近两年来，关于人工智能（AI）的讨论已呈席卷之势。有人将其奉为“效率神器”，视之为人类职场的“副驾驶”，能将人从重复性劳动中解放；也有人将其定义为“工作杀手”，预言大规模失业潮即将来临。但这些讨论大多停留在主观感受与猜测层面，很难辨别真实趋势。

然而，就在今年8月，哈佛大学研究员Hosseini与Lichtinger发布的研究报告《生成式AI的“资历偏见”技术变革》（Generative AI as Seniority-Biased Technological Change），犹如投下一颗重磅炸弹。该报告不是止步于空谈，而是依托庞大且详实的数据，首次清晰揭示：AI的“第一波冲击”或许已真实降临，且其“瞄准”的并非大众想象中的那些“低技能、重复性岗位的从业者”，而是……

图源：papers.ssrn.com

这份报告的“硬核”之处在于数据规模：研究团队分析了从2015年至2025年整整十年间，美国近28.5万家企业、超6200万名员工的真实简历与招聘数据，堪称对美国就业市场的“上帝视角”观察——毕竟不是谁都能扒到如此跨度、如此量级的真实职场数据。在此，笔者将聚焦四个核心问题，深入拆解这份报告的核心内容，用最直白的语言呈现数据背后的关键结论：

1. AI是否真的在“抢占”年轻人的职场机会？冲击程度究竟如何？

2. 哪些行业的从业者受影响最显著？

3. 何种学历背景在此次冲击中最“脆弱”？（结论或颠覆传统认知）

4. 面对这一趋势，个人应如何应对？

一、宏观数据：初级岗位与资深岗位的“剪刀差”已显现

研究团队将企业员工划分为两类：一类是初级员工（含入门岗与初级岗），另一类是资深员工（助理级及以上、具备丰富经验的员工）。报告中的「图2」清晰呈现了三组数据趋势：灰色线代表总体就业量，红色线代表初级员工就业量，蓝色线代表资深员工就业量。

下图：「图2」样本公司中初级和高级员工的平均数量随时间的变化（图源：papers.ssrn.com）

从上面的「图2」中可以清楚地看到：从2015年至2022年年中，红、蓝两条线基本“齐头并进”，增长率近乎一致——这意味着此阶段美国企业的扩张是“全面性”的，既需要资深员工支撑业务，也依赖新鲜血液补充梯队。但2022年年中成为关键转折点：此后，代表资深员工的蓝色线仍保持强劲增长，一路攀升；而代表初级员工的红色线先陷入停滞，2023年中更是掉头向下，出现明显下滑。两条线如同“张开的剪刀口”加速分化：资深员工愈发“吃香”，而初级岗位却在实实在在地缩减。

更值得关注的是，这一转折时间点，恰好与ChatGPT问世后生成式AI技术爆发的节点高度重合。想必不少近两年毕业的学子已深有体会：职场大门似乎悄然变窄，并非经济下行带来的“普降寒意”（若为整体经济问题，理应所有岗位需求同步缩减），而是入门级岗位莫名“缩水”，这背后更可能是结构性的深层变革。

二、关键验证：AI是否是初级岗位缩减的“真凶”？

要证实初级岗位缩减与AI相关，仅靠宏观数据是不够的。于是，研究团队采用了“分组对照”思路：将企业分为“AI采纳者”（积极应用生成式AI的企业）和“非采纳者”（没有大规模应用AI的企业），对比两组企业中初级员工的就业变化差异。

如何精准识别“AI采纳者”？研究团队通过爬取、清洗28万家企业的招聘信息大数据，最终锁定了约13万个“AI整合师”岗位（即负责将AI工具融入业务流程的岗位），对应10599家企业——只要某企业发布过至少一个此类岗位，即被标记为“AI采纳者”。这一方法颇为巧妙：它捕捉的是企业“动真格”的信号——不是口头喊“拥抱AI”，而是真金白银招人推进AI落地。

从“AI采纳者”的增长趋势「图1」中可见：2023年前，每月新增此类企业仅约30家，态势平淡；但从2023年初起，这一数字“火箭式飙升”，2023年8月达峰值456家（子图a），此后长期维持在每月400家左右的高位；截至2025年3月，累计“AI采纳者”企业已超1万家（子图b）。这一时间线，再次与初级岗位开始下滑的节点精准吻合。

