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從“就業(yè)”走向“樂業(yè)”:AI時代就業(yè)認知變革

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縱觀歷史,技術進步的紅利往往不會自動實現(xiàn)普惠共享,反而常常加劇不平等。同樣,AI對就業(yè)的影響不是簡單的崗位增減,而是呈現(xiàn)出結構性、不對稱的趨勢,紅利分布不均,不同群體在適應能力、機會獲取和發(fā)展空間上正面臨日益擴大的差距。


技術進步不應是少數(shù)人的盛宴、多數(shù)人的挑戰(zhàn),而應成為每一位勞動者實現(xiàn)“有價值、有意義、有尊嚴”工作的時代契機。沖擊之下,如何識別趨勢,提前布局應對策略,已成為社會各界共同面對的課題。本文將從現(xiàn)狀出發(fā),分析AI影響下的群體差異與時間演進路徑,提出“從‘就業(yè)’到‘樂業(yè)’”的破局之道,探索一條兼顧效率與公平、創(chuàng)新與溫度的發(fā)展之路。

引言

我們正身處一個前所未有的歷史節(jié)點,這是一場堪比地理大航海的文明躍遷。十五世紀,人類駕著帆船穿越驚濤駭浪,用羅盤和勇氣打破了大陸之間的隔絕;今天,我們正駕駛著由AI驅動的“方舟”,駛向未知的海域。這個時代,我們稱之為“新大航海時代”,整個文明加速前行,生產邏輯、個體價值和宏觀格局正在深刻重構。

以人工智能為核心的技術革命帶來的生產力進步對生產關系產生了深度重塑,就業(yè)革命正在發(fā)生。自ChatGPT橫空出世,人工智能不再只是實驗室里的技術奇觀,它已悄然走進辦公室、工廠、醫(yī)院和課堂,開始重構每一個普通人的工作方式。AI既不是簡單的“崗位殺手”,也不是萬能的“生產力救星”,它的影響是復雜的、分層的、不對稱的:它既替代著標準化、重復性的任務,也在不斷拓展人類的能力邊界,推動“人機協(xié)同”成為主流工作模式;而與此同時,它正在創(chuàng)造前所未有的新職業(yè),帶來了對“什么是工作”“如何工作”“誰在工作”“為何工作”的系統(tǒng)性重定義。全新的就業(yè)生態(tài)正在孕育。

縱觀歷史,技術進步的紅利往往不會自動實現(xiàn)普惠共享,反而常常加劇不平等。同樣,AI對就業(yè)的影響不是簡單的崗位增減,而是呈現(xiàn)出結構性、不對稱的趨勢,紅利分布不均,不同群體在適應能力、機會獲取和發(fā)展空間上正面臨日益擴大的差距。

技術進步不應是少數(shù)人的盛宴、多數(shù)人的挑戰(zhàn),而應成為每一位勞動者實現(xiàn)“有價值、有意義、有尊嚴”工作的時代契機。沖擊之下,如何識別趨勢,提前布局應對策略,已成為社會各界共同面對的課題。本文將從現(xiàn)狀出發(fā),分析AI影響下的群體差異與時間演進路徑,提出“從‘就業(yè)’到‘樂業(yè)’”的破局之道,探索一條兼顧效率與公平、創(chuàng)新與溫度的發(fā)展之路。

AI對就業(yè)的影響:替代、增強與創(chuàng)造并存

人工智能正以前所未有的速度融入工作場景,其對就業(yè)的影響已從局部試點走向系統(tǒng)性重塑。這一變革并非簡單的“機器取代人力”,而是呈現(xiàn)出替代、增強與創(chuàng)造并存的復雜圖景。

