“ 浙大 教授”郑强，再次抛出惊人言论！他说：“中国是人口大国、劳动力大国，人工智能要是把劳动力废了，社会可能会混乱。人工智能到底会不会取代人类的劳动力？”振聋发聩！
到2026年6月的招聘现场转一圈，很多人就会明白，这不是一句吓唬人的话。企业展位上写着“数字化运营”“智能客服”“AI剪辑”“自动化质检”，听起来很高级，可站在应届生面前，翻译过来就是一句话：以前需要三个人做的活，现在一个会用AI的人就够了。
今年最敏感的数字，是1270万。2026届高校毕业生规模预计1270万人，比上一年又多出48万人。这个数字背后不是冷冰冰的统计，而是一批家庭十几年教育投入之后，等着孩子找到第一份像样工作。可偏偏AI替代最先冲击的，正是初级岗位、辅助岗位、重复性脑力岗位。
过去大家谈机器换人，总盯着工厂流水线。可现在变化很狡猾，很多岗位不是挂出“取消招聘”，而是悄悄缩水。文案少招了，设计少招了，客服外包少了，程序员实习岗也变少了。企业不说裁人，只说提效；劳动者不说失业，只能说机会变少。
郑强的提醒，尖锐之处就在这里。他不是要中国放弃人工智能，更不是要大家回到手工作坊时代。他真正点破的是，一个人口大国不能只听技术精英和资本方讲效率，还要问被效率挤出去的人去哪儿。一个国家的现代化，不能建立在大批普通劳动者被边缘化之上。
6月17日，国务院印发就业优先战略“十五五”规划，把“适应人工智能发展促进就业创业”写进去，还专门提到稳定劳动密集型行业就业规模、扩大服务业就业容量。这不是偶然安排。国家层面已经看到，AI不是单纯的科技话题，它正在变成就业话题、收入话题、社会预期话题。
有些人喜欢拿西方那套话术安慰大家：技术进步会创造新职业。没错，世界经济论坛也预测，到2030年全球会新增1.7亿个岗位，同时也会有9200万个岗位被替代。问题是，新岗位不会自动落到被淘汰者手里。会训练模型的人吃肉，不会用工具的人连汤都未必喝得上。
这就是中国和美国最大的不同。美国可以让硅谷巨头先冲，把社会成本甩给普通人，失业了就让个人自己承受。中国不行。中国有庞大制造业，有海量服务业劳动者，有农民工群体，有高校毕业生，还有大量中年就业人口。任何技术浪潮，只要处理不好，都可能变成民生压力。
人工智能最该发挥作用的地方，不是把办公室里的年轻人一批批挤掉，也不是让平台企业用算法把劳动者压到极限，而是去攻克高端制造、工业软件、药物研发、能源调度、灾害预警、国防科技这些硬骨头。国家竞争需要AI，普通人饭碗也需要被保护，这两件事必须同时抓。
2026年4月，教育部等五部门推出“人工智能+教育”行动计划，提出到2030年形成全学段人工智能教育体系。这个动作来得很快，也很必要。因为下一代如果还只会背答案、刷题型、等老师划重点，到了真实社会里，很容易被会调用工具的人拉开差距。
但AI教育不能被培训机构包装成新一轮焦虑生意。不是每个孩子都要当算法专家，也不是每个家庭都该被忽悠去买一堆课程。最该补的是基本能力：能提出清楚问题，能识别机器胡编，能把AI工具和真实任务结合起来。不会判断的人，工具越强，越容易被工具带偏。
对工厂工人来说，AI不该只是老板手里的裁员表。它可以做危险检测、设备巡检、质量分析、排产优化，让工人从重复劳动转向设备管理和流程控制。可前提是企业必须拿出培训投入，不能今天买机器人，明天把老员工往门外推，这种做法短期省钱，长期伤产业根基。
对服务行业来说，更不能迷信无人化。养老、医疗、托育、餐饮、文旅，这些领域需要智能系统提高效率，但真正支撑服务质量的仍然是人。机器可以回答流程，人能处理情绪；机器可以生成方案，人要承担责任。把人全部拿掉，服务业就只剩冷冰冰的界面。
更深一层看，AI正在重新分配劳动价值。谁掌握数据、算力、模型和场景，谁就能拿走更高利润；谁只会做低端重复任务，谁就被压价。这个趋势如果不加引导，收入差距会被技术进一步拉大。到那时，问题就不是某个岗位消失，而是社会上升通道变窄。
中国必须提前设规则。公共部门采购AI，要看它有没有带动就业和培训；企业应用AI，要承担转岗责任；学校培养人才，要贴近产业变化；平台使用算法，要保障劳动者权益。不能让“智能化”三个字变成规避劳动责任的挡箭牌。
2026年6月这个节点尤其微妙。外部看，美国继续围绕芯片、算力、模型生态构筑技术壁垒；内部看，中国正把AI推向教育、制造、政务、医疗和城市治理。越是在竞争激烈的时候，越不能走歪路。中国要赢，不是赢在裁掉多少人，而是赢在让更多人跟上新技术。
郑强这番话真正值得听的地方，是把兴奋剂一样的AI热降了降温。技术可以狂飙，政策不能失速；企业可以追求效率，社会不能丢掉公平；学校可以拥抱工具，不能放弃育人。中国发展人工智能，必须有自己的道路，不能照搬西方资本优先的逻辑。