年轻打工人，AI冲击下的“煤矿金丝雀”？

一项斯坦福大学的研究表明，生成式人工智能正在对劳动力市场产生显著影响，其冲击主要集中在年轻的初级岗位员工身上，而经验丰富的资深员工则从中受益。数据显示，在软件开发等易于自动化的领域，就业机会正在减少；但在AI能辅助人类工作的领域，就业则保持稳定甚至增长。这种趋势引发了一个关键问题：如果企业停止招聘初级员工，未来的资深人才将从何而来？研究呼吁高校和企业必须加强AI技能培训，并建议政府介入支持教育，以应对这一长期挑战。

AI冲击下的“煤矿金丝雀”

研究人员将受到AI影响的年轻工人比作“煤矿中的金丝雀”，这是一个早期预警信号，预示着未来可能出现更广泛的劳动力市场变革。尽管目前AI对整体就业市场的影响相对温和，但特定群体已经感受到了明显的冲击。

我们看到了早期证据，某些群体的就业率正在下降，而另一些群体的就业率则在上升。这些可能预示着更大变化的到来。

研究发现，AI对就业市场的影响主要体现在以下几个方面：

• 对初级岗位冲击更大： 年轻、经验不足的工人受到的负面影响远超资深员工。
• 自动化与增强效应不同： 在AI用于自动化人类工作的岗位（如软件开发、客服），年轻工人的就业率出现下降。而在AI用于增强人类能力的岗位，所有年龄段的就业率都保持稳定甚至增长。
• 就业机会而非薪资受影响： 由于“工资粘性”（降薪比不招聘更困难），企业更倾向于缩减初级岗位的招聘，而不是降低现有员工的薪资。

为什么是年轻打工人？成文知识 vs. 隐性知识

AI对不同经验水平员工产生差异化影响，其核心在于知识类型的不同。

• 成文知识 (Codified Knowledge): 这是可以通过书本和文档学习的知识，如编程基础。AI和初级员工都擅长通过学习这类知识来完成任务，因此AI成为了初级员工的替代品。
• 隐性知识 (Tacit Knowledge): 这是资深员工通过长期实践积累的、无法言传的“行业诀窍”。AI无法学习这种知识，因此它成为了资深员工的辅助工具，帮助他们处理常规任务，从而提升效率。

一个合理的解释是，AI的学习方式与人们在大学里读书相似。而资深员工掌握着所谓的“行业诀窍”——一种没有被写下来的隐性知识。这使得AI更像是一种补充，而非替代。

未来的挑战：资深人才从何而来？

当前企业倾向于招聘能被AI辅助的资深员工，而减少招聘可被AI替代的初级员工。这种短期内的效率优化，却可能引发长期的人才断层危机。

资深员工很棒，但他们从哪里来？他们来自初级员工。如果你不雇佣初级员工，你就不可能得到资深员工。

这个问题对企业、教育机构和政府都提出了新的要求。

• 企业和高校的责任： 必须改进培训和入职流程。大学需要将AI工具（如Cloud Code）的使用纳入课程，而不应仅仅教授基础理论，把培训的责任完全推给雇主。
• 政府的角色： 员工培训具有“公共产品”的性质，因为员工可以将学到的技能带到其他公司。如果完全交给私营部门，企业对培训的投入将不足。因此，政府需要通过补贴等方式，公开支持教育和培训。

总而言之，我们仍处于AI革命的早期阶段。虽然目前的影响集中在特定领域，但其长期效应需要社会各界持续关注并积极应对，以确保劳动力市场的平稳过渡。