(一)替代:重復性任務加速自動化

AI最直接的影響,在于對標準化、流程化任務的高效替代。生成式AI能夠自動生成文本、處理表格、回答常見問題,使得大量依賴規(guī)則執(zhí)行的崗位面臨重構壓力。行政助理、基礎會計、客服代表、數(shù)據(jù)錄入員等職業(yè)中的許多職責,正逐步由智能系統(tǒng)承擔。根據(jù)麥肯錫發(fā)布的報告《生成式人工智能與美國工作的未來》,生成式AI在2030年前可能替代美國多達30%工作小時的活動。世界經(jīng)濟論壇《2025年未來就業(yè)報告》預期,在2025至2030年期間,數(shù)字化工具的普及將淘汰900萬個崗位,人工智能與數(shù)據(jù)處理領域也將削減900萬個職位,機器人及自主系統(tǒng)造成的崗位凈損失預計高達500萬個,這些趨勢將導致多種職位急劇減少,包括各類文員崗位如收銀員、票務員,以及行政助理、印刷工人、會計和審計員。國際機器人聯(lián)合會《2025年世界機器人報告》顯示,2024年全球新增工業(yè)機器人裝機量達54.2萬臺,較10年前增長超一倍。并且一個值得注意的趨勢是,“機器換人”正從低技能崗位向中高技能領域蔓延。

(二)增強:人機協(xié)同成為主流工作模式

與此同時,AI也在顯著提升人類工作的效率與質量。醫(yī)生借助AI輔助診斷系統(tǒng)快速識別影像異常,程序員利用代碼生成工具縮短開發(fā)周期,設計師通過智能繪圖軟件實現(xiàn)創(chuàng)意落地——這些都不是“取代人類”,而是將人類從繁瑣操作中解放,聚焦于判斷、決策與創(chuàng)新等高價值環(huán)節(jié)。這種“人機協(xié)同”正逐漸成為高技能崗位的標準范式。AI扮演“智能助手”的角色,放大個體生產力,使一名員工能完成過去需要團隊協(xié)作的任務。在此過程中,掌握AI工具使用能力的人群,其職業(yè)競爭力被進一步放大。甚至個體可借助AI實現(xiàn)規(guī)?;瘎?chuàng)造,“一人公司”正加速涌現(xiàn),“一人獨角獸企業(yè)”的出現(xiàn)也已成為可能。

(三)創(chuàng)造:新職業(yè)生態(tài)正在孕育

每一次技術革命都會消滅舊崗位,也必然催生新機會。AI的發(fā)展同樣帶來了大量新興職業(yè):從AI訓練師、Prompt工程師到算法合規(guī)師、生成內容審計員,再到行業(yè)融合型崗位如“醫(yī)療AI應用專家”“智能制造運維員”,新的職業(yè)分類正在成形。世界經(jīng)濟論壇《2025年未來就業(yè)報告》同樣指出,到2030年,數(shù)字化工具的普及將新增1900萬個工作崗位(減去淘汰的900萬個崗位,凈增長1000萬個),人工智能與數(shù)據(jù)處理領域有望創(chuàng)造1100萬個就業(yè)(減去淘汰的900萬個崗位,凈增長200萬個)。盡管部分崗位被替代,但全新的工作形態(tài)、組織方式和服務需求,正在為勞動力市場注入持續(xù)活力。

AI對就業(yè)的影響:差異與分化加劇

這場變革的收益并不是均衡分配的。不同群體因技能基礎、崗位性質與發(fā)展環(huán)境的差異,承受著截然不同的壓力。

頂尖人才/高端技能型群體:沖擊相對較小,甚至迎來機遇。STEM(科學、技術、工程、數(shù)學)、管理、法律、醫(yī)療等領域的從業(yè)者(即高端技能型人才)不僅不容易被替代,反而因為AI的輔助提高了工作效率,可能迎來更多機會。AI工具(如ChatGPT、代碼生成器、文檔分析工具)將幫助高端人才更快完成重復性任務,從而將更多時間用于判斷性、戰(zhàn)略性、創(chuàng)造性的高價值工作。這類群體掌握的綜合判斷、戰(zhàn)略決策、復雜創(chuàng)意等核心能力,仍是AI難以企及的。甚至一些研究表明,高端人才所處的崗位不僅沒有被削減,反而在增加。整體就業(yè)結構正向高技能、高薪酬方向轉型。未來,聚焦更復雜的AI治理、跨學科融合與產品化落地,對頂尖人才的需求將進一步上升。

