人工智能正在奪走年輕人的工作？證據(jù)愈發(fā)充分了

一場關(guān)于“技術(shù)、工作與經(jīng)濟(jì)的未來”的學(xué)術(shù)辯論，折射出深遠(yuǎn)影響

德里克·湯普森（Derek Thompson）2025年8月27日

在當(dāng)下這個充滿重大經(jīng)濟(jì)疑問與擔(dān)憂的時代，長期來看，我始終認(rèn)為美國經(jīng)濟(jì)存在一個有趣的謎題：人工智能是否已開始奪走年輕人的工作？

若你只是偶爾關(guān)注“AI對年輕畢業(yè)生就業(yè)影響”的相關(guān)討論，那么你認(rèn)為答案是“有可能”“肯定是”或“幾乎不可能”，都情有可原——畢竟這些觀點實在令人困惑。讓我們梳理一下：

1、有可能！

今年4月，我在《大西洋月刊》發(fā)表了一篇文章，提出“年輕大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)疲軟，或許暗示著AI帶來的沖擊”。我的觀察始于一個客觀事實：紐約聯(lián)邦儲備銀行發(fā)現(xiàn)，近幾個月來，應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)機(jī)會“明顯惡化”。在眾多解釋（包括緊縮的貨幣政策、特朗普執(zhí)政相關(guān)的整體混亂局勢等）中，我想到了一種可能——企業(yè)或許正利用ChatGPT完成那些過去依賴年輕大學(xué)畢業(yè)生的工作。正如哈佛大學(xué)本科學(xué)位項目院長、經(jīng)濟(jì)學(xué)家戴維?戴明對我說的：“從根本原理來看，生成式AI能做的事、能替代的工作，正是白領(lǐng)公司里年輕大學(xué)畢業(yè)生通常負(fù)責(zé)的內(nèi)容。”

2、肯定是！

我的文章發(fā)表后不久，其他幾家主流新聞媒體和AI領(lǐng)域權(quán)威人士，對我這種“謹(jǐn)慎觀點”表達(dá)了更強(qiáng)烈的認(rèn)同。《紐約時報》稱，對部分應(yīng)屆畢業(yè)生而言，“AI引發(fā)的就業(yè)末日或許已來臨”。Axios新聞網(wǎng)報道稱，“AI正將應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生拒于職場門外”。Anthropic公司首席執(zhí)行官達(dá)里奧?阿莫代在一次備受關(guān)注的采訪中預(yù)測，勞動力市場將迎來“血洗”，并大膽斷言未來五年內(nèi)，AI可能會淘汰一半的入門級白領(lǐng)崗位。到了6月，“AI即將摧毀大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)市場”的說法已甚囂塵上——直到……

3、幾乎不可能！

當(dāng)對AI的恐慌達(dá)到頂峰時，幾位敏銳的分析師對這一觀點提出了質(zhì)疑。經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新集團(tuán)（EconomicInnovationGroup）的一份報告分析了多組政府?dāng)?shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，“幾乎沒有證據(jù)表明AI對失業(yè)率產(chǎn)生了影響”，更沒有證據(jù)顯示“暴露于AI影響下的勞動者正轉(zhuǎn)向受AI影響較小的職業(yè)”。事實上，報告指出，“絕大多數(shù)企業(yè)表示，AI對其雇傭情況沒有凈影響”。《金融時報》的約翰?伯恩-默多克指出，“近期備受討論的入門級科技崗位招聘收縮現(xiàn)象，在近幾個月似乎已出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)”。經(jīng)濟(jì)評論員諾亞?史密斯綜合了更多相關(guān)研究，得出結(jié)論：“大量證據(jù)似乎強(qiáng)烈反駁了‘AI正奪走應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生、科技從業(yè)者乃至任何人工作’的觀點。”

說實話，我曾認(rèn)為這場辯論已塵埃落定。我當(dāng)時的結(jié)論是：AI或許并未對年輕人的就業(yè)造成破壞。但現(xiàn)在，我開始重新思考這個結(jié)論。

上周，我收到斯坦福大學(xué)的郵件，得知該校學(xué)者針對這一問題開展了新研究。在一篇最新論文中，幾位斯坦福經(jīng)濟(jì)學(xué)家分析了私營企業(yè)ADP的薪資數(shù)據(jù)（覆蓋數(shù)百萬勞動者），時間跨度直至2025年年中。他們發(fā)現(xiàn)，在“高AI暴露度”崗位（如軟件開發(fā)者、客服專員）中，22-25歲的年輕勞動者就業(yè)率自ChatGPT問世以來下降了13%。值得注意的是，經(jīng)濟(jì)學(xué)家還發(fā)現(xiàn)，年齡較大的勞動者以及“低AI暴露度”崗位（如家庭健康助理）的就業(yè)率保持穩(wěn)定，甚至有所上升。該論文作者之一、斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家ErikBrynjolfsson（與BharatChandar、RuyuChen合著）對《華爾街日報》表示：“當(dāng)你專門聚焦‘高AI暴露度’的年輕勞動者時，會發(fā)現(xiàn)就業(yè)情況出現(xiàn)了明顯變化。”

