本文來(lái)自微信公眾號(hào)：騰訊新聞大聲思考，作者：胡泳，題圖來(lái)自：視覺(jué)中國(guó)

當(dāng)畢業(yè)典禮開(kāi)始出現(xiàn)對(duì)AI的噓聲

一年一度的高校畢業(yè)季又來(lái)到了。

在美國(guó)，過(guò)去，畢業(yè)典禮演講通常是關(guān)于夢(mèng)想、創(chuàng)新和未來(lái)機(jī)遇的鼓舞性場(chǎng)合；然而如今，只要演講者談及人工智能，越來(lái)越多的學(xué)生會(huì)表現(xiàn)出明顯的抵觸甚至敵意。

一個(gè)頗具象征意味的場(chǎng)景發(fā)生在今年5月的亞利桑那大學(xué)畢業(yè)典禮上。當(dāng)谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）向畢業(yè)生談?wù)撊斯ぶ悄芩鶐?lái)的機(jī)遇與未來(lái)時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)卻響起了噓聲。對(duì)于長(zhǎng)期以來(lái)慣于被視為技術(shù)創(chuàng)新象征的人物而言，這樣的遭遇頗不尋常。

過(guò)去，硅谷領(lǐng)袖出現(xiàn)在大學(xué)畢業(yè)典禮上，往往代表著創(chuàng)業(yè)精神、技術(shù)進(jìn)步和無(wú)限可能；而如今，當(dāng)他們談?wù)揂I時(shí)，迎接他們的不再只有掌聲，還有懷疑和焦慮。施密特將當(dāng)前的人工智能熱潮與四十年前的個(gè)人電腦革命相提并論，現(xiàn)場(chǎng)卻不斷傳來(lái)學(xué)生的喝倒彩。面對(duì)這樣的反應(yīng)，他頓了頓，對(duì)畢業(yè)生說(shuō)道：“我知道你們很多人對(duì)此是什么感受。我聽(tīng)得到你們的聲音?！?/p>

這句帶有安撫意味的話語(yǔ)，凸顯了當(dāng)下美國(guó)青年群體對(duì)于人工智能的復(fù)雜情緒。對(duì)于許多即將進(jìn)入職場(chǎng)的畢業(yè)生來(lái)說(shuō)，人工智能不再只是令人興奮的創(chuàng)新工具，而越來(lái)越像一個(gè)潛在的競(jìng)爭(zhēng)者。當(dāng)科技公司不斷展示AI的自動(dòng)化能力時(shí)，年輕人首先想到的往往不是生產(chǎn)力提升，而是自己的第一份工作是否還存在。

入門級(jí)工作的消失

越來(lái)越多的證據(jù)顯示，人工智能已開(kāi)始直接影響年輕人的就業(yè)前景。它對(duì)大量崗位構(gòu)成真實(shí)威脅，而這些崗位恰恰一直承擔(dān)著年輕一代進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)“第一站”的責(zé)任。

它們是傳統(tǒng)上被視為職業(yè)起點(diǎn)的初級(jí)崗位，長(zhǎng)期履行著培養(yǎng)新人、積累經(jīng)驗(yàn)和完成職業(yè)社會(huì)化的重要功能，是每一代年輕人開(kāi)始職業(yè)生涯的第一塊踏板。然而，當(dāng)AI能夠完成基礎(chǔ)文案撰寫(xiě)、數(shù)據(jù)整理、市場(chǎng)調(diào)研、代碼編寫(xiě)、初始設(shè)計(jì)、客戶服務(wù)乃至知識(shí)工作時(shí)，企業(yè)對(duì)于初級(jí)員工的需求正在發(fā)生變化。