中間技能群體:沖擊最為顯著,是“中間塌陷”現(xiàn)象的核心。文員、會計、客服等中等復雜度、重復性高的崗位,其核心任務最容易被AI自動化替代。這些工作通常流程清晰、規(guī)則明確、可標準化程度高,恰好契合當前AI技術的能力邊界,企業(yè)用人需求隨之下降。短期內,這些崗位會經(jīng)歷大規(guī)模重塑或縮減。

一線體力勞動與基礎服務群體:沖擊呈現(xiàn)混合特征。建筑工人、護理人員、維修技師、物流配送員等一線勞動者,因其工作高度依賴物理操作、現(xiàn)場應變與人際互動,短期內較難被AI完全替代。尤其在護理、早教、社區(qū)服務等領域,人類的情感理解與應急處理能力仍是機器無法復制的核心優(yōu)勢。但是同時,隨著機器人技術與AI感知系統(tǒng)的進步,部分重復性強的體力勞動(如倉儲搬運、清潔作業(yè))已開始被自動化設備滲透,AI在此類崗位中的角色正從“輔助工具”逐步向“協(xié)作伙伴”甚至“替代者”演進。因此,盡管當前沖擊有限,但長期來看仍存在技術迭代帶來的替代風險。

低收入/低技能群體:短期內最為脆弱。這類群體往往從事非正規(guī)就業(yè)或低技能服務崗位,獲取教育資源的渠道有限,數(shù)字素養(yǎng)薄弱。他們在面對AI變革時,既缺乏應對替代的能力,也缺少參與再培訓的時間與經(jīng)濟支持。若無強有力的政策托底與制度保障,這一群體極易陷入“技能脫節(jié)—收入下降—轉型無力”的惡性循環(huán),成為技術進步中最易被忽視的“沉默多數(shù)”。

時間維度的演進:從適應到重構的三階段路徑

AI對勞動力市場的重塑并非一蹴而就,而是一個伴隨技術成熟、產業(yè)適配與社會響應而逐步推進的動態(tài)過程,沿著短期調整、中期重構、長期重塑的時間軌跡逐步演進??傮w來看,其影響可分為三個階段:

(一)短期(1-5年):效率提升與局部調整期

企業(yè)主要在后臺支持職能中引入AI工具,如智能客服、文檔自動生成、代碼補全等,提升運營效率。此時崗位總量波動不大,但部分低技能崗位招聘放緩,初步顯現(xiàn)替代效應。公眾開始感受到“AI能做的事越來越多”,心理預期發(fā)生轉變。

(二)中期(5–25年):職業(yè)重構與轉型高峰期

AI深度嵌入核心業(yè)務流程,中間技能崗位經(jīng)歷大規(guī)模重組或縮減。在全球范圍內,勞動力市場將迎來“轉崗潮”。據(jù)麥肯錫預測,到2030年,全球約30%的工作崗位將經(jīng)歷重大變革;全球約14%的勞動者(相當于3.75億人)將因人工智能技術而被迫改變自己的職業(yè)發(fā)展方向。預計這一階段,工作任務的分配將在人類獨自完成、純技術執(zhí)行及人機協(xié)作三者之間趨于均衡。這一轉變的核心驅動力是自動化,再培訓體系面臨規(guī)?;简?。