短短五個月內(nèi)，“AI是否在減少美國年輕人就業(yè)機(jī)會”的答案經(jīng)歷了四次轉(zhuǎn)折：從“或許是”到“肯定是”，再到“幾乎不可能”，如今又變成“可能是”。你或許會覺得這種反復(fù)很煩人，但我認(rèn)為這是好事——這正是我期望看到的“社會經(jīng)濟(jì)趨勢公共評論模式”：圍繞對美國社會有重大影響的議題，展開有理有據(jù)、數(shù)據(jù)翔實且態(tài)度真誠的辯論。

為更深入理解斯坦福大學(xué)的新論文，我聯(lián)系了兩位合著者ErikBrynjolfsson和BharatChandar，并安排了采訪。以下是經(jīng)過精簡和編輯的采訪內(nèi)容，同時包含對論文中關(guān)鍵圖表的詳細(xì)分析。

Thompson（采訪者）：這篇論文的核心目標(biāo)是什么？最重要的發(fā)現(xiàn)又是什么？

Erik Brynjolfsson：關(guān)于AI與年輕人就業(yè)的討論一直很多。我聽到企業(yè)的說法與現(xiàn)有研究結(jié)論不一致，說實話，我之前也不知道答案。我們開展這項研究時沒有預(yù)設(shè)立場。

當(dāng)我們深入分析數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，過去幾年里，22-25歲年輕人在“高AI暴露度”細(xì)分崗位（如軟件開發(fā)者、客服專員）中的就業(yè)率出現(xiàn)了顯著下降。

之后我們思考：是否有其他因素能解釋這種現(xiàn)象？我們列出了多種可能的假設(shè)，比如新冠疫情與遠(yuǎn)程辦公、科技行業(yè)過度招聘后的收縮、利率變化等，并努力控制這些變量的影響，但最終結(jié)果仍清晰顯示“AI暴露度與年輕勞動者就業(yè)率下降”存在關(guān)聯(lián)。

需要明確的是，這并非“因果關(guān)系測試”——我們沒有讓部分企業(yè)使用AI、另一部分不使用來做對比。但這是一項全面的觀察性分析，已排除了所有我們能想到的明顯干擾因素。如果有人提出其他可能的干擾因素，我們也愿意進(jìn)一步驗證。目前來看，“高AI暴露度崗位”與“年輕人就業(yè)率下降”之間的相關(guān)性非常明確。

Thompson：讀者通常喜歡看圖表，而且這篇訪談會發(fā)布在Substack上，能否介紹一下論文中最能支撐結(jié)論的關(guān)鍵圖表？

Bharat Chandar：我認(rèn)為圖1引發(fā)了廣泛關(guān)注，該圖展示了年輕軟件工程師/開發(fā)者和客服專員的就業(yè)變化。數(shù)據(jù)清晰顯示，在這些崗位中，僅年輕勞動者的招聘量出現(xiàn)了下降。

（圖表說明：上圖為《華爾街日報》轉(zhuǎn)載的“圖1”。可以看到，在ChatGPT等大型語言模型“高暴露度”崗位中，最年輕勞動者的就業(yè)率有所下降，而中年和年長勞動者的就業(yè)率則保持穩(wěn)定，甚至有所上升。）

此外，圖2關(guān)于家庭健康助理崗位的就業(yè)變化也備受關(guān)注，因為該圖呈現(xiàn)了完全相反的趨勢。家庭健康助理屬于“低AI暴露度”崗位——這類工作多為面對面的體力勞動，AI很難替代。數(shù)據(jù)顯示，該崗位入門級勞動者（以年輕人為主）的就業(yè)率增長更快。這說明“年輕人就業(yè)率下降”并非整體經(jīng)濟(jì)趨勢，而是主要集中在“高AI暴露度”崗位中。

（圖表說明：圖2顯示，不同崗位受AI的影響差異顯著。在“高AI暴露度”的入門級營銷崗位中，年輕人就業(yè)機(jī)會下降最明顯；而在“低AI暴露度”的健康助理崗位中，年輕人就業(yè)率的增長幅度超過了年長勞動者。）

Thompson：其他研究并未發(fā)現(xiàn)AI對年輕人就業(yè)有影響，你們的論文為何能得出不同結(jié)論？

Chandar：我們的主要優(yōu)勢在于ADP的數(shù)據(jù)——該數(shù)據(jù)每月追蹤數(shù)百萬勞動者的就業(yè)情況，讓我們能更精準(zhǔn)地分析具體群體的變化。

