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Hinton神預(yù)言!斯坦福驚人實(shí)錘:00后20%初級(jí)IT崗蒸發(fā),AI失業(yè)潮來(lái)了

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新智元報(bào)道

編輯:KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】AI正在無(wú)聲改變美國(guó)就業(yè)市場(chǎng),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(shí)。AI「精準(zhǔn)打擊」這屆美國(guó)人年輕人,年輕人還有出路嗎?

AI無(wú)聲掀起就業(yè)地震!

斯坦福大學(xué)最新研究顯示:AI正無(wú)情吞噬美國(guó)年輕人的「飯碗」。

過(guò)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(wú)恙,還穩(wěn)中有升。


現(xiàn)實(shí)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(shí):

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

2、入門級(jí)崗位大量消失,但AI輔助類崗位幾乎沒(méi)受影響;

3、資深員工的就業(yè)市場(chǎng)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(lái)自美國(guó)最大工資單軟件供應(yīng)商ADP的實(shí)時(shí)薪資與就業(yè)數(shù)據(jù),覆蓋數(shù)千萬(wàn)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(guó)已經(jīng)不只是調(diào)侃,而是許多年輕人的真實(shí)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(shuō)明這并不是個(gè)別行業(yè)的問(wèn)題,而是AI對(duì)就業(yè)的結(jié)構(gòu)性沖擊。

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


美國(guó)這屆年輕人真倒霉!

:「美國(guó)政府知道AGI快來(lái)了,但沒(méi)有做好準(zhǔn)備。」


這不是AI版的「狼來(lái)了」,更不是AI版「皇帝的新裝」。

「AI教父」、圖靈獎(jiǎng)+諾貝爾獎(jiǎng)雙料得主Hinton也一度懷疑自己制造了人類無(wú)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(huì)加劇虛假信息的傳播,并導(dǎo)致勞動(dòng)力被機(jī)器取代。

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


但正如Anthropic的CEO Dario Amodei所言:

沒(méi)人能篤定地預(yù)知未來(lái),預(yù)測(cè)強(qiáng)AI的影響的難度史無(wú)前例,因此一切終歸只是猜測(cè)

那實(shí)際情況到底是什么?關(guān)于AI與就業(yè)問(wèn)題,為什么大家沒(méi)有的明確答案?

問(wèn)題的關(guān)鍵是,研究人員用來(lái)追蹤勞動(dòng)力市場(chǎng)的主要數(shù)據(jù)集并不適用此類問(wèn)題。它們并沒(méi)有被設(shè)計(jì)用來(lái)實(shí)時(shí)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(kāi)發(fā)者的就業(yè)狀況,就沒(méi)有公開(kāi)可用的數(shù)據(jù)能給出合理的置信度的答案。

幾個(gè)月前,Bharat Chandar寫了一篇論文來(lái)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(shí)驗(yàn)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(shí)他雖然可以排除整個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)普遍受到干擾的情況,但數(shù)據(jù)不夠詳細(xì),無(wú)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(gè)問(wèn)題。

ADP是美國(guó)最大的薪資軟件公司,數(shù)據(jù)絕對(duì)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(shí)、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(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。

結(jié)果一出來(lái),他們就迫不及待地公開(kāi)分享,好讓大家更好地理解當(dāng)前的爭(zhēng)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(shí):

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

26至30歲的開(kāi)發(fā)者,就業(yè)也略有下滑。

但對(duì)年長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)者群體,就業(yè)趨勢(shì)幾乎沒(méi)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(gè)使用樣例就是修復(fù)代碼。


之后,GenAI革命席卷而來(lái),軟件工程首當(dāng)其沖。入門級(jí)的軟件工程師職位開(kāi)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(gè)被認(rèn)為高度暴露在AI風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)、需要體力勞動(dòng),幾乎無(wú)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(zhǎng)反而最快。這從側(cè)面驗(yàn)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(shì)不僅限于這些案例研究。

對(duì)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(zhǎng)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(zhǎng)員工的就業(yè)增長(zhǎng)依然強(qiáng)勁,但年輕員工的就業(yè)增長(zhǎng)卻已陷入停滯。

AI對(duì)年輕人就業(yè)的沖擊,已經(jīng)拖慢了整個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)的增長(zhǎng)節(jié)奏。數(shù)據(jù)顯示:

年長(zhǎng)群體的就業(yè)依舊穩(wěn)步增長(zhǎng);

