□ 图尔荪阿依·艾孜塔买尔 闫晓凯

促进高质量充分就业是新时代新征程就业工作的新定位、新使命，也是满足人民群众对美好生活向往的重要途径、推动经济高质量发展的关键支撑。当前，我国已进入新发展阶段，推动高质量充分就业成为推进中国式现代化的战略性和基础性工作。在此背景下，传统就业服务模式面临供给精准度不足、响应滞后、覆盖均衡性欠缺等短板，亟须通过技术创新突破既有路径依赖。

人工智能技术的发展为推动就业服务提供了全新发展机遇，通过机器技术学习扩大就业服务覆盖面、自然语言处理技术提升就业服务可及性、算法智能推荐提升人岗匹配精准度。人工智能技术赋能并非简单的工具替代，而是通过数据流、决策链与服务场的系统性融合，构建“需求洞察—资源调度—效能评估”的全周期治理闭环，为公共服务数字化转型注入核心动能。

人工智能技术赋能就业公共服务的原理机制有以下几项。

推动从传统就业公共服务到智能治理的范式转换。在服务理念方面，人工智能技术推动就业公共服务由“被动响应”转向“主动预测”。传统就业服务的核心理念建立于需求后置性逻辑，主要表现为失业登记、技能培训、岗位介绍等形式。进入新时代，劳动力市场供需关系的动态复杂性、新兴行业与传统行业的交替起伏和互联网行业对传统零售的冲击共同导致就业结构流变；灵活就业形态的离散性，如自由职业、网络兼职等零散就业状态难以精准识别；技能迭代加速，如人工智能、大数据等领域的知识快速更新，传统就业公共服务模式下由经验驱动的“被动响应”模式难以适应这些非线性变化。人工智能技术可通过嵌入预测性治理范式，重构服务理念底层逻辑，构建“风险预警—能力储备—机会匹配”链式机制，分析企业用工数据、教育机构技能培训数据与宏观经济指标的协整关系，可提前预测行业就业波动，实现范式跃迁。

在供给模式方面，由同质化服务转向精准匹配。传统就业公共服务的供给模式受限于信息不对称，往往容易陷入“群体画像均值化”困境，难以满足新就业形态下的差异化需求，在面对灵活就业、零工经济等新就业形态时，无法满足多样化的就业需求，在此基础上，设计基于强化学习的动态匹配策略，通过智能推荐算法，实现岗位与求职者的精准匹配，优化职业培训资源配置，将模糊的群体需求转化为精准的个体需求函数，使公共服务资源配置更高效，实现在不减少一方福利的情况下，通过改变现有的资源配置而提高另一方的福利。

在决策机制方面，由经验驱动转向数据驱动。传统决策机制依赖有限经验积累与局部知识整合，其决策质量受限于信息获取范围与认知偏差。人工智能技术介入下的数据驱动决策则通过构建异构数据融合的知识中台，整合人社、教育、工商等多源数据，利用知识图谱技术揭示劳动力市场中的隐性关联规则，并且开发基于因果推断的决策支持模型。最后，建立动态政策仿真系统，模拟不同政策组合的市场响应，实现从“有限理性决策”到“计算理性决策”的跨越。

以人工智能技术进一步赋能就业公共服务，可以合理运用以下三种机制。

以数据穿透机制打破“信息孤岛”。数据穿透机制通过分布式账本与隐私计算技术，破解行政壁垒与系统异构性导致的数据碎片化困局。基于学习技术架构构建跨域数据协同网络，使政府部门、市场主体与社会组织在本地数据不迁移的前提下，通过加密参数交互实现联合建模，既满足有关法律的合规要求，又释放数据要素的协同价值。例如，就业服务机构可联合教育部门的技能认证数据与企业用工需求数据，训练跨域劳动力供需预测模型，而无需直接获取原始数据。

以算法迭代机制动态优化服务供给模型。算法迭代机制通过构建“感知—决策—反馈”的闭环学习系统，实现服务模型的持续进化。在感知层，多源传感器与物联网设备实时采集劳动力市场信号，涵盖企业用工波动指数、求职者平台行为热力图等高频数据；决策层集成深度强化学习框架，以服务覆盖率、匹配准确率与用户满意度为奖励函数，动态调整服务策略的权重参数；反馈层则通过对抗生成网络模拟极端场景下的模型表现，识别潜在偏差并进行对抗训练。例如，在经受经济变化时，企业用人需求与规模会产生动态变化，传统就业公共服务模型可能因静态假设无法及时调整，而算法迭代机制能迅速感知用工变化，决策层据此调整策略，增加再就业培训投入，反馈层模拟类似历史经济变化场景，优化模型参数，使其精准应对当前变化。

通过场景再造机制构建“云—端—人”协同生态。场景再造机制通过云边端协同架构重构服务交付界面，实现物理空间、数字空间与社会空间的深度融合。云端中枢部署高性能计算集群，运行宏观就业预测模型与政策仿真系统；边缘节点，例如社区服务中心、产业园区等，搭载轻量化AI模型，提供实时岗位匹配与技能评估服务；终端层则通过增强交互设备，实现服务需求的自然感知与无感触达。

（作者单位：新疆大学）