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來源：新智元

【新智元導(dǎo)讀】AI正在無聲改變美國就業(yè)市場，而最先倒下的，竟是年輕人！斯坦福大學(xué)最新研究發(fā)現(xiàn)：22—25歲新人，正遭遇前所未有的就業(yè)危機(jī)：畢業(yè)即失業(yè)，正在成為現(xiàn)實。AI「精準(zhǔn)打擊」這屆美國人年輕人，年輕人還有出路嗎？

AI無聲掀起就業(yè)地震！

斯坦福大學(xué)最新研究顯示：AI正無情吞噬美國年輕人的「飯碗」。

過去三年，最容易被AI取代的崗位里，22-25歲新人就業(yè)率猛降13%！

可資深人士，不但安然無恙，還穩(wěn)中有升。

現(xiàn)實就是如此殘酷：

不是所有人都能享受AI紅利。

年輕人，反而正在成為AI革命的最大受害者。

斯坦福大學(xué)三位學(xué)者Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar、Ruyu Chen最新研究揭示了三大觸目驚心的事實：

1、在AI高度滲透的崗位（軟件開發(fā)、客服等），年輕人的就業(yè)率正在快速下滑；

2、入門級崗位大量消失，但AI輔助類崗位幾乎沒受影響；

3、資深員工的就業(yè)市場保持穩(wěn)定，新人卻被擋在門外。

論文鏈接：https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/

數(shù)據(jù)來自美國最大工資單軟件供應(yīng)商ADP的實時薪資與就業(yè)數(shù)據(jù)，覆蓋數(shù)千萬份工作，可信度極高。

一言以蔽之：AI正在吃掉年輕人！

「畢業(yè)即失業(yè)」，在美國已經(jīng)不只是調(diào)侃，而是許多年輕人的真實處境。

更殘忍的是：即便剔除掉科技公司，甚至剔除掉適合遠(yuǎn)程工作的職業(yè)，結(jié)果依然一樣。

說明這并不是個別行業(yè)的問題，而是AI對就業(yè)的結(jié)構(gòu)性沖擊。

換句話說，你生得太晚，就業(yè)機(jī)會已經(jīng)被AI切走了一塊。

美國這屆年輕人真倒霉！

：「美國政府知道AGI快來了，但沒有做好準(zhǔn)備?！?/p>

這不是AI版的「狼來了」，更不是AI版「皇帝的新裝」。

「AI教父」、圖靈獎+諾貝爾獎雙料得主Hinton也一度懷疑自己制造了人類無法控制、可能導(dǎo)致人類滅絕的「可怕」技術(shù)——深度學(xué)習(xí)。

Hinton擔(dān)心AI可能會加劇虛假信息的傳播，并導(dǎo)致勞動力被機(jī)器取代。

美國AI巨頭Anthropic更是直言：AI將帶來「白領(lǐng)大屠殺」。

但正如Anthropic的CEO Dario Amodei所言：

沒人能篤定地預(yù)知未來，預(yù)測強(qiáng)AI的影響的難度史無前例，因此一切終歸只是猜測。

那實際情況到底是什么？關(guān)于AI與就業(yè)問題，為什么大家沒有的明確答案？

問題的關(guān)鍵是，研究人員用來追蹤勞動力市場的主要數(shù)據(jù)集并不適用此類問題。它們并沒有被設(shè)計用來實時分析如此具體的職業(yè)或年齡組。

例如，2025年5月22至25歲的軟件開發(fā)者的就業(yè)狀況，就沒有公開可用的數(shù)據(jù)能給出合理的置信度的答案。

幾個月前，Bharat Chandar寫了一篇論文來追蹤AI是否導(dǎo)致了失業(yè)。

Bharat Chandar是斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)實驗室和以人為本的人工智能研究所的博士后研究員。他在斯坦福商學(xué)院獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位

當(dāng)時他雖然可以排除整個勞動力市場普遍受到干擾的情況，但數(shù)據(jù)不夠詳細(xì)，無法可靠地追蹤人們最關(guān)心的具體年齡和職業(yè)。

