兩位哈佛學(xué)者通過研究6200萬份簡(jiǎn)歷和近2億條招聘職位數(shù)據(jù)，揭示了AI對(duì)就業(yè)帶來的真實(shí)、殘酷的沖擊：它不是無差別地針對(duì)所有人，而是在大量“吞噬”初級(jí)崗位，讓那些剛剛踏入社會(huì)的年輕人，面臨著空前陡峭、狹窄的職業(yè)起跑線。與此同時(shí)，為數(shù)眾多的普通院校畢業(yè)生群體受到的沖擊更為顯著。

撰文 | Ren
想象一個(gè)你我身邊越來越常見的場(chǎng)景：一位大學(xué)畢業(yè)生，滿懷期待地投出簡(jiǎn)歷，奔赴一場(chǎng)場(chǎng)面試，卻沮喪地發(fā)現(xiàn)，那些曾經(jīng)專為新人開放的入門崗位越來越少。而在同一時(shí)間，那些需要豐富經(jīng)驗(yàn)的資深崗位卻依然在招人，甚至需求更多。這種現(xiàn)象的背后，一場(chǎng)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變似乎正在全球白領(lǐng)勞動(dòng)力市場(chǎng)悄然上演。哈佛大學(xué)的兩位學(xué)者，Seyed M. Hosseini與Guy Lichtinger，在一篇名為《生成式AI作為資歷偏向型技術(shù)變革》的論文中，為我們提供了確鑿的證據(jù)。

他們使用了一個(gè)極其龐大的數(shù)據(jù)庫，涵蓋了從2015年到2025年，約6200萬名員工的領(lǐng)英簡(jiǎn)歷和高達(dá)1.98億條招聘信息，系統(tǒng)地分析了生成式AI對(duì)公司內(nèi)部崗位需求的影響。最終的結(jié)論十分清晰：隨著生成式AI的普及，企業(yè)正愈發(fā)表現(xiàn)出“偏愛資歷”的傾向，相較于經(jīng)驗(yàn)豐富的員工，職場(chǎng)新人正受到更集中、更快速的沖擊。確定AI的影響，時(shí)間線揭示驚人同步
為了確保研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，研究人員首先需要解決一個(gè)核心問題：如何準(zhǔn)確地從海量公司中，找出那些真正開始使用生成式AI的企業(yè)？以往的研究大多依賴于寬泛的“暴露度”指數(shù)，即通過評(píng)估特定職業(yè)的任務(wù)內(nèi)容被AI替代的可能性來進(jìn)行推斷，但這終究停留在預(yù)測(cè)層面，無法捕捉企業(yè)的實(shí)際部署決策。因此，Hosseini與Lichtinger設(shè)計(jì)了一個(gè)兩步識(shí)別法，來找出那些真正在業(yè)務(wù)中采納生成式AI的公司。第一步，是大范圍篩選。他們將目光鎖定在那些發(fā)布“AI集成”崗位（AI integrator）招聘信息的公司。這些職位并非AI算法的研究或開發(fā)崗，而是專門負(fù)責(zé)將生成式AI技術(shù)與公司現(xiàn)有工作流程、產(chǎn)品或內(nèi)部系統(tǒng)緊密結(jié)合的崗位。例如，一個(gè)初級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理崗位要求“對(duì)生成式AI安全挑戰(zhàn)有深刻理解”和“有提示工程的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)”，或一個(gè)“生成式AI開發(fā)顧問”的職責(zé)是“生成式AI模型的可擴(kuò)展設(shè)計(jì)和開發(fā)利用”。

典型的來自AI采納企業(yè)的招聘信息 | 圖源：論文這些都是企業(yè)積極部署AI的明確信號(hào)。當(dāng)一家公司開始招聘此類職位，即標(biāo)志著它已從考慮使用AI轉(zhuǎn)向了部署AI。研究團(tuán)隊(duì)在招聘信息中，搜索包含ChatGPT、Generative AI、LangChain、Prompt Engineering、RAG等特定AI關(guān)鍵詞的崗位，從總量高達(dá)1.98億份的完整職位描述文本中，初步篩選出約60萬條相關(guān)招聘。第二步，是精準(zhǔn)識(shí)別。他們利用大語言模型對(duì)這60萬條信息進(jìn)行分類，從中識(shí)別出真正的““AI集成師”崗位（即負(fù)責(zé)將AI工具融入業(yè)務(wù)流程的崗位），比如模型部署、提示詞工程、AI系統(tǒng)運(yùn)維等崗位。最終，約13萬條招聘被精準(zhǔn)標(biāo)記。發(fā)布過這類職位的公司，就被定義為“AI采納者”（積極應(yīng)用生成式AI的企業(yè)），共計(jì)10,599家，約占樣本總數(shù)的3.7%。這種方法研究的結(jié)果是更加關(guān)注企業(yè)擁抱AI的實(shí)際行動(dòng)，而非僅僅停留在口頭。

