AI对职场的代际冲击：00后首当其冲，后续世代面临连锁影响

本文来自微信公众号：未尽研究，作者：未尽研究

与其说AI在改变人类离开职场的方式，不如说它正悄然改变人类进入职场的路径。这种改变更为隐蔽，也更容易让社会放松警惕。

Anthropic的最新研究显示，用户在工作中对Claude的实际使用程度，远未达到理论上可覆盖的任务规模，看似AI全面取代人类还为时尚早。但如果AI替代人类是从最脆弱的群体开始呢？

或许，最先与智能体竞争岗位的是00后。在AI覆盖任务范围较高的职业领域，25岁以下年轻人的求职成功率，自ChatGPT诞生后已明显下降；而这一趋势在25岁以上群体中并不显著。

大模型愈发熟练掌握应届生刚学会的书本知识，却暂时难以替代资深员工在长期“工作中学习”积累的隐性知识。随着大模型不断从一代又一代资深员工身上“提炼”出更强大的模型和更多技能，智能体将持续抬高下一波人类的入职门槛。

这也难怪Anthropic创始人兼CEO阿莫迪（Dario Amodei）在近期世界经济论坛上表示，AI会带来失业问题，白领尤其是初级小白领将首先受到冲击。在他的设想中，AI可能大幅提升劳动生产率，形成一种看似矛盾的局面：5%至10%的经济增长，同时伴随近10%的失业率。

在AI对就业影响的问题上，实证数据至关重要。2023年OpenAI发布的一项研究曾估算GPT在不同职业中的“暴露度”，至今仍是该领域最具影响力的研究之一。不过，这项研究主要基于GPT-4能力的理论推演，当时AI尚未进入规模化推理与智能体阶段。

如今，大模型能力显著提升。包括GPT-5.4在内，模型已整合推理、编码和智能体工作流，逐渐具备操作计算机的能力；Anthropic旗下的Claude Code更是在推动白领行业变革。这意味着仅靠理论推演估算AI对就业的影响，已越来越难反映真实情况。

Anthropic最新研究采用了平台真实使用数据。在隐私保护前提下，研究团队分析了用户在Claude.ai上的对话记录，以及企业客户通过第一方API调用模型的情况。若某项任务理论上可由AI完成，且实际数据中出现频率超过设定阈值，就被视为已被AI“覆盖”——AI仅起增强作用时权重为0.5，实现自动化时权重为1。主要通过API实现、较少出现在对话中的任务，往往自动化程度更高。

这就是现实中的“观察到的暴露度”。通过对比理论能力与现实使用的差距及变化，研究人员希望观察AI如何逐渐改变劳动力市场结构。当然，部分理论上可由AI完成的任务，现实中未被广泛使用，可能受法律限制、软件环境、人工审核流程或组织惯性影响。

从任务层面看，AI现实应用与理论能力存在明显差距。例如，在AI最擅长的“计算机与数学”类任务中，Claude实际参与比例约33%，理论上可接近95%；三年前预计约90%的管理类任务会受AI影响，现实中用Claude完成的仅约18%；相比之下，销售类工作现实应用更高，AI已完成至少一半理论可覆盖的任务。

从职业层面观察，可按任务在工作时间中的占比加权，估算职业中可能被AI覆盖的工作比例。结果显示，程序员现状最“危险”，其次是客服代表、数据录入专员和医疗记录专员等。这项实证研究印证了已知观点：高学历、高收入白领工作者最易受AI影响。不过与OpenAI理论推演略有不同，当时连央行专家都进入前10名。

同时，约30%的职业几乎未出现在Anthropic统计中，这些职业核心任务很少涉及文本、数据处理或计算机操作，如厨师、摩托车修理工、救生员或调酒师等，这与OpenAI此前理论推算基本一致。不过这种“安全”可能是暂时的，若未来具身智能或物理AI成熟，这些职业也可能受影响。

为何AI实验室表现强大，现实经济应用却缓慢？部分原因可能在于评估方式。近年来，越来越多基准测试评估大模型在高价值经济任务中的能力，如OpenAI的GDPval，发布后AI模型已超越人类基线，GPT-5.2与行业专家持平，Claude Opus 4.6表现更优。但这类测试通常依赖结构清晰、可快速重复评估的任务，而现实工作流程更复杂、模糊且依赖协作。

因此，Anthropic研究未观察到明显大规模失业现象。研究团队发现，自ChatGPT发布以来，高暴露职业（暴露度前25%）与低暴露职业（后25%）群体的失业率走势基本一致，差异在统计上不显著。

尽管如此，一些微妙变化已开始显现，初级岗位招聘结构可能已改变。Anthropic发现，22至25岁年轻求职者中，2024年起高暴露职业与低暴露职业的入职率开始分化：低暴露行业入职率稳定，高暴露职业中年轻人入职率下降约14%，这一趋势在25岁以上群体中不明显。

这一发现与美国国家经济研究局（NBER）的研究结论呼应。该研究利用美国最大薪资处理公司ADP的数据库，分析2021至2025年间数百万18至70岁全职劳动者的雇佣与薪酬数据，发现美国整体劳动力市场尚未出现AI导致的大规模就业冲击，但在AI高度暴露的职业中，22-25岁职场新人的就业机会已受显著影响；AI冲击目前影响就业数量，而非薪酬水平。

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2025/08/27阅读全文>

若这一趋势持续，AI对劳动力市场的影响可能首先表现为代际结构变化。在这场技术变革中，资深员工相对有利，最需职场实践机会的新人却成最脆弱群体。长远来看，这种变化不仅可能加剧代际不平等，还可能削弱传统经验传递机制，使大量依赖实践积累的隐性知识难以顺利代际延续。

随着大模型学习能力持续提升，从资深员工实际工作中“提炼”更多智能，人类知识日益向AI转移，而非在实际工作中向新一代传递，进一步抬高人类新员工入职门槛。或许，AI下一轮会影响35岁以下员工，并形成循环。

现有研究尚未明确未能成功入职的年轻人最终流向，但可以确定的是，长期依赖初级岗位培养与筛选的人才成长模式正在改变。这不仅是AI就业问题，也是AI时代教育体系必须面对的挑战，解决这些问题可能比AI淘汰人类员工本身更耗时。

软件曾想“吃掉”世界，如今AI在“吃掉”软件。世界属于老一辈，也属于年轻人，未必终究是AI的。