后台最近有不少读者朋友给我留言：
“越哥，能不能聊聊 AI 抢工作这件事？”

这其实反映了一种普遍的焦虑：
大家都隐约感觉到 AI 会对就业造成冲击，但它到底是怎么把一个办公室白领的饭碗干掉的？很多人并没有真实的体感。

这事不能靠猜，也不能光靠情绪渲染。

今天要聊的，是两份近期出炉的、份量极重的硬核研究。

一份来自哈佛大学，由劳动经济学泰斗拉里·卡茨（Larry Katz）指导；另一份来自麻省理工学院（MIT）。

它们用冰冷、庞大的真实数据，剖析了2023年以来美国就业市场发生的惊人变化。

结论不仅残酷，而且逻辑严密到让人无法反驳。

下面我用大白话，把研究的关键逻辑讲给你听。

01

一道诡异的“剪刀差”

先看哈佛这篇论文。两位作者Seyed M. Hosseini和Guy Lichtinger没有做小范围问卷，而是直接动用了“上帝视角”。

两位作者拿到了一份逆天的数据集——几乎相当于 LinkedIn + Boss 直聘的全部后台数据：

• 285,000 家公司
• 6200 万打工人的简历
• 1.5 亿条招聘信息记录

美国劳动力大概 1.6 亿人，所以这数据基本接近“全量市场”。

数据一拉出来，一个诡异的现象出现了。

从2015年到2022年，初级岗位（Junior-level）和高级岗位（Senior-level）的就业增长曲线，基本上是手拉手、肩并肩一起走的。

但从2022年中开始，风云突变。

高级岗位的就业人数继续昂首向上，而初级岗位的增长突然停滞，到了2023年中，甚至掉头向下。

两条线从此分道扬镳，形成了一个巨大的“剪刀差”。

这就有意思了。整个经济大环境没出大问题，为什么偏偏是年轻人的饭碗、入门级的工作，突然就不香了？

时间点太巧了——2022年底，ChatGPT发布。

02

实锤：是谁在关上大门？

相关性不等于因果性。为了证明这确实是AI干的，作者设计了一个非常精妙的“AB测试”。

那怎么证明就是 AI 干的？

相关性 ≠ 因果性。

要证明“初级岗位的冷却是 AI 造成的”，必须找到清晰的对照组。

但你不能跑去问每家公司 CEO：
“你们用没用 AI 啊？”
他们要么不说真话，要么你问不到。

于是作者用了一个非常聪明的办法：

不问你有没有用 AI，而看你招不招“AI Integrator”。

就是那些岗位描述里写着：

• LLM
• Prompt Engineering
• GenAI
• Fine-tuning
• 大模型应用开发

如果你在招这种人，那你一定在把 AI 接入业务。

在 28 万家公司里，这类公司有 10.6 万家（3.7%），且从 2023Q1 开始大幅增长。

于是——
AI 采纳者 = 实验组
其余公司 = 对照组

AI 的因果冲击终于有办法拆开了。

结果令人震惊：

在AI爆发（2023年Q1）之后，“AI拥抱者”公司的初级岗位招聘数量，相对于对照组，出现了断崖式下跌。

在AI扩散六个季度后，这个差距拉大到了7.7%。

与此同时，高级岗位在两组公司里并没有明显差异，甚至在AI公司里增长更强劲。

证据链闭环了：在同一个经济环境里，那些深度拥抱AI的公司，恰恰就是那些对年轻人关上大门的公司。

03 隐形猎杀：不裁员，但也不招了

AI到底是怎么抢走工作的？是把人都裁了吗？

论文给出的答案，比直接裁员更让人后背发凉。

数据显示，“AI拥抱者”公司里初级岗位的萎缩，主要原因并不是离职率（Separations）的上升。

也就是说，公司并没有大规模开除现有的初级员工。

人是怎么变少的？答案是：不再招聘（Hiring Freeze）。

数据显示，拥抱AI的公司，平均每个季度少招了3.7个初级员工。对于那些本来招聘规模就大的科技公司，这意味着初级岗位的招聘量暴跌了大约22%。

