（來源：麻省理工科技評論）

你肯定聽過一種說法：隨著 AI 能力的提升，白領失業的概率也在加大。互聯網、科技行業最近一波又一波的裁員被看作對所有知識工作者的警示。

如果你也因此產生了辭掉軟件開發、產品經理或金融咨詢的工作、改行當水管工的想法，不如先來看看經濟學研究怎么說。

盡管有人警告一場“即將到來的失業末日”將摧毀大部分甚至全部此類工作，也有人在渲染“永久下層階級”的前景，但目前幾乎沒有證據表明 AI 已經對美國勞動力市場產生了大規模的沖擊。

對美國勞工統計局（BLS）數據的分析顯示，那些可能受 AI 影響最大的職業，其失業率實際上低于那些受 AI 影響較小的職業。而且在經濟學家看來更關鍵的是，目前沒有跡象表明大量勞動者正在從受 AI 威脅的崗位轉向被認為更安全的崗位，比如以體力勞動為主的工作。

AI 暴露度越高的職業，失業率反而越低。截至 2026 年 3 月，受 AI 影響最大的職業（橙色線）失業率僅約 2.5%，而受 AI 影響最小的職業（深藍色線）失業率超過 6%。這張圖說明：至少從失業率這個指標來看，AI 尚未對美國勞動力市場造成明顯沖擊。（來源：美國勞工統計局）

雖然當前的勞動力數據并不排除未來幾年突然出現大規模失業的可能性，但它確實讓“末日預言”的降臨速度變得值得懷疑。AI 圈子里似乎人人都在預測這項技術很快會消滅工作，似乎人人都認識幾個找不到工作的年輕人。人們常說：勞動力市場的統計數據還沒有顯示出大的波動，但等著瞧吧。

但實際上，至少目前的數據描繪出的是一個相對穩定的勞動力市場，AI 帶來的沖擊在很大程度上還停留在推測層面。

“目前所有可得的證據都表明，AI 對當前勞動力市場狀況的影響可能很小?！卑｛惪ā溈纤ィ‥rika McEntarfer）說。她曾是 BLS 的負責人，去年秋天在一份令政府不滿意的就業報告之后被特朗普解雇。（不出所料，在她被解職之后 BLS 仍然在報告就業增長乏力。）

麥肯塔弗現在是斯坦福經濟政策研究所的研究員。她說 AI 目前對勞動力市場影響不大這一點“讓很多人意外，但不應該感到意外。歷史告訴我們，創新需要時間才能傳導到行業變化和職業變化中。在 AI 改變勞動力市場之前，它必須先改變企業。

麥肯塔弗援引了美國人口普查數據：目前只有五分之一的企業在任何業務環節中使用了 AI?！斑@些數據是對 AI 將造成巨大沖擊這種恐懼的一次現實檢驗，”她說，“AI 可能會造成沖擊，很可能會，但數據告訴我們沖擊還沒到，我們有時間做準備?！?/p>

就業情況確實不太好，但很難歸因于 AI

美國就業市場對很多人來說確實糟糕，尤其是年輕求職者。應屆大學畢業生的失業率約為 5.6%，遠高于整體水平，是疫情以來和 2008 年金融危機之后才見過的高位。更令人擔憂的是，后疫情時代的招聘率一直很低迷，對試圖進入職場的年輕人打擊尤其大。如果你是應屆畢業生、在找科技行業的工作，你會天然地產生“這些公司到底是否在招人”的懷疑。

有跡象表明 AI 正在加劇 22 到 25 歲年輕人在從事軟件開發的求職困境，但這些職業在整個勞動力市場中只占很小一部分。而且 AI 對就業困境應該承擔多大責任，仍然不清楚。同樣不清楚的是，AI 暴露度高的職業中入門級崗位的流失，到底是更大范圍沖擊的前兆，還是經濟學家所說的由多種宏觀經濟因素導致的“低裁員、低招聘”勞動力市場中的一個孤立癥狀。

弄清楚這些不確定性，對我們理解向 AI 經濟轉型中的就業命運至關重要。關于即將發生什么，從來不缺篤定的斷言和預測：有人預言工作的終結，也有人說經濟史告訴我們技術進步最終總會帶來更多更好的工作。

