摘要：这不是过去几年不断重复的预测，而是已经发生的事实，来自 2025 年 7 月的《华尔街日报》。

一个刚走出校门的年轻人，最怕听到什么？

大概不是「 996 是福报」，也不是市场环境不好，而是一句来自招聘公司高管的抱怨：

客户们几乎已经完全停止招聘入门级员工了。

——这些曾经备受追捧的年轻毕业生，他们的工作现在被 AI 替代了。

这不是过去几年不断重复的预测，而是已经发生的事实，来自 2025 年 7 月的《华尔街日报》。

曾经，一条清晰的职业阶梯摆在每个努力的年轻人面前：从基础的、重复性的脑力劳动开始，比如调试代码、审查法律文件、做市场分析，一步步积累经验，最终走向更复杂的决策和管理岗位。

但现在，有人说，AI 正在侵蚀这个阶梯最底下的几级台阶。

AI 爆发以来的过去几年，甚至直到最近，这都只是一个模糊的猜测。

但两位哈佛大学的研究者，Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger，决定把这件事彻底搞清楚。

并写了一篇论文：

《Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data》译：《生成式 AI 作为偏向资历的技术变革：来自美国简历和招聘数据的证据》

他们没有去采访几个 CEO ，也没有搞小范围的问卷调查。他们用了一种更直接的方式：扒数据。

他们搞到了一个海量数据库：覆盖美国近 28.5 万家公司、6200 万打工人的海量简历和招聘数据。时间跨度从 2015 年一直到 2025 年。

有了数据，故事就可以开始了。

一

要回答 AI 是否在专杀新人，首先要解决两个问题：

第一，谁是新人（Junior），谁是老人（Senior）？ 第二，哪些公司才算是真正拥抱 AI 的先锋？

对于第一个问题，研究者用算法给每个职位都打了标签。所有入门级和初级的岗位，都算作新人；助理及以上的所有级别，都算作老人。这条线划得很清楚。

第二个问题更关键。很多公司都在喊 AI ，但谁是真干，谁在追风口？

研究者的办法很聪明。他们不去听老板们怎么说，而是去看他们在招什么人。他们创造了一个概念，叫 AI 整合者（AI Integrator）。

这些人不是开发 AI 大模型的科学家，也不是简单用 ChatGPT 写周报的普通员工。他们是那些负责将生成式 AI 技术真正嵌入到公司业务流程里的人，比如提示词工程师，或者负责把 AI 模型接入内部系统的人。

一家公司开始大规模招聘 AI 整合者时，就意味着它不再把 AI 当作玩具，而是动真格的了。

上图清晰地展示了这个动真格的时间点。在 2023 年之前，招聘 AI 整合者的公司寥寥无几，每月不过 30 家左右。

但从 2023 年初开始，这个数字突然飙升，到 8 月份达到峰值 456 家，随后稳定在每月 400 家左右。到 2025 年初，累计超过一万家公司加入了这个行列。

这个时间点，与 ChatGPT 引爆全球的时间完美重合。

现在，手里的牌齐了：有清晰的新人和老人分类，也有一份拥抱 AI 的公司名单。接下来，就是见证真相的时刻。

研究者把所有公司的数据拉了一条时间线，观察从 2015 年到 2025 年，新人和老人的就业增长情况。

结果，一条巨大的裂缝出现了。

就像上图展示的那样，在 2022 年中之前，新人和老人的就业增长曲线几乎是并驾齐驱、亲密无间。公司在扩张，大家都有饭吃。

但从 2022 年中开始，分道扬镳。

老人的就业曲线继续昂扬向上，而新人的曲线则迅速走平，到了 2023 年中，甚至掉头向下，开始萎缩。

整个劳动力市场的总盘子还在增长，但增长的果实，不再属于年轻人。

二

宏观数据上的裂缝已经足够惊人，但这还不能 100% 确定凶手就是 AI 。也许是经济波动，也许是疫情后遗症。

要锁定凶手，就需要进行一场精准的对照实验。

研究者将公司分成了两组：拥抱 AI 的采纳者（Adopters），和尚未行动的非采纳者（Non-adopters）。然后，他们分别观察这两组公司里，新人和老人就业情况的变化。

这是一种在经济学里常用的双重差分法（Difference-in-Differences），目的就是排除其他因素干扰，看看 AI 到底带来了多大的不同。

结果，真相被彻底扒开了。

上图展示的，可以说是这篇论文最核心、最震撼的发现。

蓝色的线代表老人，红色的线代表新人。这条图显示的是采纳者公司相对于非采纳者公司的就业变化。

看蓝线：在拥抱 AI 的公司里，老人的数量一直在稳定增长，甚至比那些没用 AI 的公司增长得更快。AI 对于他们来说，似乎是助力。

再看红线：在 2023 年第一季度之前，这条线几乎是平的，说明用不用 AI，对新人的招聘没太大区别。

但从 2023 年第一季度开始，红线断崖式下跌。

这意味着，在那些真正开始用 AI 的公司里，新人的岗位正在以惊人的速度消失。

数据显示，在 AI 普及后的六个季度里，拥抱 AI 的公司比没拥抱 AI 的公司，初级岗位减少了 7.7%。

这不再是猜测，这是 6200 万份简历和 2.8 亿份招聘帖对比后的事实。

为了让这个结论更无可辩驳，研究者甚至用了更复杂的三重差分法，在同一家公司内部比较新人和老人的变化。结果完全一致，甚至更显著：

在拥抱 AI 的公司内部，新人的相对雇佣数量比老人下降了 12%。

AI 没有让公司停止增长，它只是让公司在增长时，跳过了新人这个环节。

三

新人岗位消失了，但它们是怎么消失的？是被裁员了吗？

如果说上一个发现是关于什么正在发生，那么下一个发现就是关于如何发生的。这揭示了 AI 影响职场更深层的机制。

研究者将公司的人员变动分解为三部分：招聘（Hires）、离职（Separations）和内部晋升（Promotions）。

上面这张表格，信息量巨大。

Panel A 是关于新人的。我们看到，Hiring（招聘）那一栏的系数是 -3.694，一个巨大且显著的负数。这意味着，拥抱 AI 的公司，在 2023 年之后，平均每个季度少招了 3.7 个新人。

