<p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="font-size:20px; color:rgb(255, 138, 0);">引言</b></p><p class="ql-block">2022 年底以來(lái)，生成式人工智能迅速?gòu)膶?shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)世界：代碼生成、內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析、客服應(yīng)答、醫(yī)學(xué)影像輔助……它像一股加速劑，正在重排企業(yè)的流程、崗位與能力結(jié)構(gòu)。2025 年 8 月，斯坦福大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室基于 ADP 數(shù)百萬(wàn)雇員匿名薪資數(shù)據(jù)的研究顯示：AI 并未掀起想象中的“全面失業(yè)潮”，卻在悄悄改變年輕人進(jìn)入職場(chǎng)的入口。22–25 歲人群在 AI 曝光度高的崗位上，出現(xiàn)兩位數(shù)的就業(yè)占比下降；而有經(jīng)驗(yàn)的中年員工基本不受影響。表面看不到“裁員海嘯”，實(shí)則是“招聘口收緊”，尤其卡在應(yīng)屆與初級(jí)崗位的門(mén)檻位置。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">這提醒我們：?jiǎn)栴}不是“有沒(méi)有工作”，而是“誰(shuí)更容易獲得第一份工作、在哪些軌道上成長(zhǎng)”。本文結(jié)合該項(xiàng)研究與近兩年各行業(yè)實(shí)踐，從六個(gè)方面梳理 AI 對(duì)就業(yè)的結(jié)構(gòu)性影響，進(jìn)而回答三個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：**哪些崗位會(huì)被替代？哪些新崗位會(huì)誕生？即將申請(qǐng)大學(xué)的學(xué)生如何選專(zhuān)業(yè)？**并提出對(duì)教育與培訓(xùn)系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)之策。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">一、</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">六大趨勢(shì)：AI 重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)的方式</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)一：年輕人首當(dāng)其沖，初級(jí)崗位“入口”收窄</b></p><p class="ql-block">最顯著的變化，不是企業(yè)大規(guī)模裁員，而是不再像過(guò)去那樣大量招募新人。在代碼、客服、基礎(chǔ)分析等高曝光崗位，AI 已能承擔(dān)大段“入門(mén)級(jí)工作量”，企業(yè)因而更偏好有經(jīng)驗(yàn)、能直接勝任復(fù)雜任務(wù)的人。對(duì)年輕人而言，傳統(tǒng)“從低到高”的階梯被抬高了一級(jí)：要么在校期間就把“入門(mén)任務(wù)”練到遠(yuǎn)高于同齡人的效率與質(zhì)量，要么以交叉能力（數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)、技術(shù)+溝通）帶來(lái)可見(jiàn)的邊際價(jià)值。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)二：行業(yè)分化明顯，受沖擊強(qiáng)度與“AI 可替代性”強(qiáng)相關(guān)</b></p><p class="ql-block">護(hù)理、餐飲、建筑安裝、現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維等“情境復(fù)雜+重人際互動(dòng)”的行業(yè)，總體仍在擴(kuò)招；而 IT 初級(jí)開(kāi)發(fā)、呼叫中心、基礎(chǔ)財(cái)務(wù)/法務(wù)助理、簡(jiǎn)單內(nèi)容生產(chǎn)等“結(jié)構(gòu)明確、規(guī)則化強(qiáng)”的崗位，沖擊尤為明顯。不是所有崗位都在下滑，而是“被精準(zhǔn)命中”的崗位在下滑。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)三：自動(dòng)化 vs. 增強(qiáng)——AI 究竟在“取代”還是“放大”？</b></p><p class="ql-block">當(dāng) AI 處于替代型位置（如自動(dòng)回復(fù)、自動(dòng)生成樣板代碼、批量生成摘要），招聘需求會(huì)直接減少；但當(dāng) AI 處于增強(qiáng)型位置（如輔助醫(yī)學(xué)影像判讀、輔助投研、輔助創(chuàng)意），對(duì)“能駕馭 AI 的高素質(zhì)人力”的需求反而增加。