哈佛新研究追踪6200万人:AI冲击下,这些985/211反而比二本更难找工作
一个普通的工作日,一封突如其来的解雇邮件打破了TikTok马来西亚内容审核团队的平静。数百名职员瞬间失去了饭碗,取代他们工作的不再是任何人,而是一套毫不知疲倦的AI算法。
这并非例外。另一方面,马斯克也裁掉了xAI 500名数据标注员,占整个团队的三分之一。企业不再需要那么多初级人手,xAI更需要的是专家级的人工智能训练师。
这两桩裁员,都有同一个特点:初级岗位,没了。
一些零星案例串联起来,使人不禁发问:AI真的已经开始「抢饭碗」了吗?当初的人机协作美梦是否正在破灭?
AI,真的来抢饭碗了
过去几年里,关于AI是否带来预期的「协作效益」的议论几度反转。一方面,有报告指出年轻工作者的招聘率下降,引发了对AI抢走职位的担心;另一方面,也有经济分析人士查看数据后认为,目前并无明确证据显示AI导致失业,多数公司也称,AI对用工方式暂无明显的影响。
然而,越来越多研究发现,生成式AI的接入,可能减弱低技能职工的工作稳定性,特别是,会对初级职位和合同工等组织底层人员,造成结构性挤压。
哈佛大学劳动经济学的两位博士,通过收集过去十年来近6200万劳动者,超过2.45亿招聘信息,对比招聘网站的简历内容,得到了AI「入侵职场」的真相。
首先,是初级岗位的就业人数显著下降。那些采用了AI的企业中,初级岗位快速减少。相比之下,高级岗位则持续增多,就业率也持续增长,AI并没有给这些高级岗位蒙上太多阴影。
另外,采用AI的企业,并不是通过裁员来给AI腾位置的,而是通过放缓招聘。工作越来越难找,都是有原因的。
有趣的是,AI冲击最大的人群,竟然不是末流大学生,而是中档名校毕业生。
具体来说,来自第2档(强校)和第3档(普通名校)的毕业生,就业岗位下降最明显。
相比之下,顶尖精英大学(第1档)的毕业生反而受影响较小;普通大学(第4档)也能相对幸免;至于末流大学(第5档)的毕业生,几乎没有受到冲击。
也就是说,除了少数清北级别名校,其他211/985的毕业生就业受到AI的冲击,可能比「双非」院校的学生还要大得多。
为什么会出现这种「U型」格局?研究者解释:
顶尖名校生:能力与竞争力极强,他们进入的岗位往往更复杂、更具创造性,AI难以替代。
末流院校生:薪资水平较低,雇佣他们的成本不高,用AI来取代并不划算。
中间档次毕业生:薪资并不算低,但工作内容又刚好落在AI的可替代区间。这让他们成为「性价比最低」的群体,自然首当其冲。
不同的行业也有不同的表现,批发零售行业的初级岗位风险最大,因为这些岗位通常是数据录入、客户服务等不涉及决策或创造的工作,重复性高,可代替性自然也就高。
这些研究发现表明,生成式AI正在引导一种「资历偏向型变化」,在企业内部对初级职位产生不成比例的影响。
简单说,「资历偏向型变化」的意思是,技术对于公司造成的影响,体现在内部不同经验或资历水平的员工上,而并非仅仅是按技能水平或职能划分。
「血洗职场」这样的断言可能有些严厉,但是当下的趋势,已经让我们必须重新对人机协作的现状进行反思。
去人化潮流下,谁的工作首当其冲?
这些研究的发现,跟坊间流传的忧虑不谋而合:生成式AI通过自动化某些常规任务,可以让企业减少对入门级员工的需求。恰恰,对于初级员工而言,这些任务是职业生涯起步的一部分。
内容审核员是典型。以前社交媒体公司需要雇用大批人力检查不良内容,现在超过80%的违规内容都能由算法自动删除。TikTok从2024年起在全球裁减了数百名内容审核员,用AI模型加上少量人力接替这项工作。
Meta的内容审核外包团队也经历了缩减和重组。初级财会、行政等办公室底层职位也遇到了类似的命运。以财务助理为例:过去需要人力逐项对照票据和录入,现在许多公司都已配置智能报销和自动记账系统,让AI完成这些碎片流程。
结果,这些原本用来练手的职位,要么直接消失,要么不再招收新人。
这些最容易被AI替代的职位,以往通常由年轻员工和合同工承担,工作稳定性本已不高,现在更被视为「可有可无」。AI的普及应用,正在让企业用工模式走向人员更精简、技术替代率更高的方向。
人们希望的「1+1>2」,现实却变成「1个AI顶走1个人」。原因之一是AI善于处理流程明确、重复性高的任务,当机器足以承担这些琐碎事务,企业就往往直接裁撤相应的初级职位。
原因之二是出于成本和效率考量。AI完全替代一位员工可立刻节省成本,而「AI+员工」提升效率的收益则不易直接体现,还需要培训和调整流程。在短期利益的驱动下,许多公司更愿意选择立竿见影的替代路线,「协作」也便演变为「去人化」。
结果,技术带来了一些技能上的「两极化」趋势。有经验者拥抱AI后如虎添翼,而缺乏经验的年轻人则失去了练手机会。人才阶梯的底部被压缩,职业的入门门槛被抬高。
年龄20,工龄18,或许近在眼前
对刚起步的年轻人而言,如果没有初级工作作为「垫脚石」,他们会面临更严峻的成长困境——招聘网站上「年龄不超过25岁,工作经验至少10年」的离谱JD,很有可能演变成残酷的现实。
这是AI时代下,一个不应该忽视的新疑问。
以往,对于技术如何影响就业的讨论,通常围绕着「技能偏向型变化」展开。也就是说,各种自动化、计算机技术,可以造福那些能力过硬、受教育水平高、技术背景的劳动者,提升他们的生产力和工资,取代掉的,也是那些技能低下的劳动者。
而如今,AI的快速普及采用,出现了对资历浅的劳动者的「歧视」,所以被称作「资历偏向型变化」。资历深未必代表能力强,可是却有助于他们逃过AI的取代。
资历浅的员工,从事的职位和工作是入门级的没错,但这是他们的起点——无论什么工作,总是要从零开始的,谁能一步登天呢?
面对这些由AI带来的职场变化,思路和打法也需要变化:
1.学校的课程设计和培养方式得变,不仅要让学生了解什么是AI,更要能让他们掌握和驾驭对AI工具的使用。
2.对于职业的规划和思考得变,以往按部就班的思路越来越危险了,主动的挑战自己,才是对抗被AI取代的风险。
3.更重要的是终身学习,不断地适应新工具和新挑战的能力,把初级的工作技能转化为高级技能,将会对职业发展起到真正的帮助。
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