下图：「图1」企业首次发布“人工智能AI整合师”职位空缺的时间分布（图源：papers.ssrn.com）

子图（a）展示了企业每月发布首次“人工智能整合师”职位空缺的数量

子图（b）展示了该职位空缺的累计总数，统计周期为2021年9月至2025年3月

三、核心结论：AI对岗位的冲击是“看人下菜碟”的

之后，研究团队采用经济学经典的“双重差分法”（对比“AI采纳者”与“非采纳者”在AI爆发前后的员工数量变化差异），得出了本报告最关键的结论，看「图3」：

下图：「图3」“AI采纳者”与“未采纳者”随时间变化的就业差异（图源：papers.ssrn.com）

上图中横轴为2015-2025年时间线，垂直虚线标记2023年第一季度（AI爆发节点），纵轴可简单理解为就业增长率差异。先看代表初级员工的红色曲线：2023年前，曲线基本在0值附近平稳波动，说明此时“AI采纳者”与“非采纳者”的初级员工招聘趋势完全一致；但2023年第一季度后，红线急剧下滑，形成陡峭跌幅——短短6个季度后，“AI采纳者”的初级员工数量相对“非采纳者”降幅达7.7%。

再看上图中代表资深员工的蓝色曲线：从2015年起便稳步上升，2023年后增长势头丝毫未减。这意味着“AI采纳者”本就更倾向于招聘资深员工，AI爆发后对资深人才的需求更是“有增无减”。

两条曲线的对比堪称“扎心”：AI的到来并未削弱企业对资深人才的需求，却显著冲击了初级岗位的就业市场。报告由此论证：生成式AI正引发一场“带资历偏见的技术变革”——它既非“普降甘霖”，也非“无差别制造失业”，而是精准作用于企业人才结构：减少初级员工需求，保留甚至增加资深员工需求。

四、机制拆解：初级员工减少，是被裁了？还是不招新人了？

要理解企业行为，需明确一个关键问题：“AI采纳者”的初级员工为何减少？是裁员、离职增加，还是停止招聘？研究团队将员工数量变化拆解为“新招聘（Hires）”“离职（Separations）”“内部晋升（Promotions）”三个维度，得出了颇具戏剧性的结论，看「表格2」：

下表：「表格2」人工智能AI采用对招聘、离职、晋升和总体变化的影响（图源：papers.ssrn.com）

• 新招聘：“AI采纳者”在2023年第一季度后，平均每季度比“非采纳者”少招3.7名初级员工（上表红色框中数值）。要知道，这些企业在AI爆发前每季度平均也仅招聘17.45名初级员工，这意味着招聘量直接“砍”掉了五分之一——这个数字足以让应届生后背一凉。

• 离职：“AI采纳者”的初级员工离职率反而下降（系数为-0.788，上表绿色框中数值），说明企业并未因用了AI就裁掉现有初级员工。

• 内部晋升：“AI采纳者”从初级岗到资深岗的晋升数量增加（系数为0.391，上表紫色框中数值），现有初级员工的晋升机会反而变多。

三者结合，真相浮出水面：“AI采纳者”并非通过裁员减少初级员工，而是“关上招聘大门”——大幅缩减新人招聘；对现有初级员工，不仅不裁员，还因外部新人进不来，给了更多晋升机会。

这种变化其实也藏在我们生活的细节里：比如以前做视频要修图，可能花费数十元在网络平台寻找兼职人员处理，这背后便是真实的初级岗位需求；但现在只要打开诸多AI工具，输入一句指令，几秒内即可完成修改，成本近乎为零——一个初级岗位就这样“悄无声息地退场”。

简言之，企业正在用AI替代原本需要大量新人承担的基础性、重复性工作，再将节省的人力成本投向资深员工招聘或内部员工晋升。对企业而言，这是“降本增效”的理性选择；但对社会与应届生而言，传统“从新手打怪升级”的职业阶梯，最底层的几级正在被AI“悄悄抽走”。

五、行业与学历：谁是冲击“重灾区”？

1. 行业维度：批发零售成“重灾区”，多行业均受波及

研究团队按行业分析招聘变化（图5）显示：所有行业中，代表资深员工的蓝色数据点均在0值及以上（需求未减甚至增加），代表初级员工的红色数据点则全在0值以下（招聘缩减）。