論文鏈接：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5384519

這次，他攜手同事與ADP合作解決了這個問題。

ADP是美國最大的薪資軟件公司，數(shù)據(jù)絕對保真。

ADP提供基于云的人力資本管理（HCM）解決方案，將人力資源、薪資、人才、工時、稅務(wù)和福利管理融為一體

這一次，研究人員決定將ADP的數(shù)據(jù)用于研究AI對勞動力市場的影響。

結(jié)果一出來，他們就迫不及待地公開分享，好讓大家更好地理解當(dāng)前的爭論。

年輕人求職難

或因生得晚

這次用數(shù)據(jù)印證了這些殘酷的事實：

在22至25歲的軟件開發(fā)者中，就業(yè)人數(shù)自2022年底達(dá)到峰值以來，到2025年7月下降了將近20%。

26至30歲的開發(fā)者，就業(yè)也略有下滑。

但對年長的開發(fā)者群體，就業(yè)趨勢幾乎沒有變化。

2022年10月，是重要的分水嶺，那是ChatGPT發(fā)布前夕。

之后的11月底，OpenAI上線了ChatGPT，第一個使用樣例就是修復(fù)代碼。

之后，GenAI革命席卷而來，軟件工程首當(dāng)其沖。入門級的軟件工程師職位開始暴跌：

按年齡劃分的軟件工程師就業(yè)情況，以2022年10月為基準(zhǔn)值1

令人意外的是，客服代表陷入了類似的處境——這是另一個被認(rèn)為高度暴露在AI風(fēng)險下的職業(yè)。

按年齡劃分的客服代表就業(yè)情況（以2022年10月為基準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)化為1）

相比之下，護(hù)士、心理護(hù)理員和上門護(hù)理員等工作，由于必須到場、需要體力勞動，幾乎無法被AI取代。

按年齡劃分的護(hù)理助理就業(yè)情況（以2022年10月為基準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)化為1）

在這些崗位上，22至25歲群體的就業(yè)增長反而最快。這從側(cè)面驗證了Hinton建議的正確性。

Hinton呼吁：年輕人去做水管工吧！

這些趨勢不僅限于這些案例研究。

對于22至25歲的人群，在受AI影響最小的職業(yè)中就業(yè)率在上升，但在受AI影響最大的職業(yè)中則顯著下降。

相比之下，年長的人群就業(yè)幾乎不受AI影響。

前浪坐收年齡紅利

年輕人苦兮兮

盡管年長員工的就業(yè)增長依然強(qiáng)勁，但年輕員工的就業(yè)增長卻已陷入停滯。

AI對年輕人就業(yè)的沖擊，已經(jīng)拖慢了整個勞動力市場的增長節(jié)奏。數(shù)據(jù)顯示：

年長群體的就業(yè)依舊穩(wěn)步增長；

年輕人（22—25歲）的就業(yè)自2022年底以來幾乎停滯。

按年齡組劃分的整體就業(yè)增長（以2022年10月為基準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)化為1）

這意味著，勞動力市場的代際差異正在被AI進(jìn)一步拉大。

這次用數(shù)據(jù)證明了：年輕員工就業(yè)停滯，主要源于受AI影響較大崗位的減少。

而在AI影響較小的崗位上，各年齡組的就業(yè)增長基本一致。

按年齡組和AI暴露度劃分的2020年10月至2025年7月就業(yè)增長情況

作者強(qiáng)調(diào)：這些結(jié)果需要謹(jǐn)慎對待。

這些結(jié)論并不是說就業(yè)變化完全是由AI引起的。

在此期間，美國經(jīng)濟(jì)還發(fā)生了許多其他變化。尤其是軟件開發(fā)人員的就業(yè)下滑趨勢，很可能無法僅用AI來解釋，因為自2022年底之后，下滑速度過快。

AI吃掉入門級工作

行業(yè)很重要

AI是替代還是輔助？影響截然不同。

并非所有AI應(yīng)用都用于「替代勞動力」。一些AI工具反而能幫助人類更好地學(xué)習(xí)和提升技能，這類屬于「增強(qiáng)型」。

進(jìn)一步研究顯示：

在「替代型」AI（如編程、會計）占比高的崗位上，年輕人的就業(yè)顯著下降；

而在「增強(qiáng)型」AI（如管理、維修）使用率高的崗位上，就業(yè)不降反升，增長強(qiáng)勁。

就業(yè)數(shù)據(jù)（22-25歲）按自動化AI使用強(qiáng)度歸一化（基準(zhǔn)：2022年10月）

就業(yè)數(shù)據(jù)（22-25歲）按增強(qiáng)型AI使用強(qiáng)度歸一化（基準(zhǔn)：2022年10月）

研究使用的是Anthropic Economic Index數(shù)據(jù)集。

該指數(shù)基于Claude對話，評估不同職業(yè)更偏向「自動化」還是「增強(qiáng)」

這些結(jié)果與此前的推測相符：AI在「自動化」場景下更多是替代人類勞動，而在「增強(qiáng)型」應(yīng)用中則更多起到補(bǔ)充和放大的作用。

工作崗位少了，

工資為何沒漲？

既然就業(yè)人數(shù)受到如此明顯的影響，按理說薪資水平也可能隨之波動。

為此，研究者利用ADP的年薪數(shù)據(jù)，跟蹤了不同年齡段、不同AI暴露程度下的薪資變化。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

