人工智慧對勞動市場的影響，數據究竟說了什麼？答案或許會讓你感到驚訝。

你沒聽說嗎？白領工作正在消失，被 AI 摧毀。科技業近期（最近一次是 Coinbase、Meta 和 Cisco）的裁員潮，據說預示著所有知識工作者即將面臨的命運。但在你辭掉軟體開發、金融分析師或科技記者的職位，轉而加入水管工工會之前，值得仔細審視當前的經濟研究，探討人工智慧是否真的已經開始吞噬白領工作。

儘管有人警告即將到來的就業末日，將摧毀大部分甚至絕大多數這類工作，或是關於「永久性低下階層」的議論，但幾乎沒有證據表明 AI 已對美國勞動市場產生任何大規模影響。

對美國勞工統計局（BLS）數據的分析顯示，受 AI 潛在影響最大的職位的失業率，實際上低於較少接觸該技術的職業。而且，對經濟學家來說至關重要的是，沒有跡象表明大量人口正從受 AI 威脅的工作轉向所謂更安全的工作，例如主要涉及體力勞動的職位。

雖然目前的勞動統計數據並不能排除未來幾年出現突然的就業動盪，但它們確實對末日情景的必然性及其發生的速度提出了質疑。AI 社群中的每個人似乎都在預測該技術將很快消滅工作，而且似乎每個人都認識一些找不到工作的年輕的準員工。人們常說，也許我們還沒在勞動市場統計數據中看到任何重大顛覆，但等等看吧。

但或許我們應該關注數據正在告訴我們什麼。而現在，數據描繪了一幅相對穩定的勞動市場圖景，其中 AI 的顛覆在很大程度上仍然是推測性的。

「它可能具有顛覆性，但數據告訴我們，顛覆尚未發生，我們有時間規劃。」

曾任 BLS 局長的勞動經濟學家 Erika McEntarfer 表示：「迄今為止所有可用的證據表明，AI 對當前勞動市場狀況的影響目前可能很小。」（不出所料，自她被解職以來，BLS 關於就業增長緩慢的報告仍在繼續）。

現任史丹佛大學經濟政策研究所研究員的 McEntarfer 說，AI 到目前為止對當今勞動市場的相對較小影響「讓許多人感到驚訝，但其實不應如此。我們從歷史上知道，創新需要時間才能滲透到產業和職業的變革中。AI 不太可能在轉變企業之前就轉變勞動市場。」

McEntarfer 指出，美國人口普查數據顯示，只有五分之一的公司在任何業務功能中使用 AI。「這些數據是對 AI 將會造成巨大顛覆的恐懼的絕佳現實檢驗，」她說。「它可能會有顛覆性。它很可能會有顛覆性，但數據告訴我們，顛覆尚未發生，我們有時間規劃。」

誠然，美國的就業市場對許多人來說很糟糕，尤其是年輕的準員工。大學畢業生近期的失業率約為 5.6%，遠高於所有工人的平均水平。這是自疫情和 2008 年衰退後幾年以來未見的水平。更令人擔憂的是，在疫情後的經濟中，招聘率一直非常低迷，這一趨勢嚴重影響了試圖進入勞動市場的年輕人。如果你是大學畢業生並正在尋找科技工作，似乎沒有人招聘。

有跡象表明，AI 正在加劇 22 至 25 歲年輕人在軟體開發和其他受 AI 影響較大的職業中尋找工作的痛苦。但這些職業僅佔整體勞動市場的一小部分。更重要的是，尚不確定 AI 應為這些就業困境承擔多少責任。同樣未知的是，受 AI 影響的入門級職位的流失，是未來其他職位的前兆，還是僅僅是經濟學家所稱的、由各種宏觀經濟力量造成的「低迷招聘」勞動市場的孤立症狀。

對這些不確定性的深入了解，將告訴我們許多關於我們在轉向 AI 經濟中的工作命運。關於即將發生的事情，並不缺乏自信的斷言和預測；有些人預測工作的終結，而另一些人則認為經濟史告訴我們，技術進步最終總是會帶來更多更好的工作。

