生成式人工智能对大学生就业的影响及对策研究

引言

2023 年全球被生成式人工智能的研究与应用浪潮席卷，导致传统大学毕业生的基础岗位市场需求在一定程度上下降，不过技术革新往往有新机遇，生成式 AI 蓬勃发展催生出模型训练师、算法优化工程师、AI 伦理研究员等新职业，使有跨学科能力的大学毕业生职业发展空间更广阔了。

1. 生成式人工智能对大学生就业的影响

1.1 生成式人工智能能够促进大学生就业结构重塑与能力重构

全球劳动力市场正在被爆发式发展的生成式人工智能重塑，大学生就业生态受到的冲击尤其明显，标准化、流程化的就业岗位正被生成式 AI 的文本生成、图像创作、代码编写等核心能力降维打击，传媒领域中财经新闻、体育赛事的初稿AI 记者已能独立撰写，设计行业里 Midjourney 等工具根据关键词就能生成海报、 LOGO 等视觉方案，法律行业中简单协议的处理 AI 合同审查系统效率是人类数十倍，技术替代效应使文科类、基础技术类岗位需求直接收缩，智联招聘数据表明2025 年一季度文案策划、基础翻译等岗位招聘量同比降 23%^[1] 。

技术革命一直遵循“创造性破坏”规律，旧岗位被 AI 消灭的新型职业图谱也被催生，AI 训练师、提示词工程师、虚拟场景建筑师等新职业正崛起，这些岗位需要兼具技术理解力与行业洞察力的复合型人才，像 AI 训练师就得掌握数据标注、模型调优、伦理审查等技能且其薪资比传统IT 岗位高出 40% ，更要关注的是生成式 AI 和垂直行业深度融合创造出“AI+X”跨界就业机会，如AI+ 医疗的影像分析员、 AI+ 教育的智能课程设计师等，这些岗位对专业深度和AI 应用能力双重要求从而新的就业壁垒就这么形成了 [2]。

1.2 生成式人工智能能够促进就业技能需求变化

生成式AI 时代，大学生就业市场核心议价能力正从根本上转变，传统就业市场看重的专业知识深度已被“专业能力 ×AI 工具力”这种复合型能力替代，由于生成式 AI 有“黑箱”特性，从业者得有批判性思维能力，要能识别 AI 输出中的伦理风险与逻辑漏洞，在新闻行业里鉴别 AI 生成的虚假信息成了从业者的核心技能，在学术领域中界定 AI 辅助写作的学术规范成了新课题，人机协作能力更是新型职场竞争力，Prompt 工程能力（精准设计 AI 输入指令）、结果校验能力、流程优化能力等都包含在内，麦肯锡调研表明，求职者若有优秀的AI 协作能力，就业竞争力是同龄人的2.3 倍[3]。

2. 大学生就业指导中生成式人工智能应用存在的困难

2.1 精准分析与动态适配困难

在自我认知与职业规划的个性维度上，精准分析与动态适配是生成式 AI难以做到的，AI 当前对学生兴趣、性格等主观因素的判断得依靠固定算法模型，对人类心理的复杂状况缺乏深度理解，就拿分析艺术设计专业学生的创意潜力来说，AI 可能只根据作品数量、风格类型等数据评估，从而忽略学生灵感爆发的偶然性还有创作动机的多样性，导致职业倾向分析容易出偏差，并且学生职业诉求会随着学习和实践动态改变，而 AI 系统更新迭代又慢，规划建议不能及时调整，难以满足个性化、动态化的指导需求[4]。

2.2 模拟真实性与功能完备性不足

职业技能培训和模拟面试环节涉及技术层面时，生成式 AI 存在模拟真实性与功能完备性方面的问题，预设规则是 AI 提出面试问题和评价标准的主要依据，真实招聘里面试官的临场应变能力和个性化考量它无法模拟，学生回答有矛盾点时，它做不到像人类面试官那样追问和深度挖掘，这使学生难以在真实面试场景中得到锻炼；简历优化时，它虽然能做到格式规范，但挖掘学生经历里隐藏的价值不够，也无法将学生的项目经验转化为契合岗位需求的核心竞争力，功能局限在表面优化。

