2026屆畢業生，正在帶著一個很特別的標簽進入職場：他們是第一批真正意義上的“AI原住民”。

他們剛上大學不久，ChatGPT 就橫空出世。

他們畢業時，AI 已經開始改寫招聘、實習、初級崗位和辦公室分工。

這屆年輕人面對的是一個很矛盾的就業市場：一邊，很多入門級工作正在被 AI 擠壓；另一邊，企業又急著招會用 AI 的新人。

這屆畢業生，剛好和 AI 一起長大

艾瑪·坎約斯基是佛蒙特大學商科畢業生。

她一開始并不想用 ChatGPT，擔心這會讓自己在學習上“走捷徑”。

但后來，她發現 AI 可以幫她讀懂復雜的財務報告，也能輔助處理數據。到了大四，她甚至開始教低年級同學如何用 AI 檢查案例分析，還向教授演示怎樣讓 AI 對自己的回答做“自我質疑”。

今年夏天，她將入職一家保險公司，擔任金融分析師。

她覺得自己很幸運。為了拿到這份工作，她投了大約40份申請。

但她也明白，AI 可能會成為自己進入職場后的一個優勢。

她希望自己能成為那個幫同事理解 AI、把 AI 放進日常工作流程的人。

入門級崗位被壓縮，新人卻更搶手

這一屆畢業生的特殊之處在于，他們不是工作后才開始學 AI，而是在大學期間就已經和 AI 工具一起學習、寫作、查資料、做項目。

企業也看到了這一點。

家電公司 SharkNinja 今年4月邀請了24名學生參加為期兩天的 AI 黑客松，讓他們開發各種工具，比如分析市場趨勢、尋找潛在新品類。

公司首席執行官馬克·巴羅卡斯認為，年輕人的 AI 能力，很多時候甚至超過有20年經驗的員工。

SharkNinja 今年計劃招聘約200名“AI優先”的畢業生和實習生，其中包括約10名黑客松參與者。

IBM、Salesforce、大都會人壽等公司，也在加大對應屆畢業生的招聘力度，希望借助他們的 AI 使用能力，推動內部業務變化。

但另一邊，初級崗位正在變少

矛盾也在這里。

企業需要會用 AI 的年輕人，但 AI 本身也在替代很多原本屬于年輕人的工作。

過去，初級員工常做的任務包括寫基礎代碼、整理幻燈片、處理表格、做資料匯總、準備會議文件。

現在，這些任務越來越多被 AI 接手。

今年3月，美國22歲至27歲大學畢業生失業率達到5.6%，這是2013年以來除疫情初期外較高的水平之一。

Strada Education Foundation 對近1500家雇主的調查顯示，在投資 AI 的企業中，認為 AI 會增加初級崗位招聘的公司數量，是認為會減少招聘的三倍。

但同時，計劃削減初級崗位的企業比例，也從2025年的13%升至17%。

也就是說，AI 不是簡單地“讓新人更好找工作”或“讓新人沒工作”。

它真正改變的是：企業想要的新人，已經不是過去那種新人。

年輕人對 AI 的感受很復雜

這屆畢業生并不是全都興奮地擁抱 AI。

很多人既想用它，又害怕它。

在一些畢業典禮上，當演講者提到 AI 時，現場甚至出現噓聲。前谷歌首席執行官埃里克·施密特在本月的畢業演講中談到 AI，也遇到了類似反應。

坎約斯基已經拿到工作，但仍然會擔心未來。

她的母親經常給她轉發關于“AI就業末日”的文章，她的反應很直接：

“媽媽，我已經很害怕了。”

圣迭戈州立大學畢業生萊拉·埃爾南德斯正在找會計工作。她對 AI 的態度更坦白：

“我希望它沒有出現。”

如果短期內找不到會計崗位，她甚至考慮轉去其他領域。

會用 AI，不等于不焦慮

畢業生擔心的不只是崗位變少，還有自己的能力被削弱。

蘭德公司去年12月的一項調查顯示，在使用 AI 完成作業的大學生中，大約三分之二認為 AI 正在傷害批判性思維能力。

查普曼大學平面設計專業畢業生直美·佐藤就有這種矛盾感。

她第一次用 ChatGPT，是讓它推薦愛情小說，結果發現答案非常普通。

后來，她也嘗試過 AI 圖像工具，但早期生成圖經常出現人物六根手指之類的問題，讓她并不信任。

不過隨著課程推進，學校對 AI 的態度也變了。

教授們不再只是警告學生不要作弊，而是開始鼓勵他們實驗 AI 工具。佐藤后來把 AI 生成的餐車元素放進一個標志設計作業中，也經常使用 Photoshop 的 AI 擦除功能來提高效率。

