譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

無(wú)需再深陷“人工智能將取代所有工作”這一普遍且片面的爭(zhēng)論?，F(xiàn)實(shí)圖景并非如此簡(jiǎn)單，其潛在影響甚至更為值得警惕。一項(xiàng)最新研究揭示，生成式人工智能對(duì)不同層級(jí)員工的影響呈現(xiàn)顯著差異，其中，初級(jí)職位所承受的沖擊最為劇烈，這一變化正深刻重塑職業(yè)發(fā)展階梯的起始環(huán)節(jié)。

這篇題為《生成式人工智能：基于資歷的技術(shù)變革》的研究論文，以海量數(shù)據(jù)為支撐展開(kāi)深度分析。其數(shù)據(jù)樣本覆蓋2015年至2025年間美國(guó)28.5萬(wàn)家企業(yè)，涉及6200萬(wàn)名員工的職業(yè)動(dòng)態(tài)。研究結(jié)論清晰且有力：自2023年初起，生成式人工智能對(duì)初級(jí)職位的影響進(jìn)入顯性階段，呈現(xiàn)出明確的負(fù)面效應(yīng)。這并非基于趨勢(shì)的推測(cè)，而是當(dāng)前就業(yè)市場(chǎng)中正在發(fā)生、可通過(guò)數(shù)據(jù)量化且與員工資歷直接相關(guān)的結(jié)構(gòu)性變化。

面對(duì)這一變革，學(xué)生群體、應(yīng)屆畢業(yè)生、職場(chǎng)專業(yè)人士及企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？答案絕非陷入恐慌與焦慮，而是需要主動(dòng)穿透現(xiàn)象，理解變革背后的邏輯，進(jìn)而提前布局，做好適應(yīng)新就業(yè)生態(tài)的準(zhǔn)備。

在本文中，我們將系統(tǒng)解讀該研究的核心發(fā)現(xiàn)，拆解生成式人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的具體影響路徑，并結(jié)合不同人群的需求，闡述這一變革對(duì)個(gè)人職業(yè)規(guī)劃與企業(yè)人才策略的實(shí)際意義。

就業(yè)市場(chǎng)分化加?。嘿Y深從業(yè)者穩(wěn)立潮頭，職場(chǎng)新人面臨挑戰(zhàn)

在生成式人工智能廣泛應(yīng)用之前的多年間，就業(yè)市場(chǎng)中初級(jí)職位與高級(jí)職位的就業(yè)人數(shù)增長(zhǎng)速率基本保持同步，整體呈現(xiàn)均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)。然而，這一平衡在2022年年中被打破，新的分化趨勢(shì)開(kāi)始顯現(xiàn)：一方面，高級(jí)職位的就業(yè)人數(shù)延續(xù)了此前的穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，未受明顯沖擊；另一方面，初級(jí)職位的就業(yè)人數(shù)增長(zhǎng)陷入停滯，進(jìn)入平臺(tái)期，隨后在2023年初進(jìn)一步轉(zhuǎn)向下滑，成為就業(yè)市場(chǎng)中受技術(shù)變革影響最為直接的群體。

該研究通過(guò)精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)篩選與分析發(fā)現(xiàn)，在積極部署生成式人工智能的企業(yè)中（此類(lèi)企業(yè)通過(guò)“人工智能集成師”這一獨(dú)特職位的招聘信息標(biāo)記得以精準(zhǔn)識(shí)別），其初級(jí)員工的規(guī)模相較于未引入人工智能的企業(yè)出現(xiàn)了顯著縮減，二者形成鮮明對(duì)比。

這一現(xiàn)象絕非簡(jiǎn)單的招聘節(jié)奏放緩，而是就業(yè)市場(chǎng)中針對(duì)初級(jí)崗位的、具有明確指向性的結(jié)構(gòu)性調(diào)整。研究報(bào)告進(jìn)一步指出，初級(jí)職位就業(yè)人數(shù)的減少，核心原因并非企業(yè)裁員或現(xiàn)有員工主動(dòng)離職，而是企業(yè)對(duì)入門(mén)級(jí)新人的招聘力度大幅收縮，新入職人員數(shù)量銳減。

從初級(jí)崗位的工作屬性來(lái)看，這一變化的邏輯清晰可循。即便在高技能要求的白領(lǐng)領(lǐng)域，許多初級(jí)職位仍包含大量“重復(fù)性高、創(chuàng)新性低的事務(wù)性工作”。例如，代碼調(diào)試中的基礎(chǔ)糾錯(cuò)、法律文件的合規(guī)性初步審查、常規(guī)商務(wù)文書(shū)的草擬等任務(wù)，均屬于生成式人工智能當(dāng)前已能高效完成的范疇——其處理效率與準(zhǔn)確性往往遠(yuǎn)超人工，這使得人類(lèi)在這類(lèi)工作中的參與價(jià)值大幅降低，甚至變得不再必要。