這種趨勢(shì)幾乎出現(xiàn)在各個(gè)行業(yè)之中。

在科技行業(yè)，先進(jìn)的編程工具正在逐步接管原本屬于初級(jí)工程師的工作，例如編寫(xiě)簡(jiǎn)單代碼與調(diào)試——這些任務(wù)本來(lái)正是年輕開(kāi)發(fā)者積累經(jīng)驗(yàn)的主要方式。在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，此一現(xiàn)象被稱為“初級(jí)程序員的初學(xué)者困境”。GitHub Copilot、Cursor等先進(jìn)AI編程工具的普及，正在徹底重塑軟件工程師的職業(yè)路徑。

在律師事務(wù)所中，曾經(jīng)由初級(jí)助理律師和第一年律師負(fù)責(zé)的文檔審查工作，如今也正被人工智能工具接管，原本需要數(shù)周完成的工作，現(xiàn)在可以在數(shù)小時(shí)內(nèi)完成。這動(dòng)搖了法律界小時(shí)計(jì)費(fèi)制的根基。過(guò)去，大型律師事務(wù)所維持其龐大商業(yè)帝國(guó)的主要模式之一，就是依賴成群結(jié)隊(duì)的初級(jí)助理和實(shí)習(xí)生進(jìn)行高強(qiáng)度的“流水線作業(yè)”。初級(jí)律師雖然時(shí)薪相對(duì)低，但由于基數(shù)大、工作時(shí)間極長(zhǎng)，貢獻(xiàn)了律所很大一部分的基礎(chǔ)收入。當(dāng)AI讓200小時(shí)的工作量變成2小時(shí)，律所就無(wú)法再向客戶收取這200小時(shí)的費(fèi)用。這迫使律所從出售時(shí)間向出售價(jià)值/固定收費(fèi)轉(zhuǎn)型。

市場(chǎng)研究行業(yè)內(nèi)的初級(jí)崗位（如市場(chǎng)研究分析師助理、數(shù)據(jù)錄入員、初級(jí)數(shù)據(jù)分析師等）正在被生成式AI快速替代或嚴(yán)重壓縮。比如，過(guò)去需要人工把幾十個(gè)小時(shí)的消費(fèi)者深訪錄音轉(zhuǎn)成文字，并進(jìn)行人工編碼和打標(biāo)簽?，F(xiàn)在，AI定制系統(tǒng)幾分鐘就能完成轉(zhuǎn)錄、提取關(guān)鍵詞，甚至直接抓出消費(fèi)者的“情緒波動(dòng)”。原本需要初級(jí)員工熬夜搜集幾十家競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的官網(wǎng)、財(cái)報(bào)和社媒評(píng)價(jià)，做行業(yè)定性研究，而使用聯(lián)網(wǎng)的大語(yǔ)言模型工具，幾秒鐘內(nèi)就能生成一份脈絡(luò)清晰的競(jìng)品對(duì)比初稿。

在零售行業(yè)，客服崗位（如在線客服、呼叫中心專員、售后接待等）傳統(tǒng)上是門檻極低、吸納年輕就業(yè)人口最多的“海綿”之一。然而，隨著基于大語(yǔ)言模型的新一代AI智能客服全面上崗，這個(gè)龐大的入門級(jí)就業(yè)蓄水池正在迅速干涸。

在營(yíng)銷行業(yè)，因?yàn)楣ぷ髦械拇罅炕A(chǔ)任務(wù)本身就具有高度符號(hào)化、模板化和可預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，而這些恰恰是大模型最擅長(zhǎng)處理的內(nèi)容，所以初級(jí)崗位快速收縮。長(zhǎng)期以來(lái)，營(yíng)銷行業(yè)的人才培養(yǎng)遵循著一種典型的“學(xué)徒制”邏輯：新人從整理市場(chǎng)資料、搜集競(jìng)品信息、撰寫(xiě)基礎(chǔ)文案、運(yùn)營(yíng)社交媒體賬號(hào)、制作數(shù)據(jù)報(bào)告等事務(wù)性工作做起，在不斷重復(fù)的實(shí)踐過(guò)程中逐漸形成對(duì)消費(fèi)者、品牌和市場(chǎng)的理解?，F(xiàn)在，實(shí)習(xí)生→營(yíng)銷專員→高級(jí)專員→品牌經(jīng)理→市場(chǎng)總監(jiān)的職業(yè)路徑被打破，初級(jí)從業(yè)者也因此喪失了進(jìn)入行業(yè)、積累經(jīng)驗(yàn)和向上流動(dòng)的機(jī)會(huì)。

