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

許多情況下，企業並沒有等到AI真正成熟到能夠完全接管相關工作後才采取行動，而是提前調整招聘策略。面對未來可能出現的自動化能力，它們率先縮減了應屆畢業生和初級崗位的招聘規模，減少對新人的培養投入，以避免未來出現人員冗余。這意味著，招聘市場的變化更多是由企業對未來技術前景的預期所驅動，而非由已經發生的自動化事實所驅動。

這種現象反映出一種典型的“預期效應”（expectation effect）。在經濟學中，企業決策往往並非基於當下現實，而是基於對未來的判斷。當管理層相信未來三到五年內AI能夠完成越來越多的基礎性知識工作時，他們就會傾向於減少今天的初級崗位招聘，即使當前這些工作仍然主要依賴人類完成。換句話說，被裁減的並非已經被AI取代的崗位，而是企業認為未來可能被AI取代的崗位。

這種變化也揭示了生成式AI與以往技術革命的重要區別。傳統自動化通常是在機器已經成熟並投入生產之後，勞動力需求才開始下降；而生成式AI則在很大程度上通過改變企業預期來提前影響就業市場。技術尚未完全落地，企業的人才戰略卻已經發生改變。這裡被改變的不是工作本身，是對於未來工作的想象。

年輕求職者面對一種前所未有的挑戰：他們所競爭的崗位減少，並不一定因為自身已經輸給了AI，而是因為企業認為未來某一天AI可能會勝過他們。就業市場開始圍繞一種尚未完全實現的技術能力進行重構，形成一種“預防性裁撤”或“預期性縮招”的現象。

從更宏觀的視角來看，這也意味著AI的影響不僅是一場技術革命，更是一場關於預期的革命。

企業可能高估了AI的替代速度

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很明顯，部分企業的人才收縮策略，建立在對於未來AI能力的預期之上，而非現實中的完全自動化。企業可能高估了AI取代初級知識工作的速度，而認知能力的“最後一公裡”問題，或許是造成這種高估的重要原因之一。

所謂“最後一公裡”，是指大模型可以輕松完成90%甚至99%的高難度計算、知識檢索和文本生成，但在決定最終結果是否真正可用、合規、安全、有同理心等的深層認知和決策上（即最後1%到10%），遭遇了難以跨越的瓶頸。這最後的1%到10%，牽涉到幻覺消除與事實核查、隱形知識與上下文把握、因果推斷與“黑天鵝”應對、責任歸屬與倫理防御等。

很多企業會犯一個致命錯誤：以為AI完成了90%的工作，就可以裁掉90%的人。但現實是，為了補齊AI留下的“最後一公裡”漏洞，企業付出的代價常常比以前更高。

有越來越多的企業開始意識到其中潛藏的風險。根據企業軟件公司SAP與Wakefield Research聯合開展的一項調查，88%的首席人力資源官認為，AI正在幫助職場新人更快達到崗位要求。這一發現實際上提供了另一種思路：AI的價值未必在於取消初級崗位，而在於重新設計初級崗位。

長期以來，企業培養新人往往需要經歷漫長的學習周期。初級員工需要花費數月甚至數年的時間掌握行業知識、熟悉業務流程並形成基本的職業能力。然而，AI工具的出現正在壓縮這一學習曲線。過去需要反復練習才能掌握的信息搜集、數據分析、文檔撰寫和知識檢索能力，如今可以在AI輔助下更快獲得。換句話說，AI未必一定意味著“更少的新人”，它同樣可能意味著“成長速度更快的新人”。

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