斯坦福研究：AI 致美 22-25 岁高暴露职业者就业率降 13%，计算机应届生需警惕

近日，斯坦福大学三位研究人员发布的一篇论文引发广泛关注。该研究基于美国最大薪资管理软件公司 ADP 提供的数百万美国劳动者薪资记录分析，得出核心结论：生成式人工智能的广泛应用，正对美国劳动力市场中入门级劳动者产生显著且不成比例的冲击，其中 22-25 岁年轻群体在高暴露职业中受影响最为突出。

核心数据：高暴露职业年轻从业者就业率降 13%

研究明确指出，自 2022 年以来，在最易受 AI 影响的职业中，22-25 岁劳动者的就业率相对下降了 13%。论文特别列举了三类高暴露职业 —— 客户服务代表、会计以及软件开发者，这意味着刚步入职场的计算机专业应届生，正处于 AI 冲击的 “前沿领域”。

与之形成鲜明对比的是，同一高暴露领域内经验更丰富的劳动者，以及所有年龄段从事 “低 AI 暴露度” 职业的人群，就业形势保持稳定甚至出现增长。例如，护理助理岗位中，年轻从业者的就业增长速度超过年长同行；一线生产和运营主管岗位，年轻劳动者就业率虽有上升，但增幅低于 35 岁以上群体。

“这一发现有助于解释为何美国整体就业形势自全球疫情后基本保持稳健，即便近期出现疲软迹象，年轻劳动者的全国就业增长却陷入停滞。” 研究人员在论文中如此解读数据背后的就业矛盾。

关键分析：AI 替代 “书本知识”，难撼 “经验积累”

为确保研究结论的准确性，团队排除了教育水平、远程办公、外包岗位及整体经济变化等可能干扰数据的因素。最终发现，年轻劳动者易受 AI 冲击的核心原因在于，AI 擅长替代 “编码知识”—— 即通过正规教育获得的 “书本学习” 内容，而对于需要多年实践积累的经验型知识，AI 的替代能力相对较弱。

值得注意的是，研究并非认定 AI 必然导致就业下滑。论文提到，在 AI 作为工作辅助工具、用于提升效率的职业中，就业率未出现明显变化，这表明 AI 对就业的影响并非 “一刀切”，而是与应用场景密切相关。目前，该研究尚未经过同行评审，但已成为 “AI 替代就业岗位” 争议话题的重要佐证。

无独有偶，本月早些时候，高盛集团一位经济学家也曾指出，生成式 AI 给美国劳动力市场带来的变化已体现在就业数据中，尤其集中在科技行业和年轻从业者群体。更需警惕的是，该经济学家强调，“大多数企业尚未将人工智能应用于日常工作，AI 对就业市场的影响尚未完全显现”，这意味着未来年轻劳动者面临的就业压力或进一步加大。

对应届生建议：聚焦 “AI 难替代领域”，打造核心竞争力

针对研究揭示的就业趋势，结合软件开发者等计算机相关岗位的高暴露属性，特为计算机专业应届生提出以下建议：

首先，跳出 “纯编码” 舒适区，深耕 “AI 不懂的逻辑”。AI 虽能生成代码、排查基础 bug，但无法判断系统架构适配性（如支撑百万用户并发该选何种架构）、平衡业务需求与用户体验（如功能调整对老用户的影响），应届生可通过参与项目实践，强化技术决策与业务理解能力。

其次，主动将 AI 化为 “效率工具”，而非 “求职替代品”。在实习或项目经历中，尝试用 AI 优化工作流程，例如借助 AI 工具缩短数据处理时间、生成代码初稿后进行性能优化与场景适配，在简历与面试中突出 “AI + 效率提升” 的具体案例，契合企业对 “会用 AI 的人才” 的需求。

最后，提前布局 “AI + 行业” 复合领域。关注 AI 在医疗影像识别、工业互联网、智能交通等垂直领域的落地案例，利用课余时间学习行业知识，构建 “计算机技术 + 行业场景” 的复合能力，避开基础开发等 AI 高替代领域，转向需要 “技术 + 场景理解” 的稀缺岗位。

“未来职场中，AI 不是‘天敌’，而是‘筛选器’。” 行业人士提醒，计算机应届生需认清 AI 的能力边界，从现在起积累其难以替代的经验与思维，才能在就业竞争中占据主动。