沒有人確切知道 AI 會帶來什么，也不知道這次是否真的不一樣。要搞清楚，我們需要更好、更全面的數據。

聯邦政府每月對 6 萬個家庭的調查為 BLS 提供了勞動力市場變化的大致輪廓，學術界甚至一些 AI 公司也開始嘗試更精細地觀察哪些具體工作受到了影響。但現有的數據采集工具還不足以解釋 AI 到底如何影響著龐大而多元的美國勞動力市場。

很多問題我們都缺乏足夠的數據來完整回答。AI 在職場中是怎么被使用的？AI 使用的增加意味著它會取代工人，還是讓工人變得更高效、更有價值？哪些職業和技能受影響最大？誰的處境最危險？正如哈佛大學經濟學教授大衛·德明（David Deming）所說：“我們都在盲人摸象?！?/p>

為了深入了解這些問題，德明和同事從 2024 年起每三個月調查幾千人，問一些基本問題：你用生成式 AI 嗎？多久用一次？它幫你在工作中省時間了嗎？持續追蹤這些回答為經濟學家提供了重要線索（超過 40% 的工人在使用 AI，但各行業的采用率差異很大），也讓他們能估算生產力提升（有一些，但遠沒到震動經濟的程度）。這些調查還幫助記錄了 AI 在職場中的普及速度，以及它跟 PC 和互聯網等早期技術的對比（AI 的速度更快，但大致在同一個量級）。

這遠不是 AI 如何改變工作的完整畫面。但它提供了一些有意思的結果：比如制造業等工業領域有不少工人在試用 AI。德明的數據顯示，雖然企業整體上對正式采用 AI 可能還比較慢，但它們的員工已經在用了。

A生成式 AI 的使用率因行業而異，但制造業的增速最值得關注。 截至 2026 年 2 月，信息服務業（紫色線）約 70% 的工人在使用生成式 AI，金融業（藍色線）約 67%，這兩個行業領先并不意外。真正有意思的是制造業（橙色線）：從 2024 年底的 25% 左右一路攀升到接近 48%，增幅幾乎翻倍。這說明 AI 的滲透遠不止于白領和科技行業，藍領和工業領域的工人也在大量使用。（來源：The Project on Workforce）

了解這些早期使用者及其使用方式，就像一個“預見勞動力市場未來的水晶球”，德明說?！八茏屇阒?AI 明天會怎么被使用，誰會受到影響，誰會受到傷害，我們需要怎么準備。它是對未來的一次診斷?！?/p>

但它告訴不了你各種工作最終的命運。

年輕人最脆弱

分析 AI 對就業的影響，通常從評估各種職業對 AI 的“暴露度”開始。這個思路基于一個前提：任何一份工作都是一組任務的集合。通過評估哪些任務可以由最新的大語言模型完成，研究者可以衡量一個職業的整體暴露度。大批經濟學家做了一堆這類研究，仔細排列了數百種職業的風險等級，還在隨著生成式 AI 能力的爆發不停更新結果。

用的人很多，省的時間很少。美國 18-64 歲人口中近六成（57.9%）在使用生成式 AI，在職工人中有 43.4% 把它用在了工作中——普及速度比當年 PC 快得多，PC 花了 16 年才達到同樣的滲透率。但真正省下的工作時間只有 2.2%，遠沒到顛覆勞動力市場的程度。換句話說：大家都在用，但還沒有用出生產力革命。（來源：The Project on Workforce）

這些結果經常引發恐慌，各種圖表展示不同工作被 AI 威脅的程度越來越高。

但暴露度本身并不能真正預測哪些工作會被 AI 奪走。那取決于技術執行的任務類型、AI 被采用的程度、企業對工人價值的各種考量，甚至包括部署 AI 的成本。不過暴露度分析確實是一個有價值的起點。

斯坦福數字經濟實驗室的研究人員在一篇題為《礦井里的金絲雀？AI 近期就業影響的六個事實》的工作論文中，考察了 950 種工作，把它們從“暴露度最低”到“暴露度最高”分成了五檔。然后他們使用全球最大薪酬服務商 ADP 的龐大數據集來觀察各檔中的就業增長情況。ADP 的數據比 BLS 的大得多，讓研究者能更好地按人口特征發現影響。當他們觀察不同年齡組的情況時，主導這項研究的實驗室負責人埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）說，“結果非常醒目。”

