2026-04-19 22:55
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本文来自微信公众号： 未尽研究 ，作者：未尽研究
AI智能体正在加快部署，在职场上引起了空前的焦虑。
前沿AI实验室都不否认，甚至明确指出，AI规模化替代人力（技能与岗位）开始发生。如Anthropic创始人CEO阿莫迪（Dario Amodei）就提出，50%的入门级知识工作岗位，将在1-5年内完全被抹去的问题。当奥特曼（Sam Altman）提出全民基本收入（universal basic income）,或者马斯克提出全民高收入（universal high income）时，都假设了AI将会大规模替代人类劳动。谷歌DeepMind CEO哈萨比斯（Damis Hassabis），与马斯克似乎都是科幻作家班克斯的信徒，认为AI将带来“彻底丰裕”（radical abundance），也在召经济学家，研究所谓“后稀缺时代”的分配问题。
这些AI“救世主”们，已经不相信传统经济学对技术、创新和劳动力市场的解释，他们要建立起基于AI智能体的新的经济与社会范式。
对此，图灵奖获得者杨立昆又出来驳斥：Dario（Amodei）错了，在技术革命如何影响劳动就业市场这一问题上，他一窍不通。在这一问题上，千万别听他的话，别听Sam(Altman)、Yoshua(Bengio)、Geoff（Hinton）的话，也别听我的话，听经济学家的。
与马斯克和奥特曼这些AI戏精相比，经济学家们的声量当然不足，但也并未缺席。过去两年，主流经济学界、国际组织和官方统计体系已经迅速推出一批关于AI与劳动市场的研究，只是这些研究滞后于AI技术的迅速发展：数据不完备，口径不统一，识别策略各异，导致结论更多是有条件的初步判断，而非对未来就业总量与结构的确定性分析。智库布鲁金斯明确指出，这一领域的研究仍然很早期；美国经济学会经济统计委员会则强调，官方统计、企业层数据、职位与任务分类，目前都还不足以精确测量AI的真实经济影响。
本文试图围绕八个问题做一篇初步综述：
第一，主流经济学家对AI就业影响究竟研究到了什么程度；
第二，他们用了哪些方法，得出了怎样的初步结论；
第三，这些结论为何不同；
第四，现有研究是否过于集中于白领、知识工作与科技行业；
第五，数据中心、能源、供应链与制造业投资能否弥补白领岗位流失；
第六，是否初入职场的年轻人尤其是大学毕业生受冲击最大，以及这将带来何种经济与社会后果；
第七，中国的情况如何，谁在研究；
第八，中国学界目前形成了哪些初步结论。
One More Thing
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过去两年的主流研究大致来自五类主体：国际组织如IMF、OECD；官方统计与政策研究机构如美国劳工统计局、费城联储；NBER、AEA等主流经济学网络；麻省理工、斯坦福、芝加哥、耶鲁等高校团队；以及少量与企业合作的现场实验研究。它们共同构成了目前关于AI与就业问题的主流经济学回应。布鲁金斯如此概括：现阶段研究主要聚焦劳动需求而非长期一般均衡结果，更多观察职业和行业而非任务内部的替代机制，因为可得数据首先存在于招聘、工资单、职位与企业调查中，而不在完整的任务级生产函数中。
这些研究之所以听起来“不够响亮”，并不主要是因为经济学家们忽视了问题，而是因为他们的判断方式与前沿AI实验室不同。实验室通常从能力边界出发，问模型能否完成某类工作；经济学家则从制度与市场调整出发，问即使模型能做，企业是否会立即替代、工资如何变化、需求会否扩张、岗位是否会重组、收入损失是否会在别处被补偿。这意味着，技术界的判断更接近可能性前沿，经济学家的判断更接近现实世界的吸收路径。
双方讨论的并不是同一个层面的问题。今天的大量证据已经支持一个谨慎共识：AI在一些行业和工种上的确显著改变任务执行与生产率，但其对就业总量的影响，目前仍高度取决于替代与增强、短期与长期、企业内部效率提升与宏观需求扩张之间的动态平衡。
