文章围绕人工智能的快速发展提出系统性应对方案，强调以教育与技能再培训夯实AI素养，以企业治理与数据合规建立多层安全防线，以就业与社会保障协同重构降低替代冲击，并通过国际合作与伦理共识减少碎片化风险；核心策略是在创新与风险可控间取得平衡，构建透明、可审计、可问责的治理生态，使AI成为可信基础设施与包容性增长的驱动。

社会应对人工智能的有效路径是审慎创新与稳健治理并重，以风险分级为核心、以人本伦理与责任为底线，通过政府监管、行业自律、企业合规与公众素养协同推进。在数据治理、模型安全、可解释性与监控方面建立技术防线，同时推动教育改革与就业转型，完善公共服务中的公平与透明，选择具备合规能力的国内外平台与工具，实现政策—流程—技术一体化落地，从而在可信前提下释放人工智能的社会与经济价值。

文章提出以“以人为本、负责任落地、可度量改进”为核心的维持路径，从治理原则、法规合规、数据与模型治理、劳动力转型、绿色韧性基础设施、社会信任与路线图七个方面展开，给出阶段化实施与指标体系，并通过对比表与案例化做法将抽象原则落地，强调将风险前移、平台化工具与透明问责，构建闭环治理以实现AI社会的长期稳态发展与持续创新。

文章以国际劳工组织的三分法为核心，给出“没有工作”的可操作定义：当周无带薪劳动、积极求职且可短期上岗者为失业；不求职或不可上岗者为非劳动力；有工作但工时/收入不足且希望增工时者为就业不足。结合劳动参与率、广义失业与U指标，可避免把零工与短工误判为“没有工作”。在零工经济与远程办公背景下，建议以“是否有带薪劳动—是否求职—是否可上岗”为判定主轴，并通过工具化流程与证据留存提升口径一致性。对机构可构建状态词典与审计流程（可借助PingCode或Worktile），对个人则记录求职与工时数据，以应对不同国家与福利口径的差异。