誠實的答案是，沒有人確切知道 AI 會帶來什麼，也不知道這次是否會有所不同。為了弄清楚這一點，我們需要更好、更全面的數據。

從聯邦政府對 6 萬戶家庭進行的每月勞工統計局調查中收集的統計數據，提供了勞動市場變化的廣泛概況，而學術界甚至一些 AI 公司也開始試圖更細緻地了解受影響的具體工作。但現有的數據收集工具未能充分解釋 AI 如何影響龐大且多元化的美國勞動市場。

有一長串問題，我們沒有足夠的數據來完全回答。AI 在工作場所是如何使用的？AI 使用的增加是否意味著該技術將取代工人，還是會讓他們更有效率和更有價值？哪些職業和技能受到的影響最大？誰在這些變革中處於最危險的境地？正如哈佛大學經濟學教授 David Deming 所說：「我們有點像盲目飛行。」

為了更深入地了解其中一些問題，Deming 和他的同事自 2024 年以來每三個月調查數千人，詢問他們基本問題：你是否使用生成式 AI，以及多久使用一次？它是否節省了你的工作時間？隨著時間推移追蹤這些答案，為經濟學家提供了重要的線索（約有 40% 的工人使用，但採用率因行業而異），並使他們能夠估計生產力增益（他們發現了一些，但沒有什麼能撼動經濟）。它還有助於記錄 AI 在工作場所的採用速度，以及與個人電腦和互聯網等早期技術相比如何（速度更快，但大致在同一範圍內）。

這遠非 AI 如何改變工作的完整圖景。但它提供了一些有趣的結果；例如，製造業和其他工業領域的相當一部分工人已經嘗試過 AI。Deming 的結果顯示，雖然企業總體上可能相對緩慢地正式採用該技術，但他們的許多員工都在使用它。

Deming 說，描繪這些早期採用者及其使用 AI 的方式，為「勞動市場的未來提供了一個水晶球」。「它為你提供了關於它將如何被使用、誰將受到影響、誰將受到傷害以及我們如何為此做好準備的重要線索。這是對未來發展的診斷。」

但它沒有告訴你各種工作的命運。

對 AI 如何影響工作的分析，通常始於識別所謂的各種職業對該技術的「暴露度」。這種方法基於這樣的理念：任何給定的工作都是由一系列任務組成的。通過評估哪些任務可以由最新的大型語言模型執行，研究人員可以衡量一個職業的總體暴露度。許多經濟學家已經進行了大量這類研究，仔細地對數百種工作進行排名，並隨著生成式 AI 能力的不斷爆炸式增長而爭相更新結果。

這些結果經常引發恐慌，圖表顯示了不同工作對 AI 的日益增長的脆弱性。

但僅憑暴露度結果本身，並不能準確預測哪些工作將被 AI 取代。這取決於技術執行的任務類型、AI 被採用的程度、企業關於工人價值的各種計算，甚至部署 AI 的成本。但暴露度發現是一個有價值的起點。

在一篇題為「煤礦裡的金絲雀？關於人工智慧近期就業影響的六個事實」的工作論文中，史丹佛數位經濟實驗室的研究人員研究了 950 種工作，將職業分為五類，從暴露度最低到最高。然後，他們利用全球最大薪資提供商 ADP 的龐大數據集，查看了每個類別的就業增長。他們獨家獲得了 ADP 數據集的訪問權限，該數據集比勞工統計局提供的數據集大得多，這使得研究人員能夠更好地按人口統計細分影響。該實驗室主任 Erik Brynjolfsson 領導了這項工作，他說，當他們檢查不同年齡組的情況時，「這非常驚人。」

他們發現，自 2022 年底 ChatGPT 首次公開發布以來，在軟體開發和客戶服務等暴露度最高的職業中，22 至 25 歲的員工數量有所下降。其他研究人員報告的證據表明，這些職位的下降始於 ChatGPT 之前，並質疑勞動市場是否能如此迅速地對 AI 技術的引入做出反應。