這種結(jié)構(gòu)性調(diào)整對(duì)個(gè)人職業(yè)發(fā)展與社會(huì)收入分配的影響極為深遠(yuǎn)。對(duì)于大學(xué)畢業(yè)生而言，職業(yè)生涯中的薪資增長(zhǎng)很大程度上依賴于“從初級(jí)崗位起步，逐步獲得晉升”的路徑，初級(jí)職位是職業(yè)階梯的關(guān)鍵起點(diǎn)。若這一階梯的最底層崗位持續(xù)被侵蝕、規(guī)模不斷萎縮，將直接阻礙勞動(dòng)者的職業(yè)向上流動(dòng)通道，長(zhǎng)期來(lái)看，更可能進(jìn)一步拉大收入差距，加劇社會(huì)收入不平等問(wèn)題。

不同群體的風(fēng)險(xiǎn)差異：誰(shuí)在人工智能浪潮中相對(duì)更安全？

該研究中最引人關(guān)注（也可能令人憂心）的發(fā)現(xiàn)是：生成式人工智能對(duì)初級(jí)員工的影響，基于其教育背景呈現(xiàn)出“U型”分布特征。研究團(tuán)隊(duì)利用人工智能模型將高校劃分為五個(gè)等級(jí)后發(fā)現(xiàn)，初級(jí)崗位需求的急劇下滑，主要集中在畢業(yè)于“中等層次院校”（即第二等級(jí)與第三等級(jí)院校）的群體。

頂尖院校（第一等級(jí)院校）畢業(yè)生：受沖擊最小

這類(lèi)畢業(yè)生憑借所在院校的高聲譽(yù)與稀缺的優(yōu)質(zhì)人脈資源，形成了難以被替代的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。從職業(yè)起點(diǎn)來(lái)看，他們獲得的崗位往往并非以常規(guī)事務(wù)性工作為主，而是更側(cè)重于戰(zhàn)略分析、創(chuàng)意規(guī)劃等需要深度思考與復(fù)雜判斷的工作——這類(lèi)工作恰恰是當(dāng)前人工智能難以突破的領(lǐng)域，因此其職業(yè)安全性相對(duì)更高。

低層次或知名度較低院校（第四等級(jí)與第五等級(jí)院校）畢業(yè)生：受沖擊相對(duì)較小

這一群體相對(duì)安全，可能源于其就業(yè)方向的特殊性。他們所從事的崗位，大多較少涉及可被認(rèn)知自動(dòng)化替代的工作；或是其就業(yè)所在的行業(yè)（如部分傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)、基層實(shí)操類(lèi)行業(yè)），目前尚未受到人工智能技術(shù)的深度滲透，技術(shù)替代的影響相對(duì)有限。

這一研究結(jié)論揭示，人工智能的普及并非對(duì)所有初級(jí)崗位構(gòu)成同等威脅，其影響呈現(xiàn)顯著的群體差異性——它“對(duì)人力資本分配體系中的中上層群體產(chǎn)生了更為嚴(yán)峻的負(fù)面影響”。而那些遵循傳統(tǒng)成長(zhǎng)路徑，即畢業(yè)于優(yōu)質(zhì)院校但非頂尖藤校的群體，正是這一沖擊的主要承受者，對(duì)職業(yè)壓力的感知最為強(qiáng)烈。

未來(lái)之路：當(dāng)下可落地的行動(dòng)指南

該論文的研究成果雖凸顯了就業(yè)市場(chǎng)的挑戰(zhàn)，但對(duì)初級(jí)從業(yè)者而言，絕非意味著職業(yè)絕境。事實(shí)上，這些發(fā)現(xiàn)為他們指明了清晰的成功路徑。研究數(shù)據(jù)顯示，自2023年初起，盡管初級(jí)崗位的招聘節(jié)奏有所放緩，但在積極應(yīng)用人工智能的企業(yè)中，初級(jí)員工晉升至更高階職位的比例卻顯著提升。這一數(shù)據(jù)極具價(jià)值，它清晰地表明：未來(lái)的職業(yè)發(fā)展方向，并非回避人工智能，而是主動(dòng)精通人工智能，以此作為加速職業(yè)晉升的核心助力。

