本文來自微信公眾號(hào)： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)論 ，作者：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)論

2026年6月30日，信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)（Information Technology and Innovation Foundation,ITIF）發(fā)表了一份措辭尖銳的研究簡(jiǎn)報(bào)。標(biāo)題直截了當(dāng)：《新證據(jù)反駁AI正在摧毀就業(yè)的謠言》。

讓這份報(bào)告態(tài)度“不客氣”的原因，在于它駁斥的對(duì)象都不是無名之輩。Anthropic首席執(zhí)行官達(dá)里奧·阿莫迪（Dario Amodei）——美國最頭部的AI公司掌門人——曾公開預(yù)測(cè)AI將在五年內(nèi)消滅一半的初級(jí)白領(lǐng)崗位，把失業(yè)率推到20%。參議員伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）則聲稱未來十年美國將有近1億個(gè)就業(yè)崗位流失，其中包括40%的注冊(cè)護(hù)士、47%的卡車司機(jī)、89%的快餐工人。

這些數(shù)字一經(jīng)傳播，迅速成為“限制AI部署”陣營最常引用的彈藥。

然而ITIF呈出的證據(jù)正好相反。

數(shù)據(jù)印證的和人們信的

完全是兩個(gè)故事

ITIF引用了卡拉基安（Kharazian）團(tuán)隊(duì)的最新實(shí)證研究成果。這項(xiàng)研究長(zhǎng)期跟蹤了企業(yè)在AI采用后兩年內(nèi)的就業(yè)變化，發(fā)現(xiàn)結(jié)果與恐慌敘事截然相反：

高強(qiáng)度落地應(yīng)用AI的企業(yè)，總就業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)了10.2%。

不是微弱的增長(zhǎng)0.2%，而是兩位數(shù)。細(xì)分來看，銷售崗位增長(zhǎng)10.3%，行政崗位增長(zhǎng)7.8%，工程崗位增長(zhǎng)7.3%，客服崗位增長(zhǎng)6.3%，科學(xué)家崗位增長(zhǎng)5.6%。幾乎所有崗位類別都在擴(kuò)張。唯一沒有增長(zhǎng)的是“運(yùn)營”——即便如此，也沒有下降。

更反直覺的是入門級(jí)崗位的就業(yè)表現(xiàn)。按照流行敘事的邏輯，AI最先替代的應(yīng)該是初級(jí)員工——重復(fù)性工作多、薪資低、替代成本小。但數(shù)據(jù)給出的答案是：高強(qiáng)度AI采用企業(yè)的入門級(jí)崗位增長(zhǎng)了12.0%，比總體增速還高。同期非入門級(jí)增長(zhǎng)7.7%，管理層增長(zhǎng)6.7%。

不是AI在裁人，而是那些最積極采用AI的公司在全面擴(kuò)編。

ITIF還給出了一組宏觀數(shù)據(jù)：2024年全年，AI技術(shù)在美國創(chuàng)造了約11.99萬個(gè)就業(yè)崗位，同期因AI導(dǎo)致的裁員人數(shù)僅1.27萬人——只占當(dāng)年所有裁員總量的0.1%。

隱形危機(jī)

就業(yè)增長(zhǎng)背后的人才通道斷裂

如果ITIF的數(shù)據(jù)完全代表現(xiàn)實(shí)，這場(chǎng)就業(yè)爭(zhēng)議便無需贅述。但關(guān)鍵問題在于：企業(yè)是在擴(kuò)編，但擴(kuò)編的方式正在發(fā)生本質(zhì)變化。

同一周，世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum,WEF）發(fā)布的一份報(bào)告揭示了硬幣的另一面。全球超過三分之一的年輕勞動(dòng)者（37%）從事AI“中高暴露度”的崗位，在某些地區(qū)這個(gè)比例高達(dá)四分之三。28%的入門級(jí)員工認(rèn)為自己目前的技能在三年后將有一半以上失效，職業(yè)危機(jī)感持續(xù)加劇。

