第一份工作正在消失:AI如何切斷年輕人的職業階梯?

2026-06-27 | 來源: 大聲思考 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

在中國，生成式AI對初級崗位的沖擊同樣劇烈，且由於獨特的經濟與人口背景，這種沖擊展現出了更具挑戰性的中國特色。

中國正面臨一個特殊的結構性矛盾：一方面，中國高校畢業生人數再創新高（2026屆預計達1270萬人）；另一方面，青年群體進入勞動力市場的傳統入口，如市場營銷、內容運營、行政助理、客服專員、初級程序員等，悉遭壓縮。過去承接了大量應屆生的產業，正在將預算向AI大模型傾斜。

我的一個學生做廣告業從業人員調查，發現AI在基礎崗位有明顯優勢。從業多年的廣告人對AI的使用效果給予很高的評價：“各方面都要好於去找一個大學生進來當實習生。”因此，“感覺大學生現在要跟AI競爭是非常難的一件事情。可能需要去培養的人會變少，對於new blood的吸收崗位肯定會變少。”

可見，不僅僅是大量傳統意義上的入門級崗位消失，“實習生坑位”也不見了。而廣告業的情形在其他行業也大量存在：

龐大的游戲產業曾是美術和文學專業畢業生的吸納大戶，而現在，大量的初級原畫師、換皮美工、初級游戲劇情/文案策劃崗位急劇縮減。企業不再願意花錢和時間去“養”一個新手成長，而是直接用AI配合1個資深設計師頂替過去5個人的團隊。

互聯網和軟件外包行業（如軟通動力、中軟國際等外包巨頭）曾消耗了海量的計算機專業大專及本科生，但肉眼可見初級“碼農”正在被低代碼和AI編程取代。“懂業務、能架構、會調教AI”的資深開發者成了香餑餑，只會照著文檔寫死代碼的初學者甚至連面試機會都拿不到。

歷史上，每一代勞動者都需要通過一些基礎性工作積累經驗，然後逐步成長為更高級的人才。但如果這些入門崗位本身被自動化消解，那麼年輕人將面臨一個前所未有的問題：在缺乏實踐機會的情況下，他們又該如何獲得成為專家所必需的經驗？

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從職業社會學角度看，真正的危機不一定是失業，而是職業再生產機制的斷裂。企業越來越傾向於招聘能夠直接創造價值的成熟人才，而不願投入時間和成本培養新人。

經驗不是不重要了，而是不傳遞了

AI企業內部的人才結構正在發生明顯變化。如前所述，在初級崗位招聘持續萎縮的同時，資深員工的數量卻在繼續增長。換言之，企業減少的並不是全部勞動力需求，而是對那些仍需培養的人的需求；增加的則是對能夠立即創造價值的人的需求。

在那些最容易受到生成式AI影響的職業領域（市場研究、金融分析、內容創作、軟件開發、法律助理等知識密集型崗位），這種趨勢表現得尤為明顯。研究發現，在采用AI的企業中，暴露於生成式AI風險較高崗位的初級員工數量相對於其他崗位下降了約7%，而同一職業中的資深員工卻沒有出現類似的下滑。這意味著，AI並沒有均勻地替代整個職業，而是在職業內部重新分配價值：經驗豐富者的價值被放大，而經驗不足者的價值則被削弱。

從企業角度看，這種邏輯並不難理解。一名擁有十年經驗的分析師配合AI工具，往往能夠完成過去一個團隊的部分工作；而一名剛畢業的新人，即使擁有同樣的AI工具，也未必具備判斷信息質量、理解行業背景和做出商業決策的能力。因此，AI並沒有消滅經驗的重要性，反而提高了經驗的回報率。

這也意味著，勞動力市場正在從傳統的“培養模式”轉向一種新的“購買模式”。過去企業通過招聘大量應屆畢業生，在內部完成培訓與篩選；如今越來越多企業更傾向於直接招聘已經具備實戰經驗的人才，再借助AI進一步提升其效率。結果便是，職業成長鏈條的中下游環節開始收縮，而高端人才市場的重要性持續上升。