幾個月前，我曾用“當(dāng)前人口調(diào)查”（CPS，一種研究者常用的實時勞動力市場調(diào)查數(shù)據(jù)）寫過一篇論文，當(dāng)時得出的結(jié)論與約翰?伯恩-默多克等人的研究類似：從整體經(jīng)濟(jì)來看，“高AI暴露度”崗位并未出現(xiàn)明顯的就業(yè)動蕩。但CPS數(shù)據(jù)有一個局限——當(dāng)你將分析范圍縮小到特定群體（比如22-25歲的軟件工程師）時，樣本量會變得非常小，無法得出確切結(jié)論。

而ADP數(shù)據(jù)恰好解決了這個問題。憑借每月數(shù)百萬的觀測樣本，我們可以按“年齡+職業(yè)”細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，即便針對“22-25歲軟件工程師”這樣的小群體，也能得出可靠的估算結(jié)果。

Thompson：論文中一個很有意思的點是，你們區(qū)分了“AI自動化崗位”與“AI輔助型崗位”的不同影響——比如“將文章翻譯成西班牙語”“格式化技術(shù)文檔”這類任務(wù)，現(xiàn)有AI就能自動化完成；但“為企業(yè)制定營銷策略”則需要人類參與，AI僅能提供輔助。這種“自動化vs輔助”的區(qū)分在論文中是如何體現(xiàn)的？

Chandar：我們采用了多種“AI暴露度”衡量標(biāo)準(zhǔn)，其中一種來自Anthropic公司的“Anthropic經(jīng)濟(jì)指數(shù)”（基于Claude大模型的數(shù)據(jù)）。該指數(shù)分析用戶與Claude的對話，將其與具體任務(wù)和職業(yè)關(guān)聯(lián)，并判斷AI在該職業(yè)中的應(yīng)用屬于“自動化”還是“輔助性”。

“自動化”指的是，人類通過與AI對話，完全替代了原本需要自己完成的工作；“輔助性”則更多是指，人類通過使用Claude學(xué)習(xí)知識、提問解惑、獲取反饋。我們發(fā)現(xiàn)了一個有趣的結(jié)果：在“AI自動化為主”的職業(yè)中，年輕人就業(yè)率大幅下降；而在“AI輔助為主”的職業(yè)中，并未出現(xiàn)這種情況。這一點可在論文的圖6和圖7中看到——這一發(fā)現(xiàn)很有說服力，因為它表明“并非所有大模型應(yīng)用都會導(dǎo)致年輕人失業(yè)”，影響主要集中在“自動化應(yīng)用”領(lǐng)域，而非“輔助性應(yīng)用”領(lǐng)域。

（圖表說明：圖6和圖7包含多條曲線，這里為你簡化解讀：圖中黑色曲線代表“高AI暴露度”崗位中年輕勞動者的就業(yè)增長率。上圖顯示，在“AI可自動化完成工作”的崗位中，年輕人就業(yè)率呈下降趨勢；而在“AI輔助人類工作”的崗位中，年輕人就業(yè)率呈上升趨勢。）

Thompson：哪些職業(yè)屬于“AI自動化為主”，哪些屬于“AI輔助為主”？

Chandar：“自動化為主”的職業(yè)多為軟件工程、審計、會計等——這些崗位有明確的工作流程，大模型擅長完成這類“一次性任務(wù)”，無需過多人工反饋。

“輔助為主”的職業(yè)則更多是復(fù)雜崗位或管理崗位。這類工作不是“把任務(wù)交給AI就完事”，而是需要在使用大模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行更多溝通協(xié)調(diào)和戰(zhàn)略思考。在這類崗位中，我們沒有發(fā)現(xiàn)“年輕人就業(yè)率下降”的趨勢。

Thompson：是否可以這樣理解：在同一家公司中，生成式AI工具可能會減少某個部門的年輕勞動者數(shù)量（比如法律部門——年輕員工的工作多為閱讀文件、檢索信息、整合發(fā)現(xiàn)、撰寫報告），但同時可能會增加另一個部門的年輕勞動者數(shù)量（該部門中AI更多用于輔助）？也就是說，“AI正在讓X公司裁員”的說法并不準(zhǔn)確，更準(zhǔn)確的是“AI讓X公司A部門減員，同時讓B部門增員”。這種理解是否正確？

Chandar：完全正確。我們的一項分析恰好證實了這一點——雖然過程有些復(fù)雜，但結(jié)論與你描述的一致。在分析中，我們控制了“企業(yè)”這一變量，發(fā)現(xiàn)即便在同一家公司內(nèi)，“高AI暴露度”崗位的就業(yè)率也比“低AI暴露度”崗位更低。具體來說，“最高AI暴露度”崗位的就業(yè)率，比“最低AI暴露度”崗位低13%。