2.3 数据质量与信息匹配难题

就业信息的整合与发布在内容方面主要受阻于数据质量和信息匹配，AI 整合就业信息不能完全确保数据真实且及时，有些招聘信息会夸大薪资、模糊岗位职责，而 AI 没法深入核查，学生就会得到误导性信息；在信息匹配上，AI按关键词推荐的方式太机械，理解不了岗位的隐性要求，如团队协作氛围、企业文化适配度之类的，这容易使学生投递的岗位和自身期望对不上，从而求职精力白白浪费。

3. 大学生就业指导中生成式人工智能应用的对策研究

3.1 深化大学生自我认知与职业规划

大学生的兴趣图谱、性格特质与能力倾向，生成式 AI 靠着强大的数据分析能力能深度剖析，有助于学生精准地自我认知，对于学生日常行为数据、课程表现还有兴趣测试结果，AI 系统加以分析，挖掘潜在优势与职业倾向，为“知己”提供科学依据，并且 AI 能实时追踪并深度分析行业动态、企业需求，让学生掌握目标企业的业务布局、发展前景与用人标准，达成“知彼”。

3.2 优化大学生职业技能培训与面试模拟

学生想在竞争激烈的就业市场里脱颖而出，求职技能很关键，而在简历优化和面试模拟方面，生成式 AI 优势明显，做简历时，AI 能迅速分析结构，让简历符合行业规范与 HR 阅读习惯，对于初入职场且简历存在信息遗漏、格式错乱等问题的学生，AI 能智能识别并给出优化建议，帮学生做出内容清晰、亮点多的好简历。

3.3 借助AI 精准整合与发布就业信息就业信息处理方面，生成式 AI 高效又精准，高校就业指导部门会借 AI 技术智能整合、分类海量就业资源与招聘信息，按行业、地区、薪资等构建清晰信息矩阵，给学生全面精准的就业资讯，并且 AI 用自然语言生成技术把就业信息转化成符合学生阅读习惯的个性化内容，多平台发布以扩大信息触达范围，让学生就业选择更丰富，这种智能化信息处理方式使就业指导效率和质量提升显著，有力支持学生求职。

3.4 强化大学生就业心理辅导

就业压力下，大学生普遍有焦虑、迷茫等负面情绪，急需有效心理疏导，而生成式 AI 提供给学生全新心理支持渠道且交互性强，是学生理想倾诉对象，性格内向或不便找教师帮忙的学生能从 AI 稳定、科学的回应里得到安全倾诉环境并被鼓励敞开心扉，AI 有非识别性从而消除学生心理负担，让学生能更坦诚表达内心困惑，并且 AI 心理辅导不是简单安慰，它深入分析就业心理问题，帮学生客观认识自身优劣，明确职业方向，增强求职信心动力，达成心理健康与职业发展良性互动。

总结：大学生就业指导迎来了生成式人工智能带来的新机遇，其在自我认知、职业技能培训、信息整合与心理辅导等方面被赋予独特价值，需依靠技术优化、完善数据管理、加强伦理规范等措施，这样才能充分发挥生成式人工智能的优势、解决现存困难，从而更好地为大学生就业指导工作赋能，助力大学生高质量就业。

参考文献：

[1] 肖瑶 , 杨聪 , 陈登凯 . 生成式人工智能时代高等教育创新设计思维培养模式的重塑 [J]. 黑龙江高教研究 , 2025, 43 (05): 7-13.

[2] 曾晨语, 魏下海, 余玲铮. 生成式人工智能如何重塑劳动力市场：研究综述与未来展望 [J]. 产业经济评论 , 1-16.

[3] 殷丹阳, 郭千瑜. 生成式AI 赋能大学生就业指导工作的实践路径探究[J].河南教育 ( 高教 ), 2025, (01): 43-44.

[4] 曾小龙. 生成式人工智能时代大学生就业面临的机遇与挑战[J]. 经济师,2024, (12): 51-52+57 .

作者简介：

姓名：李荣辉 出生年月：1990 年8 月 性别：男 民族：汉族 籍贯： 职称：初级 学历：本科 研究方向：党建、学生管理