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奇、趣、妙、識
二本学生,成了被AI替代的“重灾区”?
罗辑思维
2025年10月21日
(原文發表於2025年10月19日)
 
01

AI怎么影响不同岗位?

最近,我读到了一篇论文,论文是由哈佛大学经济学专业的一位博士生和一位硕士生撰写的,名字是《生成式人工智能作为一种偏向资历的技术变革:来自美国简历与招聘信息数据的证据》(Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data),其中给出了更多基于数据支持的结论。
今天,我会结合这篇论文和其他相关研究,并基于我对中国实际情况来分析。
首先谈第一个问题,AI怎么影响了不同工作岗位。
我先说明一下,虽然这篇哈佛论文研究的是美国的情况,但对我们也有参考价值。论文引用的数据集,覆盖了28.5万家美国企业、近6200万劳动者。
这里面包含从2015年到2025年的2.45亿条招聘信息,要知道整个美国近十年的劳动力人口也不到1.7亿,所以参考价值很高。另外我们知道,企业不会随便透露商业信息,但招聘数据往往相对客观,因为开展业务总得招人吧。
论文发现,AI并不是平等地替代每一类岗位,而是取代入门岗位,强化资深岗位。
论文提到,从2023年第一季度开始,在采用AI的企业中,入门岗位的人数出现了显著下降,一年半后,减少了约7.7%;但资深岗位并没有出现拐点,还在继续增长。
但这只是普遍情况,为了更准确地处理数据,这篇论文采用了双重差分的分析方法(Difference-in-Differences,DiD),你可以简单理解成AB测试,就是在同一时间、针对同一对象测试2种变量,得出更准确的测试结果。
论文只把企业分为“采用AI”的和“没采用AI”的。这样一来,其他影响因素就被屏蔽了,主要聚焦企业采用和没采用AI所带来的影响。
随后论文发现,如果只比较“同一企业、同一时间段”,结果更明显,入门岗位相比资深岗位的就业水平,下降了大约12%,资深岗位依然继续增长。
这说明,AI取代入门岗位的趋势,一定程度上得到了验证。而资深岗位的增长,和沃尔玛最近的顶尖工程师招聘行动,也正好呼应上了。
这篇论文还提到一个关键数据:那些采用AI的企业,平均每季度少招3.7名初级员工,相当于减少大约22%的初级招聘,而资深岗位没有这种情况。
同时,还有两个指标很有意思:一是,这些采用AI的企业,初级员工的离职率不仅没有上升,反而还下降了一点,说明总体看大规模裁员并没有出现;二是,初级员工的晋升率也提高了,这说明更多初级员工在成为资深员工。
结合在一起看,结论就很明确了,AI更倾向于替代入门岗位,而不是资深岗位,而替代的方式,是减少新员工招聘,同时更多初级员工升为了资深员工。
这里穿插一个小思考,如果真是这样,怎么解释汉莎航空因为AI而裁员的现象呢?这里我补充一下经营数据:2025财年,沃尔玛净利润较2024年增长25.3%;而汉莎航空上一个财年(2024财年),净利润同比下降了17.5%,业绩显著恶化。
所以我分析下来,同样面对AI,对于经营恶化的企业,AI更多被当做削减成本的工具,表现为裁员;但对于前景光明的企业,AI更多地被当做提升效率的工具,所以相对而言能保持员工的稳定,同时在加大对资深岗位的招聘。
我们进一步分析,AI的替代正在压缩职业阶梯,过去充当底层的入门岗位或者说基础岗位,可能会快速消失,比如基础岗的各种文员、设计师、客服和工程师等。
而关于这个结论,我在斯坦福大学的另一篇论文上(《煤矿里的金丝雀?关于人工智能对近期就业影响的六个事实》;Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence),也看到了数据支撑。
斯坦福的论文提到,从2022年底到2025年7月,在最受AI影响的职业中,比如客户服务代表、会计与审计师、秘书与行政助理等,22岁到25岁的劳动者就业人数,下降了6%;而35-49岁的劳动者就业人数,则增长了9%。
最典型的岗位是软件开发,和2022年的峰值相比,22到25岁的软件开发人员,下降接近20%。也就是说,AI正在不均衡地冲击美国年轻人的入门岗位。

02

AI怎么影响不同学历的毕业生?