根據(jù)哈佛大學(xué)的一份最新工作論文，在采用了生成式人工智能的公司中，自2023年以來(lái)，初級(jí)崗位的招聘人數(shù)每季度下降了大約80%。這項(xiàng)由哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家賽義德·侯賽尼（Seyed Hosseini）和蓋伊·利希廷格（Guy Lichtinger）進(jìn)行的研究，分析了2015年至2025年間，涵蓋美國(guó)28萬(wàn)多家企業(yè)、6600萬(wàn)名員工的簡(jiǎn)歷和招聘職位數(shù)據(jù)。生成式AI正在不成比例地減少對(duì)處于職業(yè)生涯底層員工的需求，而同一家公司的資深員工（高級(jí)崗位）數(shù)量卻在持續(xù)增長(zhǎng)。兩位學(xué)者將這種現(xiàn)象稱為“偏向高資歷的技術(shù)變革”。

類似地，路透社2026年的調(diào)查顯示，科技、廣告、娛樂(lè)等行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)“靜默裁員”，許多企業(yè)減少應(yīng)屆生招聘規(guī)模，并用AI完成原本由新人承擔(dān)的工作。還有一種情況也很常見(jiàn)：若有員工離開(kāi)，企業(yè)并不會(huì)急于尋找新的畢業(yè)生來(lái)填補(bǔ)空缺，而是選擇讓?shí)徫蛔匀幌А?/p>

這類手段揭示了當(dāng)前AI影響就業(yè)市場(chǎng)的一種重要機(jī)制：企業(yè)正在通過(guò)“自然減員”而非“主動(dòng)裁員”來(lái)重塑組織結(jié)構(gòu)。相比大規(guī)模裁員所帶來(lái)的輿論壓力和組織震蕩，減少招聘、暫停校招、縮減實(shí)習(xí)崗位是一種成本更低、風(fēng)險(xiǎn)更小的調(diào)整方式。然而，這種漸進(jìn)式變化對(duì)于即將進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的年輕人而言，影響卻同樣深遠(yuǎn)，因?yàn)樗麄兠鎸?duì)的并非崗位被取消，而是崗位根本不再出現(xiàn)。

這些變化與最新的就業(yè)數(shù)據(jù)中的年輕人失業(yè)趨勢(shì)相呼應(yīng)。在美國(guó)，自2022年9月以來(lái)，大學(xué)畢業(yè)生的失業(yè)率上升了30%，相比之下，全體勞動(dòng)力的增幅約為18%。與此同時(shí)，LinkedIn 的“職場(chǎng)信心指數(shù)”（Workforce Confidence Index）持續(xù)下降，顯示出整體不確定性加劇。該指標(biāo)是基于近50萬(wàn)名專業(yè)人士的職業(yè)與就業(yè)信心調(diào)查而得出的。面對(duì)如此波動(dòng)的前景，Z世代對(duì)未來(lái)的悲觀程度高于其他所有年齡群體。

真正的危機(jī)是職業(yè)再生產(chǎn)機(jī)制的斷裂

在中國(guó)，生成式AI對(duì)初級(jí)崗位的沖擊同樣劇烈，且由于獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)與人口背景，這種沖擊展現(xiàn)出了更具挑戰(zhàn)性的中國(guó)特色。

中國(guó)正面臨一個(gè)特殊的結(jié)構(gòu)性矛盾：一方面，中國(guó)高校畢業(yè)生人數(shù)再創(chuàng)新高（2026屆預(yù)計(jì)達(dá)1270萬(wàn)人）；另一方面，青年群體進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的傳統(tǒng)入口，如市場(chǎng)營(yíng)銷、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、行政助理、客服專員、初級(jí)程序員等，悉遭壓縮。過(guò)去承接了大量應(yīng)屆生的產(chǎn)業(yè)，正在將預(yù)算向AI大模型傾斜。