雖然史丹佛的研究人員承認，除了 AI 之外，其他因素可能也促成了早期的下降，但他們表示，在控制了這些因素後，他們看到了 AI 在 2024 年後產生顯著影響的令人信服的證據，並在 2025 年增長到受 AI 影響的入門級職位下降了 16%。相比之下，在同一職業中，年長工人的員額有所增長，在暴露度較低的職業中的工作數量也有所增長。

深入研究數據，研究人員發現了另一個重要的線索，儘管這個線索並不完全出乎意料。對員額的影響取決於 AI 的使用方式。正是那些任務可以自動化的工作（即 AI 可以「在最少的人類參與下」完成的工作）導致了就業的減少——例如軟體開發人員的工作。在主要使用 AI 來增強人類工作的職位中，入門級工人的員額增長速度快於平均水平。

這與許多年輕準員工的困境的解釋之一是一致的。根據史丹佛的論文，入門級工作可能更依賴於人們通過教育獲得的知識類型，但這些知識很容易被 AI 模仿；作者稱之為「編碼知識」。像入門級編碼這樣的任務可能特別容易自動化。相比之下，年長工人擁有更多的所謂「默會知識」，即基於經驗的知識。這種智慧對 AI 來說更難取代。

儘管有關於 AI 對年輕工人影響的發現，史丹佛大學的經濟學家 Bharat Chandar（與 Brynjolfsson 和 Ruyu Chen 合著）強調，在理解該技術未來如何影響工作方面，現在還為時過早。他說，工作崗位的流失可能會擴展到年長工人以及受 AI 影響較小的職業。但 Chandar 表示，公司和工人也有可能適應不斷變化的勞動需求，影響將會趨於平穩甚至消失。

為了追蹤這一進展，史丹佛數位經濟實驗室即將啟動一個定期更新的項目，提供關於 AI 如何改變經濟的數據。

史丹佛的研究和其他工作特別關注編碼，這是一項 AI 正在變得極其擅長的任務。

美國聯邦儲備委員會經濟學家最近的一篇論文發現，自 ChatGPT 推出以來，編碼員的年就業增長顯著放緩，約為 3%。但這裡有一個關鍵細節：編碼員的總體就業仍在繼續增長。他們指出，編碼工作的就業人數仍在上升，只是比 2022 年之前慢。

總之，編碼工作並沒有消失，至少在短期內不會。但這是一個顯然正在被 AI 轉變的職業。

最近研究揭示的一個有些令人驚訝的現象是，自 ChatGPT 推出以來，受 AI 影響較大的行業的工資相對較快地上漲。一種解釋是，雇主仍然願意為那些至少目前難以被 AI 取代的知識和經驗支付報酬。如果屬實，這表明受 AI 影響的職位工作並未結束，而是更具體地說，傳統的職業模式正在走向終結，即年輕畢業生被聘用來從事可自動化的軟體任務，並在工作中緩慢學習獲得寶貴的默會經驗。這種「邊學邊賺」的模式可能終於被打破了——至少對某些職業而言。

簡單的真相可能是，編碼技能不再是工作的保證。這或許可以解釋全國各地大學計算機科學專業學生人數下降的原因。未來辦公室裡的「金絲雀」正在嗅出尋找一份工作時的危險，因為他們可以被 AI 取代的技能。

但仔細查看數據表明，學生們並非必然遠離與 AI 相關的職業。相反，他們似乎正在根據他們所看到的 AI 在各個學科中日益重要而正在發生的變化來調整他們的技能。對數據科學和網絡安全等 AI 相關領域的興趣正在上升。一個快速增長的專業：人工智能本身（這是許多大學課程的近期新增內容）。

對 AI 取代工人的潛力的焦慮並非新鮮事。我在 2013 年寫了「科技如何摧毀工作」，描述了包括 AI 在內的一系列新數字技術如何開始威脅白領工作。我並不孤單。當時勞動市場不景氣，工作稀缺，這是一個熱門話題。