这是一场“静音模式”的替代。

裁员有赔偿成本、沟通成本和PR风险；但“不招人”是零成本的。

这像极了温水煮青蛙。

你不会在新闻上看到大规模裁员的报道，但就业市场的一级阶梯，正在被AI悄悄抽走。老的初级员工会晋升或自然流失，但新的年轻人？对不起，没有你们的位置了。

04 哪些行业是重灾区？答案颠覆多数人的直觉

许多人会以为：
“最容易被 AI 替代的是互联网、软件、设计吧？”

比如文案、运营、设计、编辑、客服这些岗位。

确实冲击很大，但不是最惨的。

论文数据显示：

重灾区 = 批发与零售行业。

为什么？

很简单：
这类企业的初级岗位，70% 都是：

• 文员
• 录单
• 对账
• 商品处理
• 客服
• 简单沟通任务

这些恰恰是 AI 最擅长的。

于是这些行业的初级岗位招聘量，每季度减少了——

近 40%。

这完全符合我的一线行业体感：
以往一个部门要 20 个助理，现在可能只要 3 个，剩下的交给 GPT + 工具链。

05 MIT冰山指数：水面下的1.2万亿美元

如果说哈佛的研究揭示了“不再招聘”的趋势，那么麻省理工学院（MIT）最近发布的“冰山指数（Iceberg Index）”，则揭示了这场冲击的广度。

MIT的研究人员建立了一个数字孪生系统，模拟了美国1.51亿劳动者的技能与AI的碰撞。

他们发现，我们要担心的不仅仅是科技行业的裁员——那只是“冰山一角”，仅占受影响工资总额的2.2%。

真正的庞然大物在水面之下：

大概12%的工作岗位正在暴露于AI的火力之下。

这些岗位并不在高大上的硅谷，而是广泛分布在人力资源、物流、金融、办公室行政等日常职能中。

正如MIT研究负责人所说：“这不是关于何时何地会失业，而是关于哪些技能正在被系统性地重塑。”

批发零售、行政文员、初级数据处理……这些行业里，拥抱AI的公司对初级岗位的削减甚至达到了40%。

06

普通人如何自救？

哈佛和MIT的两份报告，把现实赤裸裸地摆在了我们面前：

曾经熟悉的“从初级干起、一级级向上爬”的职业路径，正在失效。AI切断了梯子的最下层。

作为普通人，我们要如何应对这场“静音”的变革？

1. 极速穿越新手村
如果你还在做着初级的、标准化的工作，那你正处于危险区。
现在的职场逻辑是：必须狂奔。

你必须在最短时间内，摆脱“初级状态”，让自己工作中AI不可替代的复杂决策部分超过50%。不要沉迷于那些让你感到舒适的简单任务，那是温室，也是AI的领地。

2. 寻找你的暗知识
现在的AI，对于公开的知识（Public Knowledge）已经满级了。
我们的机会在于“暗知识”——那些只有你才能提供的、带有上下文（Context）的知识。
知道“怎么做（How）”的人会被AI颠覆，但知道“为什么做（Why）”以及能搞定复杂人际博弈的人，会被AI放大。

3. 学会用 AI 放大自己，而不是看着它替代你

最危险的人不是不会 AI 的人。
最危险的人是“被 AI 替代，但自己还没意识到”的人。

现在的趋势非常明确：

AI 不会替代你，但会放大你的对手。

写在最后：

AI不是在抢工作，而是在重塑“工作”的定义。

由于梯子的底端正在消失，未来的职场，可能不再需要那么多的“工具人”，而需要更多的“定义者”和“连接者”。

认清残酷的现实，不是为了焦虑，而是为了在暴风雪来临前，修好我们的屋顶。

相关论文地址：

https://iceberg.mit.edu/ 冰山模型在人类和人工智能群体中的协调

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555

https://arxiv.org/abs/2207.09714