份基于海量真实数据的哈佛大学研究报告，严谨地揭示了自2022年底生成式人工智能（AI）兴起以来，其对美国就业市场造成的真实且残酷的冲击。研究的核心发现表明，AI并非通过大规模裁员，而是通过一种更隐蔽的方式——冻结初级岗位的招聘——来替代人类工作。这一趋势正在侵蚀传统职业阶梯的底层，对特定人群构成了严重挑战。

核心洞察包括：

• “剪刀差”效应： 从2022年中开始，高级岗位的就业增长持续，而初级岗位的增长则急剧停滞甚至掉头向下，两者走势形成鲜明反差，时间点与ChatGPT的发布高度吻合。

• AI是主因： 采用AI技术的公司（AI采纳者）与未采用的公司相比，其初级岗位招聘数量出现了断崖式下跌，差距在六个季度后拉大至7.7%，从而证实了AI与初级岗位流失之间的直接因果关系。

• 冲击机制： AI对就业的冲击主要表现为停止招聘而非裁员。AI采纳者公司并未出现离职率上升，而是平均每季度少招了3.7名初级员工，这是一种成本更低、更不易察觉的“温水煮青蛙”式替代。

• 行业重灾区： 尽管影响普遍存在于各行各业，但批发和零售业受到的冲击最为严重。该行业中，拥抱AI的公司其初级岗位招聘量比未拥抱AI的公司减少了近40%。

• 学历的“U型曲线”： 冲击并非均匀分布在所有学历背景的毕业生中。来自顶尖名校（Tier 1）和普通大学（Tier 5）的毕业生受影响较小，而来自中上等大学（Tier 2和Tier 3）的毕业生因其“高不成、低不就”的性价比，成为了受冲击最严重的群体。

1. 研究背景与方法论

该分析基于一篇由哈佛大学经济学博士生Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger撰写、由劳动经济学权威拉里·卡茨（Larry Katz）指导的论文。研究以其严谨的论证和庞大的真实数据为基础，冰冷客观地剖析了AI对就业市场的具体影响。

1.1 核心数据集

研究使用的数据来自Revelio Labs公司，该数据集基于LinkedIn的招聘信息收集，具有极高的代表性。

• 公司数量： 285,000家• 员工简历： 覆盖6200万名劳动者

• 招聘记录： 超过1.5亿次鉴于美国总人口约为3.4亿，该数据集几乎覆盖了大部分的在职人群，接近全量原始数据。

1.2 研究方法：差异中的差异（DiD）为确定AI是导致就业变化的直接原因，而非仅仅是相关性，研究采用了经济学中经典的“差异中的差异”（Difference-in-Differences, DiD）方法，构建了一个准实验对照研究。

• 实验组（AI采纳者）： 通过招聘数据识别。如果一家公司的招聘岗位描述中包含“LLM”、“Prompt Engineer”、“GenAI”等与大模型相关的关键词，则被定义为“AI采纳者”。研究共识别出10.6万家此类公司（约占总数的3.7%）。• 对照组： 数据集中所有其他未表现出明确AI采纳迹象的公司。通过对比这两组公司在AI爆发（2023年第一季度）前后的招聘行为变化，研究得以精准地剥离出AI的净影响。

2. 核心研究发现

2.1 “剪刀差”效应：初级岗位的增长停滞与衰退数据显示，从2015年到2022年中期，初级岗位（Junior-level）和高级岗位（Senior-level）的就业增长曲线基本同步。然而，自2022年中期开始，两条曲线分道扬镳：

• 高级岗位： 就业人数持续昂首向上。

• 初级岗位： 增长开始停滞，并在2023年中期转为下降。这种入门级工作突然“不香了”的现象，其发生时间点与ChatGPT的发布和生成式AI的兴起完美契合，构成了AI冲击就业市场的初步证据。

2.2 AI采纳对初级岗位的直接冲击。

• 在AI爆发后，采纳AI的公司的初级岗位就业人数，相对于对照组公司，出现了断崖式的下跌。

• 在AI扩散的六个季度后，这一就业差距拉大到了7.7%。

• 与此同时，高级岗位的就业在两组公司中并未出现负面差异，AI采纳者公司的高级岗位增长甚至更为强劲。结论明确：在相同的宏观经济环境下，那些深度拥抱AI的公司，正是那些正在对年轻人和初级求职者关闭大门的公司。

