AI 正在摧毁年轻人工作的证据变得更加确凿

摘要

围绕"AI是否正在夺走年轻人工作"这一问题，过去几个月舆论经历了从"可能"到"肯定"再到"几乎不可能"的反复。斯坦福大学最新研究分析ADP数百万员工薪资数据后发现：在AI高暴露岗位中，22-25岁年轻员工就业率自ChatGPT问世以来下降了13%，而年长员工和低暴露岗位（如家庭护理）就业保持稳定甚至增长。这一发现为AI对年轻劳动者影响的讨论提供了新的有力证据。

内容框架与概述

文章开篇梳理了关于AI对年轻毕业生就业影响的争论演变：作者最初在《大西洋月刊》提出AI可能影响年轻人就业的假设，随后《纽约时报》等媒体将这一论断推向"AI就业末日"的高潮，但经济创新组织和《金融时报》等机构的分析又几乎彻底否定了这一观点。这种从"可能"到"肯定"再到"否定"的摇摆，反映出该问题的复杂性。

文章核心聚焦于斯坦福大学Erik Brynjolfsson等经济学家的最新研究。研究团队利用ADP公司覆盖数百万员工的薪资数据，发现在软件开发和客服等AI高暴露岗位中，22-25岁员工就业率显著下降，而中年和年长员工就业稳定甚至增长；作为对照，家庭健康护理等低暴露岗位则呈现相反趋势——年轻员工就业增长更快。研究者强调这是观察性分析而非因果测试，但已排除了新冠疫情、科技行业过度招聘回调、利率变化等替代解释。

作者认为这种反复的学术辩论恰恰是理想的公共讨论模式：基于数据、保持善意、针对重大社会经济议题进行量化分析。文章通过访谈形式深入解读了研究图表，展示了不同年龄段、不同AI暴露程度岗位间的就业差异。

核心概念及解读

AI暴露度（AI Exposure）：衡量某职业被大型语言模型等AI技术影响程度的指标。软件开发、客服、市场营销等岗位被认为是高暴露职业，而家庭护理等需要实地操作的工作则属于低暴露职业。

入门级白领工作（Entry-Level White-Collar Jobs）：传统上由年轻大学毕业生承担的初级办公室工作。Anthropic CEO预测AI可能在五年内取代一半此类岗位，这类工作的特点恰好与生成式AI的能力高度重合。

观察性分析（Observational Analysis）：区别于随机对照实验的研究方法。研究者承认无法建立严格因果关系，但通过控制多种替代变量，仍发现AI暴露度与年轻人就业下降之间存在显著相关性。

就业替代与就业极化：AI对就业的影响并非全面均匀，而是呈现结构性特征——年轻员工受冲击更大，年长员工相对稳定；高暴露行业收缩，低暴露行业扩张，这种分化趋势具有重要的政策含义。

原文信息

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