AI正在系統性吞噬年輕人的工作未來？

自從AI技術爆發以來

關于AI

始終有一個繞不開的話題

AI到底會不會搶我的飯碗？

這種焦慮并非空穴來風

但大多數人的感受是模糊的

我們聽說過AI能寫代碼、

做PPT

但它是如何具體地、系統性地

改變就業市場結構的

很多人并沒有清晰的圖景

直到這份來自學術界的重磅研究《Generative AI as Seniority-Biased Technological Change》的出現，它基于對2015-2025年美國28.5萬家企業、6200萬員工及2.45億條招聘信息的研究，用事實數據，為我們描繪了一幅真實而具象的圖景：AI并非均等地沖擊所有崗位，它正在精準地“拆除”許多人職業發展的第一級臺階。

01

無聲的斷裂：數據背后的分水嶺

這項研究最震撼之處，在于它沒有使用宏大的預測模型，而是回溯了真實的歷史招聘數據。他們觀察了從2019年到2024年初，不同資歷崗位的就業趨勢變化。一個清晰的拐點出現了。

在2022年之前，初級崗位和高級崗位的就業增長曲線大致同步，如同兩條并肩前行的河流。

然而，從2022年底開始，這兩條線出現了戲劇性的背離。

高級崗位的就業曲線依然保持著強勁的上升勢頭，仿佛一切如常。但初級崗位的增長曲線卻像被一只無形的手按住，先是增長停滯，隨后調頭向下。

這個時間點，與ChatGPT的橫空出世完美契合。

這僅僅是巧合嗎？

02

鎖定源頭：誰是“AI采納者”？

在學術研究中，相關性不等于因果性。想要證明這“剪刀差”就是AI造成的，就需要獲取直接證據，為此，研究者們用了一個叫做DiD（Difference-in-Differences, DiD）的方法，也就是要應用AB測試的方法，找到用AI和沒用AI的的兩組公司。

為了能夠從成千上萬的公司中，精準識別出哪些是真正將AI用于核心業務的“深度玩家”。他們繞開了問卷調查（因為CEO們可能會夸大其詞），選擇了一個更客觀、更硬核的指標：招聘行為。

如果一個公司的招聘崗位上，明確出現了 “大語言模型（LLM）”、“提示詞工程”、“生成式AI” 等關鍵詞，那么這就被視為該公司正積極整合AI的強有力信號。這些公司被歸為“AI采納者”組。

結果發現，這樣的公司在全美企業有10.6萬家，約占所有公司比例為3.7%，并且從2023年第一季度起，數量開始激增。

使用AI的數據組有了，剩下其他所有招聘行為“正常”的公司就是對照組了。

03

殘酷的對比：當AI走進辦公室之后

分組完成后，真相浮出水面。

對比兩組公司在AI爆發前后的招聘數據，差異令人震驚。在AI技術爆發后，“AI采納者”公司里的初級崗位就業人數，相對于對照組公司出現了斷崖式下跌。

經過6個季度的累積，這個負向差距擴大到了7.7%。

但值得注意的是，這種沖擊是非常具有針對性的。在同一時期，這兩組公司里的高級崗位就業人數并未出現顯著差異，甚至“AI采納者”公司對高級人才的需求反而更為旺盛。

由此可以得到一個結論：在相同的大環境下，那些率先擁抱AI的公司，悄悄按下了入門級崗位的"招聘暫停鍵”。

04

溫和的絞殺：不裁員，只是不再招你

那么，AI是如何“干掉”這些初級崗位的？是血雨腥風的大裁員嗎？

數據給出了一個更令人窒息的答案：

當作者把公司的人員變動拆解成新招聘、離職和內部晉升三個部分。他們發現“AI采納者”公司里的初級崗位大幅萎縮，而這并不是離職率上升造成的，數據分析顯示，“AI采納者”公司初級崗位的減少，絕大部分來自于“新招聘”數量的暴跌。與對照組相比，它們平均每個季度少招聘了近3.7個初級員工。對于大型科技公司而言，這意味著初級崗位招聘量驟降了大約22%。