除了年龄或者经验层面的考虑,AI对不同学历人才的影响有什么不同呢?接下来谈第二个问题,AI怎么影响不同学历的毕业生。
因为教育背景的不同,面对AI冲击,年轻人群体也在分化。哈佛大学这篇论文(《生成式人工智能作为一种偏向资历的技术变革:来自美国简历与招聘信息数据的证据》),把所有学校按照录取难度,分成了五类。
从难到易,分别是,第一档顶尖强校,比如哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院,第二档次强学校、第三档中等学校,第四档录取要求较低的次等学校,和第五档录取要求最低的末等学校。
结果发现,二档的次强学校和三档中等学校的学生,反而更容易被替代,这部分挑战了我们对传统价值排序的认知。我分析下:
第一,第一档的顶尖强校和第四、第五档的次等和末等学校的学生,受到的影响较小。
但我分析背后的原因差异巨大:顶尖强校的学生,不容易被替代,是因为他们是老板眼中,有稀缺性的潜力股,所以,做入门岗位,比如管培生等,只是为未来铺路。
而次等和末等学校的学生不容易被AI替代,是因为工资低,比启用AI更划算,但只能算是“暂时安全”,因为随着产业规模扩大,启用AI的成本也在快速下降,他们未来也可能会面临新的替代。
第二,受到冲击最大的,是第二档的次强学校和第三档的中等学校的学生,也就是中间层的学生。他们面临的是性价比困境,比上能力不足,比下工资更高,所以夹在中间,左右为难,更容易成为AI冲击下的“牺牲品”。
当然这是美国的情况,那中国呢?我认为,底层逻辑高度一致,但受到冲击的学校层级会下移。如果类比到中国,同样以录取难度来分,第一档是以清北复交为代表的顶尖院校,第二档是剩下的“985”高校,第三档是“211”高校,第四档是一般本科高校,最后一档是专科高职学校等等。
而根据我的观察和体感,排在第二、第三层级的985、211高校毕业生,受到的影响也相对较小,而排在第四层级的普通本科毕业生,和部分没有特色的专科高职毕业生,更可能被新技术替代。
为什么会出现这样的差异?我在研究后发现,可能原因是产业结构的差异。美国的产业以第三产业为主,更多年轻学生的出路,是在各种现代服务业中,AI更容易替代,所以中等层次的学生,更容易暴露在替代风险中。
而据我观察,我们国家,体制内和制造业就业占比很高,中间层的985和211大学毕业生,很多都进入到体制内和央国企或者先进制造业中,所以被AI替代的风险降低了。其中高职院校毕业生我单独说下,因为中国制造业和服务业的发展,现在很多有特色的高职院校毕业生,其实就业是不错的。
总结一下,就是第四层级的更多一般本科院校毕业生,如果他们的未来目标是成为传统白领,反而更容易暴露在AI冲击的风险之中。所以我认为,在中国,单从就业竞争力这块来说,真正最脆弱的是一般本科和缺乏特色的专科高职院校的毕业生。

03

应对策略

因为企业更加看重资深岗位,更多简单岗位将被替代,所以经验的重要性大大加强,正在慢慢超过学历价值。
所以,前两条建议是针对学生群体的:第一,还是要考一个更好的学校,比如211及以上的大学;或者一个足够有特色的学校,比如上海海关学院这种学校,或者特色的职业技术大学。
第二,在就业前,储备足够的实习经验、项目经验、研究经验,甚至系统解决问题的经验,这些正变得越来越重要。总之你要向企业证明,你有足够的潜力可以在短时间内成为一名资深员工。
第三条建议适用于更广泛的求职者,如果好公司很难进入,那么就进一家次优的或者你认为及格的公司,关键是先让自己变成一家小公司的“资深员工”,然后再想办法跳槽。
这里提醒一下,即使选择次优公司,也要注意选择经营状况良好的公司,因为同样一个岗位,在经营状况好的公司,可能是被要求用AI提升效率来增效,而在差的公司,更可能是被用AI取代岗位来降本。
据我观察,让自己变成资深员工,这点在体制内也同样适用。最近,江苏、四川等地,纷纷进一步放宽公务员遴选或者事业单位招考的年龄限制。比如四川眉山市人社局表示,即将发布的事业单位公招公告,本科放宽到38周岁,研究生放宽到43周岁。
我分析背后的原因,包括延迟退休的影响和就业压力,但更有经验的人才加入,本身就是一个新的竞争趋势。另外,今年还有很多之前证券公司的经验丰富的员工,在考各地税务局的公务员。
第四,要努力锤炼和凸显自己身上那一部分不能被AI替代的东西,比如人际关系处理能力和项目决策能力。
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