(三)長期(25年后):生態(tài)重塑與新平衡期

隨著教育體系改革、社會保障完善與人機協(xié)同模式成熟,新的就業(yè)結構趨于穩(wěn)定。AI不再是“威脅”,而是成為勞動者的標準工具包——如同今天的電腦和互聯(lián)網(wǎng)一樣自然融入工作流程。在這一階段,共情力、復雜問題解決能力和創(chuàng)造力,將成為人之為人的核心稟賦。衡量個體價值的標準將發(fā)生根本轉變——不再是“完成了多少任務”,而是“解決了哪些真正重要的問題、創(chuàng)造了怎樣的連接、激發(fā)了多少靈感”等。這一體系的建成,高度依賴前期制度建設與公共投入的持續(xù)跟進。

過渡期風險與制度響應:邁向2050的關鍵挑戰(zhàn)

預計到2050年前后,社會將進入一個生產力與生產關系相對平衡的新階段。AI技術趨于成熟,人機協(xié)同成為常態(tài),制度體系也完成適應性調整。但真正的挑戰(zhàn)不在終點,而在過程。從當前到2050年之間的轉型期,是最為關鍵也最充滿風險的階段。

多次技術革命呈現(xiàn)出同一個深刻規(guī)律:生產力往往迅速提升,而與其相匹配的生產關系調整卻總是緩慢而艱難。從蒸汽機到電力,再到今天的AI,變革的不僅是工具本身,更是人與人之間的協(xié)作方式、價值認定標準、與資源分配邏輯等。但是,后者的變化常滯后于前者。這種“結構性錯配”一旦積累至臨界點,便可能引發(fā)深層的利益格局失衡,乃至影響社會的長期穩(wěn)定。歷史已有警示。18世紀末的法國大革命,表面上是政權更迭,深層原因卻是工業(yè)革命帶來的新興經(jīng)濟力量無法在舊制度中獲得權利和尊嚴,最終以激烈方式打破舊秩序。今天的情形雖不同,但邏輯未變。如果在這場前所未有的利益再分配中,技術創(chuàng)造的巨大紅利集中在少數(shù)人手中,而大多數(shù)勞動者面臨失業(yè)、收入下降、上升通道收窄時,社會的穩(wěn)定基礎就會動搖,可能會出現(xiàn)“沉默的斷裂”——人們對制度的信任下降、社會共識瓦解、極端思潮抬頭。如果不提前布局,在變革初期就著手調整制度設計與社會預期,而是等到結構性矛盾全面爆發(fā)時再行應對,代價將極為沉重。

AI對就業(yè)格局的沖擊深遠且不可逆,技術也不會因人類尚未準備好而停下腳步。與其被動等待危機顯現(xiàn),不如未雨綢繆,改變認知,主動作為,做好過渡,主動構建包容性更強、適應性更高的制度體系,將這場變革引向“共富”而非“割裂”、引向“樂業(yè)”而非“失序”。這將比固守“人人必須有崗”的“就業(yè)”思維、強行維系舊有就業(yè)結構更有現(xiàn)實價值。

從“謀就業(yè)”到“創(chuàng)樂業(yè)”,構建AI時代的幸福工作新認知

應對就業(yè)挑戰(zhàn)有多種路徑,例如縮短工作時間、擴大技能培訓、優(yōu)化區(qū)域配置等。這些措施有助于緩解轉型壓力,但多屬階段性應對措施。在AI與“靈識時代”交匯的今天,我們正在進入一個前所未有的文明階段:物質生產的自動化程度空前提高,絕大多數(shù)功能性任務不再依賴人類勞動完成,甚至AI實現(xiàn)自主科學發(fā)現(xiàn)時代也在逐步到來。在這種背景下,“是否人人都要有工作”“如何定義工作”等問題,已經(jīng)不再有理所當然的答案,而成為值得重新思考的根本命題。因此,在過渡期,“就業(yè)”“創(chuàng)業(yè)”“立業(yè)”仍是許多人的現(xiàn)實需要,但“樂業(yè)”應成為社會發(fā)展的終極指向——應對就業(yè)挑戰(zhàn)根本性的出路,在于順應AI驅動下的生產力躍遷,重新定義工作的意義——從追求“人人有崗”的生存保障,轉向實現(xiàn)“人人樂業(yè)”的發(fā)展愿景。