我的一個(gè)學(xué)生做廣告業(yè)從業(yè)人員調(diào)查，發(fā)現(xiàn)AI在基礎(chǔ)崗位有明顯優(yōu)勢(shì)。從業(yè)多年的廣告人對(duì)AI的使用效果給予很高的評(píng)價(jià)：“各方面都要好于去找一個(gè)大學(xué)生進(jìn)來(lái)當(dāng)實(shí)習(xí)生?！币虼?，“感覺(jué)大學(xué)生現(xiàn)在要跟AI競(jìng)爭(zhēng)是非常難的一件事情?？赡苄枰ヅ囵B(yǎng)的人會(huì)變少，對(duì)于new blood的吸收崗位肯定會(huì)變少?！?/p>

可見(jiàn)，不僅僅是大量傳統(tǒng)意義上的入門級(jí)崗位消失，“實(shí)習(xí)生坑位”也不見(jiàn)了。而廣告業(yè)的情形在其他行業(yè)也大量存在：

龐大的游戲產(chǎn)業(yè)曾是美術(shù)和文學(xué)專業(yè)畢業(yè)生的吸納大戶，而現(xiàn)在，大量的初級(jí)原畫(huà)師、換皮美工、初級(jí)游戲劇情/文案策劃崗位急劇縮減。企業(yè)不再愿意花錢和時(shí)間去“養(yǎng)”一個(gè)新手成長(zhǎng)，而是直接用AI配合1個(gè)資深設(shè)計(jì)師頂替過(guò)去5個(gè)人的團(tuán)隊(duì)。

互聯(lián)網(wǎng)和軟件外包行業(yè)（如軟通動(dòng)力、中軟國(guó)際等外包巨頭）曾消耗了海量的計(jì)算機(jī)專業(yè)大專及本科生，但肉眼可見(jiàn)初級(jí)“碼農(nóng)”正在被低代碼和AI編程取代?！岸畼I(yè)務(wù)、能架構(gòu)、會(huì)調(diào)教AI”的資深開(kāi)發(fā)者成了香餑餑，只會(huì)照著文檔寫(xiě)死代碼的初學(xué)者甚至連面試機(jī)會(huì)都拿不到。

歷史上，每一代勞動(dòng)者都需要通過(guò)一些基礎(chǔ)性工作積累經(jīng)驗(yàn)，然后逐步成長(zhǎng)為更高級(jí)的人才。但如果這些入門崗位本身被自動(dòng)化消解，那么年輕人將面臨一個(gè)前所未有的問(wèn)題：在缺乏實(shí)踐機(jī)會(huì)的情況下，他們又該如何獲得成為專家所必需的經(jīng)驗(yàn)？

從職業(yè)社會(huì)學(xué)角度看，真正的危機(jī)不一定是失業(yè)，而是職業(yè)再生產(chǎn)機(jī)制的斷裂。企業(yè)越來(lái)越傾向于招聘能夠直接創(chuàng)造價(jià)值的成熟人才，而不愿投入時(shí)間和成本培養(yǎng)新人。

經(jīng)驗(yàn)不是不重要了，而是不傳遞了

AI企業(yè)內(nèi)部的人才結(jié)構(gòu)正在發(fā)生明顯變化。如前所述，在初級(jí)崗位招聘持續(xù)萎縮的同時(shí)，資深員工的數(shù)量卻在繼續(xù)增長(zhǎng)。換言之，企業(yè)減少的并不是全部勞動(dòng)力需求，而是對(duì)那些仍需培養(yǎng)的人的需求；增加的則是對(duì)能夠立即創(chuàng)造價(jià)值的人的需求。