以下是經(jīng)過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證的可行措施，通過(guò)踐行這些策略，你不僅能在新的就業(yè)格局中站穩(wěn)腳跟，更能實(shí)現(xiàn)職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的突破。

實(shí)現(xiàn)思維模式轉(zhuǎn)型：從“執(zhí)行者”升級(jí)為“協(xié)作者”

單純依靠執(zhí)行常規(guī)任務(wù)獲取就業(yè)機(jī)會(huì)的時(shí)代正逐步落幕。如今，職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心已轉(zhuǎn)變?yōu)樽C明自身管理與駕馭人工智能的能力，而非與人工智能展開(kāi)替代式競(jìng)爭(zhēng)。這要求從業(yè)者徹底摒棄“僅完成任務(wù)”的單一思維，主動(dòng)承擔(dān)“人機(jī)協(xié)作者”的角色——借助人工智能高效處理日常事務(wù)性工作，將釋放出的時(shí)間與精力投入到更具價(jià)值的高階工作中，如復(fù)雜問(wèn)題的深度解決、長(zhǎng)期戰(zhàn)略的規(guī)劃與落地等。

• 針對(duì)學(xué)生與應(yīng)屆畢業(yè)生：學(xué)習(xí)目標(biāo)不應(yīng)局限于“會(huì)用人工智能工具”，更要進(jìn)階為“能用工具輔助思考”。在課程作業(yè)、科研項(xiàng)目或?qū)嵙?xí)實(shí)踐中融入提示工程思維，向潛在雇主清晰展示：如何通過(guò)ChatGPT、Gemini等工具加速研究進(jìn)程、提升數(shù)據(jù)分析效率，或生成具有創(chuàng)新性的解決方案。核心目標(biāo)是證明“你能掌控人工智能”，而非“你能完成被人工智能自動(dòng)化的任務(wù)”。
• 針對(duì)初級(jí)專業(yè)人士：主動(dòng)將人工智能技術(shù)融入當(dāng)前工作場(chǎng)景。例如，思考能否通過(guò)語(yǔ)言模型自動(dòng)化處理繁瑣的報(bào)告撰寫(xiě)，或借助數(shù)據(jù)分析工具快速提煉海量信息中的核心結(jié)論。這一過(guò)程不僅能顯著提升個(gè)人工作效率，更能向團(tuán)隊(duì)與上級(jí)展現(xiàn)自身的創(chuàng)新意識(shí)與領(lǐng)導(dǎo)力潛質(zhì)，為晉升更高階職位積累核心競(jìng)爭(zhēng)力。

聚焦“以人為本”的核心技能培養(yǎng)

盡管人工智能在處理標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性任務(wù)時(shí)表現(xiàn)卓越，但在需要情感智能、復(fù)雜溝通、戰(zhàn)略性宏觀思維的場(chǎng)景中，仍存在難以彌補(bǔ)的短板。而這些高度依賴人類(lèi)特質(zhì)的技能，正隨著技術(shù)發(fā)展愈發(fā)成為職場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力。具體包括以下幾點(diǎn)：

• 故事構(gòu)建能力：能否創(chuàng)作兼具邏輯與情感張力、引發(fā)聽(tīng)眾深度共鳴的內(nèi)容？
• 談判與協(xié)調(diào)能力：面對(duì)立場(chǎng)分歧或利益沖突的艱難對(duì)話，能否通過(guò)高效溝通達(dá)成多方共贏的結(jié)果？
• 領(lǐng)導(dǎo)力與協(xié)作能力：能否有效激發(fā)團(tuán)隊(duì)成員的潛力，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)復(fù)雜的多人協(xié)作項(xiàng)目，確保目標(biāo)高質(zhì)量落地？
• 批判性思維與問(wèn)題解決能力：面對(duì)模糊、復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，能否精準(zhǔn)定位核心矛盾，設(shè)計(jì)出兼具創(chuàng)新性與人文關(guān)懷的解決方案？

這些技能難以被自動(dòng)化程序替代，且是高階管理崗位的核心能力要求。通過(guò)系統(tǒng)性提升這些能力，不僅能讓你在當(dāng)前崗位上成為“不可替代者”，更能為在人工智能主導(dǎo)的職場(chǎng)中構(gòu)建長(zhǎng)期、穩(wěn)定的職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力奠定基礎(chǔ)。

戰(zhàn)略性優(yōu)化職業(yè)路徑與人脈網(wǎng)絡(luò)

研究論文明確指出，初級(jí)崗位招聘縮減的現(xiàn)象在批發(fā)、零售等行業(yè)表現(xiàn)尤為突出。這提示從業(yè)者需主動(dòng)研判各行業(yè)受人工智能影響的程度，據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展策略。