招聘平臺(tái)Indeed的數(shù)據(jù)證實(shí)了一個(gè)趨勢(shì)：2025年，美國初級(jí)崗位發(fā)布量同比下降了7%，同期高級(jí)崗位上升了4%。

這不是“AI消滅就業(yè)”的故事，這是“AI改寫了通往就業(yè)的路徑”。

紐約大學(xué)職業(yè)研究學(xué)院院長(zhǎng)安吉·卡馬斯（Angie Kamath）用了一個(gè)精準(zhǔn)的比喻：“取消入門級(jí)崗位就像拆掉了一棟建筑一樓和二樓之間的樓梯，卻期望上面的樓層持續(xù)有人住、正常運(yùn)轉(zhuǎn)。”

Indeed人工智能副總裁漢娜·卡爾洪（Hannah Calhoon）的判斷更尖銳：公司正在“侵蝕自身人才梯隊(duì)的入口”。她認(rèn)為，初級(jí)員工不只是在完成任務(wù)——他們?cè)诤Y選數(shù)據(jù)、寫初稿、解決常規(guī)問題的過程中，積累了AI目前仍無法教授的專業(yè)直覺和業(yè)務(wù)判斷力。如果這些工作全部交給AI，幾年后公司會(huì)發(fā)現(xiàn)沒有人能夠勝任高層決策。

矛盾由此浮出水面：企業(yè)的總招聘規(guī)模在增長(zhǎng)，但組織內(nèi)部的“學(xué)徒通道”正在萎縮。AI帶來的不是失業(yè)，而是一種更隱蔽的風(fēng)險(xiǎn)——人才管道的斷裂。

91%的AI用例，可能都做錯(cuò)了

哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院貝爾弗科學(xué)與國際事務(wù)中心（BCSIA）的一項(xiàng)最新研究，從企業(yè)內(nèi)部視角揭示了問題的另一層。

研究者大衛(wèi)·沙茨基（David Schatsky）對(duì)30家企業(yè)的高管進(jìn)行了深度訪談，分析了22個(gè)正在運(yùn)行的生成式AI應(yīng)用案例。他發(fā)現(xiàn)一個(gè)驚人的比例：91%的用例都涉及“減少勞動(dòng)力強(qiáng)度”——即把原本由人完成的任務(wù)轉(zhuǎn)交給AI。

但他緊接著指出：減少勞動(dòng)力強(qiáng)度≠減少勞動(dòng)力成本。前者是讓每單位產(chǎn)出需要更少的人力投入，后者是真的裁人。如果釋放出來的人力時(shí)間被重新部署到其他工作上，結(jié)果是產(chǎn)出增長(zhǎng)（同樣的工資賬單產(chǎn)出更多），而不是成本削減。

問題在于，多數(shù)企業(yè)目前把這兩件事混為一談。波士頓咨詢（BCG）的調(diào)查顯示，只有40%的企業(yè)從AI中實(shí)現(xiàn)了實(shí)質(zhì)價(jià)值，其中僅5%獲得了“重大”價(jià)值。麥肯錫的研究指出，39%的企業(yè)在EBIT上看到了正面影響，但大多數(shù)只有不到5%的利潤(rùn)改善。

沙茨基的核心論斷是：過度聚焦于“用AI省人”是一個(gè)戰(zhàn)略錯(cuò)誤。先前的學(xué)術(shù)研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，那些將AI用于創(chuàng)新增長(zhǎng)（而非單純成本削減）的企業(yè)，獲得的回報(bào)明顯更高。但91%的企業(yè)仍在做成本削減這一件事。

這就像一把瑞士軍刀被所有人拿來只當(dāng)剪刀用。

缺人的地方，AI在補(bǔ)位

如果只看歐美企業(yè)的數(shù)據(jù)，可能還會(huì)覺得“AI創(chuàng)造就業(yè)”是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的特殊現(xiàn)象。但全球發(fā)展中心（Center for Global Development,CGDev）的研究把視野拉到了一個(gè)更意外的地方：低收入和中等收入國家的公共服務(wù)。

