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AI正在悄悄改寫年輕人的職業選擇。不是未來時,而是現在進行時。
在美國,Z世代的職業路徑已經悄然分化:有人退學去學電工,有人放棄硅谷六位數年薪去創業,也有人在農貿市場賣產品時找到了久違的安全感。
近日,《華爾街日報》與《經濟學人》分別發文,聚焦同一現象:當AI能寫代碼、做數據、生成報告,“到場”和“動手”的價值正被重新定價。在這兩篇報道的描述中,年輕人正在主動尋找能讓職業免受AI沖擊的方向,哪怕這可能意味著扔掉課本,先學會如何使用一把扳手。
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哈佛調查:
近六成年輕人視AI為就業威脅
長久以來,“上大學-進辦公室-爬格子”是美國夢的標準劇本,但這套劇本目前好像要改寫了。
《華爾街日報》在《年輕工作者尋找方法使職業免受AI沖擊》(Young Workers Find Ways to AI-Proof Their Careers)一文中提到,AI帶來的焦慮已深入年輕一代。哈佛大學一項針對18至29歲美國人的調查顯示,59%的人認為AI會威脅到他們的就業前景,大學畢業生尤為擔憂。斯坦福大學的研究則給出了更具體的數字:2022年底到2025年9月,22至25歲年輕人中,從事軟件開發、客服代表等AI高暴露職業的就業人數下降了16%。
更嚴峻的挑戰來自招聘端。斯坦福、哈佛與倫敦國王學院的聯合研究發現,采用生成式AI的企業,正在減少對初級白領的招聘。雇主的邏輯很直接:與其雇傭五個剛畢業的大學生做數據整理,不如買一個企業版AI賬號,效率更高,還不用交社保。
結果已經反映在就業數據上。去年11月,美國20至24歲擁有學士學位的人群失業率為6.8%,僅比高中學歷者低1.8個百分點。畢業一年后,仍有超過一半的人處于“就業不足”狀態,他們雖有學歷,但做著根本不需要大學文憑的工作。而一旦在起步階段就陷入這種狀態,73%的人在十年后仍未爬出來。
這也解釋了為何蓋洛普的最新民調顯示,如今只有約三分之一的美國成年人認為大學教育“非常重要”,而在2010年,這一比例高達四分之三。過去30年,美國公立大學四年制學位的平均學費(經通脹調整后)翻了一倍多,但它的“職業保險”功能,在AI時代正大幅縮水。
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當電工、水管工
成為社媒平臺新網紅
與此同時,在Instagram和TikTok上,一種新的“網紅”正在崛起。與以往經濟上行時期流行的精致Vlog不同,他們是年輕的水管工、電工、焊工,拍攝并發布修理特斯拉充電樁、彎折銅管、焊接潛艇部件的日常視頻,動輒收獲數萬點贊和滿屏羨慕的評論。
《經濟學人》在《扔掉課本,學會使用扳手,讓職業免受AI沖擊?》(Ditch textbooks and learn how to use a wrench to AI-proof your job?)一文中,提到的23歲小伙雅各布·帕爾默,便是典型代表。
他在疫情期間讀了一年大學后選擇退學,隨后完成兩年電工學徒訓練,去年創辦了自己的公司。現在,他擁有倉庫、皮卡車和一個3.3萬訂閱者的YouTube頻道,預計今年營收15.5萬美元。對于電工這份職業,他的安全感簡單又直接:“我還得去給那些數據中心布線,不是嗎?”
