## 618｜AI时代的“煤矿金丝雀”：斯坦福团队揭示3个颠覆认知的就业真相

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

上个月末，我刷到了一篇关于AI和经济学的论文，并放到了广播站的选题素材库里。不过，因为最近AI领域的事情很多，所以一直没有拿出来仔细看。

直到上周，我的朋友卫夕在他的公众号“卫夕指北”里，介绍了一篇哈佛团队的论文；卫夕文章的标题叫做《真实、残酷的AI就业冲击——从一篇极其精彩的哈佛论文聊起》。看完卫夕这篇文章后，发现里面有不少挺有意思的点，这又促使我找出了自己收藏的这篇斯坦福团队的论文，仔细地看完了。

这个研究让我有很多收获，今天就来和你分享一下。你听完我的分享后，也可以看看卫夕的文章，这样就能发现，哈佛和斯坦福两个顶尖研究团队，是如何从不同角度去看AI对真实就业的影响。

这篇斯坦福团队的论文，主标题是《Canaries in the Coal Mine》，翻译过来就是“煤矿里的金丝雀”，副标题是“关于人工智能近期对就业影响的六个事实”。

我先给你解释一下什么是煤矿里的金丝雀。以前煤矿工人下井前，会带一只金丝雀。这种小鸟对有毒气体特别敏感，一旦井下空气质量有问题，金丝雀会比人更早出现异常，给矿工们争取逃生时间。

这让我第一时间就联想起《鬼吹灯》里的情节：胡八一他们下墓时，总要在东南角点根蜡烛，如果蜡烛灭了就得赶紧跑。实际上，从摸金校尉留下来的古训来说，是打扰了墓里的原住民。但懂科学的我们都知道，这是空气不好，蜡烛熄灭意味着缺氧，没有氧气人就会死。

所以，煤矿里的金丝雀也是这个道理。后来这个词也被广泛引申，比如用来比喻经济现象，类似“某类人群的就业变化是经济衰退的‘煤矿金丝雀’”，意思就是这类人的就业波动能提前预警经济问题。

那么在AI时代，谁是那只提前警示风险的“金丝雀”呢？

斯坦福大学的三位经济学家给出了一个让所有人都意外的答案：22-25岁的年轻人。通过分析美国最大薪资处理公司ADP的数据，他们发现，从2022年底ChatGPT发布以来，在最容易受AI影响的职业里，这个年龄段的年轻人就业率下降了13%。

这个发现不仅让我感到震惊，就连研究者自己都感到意外。更让人意外的是，这项研究还揭示了三个完全颠覆常识的现象，足以让我们重新思考AI对工作的影响。

第一个反常识现象，也是最颠覆认知的：年轻人被AI替代，而老员工反而受益。

按照我们的常识，新技术出来，年轻人通常会更快适应，而较难适应并且薪水高的老员工可能会被淘汰。然而，这次AI革命的结果却正相反。

数据最能说明问题。研究团队分析了ADP公司2500万美国员工的薪资数据，发现了惊人的分化。

先说说这个数据有多珍贵。ADP是美国最大的薪资处理公司，类似于美国版的“用友”或“金蝶”，全美有35万家企业用它来发放工资。这意味着什么？意味着他们的数据来源并不是问卷调查，也不是抽样统计，而是真金白银的工资发放记录。每个月有2500万美国人的薪资数据实时流过ADP的系统，覆盖了美国私营部门就业人数的五分之一。

相比之下，美国官方的就业统计CPS每月只调查6万个家庭，而且还是基于自我主动报告，准确性远不及ADP的真实薪资数据。这就像是拿着银行流水和拿着个人填写的收入申报表，哪个更可信一目了然。

数据一出来就让人震惊：在软件开发行业，22-25岁年轻人的就业率从2022年10月到2025年7月下降了近20%，而35岁以上员工的就业率则增长了6-9%。客服行业也呈现类似的趋势，年轻员工大幅减少，年长员工稳中有升。