在那些最容易受到生成式AI影響的職業(yè)領(lǐng)域（市場(chǎng)研究、金融分析、內(nèi)容創(chuàng)作、軟件開(kāi)發(fā)、法律助理等知識(shí)密集型崗位），這種趨勢(shì)表現(xiàn)得尤為明顯。研究發(fā)現(xiàn)，在采用AI的企業(yè)中，暴露于生成式AI風(fēng)險(xiǎn)較高崗位的初級(jí)員工數(shù)量相對(duì)于其他崗位下降了約7%，而同一職業(yè)中的資深員工卻沒(méi)有出現(xiàn)類似的下滑。這意味著，AI并沒(méi)有均勻地替代整個(gè)職業(yè)，而是在職業(yè)內(nèi)部重新分配價(jià)值：經(jīng)驗(yàn)豐富者的價(jià)值被放大，而經(jīng)驗(yàn)不足者的價(jià)值則被削弱。

從企業(yè)角度看，這種邏輯并不難理解。一名擁有十年經(jīng)驗(yàn)的分析師配合AI工具，往往能夠完成過(guò)去一個(gè)團(tuán)隊(duì)的部分工作；而一名剛畢業(yè)的新人，即使擁有同樣的AI工具，也未必具備判斷信息質(zhì)量、理解行業(yè)背景和做出商業(yè)決策的能力。因此，AI并沒(méi)有消滅經(jīng)驗(yàn)的重要性，反而提高了經(jīng)驗(yàn)的回報(bào)率。

這也意味著，勞動(dòng)力市場(chǎng)正在從傳統(tǒng)的“培養(yǎng)模式”轉(zhuǎn)向一種新的“購(gòu)買模式”。過(guò)去企業(yè)通過(guò)招聘大量應(yīng)屆畢業(yè)生，在內(nèi)部完成培訓(xùn)與篩選；如今越來(lái)越多企業(yè)更傾向于直接招聘已經(jīng)具備實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的人才，再借助AI進(jìn)一步提升其效率。結(jié)果便是，職業(yè)成長(zhǎng)鏈條的中下游環(huán)節(jié)開(kāi)始收縮，而高端人才市場(chǎng)的重要性持續(xù)上升。

但這樣也不是沒(méi)有代價(jià)的。首先是一個(gè)雞生蛋蛋生雞的問(wèn)題：如果所有企業(yè)都希望招聘有經(jīng)驗(yàn)的人，那么這些經(jīng)驗(yàn)最初又將從哪里產(chǎn)生？其次是資深人才的消耗問(wèn)題：由于缺乏基層助理分擔(dān)雜務(wù)，需要調(diào)教AI來(lái)代替，不得不把時(shí)間浪費(fèi)在低價(jià)值的瑣事上?；蛘撸捎谛袠I(yè)沒(méi)有新鮮血液流入，面臨中年危機(jī)與技能固化的雙重壓力。

學(xué)徒制的終結(jié)與殘酷的職場(chǎng)新常態(tài)

職場(chǎng)學(xué)徒制的消失，是近幾年職場(chǎng)最隱秘、但也最具毀滅性的結(jié)構(gòu)性變化之一。過(guò)去，無(wú)論是工廠里的“師傅帶徒弟”，還是寫(xiě)字樓里的“老帶新”，職場(chǎng)都有一條不成文的人才孵化鏈條。但今天，這條鏈條在技術(shù)大潮和經(jīng)濟(jì)效率的逼迫下，正在徹底斷裂。

這造成三個(gè)極其殘酷的職場(chǎng)新常態(tài)：第一是招聘要求的“無(wú)限套娃”。打開(kāi)招聘軟件，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)荒謬的現(xiàn)象：一個(gè)入門級(jí)、助理級(jí)的崗位，卻要求具備3年以上、能獨(dú)立操盤項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。企業(yè)把本該由自己承擔(dān)的培訓(xùn)成本，直接轉(zhuǎn)嫁給了社會(huì)。這就導(dǎo)致應(yīng)屆生陷入了沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)就找不到工作、從而更加沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)的死循環(huán)。

