夜雨聆风三成左右的雇主运用AI系统去替换入门级别的工作岗位，科技行业方面的这个比例达到了40%上下。福特、IBM这类公司却又把一些老员工返聘了回来——AI这个工具在玩些什么花样呢？
围绕AI以及就业这个话题，争论呈现出了两极分化的态势：一些科技大佬预测白领阶层会被大规模替代，经济学家则从理论中拿出了杰文斯悖论的说法。而最新数据所揭示出来的实际情况，比起任何一种论调都要显得更加别扭一些。
有一家荷兰公司运用了两个概念来解释这种现象：一个是“劳动总量固定”的谬误——也就是技术革命往往会把就业的盘子撑大；另一个是杰文斯悖论——当某项成本暴跌之后，消耗量反而会暴涨。AI借助降低法律检索方面成本的手段，刺激了客户对服务期望的提升，资深律师的需求反倒是增加了，只不过这种扩张态势跟初级岗位之间已经脱钩了。
一项全球调查显示：大概有三分之一的雇主运用AI来替换入门级别岗位，科技行业达到了40%，制造业紧随其后。美国专业服务领域的初级岗位数量锐减了29%，金融和IT领域每个月流失大约9000个岗位——而在疫情之前这个数字是增加44000个。斯坦福大学的研究表明：在AI影响较为显著的职业当中，22岁到25岁年龄段人群的就业率下降了13%。职业阶梯的底层部分正在消失——企业需要的是那种能对AI输出进行校验的“即战力”人才。
反转来得很快：福特公司用AI做质量检测之后，召回了近1300万辆汽车，烧掉了几十亿美元。AI没法识别那些非标准化的缺陷，福特只好返聘了数百名“灰胡子工程师”，凭借他们的经验帮助公司重返J.D. Power榜首位置。澳大利亚联邦银行裁掉了40多名客服人员，换上了AI语音机器人，结果因为系统匹配失败，又把裁掉的岗位撤了回来。
IBM运用AI来处理94%的人力资源申请，剩下的6%涉及到伦理困境，就还得靠人来处理，同时它计划在2026年把入门级招聘规模扩大三倍。罗致恒富的调查显示：32%的招聘经理曾经因为AI而裁撤了某些岗位，但过后又重新招了人。AI带来的冲击，实际上是先把一个工作拆解成可自动化的部分和不可自动化的部分这两个层面，初级岗位消失了，而那些负责监督AI、解决非标问题的专业人才反倒变得更加稀缺了。
普华永道指出：在AI影响较大的职业当中，企业对初级员工要求具备高阶技能的比例达到了历史上的7倍。Redwood Software透露：55%曾经因为AI而裁员的雇主承认自己犯了错——把那些负责监督AI的核心角色裁掉之后，效率反而出现了下滑。
Ramp分析了21000家公司的数据：那些AI工具投入较高的企业——平均每人33美元——在两年之内员工总数增长了10.2%，其中入门级岗位的增速达到了12%。企业需要那种能配合智能体工作的年轻力量。不过MBA学位的平均起薪从12.5万美元降到了12万美元，学士学位起薪跌到了7.2万美元，只有13%的雇主增加了MBA招聘数量。学历的掩护作用正在减弱，原本依靠技能熟练度来向上走的路径也被堵住了。
AI既不是什么凶恶的猛兽，也不是什么万能药方，它本质上是一个任务处理器，擅长执行单项流程，但缺少全闭环的判断能力。Wolters Kluwer的数据表明：AI在单项任务上的专业概率能达到50%到60%，但一旦需要完成一个完整项目，成功率就只剩下2%。未来的职业分化会朝着“人机协作型”以及“隐性经验型”这两个方向走。Z世代需要借助AI工具把它当作杠杆来使用，同时在实践中沉淀出自己的判断力和行业认知。
AI不是敌人，而是一根杠杆。关键要看怎么运用它来在同行当中卷赢对手。你有什么想法呢？欢迎在评论区聊一聊你的看法。