無論按年齡還是職業(yè)類別區(qū)分，薪資增幅并沒有出現(xiàn)顯著差異。

22—25歲人群在不同AI暴露程度下的年薪走勢（歸一化至2022年10月）

為什么薪酬的變化不如就業(yè)明顯？這是一個值得進(jìn)一步深入研究的問題。

目前，大家還沒有一個確切答案。

——不過，會不會存在可能的解釋呢？

AI不是唯一解釋

但影響真實存在

當(dāng)然，你可能會懷疑，這些變化并不完全由AI驅(qū)動。

他們也測試了其他可能解釋這些趨勢的因素：

• 科技行業(yè)的過度擴(kuò)張與裁員？排除掉純科技崗位后，結(jié)果依舊類似。

• 遠(yuǎn)程辦公結(jié)束、公司要求返崗？在根本無法遠(yuǎn)程的崗位（如銀行柜員、報稅員、旅行社代理）里，也出現(xiàn)了類似結(jié)果。

• 疫情造成的教育質(zhì)量下降？在大多數(shù)不需要大學(xué)學(xué)歷的崗位中，甚至到40歲年齡段都出現(xiàn)了就業(yè)下滑。

綜合來看，這些趨勢并非完全由AI導(dǎo)致，但在「AI暴露度最高」的崗位上，年輕人確實受到了顯著沖擊。

不同年齡群體在不同AI暴露程度下的就業(yè)情況（歸一化至2022年10月，僅包含低學(xué)歷占比超過70%的崗位）

總體來看，雖然受教育程度較高的人群往往集中在AI暴露程度更高的崗位，但這些結(jié)果表明：低學(xué)歷勞動者即使在積累了更多工作經(jīng)驗后，也未能獲得相應(yīng)的「AI保護(hù)傘」。

最后，論文還進(jìn)行了正式的統(tǒng)計檢驗，測試這些結(jié)果是否可能由美國經(jīng)濟(jì)中的更廣泛沖擊引發(fā)（不同企業(yè)或行業(yè)受影響程度不同）。

結(jié)果依然表明：即便控制了這些因素，年輕勞動者在AI高度暴露崗位上的沖擊依舊顯著，和主文的分析一致。

整體而言，作者并不是在說AI完全解釋了數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的所有模式。

但研究結(jié)果確實支持這樣一個判斷：

AI正在對入門級勞動力市場產(chǎn)生真實而可見的影響。

美國的年輕人

為什么我們最倒霉？

論文的結(jié)果中最令人意外的一點，是AI沖擊如此集中地落在了剛踏入職場的年輕人身上。

美國這屆年輕人為什么這么倒霉？

目前仍需要更多研究才能給出定論，但已有兩種互補(bǔ)的解釋。

第一種解釋：AI的「學(xué)習(xí)曲線」與正規(guī)教育高度重疊。

? 大模型的訓(xùn)練語料主要來自書籍、論文、網(wǎng)絡(luò)公開教材——恰好是初級員工在大學(xué)里吸收的那套顯性知識。

? 相反，如何讀懂老板一句弦外之音、如何快速調(diào)整優(yōu)先級……要想獲得這些隱性知識，只有在真實場景中摸爬滾打。它們在語料中稀疏，AI掌握得差。

? 于是，AI在「入門級可編碼知識」上幾乎與人類新畢業(yè)生平分秋色，卻暫時無法替代資深員工的經(jīng)驗包。

這條邏輯也能解釋為何低學(xué)歷崗位受到的影響與初級白領(lǐng)類似：

在這些崗位里，經(jīng)驗帶來的溢價本就有限，AI只要掌握顯性流程就能勝任大半。

第二種解釋：企業(yè)在「實驗期」里按下招聘暫停鍵。

許多公司正處于「觀望+試錯」階段：既想驗證 AI 能否真正降本增效，又不愿輕易裁員引發(fā)士氣動蕩。最簡單、最不留后遺癥的調(diào)節(jié)閥門就是「少招或不招新人」。

因此，我們看到初級崗位首當(dāng)其沖，而被裁減的資深員工比例反而很小；整體工資也未出現(xiàn)大幅下滑。

如果未來企業(yè)把AI流程跑通，發(fā)現(xiàn)依然需要人類做模型微調(diào)、質(zhì)量監(jiān)督或客戶關(guān)系，屆時可能會重新擴(kuò)大校招，把年輕人再請回來。

真相或許介于兩者之間，也可能存在我們尚未想到的第三、第四種機(jī)制。