他們發現在諸如軟件開發、客服等暴露度最高的職業中，22 到 25 歲年齡段的人數從 2022 年底 ChatGPT 公開發布時就開始下降了。也有其他研究者提出證據表明這些工作的減少早在 ChatGPT 之前就開始了，并質疑勞動力市場能否對 AI 技術的引入做出如此快的反應。

AI 沖擊就業不是“所有人都危險”，而是“年輕人最危險”。這兩張圖分別展示了軟件開發（左）和客服（右）崗位在 ChatGPT 發布后各年齡段的人數變化（以 2022 年 11 月為基準值 1）。規律驚人地一致：22-25 歲的入門級員工人數大幅下滑（藍色線），26-30 歲的也在走低（紫色線），但 35 歲以上的中高級員工人數反而在增長。AI 淘汰的不是一整個職業，而是一種職業發展路徑的起點。（來源：斯坦福數字經濟實驗室）

斯坦福的研究者承認 AI 之外的因素可能也導致了早期的下降，但他們說在控制了這些因素之后，可以看到 2024 年之后 AI 產生了顯著影響，到 2025 年 AI 暴露度最高的職業中入門級崗位減少了 16%。相比之下，同一批職業中年齡較大的工人人數在增長，暴露度較低的職業中的崗位數也在增長。

深入挖掘數據后，研究者發現了另一條重要線索——AI 對人數的影響取決于它被怎么使用。導致就業減少的，恰恰是那些任務可以被自動化（即 AI 能“在很少人類參與的情況下”完成）的崗位，比如軟件開發。在 AI 主要被用來增強人類工作的崗位上，入門級工人的人數增長反而快于平均水平。

關鍵不在于 AI 暴露度高不高，而在于 AI 被用來“替人”還是“幫人”。 左圖顯示，在 AI 主要被用來自動化（替代人類完成任務）的崗位中（第 3、4 組，橙色和粉色線），入門級工作人數從 2024 年起明顯下滑。而 AI 暴露度低的崗位（第 0、1 組，藍色線）人數持續增長。右圖加入了第 5 組（黃色線）——AI 主要被用來增強而非替代人類工作的崗位。這組入門級崗位的人數增長速度甚至超過了平均水平。（來源：斯坦福數字經濟實驗室）

這跟一種解釋一致：入門級崗位更依賴通過教育獲取的那類知識，但這種知識恰好容易被 AI 模仿。論文作者稱之為“顯性知識”。比如入門級的編程工作，自動化起來可能特別容易。相比之下，資深工人擁有更多的“默會知識”，那是基于經驗積累的判斷力，AI 更難替代。

盡管有這些關于 AI 對年輕工人影響的發現，斯坦福經濟學家巴拉特·錢達爾（Bharat Chandar）強調，要理解這項技術將如何影響未來的就業，現在仍然很早。崗位流失可能會蔓延到年齡更大的工人和暴露度較低的職業，他說。但他也表示企業和工人有可能適應勞動力需求的變化，影響可能趨于平穩甚至消失。

為了跟蹤事態發展，斯坦福數字經濟實驗室即將推出一個定期更新的項目，提供關于 AI 如何改變經濟的數據。

斯坦福的研究和其他工作把編程這項技能放到了聚光燈下。AI 在編程方面正變得極其強大。

美聯儲理事會經濟學家最近的一篇論文發現，ChatGPT 推出以來程序員的年度就業增長速度顯著放緩，降幅約 3%。但有一個關鍵細節：程序員的總體就業人數仍在增長。編程崗位還在增加，只是增速比 2022 年之前慢了。簡而言之，編程工作沒有在消失——至少短期內不會。但這個職業正在被 AI 明顯地改造。

最近研究中的一個有些意外的發現是：自 ChatGPT 推出以來，AI 暴露度高的行業的工資漲得反而相對快。一種解釋是，雇主仍然愿意為那些至少目前還難以被 AI 替代的知識和經驗付費。如果確實如此，這意味著 AI 暴露度高的工作本身不會消失，真正消失的是傳統的職業晉升模式——公司雇應屆畢業生做可以被自動化的軟件任務，慢慢培訓他們積累寶貴的隱性經驗。這種“邊干邊學”的模式可能終于被打破了——至少在某些職業上。

