凌晨三點的北京便利店，22 歲的林曉雨正盯著 AI 自助收銀機發(fā)呆。她攥著剛領的 1800 塊工資 —— 這是她這個月的全部收入，本來打算攢夠 3000 塊就去報個 Excel 進階班，明年換個行政助理的工作。但今天店長說：“下月開始，自助收銀機再升級，晚班只留 1 個人?！?/p>

她摸了摸口袋里的成人自考準考證，突然想起上周刷到的新聞：哈佛大學最新論文顯示，2022 年底 ChatGPT 發(fā)布后， 美國初級崗位的就業(yè)增長停滯，AI 集成公司的初級招聘量下降了 24% 。而她不知道的是，在中國，2023 屆畢業(yè)生的零售、行政、基礎數(shù)據(jù)分析崗位 offer 率，比 2021 年下降了 37%。

一、AI 不是 “替代勞動”，是 “鎖死上升通道”

論文里的結論很冷靜：“AI 對初級崗位的沖擊主要通過減少招聘而非裁員實現(xiàn)?！?但翻譯成人間真實，就是 —— 你連 “被替代” 的資格都沒有，因為企業(yè)根本不招你了 。

原來的職場邏輯是：先做 3 年初級工作（積累經(jīng)驗）→ 升中級（掌握技能）→ 拼高級（創(chuàng)造價值）。就像打游戲，你得先過新手村，才能進副本。但 AI 直接把新手村給炸了 ——

• 某電商公司原來招 10 個運營助理，負責寫商品標題、統(tǒng)計銷量；現(xiàn)在用 ChatGPT 生成標題，用 BI 工具自動統(tǒng)計銷量，只招 2 個 “運營策略專員”，要求 “3 年以上經(jīng)驗，能獨立制定品類計劃”。

• 某連鎖酒店原來招 8 個前臺接待，負責登記、排房；現(xiàn)在用 AI 自助 check-in 機，只留 2 個前臺，要求 “會處理投訴、懂會員運營”。

• 某制造業(yè)工廠原來招 15 個數(shù)據(jù)錄入員，負責錄入生產數(shù)據(jù)；現(xiàn)在用 OCR+AI 自動識別，只招 3 個 “數(shù)據(jù)分析師”，要求 “能建模預測產能”。

這些 “要求 3 年經(jīng)驗” 的崗位，本來是給那些 “做過初級工作” 的人準備的。但現(xiàn)在，初級崗位沒了， “3 年經(jīng)驗” 變成了 “空中樓閣” —— 你沒做過運營助理，怎么會制定品類計劃？你沒做過前臺接待，怎么會處理投訴？你沒做過數(shù)據(jù)錄入，怎么會建模預測產能？

就像林曉雨，她本來想先做便利店店員，攢錢學 Excel，再找行政助理的工作；但現(xiàn)在便利店不需要那么多店員了，她連學 Excel 的錢都攢不夠，更別說 “3 年經(jīng)驗” 了。

哈佛大學的論文說：“AI 導致就業(yè)市場對年輕人關閉?！?但更準確的說法是： AI 關閉了 “從 0 到 1” 的通道 —— 你連 “入門” 的機會都沒有，談什么 “提升”？談什么 “不可替代性”？

二、中上等學歷的悲?。耗惚?AI 貴，卻沒 AI 好用

論文里還有個扎心的發(fā)現(xiàn)： 中上等大學的畢業(yè)生受沖擊最大 。原因很直白：“他們的薪資要求比?？粕?，但做的工作（比如基礎文案、簡單數(shù)據(jù)處理）比 AI 容易替代?！?/p>

我有個朋友是 211 高校的漢語言文學專業(yè)畢業(yè)生，去年投了 50 家公司的 “文案助理” 崗位，只收到 2 個面試邀請。其中一家廣告公司的 HR 直截了當?shù)卣f：“我們用 ChatGPT 寫公眾號推文，一篇只要 0.5 元，比你要的 3500 元月薪便宜多了。而且 AI 不會請假，不會出錯，不會要求漲工資?！?/p>

