我國高技能人才總量突破6000萬人,但仍面臨總量不足、結構失衡問題 「白領」和「藍領」,年輕人該如何擇業(民生一線) 2025年全國普通高校畢業生規模達1222萬人,創歷史新高;同時,部分行業經營承壓,「白領」崗位數量增長趨緩甚至萎縮。調整職業路徑,投身技能型「藍領」工作,成為一部分年輕人應對現實的務實之舉。 近年來,從中央到地方,穩就業政策密集發力:舉辦招聘活動、加強就業指導、拓寬基層崗位、扶持創新創業……上半年,全國城鎮新增就業695萬人,完成全年目標任務的58%。相信隨著經濟穩中有進、穩中向好,崗位供給會逐步改善。 拉遠看,經濟周期與任何一代人都不可能完全同頻,只要不放棄、不躺平,總能迎來轉機。 沒當「白領」絕非「降格」,如今的「藍領」職業早已打破刻板印象,展現出新魅力。 新型工業化浪潮呼喚「智」「技」融合的頂尖工匠。我國正從製造大國加速邁向製造強國,信息通信、人工智慧等領域的新技術產業化應用加快,企業對高技能人才的需求顯著增加。高學歷人才不斷加入,為傳統產業轉型升級注入強勁動力。大學生詹兆君入職聯想合肥生產基地,從一線操作員幹起,逐漸成長為技術骨幹,薪資超過了很多同齡「白領」。放眼全國,越來越多的「詹兆君」正以精湛技藝和創新智慧,為夯實我國工業體系的質量基石作出貢獻。 消費升級也需要知識型服務人才。服務行業正朝高品質、個性化、體驗式方向躍升,從業者不僅要有專業技能,還要有文化底蘊、審美素養和溝通智慧。鄭州師範學院家政專業學生在校學習茶藝與插花等知識,畢業生早早便被錄用;上海某高端養老機構引入具備心理學、營養學背景的本科畢業生擔任「健康管家」,顯著提升了服務滿意度。當前,高端家政、定製旅遊等新興領域,驅動著服務業的理念革新與業態升級,成為高技能人才施展才華的新舞臺。 「白領」或「藍領」,不過是外在標籤。對國家、社會而言,無論是攻克晶片難題的科學家,還是提供溫暖陪伴的護理員,滿足社會真實需求即是對發展的貢獻。於個人,一份合理收入保障生活尊嚴,一段能帶來成長與滿足的職業體驗滋養人生,便是最踏實的收穫。 根據最新數據,我國高技能人才總量已突破6000萬人,但仍面臨總量不足、結構失衡問題。 國家正加大力度為技能人才成長鋪路:職業教育法打通職教升學通道;人力資源社會保障部等大力推進「技能照亮前程」培訓行動;多地推行「新八級工」制度,拓展職業發展路徑;社保覆蓋範圍持續擴大,多地積分落戶政策優化調整……政策多維發力,不斷提升技能型崗位的福利保障、成長性與職業尊嚴。 未來,讓「藍領」更有吸引力,還需各方協同發力:相關部門做好前瞻規劃,強化人力資源分析預測,加大對職教和技能培訓投入;院校教育要深化產教融合、校企合作;個人規劃與興趣、能力和市場需求結合,不盲目跟風;企業完善內部培養體系,建立科學的技能人才評價與晉升機制。當國家培養與個人投入,都能精準轉化為社會所需、個人所長時,人才浪費的擔憂方能消解。無論是「白領」還是「藍領」,都能在合適的位置上發光發熱。 職業價值不在「領子的顏色」,而在於將「小我」融入「大我」,將個人發展融入國家和時代需要。每一個崗位、每一份工作都是有意義的,也都會熠熠生輝。 本報記者 曲哲涵 《人民日報》(2025年08月08日 第 14 版)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章,指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景,並提出相應的防範方法。 文章指出,自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力,缺乏自主設定目標的功能,雖能執行單一簡單任務,但若無人為指令,則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出,人們已習慣應用程式請求授權:獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可,而是直接行動,使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務,並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測,自主人工智慧未來將承擔各類任務,如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等,均需調用用戶敏感數據,包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出,現有應用通常僅調用單一數據類型,而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」,包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣,乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測,未來企業數據洩露事件中,將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱,對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私,網絡安全專家建議,採用多層次防護方法,從基本的安全習慣做起。例如,為所有帳戶啟用多因素認證,將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍,為不同用途創建單獨的帳戶,以分隔數字暴露面。 專家指出,由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源,因此,分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限,而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具,比如一個用於財務任務,另一個用於健康管理,以此類推。 專家還建議,將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為,在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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