關(guān)鍵不在“用不用 AI”，而在企業(yè)把 AI 放在鏈條上的哪一環(huán)。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)四：招聘收緊先于工資變化——在崗者相對(duì)穩(wěn)</b></p><p class="ql-block">研究顯示，工資層面并未出現(xiàn)系統(tǒng)性大幅下降；變化首先發(fā)生在招聘端：入口縮小、用人趨穩(wěn)。對(duì)組織而言，這是“以 AI 替代培訓(xùn)成本”的理性選擇；對(duì)求職者而言，這意味著“實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)”與“可展示成果”成為更硬的貨幣。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)五：年齡優(yōu)勢(shì)被放大，經(jīng)驗(yàn)成為“護(hù)城河”</b></p><p class="ql-block">過(guò)去企業(yè)通過(guò)初級(jí)崗位培養(yǎng)人才；如今 AI 接管了大量“練手活兒”，結(jié)果是新人缺少練手機(jī)會(huì)，而資深者的經(jīng)驗(yàn)沉淀更顯稀缺與可貴。這放大了年齡差異，也提示高校與企業(yè)必須共同創(chuàng)造“低風(fēng)險(xiǎn)、高密度的練習(xí)場(chǎng)”。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>趨勢(shì)六：短期風(fēng)口已過(guò)，長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)性重塑剛開(kāi)始</b></p><p class="ql-block">研究通過(guò)控制疫情、行業(yè)周期等其他變量后，AI 對(duì)年輕人就業(yè)的影響仍然顯著。這不是“新聞熱點(diǎn)”，而是一個(gè)會(huì)持續(xù)十年以上的結(jié)構(gòu)性趨勢(shì)：產(chǎn)業(yè)分工被改寫(xiě)，職業(yè)路徑被改寫(xiě)，能力模型被改寫(xiě)。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">二</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">哪些工作最容易被替代？</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">把崗位拆成“任務(wù)包”來(lái)判斷更直觀：越是流程標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)果可量化、風(fēng)險(xiǎn)可控的任務(wù)，越先被 AI 接手。</p><ul><li>IT 初級(jí)與測(cè)試支持初級(jí)編碼、單元測(cè)試、簡(jiǎn)單腳本、接口對(duì)接；一線(xiàn) Helpdesk（知識(shí)庫(kù)+對(duì)話(huà)代理已能覆蓋大量故障排查）。</li><li>客戶(hù)服務(wù)與呼叫中心規(guī)則清晰的問(wèn)答、高頻標(biāo)準(zhǔn)話(huà)術(shù)；投訴分流與狀態(tài)查詢(xún)。</li><li>基礎(chǔ)型文職與數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)清洗、表格歸檔、標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告與會(huì)議紀(jì)要；電商圖文的批量上新與改寫(xiě)。</li><li>法律/財(cái)務(wù)助理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)合同模板生成、條款比對(duì)、盡調(diào)清單梳理；財(cái)報(bào)要點(diǎn)提取、輿情與合規(guī)初篩。</li><li>新聞快訊/體育賽況類(lèi)采編以事實(shí)摘要、賽況回放為主的流水化內(nèi)容。</li><li>物流調(diào)度的常規(guī)優(yōu)化以路線(xiàn)優(yōu)化、時(shí)段排程為核心的可計(jì)算問(wèn)題。</li></ul><p class="ql-block">共同點(diǎn)：輸入和規(guī)則相對(duì)穩(wěn)定，容錯(cuò)成本較低，結(jié)果可用自動(dòng)化評(píng)估；AI 的可替代性強(qiáng)。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">三、</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">哪些新工作會(huì)誕生？</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">AI 拿走的是“可標(biāo)準(zhǔn)化的重復(fù)勞動(dòng)”，留下并放大的是問(wèn)題定義、跨域整合、倫理治理、復(fù)雜溝通這些更接近“人”的工作。