另一個朋友是普通一本的統(tǒng)計學專業(yè)畢業(yè)生，去年想進某互聯(lián)網(wǎng)公司做 “數(shù)據(jù)運營”，HR 說：“我們用 Python 寫了個腳本，能自動統(tǒng)計用戶留存率、轉化率，比你用 Excel 快 10 倍。你要的 4000 元月薪，夠我們買 3 個腳本了?！?/p>

這些 “中上等學歷” 的畢業(yè)生，本來是 “職場的中堅力量”—— 他們有一定的學習能力，能快速上手初級工作，然后成長為中級人才。但現(xiàn)在， 他們的 “優(yōu)勢” 變成了 “劣勢” ：

• 比?？粕F：企業(yè)招一個 211 畢業(yè)生要 4000 元，招一個?？粕灰?3000 元，招 AI 只要 “0 成本”（一次性投入工具費，長期使用）。

• 比 AI 笨：AI 能在 1 秒內生成 10 篇文案，能在 1 分鐘內處理 1000 條數(shù)據(jù)，能 24 小時不休息 —— 這些 “初級工作”，人根本比不過 AI。

更殘酷的是， 他們的 “學歷濾鏡” 碎了 。原來家長說：“考個好大學，就能找個好工作?！?但現(xiàn)在，“好大學” 反而成了 “負擔”—— 你花了 4 年時間、10 萬塊學費，學的東西卻不如 AI 好用，你說冤不冤？

我那個 211 的朋友后來去做了房產中介，她跟我說：“我原來以為，至少能找個坐辦公室的工作；但現(xiàn)在才發(fā)現(xiàn)，連坐辦公室的資格都沒有 —— 因為 AI 比我更適合坐辦公室?！?/p>

這不是 “學歷無用論”，而是 **“學歷錯配論”**：當 “初級工作” 被 AI 壟斷，“中上等學歷” 剛好卡在 “高不成低不就” 的位置 —— 你想做高級工作，沒經(jīng)驗；你想做初級工作，企業(yè)覺得 “太貴”。

三、“不可替代性” 是句正確的廢話：你連 “可替代” 的機會都沒有

論文最后給了個 “解決方案”：“要迅速擺脫初級狀態(tài)，承擔復雜任務，提升不可替代性；要發(fā)掘‘暗知識’和元技能?！?/p>

這句話對嗎？對。有用么？沒用。因為 **“不可替代性” 的前提是 “你有可替代的機會”**—— 你得先做過 “可替代的工作”，才能積累 “不可替代的能力”。

什么是 “暗知識”？是銷售能從客戶的語氣里聽出真實需求，是運營能從數(shù)據(jù)波動里發(fā)現(xiàn)品類趨勢，是設計師能從用戶反饋里調整產品形態(tài)。這些 “暗知識” 不是天生的，是你在初級崗位上 “摸爬滾打” 練出來的 ——

• 你做過 100 次電話銷售，才能聽懂客戶的 “弦外之音”；

• 你統(tǒng)計過 1000 條銷量數(shù)據(jù)，才能發(fā)現(xiàn) “周末的飲料銷量比平時高 30%”；

• 你改了 100 遍文案，才能知道 “用‘限時折扣’比‘滿減’更能打動用戶”。

但如果連 “電話銷售”“統(tǒng)計數(shù)據(jù)”“改文案” 的初級崗位都被 AI 搶了，你怎么獲得這些 “暗知識”？

就像我那個做房產中介的朋友，她本來想先做 “電話拓客”（初級），積累客戶資源，再做 “房源匹配”（中級），最后做 “豪宅顧問”（高級）。但現(xiàn)在，房產中介用 AI 機器人打拓客電話，她連 “跟客戶說話” 的機會都沒有，更別說 “聽懂弦外之音” 了。

論文里說：“要利用興趣和獨特能力提升競爭力?！?但問題是， “興趣” 需要 “實踐” 來驗證，“獨特能力” 需要 “場景” 來打磨 —— 你連 “實踐場景” 都沒有，談什么 “興趣”？談什么 “獨特能力”？