第二是“老帶新”變成“嫌棄新”。在學(xué)徒制時(shí)代，帶徒弟是資深員工的榮譽(yù)甚至考核指標(biāo)。但現(xiàn)在資深員工自身難保：在技術(shù)迭代和行業(yè)裁員的壓力下，中年白領(lǐng)或高級(jí)技術(shù)工人都面臨著巨大的續(xù)約壓力，他們沒(méi)有精力和義務(wù)去義務(wù)“扶貧”新人。同時(shí)，帶新成本也升高了，由于技能范式變成了人機(jī)協(xié)同式，要教新人用AI跑通工作流，其教學(xué)成本甚至超過(guò)了資深員工自己動(dòng)手的成本。

第三是轉(zhuǎn)正考核的“KPI 前置”。過(guò)去，新人的試用期是用來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的；現(xiàn)在，試用期就是生存淘汰賽。很多企業(yè)在入職第一周就會(huì)給新人下達(dá)明確的、甚至是不切實(shí)際的產(chǎn)出指標(biāo)，行就留，不行就立刻換下一個(gè)，新人完全沒(méi)有“試錯(cuò)”的空間。

企業(yè)不再提供“新手村”，技能的習(xí)得就從一種企業(yè)/社會(huì)公共行為，徹底變成了個(gè)人自費(fèi)行為。為了跨越這個(gè)斷層，現(xiàn)在的年輕人不得不開(kāi)始“自費(fèi)當(dāng)學(xué)徒”。市面上甚至催生出了畸形的產(chǎn)業(yè)鏈，學(xué)生需要花幾千甚至上萬(wàn)元，購(gòu)買一個(gè)“遠(yuǎn)程實(shí)習(xí)”或“導(dǎo)師帶教”名額，僅僅為了在簡(jiǎn)歷上增添一筆“工作經(jīng)驗(yàn)”。年輕人也被迫在知乎、B站、小紅書(shū)上自學(xué)“如何像一個(gè)3年經(jīng)驗(yàn)的職場(chǎng)人一樣匯報(bào)”、“如何熟練調(diào)教AI”。

對(duì)于個(gè)人而言，這意味著進(jìn)入職業(yè)共同體的門檻越來(lái)越高；對(duì)于社會(huì)而言，這意味著知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與專業(yè)能力的代際傳承機(jī)制正在遭遇挑戰(zhàn)。

AI的影響是一場(chǎng)關(guān)于預(yù)期的革命

值得注意的是，初級(jí)崗位招聘量下降80%，并不是因?yàn)檫@些工作已經(jīng)被AI大規(guī)模自動(dòng)化取代，而是因?yàn)槠髽I(yè)相信它們未來(lái)將會(huì)被取代。

研究發(fā)現(xiàn)，在ChatGPT于2022年底發(fā)布后，美國(guó)企業(yè)管理層對(duì)于人工智能的關(guān)注迅速升溫。根據(jù)研究團(tuán)隊(duì)的統(tǒng)計(jì)，到2023年年中，美國(guó)上市公司財(cái)報(bào)電話會(huì)議（earnings calls）中提及AI的次數(shù)已經(jīng)增長(zhǎng)至原來(lái)的三倍以上。企業(yè)開(kāi)始將人工智能視為未來(lái)提升生產(chǎn)效率和降低人力成本的核心工具，并據(jù)此重新規(guī)劃自身的人才結(jié)構(gòu)。

許多情況下，企業(yè)并沒(méi)有等到AI真正成熟到能夠完全接管相關(guān)工作后才采取行動(dòng)，而是提前調(diào)整招聘策略。面對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的自動(dòng)化能力，它們率先縮減了應(yīng)屆畢業(yè)生和初級(jí)崗位的招聘規(guī)模，減少對(duì)新人的培養(yǎng)投入，以避免未來(lái)出現(xiàn)人員冗余。這意味著，招聘市場(chǎng)的變化更多是由企業(yè)對(duì)未來(lái)技術(shù)前景的預(yù)期所驅(qū)動(dòng)，而非由已經(jīng)發(fā)生的自動(dòng)化事實(shí)所驅(qū)動(dòng)。

