史丹佛研究：AI首先衝擊社會新鮮人的就業

史丹佛數位經濟實驗室（Stanford Digital Economy Lab）於2026年8月24日發布一份新研究，指出人工智慧對剛進入勞動市場的社會新鮮人衝擊最為嚴重。這份題為《煤礦裡的金絲雀？關於人工智慧近期就業影響的六個事實》（Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence）的報告，更新了同一團隊一年前發布的版本。報告的第一作者是實驗室主任艾瑞克·布林優夫森（Erik Brynjolfsson），合著者包括巴拉特·錢達爾（Bharat Chandar）與陳汝雨（Ruyu Chen）。

研究的核心結論十分明確：在被認為高度暴露於人工智慧的職業中，22歲至25歲員工的就業率目前比暴露程度較低的職業低約19%。而一年前，同一團隊上一次測算時，這個差距只有13%。換句話說，這個差距不僅存在，而且正持續擴大。

為得出這項結論，研究人員使用了由ADP（美國最大的薪資處理服務商）彙整的、經過匿名化處理的大規模高頻薪資資料的一個子樣本。這份資料集涵蓋730多個職業中的數百萬名員工，約相當於每六名美國勞動者就有一人被納入樣本。研究團隊以兩種不同的工具衡量每個職業對人工智慧的暴露程度：一是先前研究中已建立的勞動市場影響指標，二是Anthropic經濟指數（Anthropic Economic Index），後者衡量每個職業在日常工作中實際使用Claude模型的情形。在此之前一個月，Google也曾根據Gemini的真實使用情況發布過一份類似報告。

並非大規模裁員，而是招募的水龍頭正在關閉

從整體經濟層面來看，研究人員發現，在人工智慧暴露程度最高與最低的職業之間，相對就業幾乎沒有明顯差異。這種影響幾乎完全集中在最年輕的員工身上。自2022年以來，在受人工智慧影響最大的40%職業中，22歲至25歲年輕員工的就業人數下降了約11%；而在受影響最小的60%職業中，同齡年輕員工的就業人數在同一期間反而成長了約10%。

同樣報導這項研究的《時代》（TIME）雜誌引用了另一項獨立衡量結果：在最容易被人工智慧自動化的職業中——包括軟體工程、行銷與客服等——即使在控制各公司自身因素之後，剛進入職場的新人仍經歷了16%的相對就業下滑。Ars Technica與《時代》雜誌將這些數字視為對同一份資料的兩種不同觀察角度，而非把同一項測算重複引用兩次，而且兩者所呈現的模式一致：受到衝擊的是招募環節，而不是已經在職的職缺。研究人員發現，這種影響主要透過減少相關職業對社會新鮮人的招募來實現，而不是透過增加裁員或員工主動離職。它主要反映在整體就業水準上，而不是薪資水準上。

• 19%：22歲至25歲年輕員工在人工智慧高度暴露職業中的就業差距，一年前這個差距為13%
• 11%對10%：自2022年以來，受人工智慧影響最大的40%職業中，年輕員工就業下降約11%；受影響最小的60%職業中，就業則成長約10%
• 16%：在自動化暴露程度最高的職業（軟體工程、行銷、客服）中單獨測算的社會新鮮人相對就業下滑幅度，已控制企業自身效應（《時代》雜誌）
• 6%至12%：2022年底至2025年5月期間，人工智慧高暴露職業中30歲以上員工的就業成長幅度（《時代》雜誌）

為何有些職業受衝擊、有些則不受影響：自動化與增強的差異

Anthropic經濟指數將人工智慧的使用區分為「自動化型」與「增強型」：前者是指人工智慧完全取代此前由人類執行的任務，後者則是指人工智慧協助員工更有效率地完成本職工作。會計與稽核人員、櫃檯接待與資訊服務人員等職業，屬於最容易被自動化取代的類別；而執行長、註冊護理師等職業，則更多以增強的方式使用人工智慧。

在自動化型使用占主導的職業中，社會新鮮人的相對就業結果最為不理想。正如研究人員所言，Ars Technica引述了這樣一句話：

這些結果與以下假設相符：以自動化為導向的人工智慧使用會取代勞動力，而互補性的使用則與就業穩定或成長有關。

研究人員的工作假設是：社會新鮮人受衝擊最嚴重的職業，往往高度依賴「可編碼」知識——也就是可以透過學校教育、操作手冊與成文流程系統傳授的正式化、標準化知識；相對地，那些依賴「內隱」知識——即透過實作、師徒指導與反覆經驗累積而獲得的知識——的職業受到的衝擊則小得多。

研究人員以O*NET資料庫中某一職業所要求的教育程度，作為衡量該職業對可編碼知識依賴程度的替代指標。結果顯示，高度依賴可編碼知識的職業，其新鮮人就業成長明顯放緩；而依賴內隱知識的職業，其處於職涯中期與後期的員工，就業成長反而更快。

高等教育似乎能緩衝這種衝擊。在大學畢業生比例較高的職業中，高暴露職缺與低暴露職缺之間的差距更為溫和；而在大學畢業生比例較低的職業中，暴露程度較低的職缺就業持續成長，暴露程度最高的職缺就業則出現下滑。

《時代》雜誌還提供另一項資料：在人工智慧高暴露類別中，30歲以上員工的就業人數於2022年底至2025年5月間成長了6%至12%——這可能顯示年長員工掌握著人工智慧更難複製的內隱知識，或在組織內擁有更強的話語權與保障。據《時代》雜誌報導，部分較偏勞力性質的職業——例如居家照顧服務員、維修保養人員與計程車司機——就業規模維持穩定，甚至有所成長。

我們的研究結果與以下假設相符：人工智慧正對勞動市場產生這種影響，尤其是對社會新鮮人而言。

實驗室主任艾瑞克·布林優夫森接受《時代》雜誌採訪時，將這個現象描述為異常顯著：

看到某些類別出現如此顯著的影響、其他類別卻沒有，這確實令人震驚。我認為可以公允地說，科技向來既在消滅工作、也一直在創造工作。如果我們不只希望提升生產力，還希望創造能被廣泛分享的繁榮，那麼運用人工智慧來增強、而不僅僅是自動化人類的工作，會是一個正確的方向。

我們所測得的這些新鮮人所受影響，是真實存在、持續不斷且正在擴大的，相較於以往，我現在更擔心這樣一個勞動市場：它整體就業水準維持不變，卻悄悄地關閉了那些剛展開職涯的人的入場管道。

頗具諷刺意味的是，研究人員自己也坦言，他們使用人工智慧來撰寫處理ADP資料的程式碼、核對參考文獻、產生並編輯研究報告中的圖表，並協助撰稿——據《時代》雜誌報導，他們自己將這種用途歸類為「增強型」使用。

這對台灣的社會新鮮人與企業意味著什麼

對於正在台灣求職的社會新鮮人，以及正在權衡究竟該自動化某個職缺、還是用人工智慧增強員工能力的企業而言，史丹佛這項研究資料傳遞的更多是一種警訊，而非定論：這種衝擊主要體現在新鮮人職缺招募的減少，而不是既有職缺的大規模裁撤。從這些證據來看，那些運用人工智慧讓新進員工工作更有效率、而非藉此徹底省去招募新人必要性的雇主，似乎正是那些持續在招募的企業。