美国智库“打脸”Anthropic，AI消灭就业只是个笑话？

本文来自微信公众号： 数字经济发展评论 ，作者：数字经济发展评论

2026年6月30日，信息技术与创新基金会（Information Technology and Innovation Foundation,ITIF）发表了一份措辞尖锐的研究简报。标题直截了当：《新证据反驳AI正在摧毁就业的谣言》。

让这份报告态度“不客气”的原因，在于它驳斥的对象都不是无名之辈。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）——美国最头部的AI公司掌门人——曾公开预测AI将在五年内消灭一半的初级白领岗位，把失业率推到20%。参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）则声称未来十年美国将有近1亿个就业岗位流失，其中包括40%的注册护士、47%的卡车司机、89%的快餐工人。

这些数字一经传播，迅速成为“限制AI部署”阵营最常引用的弹药。

然而ITIF呈出的证据正好相反。

数据印证的和人们信的

完全是两个故事

ITIF引用了卡拉基安（Kharazian）团队的最新实证研究成果。这项研究长期跟踪了企业在AI采用后两年内的就业变化，发现结果与恐慌叙事截然相反：

高强度落地应用AI的企业，总就业规模增长了10.2%。

不是微弱的增长0.2%，而是两位数。细分来看，销售岗位增长10.3%，行政岗位增长7.8%，工程岗位增长7.3%，客服岗位增长6.3%，科学家岗位增长5.6%。几乎所有岗位类别都在扩张。唯一没有增长的是“运营”——即便如此，也没有下降。

更反直觉的是入门级岗位的就业表现。按照流行叙事的逻辑，AI最先替代的应该是初级员工——重复性工作多、薪资低、替代成本小。但数据给出的答案是：高强度AI采用企业的入门级岗位增长了12.0%，比总体增速还高。同期非入门级增长7.7%，管理层增长6.7%。

不是AI在裁人，而是那些最积极采用AI的公司在全面扩编。

ITIF还给出了一组宏观数据：2024年全年，AI技术在美国创造了约11.99万个就业岗位，同期因AI导致的裁员人数仅1.27万人——只占当年所有裁员总量的0.1%。

隐形危机

就业增长背后的人才通道断裂

如果ITIF的数据完全代表现实，这场就业争议便无需赘述。但关键问题在于：企业是在扩编，但扩编的方式正在发生本质变化。

同一周，世界经济论坛（World Economic Forum,WEF）发布的一份报告揭示了硬币的另一面。全球超过三分之一的年轻劳动者（37%）从事AI“中高暴露度”的岗位，在某些地区这个比例高达四分之三。28%的入门级员工认为自己目前的技能在三年后将有一半以上失效，职业危机感持续加剧。

招聘平台Indeed的数据证实了一个趋势：2025年，美国初级岗位发布量同比下降了7%，同期高级岗位上升了4%。

这不是“AI消灭就业”的故事，这是“AI改写了通往就业的路径”。

纽约大学职业研究学院院长安吉·卡马斯（Angie Kamath）用了一个精准的比喻：“取消入门级岗位就像拆掉了一栋建筑一楼和二楼之间的楼梯，却期望上面的楼层持续有人住、正常运转。”

Indeed人工智能副总裁汉娜·卡尔洪（Hannah Calhoon）的判断更尖锐：公司正在“侵蚀自身人才梯队的入口”。她认为，初级员工不只是在完成任务——他们在筛选数据、写初稿、解决常规问题的过程中，积累了AI目前仍无法教授的专业直觉和业务判断力。如果这些工作全部交给AI，几年后公司会发现没有人能够胜任高层决策。

矛盾由此浮出水面：企业的总招聘规模在增长，但组织内部的“学徒通道”正在萎缩。AI带来的不是失业，而是一种更隐蔽的风险——人才管道的断裂。

91%的AI用例，可能都做错了

哈佛大学肯尼迪学院贝尔弗科学与国际事务中心（BCSIA）的一项最新研究，从企业内部视角揭示了问题的另一层。

研究者大卫·沙茨基（David Schatsky）对30家企业的高管进行了深度访谈，分析了22个正在运行的生成式AI应用案例。他发现一个惊人的比例：91%的用例都涉及“减少劳动力强度”——即把原本由人完成的任务转交给AI。

但他紧接着指出：减少劳动力强度≠减少劳动力成本。前者是让每单位产出需要更少的人力投入，后者是真的裁人。如果释放出来的人力时间被重新部署到其他工作上，结果是产出增长（同样的工资账单产出更多），而不是成本削减。

问题在于，多数企业目前把这两件事混为一谈。波士顿咨询（BCG）的调查显示，只有40%的企业从AI中实现了实质价值，其中仅5%获得了“重大”价值。麦肯锡的研究指出，39%的企业在EBIT上看到了正面影响，但大多数只有不到5%的利润改善。

沙茨基的核心论断是：过度聚焦于“用AI省人”是一个战略错误。先前的学术研究已经发现，那些将AI用于创新增长（而非单纯成本削减）的企业，获得的回报明显更高。但91%的企业仍在做成本削减这一件事。

这就像一把瑞士军刀被所有人拿来只当剪刀用。

缺人的地方，AI在补位

如果只看欧美企业的数据，可能还会觉得“AI创造就业”是发达经济体的特殊现象。但全球发展中心（Center for Global Development,CGDev）的研究把视野拉到了一个更意外的地方：低收入和中等收入国家的公共服务。