1.任务暴露法：先看哪些任务容易被AI完成
最常见的方法，是把职业拆解成任务，再评估这些任务暴露于AI的程度。这类研究通常依赖O*NET（劳工部职业信息网络）、职业描述文本、招聘广告、以及让模型或专家对任务可自动化程度进行评分。其优点是覆盖广、更新快，能够较早发现高暴露职业；其缺点是，它测的是可能受影响的任务，不是已经发生的净就业变化。IMF在2024年的框架性研究中估计，全球约40%的工作受到AI暴露，发达经济体的暴露率约60%；但同一研究也强调，在发达经济体中，一半左右的高暴露岗位可能因AI整合而受益，另一半才面临更明显的需求、工资或招聘压力。
这类方法得出的首要结论是：高暴露并不等于立即失业，但它标示了压力最可能首先出现的区域。这些区域往往不是体力劳动最强的岗位，而是高度标准化、文本化、可拆分、可审核的办公室工作、专业服务与部分技术岗位。也正因为如此，生成式AI研究天然先聚焦白领与知识工作。
2.现场实验与企业内部随机试验：先看生产率是否上升
第二类方法是随机对照实验或企业内分阶段部署。最著名的证据来自客服、教育与办公支持等场景。经济学家Brynjolfsson、Li与Raymond针对5000多名客服坐席的研究发现，生成式AI辅助使总体生产率提高约14%，且对新手或低技能员工的提升更大，可达34%，同时还改善了客户情绪与员工留任。另一些教育实验则显示，GPT类系统可以大幅提高短期表现，但如果把它当拐杖使用，反而可能损害长期技能形成。
这类研究的初步结论往往偏乐观：AI确实能快速提高特定任务产出，并在某些环境中具有“增能”而非“替代”效果。但它们也有局限：实验通常发生在任务边界清晰、指标明确、组织流程可控的环境中，因此更容易观察到短期生产率收益，而较难推断到整个经济的岗位总量变化。换言之，这类证据更擅长回答AI能不能让人更快完成工作，不那么擅长回答企业会不会因此少招人。
（1979-2025，美国劳动生产率增长了92.4%，但每小时工资仅增长了33.6%。前者是后者的2.7倍。）
3.行政数据、工资单与岗位广告：先看真实劳动需求有没有变化
第三类方法，是把AI采纳与实际就业、工时、工资、招聘变化连起来看。丹麦的研究尤其重要，因为它把使用调查与行政记录相连，能够追踪较高质量的真实劳动市场结果。Humlum和Vestergaard的研究发现，尽管生成式AI采用迅速扩散，且用户报告了节省时间、任务重组等效果，但到2024年底，工资与工时层面尚未出现大规模净效应，研究甚至排除了两年内超过2%的明显就业或收入效应。与此同时，他们也发现，AI确实带来了职业切换、任务重组和企业鼓励使用与否的显著差异。
与之形成对照的是在线劳务市场和替代性强的场景。关于Upwork的研究显示，在ChatGPT发布后，写作类服务的月度岗位数量和月收入都出现下降，图像生成AI也对相关自由职业岗位造成类似压力。这说明，在边际替代最容易、交易最标准化、雇主最容易直接对比人类产出与模型产出的市场里，转移效应可以很快显现。
4.地区-行业暴露与一般均衡方法：先看宏观结构是否在改变
第四类方法更接近传统劳动经济学和区域经济学，即构建地区暴露度、行业暴露度，再观察中长期就业率、工资与流动变化。IMF针对美国通勤区的研究发现，AI采用更高的地区，其就业人口比率下降更明显，冲击在制造业、低技能服务业、中等技能工人、非STEM岗位以及年龄两端工人中更强。另一组关于职业流动的研究显示，高暴露但与AI互补性较低的岗位，更容易出现向低暴露岗位的被动转移，尤其在低学历群体中，意味着收入损失和职业降级风险。
这类方法得出的结论通常比企业实验更“冷”，因为它更容易观察到被替代、被降级和再分配成本，却较少直接观察到企业内部尚未兑现为裁员的效率收益。它提醒我们：即便AI短期没有造成总量塌方，也可能已经在改变不同地区、行业与技能群体之间的就业结构。