更详细的数据显示，在AI暴露度最高的职业中，22-25岁员工的就业率下降了6%，与此同时，35-49岁员工的就业率增长超过9%，这个差距达到了15个百分点。

这里的“AI暴露度”是个专业术语，简单说就是“这个职业有多容易被AI影响”。研究团队让GPT-4分析了美国劳工部定义的各种职业，评估每个职业有多少具体任务能被AI处理。例如，软件开发、客服、会计这些职业因涉及大量标准化任务，AI暴露度很高；而护理员、维修工、厨师这些需实际动手操作和面对面服务的职业，AI暴露度就相对较低。

为了排除其他因素干扰，研究团队还进行了更严格的分析：他们控制了公司层面的所有变化（比如裁员、扩张、行业周期等），专门看同一家公司内部不同年龄员工的动态变化。结果显示，即便在同一家公司，年轻员工在高AI暴露岗位上的相对就业率也下降了12个百分点。

这说明什么？说明这不是某些公司或行业的特殊情况，而是一个普遍现象。

背后的逻辑其实是“书本知识”和“实战经验”的差异。年轻人掌握的主要是标准化、可描述的知识，这恰恰是AI最擅长学习和模仿的。而老员工积累的经验、直觉和应变能力，是AI目前难以替代的。

这就像新手司机和老司机的区别。新手司机严格按照驾校教的标准动作开车，遇到突发情况就慌了。而老司机凭借多年的驾驶经验，能够应对各种复杂路况。虽然现在自动驾驶技术越来越厉害，但它掌握的主要还是那些标准化的驾驶规则，对于需灵活判断的复杂情况，还是需要有经验的司机来处理。

所以你看，这次AI革命的逻辑是：越是标准化、流程化的工作，越容易被替代；越是需要经验、直觉和灵活应变的工作，越安全。而恰好是年轻人在做前一种工作，老员工在做后一种工作。

第二个反常识现象更有意思：就业在减少，但工资没有降。

按照经济学的基本逻辑，供需关系决定价格。岗位少了，求职的人多了，工资应该降才对。然而，这次研究发现了一个奇怪的现象。

研究团队专门分析了年薪数据（用2017年美元计算，排除通胀影响），发现在那些受AI冲击最严重的职业里，虽然招聘在减少，但现有员工的工资水平基本没变。不论是22-25岁的年轻员工，还是35岁以上的资深员工，无论是AI暴露度高的职业还是低的职业，工资曲线都相对平稳。

这个现象挺反常识的。按理说，岗位少了竞争激烈了，工资应该会有下降压力才对。但数据显示，至少在短期内，这种压力并没有体现在薪酬上。

说实话，这背后可能是“工资粘性”在起作用。简单来说，就是工资往下调比往上调要困难得多。就像房租一样，涨起来容易，降下来难。企业宁愿通过减少招聘来控制成本，也不愿意降低现有员工的工资，怕人心散了队伍不好带。

另一个可能的原因是，留下来的员工其实变得更值钱了。AI接手了基础性工作后，剩下的都是需要人类判断和创造力的高价值工作。虽然岗位总数减少，但每个岗位的价值密度提高了。

这种现象其实给我们一个启示：在技术变革的过程中，“存量”和“增量”的逻辑是不一样的。已在岗的员工因为有沉没成本和转换成本的保护，相对安全一些。但新进入市场的求职者，尤其是应届毕业生，将面临更激烈的竞争。

第三个反常识现象最精彩：同样是AI，“自动化”在杀死工作，“增强化”在创造机会。

过去我们谈论AI对就业的影响时，总是简单地说“AI会抢走人类的工作”。但这次研究发现，事情远比我们想象的复杂。

研究团队进行了一个很有意思的分析。他们研究了几百万次与Claude（Anthropic公司的AI助手）的真实对话，并将AI的使用方式分为两大类：

“自动化”应用：AI直接执行任务，基本不需要人类参与。例如，让AI完全自主地写代码、处理客服咨询，或生成完整的报告。在Claude的对话中，这类应用被标记为“指令式”（用户直接委托任务）和“反馈循环式”（AI根据环境反馈自主完成任务）。

“增强化”应用：AI作为人类的助手，协助完成工作。例如，帮助分析数据、协作优化方案，或验证工作成果。在Claude的对话中，这类应用被标记为“任务迭代式”（人机协作改进）、“学习式”（获取知识）和“验证式”（检查改进）。