CGDev的核心判断是：AI不是像上一轮互联网那样“颠覆产业”——它是深度渗透到教育、医疗、农业推广这些过去技术浪潮几乎没有触及的领域。

多项数据支撑了这个判断。在尼日利亚埃多州，13小时的AI辅导让学生英语成绩提升了0.23个标准差；在加纳，30小时AI数学辅导带来0.37个标准差的提升；在塞拉利昂，12小时课堂AI辅导提高了0.28个标准差。这些数字看起来不大，但在资源严重匮乏的教室里，意味着大量学生从“不合格”跨越到“合格”。

医疗领域的AI赋能更直接。在肯尼亚，使用大语言模型辅助决策的临床医生，给出的高危建议减少了14%。在卢旺达的临床模拟中，顶级LLM在五分制量表上比本地全科医生高出0.8分。在专业医生严重不足的地方，AI不是在“替代”谁——它在填补一个本来就没有人的空缺。

农业推广同样如此。Digital Green的AI农业助手FarmerChat已经回应了来自6个国家130万用户的1600万条咨询。初步的随机对照实验显示，个性化AI建议（单次成本不到1美元）使印度稻农的收成提高了4.1%，受到极端天气影响的农户，收成提升达9.4%。

这些场景有一个共同特征：AI在扩展服务覆盖面，而不是在替代现有工作者。它增加的不是“自动化后剩余的岗位”，而是“此前因为成本太高而根本不存在的服务供给”。

扩编、跳级、重估

AI重写组织

把ITIF、WEF、贝尔弗和CGDev的发现放在一起看，一幅更完整的图景浮现：AI正在做的事情不是“消灭就业”这四个字能概括的。它同时在做三件事：

第一，扩编。高AI采用企业确实在招更多人——但招的是能与AI协同的人，而不是做AI能做的事的人。

第二，跳级。初级岗位的“学徒功能”被压缩，企业倾向于让入职者直接进入“AI编辑者”角色——审核、验证、改进AI产出——而不是从头学基础。这提高了入职门槛，降低了容错空间。

第三，重估。组织正在被迫回答一个它们过去可以回避的问题：到底哪些能力是“必须由人经历才能获得的”？哪些可以外包给机器？答案的不同，决定了企业是在建设长期能力，还是在为短期效率透支未来。

▲图源：WEF

经合组织（Organisation for Economic Co-operation and Development,OECD）的数据从宏观层面佐证了这个趋势。2017至2024年间，OECD国家的科学与工程专业人员占总就业比重从3.2%上升至3.7%，信息与通信技术（ICT）专业人员从2.0%上升至3.1%。劳动力结构正在向技术密集型快速迁移——就业市场不是萎缩，而是结构性迭代升级。

万兆公司（Randstad）首席人力资源官米里亚姆·贝亚托韦（Myriam Beatove）总结道：“AI时代的增长不需要更少的人才，它需要能够更快学习、做出合理判断、驾驭更高复杂度的人才。”

这意味着什么

数据目前指向创造就业——但有一个关键前提：企业必须主动选择“用AI扩张”而非“用AI裁人”。贝尔弗中心的研究清楚表明，这两条路径的收益完全不同。选择创新路径的企业，回报更高；选择削减路径的企业，短期好看，长期风险累积。

联邦储备银行亚特兰大分行2026年3月的报告坦承：“这项技术仍然太新，其对劳动力的影响还不容易在官方统计中观察到。”

这意味着当下是一个选择窗口，而不是一个确定结局。AI对就业的最终影响，取决于企业和政策制定者在接下来两三年内做出的选择——是把AI当作裁员工具，还是当作组织升级的基础设施。

ITIF在报告中明确提出立场：它主张美国应当把AI采用作为“国家优先事项”，加速技术部署而非放缓节奏。其核心逻辑是——如果AI确实在创造就业而非摧毁就业，那么减速部署才是真正的就业杀手。

这个判断是否正确，可能要到2028年才能回答。

但有一个微妙的公众感知数据值得注意。皮尤研究中心（Pew Research Center）同期的调查显示，只有5%的美国人表示自己坐过无人驾驶汽车。AI在媒体和政策圈的热度，与普通人实际接触AI的程度之间，存在巨大落差。恐惧往往产生于想象而非经验。当多数人对AI的理解还停留在“听说过但没用过”的阶段，关于它“将消灭亿万岗位”的预言就格外容易获得情绪共鸣——不是因为证据，而是因为恐惧本身不需要证据。

这正是ITIF呼吁“积极反驳夸张叙事”的原因。当恐惧叙事一旦成为主流认知，就会转化为真实的政策阻力：反对数据中心建设、反对企业采用AI、反对工作流程变革。最终受损的不是AI公司，而是那些本可以借助AI扩张的企业，以及那些本可以获得新岗位的工人。

恐惧叙事和现实证据之间的裂缝，正是政策选择的空间所在。

参考文章

1.New Evidence Contradicts Myth that AI Is Destroying Jobs｜ITIF

2.AI and entry-level jobs:what's the biggest risk of using technology to replace early-career roles?｜WEF

3.The research and innovation workforce continues to expand across the OECD｜OECD

4.AI value levers:how innovation-focused strategies outperform for firms and workers｜Belfer Center

5.Why AI is eating the policy world｜Center for Global Development

6.5%of Americans say they've ridden in a driverless vehicle｜Pew Research Center