第一，因为它们测量的对象不同。任务暴露研究测的是技术可行性；现场实验测的是任务生产率；工资单与行政数据测的是企业实际用工结果；地区-行业研究测的是结构调整后果。技术可行性高，不等于企业立刻替代；短期生产率提升，也不等于长期就业上升。
第二，因为它们对AI的定义不同。有的研究研究的是生成式AI和大语言模型，有的研究研究的是2010年以来更广义的AI采用，包括视觉识别、预测系统、工业智能化和自动决策。这就导致一些研究更容易看到白领任务替代，另一些则会观察到制造和低技能服务岗位的中期挤压。
第三，因为“替代”与“增强”并不是一刀切的技术属性，而是组织选择。法国企业层研究发现，AI采用往往伴随销售、就业与生产率同步上升，说明在某些企业里，AI被用来扩张产出而不是缩减人头数。与之相对，另一些研究则表明，当AI直接替代某类明确的可编码任务时，就业下降会先于新任务创造出现。也正因此，Acemoglu、Autor、Johnson在2026年提出“pro-worker AI”的主张，强调AI的设计与部署方向本身可以偏向扩展劳动价值，而非单纯压低劳动需求。
第四，因为时间尺度不同。当前我们看到的大部分证据，仍属于早期采用阶段。费城联储在2026年的调查显示，多数使用AI的企业尚未明显减少用工需求，更多企业只是调整岗位类型而非净裁员；OECD也显示，企业采用率仍在爬坡过程中。换言之，AI的能力冲击可能先于用工冲击到来，而经济学家的早期结论因此天然偏谨慎。
答案基本是肯定的，但这既是研究偏向，也是现实特征。研究偏向来自的数据如职位广告、数字平台、客服系统、文书工作、软件和办公室岗位，更容易被持续跟踪，也更适合与文本模型的任务能力对接。美国经济学会的测量报告明确提醒，现有非传统数据往往过度代表规模更大、数字化程度更高、技能层级中高端的企业与工种。布鲁金斯也指出，大量研究还停留在职业与行业层面，而不是完整的任务重构或非正规劳动市场。
但这并不意味着AI只影响白领。更广义的AI采用研究已经显示，制造业和低技能服务业也可能承受就业率下降压力，只是这种影响更多来自工业自动化、预测优化和平台化管理，而不是大模型本身。问题在于，公众讨论几乎被大模型主导，于是AI就业问题常常被等同于办公室自动化问题。如果继续沿这一路径研究，经济学界可能低估物流、零售、仓储、客服外包、平台劳动和地方制造中的结构性变化。
因此，更准确的说法是：现阶段文献确实过度聚焦白领与知识工作，但这既反映了生成式AI的当前落点，也暴露出研究工具对实体和非正规劳动市场覆盖不足。
五、数据中心、能源、电力与供应链制造业的新岗位，足以弥补白领流失吗
肯定在实体经济中创造出增量，但在数量上仍不足以对冲白领流失。美国劳工统计局预计，未来十年与数据处理、托管和计算基础设施相关的行业就业将显著增长；建设、电力、公用事业及新能源相关岗位也会增加。仅“计算基础设施供应商”行业，预计2024—2034年增加近10万个岗位；电力系统、输配电与相关建设岗位也有明显增量。
问题在于，这些岗位有三个限制。第一，规模不对称。数据中心与电力建设确实重要，但其绝对新增岗位数，与可能受到AI暴露影响的数百万办公室、文书、客服、初级开发和专业支持岗位，不在同一数量级。第二，阶段性不对称。数据中心建设会带来短期建筑和安装岗位，但运营阶段往往资本密集、劳动轻量。布鲁金斯在2026年关于数据中心繁荣的研究明确指出，标准数据中心模式对地方就业的长期、持续、高价值外溢通常比较有限。第三，技能与地理错配。被压缩的大学毕业生、行政人员、写作者和初级分析师，不会自然转化为电工、输电线路工或液冷设施工程人员。
因此，实体基础设施投资当然重要，但它更像是AI经济扩张的必要支撑，而不是吸纳知识工作转移的充分补足。真正可能形成更大规模吸纳作用的，不是单纯的机房就业，而是围绕AI扩散产生的新型互补岗位，例如行业集成、流程再造、数据治理、审计、合规、客户成功、垂直行业应用与人机协作监督岗位。新问题不是有没有新工作，而是新工作的创造速度，是否快得过旧工作的萎缩。