這種現(xiàn)象反映出一種典型的“預(yù)期效應(yīng)”（expectation effect）。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，企業(yè)決策往往并非基于當(dāng)下現(xiàn)實(shí)，而是基于對(duì)未來(lái)的判斷。當(dāng)管理層相信未來(lái)三到五年內(nèi)AI能夠完成越來(lái)越多的基礎(chǔ)性知識(shí)工作時(shí)，他們就會(huì)傾向于減少今天的初級(jí)崗位招聘，即使當(dāng)前這些工作仍然主要依賴人類完成。換句話說(shuō)，被裁減的并非已經(jīng)被AI取代的崗位，而是企業(yè)認(rèn)為未來(lái)可能被AI取代的崗位。

這種變化也揭示了生成式AI與以往技術(shù)革命的重要區(qū)別。傳統(tǒng)自動(dòng)化通常是在機(jī)器已經(jīng)成熟并投入生產(chǎn)之后，勞動(dòng)力需求才開(kāi)始下降；而生成式AI則在很大程度上通過(guò)改變企業(yè)預(yù)期來(lái)提前影響就業(yè)市場(chǎng)。技術(shù)尚未完全落地，企業(yè)的人才戰(zhàn)略卻已經(jīng)發(fā)生改變。這里被改變的不是工作本身，是對(duì)于未來(lái)工作的想象。

年輕求職者面對(duì)一種前所未有的挑戰(zhàn)：他們所競(jìng)爭(zhēng)的崗位減少，并不一定因?yàn)樽陨硪呀?jīng)輸給了AI，而是因?yàn)槠髽I(yè)認(rèn)為未來(lái)某一天AI可能會(huì)勝過(guò)他們。就業(yè)市場(chǎng)開(kāi)始圍繞一種尚未完全實(shí)現(xiàn)的技術(shù)能力進(jìn)行重構(gòu)，形成一種“預(yù)防性裁撤”或“預(yù)期性縮招”的現(xiàn)象。

從更宏觀的視角來(lái)看，這也意味著AI的影響不僅是一場(chǎng)技術(shù)革命，更是一場(chǎng)關(guān)于預(yù)期的革命。

企業(yè)可能高估了AI的替代速度

很明顯，部分企業(yè)的人才收縮策略，建立在對(duì)于未來(lái)AI能力的預(yù)期之上，而非現(xiàn)實(shí)中的完全自動(dòng)化。企業(yè)可能高估了AI取代初級(jí)知識(shí)工作的速度，而認(rèn)知能力的“最后一公里”問(wèn)題，或許是造成這種高估的重要原因之一。

所謂“最后一公里”，是指大模型可以輕松完成90%甚至99%的高難度計(jì)算、知識(shí)檢索和文本生成，但在決定最終結(jié)果是否真正可用、合規(guī)、安全、有同理心等的深層認(rèn)知和決策上（即最后1%到10%），遭遇了難以跨越的瓶頸。這最后的1%到10%，牽涉到幻覺(jué)消除與事實(shí)核查、隱形知識(shí)與上下文把握、因果推斷與“黑天鵝”應(yīng)對(duì)、責(zé)任歸屬與倫理防御等。

很多企業(yè)會(huì)犯一個(gè)致命錯(cuò)誤：以為AI完成了90%的工作，就可以裁掉90%的人。但現(xiàn)實(shí)是，為了補(bǔ)齊AI留下的“最后一公里”漏洞，企業(yè)付出的代價(jià)常常比以前更高。

有越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到其中潛藏的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)企業(yè)軟件公司SAP與Wakefield Research聯(lián)合開(kāi)展的一項(xiàng)調(diào)查，88%的首席人力資源官認(rèn)為，AI正在幫助職場(chǎng)新人更快達(dá)到崗位要求。這一發(fā)現(xiàn)實(shí)際上提供了另一種思路：AI的價(jià)值未必在于取消初級(jí)崗位，而在于重新設(shè)計(jì)初級(jí)崗位。

