尽管科技领袖曾预测人工智能（AI）将引发大规模失业，但目前的经济数据显示，这一末日景象并未发生。失业率仍处于历史低位，AI 相关的实际裁员远低于预期。这种滞后现象可能归因于经济的巨大惯性，以及许多职业所包含的复杂、人性化的任务（即“复杂工作”）是当前 AI 难以替代的。然而，这并非威胁解除，而更像是被推迟了。以法律行业为例，AI 带来的效率提升正通过客户压力改变其商业模式，未来裁员仍有可能。这种延迟为我们提供了一个宝贵的窗口期，去制定相应政策，引导 AI 成为人类的辅助工具而非替代品，从而确保其收益能被社会广泛共享。
预言与现实的差距
大约三年前，OpenAI 的首席执行官萨姆·奥尔特曼曾预测，AI 革命可能淘汰多达一半的现有工作。然而，他最近承认，这一变革的进展比他预想的要慢，主要原因是 “经济具有巨大的惯性”。
目前的经济数据支持了这一观点：
- 最新的就业数据显示，美国经济创造的就业岗位超出预期。
- 全国失业率维持在 4.1% 的历史低位。
- 近期的裁员数量与 2010 年至 2019 年间的平均水平相比，没有显著变化。
尽管 Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫迪曾预测，到 2030 年，AI 可能摧毁一半的入门级职位，并将失业率推高至 10% 到 20%，但目前几乎没有迹象表明发生了如此大规模的岗位替代。
AI 对就业的影响：更集中而非普遍
许多人认为，AI 的影响更多地体现在应届大学毕业生的就业前景上。数据显示，这一群体的失业率有所上升。但这背后有多重因素，AI 并非唯一原因。
- 远程工作的普及： 一些雇主不愿意招聘新员工到无法与同事进行规律互动的岗位上。
- 影响范围更广： 不仅是大学毕业生，整个 22 至 27 岁年龄段的美国年轻人失业率都在上升，这表明存在更广泛的经济因素。
为何大规模失业尚未发生？
尽管 AI 的应用正在扩大——麦肯锡的调查发现，全球 40% 的大企业正在部署 AI 工具，但其对就业的实际冲击却小于预期。
在 2025 年的调查中，32% 的受访者预计会出现与 AI 相关的裁员。而在最新的调查中，只有 14% 的受访者报告了实际发生的 AI 相关裁员。
这背后有两个主要解释：
“复杂工作”的韧性
经济学家路易斯·加里卡诺等人在其新书《复杂工作》（Messy Jobs）中指出，许多工作比表面看起来要复杂得多，难以被 AI 取代。
- 以放射科医生为例： 当初很多人认为他们会被 AI 大规模取代。但事实并非如此，因为他们的工作不仅是看片子，还包括与病人沟通、与外科医生协调以及对疑难杂症做出判断——这些都是 AI 目前难以胜任的任务。
体力劳动岗位的“免疫”
目前，许多涉及体力劳动的职业，如清洁工、木匠、电工和水管工，几乎没有受到 AI 的影响。从就业角度看，这是个好消息，但 AI 和机器人技术仍在飞速发展。
威胁只是推迟，而非消失
以法律行业为例，虽然目前律师数量保持稳定甚至略有上升，但其商业模式正面临根本性的挑战。
- 理论上的冲击： 生成式 AI 可以完成起草文件、研究案例甚至提出法律论点等传统律师任务。
- 现实中的压力： 真正推动变革的是经济因素。华尔街银行等大客户正利用 AI 带来的效率提升，要求律师事务所大幅降低费用。
“如果他们因为 AI 而减少了工作时间……我们的期望是每笔交易的成本能显著下降。” ——花旗集团全球法务主管亚当·梅歇尔
这种成本压力很可能迫使律所进一步自动化并削减员工，尤其是初级职位。法律行业只是一个缩影，在咨询、金融、出版、编程和会计等以认知任务为核心的行业，类似的剧情可能随时上演。
两条道路与一个机遇之窗
自 ChatGPT 推出以来，关于 AI 对工人的影响一直存在两种设想：
- 补充： AI 增强人类的技能，提高生产力和工资。
- 替代： AI 使大量技能过时，并最终完全取代许多工人。
AI 革命的放缓给了我们一个宝贵的时间窗口。我们可以利用这段时间引入改革，引导 AI 朝着 “补充”而非“替代” 的方向发展。
经济学家提出了一系列政策建议：
- 修改企业税法，鼓励对人的投资而非对机器的投资。
- 利用政府在医疗、教育等领域的采购权，引导技术发展方向。
- 建立联邦就业补贴，甚至是联邦就业保障。
最终的目标是建立必要的激励机制和制度护栏，确保 AI 的发展能够惠及整个社会，而不是仅仅加剧不平等。