【摘要】从外语、编程等专业能力，到厨艺、编织等生活技艺，再到泥塑、珠宝切磨等小众爱好，多样化的技能正成为青年社交圈中的新型“通行证”。技能交换的兴起，是青年一代在技术加速迭代过程中作出的积极回应。以低成本、低门槛的方式，满足多样化学习需求和深度社交渴望，折射出终身学习时代“人人皆学、处处能学、时时可学”的新型技能形成机制正在萌芽。展望“十五五”，需坚持公平、统一、可持续的原则，持续推动制度创新、技术创新、治理创新，将青年技能提升的安全网织密扎牢，为全体人民迈向共同富裕奠定坚实基础。
【关键词】人工智能 青年 技能 就业友好型社会
【中图分类号】C913 【文献标识码】A
从外语、编程等专业能力，到厨艺、编织等生活技艺，再到泥塑、珠宝切磨等小众爱好，多样化的技能正成为青年社交圈中的新型“通行证”。一项针对青年群体的调查显示，92.4%的受访者有兴趣尝试与他人交换技能，73.9%的受访青年认为技能交换会成为青年的社交新方式。①技能交换现象的兴起，是青年一代在技术加速迭代过程中作出的积极回应。当前，人工智能对就业的冲击呈现速度快、范围广、门槛低等特点，导致就业市场出现中间挤压现象，即有的劳动者因技能错配难以在短期内实现转岗，形成“有人无岗”与“有岗无人”并存的局面。
一边是人工智能技术快速迭代带来的职业紧迫感，一边是青年群体自发形成的“以技会友”学习热潮。这两者之间是否存在内在关联？技能交换的流行，是否为观察人工智能时代青年技能需求提供独特视角？如何构建适应人工智能时代的系统性青年技能发展支持体系？本文旨在剖析人工智能时代青年技能提升的路径变化，探讨如何从被动应对技术冲击转向主动塑造就业友好型社会。
技能交换的动因是青年学习需求的深层转向
技能交换的兴起，是青年在人工智能重塑就业结构的宏观背景下，对传统学习模式困境的主动回应，是对正规教育体系与快速变化的劳动力市场之间结构性矛盾的修补与替代。这一现象背后，折射出青年学习需求的深层转向。
降低学习成本，应对技能迭代加速的现实压力。对于许多青年而言，步入工作岗位后，学习内容往往围绕职业需求展开，个人兴趣的拓展常受时间和金钱的双重制约。技能交换以零经济成本开启学习之旅，这种低成本、低压力的学习方式，恰好契合技术加速迭代背景下，掌握多样技能的现实需求。当单一技能面临被替代风险时，通过多样化学习构建复合能力结构，成为青年应对不确定性的理性选择。值得注意的是，技能交换的成本优势不仅体现在经济层面，而且体现在时间与机会成本层面。在正规教育体系中，学习者往往需投入固定时间完成既定课程，而在技能交换中，学习节奏由双方协商约定，可根据各自工作生活安排灵活调整。这种按需学习的模式，与人工智能时代知识半衰期缩短的趋势高度契合。根据世界经济论坛报告预测，到2030年，技术进步和宏观形势变化将推动创造1.7亿个工作岗位，同时，被替代的工作岗位数量将达9200万个，新旧岗位转换存在显著的时滞与错配问题。在此背景下，低成本、高频次、灵活性的学习模式正成为刚性需求。
重建深度联结，回应数字时代的社交焦虑。当代青年在社交媒体上普遍面临“关注、评论、点赞”式浅层互动，即形式上交流频繁，实质上缺乏深度联结。技能交换则提供从浅层互动到深度陪伴的多样选择。有调查显示，“00后”受访者对技能交换的认可度达81.4%，“95后”为79.1%。②技能交换之所以能成为深度社交的催化剂，关键在于其独特的互动结构。参与者兼具教与学的双重身份，平等的角色地位让交流更自然顺畅。教学过程中，知识输出带来价值感和成就感；学习过程中，知识输入带来成长感和满足感。这种双向互动的关系，比网络上泛泛的交流更牢固、更真实。技能交换帮助青年突破既有熟人社交圈层，基于兴趣爱好重构新的社会网络，寻找人际温暖。在人工智能加剧社交网络化的当下，这种基于共同学习与互助的关系，具有独特的情感价值和社会意义。
