本文來自微信公眾號：未盡研究，作者：未盡研究

與其說AI在改變?nèi)祟愲x開職場的方式，不如說它正悄然改變?nèi)祟愡M(jìn)入職場的路徑。這種改變更為隱蔽，也更容易讓社會放松警惕。

Anthropic的最新研究顯示，用戶在工作中對Claude的實(shí)際使用程度，遠(yuǎn)未達(dá)到理論上可覆蓋的任務(wù)規(guī)模，看似AI全面取代人類還為時(shí)尚早。但如果AI替代人類是從最脆弱的群體開始呢？

或許，最先與智能體競爭崗位的是00后。在AI覆蓋任務(wù)范圍較高的職業(yè)領(lǐng)域，25歲以下年輕人的求職成功率，自ChatGPT誕生后已明顯下降；而這一趨勢在25歲以上群體中并不顯著。

大模型愈發(fā)熟練掌握應(yīng)屆生剛學(xué)會的書本知識，卻暫時(shí)難以替代資深員工在長期“工作中學(xué)習(xí)”積累的隱性知識。隨著大模型不斷從一代又一代資深員工身上“提煉”出更強(qiáng)大的模型和更多技能，智能體將持續(xù)抬高下一波人類的入職門檻。

這也難怪Anthropic創(chuàng)始人兼CEO阿莫迪（Dario Amodei）在近期世界經(jīng)濟(jì)論壇上表示，AI會帶來失業(yè)問題，白領(lǐng)尤其是初級小白領(lǐng)將首先受到?jīng)_擊。在他的設(shè)想中，AI可能大幅提升勞動生產(chǎn)率，形成一種看似矛盾的局面：5%至10%的經(jīng)濟(jì)增長，同時(shí)伴隨近10%的失業(yè)率。

在AI對就業(yè)影響的問題上，實(shí)證數(shù)據(jù)至關(guān)重要。2023年OpenAI發(fā)布的一項(xiàng)研究曾估算GPT在不同職業(yè)中的“暴露度”，至今仍是該領(lǐng)域最具影響力的研究之一。不過，這項(xiàng)研究主要基于GPT-4能力的理論推演，當(dāng)時(shí)AI尚未進(jìn)入規(guī)模化推理與智能體階段。

如今，大模型能力顯著提升。包括GPT-5.4在內(nèi)，模型已整合推理、編碼和智能體工作流，逐漸具備操作計(jì)算機(jī)的能力；Anthropic旗下的Claude Code更是在推動白領(lǐng)行業(yè)變革。這意味著僅靠理論推演估算AI對就業(yè)的影響，已越來越難反映真實(shí)情況。

Anthropic最新研究采用了平臺真實(shí)使用數(shù)據(jù)。在隱私保護(hù)前提下，研究團(tuán)隊(duì)分析了用戶在Claude.ai上的對話記錄，以及企業(yè)客戶通過第一方API調(diào)用模型的情況。若某項(xiàng)任務(wù)理論上可由AI完成，且實(shí)際數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率超過設(shè)定閾值，就被視為已被AI“覆蓋”——AI僅起增強(qiáng)作用時(shí)權(quán)重為0.5，實(shí)現(xiàn)自動化時(shí)權(quán)重為1。主要通過API實(shí)現(xiàn)、較少出現(xiàn)在對話中的任務(wù)，往往自動化程度更高。

這就是現(xiàn)實(shí)中的“觀察到的暴露度”。通過對比理論能力與現(xiàn)實(shí)使用的差距及變化，研究人員希望觀察AI如何逐漸改變勞動力市場結(jié)構(gòu)。當(dāng)然，部分理論上可由AI完成的任務(wù)，現(xiàn)實(shí)中未被廣泛使用，可能受法律限制、軟件環(huán)境、人工審核流程或組織慣性影響。

從任務(wù)層面看，AI現(xiàn)實(shí)應(yīng)用與理論能力存在明顯差距。例如，在AI最擅長的“計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)”類任務(wù)中，Claude實(shí)際參與比例約33%，理論上可接近95%；三年前預(yù)計(jì)約90%的管理類任務(wù)會受AI影響，現(xiàn)實(shí)中用Claude完成的僅約18%；相比之下，銷售類工作現(xiàn)實(shí)應(yīng)用更高，AI已完成至少一半理論可覆蓋的任務(wù)。

