随着人工智能技术不断发展,新动能、新部门、新需求和新模式应运而生。人工智能的发展对劳动力提出新的技能和素质的要求:劳动力的传统的工作内容和就业岗位正在被消融和重塑,重复性脑力劳动和重复性体力劳动的工作内容最先被人工智能技术所接手,而中等技能劳动力在此类行业遍布;主要由低技能者从事的非重复性的体力劳动和高技能者从事非重复性的脑力劳动的工作较难被人工智能技术替代。事实上,自20世纪90年代始,欧美等发达国家和一些发展中国家相继出现就业“极化”的现象。从劳动力技能结构供给方面来看,中学教育、中职中专教育、高等教育等各类型教育在促进人工智能技术和劳动力技能结构动态适应性的过程中扮演着不同的角色,总体而言,教育既要为人工智能技术和经济社会发展提供充分的技能人才,也要培养学生具备应对工作内容变迁的新挑战的能力。在理论分析上,本文先阐释人工智能技术对劳动力技能结构的替代效应、创造效应和补偿效应,从而导致技能结构“极化”;接着,论述教育在平抑由人工智能技术带来的劳动力市场波动的传导机制。在实证检验上,本文基于2003-2017年的省际面板数据,构建固定效应模型以检验人工智能技术是否对我国技能结构有“极化”作用;利用可行广义最小二乘法(FGLS)和分组回归度量“极化”效应的区域异质程度,在此基础上引入交互项分析人工智能技术与教育对劳动力技能结构“极化”的影响路径。实证检验表明,整体上,我国人工智能技术对技能结构有“极化”作用;在区域的分组回归上,人工智能技术除了在东北地区发展水平较滞后外,在东部地区、中部地区和西部地区都产生了“极化”影响;东部区域人工智能技术与高技能者的互补程度最高;中部人工智能技术与低技能者的互补效应最广泛。教育水平对劳动力供给质量也存在区域异质性:东部的高等教育支出在减少潜在受损中技能者并扩大高技能者在人工智能技术应用背景下就业规模方面效果明显;东部的中学教育弱化了人工智能技术对中技能者的替代效应。其他区域的各类教育尚未发挥与人工智能技术对劳动力技能结构需求的动态适配作用。据此,本文提出应完善政府对基础性科学研究的支持机制,以及健全人工智能创新市场导向机制;教育应对接人工智能技术时代;政府推动区域间基本公共服务均等化,等等。