“哪类工作最容易被AI取代？”“哪些人未来会被AI淘汰？”

自从2022年ChatGPT发布以来，对上述问题的讨论几乎不绝于耳。

然而，这些讨论大多是基于个人经验的推测， 甚至过于耸人听闻，将人们对AI的焦虑放大成一种应激反应。

图源 | 《编舟记》

坏消息是，曾经的一些担心好像成真了。

变革已经悄然到来，我们的教育又该何去何从？

精准打击“初级岗位”

这是一篇有些扎心的文章。

两位作者均为哈佛大学的经济学博士，他们用 严谨的数据揭示出一个事实：

GenAI正无可避免地对就业市场造成冲击， 以一种比我们想象中更为冷酷的方式。

图源 | YouTube@Stanford Digital Economy Lab

两位作者在斯坦福大学的演讲现场

他们首先计算了2015年到2025年，所研究的公司数据集中，初级员工（junior）和高级员工（seniors）的就业规模。

然后发现了一个有趣的现象：

专员、助理等初级员工快要没班上了，但如果你级别高一点，title是总监、经理之类的，那形势还是一片大好的。

2015年到2022年，除了Covid期间，这两类员工的就业增长曲线都是稳步上升、齐头并进的。

*红线代表初级员工，蓝线代表高级员工，虚线标记ChatGPT发布时间。

但到了2022年中，两条曲线出现了 明显的分化：

高级员工的就业规模持续上升；

初级员工的就业规模停止增长，并在2023年中期开始下降。

这个节点，恰好与GPT-3.5的发布时间相吻合。

这是巧合吗？

为了验证GenAI对两类员工就业的影响，作者筛选出了一类公司，叫做 “采纳者（adopters）”，即在自身业务中系统化部署GenAI的企业。

另一类没有采纳GenAI的企业（non-adopters）则作为对照组。

他们的思路很简单，就是比较这两类企业中，初级员工和高级员工的就业趋势。

同样是2022年底，两类企业中初级员工的就业曲线开始分道扬镳。

采纳GenAI的企业， 雇佣的初级员工数量急剧下降。

*红色实线代表采用GenAI公司招聘的初级员工，黑色虚线标记ChatGPT发布时间。

而高级员工则完全不同。

无论是哪类企业， 高级雇佣基本保持增长趋势，而且几乎是同步增长。

*蓝色实线代表采用GenAI公司招聘的高级员工，黑色虚线标记ChatGPT发布时间。

下面精彩的部分来了。

作者通过双重差分分析（DiD），比较了 两类企业在各季度的就业差异。

图上的每一个点，都代表特定季度，和没有采用GenAI的公司相比，采用GenAI的公司中两类员工数量的相对变化。

结果一目了然——

*红点代表初级员工，蓝点代表高级员工，虚线标记ChatGPT发布时间。

对于初级员工，2022年以前的系数接近于0，但AI爆发后， 系数迅速转负，六个季度后下降约9%；

对于高级员工，并没有出现上述差异，甚至 采纳GenAI的企业长期以来高级岗位增长更快。

作者还建了一个三重差分模型（DDD），更加清晰地说明了，采纳GenAI的企业，内部就业结构明显向高级岗位倾斜。

至此，文章终于得出了最重要的结论：

GenAI的采用，导致初级岗位数量明显下降，而高级岗位几乎不受影响。

换句话说就是，有了GenAI以后，公司不需要这么多普通牛马了。

最危险的职业

这是不是意味着，所有的初级岗位都危险了呢？

当然不是。

毕竟GenAI也不是啥都能干，写代码可以，扫地做饭可能还不如你。

程序员们说：每次听说ChatGPT要取代我的工作时候就想起这张图。

所以作者又引入了一个概念：GenAI暴露度（GenAI explosure）。

它指的是一个岗位在多大程度上会受到GenAI的影响。

暴露度高，说明这个岗位的工作内容，与GenAI的能力高度重叠。

然后作者按照GenAI暴露度，将初级岗位分为高暴露与低暴露两类，并分别估计了DiD模型。

*深红点代表高暴露职业，浅红点代表低暴露职业，虚线标记ChatGPT发布时间。

结果大家也能猜到，低暴露职业趋势平稳，而 高暴露职业在GenAI扩散后就业显著下降，六个季度后降幅持续扩大。

于是得出结论：

初级岗位的下降集中于高暴露职业。

这也符合我们的认知，GenAI替代的是一类特定任务。

编程、内容生产、数据分析等工作，恰恰是GenAI最擅长的，因此所受波及也最大。

文章还援引了另外一项研究，里面有这样一组数据：

GenAI暴露度每上升10%，初级岗位需求下降约11%，而同一职业的高级岗位增长约7%

关上大门

这些采用GenAI的公司，是如何削减初级岗位的呢？

无非就是三种方式： 减少招聘、增加离职、内部晋升。

作者一通分析，发现采纳GenAI的企业，2023Q1后， 每季度少聘用约5名初级员工，晋升数并无明显变化，离职数甚至略微减少。

结论很明显：

GenAI采纳企业的初级岗位数量下降，主要来自于招聘减少。