長(zhǎng)期以來(lái)，企業(yè)培養(yǎng)新人往往需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的學(xué)習(xí)周期。初級(jí)員工需要花費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間掌握行業(yè)知識(shí)、熟悉業(yè)務(wù)流程并形成基本的職業(yè)能力。然而，AI工具的出現(xiàn)正在壓縮這一學(xué)習(xí)曲線。過(guò)去需要反復(fù)練習(xí)才能掌握的信息搜集、數(shù)據(jù)分析、文檔撰寫(xiě)和知識(shí)檢索能力，如今可以在AI輔助下更快獲得。換句話說(shuō)，AI未必一定意味著“更少的新人”，它同樣可能意味著“成長(zhǎng)速度更快的新人”。

勞動(dòng)價(jià)值觀正在發(fā)生重構(gòu)

企業(yè)關(guān)心的是結(jié)果導(dǎo)向的生產(chǎn)效率，而教育關(guān)注的則是能力形成的過(guò)程。許多學(xué)生同時(shí)將AI視為兩種威脅：一方面，它可能取代未來(lái)的工作崗位；另一方面，它可能削弱個(gè)人的思考能力和學(xué)習(xí)能力。對(duì)于許多大學(xué)生來(lái)說(shuō)，生成式AI不僅意味著就業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的變化，也意味著傳統(tǒng)教育模式本身正在受到?jīng)_擊。

這種焦慮已經(jīng)開(kāi)始影響學(xué)生的專業(yè)選擇。根據(jù) Lumina Foundation 與 Gallup Gallup 聯(lián)合發(fā)布的《2026美國(guó)高等教育狀況研究》，由于擔(dān)心自動(dòng)化替代，一部分學(xué)生正在重新評(píng)估自己的學(xué)業(yè)規(guī)劃。他們開(kāi)始減少對(duì)入門級(jí)技術(shù)崗位、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)分析等領(lǐng)域的興趣，而轉(zhuǎn)向更強(qiáng)調(diào)批判性思維、溝通能力、人際互動(dòng)和人文關(guān)懷的專業(yè)方向。換言之，當(dāng)機(jī)器越來(lái)越擅長(zhǎng)處理結(jié)構(gòu)化信息和標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)時(shí)，學(xué)生們開(kāi)始尋找那些更難被算法取代的人類能力。

選擇的轉(zhuǎn)變實(shí)際上反映了年輕人對(duì)未來(lái)勞動(dòng)價(jià)值的重新判斷。過(guò)去，教育體系普遍鼓勵(lì)學(xué)生掌握標(biāo)準(zhǔn)化、可量化和可認(rèn)證的專業(yè)技能；而在AI時(shí)代，恰恰是那些難以被標(biāo)準(zhǔn)化描述、難以被數(shù)據(jù)化編碼的能力開(kāi)始重新獲得價(jià)值。教育、心理學(xué)、社會(huì)工作、傳播學(xué)、公共事務(wù)以及醫(yī)療照護(hù)等方向的工作，不僅依賴知識(shí)本身，更依賴人與人之間的互動(dòng)關(guān)系、情境理解和倫理責(zé)任，而這些能力至少在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)仍然較難被自動(dòng)化系統(tǒng)完全替代。所以，學(xué)生的行動(dòng)，不僅是在規(guī)避技術(shù)替代風(fēng)險(xiǎn)，也是在重新定義什么樣的能力值得投入數(shù)年時(shí)間去培養(yǎng)。

這可能是職場(chǎng)被AI影響后，產(chǎn)生的一個(gè)意外正面效果：高等教育與職業(yè)發(fā)展的評(píng)價(jià)體系，被推動(dòng)從看重知識(shí)獲取轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)意義建構(gòu)、關(guān)系建立與復(fù)雜問(wèn)題的解決。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)：騰訊新聞大聲思考，作者：胡泳