哈佛研究报告：AI正在职场制造“新贫富差距”

9月3日消息，美国哈佛大学博士生赛义德·侯赛尼（Seyed M. Hosseini）与盖伊·莱廷格（Guy Lichtinger）近日发布研究报告，名为《生成式AI：一种偏向资历的技术变革》。该研究使用2015年第一季度至2025年第一季度美国近28.5万家企业、约6200万员工的简历和招聘数据，研究 “生成式AI采用如何影响不同资历员工的就业情况”。

研究显示，生成式AI的确会对不同资历的员工产生不同的影响，特别是会对初级员工造成更多影响，而对资深员工影响相对较少。研究人员通过分析职位发布中的“AI集成师”角色来识别AI的采纳情况，这些职位通常标志着公司在积极应用生成式AI。

图：研究人员通过分析明确招聘“AI集成师”职位发布来识别AI的采纳情况。如果某公司发布了至少一个这样的职位，就被视为AI采纳者。研究发现，大约有10600家公司（约占3.7%）采纳了AI，而且这一趋势自2023年第一季度起急剧上升。

通过对比分析，侯赛尼和莱廷格发现：自2023年第一季度起，采用AI的公司中，初级员工的数量大幅下降，而资深员工的数量持续上升。初级员工数量下降的主要原因是企业招聘放缓，而不是离职增加所致，且批发和零售行业受影响最大。

此外，不同学历的员工受影响的程度也不同：中等学历的毕业生受到的影响最大，而高学历和低学历的毕业生受影响较小。总体而言，研究表明AI的采纳可能会对初级员工产生更大的负面影响。

生成式AI重塑职场：

初级员工面临冲击，资深员工价值凸显

人工智能对初级员工的影响，特别是那些高技能白领岗位，近来备受学术界和媒体关注。通常，这些岗位的新人都是从基础工作做起，比如调试代码、审阅法律文件——这些任务有一定知识要求，但重复性较高，正容易被AI替代。随着员工经验增长，他们往往会转向更复杂的工作，例如解决难题或团队管理。但如果AI取代了大量初级工作，这些原本作为职业起点的岗位可能会越来越少。

问题不仅仅关乎一时的就业。大学毕业生的收入增长，很大程度上靠的是进入公司后从初级职位一步步晋升。而起薪的高低，也深刻影响着收入差距。

有研究显示，美国近年来收入不平等加剧，主要原因就在于起始薪资的差距，而不是后期涨薪速度不同。如果AI对初级岗位冲击更大，大学毕业生的起薪差距可能进一步拉大，晋升通道也可能变窄。

关于生成式AI如何影响初级员工，目前存在不同观点。有实验发现，AI工具能明显提升新人的工作效率，这意味着AI可能成为他们的好帮手，反而增加市场对初级人才的需求。但另一方面，AI也能自动完成很多重复性脑力工作，直接替代掉不少初级岗位。越来越多人担心，AI会导致高技能行业减少招聘新人。

《华尔街日报》在2025年7月曾报道称，许多雇主和招聘机构发现，营销行业对初级员工的需求大幅下滑。招聘公司Hirewell的一位高管表示：“我们的客户几乎不再招聘应届生了——这些曾经抢手的年轻人做的工作，现在AI完成得又快又好。”

一些观察者还注意到，AI也许与近期的就业市场变化有关：从2022年底开始，尽管年轻人整体失业率保持平稳，但高校毕业生的失业数字却明显上升。

根据侯赛尼和莱廷格的分析，2015年至2022年中期，初级员工和资深员工的就业增长幅度基本一致。但从2022年中期开始，初级岗位增长逐渐停滞，到2023年初更是出现下降，相反，资深员工数量仍在持续上升。

图：从整体情况来看，在2022年之前，初级和资深员工的就业变化几乎同步增长。然而，从2022年中期开始，资深员工的就业继续持续增长，而初级员工的增长停滞，并在随后开始下降。