從職業(yè)層面觀察，可按任務(wù)在工作時(shí)間中的占比加權(quán)，估算職業(yè)中可能被AI覆蓋的工作比例。結(jié)果顯示，程序員現(xiàn)狀最“危險(xiǎn)”，其次是客服代表、數(shù)據(jù)錄入專員和醫(yī)療記錄專員等。這項(xiàng)實(shí)證研究印證了已知觀點(diǎn)：高學(xué)歷、高收入白領(lǐng)工作者最易受AI影響。不過與OpenAI理論推演略有不同，當(dāng)時(shí)連央行專家都進(jìn)入前10名。

同時(shí)，約30%的職業(yè)幾乎未出現(xiàn)在Anthropic統(tǒng)計(jì)中，這些職業(yè)核心任務(wù)很少涉及文本、數(shù)據(jù)處理或計(jì)算機(jī)操作，如廚師、摩托車修理工、救生員或調(diào)酒師等，這與OpenAI此前理論推算基本一致。不過這種“安全”可能是暫時(shí)的，若未來具身智能或物理AI成熟，這些職業(yè)也可能受影響。

為何AI實(shí)驗(yàn)室表現(xiàn)強(qiáng)大，現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)應(yīng)用卻緩慢？部分原因可能在于評估方式。近年來，越來越多基準(zhǔn)測試評估大模型在高價(jià)值經(jīng)濟(jì)任務(wù)中的能力，如OpenAI的GDPval，發(fā)布后AI模型已超越人類基線，GPT-5.2與行業(yè)專家持平，Claude Opus 4.6表現(xiàn)更優(yōu)。但這類測試通常依賴結(jié)構(gòu)清晰、可快速重復(fù)評估的任務(wù)，而現(xiàn)實(shí)工作流程更復(fù)雜、模糊且依賴協(xié)作。

因此，Anthropic研究未觀察到明顯大規(guī)模失業(yè)現(xiàn)象。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，自ChatGPT發(fā)布以來，高暴露職業(yè)（暴露度前25%）與低暴露職業(yè)（后25%）群體的失業(yè)率走勢基本一致，差異在統(tǒng)計(jì)上不顯著。

盡管如此，一些微妙變化已開始顯現(xiàn)，初級崗位招聘結(jié)構(gòu)可能已改變。Anthropic發(fā)現(xiàn)，22至25歲年輕求職者中，2024年起高暴露職業(yè)與低暴露職業(yè)的入職率開始分化：低暴露行業(yè)入職率穩(wěn)定，高暴露職業(yè)中年輕人入職率下降約14%，這一趨勢在25歲以上群體中不明顯。

這一發(fā)現(xiàn)與美國國家經(jīng)濟(jì)研究局（NBER）的研究結(jié)論呼應(yīng)。該研究利用美國最大薪資處理公司ADP的數(shù)據(jù)庫，分析2021至2025年間數(shù)百萬18至70歲全職勞動者的雇傭與薪酬數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)美國整體勞動力市場尚未出現(xiàn)AI導(dǎo)致的大規(guī)模就業(yè)沖擊，但在AI高度暴露的職業(yè)中，22-25歲職場新人的就業(yè)機(jī)會已受顯著影響；AI沖擊目前影響就業(yè)數(shù)量，而非薪酬水平。

數(shù)百萬白領(lǐng)、五年工資單，證實(shí)AI正讓美國大學(xué)生畢業(yè)即失業(yè)

2025/08/27閱讀全文>

若這一趨勢持續(xù)，AI對勞動力市場的影響可能首先表現(xiàn)為代際結(jié)構(gòu)變化。在這場技術(shù)變革中，資深員工相對有利，最需職場實(shí)踐機(jī)會的新人卻成最脆弱群體。長遠(yuǎn)來看，這種變化不僅可能加劇代際不平等，還可能削弱傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)傳遞機(jī)制，使大量依賴實(shí)踐積累的隱性知識難以順利代際延續(xù)。

隨著大模型學(xué)習(xí)能力持續(xù)提升，從資深員工實(shí)際工作中“提煉”更多智能，人類知識日益向AI轉(zhuǎn)移，而非在實(shí)際工作中向新一代傳遞，進(jìn)一步抬高人類新員工入職門檻?；蛟S，AI下一輪會影響35歲以下員工，并形成循環(huán)。

現(xiàn)有研究尚未明確未能成功入職的年輕人最終流向，但可以確定的是，長期依賴初級崗位培養(yǎng)與篩選的人才成長模式正在改變。這不僅是AI就業(yè)問題，也是AI時(shí)代教育體系必須面對的挑戰(zhàn)，解決這些問題可能比AI淘汰人類員工本身更耗時(shí)。

軟件曾想“吃掉”世界，如今AI在“吃掉”軟件。世界屬于老一輩，也屬于年輕人，未必終究是AI的。