人工智能（AI）的发展虽在持续，但实现长时间无差错运行仍面临挑战。经济创新集团（EIG）的最新报告显示，尚无证据表明 AI 正在大规模取代白领岗位。然而，数据显示入门级职位和实习机会显著减少，这表明 AI 的首要冲击对象是新入职者和初级任务，企业目前更倾向于用 AI 替代任务而非直接裁员。预计未来几年，随着企业调整招聘与晋升节奏，AI 将逐步压缩初级岗位的需求，其对整体白领就业的影响将逐渐显现。
AI 智能体的发展瓶颈
要让 AI 智能体可靠地执行长达数小时的任务，而非仅仅几十分钟，需要在四个关键领域取得突破。目前的进展虽有放缓，但并未停滞。
- 错误累积： 在长任务中，小错误会不断累积，最终导致整个流程失败。通过自我修正、探索多种推理路径等方法，可以帮助 AI 在任务中途发现并修复错误。
- 记忆与状态管理： AI 会因无法在内存中保留足够上下文而“忘记”关键信息。更先进的图谱式记忆（GraphRAG）能更好地追踪事实和关系，支持长达数小时的复杂任务。
- 规划能力： 简单的任务可以通过即时反应完成，但长期稳定的表现需要“先规划后执行”的策略。这能确保每一步行动在现实世界中都可行，避免走入死胡同。
- 验证机制： 即便很小的错误，如果不被发现也会扩散。通过内置的持续事实与代码核查，可以确保 AI 的输出结果准确且有据可循，防止其在执行长流程时悄然偏离轨道。
EIG 报告：白领岗位并未被大规模取代
经济创新集团（EIG）通过分析美国劳动力市场发现，AI 并未引发普遍的失业潮。
报告指出，受 AI 影响最严重的群体，其薪酬和教育水平仍然较高，失业率也低于受影响最小的群体。从 2022 年到 2025 年初，受 AI 影响最大群体的失业率仅上升了 0.3 个百分点，而受影响最小的群体则上升了 0.94 个百分点。
此外，报告还发现，目前企业层面的 AI 采纳率仍然较低，截至 2025 年中期，只有约 9% 的公司报告在生产环境中使用 AI。许多公司承认用 AI 替代了部分任务，但并未因此减少员工总数。这解释了为何我们尚未看到大规模的 AI 裁员潮。
但冲击已在入门级岗位显现
尽管宏观数据未显示大规模失业，但 AI 的影响首先体现在职业阶梯的最低端。真正的冲击并非裁员，而是招聘的冻结。
- 入门级职位大幅减少： 自 2023 年 1 月以来，入门级职位的发布数量减少了超过 35%，相当于每月减少了超过 10 万个新岗位。
- 实习机会降温： 作为初级人才输送管道的最清晰指标，实习市场也已冷却。在美国，实习岗位发布量下降约 15%；在英国， advertised internships 数量比 2022 年减少了约 30%。
- 应届生招聘放缓： 针对 2024 届毕业生的招聘数量下降了 5.8%。而对 2025 届毕业生的招聘计划，也从最初预计的 7.3% 增长下调至仅 0.6% 的增长，基本持平。
这些数据描绘了一幅更细致的图景：企业正在用 AI 增强现有员工的能力，但在招聘底层新员工时变得更加谨慎。
为何宏观数据与个人感受不符？
亚马逊创始人杰夫·贝索斯曾说：“当数据和坊间传闻不一致时，传闻通常是对的。”
之所以感觉 AI 正在取代工作，而数据却未完全体现，主要有以下几个原因：
- 任务替代先于岗位替代： 企业首先将重复性高的任务交给 AI，而不是立即裁撤整个岗位。这表现为现有员工生产力的提升，而非直接的失业。
- 企业采用缓慢且不均： 尽管个人用户众多，但企业将 AI 正式整合进工作流程需要时间。在形成标准化的工作流程和预算之前，其对招聘总数的影响不会完全显现。
- 新毕业生群体被掩盖： 应届毕业生在整个劳动力市场中占比较小，因此即使他们的就业市场出现巨大波动，也难以在全国失业率等宏观数据上产生显著影响。
修正后的观点：分阶段的影响
AI 对白领工作的影响将逐步展开，而非一蹴而就。
- 短期（2025–2027年）： AI 将压缩受影响行业的初级岗位。冲击首先体现在入门级招聘和实习机会的减少，而非大规模裁员。团队规模将通过自然减员和放缓补员来逐步缩小。
- 中期（2027–2030年）： 随着企业将 AI 从实验工具转变为标准化流程，招聘门槛将提高，晋升速度会放慢，相关职能部门的白领总人数将趋于平稳或下降。
结论
目前，关于 AI 导致大规模白领失业的说法在数据上尚不成立。然而，这并非故事的全貌。真正的变化正悄然发生在职业阶梯的底层。AI 首先冲击的是初级任务和新员工的入口，这表现为入门级岗位和实习机会的减少。这种对新生力量需求的压缩，是预示未来更广泛结构性变化的一个重要领先指标。