</p><ol><li> AI 系統(tǒng)訓(xùn)練與數(shù)據(jù)治理鏈條數(shù)據(jù)標(biāo)注與評(píng)價(jià)、對(duì)齊（alignment）與紅隊(duì)測(cè)試（red-teaming）；數(shù)據(jù)工程與 MLOps：數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、特征工程、迭代發(fā)布。</li><li>提示詞工程/人機(jī)協(xié)作設(shè)計(jì)師把業(yè)務(wù)目標(biāo)拆成可被模型理解與執(zhí)行的可控流程；設(shè)計(jì)“人—AI—工具”的協(xié)作界面與任務(wù)編排。</li><li>AI 產(chǎn)品經(jīng)理與倫理/合規(guī)崗位醫(yī)療、金融、教育等高敏領(lǐng)域的落地，需要把可用與可控并重；模型偏差審計(jì)、數(shù)據(jù)合規(guī)、可解釋性與責(zé)任界面設(shè)計(jì)。</li><li>AI+行業(yè)的復(fù)合崗位AI+醫(yī)療：影像 AI 應(yīng)用工程師、循證醫(yī)學(xué)與算法評(píng)估；AI+能源：智能電網(wǎng)預(yù)測(cè)、分布式調(diào)度優(yōu)化；AI+農(nóng)業(yè)：遙感+土壤數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的施肥/灌溉決策；AI+制造：視覺(jué)質(zhì)檢、預(yù)測(cè)性維護(hù)、柔性產(chǎn)線(xiàn)排程；AI+創(chuàng)意：影像/游戲/廣告的預(yù)可視化與交互敘事。</li><li>城市與公共治理新崗位算法治理專(zhuān)員、公共數(shù)據(jù)官（CDO）、數(shù)字韌性規(guī)劃師；負(fù)責(zé)任 AI 政策研究與跨部門(mén)協(xié)同。</li></ol><p class="ql-block">關(guān)鍵詞：把 AI 變成“組織的生產(chǎn)力放大器”，而不是“廉價(jià)的人工替身”。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">四、</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">即將申請(qǐng)大學(xué)的學(xué)生：專(zhuān)業(yè)如何選</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">A. 生物與生命科學(xué)主線(xiàn)：生物信息學(xué)/計(jì)算生物學(xué)（基因組學(xué)、蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物發(fā)現(xiàn)）。課程建議：分子生物/遺傳學(xué) + 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) + Python/R + 數(shù)據(jù)可視化 + 云計(jì)算基礎(chǔ)。實(shí)踐抓手：開(kāi)源生信數(shù)據(jù)集（TCGA/GEO）、入門(mén)競(jìng)賽、與導(dǎo)師合作的小型研究。</p><p class="ql-block">B. 計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)科學(xué)避坑：只會(huì)“寫(xiě)基礎(chǔ) CRUD”的路徑風(fēng)險(xiǎn)增大；深化：分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核、操作系統(tǒng)、AI 安全與評(píng)測(cè)；跨界：CS + 領(lǐng)域知識(shí)（金融、醫(yī)療、法律、制造）= “有業(yè)務(wù)落地的 AI 工程師”。</p><p class="ql-block">C. 工程與新材料趨勢(shì)：AI 驅(qū)動(dòng)的新材料發(fā)現(xiàn)與仿真；傳感器+邊緣計(jì)算的智能制造；建議：控制論、優(yōu)化與運(yùn)籌、CAD/CAE、工業(yè)數(shù)據(jù)采集與建模。</p><p class="ql-block">D. 商科與管理金融：量化研究、風(fēng)險(xiǎn)建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在交易與風(fēng)控中的審慎應(yīng)用；運(yùn)營(yíng)/供應(yīng)鏈：需求預(yù)測(cè)、庫(kù)存與運(yùn)輸優(yōu)化、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)與機(jī)制設(shè)計(jì)；市場(chǎng)：因果推斷、A/B 測(cè)試、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與增長(zhǎng)模型。</p><p class="ql-block">E. 