她知道 AI 技能很重要，但也相信 AI 無法完全替代人的審美、判斷和細節處理。

她曾嘗試用 AI 幫一家服裝公司批量調整商品圖片尺寸，但最后發現，很多編輯決策太細，AI 很難真正理解。

她覺得，設計這件事仍然需要人的痕跡。

有人已經把 AI 變成求職武器

也有畢業生選擇主動沖上去。

維拉諾瓦大學商科畢業生湯米·李，去年秋天才真正深入接觸 AI。之后，他花了800多個小時研究不同模型、看教程、做個人項目。

他甚至為自己的求職流程搭建了一套自動化系統。

這套系統包含9個子代理，可以搜索崗位、定制簡歷、填寫申請表，讓他把更多時間放在社交和建立人脈上。

系統會保存數百張申請截圖，由他最終檢查后再提交。

這個方法后來奏效了。

下個月，他將加入一家即將成立的私募股權公司，擔任 AI 與系統分析師。

他還在費城組織過“氛圍編程”工作坊，教別人如何借助 AI 創建定制軟件。未來，他希望把類似培訓帶給新公司的投資組合企業。

新人承擔的責任，可能比過去更重

AI 不只是讓年輕人更快完成基礎任務，也讓一些新人更早接觸高影響力工作。

Salesforce 表示，今年正在招聘并快速培養1000名 AI 原住民畢業生和實習生，讓他們進入工程、產品、銷售等崗位，參與更實際、更高強度的項目。

這意味著，未來的職場新人可能不再只是“打雜”。

他們會把行政任務交給 AI，把更多時間用在分析、判斷、溝通和項目推進上。

一位26歲的 Salesforce 產品經理伊麗莎白·阿瓦德，已經在這樣工作。

她用 AI 代理和 Slackbot 安排日程、準備會議材料、起草產品需求文檔，從而騰出更多時間做戰略性工作。

她還展示過一個 Slackbot 技能，可以按照她自己的寫作風格起草消息。不到一周，其他項目經理、設計師和工程師就復制了她的代碼庫，搭建自己的 AI 代理。

企業也開始重新思考：怎么管這些年輕人？

讓新人直接參與高層次項目，也帶來新的管理問題。

SharkNinja 讓 AI 原住民員工參與供應鏈數據分析、市場信號識別等高階任務，但公司也建立了早晚檢查機制，幫助經驗不足的年輕員工及時糾偏。

公司管理層的意思很明確：

新人可以大膽用 AI，但不能一跑偏就偏好幾周。

AI 讓年輕人更有生產力，也讓管理者必須更頻繁地校準方向。

最關鍵的能力，反而不是會不會用 AI

企業現在越來越清楚：會用 AI 只是起點。

真正重要的是判斷力。

Strada 的雇主調查顯示，在 AI 工具普及后，批判性思維的重要性甚至超過了 AI 技能本身。

畢馬威美國主席兼首席執行官蒂姆·沃爾什也表示，AI 正在重塑工作，但這反而讓員工判斷力更重要。

今年夏天，畢馬威將試點一套新的審計實習生培訓項目，重點不只是教他們工具，而是訓練他們通過提問、避免偏見、保持專業懷疑來解決會計場景問題。

這其實說明，AI 時代的新人不能只是“會提示詞”。

他們還要知道：

什么時候該相信 AI？

什么時候該質疑 AI？

什么時候必須自己判斷？

大學也在改變教學方式

學校也在調整。

佛蒙特大學商管教授羅基·德威特，過去關心的是怎樣監督學生不要濫用 AI。

現在，她更關注怎樣教學生把 AI 當成職業工具。

今年春天，她要求學生在提交作業時，一起提交與 AI 的對話記錄。她會根據學生如何提問、如何篩選信息、如何核查 AI 回答來給出反饋。

她希望學生未來在求職面試中，能清楚講出自己怎樣使用 AI 創造價值。

這可能會變成未來求職里的新問題：

你不是只說“我會用 AI”，而是要說清楚“我怎么用 AI 做出更好的結果”。

這屆畢業生，站在一個尷尬但重要的位置

2026屆畢業生面對的職場，和過去完全不一樣。

他們比前輩更熟悉 AI，但也更早感受到 AI 對崗位的擠壓。

他們可能更快承擔重要工作，也可能更難獲得傳統意義上的入門機會。

他們不用再熬很多重復勞動來“證明自己”，但也少了通過基礎工作慢慢積累判斷力的路徑。

所以，這屆“AI原住民”真正要面對的，不只是找一份工作。

他們要回答一個更大的問題：

當 AI 能完成很多基礎任務時，一個剛畢業的年輕人，怎樣證明自己仍然不可替代？

答案可能不是“比 AI 更快”，而是“比 AI 更會判斷”。

未來幾年，企業會繼續削減一些低價值崗位，也會繼續搶那些真正能把 AI 用進業務的人。

對年輕人來說，AI 既不是單純的救命繩，也不是單純的威脅。

它更像一張提前發下來的新考卷。

會用工具的人，會獲得機會。

但真正能走遠的人，還是那些知道該問什么、該信什么、該拒絕什么的人。

文章來源
https://www.wsj.com/tech/ai/ai-natives-graduates-job-cuts-6bab8ac9?mod=tech_lead_story