人工智能潜在替代风险与员工职业能力发展:基于员工不安全感视角

摘要：

随着智能科技的蓬勃发展,"人工智能+"在有助于生产和生活的同时,也为员工的职业发展带来了挑战.本文采用机器学习算法计算我国各类职业潜在替代风险,在此基础上深入探讨了潜在替代风险对员工不安全感与职业能力发展的影响.基于13158条职业数据和808份调查问卷的分析,研究发现:我国职业面临着较强的人工智能潜在替代问题的威胁,潜在替代风险高中低的比例分别是52.80％、25.72％和21.48％;潜在替代风险最低的职业大类是企业、事业单位负责人,最高的是生产、运输设备操作人员及有关人员.进一步地,人工智能潜在替代风险在质量性不安全感与职业能力发展间起负向调节作用,当潜在替代风险高时,质量性不安全感对职业能力发展的正向影响作用更小,当潜在替代风险低时,质量性不安全感对职业能力发展的正向影响作用更大.人工智能潜在替代风险对数量性不安全感与职业能力发展的U型关系起正向调节作用,当潜在替代风险高时,数量性不安全感对职业能力发展的U型效应更强,当人工智能潜在替代风险低时,员工数量性不安全感对职业能力发展的U型效应更低.本研究丰富了人工智能领域与职业能力发展的实证研究,为新时代人才培养和技能转型提供建议.

关键词：潜在替代风险、员工不安全感、职业能力发展、机器学习、U型关系

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资助基金：国家自然科学基金;北京市教育科学规划重点课题;北京邮电大学研究生教育教学改革与研究项目

在线出版日期：2022-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：84-97