CGDev的核心判斷是：AI不是像上一輪互聯(lián)網(wǎng)那樣“顛覆產(chǎn)業(yè)”——它是深度滲透到教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)推廣這些過去技術(shù)浪潮幾乎沒有觸及的領(lǐng)域。

多項(xiàng)數(shù)據(jù)支撐了這個(gè)判斷。在尼日利亞埃多州，13小時(shí)的AI輔導(dǎo)讓學(xué)生英語成績(jī)提升了0.23個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差；在加納，30小時(shí)AI數(shù)學(xué)輔導(dǎo)帶來0.37個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的提升；在塞拉利昂，12小時(shí)課堂AI輔導(dǎo)提高了0.28個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。這些數(shù)字看起來不大，但在資源嚴(yán)重匱乏的教室里，意味著大量學(xué)生從“不合格”跨越到“合格”。

醫(yī)療領(lǐng)域的AI賦能更直接。在肯尼亞，使用大語言模型輔助決策的臨床醫(yī)生，給出的高危建議減少了14%。在盧旺達(dá)的臨床模擬中，頂級(jí)LLM在五分制量表上比本地全科醫(yī)生高出0.8分。在專業(yè)醫(yī)生嚴(yán)重不足的地方，AI不是在“替代”誰——它在填補(bǔ)一個(gè)本來就沒有人的空缺。

農(nóng)業(yè)推廣同樣如此。Digital Green的AI農(nóng)業(yè)助手FarmerChat已經(jīng)回應(yīng)了來自6個(gè)國家130萬用戶的1600萬條咨詢。初步的隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)顯示，個(gè)性化AI建議（單次成本不到1美元）使印度稻農(nóng)的收成提高了4.1%，受到極端天氣影響的農(nóng)戶，收成提升達(dá)9.4%。

這些場(chǎng)景有一個(gè)共同特征：AI在擴(kuò)展服務(wù)覆蓋面，而不是在替代現(xiàn)有工作者。它增加的不是“自動(dòng)化后剩余的崗位”，而是“此前因?yàn)槌杀咎叨静淮嬖诘姆?wù)供給”。

擴(kuò)編、跳級(jí)、重估

AI重寫組織

把ITIF、WEF、貝爾弗和CGDev的發(fā)現(xiàn)放在一起看，一幅更完整的圖景浮現(xiàn)：AI正在做的事情不是“消滅就業(yè)”這四個(gè)字能概括的。它同時(shí)在做三件事：

第一，擴(kuò)編。高AI采用企業(yè)確實(shí)在招更多人——但招的是能與AI協(xié)同的人，而不是做AI能做的事的人。

第二，跳級(jí)。初級(jí)崗位的“學(xué)徒功能”被壓縮，企業(yè)傾向于讓入職者直接進(jìn)入“AI編輯者”角色——審核、驗(yàn)證、改進(jìn)AI產(chǎn)出——而不是從頭學(xué)基礎(chǔ)。這提高了入職門檻，降低了容錯(cuò)空間。

第三，重估。組織正在被迫回答一個(gè)它們過去可以回避的問題：到底哪些能力是“必須由人經(jīng)歷才能獲得的”？哪些可以外包給機(jī)器？答案的不同，決定了企業(yè)是在建設(shè)長(zhǎng)期能力，還是在為短期效率透支未來。

▲圖源：WEF

經(jīng)合組織（Organisation for Economic Co-operation and Development,OECD）的數(shù)據(jù)從宏觀層面佐證了這個(gè)趨勢(shì)。2017至2024年間，OECD國家的科學(xué)與工程專業(yè)人員占總就業(yè)比重從3.2%上升至3.7%，信息與通信技術(shù)（ICT）專業(yè)人員從2.0%上升至3.1%。勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)正在向技術(shù)密集型快速遷移——就業(yè)市場(chǎng)不是萎縮，而是結(jié)構(gòu)性迭代升級(jí)。