人文社科與法政哲學(xué)/倫理/法學(xué)：面向“負(fù)責(zé)任 AI”的規(guī)范架構(gòu)與實(shí)務(wù)規(guī)則；政治與公共管理：算法治理、數(shù)據(jù)正義、數(shù)字鴻溝與社會(huì)保障再設(shè)計(jì)；心理學(xué)與教育學(xué)：人機(jī)交互、學(xué)習(xí)科學(xué)與個(gè)性化教育系統(tǒng)。</p><p class="ql-block">通用能力清單（所有專(zhuān)業(yè)都建議具備）數(shù)據(jù)素養(yǎng)：概率統(tǒng)計(jì)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、因果推斷直覺(jué)；計(jì)算素養(yǎng)：腳本化處理（Python/R）、SQL、API 調(diào)用；產(chǎn)品與溝通：需求分析、可視化呈現(xiàn)、跨學(xué)科協(xié)作；倫理與合規(guī)意識(shí)：隱私保護(hù)、模型偏差、責(zé)任邊界。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">五、</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">教育與培訓(xùn)系統(tǒng)如何應(yīng)對(duì)？</b></p><p class="ql-block"><b>1) 學(xué)校端</b>：從“教知識(shí)”轉(zhuǎn)向“教能力—做項(xiàng)目—配場(chǎng)景”</p><p class="ql-block"><b>K–12 階段</b></p><p class="ql-block">AI 素養(yǎng)做通識(shí)：數(shù)據(jù)意識(shí)、邏輯與信息判別、與 AI 的安全互動(dòng)；項(xiàng)目式學(xué)習(xí)：跨學(xué)科小項(xiàng)目（傳感器+數(shù)據(jù)+可視化），讓學(xué)生早期感知“問(wèn)題定義—數(shù)據(jù)采集—模型—評(píng)估”的閉環(huán)。</p><p class="ql-block"><b>高等教育</b></p><p class="ql-block">課程結(jié)構(gòu)更新：把“AI+X”變?yōu)橹鞲桑皇沁x修“點(diǎn)綴”；實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)：校內(nèi)沙箱數(shù)據(jù)、與企業(yè)共建真實(shí)問(wèn)題題庫(kù)；評(píng)價(jià)改革：從“考背誦”轉(zhuǎn)向“評(píng)作品/評(píng)過(guò)程/評(píng)影響力”。</p><p class="ql-block"><b>2) 企業(yè)端</b>：從“經(jīng)驗(yàn)主義”到“數(shù)據(jù)—流程—可復(fù)制”崗位重構(gòu)：把職位拆分為任務(wù)單元，明確哪些交給 AI，哪些是人機(jī)協(xié)作；雙軌培養(yǎng)：讓新人有“安全練手機(jī)會(huì)”（內(nèi)部開(kāi)源項(xiàng)目、低風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)、影子崗位）；技能認(rèn)證：用可驗(yàn)證的項(xiàng)目制證書(shū)（Micro-credential）代替“年限崇拜”。</p><p class="ql-block"><b>3) 個(gè)人端</b>：從“學(xué)一個(gè)專(zhuān)業(yè)”到“打造可遷移能力組合”自我驅(qū)動(dòng)：以項(xiàng)目為中心累積作品集（Portfolio）；節(jié)律化學(xué)習(xí)：每 6–12 個(gè)月做一次技能升級(jí)迭代；“工具+方法+作品”三件套：掌握 1–2 個(gè)核心工具、1–2 套通用方法論，持續(xù)產(chǎn)出可展示的成果。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">六</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">風(fēng)險(xiǎn)提示與常見(jiàn)誤區(qū)</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>誤區(qū) 1：AI=全面失業(yè)</b></p><p class="ql-block">真實(shí)情形更接近“入口收窄、結(jié)構(gòu)重排”，與其恐懼，不如擁抱“人機(jī)協(xié)作”的新分工。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>誤區(qū) 2：只要學(xué)會(huì)一個(gè)工具就能保底</b></p><p class="ql-block">工具會(huì)變，可遷移的思維與方法才是護(hù)城河：?jiǎn)栴}拆解、因果推斷、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、與人溝通。