回归学习本真，超越功利主义的价值追求。需指出的是，技能交换有利于回归学习的本真乐趣。基于学习兴趣、自发形成的技能交换，更易激发并保持内在学习动机。当人工智能可替代大量程序化、标准化的知识输出时，人类学习的意义正从“获取既定知识”转向“探索未知可能”。“无用之用”的小众技能交换，正是这种学习观转变的生动体现。此外，技能交换参与者往往通过共同的兴趣爱好建立联结，这种兴趣导向的学习社群，具有更高的黏性和活跃度。兴趣驱动而非功利驱动的学习，更能激发深度学习所需的专注度与投入度，也更能培养人工智能难以替代的创造力和情感共鸣能力。
人工智能时代青年技能提升的新特征
将技能交换现象置于人工智能重塑就业结构的背景下考察，可以发现人工智能时代青年技能提升呈现四个鲜明特征。这些特征既是青年对技术变革的被动适应，又是其积极布局未来发展的主动作为。
从与人工智能竞争到与人工智能协作的理念转变。这一转变深刻揭示人工智能时代技能提升的本质，即人工智能替代的不是所有人，而是不使用人工智能的人。国家政策将更加明确将人工智能与数字化定位为赋能工具，财政资金也将向人机协同、技能增强型技术应用倾斜，而非单纯奖励减员增效的自动化方案。这些政策导向，与技能交换中大量涌现的人工智能相关需求形成呼应，共同指向人机协同的未来图景。
从单一技能到技能组合的结构重塑。在人工智能可以高效完成程式化任务的背景下，单一技能的竞争力正在弱化。当前，人机交互师、模型管理员、AI伦理师等新职业不断涌现，这些新岗位的主要特征是复合性，要求从业者既懂技术又懂伦理，既熟悉业务又掌握工具，既是某一领域的专家又具备跨界整合能力。青年对构建复合能力结构具有更高追求，他们不再满足于单一维度的专业深耕，而是通过多样技能的组合，增强自身的职业韧性和适应力。这种一专多能、既有深度又有广度的T型人才培养理念，正成为青年群体的自我发展实践。
从单一标准到能力本位的评价转向。人社部提出，针对人工智能、低空经济、新能源汽车、智能建造等新质生产力领域实施一系列技能提升专项培训。这表明，在政策层面，能力认证正在突破传统的学历框架，走向更加灵活、更具针对性的评价体系。技能交换中不以证书论英雄的价值取向，与此形成呼应。参与者更看重“我体验了什么”“我了解了哪些新知识”，而非单一的证书获取。这种去中心化的能力形成与评价机制，正在成为正规教育体系的有益补充。事实上，学生在人工智能相关的知识理解和基础应用层面表现尚可，但在评估创造和伦理风险等层面较为薄弱，这表明多数学生仍将人工智能视为完成任务的快捷工具，缺乏对其原理、局限及社会影响的深度思考。这一现象提示我们，能力本位的评价转向不能停留在“会不会用工具”的层面，而需深入到“能不能批判性思考、能不能创造性应用”的高阶维度。
从阶段性学习到终身学习的时间延展。在技术加速迭代的背景下，需加快建立个人终身职业技能账户，推广“微认证+学分银行”模式，实现培训成果跨机构、跨区域累积与转换，鼓励龙头企业、职业院校共建“AI转型实训基地”，开展“订单式”“项目制”转岗培训。技能交换中的“下班后的学习”“周末的互教”，正是终身学习理念从政策文本走向日常实践的具体呈现。例如，武汉软件工程职业学院与武汉人工智能研究院联合成立职业教育多模态人工智能技术创新中心，探索“AI+职业技能培训”融合发展新路径，在智能制造领域教学中，学生无需依赖实体机床，通过人工智能虚拟仿真系统即可完成工艺探索、代码设计与效果验证，既提升学习效率，又大幅降低教学成本，实现安全实训、高效学习。
构建从技能交换到终身学习的技能生态
技能交换虽具有灵活便捷的优势，但其局限性亦不容忽视。碎片化的知识与技能分享易引发学习失序，导致一些青年过度追逐便捷性、实用性和浅表性知识，而忽视对系统性、结构性和经典性知识的掌握，长此以往，可能削弱深度思考力与洞察力。例如，人工智能教育不能仅停留于“怎么点按钮”的操作层面，而需聚焦于“怎么想问题”的思维培养，避免形成技术依赖，加快构建分层、进阶的人工智能素养课程体系，促进学用深度结合③。这就提出一个关键命题：将技能交换代表的民间智慧与正规教育体系的系统优势有机结合，构建面向未来的技能生态。