一個樸素的事實可能是：編程技能不再是工作的保障。這或許能解釋全美各高校計算機科學專業報名人數的下降。未來職場里的“金絲雀”們正在嗅到危險信號——當你的技能可以被 AI 匹敵時，找工作的前景堪憂。

但仔細看數據會發現，學生并不是在遠離 AI 相關的職業方向。他們似乎是在根據觀察到的變化調整自己的技能組合，因為 AI 正在各個學科中變得越來越重要。數據科學和網絡安全等與 AI 相關的領域的興趣在上升。增長最快的專業之一是：人工智能本身（這是很多大學新近增設的專業）。

這次真的不一樣嗎？

對 AI 取代工人的焦慮并不是新鮮事。2013 年我就寫過一篇《技術如何摧毀工作》，描述了包括 AI 在內的新技術如何開始威脅白領工作。當時不止我一個人在寫這種文章，在那個就業市場疲軟、工作稀缺的年代，這是個流行話題。

2016 年末，奧巴馬在任期最后幾天里發布了一份由頂級經濟和科學顧問撰寫的報告，警告 AI 正在威脅工人。其中一項發現是，自動駕駛車輛——特別是無人駕駛卡車——可能消滅 220 萬到 310 萬個美國現有工作崗位。差不多同一時期，AI 先驅杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）說人們“應該停止培訓放射科醫生”，因為這個職業“很快就會被 AI 取代”是“完全顯而易見的”。

這些預測當然都沒有成真。預測者經常把技術進步的速度搞錯：無人駕駛卡車車隊上高速的日子還沒有到來；AI 確實已經成為篩查放射影像的工具，但放射科醫生比以往任何時候都多。事實證明人類放射科醫生做著大量有價值的工作——解讀結果、與患者互動——這些 AI 還做不了（至少目前做不了）。

有人可能會反駁：這次不一樣。AI 在執行類似人類任務方面確實獲得了難以想象的能力。也許它會以前所未有的方式吞噬工作，也許這會突然發生，毫無征兆，也不會提前反映在勞動力統計數據中。但之前幾輪 AI 失業焦慮仍然留下了一個有先見之明的教訓：我們真正應該關注的不是末日恐懼，而是很可能影響數百萬人的那些非常現實的職場轉型。

“即使不出現大規模失業或失業率上升，轉型過程本身仍然可能非常艱難，”彼得森國際經濟研究所高級研究員、拜登政府前商務部副部長杰德·科爾科（Jed Kolko）說，“艱難的轉型意味著什么？意味著人們失去工作，或者工作被重新定義——薪水更低了、意義更小了。那些工作受到威脅的人，有些可能適應不了。”

我們越了解這個轉型過程，就越有能力應對它。而要做到這一點，我們需要更好、更完整的數據。

對 BLS 前負責人麥肯塔弗來說，真正的問題是沖擊到來的速度?！叭绻凑占夹g變革的正常節奏發生，勞動力市場有時間適應。如果是突然而劇烈的沖擊，那對政策制定者將是巨大的挑戰，”她說，“這才是我們面臨的最重要的問題：這場轉型會有多快?！彼a充說：“我們通過觀察數據就會知道?！?/p>

要避免又一次毀滅性的勞動力市場劇變，我們需要及時的政府和企業政策，尤其是工人培訓和再培訓項目。如果麥肯塔弗和其他勞動經濟學家的判斷沒錯，我們大概率還有時間來設計周密有效的策略來管理這場轉型。但首先我們需要更好地理解到底在發生什么，以及有多快。

很難找到一位比斯坦福的布林約爾松對 AI 未來更樂觀的經濟學家。他相信我們可能正處于一輪巨大的生產力飛躍的前夕，這將改變整個經濟。“我有生以來最好的生產力增長可能即將到來?！彼f。

但布林約爾松也警告說，數據的匱乏正在嚴重限制我們對即將到來的經濟和社會影響的可見度。在數千億美元被投入到部署這項技術的當下，他說，“我們花在研究和理解就業轉型上的投入甚至不到 1%?！?/p>

https://www.technologyreview.com/2026/05/26/1137855/a-reality-check-on-the-ai-jobs-hysteria/