傳統(tǒng)意義上的“就業(yè)”,本質是工業(yè)時代為組織大規(guī)模勞動力、保障社會穩(wěn)定而建立的社會契約。它假設:一個人必須通過出賣時間與技能換取收入,才能獲得基本生存權和社會認同。但是但隨著AI極大提升生產力,這種契約的基礎正在松動。未來,我們需要的不再是為生存而“就業(yè)”,而是構建一種新的社會生態(tài)——從“生存驅動型”的“就業(yè)社會”邁向“意義建構型”的“樂業(yè)社會”。人類勞動不再是為了生存而必須付出的代價,而是出于熱愛、責任與自我實現(xiàn)的主動選擇——從農業(yè)社會的“勞作”,到工業(yè)時代的“就業(yè)”,再到智能時代的“樂業(yè)”,人類與工作的關系經(jīng)歷深刻變革,這不是技術強加給我們的命運,而是我們借由技術,重新發(fā)現(xiàn)自身價值的過程。

但樂業(yè)社會并非自然到來的理想圖景,而是人類在邁向智能文明進程中,以科技向善為指引、以制度創(chuàng)新為路徑,應當奮力抵達的一種可能性,其背后需要堅實的生產力基礎、公平的分配機制與先進的社會價值觀共同支撐,以構造一個追求創(chuàng)造、安頓心靈的自由社會空間。

(一)新型分工:從“全員勞動”到“少數(shù)創(chuàng)造+多數(shù)自主”的新認知

樂業(yè)社會的分工將不再是“人人有崗”,而是呈現(xiàn)出高度分化的結構:

1.極少數(shù)人承擔突破性創(chuàng)新任務?!办`識人物”將在AI時代扮演關鍵角色,他們具備跨學科思維、系統(tǒng)判斷力與深層創(chuàng)造力,持續(xù)推動科技、文化、制度的重大躍遷;

2.一部分人從事社會生產、社會治理、公共服務、教育醫(yī)療、安全維護等維系社會運轉的基礎職能,確保社會穩(wěn)定運行;

3.絕大多數(shù)人則少量從事或完全脫離生產勞動,進入非經(jīng)濟導向的“樂業(yè)”生活方式,工作時間大幅縮短,如每周5個工作日變?yōu)?個工作日、每天工作8小時變?yōu)槊刻旃ぷ?小時,個體擁有更多自主支配時間,用于興趣發(fā)展、社會參與和自我實現(xiàn),如藝術創(chuàng)作、社區(qū)共建、終身學習、家庭照護、體育鍛煉、精神探索等??傊?,“樂業(yè)”意味著絕大多數(shù)人短時間工作、或不工作也能獲得基本生活保障,工作不再是謀生手段,而是生活意義的一部分。

這種“金字塔型”但非等級化的結構,并非剝奪大多數(shù)人的機會,而是通過技術解放了他們的注意力與時間資源。他們不再是被動執(zhí)行者,而是可以成為生活的創(chuàng)作者、文化的傳承者、情感的連接者。當物質豐裕不再是稀缺品,人類文明的競爭焦點也將轉變。未來的“崗位”可能不再由企業(yè)發(fā)布,而是由個體在興趣、使命、社會責任之間自主生成。

這一圖景已初現(xiàn)端倪。例如,在線工作平臺FlexJobs對美國員工的一項調查顯示,有30%以上的受訪工作者表示愿意接受“降薪換自由”,以換取更多自我支配的時間。許多青年選擇“數(shù)字游民”“輕資產創(chuàng)業(yè)”“興趣變現(xiàn)”等非傳統(tǒng)路徑,主動退出高強度競爭賽道。