到目前为止，这可能是最具共识的一点：在知识工作与高AI暴露岗位中，受冲击最早、最明显的，很可能正是职业阶梯底部的年轻人。斯坦福数字经济实验室与ADP的高频工资单研究发现，在AI暴露较高的岗位里，22—25岁员工的就业明显弱于年长群体；其中，年轻软件开发者和客服岗位的回落尤其明显，而30岁以上劳动者总体仍保持增长。IMF在2026年的技能研究中也指出，AI暴露在入门级岗位上更高，而在AI技能需求上升较快的地区，AI脆弱型职业的就业水平在五年后更低。
为什么是年轻人最先受压？因为许多入门岗位本来承担的是训练功能：整理资料、生成初稿、写基础代码、做第一轮分析、处理标准化客户问题。这些任务最容易被模型接管。过去，企业需要通过雇佣大量初级员工来完成这些工作，同时把它们当成培养中高级人才的管道；现在，资深员工借助AI就能完成其中相当部分，从而减少对初级岗位的依赖。结果不是职业整体消失，而是职业入口收窄。
这种变化的社会影响可能比静态失业率更深远。第一，它会造成职业阶梯断裂：如果没有初级岗位，年轻人如何积累经验、学习组织规范、获得行业判断？第二，它会加剧代际不平等：已有经验者因与AI互补而受益，刚毕业者却更难进入高薪行业。第三，它会造成长期伤痕效应：劳动经济学一再发现，年轻时期遭遇错配和失业，会在此后多年压低工资、延缓家庭形成、削弱社会流动。第四，它可能引发更广泛的政治和文化后果，因为大学教育与专业职业之间的传统通道一旦失效，中产再生产机制本身就会受损。
因此，今天最值得警惕的，并不只是AI会不会让所有人失业，而是AI是否正在让一整代人的第一份工作消失。这不是边缘问题，而是未来十年生产率、阶层流动和社会稳定的核心问题。
（数据来源：美国劳工统计局）
中国当然也处在这场变动之中，只是表现方式与美国并不完全一样。一方面，中国是AI大国，产业规模和应用扩散都很快。中国信通院预计，2025年中国人工智能核心产业规模将超过1.2万亿元，企业数量也在持续增长。另一方面，中国政策层面对AI就业影响的表述仍总体偏积极，更强调AI创造新岗位、提高生产率、服务产业升级，而不是像美国技术界那样高频讨论大规模失业。官方当前更倾向于强调AI的就业创造效应，尤其是在吸纳高校毕业生方面。
但中国学界并非没有警觉。当前比较有代表性的研究包括：北大国发院AI与经济学实验室张丹丹团队及其与智联招聘合作的岗位研究；人民大学中国就业研究所曾湘泉团队；中国科学院院刊相关学者；蔡昉等长期研究劳动力市场与人口结构的经济学家；以及获得国家社科重大项目支持、专门研究AI与劳动市场结构变化的张川川、何小钢等团队。
从方法上看，中国目前的实证研究更依赖在线招聘广告、岗位需求、技能要求和薪资发布数据，而相对缺少像丹麦或美国ADP那样能直接链接工资单、行政记录和企业内部AI采用的高质量微观数据。这意味着中国研究在识别招聘端变化方面很快，但在识别真实工资、工时、流动和长期就业结果方面仍相对不足。
到目前为止，中国学界形成了几条相对清晰的初步判断。
第一，高暴露白领岗位已经出现招聘需求趋弱的迹象。张丹丹团队基于2018年至2024年超过百万条在线招聘数据构建了中国的大模型暴露指数，发现中国新增岗位的大语言模型暴露度在近两年出现下行，高暴露职业主要集中于会计、编辑、销售、程序员等高薪白领岗位；工具变量分析还表明，暴露度与岗位需求负相关，工资增长放缓，同职业内部工资差距扩大，同时学历和经验门槛提高。北大团队2026年对中国与新加坡的比较也指出，中国白领岗位需求下降更明显，而AI同时抬高了用工筛选标准。
第二，中国学者普遍认为AI带来的不是简单总量替代，而是结构性错配与分化。曾湘泉团队强调，AI对就业的影响应从数量、结构和质量三方面同时看：短期更多体现为辅助与改造，长期则可能扩大替代范围；同时，AI也可能在老龄化背景下缓解劳动力短缺。中国科学院院刊的相关分析则更强调，AI可能带来就业数量与就业方式双重变化，并加剧收入与机会不平等。蔡昉等学者也强调，技术进步创造岗位往往滞后于技术替代，因此需要更重视人力资本、社会保障和就业优先导向。