数据结果很惊人：在那些主要使用AI进行“自动化”的职业中，22-25岁员工的就业确实在显著下降。但在那些主要使用AI进行“增强化”的职业中，年轻员工的就业不仅没有下降，反而出现了增长。

更具体的数据是，研究团队把所有职业按“自动化程度”分为四个等级。在自动化程度最高的等级中，年轻员工就业下降明显；但在自动化程度最低、增强化程度最高的等级中，年轻员工就业增长最快。

这说明关键不在于AI技术本身，而在于我们如何使用它。当AI成为人类的替代者时，确实会减少就业；但当AI成为人类的增强器时，反而能创造更多机会。

这让我想起了一个很形象的概念——“半人马”。在希腊神话里，半人马是人和马的结合体，既有人的智慧，又有马的力量。现在，AI研究领域也用这个词来形容人机协作的理想状态：人类负责创意、判断和决策，AI负责计算、分析和执行，两者结合起来，比单独的人或单独的AI都更强大。

论文的第一作者埃里克·布林约尔弗森正是“半人马模式”的积极倡导者。他认为，与其让AI完全替代人类，不如开发更多“半人马式”的AI工具，使人机协作发挥出1+1>2的效果。从这次的研究数据来看，这个方向确实是正确的。

说到这里，不得不介绍一下这项研究为什么如此有说服力。

首先是研究团队的分量。主导这项研究的埃里克·布林约尔弗森可不是一般人，他是斯坦福大学的教授，同时也是《第二次机器时代》这本经典著作的作者，在数字经济研究领域可谓是教父级的人物。他专注于研究技术对劳动力市场的影响，已经观察这个领域超过20年。连他都表示这次的发现令自己感到意外，可见这些结果有多颠覆认知。

其次是数据的严谨性。咱们前面提到了研究涉及ADP的2500万员工数据，但这还不是全部。为了验证结果的可靠性，研究团队进行了大量的对照分析。例如，他们专门排除了科技公司，发现结果依然成立；排除可以远程工作的职业，结果还是一样；甚至将时间线拉长到2018年，发现在ChatGPT发布之前，年轻人和老员工的就业趋势基本一致，分化从2022年底才开始。

这种严谨的研究方法，让这项研究成为目前关于AI就业影响最具说服力的证据。先前大家关于AI对就业的讨论，要么停留在理论推测，要么是小范围的案例研究。而此次研究则首次提供了大规模、实时且覆盖全行业的硬数据。

更重要的是，这项研究仍在持续进行中。研究团队承诺会继续跟踪这些数据，观察这种趋势是会加剧、缓解，还是出现新的变化。这就像是给整个就业市场装了一个实时监控系统，让我们能够及时掌握AI革命的最新动向。

那么，这些发现对我们普通人意味着什么？

首先，如果你是刚毕业或准备换工作的年轻人，需要重新思考自己的职业规划。单纯掌握标准化的技能可能不够，更重要的是培养那些AI难以替代的能力：创造力、同理心、复杂问题的判断力，以及与人打交道的能力。

其次，不论你在哪个行业，都应学会与AI协作，而不是被AI替代。主动去了解你所在领域的AI工具，但不要想着让AI完全接手你的工作，而是要想着如何让AI成为你的“超级助手”。

最后，对于那些有经验的职场人来说，这可能是一个机会。你的经验和直觉在AI时代变得更加珍贵。但也不能掉以轻心，要主动学习如何利用AI工具提高工作效率，让自己在“半人马模式”中发挥更大的价值。

好在，这项研究也给了我们希望：AI不是来消灭工作的，而是来改变工作的。关键是我们要学会适应这种改变，找到自己的位置。毕竟在人机协作的时代，最大的竞争优势不是比AI更快更准，而是做那些只有人类才能做好的事情。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. 《真实、残酷的AI就业冲击——从一篇极其精彩的哈佛论文聊起》
> 文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/0ZFMVdZ94XOSrkiATkgobQ
> 
> 2. 《Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence》
> 论文地址：https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf

---

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025092420/1888407056734582796/092420.png)
