你肯定也听过这种说法：AI正在吞噬白领工作，软件开发、金融分析、科技公司文案，通通不保。Coinbase、Meta、思科最近一波裁员，更让这种焦虑发酵到了新高度。
但在你递交辞职信去学水管工之前，值得看看数据到底在说什么。
简短的答案：目前还没有。尽管到处都是”就业末日”的警告，但几乎没有证据表明AI已经对美国劳动力市场产生了大规模影响。
失业率数据打脸恐慌论
美国劳工统计局（BLS）的数据清清楚楚：那些被认为”最容易被AI影响”的职业，失业率反而比受AI影响较小的职业更低。而且，没有任何迹象显示大量劳动者正从”危险职业”涌向”安全职业”（比如体力劳动）。
前BLS局长埃里卡·麦肯塔弗（Erika McEntarfer）说得很直白：”迄今为止所有可用证据都表明，AI对当前劳动力市场状况的影响目前可能很小。我们从历史中知道，创新需要时间才能渗透到行业变化和职业变化中。AI不太可能在首先改变企业之前就改变劳动力市场。”
年轻人确实在受苦，但原因很复杂
公平地说，美国就业市场现在对很多人来说都很糟糕，尤其是年轻求职者。最近大学毕业生的失业率约为5.6%，远高于全体工人的失业率水平，这个数字是疫情以来、2008年经济衰退以来都没见过的。
有迹象表明AI正在加剧22至25岁、寻求软件开发等受AI影响较大职业的年轻人的痛苦。但把这些职业的困境全算在AI头上，目前还缺乏足够证据。
- AI应该为就业困境承担多少责任？不确定
- 受AI影响职业中入门级工作的减少，是即将到来的其他职业的预兆，还是仅仅是”低解雇、低招聘”劳动力市场的孤立症状？也不知道
斯坦福的研究发现了一个关键细节
斯坦福数字经济实验室的研究人员分析了950个职业，按”AI暴露度”分为五档。他们用了ADP的庞大数据集（比BLS的数据大得多），发现了一个有意思的现象：
在ChatGPT首次公开发布的2022年底之后，受AI暴露度最高的职业（如软件开发和客户服务）中，22至25岁的员工人数开始下降。到2025年，受AI暴露的职业的入门级工作岗位下降了16%。
但研究同时发现了一个经常被忽略的关键细节：影响取决于AI的使用方式。那些任务可以”最少人类参与”自动化的工作（比如入门级编码），就业人数减少了；而在AI主要用于增强人类工作的工作岗位，入门级工人的就业人数增长反而快于平均水平。
“编码知识” vs “隐性知识”
这项研究提出了一个有趣的解释：入门级工作更多依赖于人们通过教育获得的”编码知识”——这类知识容易被AI模仿。而年长工人有更多的”隐性知识”，即基于经验的那种直觉和判断力，这类智慧目前还很难被AI取代。
这意味着”边赚边学”的传统职业模式，至少在某些职业里，可能真的被打破了。年轻毕业生的技能可以与AI匹敌，所以他们找不到工作了。
这次会不一样吗？
对AI取代工人潜力的焦虑并不是什么新鲜事。2013年就有大量报道描述包括AI在内的一系列新数字技术如何开始威胁白领工作。2016年底，奥巴马总统任期的最后几天，他发布了一份由顶级经济和科学顾问撰写的报告，警告AI正在威胁工人。
当时AI先驱杰弗里·辛顿说：”人们应该停止培训放射科医生”，因为该职业很快就会被AI取代。当然，这个预测没有成真。AI确实已经成为筛查放射学图像的工具，但放射科医生的数量比以往任何时候都多。
事实证明，人类放射科医生执行大量有价值的任务，包括解释结果和与患者互动，这些任务目前还无法用AI完成。
也许这次会不同。AI确实已经获得了做类人任务的难以想象的能力。但之前的AI就业焦虑有一个先见之明的教训：我们真正的关注点应该少放在反乌托邦的恐惧上，更多放在可能影响到数百万人的工作场所的真正过渡上。
我们需要更好的数据
哈佛大学经济学教授大卫·戴明说：”我们基本上是在盲目飞行。”目前的数据收集工具并不能充分解释AI如何影响庞大而多样的美国劳动力市场。
斯坦福数字经济实验室即将启动一个定期更新的项目，提供关于AI如何改变经济的数据。在花费数千亿美元推出AI技术的时候，我们在了解这种过渡上投入的资金甚至不到1%。
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