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>誤區(qū) 3：越早用 AI 越好</b></p><p class="ql-block">早用不等于會(huì)用。評(píng)估與邊界意識(shí)（安全、隱私、版權(quán)、偏差）同樣重要。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>誤區(qū) 4：文科沒(méi)機(jī)會(huì)</b></p><p class="ql-block">事實(shí)相反：倫理法政、傳播敘事、公共治理都在迎來(lái)“AI 原生”的新崗位。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">七、</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">給不同群體的“行動(dòng)清單”</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"><b>對(duì)高中生/備考生</b>選擇 2–3 個(gè)感興趣的真實(shí)問(wèn)題，做成小項(xiàng)目：抓數(shù)據(jù)、清洗、建模、可視化、寫(xiě)成短報(bào)告；在申請(qǐng)材料里強(qiáng)調(diào)“問(wèn)題—方法—結(jié)果—反思”的閉環(huán)能力。</p><p class="ql-block"><b>對(duì)本科生</b>至少完成 2–3 個(gè)跨學(xué)科項(xiàng)目，最好與企業(yè)或?qū)熀献鳎恍纬汕逦?Portfolio：GitHub/Notion/個(gè)人網(wǎng)站集中呈現(xiàn)。</p><p class="ql-block"><b>對(duì)研究生</b>把論文和產(chǎn)出對(duì)接行業(yè)真實(shí)需求（數(shù)據(jù)治理、合規(guī)、評(píng)測(cè)、可信 AI）；爭(zhēng)取在實(shí)習(xí)中負(fù)責(zé)“可上線(xiàn)”的模塊，轉(zhuǎn)化為職場(chǎng)資產(chǎn)。</p><p class="ql-block"><b>對(duì)教育管理者</b>把“AI+X”從口號(hào)變成課程與評(píng)價(jià)；用校企聯(lián)合題庫(kù)塑造真實(shí)訓(xùn)練場(chǎng)；在學(xué)生支持體系中加入職業(yè)與心理輔導(dǎo)的“AI 模塊”。</p><p class="ql-block"><b>對(duì)企業(yè)管理層</b>明確 AI 的“替代—增強(qiáng)—?jiǎng)?chuàng)新”三層定位；給新人留出可量化的練手機(jī)會(huì)；建立負(fù)責(zé)任 AI 的制度與文化（數(shù)據(jù)分級(jí)、權(quán)限、追責(zé)與申訴機(jī)制）。</p> <p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">結(jié)語(yǔ)：</b></p><p class="ql-block" style="text-align:center;"><b style="color:rgb(255, 138, 0); font-size:22px;">與其被動(dòng)適應(yīng)，不如主動(dòng)定義</b></p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">每一次技術(shù)革命都改變了勞動(dòng)分工：蒸汽機(jī)讓人從體力中解放出來(lái)，電氣化把生產(chǎn)帶入精密時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)把信息流速推到極限。AI 的獨(dú)特之處在于——它第一次觸及了“認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)”的大規(guī)模自動(dòng)化。它會(huì)拿走一些工作，但也會(huì)創(chuàng)生更多需要人類(lèi)判斷、同理心、審美、價(jià)值選擇與跨界整合的崗位。</p><p class="ql-block">年輕人并未輸在“起點(diǎn)”，而是需要換一條“起跑道”：從“練手的低階崗位”轉(zhuǎn)向“以作品與項(xiàng)目證明自己”的路徑；從“單點(diǎn)技能”轉(zhuǎn)向“可遷移的能力組合”；從“人對(duì)抗機(jī)器”轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)作—共同進(jìn)化”。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，不是和 AI 拼速度，而是用 AI 放大人的獨(dú)特價(jià)值。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">——————————————</p><p class="ql-block">?? 作者：桓菁視角 </p><p class="ql-block">?? 專(zhuān)注于留學(xué)、教育與未來(lái)趨勢(shì) </p>