這一發(fā)現(xiàn)很有說服力，因為它表明“年輕人就業(yè)率下降”并非由企業(yè)層面的整體經(jīng)濟(jì)沖擊（如利率變化）導(dǎo)致——若為整體沖擊，理應(yīng)影響全公司所有崗位，但實際情況是，即便是同一家公司，不同AI暴露度的崗位也出現(xiàn)了差異。

Thompson：這一研究對“AI擅長什么、人類勞動者擅長什么”有何啟示？

Brynjolfsson：這一點帶有一定推測性，但很重要。大模型的學(xué)習(xí)素材是書面化、已編碼的信息，比如書籍、文章、論壇內(nèi)容、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等。而年輕人在課堂（比如斯坦福大學(xué)）學(xué)到的知識，與大模型能復(fù)制的內(nèi)容存在重疊。

年長勞動者則更多依賴“隱性知識”——即行業(yè)內(nèi)的技巧和經(jīng)驗，這些內(nèi)容并未被書面化。由此可見，年輕人掌握的知識，與大模型可替代的內(nèi)容重疊度更高。

Chandar：我想補(bǔ)充一點，即“短期任務(wù)vs長期任務(wù)”的區(qū)別。大模型在“長期任務(wù)所需的戰(zhàn)略思考”方面表現(xiàn)不佳，這也解釋了為何入門級勞動者（多承擔(dān)短期任務(wù)）受影響更大，而有經(jīng)驗的勞動者（多負(fù)責(zé)長期戰(zhàn)略）受影響較小。

另一個因素是“結(jié)果可觀測性”——對于“容易判斷完成質(zhì)量”的任務(wù)，AI的替代性更強(qiáng)。這是由AI的訓(xùn)練機(jī)制決定的，總體而言，AI更擅長這類任務(wù)。

Thompson：這篇論文對“大學(xué)應(yīng)如何應(yīng)對AI”“學(xué)生應(yīng)如何選擇專業(yè)”有何啟示？

Brynjolfsson：一個明顯的建議是：學(xué)會使用AI。但矛盾的是，我發(fā)現(xiàn)資深程序員比初級程序員更熟悉AI工具——高校的課程體系尚未更新。或許高校不僅需要教授編程原理，還應(yīng)明確教授“如何像職場中那樣使用AI工具”。

此外，大模型在很多領(lǐng)域表現(xiàn)不佳，比如涉及體力勞動的崗位——這類崗位的重要性可能會日益提升。

總結(jié)：我們今天學(xué)到了什么？

我認(rèn)為諾亞?史密斯的基本觀點是正確的：理解經(jīng)濟(jì)的實時變化并非易事，任何方向的過度自信都不可取。但我現(xiàn)在更傾向于相信自己最初的直覺——這篇論文或許是目前最有力的證據(jù)，證明AI已開始影響年輕人的就業(yè)市場。

這一結(jié)論也契合我在AI相關(guān)研究中一直強(qiáng)調(diào)的核心觀點：當(dāng)下關(guān)于AI的討論，多聚焦于“未來可能性”——比如2030年AI能否治愈癌癥？2027年AI是否會毀滅世界？甚至?xí)粫谕粋€月內(nèi)既治愈癌癥又毀滅世界？——卻回避了“AI當(dāng)前對經(jīng)濟(jì)的影響”這一現(xiàn)實問題。

事實上，AI基礎(chǔ)設(shè)施支出的增長已支撐美國年度GDP保持正增長；AI已在高中和大學(xué)引發(fā)“作弊危機(jī)”；AI與年輕焦慮群體的互動已產(chǎn)生實際影響；而現(xiàn)在，AI或許還在扭曲年輕人的就業(yè)市場。

最近有人問我，在撰寫社會科技趨勢相關(guān)內(nèi)容時，對“預(yù)測未來”有何建議。我的回答是：預(yù)測未來是不可能的，因此最好的做法是“準(zhǔn)確描述當(dāng)下”。

大多數(shù)人活在“過去”——固守過時的敘事和模型，而那些關(guān)注“當(dāng)下正在發(fā)生什么”的人，在他人眼中仿佛是“能預(yù)測未來”，但實際上他們只是在“描述當(dāng)下”。

在“AI與就業(yè)”的辯論中，我預(yù)計還會出現(xiàn)更多轉(zhuǎn)折。我無法承諾能預(yù)測AI的未來，但我能承諾：會盡最大努力，如實記錄這場辯論的每一次變化。

本文編譯自substack，原文作者Derek Thompson

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