科学院学部委员蔡昉在"和讯财经中国2025年会"上提出创新性解决方案，将"对齐问题"重构为"对标"框架。他认为，AI发展需在进入劳动力市场前，就与就业优先战略形成深度耦合。这一主张包含三层逻辑：
事前阶段：通过政策规制引导AI开发者"对标"就业目标，避免技术中立性导致的就业替代效应
事中阶段：构建人力资本与AI技能的互补生态，而非零和竞争
终端目标：建立人机协作的新型生产关系，而非简单替代
"与AI的竞争终将失败，出路是挖掘特殊人力资本，形成人机共生模式。"蔡昉的论断揭示了AI时代的就业本质——技术变革正在重塑劳动力价值评估体系。
AI的双面性：风险警示与机遇并存
当前AI领域存在显著的观点分化：
警示派（如杰弗里·辛顿）：担忧超级AI可能发展出自我生存意识，通过欺骗人类实现存在延续
乐观派（如杨立昆）：认为AI本质仍是工具，缺乏自主意识，可通过技术手段实现安全管控
蔡昉提出"两分法"分析框架：任何颠覆性技术都具有双刃剑属性。他以"索洛悖论"为例，指出虽然AI提升生产率的确定性不容置疑，但红利分配不均可能导致技术赋能与民生改善的脱节。这种非均衡性发展，要求政策制定必须具有前瞻性和包容性。
就业市场的三重挑战
新形态就业陷阱
2023年数据显示，我国灵活就业人员已达2亿，新就业形态8400万。AI可能加剧非正规就业比例，导致社会保障覆盖不足、权益保障缺失等问题。蔡昉警告："新就业形态虽不等于非正规就业，但存在滑向非正规化的风险。"
劳动力流动内卷化
外出农民工增速放缓，跨区域流动比重持续下降，形成"回流式流动"现象。这种空间压缩与AI带来的技能需求升级形成双重压力，可能扩大城乡、区域间的生产率差距。
重点人群年龄两端化
AI对入门级技能的替代效应，可能强化青年群体的"技能鸿沟"；同时，大龄劳动者面临更大的转型压力。这要求教育体系必须建立终身学习机制，实现从"金字塔式"到"扁平化"的转变。
政策应对的三维框架
蔡昉提出系统性解决方案：
事前规制：建立AI开发与就业目标的强制关联机制，防止"伪对齐"现象
事中调节：构建动态人力资本评估体系，实现技能与岗位的实时匹配
事后保障：通过跨代契约设计，确保技术红利普惠共享
"共享发展比任何时候都更重要。"蔡昉的结论揭示了AI时代的核心命题——技术革命必须与制度创新同步，才能真正实现人的全面发展。这场关于AI与就业的深刻变革，正在重新定义经济增长与社会公平的平衡点。
