全球制造业加速迈向智能化转型之际，著名经济学家彼得·豪伊特3月23日在北京举行的中国发展高层论坛专题研讨会上发表演讲；因创新经济增长理论获得诺奖的他指出，人工智能引发的产业变革呈现明显的双重效应：一上会替代部分传统岗位，另一方面也会带来新的就业形态。技术革命带来的结构性压力已逐渐显现。豪伊特分析称，与历次工业革命相似，人工智能推动的“创造性破坏”将率先冲击标准化、可重复的劳动岗位，而新岗位的产生和扩张往往需要更长时间。数据显示，2025年全球智能制造市场规模预计将突破4.8万亿美元，但与之匹配的人才培养体系明显跟不上节奏。该矛盾基础教育领域尤为突出——现有课程体系仍以知识传授为主，而未来职场更看重人机协作能力与批判性思维。面对上述挑战，豪伊特提出三上建议：一是推动教育范式转型，在将AI工具应用纳入教学实践的同时，保留哲学等思辨类课程，以维护人类独特的思考优势；二是建立动态的人力资本储备体系，通过政府与企业协作，提前研判未来五年的技能需求；三是推动建立跨国数据共享联盟，他认为数据要素的开放流动有助于降低全球智能制造创新成本。中国的有关实践也为转型提供了参考。豪伊特特别肯定了中国在职业技术培训领域的投入：目前中国已建成世界规模最大的职业教育体系，每年培养高技能人才超过300万。这种提前布局使中国在应对本轮技术变革时具备较强的人才支撑。
豪伊特的观点指向人工智能时代的关键问题——如何在更好利用新技术的同时，保护并强化人的独特价值。这既是教育改革的问题，也关系到产业升级、就业稳定与社会发展。从对就业变化的判断到对教育体系的调整，从人力资本的前置储备到数据资源的开放共享，豪伊特为各国应对智能化转型提供了多角度的思路。对中国而言——挑战与机遇并存——需在教育创新、人才培养、产业协同与数据开放等合力推进，才能更好把握人工智能时代发展主动权。