在其任期的最後幾天，奧巴馬總統於 2016 年底發布了一份由其頂級經濟和科學顧問撰寫的報告，警告 AI 正在威脅工人。報告發現，自動駕駛汽車——尤其是無人駕駛卡車——可能會消除 220 萬至 310 萬現有的美國工作崗位。大約在同一時間，AI 的先驅之一 Geoffrey Hinton 說，「人們應該停止培訓放射科醫生」，因為「完全顯而易見」這個職業很快就會被 AI 取代。

當然，這些預測都沒有成真（在之前的幾次與技術相關的就業恐慌中，也沒有發生所謂的技術性失業）。預測經常在技術進步的速度上出錯——我們仍在等待高速公路上出現無人駕駛卡車車隊——並且未能理解構成許多工作的複雜任務組合。AI 確實已成為篩選放射學影像的工具，但放射科醫生的數量比以往任何時候都多。事實證明，人類放射科醫生執行許多有價值的任務，包括解釋結果和與患者互動，這些任務目前（或至少到目前為止）無法通過 AI 完成。

也許這次情況不同了，我們可以拋開經濟史的教訓。當然，AI 已經獲得了執行類似人類任務的巨大能力。也許它會以我們從未見過的方式吞噬工作。而且也許這會突然發生，而勞動統計數據中沒有潛藏的警告。但之前幾次 AI 就業焦慮的經歷仍然具有預見性的教訓：我們的真正重點應該放在對工作場所的實際轉變上，而不是對末日般的恐懼，這些轉變很可能會影響數百萬人。

「即使沒有大規模甚至增加的失業，轉型仍然可能非常困難，」彼得森國際經濟研究所高級研究員、前商務部副部長 Jed Kolko 表示。「艱難的轉型期意味著什麼？這意味著人們失業，或者人們的工作被重新定義，導致這些工作薪酬下降或意義減弱。一些工作受到威脅的人可能無法適應。」

我們對這種轉型的理解越深，就越能更好地應對它。為此，我們需要更好、更完整的數據。

對於前勞工統計局局長 McEntarfer 來說，真正重要的問題是任何顛覆的速度。「如果它以正常的技術變革速度發生，勞動市場將有時間適應。如果出現突然而嚴重的顛覆，那麼這將是政策制定者面臨的巨大挑戰，」她說。「這確實是我們目前面臨的最重要的問題：這種轉變的速度有多快。」她補充說，「我們將通過觀察數據來了解。」

二十年前，由於所謂的「中國衝擊」，免費貿易政策導致進口激增，並摧毀了該國許多地區的製造業就業，全國措手不及。研究人員花了數年時間才理解顯示貿易政策（經濟學家普遍歡迎）正在摧毀社區的數據。如今，由 AI 帶來的經濟轉型的威脅要大得多，並可能對龐大的工人階層造成更大的損害。

為了避免另一次毀滅性的勞動轉型，我們需要及時的政府和企業政策，特別是培訓和再培訓工人的計劃。如果 McEntarfer 和其他勞動經濟學家是正確的，我們可能還有時間設計深思熟慮且有效的策略來管理轉型。但首先，我們需要更好地了解正在發生什麼——以及速度有多快。

很難找到比史丹佛大學的 Brynjolfsson 更熱衷於 AI 未來的人，他認為我們可能正處於一場將改變經濟的巨大推動的邊緣。「也許我一生中最好的生產力增長即將到來，」他說。

但 Brynjolfsson 也警告說，數據的缺乏嚴重限制了我們對即將到來的經濟和社會影響的了解。他說，在數千億美元被用於推廣這項技術的時候，「我們連 1% 都沒有投資於理解轉型。」

Subquadratic 現在已經分享了關於其新模型的更多細節。但有些人仍然持懷疑態度。

隨著 Claude Code 等工具越來越好，越來越多的開發人員樂於將編碼任務交給它們。軟體構建的方式已經永久改變。

人們報告說，他們的個人聯繫信息被 Google AI 曝光——而且顯然沒有簡單的方法可以阻止它。

Daron Acemoglu 對就業末日的預測比大多數人更謹慎。以下是讓他擔憂的事情。

發現特別優惠、熱門故事、即將舉行的活動等。

感謝您提交您的電子郵件！