(二)生產力躍遷:AI與機器人重塑個體與社會的運行邏輯

人工智能與機器人正逐步成為每個勞動者的核心協(xié)作者。當它們承擔起大量重復性任務后,人類得以從長時間在場、低效加班的工作模式中解脫出來,重新掌握對時間的支配權。這份被釋放的寶貴時間,不再消耗于通勤與內耗,而是可用于家庭陪伴、終身學習、興趣發(fā)展與社會參與——這是實現(xiàn)“樂業(yè)”的第一重基礎:人擁有自由。

在此基礎上,AI與機器人不僅是工具,更是個體能力的放大器,幫助人創(chuàng)造價值、運營業(yè)務、管理資產,使得普通人也能通過技術進行產出并擁有可持續(xù)的收入。技術不再是少數(shù)人的特權,而成為大眾創(chuàng)造價值、獲取財富的途徑——這是“樂業(yè)”的第二重基礎:人創(chuàng)造價值的能力極大的提高。

而從更宏觀的層面看,當機器系統(tǒng)將在越來越多的基礎生產環(huán)節(jié)中發(fā)揮主導作用,全社會的單位勞動產出將呈指數(shù)級增長。在這種超高效率的支持下,社會有能力實現(xiàn)“按需分配”的初步條件——保障人人都享有體面住房、優(yōu)質教育、基本醫(yī)療與數(shù)字接入等基本權利,人們不必因生存焦慮而被迫接受低質量工作——這正是“樂業(yè)”得以成立的第三重基礎:AI與機器人極大提高生產力,創(chuàng)造前所未有的財富,社會為個人提供安全托底。

(三)優(yōu)化二次分配:構建“生產力成果全社會共享”的新機制

人工智能和機器人帶來的生產力躍升正在創(chuàng)造前所未有的社會財富,但這些財富高度集中于資本和技術掌控者手中。要防止貧富差距持續(xù)擴大,需要強化政府在二次分配中的主導作用。應通過改革所得稅、遺產稅、贈與稅等,加強對高收入群體和資本收益的稅收調節(jié);同時探索設立“AI紅利稅”或“自動化調節(jié)基金”,對大規(guī)模替代人力的企業(yè)合理征稅。

所得收入用于構建普惠型社會保障體系,逐步實現(xiàn)免費醫(yī)療、免費教育,完善養(yǎng)老體系,并向受沖擊群體提供轉型補貼。通過稅收這一公共工具,把技術創(chuàng)造的部分成果轉化為大眾共享的基本服務,讓每個人在變革中擁有基本保障。當人們不再因失業(yè)而陷入生存危機時,才有可能從容選擇興趣、追求意義、實現(xiàn)自我。優(yōu)化二次分配不僅是經(jīng)濟再平衡的手段,更是“樂業(yè)社會”的制度基石。

(四)強化三次分配:重構社會評價體系,從“財富至上”到“捐助為榮”

僅靠政府主導的二次分配難以完全彌合資本與技術回報持續(xù)集中帶來的貧富差距,亟需發(fā)揮第三次分配的作用,尤其是引導頂級富豪、靈識人物,主動承擔社會責任。未來的慈善不應止于傳統(tǒng)的捐款捐物,而應成為一種系統(tǒng)性、使命導向的公共投入。

對于頂級富豪而言,個人財富早已超越生活所需——例如,隨著馬斯克“萬億美元薪酬計劃”的通過,他的個人財富或將達到巨量。未來隨著分化加劇,靈識人物、頂級富豪的財富規(guī)模,或將達到人類歷史上前所未有的高度,對于他們而言,財富的意義不再在于個人消費或資本積累。我們或許將看到,類似埃隆·馬斯克、黃仁勛等科技領軍者所代表的頂尖創(chuàng)新力量,逐步將個人財富轉化為推動系統(tǒng)性變革的戰(zhàn)略資本——不是用于消費或擴張壟斷,而是投入于能源發(fā)展、全球教育、基礎醫(yī)療、糧食安全等關乎全人類福祉的領域。他們可能不再滿足于傳統(tǒng)的慈善捐贈,而是發(fā)起定向捐助——如一個人定向解決一個洲的吃飯、教育或醫(yī)療問題。