• 針對(duì)即將步入職場(chǎng)的學(xué)生：選擇就業(yè)方向時(shí)，需兼顧“企業(yè)實(shí)力”與“崗位性質(zhì)”——深入評(píng)估目標(biāo)崗位的核心任務(wù)是否具備高自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)。若崗位以事務(wù)性工作為主，可優(yōu)先考慮聚焦“戰(zhàn)略規(guī)劃”“資源整合”“人際互動(dòng)”等難以被技術(shù)替代的崗位類(lèi)型，從職業(yè)起點(diǎn)規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)。
• 針對(duì)當(dāng)前處于初級(jí)崗位的從業(yè)者：現(xiàn)階段是構(gòu)建穩(wěn)固內(nèi)部人脈網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵時(shí)期。主動(dòng)爭(zhēng)取參與非標(biāo)準(zhǔn)化、具有戰(zhàn)略性的項(xiàng)目，在實(shí)踐中積累高階工作經(jīng)驗(yàn)；同時(shí)，通過(guò)跨部門(mén)協(xié)作、行業(yè)交流等方式拓展人脈，建立信任鏈接。在人工智能應(yīng)用成熟的企業(yè)中，初級(jí)員工晉升機(jī)會(huì)增加的趨勢(shì)表明：企業(yè)更傾向于從內(nèi)部人才庫(kù)選拔人員填補(bǔ)高階崗位，優(yōu)質(zhì)的人脈資源與項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)將成為晉升的重要助力。

就業(yè)市場(chǎng)的未來(lái)趨勢(shì)：人機(jī)協(xié)作重構(gòu)職業(yè)價(jià)值

該研究印證了多數(shù)人的共識(shí)：人工智能并非“普適性就業(yè)殺手”，而是推動(dòng)就業(yè)形式變革的核心力量。就業(yè)市場(chǎng)并未因技術(shù)發(fā)展而萎縮，反而正朝著“更重視經(jīng)驗(yàn)積累、問(wèn)題解決能力與人類(lèi)創(chuàng)造力”的方向升級(jí)。

職場(chǎng)敘事的核心已從“人類(lèi)與機(jī)器的對(duì)抗”，轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭藱C(jī)協(xié)同的新型合作模式”。在這個(gè)全新的時(shí)代，那些能將人工智能作為“生產(chǎn)力放大器”，借助技術(shù)縮小經(jīng)驗(yàn)差距、提升核心能力的從業(yè)者，將成為職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的領(lǐng)跑者。

當(dāng)下正是行動(dòng)的關(guān)鍵窗口期。就業(yè)市場(chǎng)的變革節(jié)奏不斷加快，“等待市場(chǎng)恢復(fù)常態(tài)”是被動(dòng)且低效的策略。職業(yè)生涯初期的基礎(chǔ)崗位雖面臨自動(dòng)化替代，但并非徹底消失——主動(dòng)適應(yīng)這一趨勢(shì)，掌握人機(jī)協(xié)作的核心能力，反而能獲得更快速、更直接的晉升通道，更早承擔(dān)高階崗位的責(zé)任，實(shí)現(xiàn)職業(yè)發(fā)展的“彎道超車(chē)”。

結(jié)論

大量證據(jù)表明，就業(yè)市場(chǎng)正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性、根本性的變革，傳統(tǒng)“從初級(jí)崗位逐步晉升”的職業(yè)路徑已不再能保障成功。職場(chǎng)人面臨的核心問(wèn)題，不再是“人工智能是否會(huì)取代我的工作”，而是“如何借助人工智能提升自身職業(yè)價(jià)值”。

開(kāi)啟變革的第一步可從“小處著手”：梳理當(dāng)前工作或?qū)W習(xí)中的一項(xiàng)常規(guī)任務(wù)，評(píng)估其是否可通過(guò)生成式人工智能工具實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化；隨后研究適配的工具，學(xué)習(xí)核心使用方法，并在本周內(nèi)完成首次實(shí)踐。這一微小的行動(dòng)，正是你從初級(jí)執(zhí)行者向高階策略師轉(zhuǎn)型的起點(diǎn)。

未來(lái)的職場(chǎng)屬于“懂技術(shù)、會(huì)協(xié)作、有溫度”的從業(yè)者——那些不僅理解人工智能，更能主動(dòng)將其融入職業(yè)發(fā)展，以技術(shù)賦能自身價(jià)值提升的人，終將在變革中抓住機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期職業(yè)成功。

原文標(biāo)題：AI Won’t Replace All Jobs… Just the Ones You’d Start With，作者：Anu Madan