图：到2022年第四季度，初级员工的就业趋势趋于平稳。但从2023年第一季度开始，采用AI的公司中，初级员工就业下降约7.7%，而资深员工则保持之前的增长趋势。

图：在同一公司和同一季度内对比初级和资深员工的就业情况，结果显示相似的模式：自2023年第一季度起，采用AI的公司中，初级员工的就业呈下降趋势。

研究进一步对比了应用AI和未应用AI的企业。2015至2022年间，两类公司中的初级员工数量变化趋势基本相同。然而从2023年第一季度起，应用AI的企业里，初级员工数量开始明显减少，六个季度后较未应用AI的公司下降7.7%。与此同时，采用AI的企业中的资深员工规模却保持增长，2022年后也未见趋势逆转。

图：初级员工就业下降几乎完全源于招聘减少，而非裁员。从2023年第一季度起，AI采纳者每季度招聘的初级员工减少了3.7人，离职率略有下降，而现有初级员工的晋升则有所增加。

招聘骤减40%！

AI最先淘汰的为什么总是年轻人

侯赛尼和莱廷格进一步分析了这些现象背后的原因。借助雇主-员工匹配数据，他们将劳动力结构的变化拆解为三个部分：招聘、离职和内部晋升。

研究发现，在应用AI的企业中，初级员工数量减少主要源于招聘大幅放缓。一个值得注意的现象是，尽管这些企业中初级员工的离职率实际上比未应用AI的公司更低，但离职率的下降远远无法抵消招聘减少带来的影响。此外，从2023年初开始，应用AI的公司中，初级员工晋升至资深岗位的比例出现了上升趋势。

图：主要行业中采用人工智能的企业占比分布

从行业分布来看，初级员工招聘减少是多个行业的共同现象，但不同行业受影响的程度差异显著。其中，批发和零售贸易行业的变化尤为突出——应用AI的企业每季度招聘的初级员工数量，比未应用AI的企业低了约40%。这一现象可能源于这些行业中初级岗位的工作内容更容易被生成式AI替代，尤其是那些常规性沟通、客户服务及文档处理等可自动化的工作任务。

图：初级员工就业下降趋势并不限于信息技术行业，更多出现在批发和零售行业。

与此形成对比的是，在所有行业中，应用AI的企业对资深员工的招聘要么保持稳定，要么不降反升。这表明，当前AI技术应用对劳动力市场的影响，主要集中在初级职位上。

U型趋势揭示真相：

AI冲击最大的是中间层次毕业生

最后，侯赛尼和莱廷格还从教育背景的角度分析了不同毕业生群体的差异。他们利用大语言模型将高校分为五个等级，结果发现了一种U型趋势。

就业下降最明显的是那些来自较强高校（第2等级）和中等水平学校（第3等级）的毕业生。相比之下，顶尖名校（第1等级）和录取门槛较低高校（第4等级）的毕业生，所受冲击相对较小。

图：通过使用大语言模型对学校进行分级（1为顶尖学校，5为最低水平），研究发现一种U型趋势：来自第2和第3等学校的初级员工受到生成式AI的影响最为显著，第1和第4等学校的影响较小，对第5等学校的影响几乎为零。

最引人关注的是，层级最低高校（第5等级）的毕业生，就业率下降幅度最小，且在统计上并不显著。这一发现似乎说明，AI的应用并没有全面削弱对初级员工的需求，而是在重新塑造需求结构——受影响最大的，恰恰是处于人力资本中上层次的群体。

需要指出的是，目前明确采用生成式AI的公司仍属少数，仅占样本总量的约3.7%。因此，尽管在这些公司内部，AI带来的影响在经济和统计意义上相当显著，但对整个劳动力市场的整体影响目前还比较有限。

这项研究带来了重要启示：生成式AI正在将大量任务从入门级岗位转移出去，导致企业职业阶梯的“底层阶段”逐渐收缩。由于职业生涯早期的发展对个人终身收入提升和职业上升至关重要，这一结构性变化可能会加剧收入不平等，影响大学学历的薪资溢价。另一方面，企业可能更加依赖经验丰富的员工，并加快内部员工的晋升速度。

综合来看，研究显示，生成式AI的普及的确更偏向资深员工。这一趋势将对职业起点设置、企业人才策略以及技术红利分配，带来持续而深远的影响。

本文来自“腾讯科技”，编译：金鹿，编辑：博阳，36氪经授权发布。