他說對了。英偉達掌門人黃仁勛近日表示,AI數據中心將需要數十萬名電工、水管工與木匠。半導體行業協會與牛津經濟研究院的研究則警告,2023至2030年美國新增的芯片制造與設計崗位中,近60%可能因技能型勞動力不足而長期空缺——其中40%是僅需兩年制學歷的技術員崗位。
市場的動態證明了這個趨勢。自2020年以來,美國社區學院兩年制職業與技工項目的入學人數增長近20%,在冊學徒人數在過去十年翻了一倍多。美國人力資源服務協會的調查顯示,三分之一的成年人會建議中學畢業生選擇職業教育或技工學校,這一比例已經略高于建議他們上大學的人。
薪資數據也在改寫人們的認知。喬治城大學的研究顯示,2024年擁有STEM學士學位的人群年薪中位數為9.8萬美元,藝術與人文學科畢業生為6.9萬美元。而美國電梯技師的年薪中位數達到106580美元,頂尖水管工、鍋爐操作員、飛機機械師也能突破10萬美元大關——這些職業大多不要求學士學位。
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兩種逃離,一種焦慮
這場“藍領轉向”的背后,遠不止是經濟理性那么簡單。
如果你走近那些“從白領逃往藍領”的年輕人,會發現他們的選擇看似是逃離AI,實則是在尋找一種職業生涯的確定性。在一個技術變革加速的時代,他們希望自己的技能有一個穩定的錨點。
25歲的盧克·圣阿曼德兩年前放棄了亞馬遜AI部門的六位數薪水,轉而聯合創辦教育科技初創公司。他的理由耐人尋味:“我擔心自己正在訓練取代自己的非人類替代品。”如今,他用AI幫自己寫資助申請、做視頻、開發軟件,反而感覺“選擇了正確的道路”。
同齡的朱厄爾·魯道夫則對自己2019年的決定感到慶幸,她沒有按媽媽的期望去上大學,而是在農貿市場賣水景碗,“那里有一種安全感,知道AI無法取代我正在做的事情”。
以上,顯示出一個悖論:AI被設計出來是為了擴展人類能力,可它首先帶來的,卻是大規模的失控感。
白領工作,尤其是那些以“處理信息”為核心的崗位,正在變得高度不確定。AI不需要取代整個職業,只需要替代其中30%的任務,就足以讓一個初級崗位變得不再必要。相比之下,電工、水管工、焊工的工作,恰恰擁有三個AI短期內難以復制的特性:物理在場性(必須有人到現場操作)、情境不確定性(每個故障現場都是獨特的),以及人際信任需求(人們允許一個AI進入自己家的意愿,遠低于允許一個持證技師)。
這并不是說藍領的工作AI無法替代。隨著機器人技術和計算機視覺的進步,某些重復性的體力勞動同樣面臨自動化風險,但它們的“替代曲線”遠比白領工作平緩。
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真正的答案不在扳手和鍵盤之間
以上的故事看似落腳點都在年輕人的“非常規”職業選擇,但問題的核心從來不是“擰扳手還是寫代碼”,而是如何重新定義“教育”和“職業”之間的關系。
華盛頓智庫戰略與國際研究中心的蘇杰·希瓦庫馬爾指出了一個關鍵癥結:社區學院往往更愿意開設能拉動招生的課程,而不是企業真正需要的課程。結果是,即便存在技能缺口,職業教育畢業生仍可能面對不理想的就業選擇。
瑞士的經驗或許值得借鑒。在那里,約三分之二的年輕人完成11年義務教育后進入職業培訓體系,但他們可以在職業路徑與學術路徑之間相對順暢地雙向流動。蘇黎世聯邦理工學院的職業教育專家烏蘇拉·雷諾德強調,理想體系的關鍵是“通道互通性”,避免把學生過早分流到互不相通的軌道上,同時讓企業在課程設置上擁有主導權。
英國軍工企業BAE Systems的學位學徒制是這種理念的實踐版本。20歲的Laché每周四天參與新型戰斗機座艙技術研發,第五天去上課,公司支付薪酬和學費。最近一輪招募中,1100個名額收到了31000多份申請。
美國的臺積電亞利桑那工廠也在嘗試類似路徑。23歲的諾蘭·坎寧安原本在快餐店翻漢堡,現在一邊修讀社區學院的納米技術課程,一邊在芯片工廠做數據分析。他說這是一次“巨大的跨越”,卻是個不難做出的選擇,因為他不用背上學生貸款。
傳統職業生涯像一條管道:你選擇一個專業入口,沿著既定路徑流動,在另一端以退休身份流出。而AI時代的要求更像一條河流:你需要不斷與變化的地形對話,時而湍急時而平緩,可能需要改道,可能需要匯入新的支流。
文 | 朱婧瑀(見習)
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