AI前沿解密》哈佛研究揭露AI時代年輕人就業危機（朱玉昌）

研究顯示，用數據闡述生成式AI並非大規模裁員的粗暴武器，而是機會的悄然破壞者，藉由分析龐大的美國勞動數據，證明AI正默默侵蝕職場階梯的初級數個階層，對年輕工作者衝擊尤甚。（圖／本報系資料照）

哈佛大學近日發佈了一篇刷新觀點的論文，〈生成式AI作爲一種資歷偏向型技術變革：來自美國履歷與職缺數據的實證研究〉（Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data），這篇由經濟學家蓋伊．利希廷格（Guy Lichtinger）和塞易德．馬蘇姆（Seyed Mahdi Hosseini Maasoum）共同鑽研後撰寫的論文，用數據闡述生成式AI並非大規模裁員的粗暴武器，而是機會的悄然破壞者（如ChatGPT背後的技術），藉由分析龐大的美國勞動數據，證明AI正默默侵蝕職場階梯的初級數個階層，對年輕工作者衝擊尤甚。這不是機器人一夜之間搶走工作，是企業擁抱AI之後，單純地停止招募新人。

AI具有一種「資歷偏向」的力量，偏向經驗豐富的老手，這個偏向卻擠壓了新手空間。研究團隊分析2015年至2025年之間，來自28.5萬家企業、近6200萬名員工的簡歷數據。研究後發現，在採用AI的公司中，相較於未採用的公司，初級員工的就業機會「急劇下降」，而資深職位卻持續增長。這個主因是企業陸續運用AI處理重複性任務，如基本行政、客戶服務或數據輸入等，因此大幅減少這些職缺。這種效應在批發和零售行業最爲顯著，其初級職缺招聘量銳減約40％，恰恰這些職務多是年輕畢業生入行的跳板。

不過，影響並非平均分佈，研究裡提出一個特殊的「U形」模式，當依教育程度劃分時尤爲明顯。一頭是頂尖名校（如美國常春藤名校或同等級別學校）的畢業生，相對安全。他們在創造力、複雜問題解決和應對模糊挑戰方面的優勢，讓他們暫時無可替代。另一頭是低端院校的畢業生，因薪資成本期望值比AI系統便宜，又在基礎工作上的性價比較高而得以保住飯碗。

真正的輸家是中間段院校的畢業生，那些來自不錯卻非頂尖大學的優秀學生（類似英國羅素集團的二流學校或美國州立大學），他們多期待體面的起薪，但他們的入門級技能與AI可以高效完成的任務高度重疊。於是，這些畢業生陷入兩難，能勝任低端工作但薪資要求高，對於高端職務又不夠突出。論文指出，這類羣體的就業機會「下降幅度最大」。

這種樣態，顛覆了普遍恐懼。多數人認知或假設，AI首先瞄準的是低技能工作者，結果，哈佛數據顯示並非如此。受擠壓的是中間階層，那些雄心勃勃的年輕奮鬥者，其入門級技能易被AI取代，這些技能曾是構建簡歷和能力的基礎。簡而言之，AI不是在砍人頭，而是在掏空管道，讓新人連踏進門的機會都變得困難。

這對下一代意味着什麼？研究結果呼應了一個更廣泛的訊號，該重新思考我們如何爲工作做準備。AI已將死記硬背的知識或標準化技能囊括在內，瞬間汲取全人類的公共數據池。相反的，優勢仍在於獨特的人類特質，能在真實商業環境中定義複雜問題、拆解問題、將其轉譯爲AI能懂的指令，並批判性地評估輸出結果。

這關乎利用個人獨特經驗，即自有的「私有數據」，如人生教訓、小衆熱情或情感洞察等，這些是算法無法複製的。未來的保障，是培養好奇心、批判性思維、共情能力和清晰溝通，擁有這些技能，就能讓我們追問詩人寫詩時的內心世界，或設計實驗驗證理論，而不再是僅僅背誦事實。

在一個AI標準化例行事務的世界中，贏家將是那些制定標準、提出問題並講述引人入勝故事的人。政策制定者必須留意，若無針對性培訓或學徒計劃等干預措施，可能會加劇不平等，讓一批批年輕人才陷入困境。對企業而言，這是警訊，AI提升效率，但代價是在追求效率時，會無意犧牲了招聘管道的多樣性（哈佛商業評論經常探討，企業的「精益管理」，多樣性爲創新源泉）。

對年輕人來說，千萬別跟機器比拼知識，要立足於讓自己成爲人的特質。哈佛這篇研究報告帶來溫暖提醒，請適應，否則就有被邊緣化的風險。

（作者爲富瑜文教基金會執行長）

※以上言論不代表旺中媒體集團立場※