2.3 冲击机制：隐蔽的招聘冻结而非裁员

论文进一步探究了AI“抢工作”的具体方式，发现其过程比预想的更为隐蔽。通过将公司人员变动拆解为新招聘（Hires）、离职（Separations）和内部晋升（Promotions）三个部分，研究得出：

• 离职率未上升： AI采纳者公司并未因使用AI而大规模裁掉现有的初级员工。裁员涉及的补偿、沟通和公关成本较高。

• 招聘量暴跌： 初级岗位的萎缩主要源于新招聘的停止。与对照组相比，AI采纳者公司在2023年第一季度后，平均每个季度少招了3.7个初级员工。对于招聘规模较大的AI公司，这相当于初级岗位的招聘量暴跌了约22%。这种“不招了”的策略成本更低，过程更隐蔽。它不会引发大规模裁员的新闻，但实际上正在逐渐抽掉年轻人职业生涯的第一级阶梯。

2.4 行业差异：批发与零售业成重灾区

AI对初级岗位的压缩效应普遍存在于所有行业，但程度各不相同。

• 普遍影响： 互联网、软件、设计等行业均受到显著影响。

• 重灾区： 真正的重灾区是批发和零售业。在该行业，拥抱AI的公司，其初级岗位的招聘数量比不拥抱AI的公司，每季度减少了将近40%。

• 原因： 这与直觉相符，因为该行业存在大量与文员、客服、导购相关的简单、重复性任务，而这些正是AI最擅长替代的领域。

2.5 学历的“U型曲线”：中层毕业生的困境

研究对不同等级大学（Tier 1-5，从顶尖名校到普通地区性大学）毕业生的就业情况进行了分析，发现了一个清晰的“U型曲线”：

• 曲线一端（Tier 1）： 来自哈佛、斯坦福等最顶尖名校的毕业生，受到的负面影响相对较小。他们的核心优势在于解决复杂问题的能力，这是AI难以替代的。

• 曲线另一端（Tier 5）： 来自最普通大学的毕业生，受到的影响也非常小。他们的核心优势在于人力成本低，薪资要求不高。

• 曲线底部（Tier 2 和 Tier 3）： 遭受打击最沉重的是来自中上等、但非顶尖大学的毕业生。这个群体薪资要求不低，但其从事的许多工作又恰好落入AI可替代的范围，形成了“高不成、低不就”的尴尬局面，成为最容易被优化的群体。

3. 个人应对策略与启示

这份研究揭示了一个残酷的现实：曾经熟悉的、一级级向上攀登的职业阶梯，其底部正在被AI迅速抽走。对此，个人需要采取主动策略以应对挑战。

3.1 策略一：尽快完成原始积累，向上跃迁由于AI正在极速追赶，个体必须迅速摆脱初级工作状态，成长为能独立承担复杂任务的“老兵”。

• 主动承担复杂任务： 有意识地避免沉迷于舒适区内的简单工作，因为那正是AI的领地。

• 设定明确目标： 目标应是在最短时间内，让工作内容中AI不可替代的部分超过50%。

3.2 策略二：思考什么是你的“暗知识”和元技能AI颠覆的不是掌握“What”（公共知识）的人，也不是掌握“How”（执行方法）的人，而是放大了掌握“Why”（深层原因）的人。

• 发掘“暗知识”： “暗知识”被定义为“只有你才能提供上下文的知识”。个体需要思考，在自己的具体工作中，有哪些是自己能独特定义的上下文。这是AI难以企及的优势。

3.3 策略三：向你的兴趣要投资回报率（ROI）过去被视为“软技能”或“加分项”的能力，正在迅速成为必需品。

• 重视非传统技能： 品位、审美、幽默感、同理心、共情能力、感染力和领导力等，是AI暂时无法触达的区域。

• 从兴趣中寻找“心力”： 找到那些即使不付钱也乐在其中的事情。这些兴趣是个人“心力”的重要来源，与AI结合可能会催生新的职业机会和竞争力。

4. 结论谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis曾表示，AI对就业市场的潜在影响是“可怕的”（scary），但他也预言AI将带来“激进富裕”（Radical Abundance）的时代。这份哈佛大学的研究报告为前一个论断提供了坚实的数据支撑。对于每一个职场人而言，如何在这场从“可怕”向“富裕”推进的时代浪潮中不被抛弃，是一个必须严肃思考和积极应对的命题。

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