下图：生成式人工智能的采用对各行业招聘的预估影响（图源：papers.ssrn.com）

其中，批发和零售业受冲击最烈：“AI采纳者”的初级员工招聘量相对“非采纳者”暴跌近40%（上图黄色框）——这不难理解，该行业的客服、文档处理、基础沟通等初级岗位，恰好是生成式AI最擅长“接手”的领域。此外，信息、金融、保险、专业服务等传统认知中的“白领行业”，初级岗位招聘也出现15%-20%的显著下滑。这意味着AI的影响绝非局限于科技行业，而是在各领域广泛渗透。

2. 学历维度：颠覆认知的“U型曲线”

在我们的传统认知中，学历越高、学校越好，工作越稳固？然而报告的数据却跌破这个认知：研究团队将高校分为5个等级（1等为哈佛、斯坦福等顶级名校，5等为排名靠后的院校），分析不同学历背景初级员工的就业降幅「图6」，呈现出清晰的“U型曲线”：

下图：「图6」按学校质量划分的结果，这些系数代表了“人工智能采用者”相对于“非采用者”在采用后，大三学生就业情况的变化（图源：papers.ssrn.com）

• 受冲击最大的并非5等（最差院校）毕业生，也非1等（顶级名校）毕业生，而是2等、3等（即大众眼中的“重点大学”）毕业生——他们的就业岗位相对缩减超8%（上图横轴2、3）；

• 1等毕业生虽受影响，但降幅仅约5.5%（上图横轴1）；

• 最意外的是5等毕业生：就业降幅最小，且在统计上不显著（几乎可忽略，上图横轴5）。

其实，结合不同学历毕业生的起薪数据（1等毕业生平均年薪8.6万美元，5等仅5.2万美元），逻辑便清晰了：对企业而言，1等毕业生虽“贵”，但代表着顶尖生产力、创造力与潜力——AI能替代基础工作，却替代不了其独特价值，企业愿“砸钱”雇佣；5等毕业生虽技能不突出，但“便宜”——部分岗位用他们的成本，甚至比用AI或让资深员工接手更划算，“低成本”成了他们的“护城河”。

最尴尬的便是2等、3等毕业生：薪水不低，工作内容却与AI擅长的领域高度重合——既无1等的“不可替代性”，又无5等的“成本优势”，成了企业眼中的“性价比洼地”，自然最容易被AI“优化”出局了。

这一“U型曲线”堪称对传统“学历崇拜”的巨大冲击：在AI时代，仅靠“重点大学光环”或许已不够，“不上不下”的中间地带，反而可能是最危险的区域。

六、应对之道：AI时代，年轻人如何安身立命？

通过这份报告的解读，可见AI对职场的冲击，堪比1980年代发达国家的“外包潮”——但并非将工作转移至低成本国家，而是用技术直接替代终端岗位，且受影响的远不只是传统认知里的“低端岗位”。对初入或即将踏入职场的年轻人而言，或可从两大方向实现突围：

第一，在技能层面，需向AI“触达不到的高地”迈进。AI已能高效承接数据录入、基础文案撰写等标准化工作，年轻人应聚焦两类核心能力：一是需深度思考与跨域整合的“硬核能力”，如复杂项目的战略规划、跨部门资源的统筹协调；二是依赖共情与信任构建的“软能力”，如客户需求的深度挖掘、团队冲突的疏导化解。核心是与AI“协作共生”：让它成为处理基础事务的“超强副驾驶”，自己则专注于决策、创造等核心环节。

第二，在心态层面，要摒弃“从初级到资深”的阶梯式职场幻想，拥抱“游牧式”生存。未来职场更像广袤草原，需主动保持学习节奏（如3-5年迭代一次核心技能）、灵活适配新场景（如跨界切入新兴领域），甚至主动打造个人专属价值点（如深耕细分领域的个人IP）。

总而言之，我们正站在技术变革的起点，这份哈佛报告如同“地质探针”，让我们窥见了职场结构的深层变动。未来已来，对个人而言，看清趋势、放弃“稳定幻想”、提升自身能力，或许才是在变革中站稳脚跟的关键。

原创作者：上海产业转型发展研究院常务副院长

责任编辑：胡珊毓

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