一方面，正规教育体系需借鉴技能交换的灵活性，提高市场响应速度。高校人才培养供给与市场需求存在错配问题，是青年选择技能交换的重要原因。为此，需在高等教育领域加快交叉学科建设，推动科研范式变革，优化人才培养目标与能力素质模型；在职业教育领域，建设人机协作模块化课程体系与实训体系，提升实践能力与应用能力。这意味着，教育体系需建立更灵敏的市场感知机制，缩短课程开发周期，让教学内容与产业前沿同频共振。例如，2025年发布的《职业院校人工智能应用指引》，要求职业院校与行业企业深度合作，结合人工智能相关产业和传统产业智能化发展需求，建立“行业—企业—院校”三方联动的技能需求动态数据库，梳理典型工作岗位人工智能能力要求和职业素养要求，以教育部《职业教育专业教学标准》为基础，共同制定、定期更新与完善专业人才培养方案。这种动态迭代机制，正是正规教育体系所需的制度化创新。
另一方面，技能交换需对标正规教育的规范性，提高系统集成水平。技能交换的优势在于灵活、精准、低成本，短板在于碎片化、浅表化、不可持续。让技能交换从“尝鲜”走向“深耕”，需引入系统性的学习框架和质量保障机制。一些基层社区和公益组织的探索值得关注：上海市杨浦区控江路街道社区持续开展技能交换公益课堂，吸引大量青年参与；辽宁省大连市玉龙社区设立“玉龙技能库”注册点，建立动态更新的社区人才地图④。这些实践表明，在自由市场式的技能交换基础上，可以叠加组织化的引导和制度化的支持。
需警惕的是，技能交换也可能诱发新的数字鸿沟风险。有的参与者试图通过持续交换，实现个人技能迭代升级，而有的群体则可能因技能变现困难，难以融入知识共享循环。这意味着，推动技能交换健康发展，不能仅靠市场自发调节，也需社会各界的积极引导，为各类技能提供公平的展示和交换机会。从技能交换到终身学习，并非简单的路径替代，而是多样路径的融合共生。在正规教育体系与民间自组织学习之间，在系统性学习与碎片化学习之间，在功利性学习与兴趣性学习之间，需寻求动态平衡，构建多样、开放、包容的技能生态，进而推动网络化、数字化、个性化的终身学习体系建设。
系统性支持青年技能发展的实践路径
技能交换的兴起，为政策制定者提供一个观察窗口，它揭示青年当前真实的技能提升需求，也凸显现有支持体系的不足。结合实践，可从以下四个层面构建系统性支持青年技能发展的政策框架。
建立国家级就业风险监测与技能需求预警体系。相关部门可以联合构建国家级人工智能就业影响动态监测平台，聚焦制造、金融、物流、客服等行业，实时评估岗位替代率、技能缺口指数，发布红黄蓝三级预警，为地方和企业提供政策干预的时间窗口。
构建覆盖岗位变化、技能供需、就业质量的高频监测体系，统一统计口径与数据底座；建立分行业、分区域预警阈值和政策触发规则，实现早发现、早干预、早调控；把“就业友好型”指标嵌入产业政策与财政资金评估，推动技术创新与高质量就业协同发展。这种基于数据的精准施策，是系统性支持青年技能发展的基础性工程。
对企业大规模部署人工智能替代人工的行为，实施前置评估和过程监测。可要求达到一定规模的企业在实施大规模人工智能替代计划前，向主管部门提交就业影响评估报告，内容包括受影响岗位数量及人员构成、替代时间表、人员安置措施和再培训计划等。对于可能引发区域性就业波动的计划，主管部门可要求企业调整实施节奏或加强配套安置措施。
构建面向人工智能时代的职业技能培训体系。推动职业技能培训体系升级，将“人工智能素养”纳入各类职业资格评价体系，推动职业院校和培训机构课程改革，开设人工智能工具应用、人机协作等实用课程，建立培训内容快速更新机制。从制定标准、开发课程，到塑造学生人工智能核心能力与伦理判断力，再到完善评价方式，在产教融合理念下，培养不仅熟练掌握人工智能技术，而且能在复杂职业场景中灵活运用及创新，兼具良好人机协同能力、职业规范意识、终身学习能力的高技能人才。同时，推行“订单式”产教融合培训与技能认证，鼓励龙头企业与职业院校、培训机构共建实训基地、共同开发课程，推广学习、认证、就业直通模式。
