斯坦福研究：美国 22-25岁AI高使用率职业群体就业相对下降13%

当地时间8月28日，斯坦福大学发布的一项最新研究显示，自2022年以来，美国22至25岁、从事人工智能（AI）高使用率职业的年轻工人，其就业水平相较此前出现13%的相对下降。这一发现为AI技术对劳动力市场的差异化影响提供了早期大规模实证证据，凸显入门级岗位在AI革命中的脆弱性。

核心发现：年轻工人成AI就业冲击“首当其冲者”

该研究由斯坦福大学三位学者完成，基于美国最大薪资管理软件公司ADP的数百万工人就业数据，系统分析了AI在不同年龄与职业群体中的应用及其对就业的影响。结果显示：

22-25岁年轻工人：在AI高使用率职业（如客户服务代表、会计、软件开发者等）中，就业率自2022年以来相对下降13% ；
对比群体：在相同行业中经验更丰富的工人（35岁以上），或从事AI低使用率职业（如护理助理、一线生产监督）的所有年龄段劳动者，就业趋势保持稳定甚至有所增长——例如，年轻护理助理的就业增速甚至快于年长同行；
关键差异在于：AI高使用率职业中的入门级岗位（指无需大量工作经验、依赖基础技能的初级职位，如刚毕业大学生从事的基础工作）往往涉及大量“结构性知识”任务——即那些可通过规则、模板、流程等形式标准化执行的知识性工作（如财务报表填写、基础编程、标准化客户回复撰写），这类任务高度依赖书本知识和规范操作，极易被AI学习和替代；
而依赖“隐性经验知识”的任务，如人际沟通中的情绪判断、复杂情境下的灵活应对、跨团队协调等，因难以被编码和复制，目前仍为人类所主导，经验丰富的员工因此更具抗风险能力。

研究排除多重干扰，确认AI为主要驱动因素

为确保结论的可靠性，研究团队严格控制了教育水平、远程办公趋势、岗位外包行为以及宏观经济波动等潜在干扰变量，最终确认：AI技术的快速普及是导致年轻工人就业下滑的核心原因。

此外，研究还发现：

当企业将AI用于“互补性使用”——即作为工具辅助人类提升效率（如帮助程序员自动生成部分代码、协助客服撰写回复草稿）时，并未引发明显的就业下降；
只有当AI直接替代原本由初级员工承担的“结构性知识”类任务（如数据录入、标准文案撰写、流程化审批处理）时，才会显著压缩入门级岗位的需求，进而影响年轻群体的就业机会。

这一机制也解释了近年来美国劳动力市场的一个矛盾现象：尽管整体就业在疫情后持续复苏、表现强劲，但22-25岁年轻人的就业增长却长期低迷。全国数据显示，该年龄段群体的就业增速远低于整体水平，而斯坦福研究为其提供了结构性解释——他们正成为AI替代效应的首批承受者。

AI冲击尚未完全释放，未来入门级岗位压力或加剧

此前，高盛经济学家已发出预警：生成式AI对美国劳动力市场的影响已初步显现，尤其体现在科技、金融、行政支持等行业，以及以应届毕业生为主的年轻员工群体中。然而，当前多数企业尚未将AI深度整合进日常运营流程，这意味着其对就业市场的全面冲击可能仍在酝酿之中。

斯坦福研究进一步提示，随着AI技术持续迭代与广泛应用，那些高度依赖“结构性知识”的入门级岗位——如基础软件开发、会计助理、标准化客户服务等——或将面临更大的替代压力。相反，具备丰富经验、创造力、人际交往能力和复杂问题解决能力的劳动者，因其掌握更多“隐性知识”，有望在AI时代保持竞争力，甚至借助AI工具实现效能跃升。