斯坦福研究：AI最先冲击应届毕业生的就业

斯坦福数字经济实验室（Stanford Digital Economy Lab）于2026年8月24日发布了一项新研究，指出人工智能对进入劳动力市场的最年轻工作者造成的冲击最为严重。这份题为《煤矿里的金丝雀？关于人工智能近期就业影响的六个事实》（Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence）的报告，更新了同一团队一年前发布的版本。报告的第一作者是实验室主任埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson），合著者包括巴拉特·钱达尔（Bharat Chandar）和陈汝雨（Ruyu Chen）。

研究的核心结论十分明确：在被认为高度暴露于人工智能的职业中，22岁至25岁员工的就业率目前比暴露程度较低的职业低约19%。而一年前，同一团队上一次测算时，这一差距只有13%。换句话说，这一差距不仅存在，而且正在持续扩大。

为得出这一结论，研究人员使用了由ADP（美国最大的薪资处理服务商）汇总的、经过匿名化处理的大规模高频薪资数据的一个大样本子集。该数据集覆盖了730多个职业中的数百万名员工，约相当于每六名美国劳动者中就有一人被纳入样本。研究团队使用两种不同的工具来衡量每个职业对人工智能的暴露程度：一是此前研究中已经确立的劳动力市场影响指标，二是Anthropic经济指数（Anthropic Economic Index），后者衡量的是每个职业在日常工作中实际使用Claude模型的情况。在此之前一个月，谷歌也曾基于Gemini的真实使用情况发布过一份类似的报告。

并非大规模裁员，而是招聘的水龙头正在关闭

从整个经济层面来看，研究人员发现，在人工智能暴露程度最高与最低的职业之间，相对就业几乎没有明显差异。这种影响几乎完全集中在最年轻的工作者身上。自2022年以来，在受人工智能影响最大的40%职业中，22岁至25岁年轻员工的就业人数下降了约11%；而在受影响最小的60%职业中，同一年龄段年轻员工的就业人数在同一时期反而增长了约10%。

同样报道这项研究的《时代》（TIME）杂志引用了另一项独立的衡量结果：在最容易被人工智能自动化的职业中——包括软件工程、市场营销和客户服务等——即使在控制了各公司自身因素之后，处于职业生涯起点的员工仍经历了16%的相对就业下降。Ars Technica与《时代》杂志将这些数字视为对同一份数据的两个不同观察角度，而不是把同一项测算重复引用了两次，而且两者背后揭示的模式是一致的：受到冲击的是招聘环节，而不是已经在职的岗位。研究人员发现，这种影响主要是通过减少相关职业中对应届新人的招聘来实现的，而不是通过增加裁员或员工主动离职。它主要体现在整体就业水平上，而不是体现在薪资水平上。

• 19%：22岁至25岁年轻员工在人工智能高度暴露职业中的就业差距，而一年前这一差距为13%
• 11%对10%：自2022年以来，在受人工智能影响最大的40%职业中，年轻员工就业下降约11%；在受影响最小的60%职业中，就业则增长约10%
• 16%：在自动化暴露程度最高的职业（软件工程、市场营销、客户服务）中单独测算的应届员工相对就业下降幅度，已控制企业自身效应（《时代》杂志）
• 6%至12%：2022年底至2025年5月期间，人工智能高暴露职业中30岁及以上员工的就业增长幅度（《时代》杂志）

为何有些职业受冲击、有些则不受影响：自动化与增强的区别

Anthropic经济指数将人工智能的使用区分为「自动化型」使用与「增强型」使用：前者是指人工智能完全取代了此前由人类完成的某项任务，后者则是指人工智能帮助员工更高效地完成本职工作。会计与审计人员、前台接待与信息服务人员等职业，属于最容易被自动化取代的类别；而首席执行官、注册护士等职业，则更多以增强的方式使用人工智能。

在自动化型使用占主导的职业中，应届员工的相对就业结果最为糟糕。正如研究人员所说，Ars Technica援引了这样一句话：

这些结果与以下假设相符：以自动化为导向的人工智能使用会替代劳动力，而互补性的使用则与就业稳定或增长相关联。

研究人员的工作假设是：应届员工受冲击最严重的职业，往往高度依赖「可编码」知识——也就是那种可以通过学校教育、操作手册和成文流程系统传授的正式化、标准化知识；相比之下，那些依赖「默会」知识——即通过实践、师徒指导和反复经验积累获得的知识——的职业受到的冲击则要小得多。

研究人员以O*NET数据库中某一职业所要求的教育水平，作为衡量该职业对可编码知识依赖程度的替代指标。结果显示，高度依赖可编码知识的职业，其应届员工就业增长明显放缓；而依赖默会知识的职业，其处于职业生涯中期和后期的员工，就业增长反而更快。

高等教育似乎能够缓冲这种冲击。在大学毕业生比例较高的职业中，高暴露岗位与低暴露岗位之间的差距更为温和；而在大学毕业生比例较低的职业中，暴露程度较低的岗位就业保持增长，暴露程度最高的岗位就业则出现下降。

《时代》杂志还提供了另一项数据：在人工智能高暴露类别中，30岁及以上员工的就业人数在2022年底至2025年5月期间增长了6%至12%——这可能表明，年长员工掌握着人工智能更难复制的默会知识，或者在组织内拥有更强的话语权和保护力。据《时代》杂志报道，一些更偏体力性质的职业——例如居家护理员、维修保养人员和出租车司机——的就业规模保持稳定，甚至有所增长。

我们的研究结果与以下假设相符：人工智能正在对劳动力市场产生这种影响，尤其是对应届员工而言。

实验室主任埃里克·布林约尔松在接受《时代》杂志采访时，将这一现象描述为异常显著：

看到某些类别出现如此显著的影响，而其他类别却没有，这确实令人震惊。我认为可以公允地说，技术一直以来既在消灭工作岗位，也一直在创造新的工作岗位。如果我们不仅希望提高生产率，还希望创造被广泛共享的繁荣，那么利用人工智能来增强而不仅仅是自动化人类的工作，是一个正确的方向。

我们所测算出的这些应届员工受到的影响是真实存在、持续不断且正在扩大的，相比以前，我现在更担心这样一个劳动力市场：它整体就业水平维持不变，却在悄悄地关闭那些刚刚开始职业生涯的人的入场通道。

颇具讽刺意味的是，研究人员自己也承认，他们使用人工智能来编写处理ADP数据的代码、核对参考文献、生成并编辑研究报告中的图表，并协助撰写文本——据《时代》杂志报道，他们自己将这种用途归为「增强型」使用。

这对应届毕业生和企业意味着什么

对于正在求职的应届毕业生，以及正在权衡是选择自动化某个岗位还是用人工智能增强员工能力的企业而言，斯坦福的这项研究数据传递的更多是一种警示，而不是定论：这种冲击主要体现为应届岗位招聘的减少，而不是现有岗位的大规模裁撤。从这些证据来看，那些利用人工智能让新员工工作更高效、而不是借此彻底省去招聘新人必要性的雇主，似乎正是那些仍在持续招聘的企业。