这个数字有多恐怖？在 2023 年之前，这些公司平均每季度招聘 17.45 个新人。

这意味着，拥抱 AI，让公司对新人的招聘需求直接砍掉了 22%。

再看 Separation（离职）那一栏，系数是 -0.788。这是一个更令人意外的发现。负数意味着，拥抱 AI 的公司，新人的离职率反而降低了。

这说明，公司并没有因为用了 AI，就把现有新人裁掉。他们甚至更倾向于留住他们。

所以，结论非常清晰：

AI 对新人就业的冲击，主要不是通过裁员，而是通过缩招。

公司不是在把人往外推，而是在关上新人的大门。

更有意思的是 Promotion（晋升）那一栏。系数是 0.391，一个显著的正数。这说明，在拥抱 AI 的公司里，留下来的新人，反而获得了更多的晋升机会。

这背后的逻辑可能是：AI 替代了大量入门级的重复性工作，公司不再需要那么多学徒来做这些事。

但与此同时，那些已经掌握了基本技能、能够和 AI 协作的熟手新人，价值反而凸显，他们被更快地提拔到需要更多人类判断和经验的岗位上。

AI 一边关上了底层的大门，一边却给留在屋里的人，加了一部更快的电梯。

四

这场由 AI 掀起的职场变革，是否无差别地席卷了所有行业？

答案是否定的。有些地方是重灾区，有些地方只是毛毛雨。

上图显示了 AI 对不同行业新人招聘（红点）和老人招聘（蓝点）的影响。

蓝点基本都在零线附近，说明 AI 对老人招聘的影响不大。

而红点则全部在零线以下。所有行业的新人招聘都受到了冲击，但程度不同。其中，受伤最重的是：

批发和零售业（Wholesale/Retail）。

在这个行业，拥抱 AI 的公司，新人招聘数量比未拥抱的公司暴跌了近 40%。原因可能在于，这些行业里的大量入门级工作，如客户沟通、服务、文档处理，恰恰是生成式 AI 最擅长替代的。

信息技术、金融保险、专业服务等传统白领聚集地也未能幸免，新人招聘都出现了显著下滑。

除了行业，另一个更扎心的维度是：毕业院校的层次。

研究者使用大模型，将所有大学分成了五个等级（Tier 1-5），从哈佛、斯坦福这样的顶级名校（Tier 1），到最普通的社区学院（Tier 5）。

然后他们考察，来自不同层次学校的毕业生，谁在这场变革中受到的冲击最大。

结果呈现出一个清晰的 U 型曲线。

如图所示，横轴是大学等级（1 为最好，5 为最差），纵轴是新人岗位的降幅。

我们看到，降幅最大的，不是最顶尖的 Tier 1，也不是最末端的 Tier 5，而是处于中间位置的 Tier 2 和 Tier 3。这些可以被理解为精英大学和优秀大学的毕业生。

为什么会这样？

研究者给出了一个基于成本和收益的解释。

结合这张薪资图来看，逻辑就通了。

Tier 1（顶尖名校）：这些毕业生虽然薪水最高，但他们的生产力、创造力和解决复杂问题的能力也被认为是最强的。公司不愿意轻易用 AI 替代他们，替换成本高，风险大。

Tier 5（普通院校）：这些毕业生的薪水最低。对于公司来说，他们的用人成本本身就很低，甚至可能比全面部署和训练 AI 系统的成本还要低。低成本成了他们的保护垫。

Tier 2 & 3（中上层大学）：他们处在最尴尬的位置。他们的薪水不菲，但从事的工作中有相当一部分，恰好可以被 AI 高效替代。他们成了性价比最高的被替代者。

这场变革，最终精准地打击了构成社会中坚力量的中间层。

结语

这篇论文的结论，冷静而残酷。

生成式 AI ，正在成为一种偏爱老人的技术变革（seniority-biased technological change）。它并没有摧毁公司，甚至可能让它们更有效率。它只是在重塑公司的用人结构。

它通过大幅减少招聘，而不是大规模裁员，来关上入门级岗位的大门。

它让留下的少数新人更快地晋升，却让门外的大多数人，再也找不到那扇门。

它对职场金字塔的冲击，不是从塔尖，也不是从塔基，而是从构成塔身主体的宽阔中下层开始。

论文的作者在结尾处写道，这些发现，对于我们如何理解职业生涯的开端、人才的培养以及新技术带来的利益如何分配，都有着重大的影响。

这话说得非常学术，非常克制。

我想说的是：技术没有偏见，但它会毫不留情地放大已经存在的优势。对于那些已经在梯子上的人来说，AI 是鼓风机，把他们吹得更高。

而对于那些刚刚走到梯子下面，正准备往上爬的年轻人来说，他们抬头听到的，可能不再是前辈的鼓励和召唤。

而是梯子被向上抽走时，那刺耳的摩擦声。

来源：心平氣和