这些公司并不是将老员工赶走，而是对新求职者关上大门。

受影响最大的，自然是刚毕业的年轻人。

从前他们可以先进入公司从事基础工作，慢慢积累经验。

但如今“入门级工作”越来越少了， 进入职场的第一级台阶正在消失，也就意味着上岸越来越难。

文章还发现，这些缩紧初级员工招聘的GenAI采纳企业，恰恰是那些规模大、资历高、技术密集、人才集中的企业。

也就是 各种意义上的“大厂”。

今后毕业生想要进入这些公司，门槛会比从前更高。

猝不及防

另一个有意思的现象是，GenAI采纳公司的这种招聘倾向， 在GPT-3.5发布后几乎立即出现。

作者于是进一步从时间维度，研究了这些公司的招聘行为。

*中间虚线标记GenAI发布时间，左侧代表发布前，右侧代表发布后。

结果发现，在GenAI发布后约3个季度，这些公司对初级岗位的招聘开始显著下降，8个季度后下降约8%。

也就是说， GenAI对初级就业的影响，在采纳后半年至一年内显现。

而公司做出减少招聘这一决策的时间点，则要更早。

这个反应速度，太不寻常了。

要知道，在以往的自动化变革中，技术有一个 逐步替代人工的过程。

但这轮变革，几乎没给人工留窗口期。

图源 | 《流水线上的女工》

作者依据模型给出了一个解释： 减少招聘，与公司的自动化预期有关。

公司预期未来引入GenAI后，自动化将完成大部分初级任务。

这时公司将面临“梯队收缩”的问题：

如果未来大部分低层任务由AI完成，那么当下培训新的初级员工就不划算。

索性不招了。

因此， 企业并非等到AI真正替代人力后才做调整，而是在预期自动化的收益足够高时，就主动收缩初级岗位。

学历性价比

最后一个问题，也是大家最关心的：

GenAI会影响学历的含金量吗？

当然会，而且结果可能出乎我们的意料。

作者将劳动者就读的学校，按照声誉分为5级，tier-1为最顶尖的学校，tier-5为最末级的学校。

然后分别估计了2023Q1后，GenAI采纳公司中 初级岗位的雇佣变化。

结果呈明显的“U形”分布——

*横轴代表院校等级，纵轴代表初级岗位减少的百分比。

结果发现，顶尖和低层院校毕业生的招聘降幅较小，中等院校毕业生的降幅最大。

即采纳GenAI对中端毕业生群体打击最大。

作者还在附录中给出了两张图表，显示 高校层级与工资、GenAI暴露度均呈正相关：

*第一幅图为院校层级与预期工资的关系，第二幅图为院校层级与GenAI暴露度的关系。

这或许能解释上述差异——

顶尖院校毕业生通常从事薪资更高、暴露度也更高的职位，但他们能力更强，因此受影响相对较小；

最低层级院校毕业生可能从事暴露度较低的职业（如体力或服务类），故受影响也较小；

中间层级毕业生可能处于“高暴露但低不可替代性”的尴尬位置，因此受冲击最大。

对于企业来说，中等院校毕业生就成了性价比最低的一群人。

何去何从？

针对GenAI，文中提出了一个说法：它是一种 “资历偏向型”技术变革。

与之相对的，是以往所经历的 “技术偏向型”技术变革。

过去的自动化技术淘汰的是低技能劳动者，而GenAI瞄准的却是初级岗位——

它不问你的专业，却问你处在职业生涯的哪个阶段。

在这个新的游戏规则下，我们教育孩子的思路需要根本性的转变。

1.利用AI的“平衡器（leveler）”功能

作为工具，GenAI既可以替代低级任务，也可以 缩小经验差距，使初级员工更快接近高级员工的生产率。

这就是GenAI作为“平衡器”的功能。

尤其是对于高暴露岗位来说，它们被替代风险更高的同时， 被GenAI增强的潜力也更大。

我们应该鼓励孩子将AI当作思维伙伴，用它来激发创意、拓展认知边界，而不是简单地复制答案。

真正的关键，在于培养他们 提出精准问题、驾驭AI输出、并进行深度整合的能力。

2.关注“AI补充型技能”

这类技能是AI难以替代的，包括 跨学科整合能力、判断与决策能力、沟通与表达能力、创新和批判性思维。

举个例子，写一篇报告，AI可以帮忙整理数据、生成文字，但如何判断数据可靠、提炼结论、讲出故事，仍然需要人的智慧。

培养孩子的这些能力，相当于构建他们在职场中的护城河。

3.培养整体适应力

教育不应只是单点能力的培养，而是培养整体适应力。

面对未来不确定的岗位结构和快速变化的职业场景，能 跨领域学习、快速上手新工具的孩子，更可能游刃有余。

因此我们要鼓励孩子参与项目式学习、团队协作、问题解决类活动，让他们在实践中提高综合素养。

▽

技术的浪潮无法阻挡，但它冲刷出的海岸线，取决于我们今天的选择。

教育的本质仍是 “培养终身学习者”，而GenAI正好提醒我们：

未来属于那些能驾驭工具、创造价值的人，而非仅仅完成任务的人。

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