“AI采納者”所在的行業(yè)分布 | 圖源：論文與“未采納AI”（沒有大規(guī)模應(yīng)用AI的企業(yè)）的企業(yè)相比，這些企業(yè)存在顯著的系統(tǒng)性差異。比如，它們普遍規(guī)模更大，平均員工數(shù)量約500人；資深員工更多；企業(yè)業(yè)務(wù)多集中在信息技術(shù)行業(yè)（36%）和專業(yè)服務(wù)行業(yè)（25%）。換句話說，從事信息技術(shù)和專業(yè)服務(wù)的大企業(yè)，更愿意在實(shí)際業(yè)務(wù)流程中部署AI。當(dāng)我們對(duì)照樣本公司中初級(jí)員工和高級(jí)員工雇傭數(shù)據(jù)時(shí)間序列圖，一條清晰的線索浮現(xiàn)了。

樣本公司中，初級(jí)員工和高級(jí)員工的平均數(shù)量（隨時(shí)間變化） | 圖源：論文數(shù)據(jù)顯示，在2023年之前，也就是ChatGPT等工具普及之前，每月新增的AI采納企業(yè)數(shù)量很少且保持穩(wěn)定，平均約為30家。然而，從2023年初開始，采納AI的公司數(shù)量出現(xiàn)了爆炸性增長(zhǎng)，并隨后穩(wěn)定在每月約400家的水平。到2025年3月，符合AI采納者定義的企業(yè)總數(shù)已超過10,000家。

隨時(shí)間變化，每月新增的AI采納企業(yè) | 圖源：論文與此高度同步的是，公司內(nèi)部的崗位結(jié)構(gòu)也開始分化。從2015年到2022年中，初級(jí)和資深崗位的增長(zhǎng)幾乎是并駕齊驅(qū)的。但從2022年中期開始，初級(jí)崗位的增速明顯放緩，并在2023年出現(xiàn)了顯著的下滑，而資深崗位卻保持上升勢(shì)頭。研究結(jié)果為“AI導(dǎo)致初級(jí)崗位減少”這一因果關(guān)系，提供了強(qiáng)有力的間接證據(jù)。不是裁員，而是縮招
在識(shí)別出AI采納企業(yè)并掌握了它們的基本特征后，接下來的工作便是運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，量化這種采納行為對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的具體影響。研究人員首先采用了經(jīng)典的雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。該方法通過比較AI采納企業(yè)在AI廣泛應(yīng)用（2023年第一季度）前后初級(jí)員工數(shù)量的變化，再與“非AI采納者”在同一時(shí)期的變化進(jìn)行對(duì)比，從而分離出由AI采納這一特定事件所帶來的凈效應(yīng)。一個(gè)關(guān)鍵的前提是，在事件發(fā)生前，兩組公司的變化趨勢(shì)應(yīng)是平行的。數(shù)據(jù)顯示，從2015年到2022年底，“AI采納者”與“非AI采納者”的初級(jí)員工就業(yè)增長(zhǎng)趨勢(shì)確實(shí)保持平行，滿足了該方法的核心假設(shè)，證明了它們?cè)谑录l(fā)生前具有可比性。