年輕人(22—25歲)的就業(yè)自2022年底以來(lái)幾乎停滯。


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

這意味著,勞動(dòng)力市場(chǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)情況

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

這些結(jié)論并不是說(shuō)就業(yè)變化完全是由AI引起的。

在此期間,美國(guó)經(jīng)濟(jì)還發(fā)生了許多其他變化。尤其是軟件開(kāi)發(fā)人員的就業(yè)下滑趨勢(shì),很可能無(wú)法僅用AI來(lái)解釋,因?yàn)樽?022年底之后,下滑速度過(guò)快。

AI吃掉入門級(jí)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(dòng)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:

「替代型」AI(如編程、會(huì)計(jì))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(zhǎng)強(qiáng)勁。


就業(yè)數(shù)據(jù)(22-25歲)按自動(dòng)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(duì)話,評(píng)估不同職業(yè)更偏向「自動(dòng)化」還是「增強(qiáng)」

這些結(jié)果與此前的推測(cè)相符:AI在「自動(dòng)化」場(chǎng)景下更多是替代人類勞動(dòng),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(méi)漲?

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

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(wú)論按年齡還是職業(yè)類別區(qū)分,薪資增幅并沒(méi)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(shì)(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(gè)值得進(jìn)一步深入研究的問(wèn)題。

目前,大家還沒(méi)有一個(gè)確切答案。

——不過(guò),會(huì)不會(huì)存在可能的解釋呢?

AI不是唯一解釋

但影響真實(shí)存在

當(dāng)然,你可能會(huì)懷疑,這些變化并不完全由AI驅(qū)動(dòng)。

他們也測(cè)試了其他可能解釋這些趨勢(shì)的因素:

  • 科技行業(yè)的過(guò)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(wú)法遠(yuǎn)程的崗位(如銀行柜員、報(bào)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(lái)看,這些趨勢(shì)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(shí)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(guò)70%的崗位)

總體來(lái)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(dòng)者即使在積累了更多工作經(jīng)驗(yàn)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(jì)檢驗(yàn),測(cè)試這些結(jié)果是否可能由美國(guó)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(dòng)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(shuō)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(shí)支持這樣一個(gè)判斷:

AI正在對(duì)入門級(jí)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生真實(shí)而可見(jiàn)的影響。

美國(guó)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(diǎn),是AI沖擊如此集中地落在了剛踏入職場(chǎng)的年輕人身上。

美國(guó)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(yǔ)料主要來(lái)自書籍、論文、網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)教材——恰好是初級(jí)員工在大學(xué)里吸收的那套顯性知識(shí)。

? 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(jí)……要想獲得這些隱性知識(shí),只有在真實(shí)場(chǎng)景中摸爬滾打。它們?cè)谡Z(yǔ)料中稀疏,AI掌握得差。

? 于是,AI在「入門級(jí)可編碼知識(shí)」上幾乎與人類新畢業(yè)生平分秋色,卻暫時(shí)無(wú)法替代資深員工的經(jīng)驗(yàn)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(jí)白領(lǐng)類似:

在這些崗位里,經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的溢價(jià)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(shí)驗(yàn)期」里按下招聘暫停鍵。

許多公司正處于「觀望+試錯(cuò)」階段:既想驗(yàn)證 AI 能否真正降本增效,又不愿輕易裁員引發(fā)士氣動(dòng)蕩。最簡(jiǎn)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(jí)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(lái)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(shí)可能會(huì)重新擴(kuò)大校招,把年輕人再請(qǐng)回來(lái)。

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。

參考資料:

https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf

https://bharatchandar.substack.com/p/a-primer-on-canaries-in-the-coal


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態(tài)度原創(chuàng)

親子
數(shù)碼
藝術(shù)
本地
公開(kāi)課

親子要聞

小姑子說(shuō)最近腰疼在家給她拔個(gè)火罐 #快成長(zhǎng)計(jì)劃 #喜愛(ài)度激勵(lì)計(jì)劃

數(shù)碼要聞

華擎推 PRO 系列 ATX 3.1 直出線電源:可選金牌 / 銅牌,三年保

藝術(shù)要聞

故宮珍藏的墨跡《十七帖》,比拓本更精良,這才是地道的魏晉寫法

本地新聞

抗戰(zhàn)中的甘肅力量

公開(kāi)課

李玫瑾:為什么性格比能力更重要?

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