怡居地產

加入怡居

過去7年，我司每年平均捐出52%純利作慈善用途，款額動輒以百萬元計，可稱實至名歸的社會企業。閣下光顧我司，是變相自己做善事！日後請多多光顧為感！

尖沙咀總行 : 2569 2192

太古城華山分行 : 2569 1339

沙田銀禧分行 : 2636 1380

太古城明宮分行 : 2560 3738

沙田第一城專責組 : 2647 1838

杏花邨專責組 : 2898 0007

尖沙咀總行 : 2569 2192

太古城華山分行 : 2569 1339

沙田第一城專責組 : 2647 1838

沙田銀禧分行 : 2636 1380

太古城明宮分行 : 2560 3738

杏花邨專責組 : 2898 0007

回應 : 0

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)

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。

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。

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。