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人们原本预计，人工智能将迅速改变职场，从生产力大幅提升到大规模失业，各种预测层出不穷。生成式 AI 热潮已经持续三年，但这两个极端都尚未出现。相反，颠覆的最初迹象正出现在特定职业中，而且或许最重要的是，出现在那些试图进入这些职业的人群中。
本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.
最新的 Goldman Sachs 研究提供了一个有益的现实检验。该银行估计，过去一年，AI 使美国月度非农就业增长减少了约 16,000 个岗位，并仅使失业率上升了约 0.1 个百分点。这远非就业末日，但表面的数字掩盖了更深层次的巨大变化。
颠覆首先出现在年轻员工群体中
最明确的警示来自 AI 已经能够完成相当一部分常规工作的职业。斯坦福大学《2026 AI Index》发现，自 2024 年以来，美国 22 至 25 岁软件开发人员的就业人数下降了近 20%，而年长开发人员的就业人数仍在继续增长。
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这带来的问题不只是眼前失去的岗位数量。初级员工传统上通过完成较简单的任务来学习，然后逐步承担需要更强判断力和责任感的工作。而 AI 越来越能够处理的，恰恰是这些最初的任务。
PwC 在分析全球超过 10 亿条招聘信息后，也发现了类似的变化。美国高 AI 暴露度的入门级岗位越来越多地要求通常与资深员工相关的技能，包括判断力、领导力和创造力。
“AI 正在消除一些曾经发挥学徒训练作用的常规工作，”PwC 全球劳动力负责人 Pete Brown 表示。
如果机器越来越多地完成初学者过去借此积累经验的工作，公司就需要找到另一种方式，培养它们仍然希望招聘的资深专业人才。
AI 改变工作的速度快于其消灭工作的速度
更广泛的情况仍然没有那么严峻。国际劳工组织（ILO）估计，全球每四名劳动者中就有一人的工作受到生成式 AI 的某种影响，但同时警告称，受到影响不应与岗位被取代混为一谈。
文职工作仍然是受影响最严重的职业之一，但 AI 正越来越多地进入金融和软件开发等专业领域。在许多情况下，这意味着人们的工作内容发生变化，而不是整个岗位被取消。
金融分析师可以使用 AI 生成研究报告的初稿，但仍需判断分析是否合理。软件开发人员可以更快地生成代码，同时投入更多时间进行审查和测试；这可能减少完成某些任务所需的人数，却未必会消灭这一职业本身。
影响将在世界各地呈现不同面貌
AI 不会以同样的方式进入每一个劳动力市场。人口结构、工资水平、技能和监管都会影响这项技术更可能取代工作，还是帮助人们更快地完成工作。
据新加坡人力部称，如今新加坡超过四分之一的公司已经使用 AI，但只有 6.2% 的采用者表示减少了员工人数。相比之下，公司更有可能重新设计现有岗位，或创造新的 AI 相关职位。
印度面临着不同的局面。其技术服务和业务流程外包行业雇用了数百万人，他们从事的工作以数字方式交付，而生成式 AI 越来越能够处理这些工作。对于需要应对劳动力短缺的老龄化经济体而言，这项技术或许能够提供帮助；但对于需要创造大量白领岗位的年轻经济体，它可能带来更大的压力。
欧洲可能会走上另一条道路。更强的就业保护可能使立即裁员不那么常见，颠覆反而会通过职责变化、招聘放缓以及入门级岗位减少等方式显现。
分化可能越来越取决于技能
AI 也正在创造对新型工作的需求。PwC 发现，自 2019 年以来，要求 AI 技能的岗位增加了 69%，而整个就业市场仅增长了 9%。因此，更大的分化可能存在于两类劳动者之间：一类能够将 AI 与自身的判断力和专业知识结合使用，另一类的工作则高度依赖 AI 可以低成本完成的任务。
困难在于如何从一类人转变为另一类人。雇主越来越希望招聘能够监督 AI 输出、发现错误并作出决策的人，但这些能力通常来自经验。如果公司因为 AI 能够完成初级工作而减少招聘初学者，就有可能削弱日后培养资深员工的人才梯队。
职业阶梯的第一级可能正在改变
就业末日并未到来。到目前为止，大部分颠覆表现为任务变化、技能要求不同以及特定群体承受的压力，而不是大规模失业。
年轻员工可能会最先感受到这种变化，因为传统上交给初学者的工作，往往正是 AI 擅长完成的类型。因此，公司可能需要重新思考入门级岗位的作用，以及人们入职后应如何学习。
可能正在消失的，是一种关于职业发展的旧有假设：人们通过完成某个职业中最简单的工作进入该行业，然后逐步晋升。如果 AI 接管了更多这一步骤，挑战就不仅是保住工作，还要找到一种让人们逐渐掌握这些工作的全新方式。
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