完善新就业形态的制度供给与社会保障。随着人工智能催生超级个体、一人公司等新就业形态，制度供给滞后的问题日益突出。我国灵活就业人员已超2亿人，新就业形态劳动者是其中的重要力量，保障好这一群体的合法权益，事关民生福祉。可以将“非标准劳动关系群体的劳动经济权益”纳入检察公益诉讼法定领域，通过立法为广大新就业形态劳动者撑起权益防护伞。
我国灵活就业群体社保缺位问题较为突出，根源在于社会保险与劳动关系过度捆绑。因此，需构建分层分类的社会保险保障体系：对平台全职就业者实施社保全覆盖；对兼职就业者，要求平台为每周工作20小时以上人员缴纳工伤保险或引导购买商业保险；依托区块链技术，建立全国统一的养老保险转移信息平台，打破信息壁垒，实现社保跨省接续“一张网”。同时，以低成本合规、一站式服务、可持续发展为导向，优化微型经营主体的登记与合规流程，完善适配一人公司的税费规则与普惠金融支持，健全灵活就业人员社保转移接续与职业伤害保障制度。将新就业群体权益保障与基层治理深度结合，通过社会治理积分制等机制，将新就业群体参与社区服务的行为转化为积分，用于兑换职业技能培训、医疗体检等权益。
推动生产力工具普惠化，降低人工智能工具使用门槛。通过算力与软件服务补贴，降低人工智能工具使用门槛，激发全社会创新活力。当人工智能工具本身成为技能形成的必要条件时，工具的获取成本就成为影响机会公平的关键变量。推动算力与人工智能工具普惠化，让更多青年有机会接触、学习、驾驭前沿技术，是实现技能发展机会均等化的重要保障。
需组织职业院校、行业企业、研究机构等多方合作的专门团队，助力职业教育行业（专业）大模型的可持续发展。引导教育科技企业共享算力资源，推动建立区域性人工智能算力中心，实现院校间资源共享，并结合开源基础大模型，构建符合职业教育需求的行业（专业）大模型。引导龙头企业积极提供行业知识与技能语料，增加大模型的行业适配性。同时，需推动全民人工智能技能与素养提升行动，将其纳入国家就业优先战略，设立专项基金；推广“岗位需求+技能培训+技能评价+就业服务”四位一体模式，校企共建产业学院与实训基地。上述举措的系统性在于，将技能提升从单纯的培训问题拓展为涵盖监测预警、教育培训、制度保障、工具支持的全链条政策体系。
技术发展是为了服务于人、创造更美好的生活，而不是简单地替代人力和加剧社会焦虑。技能交换的兴起，是青年一代在技术加速迭代过程中作出的积极回应。它以低成本、低门槛的方式，满足多样化学习需求和深度社交渴望，折射出终身学习时代“人人皆学、处处能学、时时可学”的新型技能形成机制正在萌芽。然而，我们不能指望这种自发的社会探索解决所有问题。系统性支持人工智能时代的青年技能发展，需政府、企业、学校、社会形成合力。需政策层面的顶层设计，教育体系的主动变革，社会保障的制度创新，平台企业的责任担当。联合国开发计划署估计，一个国家只要将过早辍学或缺乏基本技能的青年比例降低10%，这个国家每年的国内生产总值就会提高1%至2%⑤。但比经济价值更重要的是，让每一位青年都能在技术变革的浪潮中找到自己的位置，让技术进步与人的发展同向而行、相互成就。展望“十五五”，唯有坚持公平、统一、可持续的原则，持续推动制度创新、技术创新、治理创新，才能将青年技能提升的安全网织密扎牢，为全体人民迈向共同富裕铺就坚实而温暖的幸福之路。
【注释】
①兰亚妮：《以才易学 以技会友——年轻人缘何爱上技能交换》，《光明日报》，2026年1月14日。
②《73.9%受访青年认为技能交换会成年轻人社交新方式》，中国青年网，2025年4月23日。
③《AI如何走进职教课堂？阿里公益联合北大教育学院探索新路径》，《中国教育报》，2025年12月10日。
④《谁说学技能必付费？他们“以才易才”——青年社交新现象观察之“技能交换”》，《光明日报》，2025年8月19日。
⑤《报告显示失学和教育不足致世界经济年损失10万亿美元》，央视新闻网，2024年6月18日。
责编/孙渴 美编/李祥峰
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