四、當金字塔的底座被拆了，未來的職場人從哪里來？

我們原來的職場是 “金字塔” 結構：

• 底座：初級崗位（收銀、錄入、助理）—— 占 60%；

• 中間：中級崗位（主管、專員、分析師）—— 占 30%；

• 頂部：高級崗位（經(jīng)理、總監(jiān)、CEO）—— 占 10%。

這個結構的核心邏輯是： 從底座到頂部，一步步往上爬 —— 你做過初級崗位，才能升到中級；做過中級，才能升到高級。

但 AI 直接把 “底座” 給拆了 ——

• 某連鎖超市原來有 10 個收銀員（初級）、3 個店長助理（中級）、1 個店長（高級）；

• 現(xiàn)在用 AI 自助收銀，裁掉 8 個收銀員，把店長助理合并成 1 個，店長還是 1 個；

• 結果：底座從 10 個變成 2 個，中間從 3 個變成 1 個，頂部還是 1 個。

更可怕的是， 這個 “倒金字塔” 結構會自我強化 ——

• 因為初級崗位少了，能升到中級的人也少了；

• 因為中級崗位少了，能升到高級的人也少了；

• 最后，頂部的高級崗位會變成 “世襲制”—— 只有那些 “本來就有資源” 的人，才能進去。

比如某互聯(lián)網(wǎng)公司的 “運營總監(jiān)”，本來是從 “運營助理” 一步步升上來的；但現(xiàn)在，運營助理崗位沒了，總監(jiān)只能從 “有資源的關系戶” 或者 “海外留學回來的人” 里招 —— 因為這些人不需要 “初級經(jīng)驗”，直接能做 “高級工作”。

但問題是， “關系戶” 和 “海歸” 畢竟是少數(shù) ，大部分人都是 “普通人”—— 比如林曉雨，比如我那個 211 的朋友，比如你我。

當 “金字塔的底座” 被 AI 拆了， 未來的職場會變成 “兩極分化” ：

• 一邊是 “掌握 AI 的人”：他們能用上 AI，做高級工作，拿高工資；

• 一邊是 “被 AI 替代的人”：他們連初級崗位都找不到，只能做 “零工”（比如外賣、快遞），拿最低工資。

更恐怖的是， “零工” 是沒有 “上升通道” 的 —— 你做外賣員，能升到 “外賣站長”，但升不到 “區(qū)域經(jīng)理”；你做快遞員，能升到 “快遞網(wǎng)點主管”，但升不到 “快遞公司總監(jiān)”。因為這些 “管理崗位” 需要的 “運營能力”“戰(zhàn)略能力”，是你在 “送外賣”“送快遞” 的工作里學不到的。

五、我們需要的不是 “對抗 AI”，而是 “重建職場生態(tài)”

我們總說 “AI 是工具，人要學會用工具”，但這句話的前提是 “你有使用工具的機會”。對于那些連 “初級崗位” 都沒有的人來說，這句話太殘忍了 ——

• 你沒做過數(shù)據(jù)錄入，怎么會用 BI 工具？

• 你沒寫過文案，怎么會用 ChatGPT？

• 你沒做過銷售，怎么會用 CRM 系統(tǒng)？

就像一個從來沒摸過電腦的人，你跟他說 “要學會用 Excel”，他連 “開機” 都不會，怎么學？

那我們該怎么辦？不是 “對抗 AI”，而是 **“重建職場生態(tài)”**—— 讓 AI 做初級工作，把節(jié)省下來的成本用來 “培養(yǎng)人”，而不是 “裁員”。

比如：

• 某公司用 AI 做數(shù)據(jù)錄入，節(jié)省了 10 萬元成本，然后用這 10 萬元招 5 個實習生，讓資深分析師帶他們做 “數(shù)據(jù)可視化” 項目 —— 這樣，實習生既能學到技能，又能積累經(jīng)驗。

• 某連鎖酒店用 AI 做自助 check-in，節(jié)省了 8 萬元成本，然后用這 8 萬元招 4 個 “客戶體驗專員”，負責跟客人聊天，收集反饋 —— 這樣，專員既能學到 “客戶溝通” 的技能，又能積累 “會員運營” 的經(jīng)驗。