這是一種成本更低、更悄無聲息的替代策略。

裁員會登上新聞頭條，會引發勞動糾紛，會打擊團隊士氣。而不再招聘，則像溫水中緩慢升溫的過程，不會激起任何浪花，卻能讓池塘里的蝌蚪悄然消失。

對于公司而言，這是效率的提升；但對于即將踏入職場的年輕人而言，這意味著他們職業道路的起點，正在消失。

05

不平衡影響：誰是重災區？

那是不是所有行業都呈現同樣的特征呢，還是不同行業的程度不同？

論文數據顯示，這種對初級崗位的壓縮效應，在所有行業都普遍存在，但程度不同。

你可能以為受沖擊最大的是互聯網、軟件、設計這些行業。沒錯，這些的確受到了很大的影響。

但真正的重災區是批發和零售業。

在這個行業里，擁抱AI的公司，其初級崗位的招聘數量比不擁抱AI的公司，每季度減少了將近40%。

為什么會出現這種分化？答案藏在AI的"能力邊界"里：它最擅長替代基礎認知任務——比如整理銷售數據、初步篩選簡歷、甚至是代碼基礎糾錯，這些恰恰是初級崗位的核心工作內容。

06

學歷的“U型”護身符：誰最受傷？

最后一個問題，在AI無差別的沖擊下，我們的名校光環還能提供保護嗎？

研究者按大學排名將畢業生分為五檔，從頂尖名校到普通大學。

結果出人意料，又似乎在情理之中——沖擊的分布呈現出一條清晰的“U型曲線”。

· 頂尖名校（Tier 1）畢業生：受影響最小。他們被雇傭來解決最復雜、最前沿的問題，這些是AI目前難以觸及的領域。

· 普通大學（Tier 5）畢業生： 同樣受影響較小。因為他們薪資要求低，從事的許多基礎崗位，用人的成本效益仍然高于技術投入。

·夾心層（Tier 2 & 3）畢業生：成為最受傷的群體。他們畢業于不錯的學校，有不錯的薪資期望，但從事的許多分析、文案、初級編程等工作，恰好落在AI能力的“甜點區”。高不成，低不就，成為了性價比博弈下的犧牲品。

07

我們的出路：在AI時代重新定位價值

論文的結論冰冷而殘酷，但它最大的價值，是為我們敲響了警鐘，并指明了行動的方向。我們不能再沿用過去的線性職業規劃思維。

1. 加速躍遷，告別“偽熟練”。你必須以前所未有的速度，從執行任務的“手”，成長為定義問題、解決問題的“腦”。滿足于熟練完成那些AI也能做的重復性工作，無異于職場自殺。你的目標是盡快讓工作中“創造性決策”和“復雜問題解決”的占比，超過50%。

2. 鍛造“暗能力”，而非記憶“明知識”。AI已經掌握了人類所有的公共知識庫。你的價值不再在于“知道什么”，而在于你如何連接知識、在特定情境下如何判斷、以及你為何要做出某個選擇。這些依賴于具體上下文、經驗和直覺的“暗知識”和“元技能”，才是你的護城河。

3. 擁抱“人”的價值，放大你的興趣。審美、共情、幽默、溝通、領導力……這些曾經被視為“軟技能”的能力，正變得前所未有的“硬”。同時，你內心深處那些不為人知的熱愛和興趣，可能恰恰是AI最難復制的天賦所在。將你的興趣與AI工具結合，很可能開辟出全新的職業路徑。

我們正站在一個歷史性的拐點上。AI帶來的不是一次普通的失業潮，而是一次職業結構的重構。它抽走了底層的梯子，同時也在高處打開了新的天窗。

抱怨和恐懼無濟于事。唯一的出路，是認清現實，然后像一位先驅者那樣，去探索、去創造AI無法替代的獨特價值。