萬兆公司（Randstad）首席人力資源官米里亞姆·貝亞托韋（Myriam Beatove）總結(jié)道：“AI時(shí)代的增長(zhǎng)不需要更少的人才，它需要能夠更快學(xué)習(xí)、做出合理判斷、駕馭更高復(fù)雜度的人才?！?/p>

這意味著什么

數(shù)據(jù)目前指向創(chuàng)造就業(yè)——但有一個(gè)關(guān)鍵前提：企業(yè)必須主動(dòng)選擇“用AI擴(kuò)張”而非“用AI裁人”。貝爾弗中心的研究清楚表明，這兩條路徑的收益完全不同。選擇創(chuàng)新路徑的企業(yè)，回報(bào)更高；選擇削減路徑的企業(yè)，短期好看，長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)累積。

聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行亞特蘭大分行2026年3月的報(bào)告坦承：“這項(xiàng)技術(shù)仍然太新，其對(duì)勞動(dòng)力的影響還不容易在官方統(tǒng)計(jì)中觀察到?！?/p>

這意味著當(dāng)下是一個(gè)選擇窗口，而不是一個(gè)確定結(jié)局。AI對(duì)就業(yè)的最終影響，取決于企業(yè)和政策制定者在接下來兩三年內(nèi)做出的選擇——是把AI當(dāng)作裁員工具，還是當(dāng)作組織升級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施。

ITIF在報(bào)告中明確提出立場(chǎng)：它主張美國應(yīng)當(dāng)把AI采用作為“國家優(yōu)先事項(xiàng)”，加速技術(shù)部署而非放緩節(jié)奏。其核心邏輯是——如果AI確實(shí)在創(chuàng)造就業(yè)而非摧毀就業(yè)，那么減速部署才是真正的就業(yè)殺手。

這個(gè)判斷是否正確，可能要到2028年才能回答。

但有一個(gè)微妙的公眾感知數(shù)據(jù)值得注意。皮尤研究中心（Pew Research Center）同期的調(diào)查顯示，只有5%的美國人表示自己坐過無人駕駛汽車。AI在媒體和政策圈的熱度，與普通人實(shí)際接觸AI的程度之間，存在巨大落差。恐懼往往產(chǎn)生于想象而非經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)多數(shù)人對(duì)AI的理解還停留在“聽說過但沒用過”的階段，關(guān)于它“將消滅億萬崗位”的預(yù)言就格外容易獲得情緒共鳴——不是因?yàn)樽C據(jù)，而是因?yàn)榭謶直旧聿恍枰C據(jù)。

這正是ITIF呼吁“積極反駁夸張敘事”的原因。當(dāng)恐懼?jǐn)⑹乱坏┏蔀橹髁髡J(rèn)知，就會(huì)轉(zhuǎn)化為真實(shí)的政策阻力：反對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)、反對(duì)企業(yè)采用AI、反對(duì)工作流程變革。最終受損的不是AI公司，而是那些本可以借助AI擴(kuò)張的企業(yè)，以及那些本可以獲得新崗位的工人。

恐懼?jǐn)⑹潞同F(xiàn)實(shí)證據(jù)之間的裂縫，正是政策選擇的空間所在。

參考文章

1.New Evidence Contradicts Myth that AI Is Destroying Jobs｜ITIF

2.AI and entry-level jobs:what's the biggest risk of using technology to replace early-career roles?｜WEF

3.The research and innovation workforce continues to expand across the OECD｜OECD

4.AI value levers:how innovation-focused strategies outperform for firms and workers｜Belfer Center

5.Why AI is eating the policy world｜Center for Global Development

6.5%of Americans say they've ridden in a driverless vehicle｜Pew Research Center