• 某電商公司用 AI 寫商品標題，節(jié)省了 6 萬元成本，然后用這 6 萬元招 3 個 “內容運營實習生”，讓他們修改 AI 生成的標題，優(yōu)化用戶點擊率 —— 這樣，實習生既能學到 “文案技巧”，又能積累 “用戶洞察” 的經(jīng)驗。

但問題是， 企業(yè)愿意這么做嗎？

資本的邏輯是 “效率優(yōu)先”—— 用 AI 能節(jié)省成本，為什么要招實習生？為什么要培養(yǎng)人？

這才是問題的核心： AI 帶來的 “效率提升”，到底該歸誰所有？

是歸企業(yè)老板，還是歸員工？是歸 “掌握 AI 的人”，還是歸 “被 AI 替代的人”？

當 AI 鎖死了 “從 0 到 1”，我們該重新定義 “工作”

林曉雨最近換了份工作，做外賣員。她跟我說：“我每天跑 12 個小時，能賺 200 塊。但我不想一直做這個 —— 我想攢錢學剪輯，以后做短視頻運營?！?/p>

我問她：“你為什么想學剪輯？”

她笑著說：“我看網(wǎng)上說，短視頻運營需要‘創(chuàng)意’，AI 做不了?！?/p>

我沒告訴她，現(xiàn)在已經(jīng)有 AI 能自動剪輯視頻了 —— 輸入 “美食”“搞笑”“治愈” 的關鍵詞，就能生成 15 秒的短視頻。我不想打碎她的希望。

因為對于普通人來說， “希望” 比 “真相” 更重要 。

但我們不能一直活在 “希望” 里。我們得面對一個殘酷的真相： AI 不是 “替代勞動”，而是 “重構勞動” —— 它不僅改變了 “工作的內容”，更改變了 “工作的邏輯”。

原來的邏輯是 “努力就能上升”，現(xiàn)在的邏輯是 “你得先有‘不可替代性’，才能有工作”；

原來的邏輯是 “從初級到高級”，現(xiàn)在的邏輯是 “要么做高級，要么被替代”；

原來的邏輯是 “學歷是敲門磚”，現(xiàn)在的邏輯是 “學歷是絆腳石”。

當這些邏輯都崩了，我們是不是該問一句： “這個由 AI 主導的職場，到底是誰的職場？”

是 “掌握 AI 的人” 的職場？是 “有資源的人” 的職場？還是 “普通人” 的職場？

我不知道答案。但我知道， 如果我們不重新定義 “工作”，不重新分配 “AI 帶來的收益”，不重新建立 “讓普通人有上升通道” 的生態(tài)，那么 “AI 時代” 只會變成 “少數(shù)人的時代” 。

就像林曉雨說的：“我不怕累，我怕的是，我累了一輩子，還是站在原地?！?/p>

這才是 AI 最可怕的地方 —— 它不是搶了你的工作，而是搶了你的 “希望”。

最后想說的話

我寫這篇文章，不是要 “反 AI”—— 我知道 AI 能提高效率，能降低成本，能創(chuàng)造新的價值。我只是想提醒大家： 當我們在歌頌 AI 的 “偉大” 時，不要忘了那些 “被 AI 遺忘的人” 。

他們是凌晨三點的便利店店員，是投了 50 份簡歷沒收到面試的畢業(yè)生，是做外賣員想攢錢學剪輯的年輕人。他們不是 “不努力”，不是 “沒能力”，而是 “被 AI 鎖死了上升通道”。

哈佛大學的論文說：“AI 可能帶來‘激進富?！臅r代?！?但我希望，這個 “激進富裕” 的時代，不是 “少數(shù)人的富裕”，而是 “所有人的富裕”——

• 讓 AI 做初級工作，讓普通人做 “有創(chuàng)意”“有溫度”“有情感” 的工作；

• 讓 AI 節(jié)省的成本，用來培養(yǎng)普通人的 “暗知識” 和 “元技能”；

• 讓 “從 0 到 1” 的通道，重新向普通人打開。

因為， 一個沒有 “普通人上升通道” 的時代，再 “富裕”，也是冰冷的 。

就像林曉雨說的：“我想做的不是‘不被 AI 替代的工作’，而是‘能讓我慢慢變好的工作’。”

這才是我們對 “AI 時代” 最樸素的期待。