“AI采納公司”和“非AI采納公司”之間的就業(yè)差異（隨時(shí)間變化）| 圖源：論文結(jié)果顯示，從2023年第一季度開始，兩條趨勢(shì)線開始交叉?！癆I采納企業(yè)”的初級(jí)員工人數(shù)相對(duì)于非采納企業(yè)出現(xiàn)了斷崖式下跌。而在采納AI六個(gè)季度之后，這些公司里的初級(jí)員工規(guī)模，相較于未采納AI的公司，下降了約7.7%。為進(jìn)一步增強(qiáng)結(jié)論的可靠性，研究人員還采用了更穩(wěn)健的三重差分法（Triple-Difference, DDD）。該方法在DiD的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)比較維度：它不僅在不同公司和不同時(shí)間點(diǎn)之間進(jìn)行比較，還在同一家公司內(nèi)部、同一時(shí)間點(diǎn)上，對(duì)初級(jí)員工與資深員工的相對(duì)變化進(jìn)行比較。這種設(shè)計(jì)能夠融合那些可能影響整個(gè)公司的、未被觀察到的特定沖擊（例如，公司戰(zhàn)略調(diào)整、行業(yè)景氣度變化等），從而更精確地鎖定AI對(duì)不同資歷員工數(shù)量的差異化影響。三重差分法的結(jié)果再次驗(yàn)證并強(qiáng)化了此前的發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)顯示，從2023年第一季度起，在采納AI的公司內(nèi)部，初級(jí)崗相對(duì)于資深崗的比重，累計(jì)下降了近12%。

三重差分法的結(jié)果 | 圖源：論文綜合以上，該研究得出了一個(gè)明確的結(jié)論：生成式AI的崛起構(gòu)成了一種“資歷偏向型技術(shù)變革”（seniority-biased technological change）。它對(duì)初級(jí)員工的就業(yè)前景造成了一定影響，而資深員工的職位則未受影響，甚至得到加強(qiáng)。那么，初級(jí)崗位的減少是如何發(fā)生的？是企業(yè)在大規(guī)模裁掉新人嗎？答案出乎意料。通過分析員工的流入（招聘）、流出（離職）和內(nèi)部流動(dòng)（晉升），研究發(fā)現(xiàn)，初級(jí)崗位的收縮，主要來自于企業(yè)大幅減緩了外部招聘，而不是因?yàn)榻夤土烁嗳?/strong>?！安杉{AI”的公司，平均每個(gè)季度會(huì)少招聘約3.7名初級(jí)員工，這相當(dāng)于他們此前平均招聘量的22%。反直覺的是，這些公司里初級(jí)員工的離職率反而有所下降，內(nèi)部晉升的速度則有所加快。這一發(fā)現(xiàn)的深層含義在于，當(dāng)前這波AI浪潮的主要影響模式，并非直接的員工替代，而是對(duì)特定任務(wù)的替代。這些被替代的任務(wù)，恰好集中在認(rèn)知型工作的最底層。而資深員工的工作內(nèi)容通常涉及更復(fù)雜的戰(zhàn)略思考、管理決策和非結(jié)構(gòu)化問題解決，這些任務(wù)與AI形成了互補(bǔ)關(guān)系，使其職位得以保全。哪些人受到的沖擊最嚴(yán)重？
研究人員還指出，這場(chǎng)變革在不同行業(yè)和教育背景的人群中，展現(xiàn)出了明顯的差異。

生成式AI的采用對(duì)各行業(yè)招聘的預(yù)估影響 | 圖源：論文從行業(yè)角度來看，批發(fā)和零售業(yè)的初級(jí)崗位受沖擊最為嚴(yán)重。在這些行業(yè)中，采納AI的企業(yè)相比未采納AI的，初級(jí)崗位的招聘降幅接近40%。這與該行業(yè)特性密切相關(guān)，因?yàn)樯墒紸I極度擅長(zhǎng)處理重復(fù)性的溝通、訂單處理、商品描述等文本與對(duì)話類任務(wù)，而這些正是零售業(yè)入門崗位的核心工作內(nèi)容。相比之下，在所有被分析的行業(yè)中，AI對(duì)資深崗位的招聘影響要么是積極的，要么在統(tǒng)計(jì)上不顯著。將視角轉(zhuǎn)向員工教育背景時(shí)，研究人員以員工畢業(yè)院校的聲望等級(jí)作為代理指標(biāo)，利用大模型將院校分為五個(gè)等級(jí)，Tier 1為最精英的全球頂尖學(xué)府，Tier 5為聲望最低的院校，并分析了AI對(duì)來自不同等級(jí)院校的初級(jí)員工就業(yè)的影響。他們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的U型現(xiàn)象：受沖擊最顯著的，是來自Tier 2和Tier 3中間梯隊(duì)院校的畢業(yè)生。來自Tier 1頂尖名校和排名靠后院校的畢業(yè)生，受到的影響反而較小。Tier 5院校畢業(yè)生的就業(yè)下降幅度甚至是最小的，且在統(tǒng)計(jì)上不顯著。

