斯坦福研究：AI冲击美国年轻人就业，影响远超预期

8月28日消息，美国当地时间周二，由三位斯坦福经济学家联合发布、尚未经过同行评议的最新研究显示：自2024年11月ChatGPT上线以来，生成式AI已在“可高度自动化”的岗位上显著压低年轻美国人的就业率。

这份报告名为《关于人工智能近期就业影响的六个事实》 ，由斯坦福数字经济实验室经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）、巴拉特·钱达尔（Bharat Chandar）及博士后研究员Ruyu Chen共同撰写，是当前一系列试图厘清人工智能对就业市场实际影响的报告中的重要组成部分。

报告中称，过去三年中，在会计、软件开发及行政助理等最易受到人工智能技术冲击的职业领域，初入职场从业者的就业率下降了13%。

值得注意的是，虽然22至25岁劳动者的整体就业增长放缓，但同期经验更丰富的员工就业情况依然保持稳定，甚至有所提升。此外，护理助理等对技术要求相对较低的职业类别，就业市场甚至呈现出积极的发展态势。

布林约尔松特别强调：“单纯将人的工作自动化可以省成本，但无法创造新价值。真正有价值的是借助AI拓展人类的能力边界。这种增强模式不仅提高了生产力，也最终推动企业扩大用工需求。”他还表示，从数据中看到AI增强能力带来的就业增长是令人鼓舞的信号。

这份研究基于ADP（自动数据处理公司）提供的薪酬数据进行分析，覆盖数万家企业、数百万员工的月度工资记录。目前这项研究尚未经过同行评审。

以下为斯坦福研究报告中的六大主要发现：

第一，美国就业总量持续增长，但年轻劳动者就业增长陷入停滞。

报告显示，尽管美国整体就业仍保持强劲增长，但自2024年底以来，年轻劳动者的就业增长陷入停滞。在不容易被AI取代的工作中，年轻人与年长者的就业增长基本同步；

而容易受到AI影响的职业中，22-25岁人群就业率下降6%，年长员工却增长6-9%。这表明，那些容易被AI影响的工作机会变少了，导致年轻人整体找工作变得更难。

图1：各年龄段劳动者的整体就业趋势。在后疫情时代全美低失业率的背景下，就业市场总体仍保持强劲。然而，与其他年龄段相比，年轻劳动者的就业增长出现了某种程度的停滞。

在受AI影响最显著的职业中（如软件开发者和客户服务代表等领域），22-25岁职场新人的就业率出现明显下降。

相比之下，在不容易被AI取代的工作中，比如库存管理员、订单填充员以及健康护理辅助人员（包括护理助理、精神科助理和家庭护理助理）等，同行业中经验更丰富的员工，其就业趋势反而保持稳定甚至持续增长。

图2：2024年10月以来，软件开发和客服行业不同年龄组的就业变化情况。两类职业都呈现出相似的趋势：最年轻劳动者群体的就业在2024年后显著下降，而其他年龄段的就业人数则持续增长。截至2025年7月，22-25岁软件开发者的就业人数较2024年底的高点下降了近20%。这一趋势在计算机类职业和服务类岗位中同样存在。

第三，在AI主要用于替代人工的领域，初级岗位就业率下降；而在AI辅助应用领域，对年轻人就业情况影响甚微。

并非所有AI应用都会导致就业下降。研究发现，当AI主要用于替代人类时，入门级岗位就业减少；而当AI作为辅助工具增强人类能力时，这些岗位反而出现增长。

研究人员通过分析Claude大语言模型在实际任务中的替代或辅助作用，来区分这两种模式：在以自动化为主的职业中，年轻劳动者就业下降；而在增强人类能力领域，年轻人就业率反而有所上升。

这意味着，AI的替代效应会减少用工需求，而增强作用则不会。

图3：在自动化占比估计最高的职业类别中，年轻劳动者群体的就业人数出现了下降。

第四，即使把企业层面和时间的变化因素考虑进去，年轻人在受AI影响的岗位上，就业人数依然在减少。

报告表示，即使在排除行业冲击和公司特定因素（如利率变化）的影响后，年轻、易受AI影响的劳动者的就业下降趋势依然显著。

研究发现：在22至25岁人群中，从事最容易被AI取代岗位的就业人数，相比那些不易被取代的岗位，下降约12个百分点（对数计算），而其他年龄段的影响则要小得多。

这说明，年轻人就业的变化并不是因为某些大量雇佣年轻人的公司整体受到冲击，而更可能是AI对具体职业产生了直接影响。

图4：对于22-25岁的年轻人来说，AI影响越大的职业，就业下降就越明显。相比之下，其他年龄段的就业变化幅度要小得多，且不明显。这说明年轻人就业下滑并不是因为他们所在的公司本身经营不善，而确实是AI技术带来的直接影响。

第五，劳动力市场的调整更多体现在就业而非薪酬层面。

劳动力市场的调整主要体现在就业而非薪酬上。不同年龄和不同受AI影响程度的工作中，大家的年薪变化差别不大。这说明工资调整比较慢，AI目前更多是让人失业，而不是立刻把工资压下来。

图5：容易被AI替代的工作和不容易被替代的工作之间，薪酬差距并不明显。

第六，研究结论在不同样本构建方式下仍基本一致。

这些发现不管怎么调整分析方法，结果都差不多。研究表明，就业下降不是因为行业是计算机类，也不是因为这些工作容易远程或外包。事实上，在ChatGPT等生成式AI广泛使用之前（包括新冠疫情期间），AI影响程度并不能很好地预测年轻人的就业变化。

但从2024年底AI开始大规模应用时起，问题才开始明显。而且这种就业下降的趋势，在高学历和低学历的工作中都出现了，说明不是疫情让教育质量下降导致的。

对于没有大学学历的劳动者而言，工作经验对AI的“保护作用”更为有限。在低学历工作中，不同AI影响程度的职位之间，就业差异甚至持续到了40岁。

图6：排除了所有计算机类的工作（比如程序员、软件工程师），来看其他职业中AI对不同年龄段就业率的影响 。

尽管这些现象可能还受到其他因素的影响，但数据支持这样一种观点：生成式AI已经开始对入门级岗位造成影响。

那为什么AI对年轻人打击更大？

报告表示，一个原因是，AI更容易替代那些可以“教科书式”学习的知识，而不容易替代那些需要经验积累的“诀窍”和“直觉”。年轻人刚入职场，主要掌握的正是那些标准化、系统化的知识，所以在容易被AI替代的岗位上更容易被“挤出”。

相比之下，年长员工积累了很多AI暂时学不会的隐性知识，比如与人协作、处理复杂情况的能力，因此受到的影响较小。而在一些技能回报不高的工作中，比如不要求大学学历的岗位，员工从经验中获得的优势就更少，抗风险能力也更弱。此外，老员工往往拥有更强的综合能力，是目前AI难以完全替代的。

当然，这些机制值得深入研究和建模验证，也是接下来研究的重要方向。