第三，中国研究与国外研究在核心方向上大体一致：都指向两极分化、技能门槛抬升、互补性比总量更关键。但也存在明显差异。国外研究更强调早期没有大规模总量失业，但青年入口岗位受压，并依赖更丰富的工资单、行政数据与现场实验；中国研究更强调招聘端与产业升级端的双重变化，更突出制造业、产业数字化和国家政策调节的作用。简单说，欧美研究更像是在回答AI已经如何改变劳动市场，中国研究则更像在回答AI将如何在产业升级中重构劳动市场。
这意味着一个很重要的比较结论：中美都面临AI对白领和青年就业的压力，但美国的证据更早显示入口岗位被压缩，中国的研究则更早显示招聘门槛抬高、岗位需求分化和白领筛选加剧。这两者并不矛盾，反而可能是同一过程的不同侧面。
总之，AI就业问题的核心，已不再只是一个狭义的劳动需求问题，而是一个关于技能形成、代际机会、社会流动与新社会契约的问题。未来几年真正决定成败的，也许不是AI多快替代人，而是教育体系、企业组织和政策体系，能否足够快地重建人如何进入高价值工作的路径。
One More Thing
与马斯克们所说的AI带来的“丰裕社会”针锋相对，非AI圈的经济学家和市场分析机构，也通过AI技术性能所带来的加速自动化，却在竞争模型中推演出极度悲观的未来劳动就业、经济增长与消费。
如Citrini Research发布的《2028年全球智能危机》（The 2028 Global Intelligence Crisis），这份情景报告推演出：AI生产率提升过快且完全替代高收入白领，会破坏消费经济根基（美国消费占GDP约70%），形成“无消费的增长”，“幽灵GDP”，最终反噬企业盈利与市场估值，引发系统性经济危机。
宾夕法尼亚大学和波士顿大学的两位经济学家，则建立了一个模型，同样推断出如果AI取代人类劳动者的速度快于经济体重新吸纳他们的能力，那么它可能会侵蚀企业所依赖的消费者需求。
而且仅仅认识到这一点，并不足以让企业停止这一过程。在一个竞争性的、基于任务的模型中，需求外部性会将理性的企业困在一场自动化军备竞赛之中，从而导致对劳动力的替代远远超出整体最优水平。由此产生的损失既损害劳动者，也损害企业所有者。
更激烈的竞争和“更好”的人工智能只会加剧这种过度替代；工资调整和自由进入也无法消除这一问题。资本收入税、员工持股、普遍基本收入、技能提升或科斯式谈判同样无济于事。
作者认为，只有庇古式的自动化税才能发挥作用。研究结果表明，政策不仅应关注人工智能替代劳动力所带来的后果，还应关注推动这一过程的竞争性激励机制。
一些政府，已经开始悄悄准备政策工具了。
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参考文献：
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Brynjolfsson,E.,Chandar,B.,&Chen,R.(2025).Canaries in the Coal Mine?Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence.Stanford Digital Economy Lab working paper.
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Brett Hemenway Falk,Gerry Tsoukalas（2026）The AI Layoff Trap
张丹丹、于航、李力行、胡佳胤、莫怡青、李泓孛（2025）：《中国人工智能技术暴露度的测算及其对劳动需求的影响：基于大语言模型的新证据》，《管理世界》2025年第7期。索引与技术说明见北京大学国家发展研究院AI暴露指数页面。
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中国信息通信研究院（2026）：《人工智能产业发展研究报告（2025年）》。