更重要的是,未來社會對個體影響力的衡量標準也應隨之改變:不只看“你有多少錢”,更要看“你捐了多少錢”“你創(chuàng)造了多少公共價值”。一個人捐贈數(shù)十億支持教育事業(yè)、解決一洲人的吃飯問題,可能比單純增加千億市值更具文明意義。這種貢獻可以通過“公益幣”等機制予以記錄和認可,逐步形成以責任與擔當為核心的新型社會榮譽體系。

強化三次分配不僅是強化個體善舉,更是重新校準整個社會的價值天平。在AI極大提升生產力之后,通過優(yōu)化分配機制重塑生產關系與價值共識,構成“樂業(yè)社會”的重要保障。

(五)小結

總體而言,AI對就業(yè)的沖擊是深刻的——它將顯著減少人類的工作時間,增加機器的工作時長,推動生產力躍升的同時,也帶來崗位總量的系統(tǒng)性下降。盡管過程中會出現(xiàn)任務賦能與新職業(yè)創(chuàng)造,但從宏觀趨勢看,傳統(tǒng)意義上的“全職崗位”將大幅萎縮。面對不可避免的挑戰(zhàn),就業(yè)救濟或技能轉型培訓固然重要,發(fā)展理念的根本轉變更需主動推動。與其困于“就業(yè)”的焦慮,不如主動擁抱“樂業(yè)”的可能。政府、企業(yè)與個人都應未雨綢繆,從“謀就業(yè)”的生存型思維,轉向“創(chuàng)樂業(yè)”的發(fā)展型戰(zhàn)略。這不是一蹴而就的跳躍,而是一個包含適應、過渡與重構的長期過程,逐步建立包容性的制度安排,共同構建一個包容、公平、有尊嚴的新型勞動生態(tài)。在科技向善的指引下,我們終將跨越轉型的陣痛,迎來一個人人都可創(chuàng)造、可貢獻、有尊嚴生活的智能時代。

盤古智庫

2025年12月

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蜉蝣說
2026-01-29 14:46:50
一個美國人在網(wǎng)上發(fā)帖:為什么中國人覺得美國才是他們的家呢

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賤議你讀史
2026-02-23 00:35:40
蘇聯(lián)“人猿雜交”實驗:5名女孩與11只猩猩參與,結局如何?

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談史論天地
2026-02-28 13:35:18
殺了哈梅內伊后,特朗普訪華的氣氛變了

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愛下廚的阿釃
2026-03-02 17:06:15
偉偉道來 |美以伊戰(zhàn)爭會持續(xù)多長時間?有無談判止戰(zhàn)的機會和窗口?

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經(jīng)濟觀察報
2026-03-02 11:30:41
紅樓夢:難怪寶玉第一次“干人事”要找襲人,看襲人做了什么動作

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談史論天地
2026-02-26 11:13:38
造謠某知名茶飲中含有的咖啡因系“準毒品” 網(wǎng)民任某被依法采取刑事強制措施

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閃電新聞
2026-03-02 18:36:21
畜生父親虞天華被執(zhí)行死刑,押赴刑場前高喊:這輩子值了!

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紙鳶奇譚
2024-12-04 21:37:57
中國男籃兩連勝后,教練組可以考慮放棄以下三人了,不適合國家隊

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云隱南山
2026-03-03 01:13:13
3架美軍戰(zhàn)機在科威特墜毀 美軍方稱系遭科方誤擊

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中國網(wǎng)
2026-03-03 03:00:14
這老師真是絕代美人啊!

這老師真是絕代美人??!

東方不敗然多多
2026-03-01 01:09:31
2026-03-03 04:07:00
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