員工畢業(yè)學(xué)校的聲望與初級(jí)崗位減少的關(guān)系 | 圖源：論文這背后的邏輯可能是，頂尖畢業(yè)生的綜合能力強(qiáng)、溢價(jià)高，工作可能更多涉及高度創(chuàng)新、戰(zhàn)略性和非結(jié)構(gòu)化的問題解決，企業(yè)難以且不愿輕易放棄。而最末端畢業(yè)生的用工成本低，或者大部分在從事的勞動(dòng)密集型工作，AI難以替代。唯獨(dú)中間地帶的畢業(yè)生，其薪資和所從事工作的可替代性，恰好處于最容易被AI降本增效的區(qū)間。研究指出，他們的年薪普遍在6.4-7.1萬美元之間，所從事的許多任務(wù)本質(zhì)上是程序化和常規(guī)化的，例如撰寫市場(chǎng)分析報(bào)告、提供客戶支持、進(jìn)行數(shù)據(jù)整理等等。

五個(gè)學(xué)校等級(jí)的估算平均薪資 | 圖源：論文我們?cè)撊绾卫斫馀c應(yīng)對(duì)？
當(dāng)然，這項(xiàng)研究并非沒有局限。研究者也坦言，“AI的采納”并非隨機(jī)事件，愿意在早期采納AI的公司本身就更大、更集中于科技行業(yè)。盡管研究方法已盡力排除干擾，但無法完全消除所有潛在的混雜因素。同時(shí)，我們也應(yīng)當(dāng)辯證地看待研究結(jié)果：這一方面是技術(shù)進(jìn)步的必然，AI能幫助新人更快成長(zhǎng)，但也不排除一些企業(yè)只是拿AI當(dāng)借口，背后真正的動(dòng)機(jī)是宏觀經(jīng)濟(jì)下行、成本控制，以及對(duì)更高股價(jià)的追求。這些觀點(diǎn)與研究結(jié)論并不沖突，AI是一個(gè)關(guān)鍵且可觀測(cè)的驅(qū)動(dòng)因素，但它并非唯一原因。論文的最后寫道：“鑒于職業(yè)生涯早期的發(fā)展對(duì)個(gè)人一生的職業(yè)發(fā)展軌跡至關(guān)重要，入門級(jí)機(jī)會(huì)的系統(tǒng)性減少可能會(huì)在未來幾十年內(nèi)顯著加劇收入不平等。”一個(gè)人的職業(yè)命運(yùn)，可能比以往任何時(shí)候都更取決于他/她是在AI浪潮到來之前還是之后進(jìn)入職場(chǎng)。面對(duì)這一正在發(fā)生的變革，我們?cè)撛趺醋觯?對(duì)于正在求職或剛進(jìn)入職場(chǎng)的年輕人而言，應(yīng)對(duì)策略是提升那些AI短期內(nèi)難以替代的能力，包括復(fù)雜問題解決、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)、創(chuàng)造力、批判性思維與溝通能力，以及對(duì)AI工具的熟練應(yīng)用能力。要將熟練掌握AI視為一種能力（就像熟練掌握Office一樣），而非威脅。同時(shí)，尋找那些能提供結(jié)構(gòu)化培訓(xùn)、導(dǎo)師制度及多樣化任務(wù)輪換的機(jī)構(gòu)，這將有助于縮短從新人到能獨(dú)立承擔(dān)高階任務(wù)的過渡期。對(duì)于已經(jīng)處于職業(yè)中期或資深層級(jí)的人士，理解如何與AI形成互補(bǔ)、如何將AI作為決策支持、如何利用AI放大經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢(shì)，比擔(dān)憂自己是否會(huì)被替代更為重要?？偠灾?，哈佛的這項(xiàng)研究提供了一份詳實(shí)且系統(tǒng)的證據(jù)，表明生成式AI正在以一種獨(dú)特的方式重塑職場(chǎng)：它抹去了許多入門級(jí)工作的需求，使得年輕人通往職業(yè)生涯的“第一級(jí)臺(tái)階”變得更少、而且更陡峭了。無論你想不想，理解、適應(yīng)并主動(dòng)塑造AI時(shí)代的職業(yè)生態(tài)，都是當(dāng)下我們所有人需要共同面對(duì)的。

參考資料

[1] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555

[2] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4945566[3] https://www.wsj.com/lifestyle/careers/ai-entry-level-jobs-graduates-b224d624[4] https://www.reveliolabs.com/news/macro/is-ai-responsible-for-the-rise-in-entry-level-unemployment/

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