核心摘要：2026年了，關(guān)于“AI 取代人類”的焦慮依然甚囂塵上。但最新數(shù)據(jù)顯示，真正因 AI 導(dǎo)致的裁員僅占總數(shù)的 8%。這是否意味著我們高估了 AI 的威脅？Anthropic 的最新研究表明，AI 并沒有“消滅”崗位，但它正在悄悄關(guān)閉年輕人的職場大門。
過去兩年來，科技圈充滿了“AI 將讓我們?nèi)渴I(yè)”的末日論調(diào)。但當(dāng)我們剝開情緒的外衣，用理性的數(shù)據(jù)來審視 2026 年的職場時，真相可能會讓你松一口氣——但同時又會讓你倒吸一口涼氣。
著名就業(yè)分析公司 Challenger 給出的數(shù)據(jù)非常骨感：在 2026 年迄今為止的裁員中，因 AI 導(dǎo)致的失業(yè)僅占 8%?；仡?2025 年，這個數(shù)字也僅為 5%。
沒錯，科技巨頭們（比如大裁員 50% 的 Block）確實在揮舞裁員的屠刀，但這背后的主因是全球監(jiān)管壓力、經(jīng)濟(jì)不確定性以及居高不下的運營成本。很多時候，AI 只是優(yōu)化財報時一個比較體面且時髦的“借口”。
我們不能只看裁員人數(shù)。AI 巨頭 Anthropic 的研究人員提出了一種全新的評估指標(biāo)：觀察到的暴露度（Observed Exposure）。
過去的預(yù)測往往是“理論上 AI 能做什么”，而這種新方法看的是“現(xiàn)實中人類正在拿 AI 干什么”（基于大模型真實的 API 調(diào)用和流量數(shù)據(jù)）。他們得出的結(jié)論是：AI 遠(yuǎn)沒有達(dá)到它的理論上限，大家還在摸著石頭過河。
但這并不意味著某些崗位絕對安全?；谡鎸嵉淖詣踊褂妙l率，以下這些崗位的“危險系數(shù)”最高：
程序員：75% 的工作內(nèi)容已暴露在 AI 之下（AI 正在瘋狂地被用于輔助寫代碼）。
客服代表：70%（大量基礎(chǔ)客服已被第一方 API 流量接管）。
數(shù)據(jù)錄入員：67%
市場調(diào)研與營銷專家：65%
軟件 QA 測試員：52%
盡管高風(fēng)險崗位的從業(yè)者并沒有出現(xiàn)“系統(tǒng)性失業(yè)”，但這套新指標(biāo)揭示了一個更殘酷的隱秘角落：企業(yè)招聘初級/年輕員工的腳步已經(jīng)放緩了。
企業(yè)不再將原本屬于初級員工的日常雜活交給新人，而是交給了 AI。這導(dǎo)致了一個長期的系統(tǒng)性問題：如果底層的土壤（初級崗位）流失，企業(yè)未來的中堅力量從哪里來？行業(yè)分析師指出，只雇傭高薪、高經(jīng)驗的資深員工是不可持續(xù)的，這違背了人才培養(yǎng)的自然規(guī)律。
目前看來，AI 并沒有消滅整個崗位，它只是在重塑任務(wù)。它剔除了工作中的繁文縟節(jié)，放大了資深員工的產(chǎn)能。
對于職場人來說，未來的關(guān)鍵不在于防備 AI 搶走你的飯碗，而是思考：當(dāng) AI 把你的基礎(chǔ)工作（初級任務(wù)）做完后，你該如何向更高階的“經(jīng)驗與專業(yè)知識”躍遷？
原文：智能對就業(yè)的沖擊依然有限——傳統(tǒng)指標(biāo)可能錯估了其真實影響
摘要：研究人員正在將大型語言模型（LLM）的理論能力與真實世界的使用數(shù)據(jù)結(jié)合起來，追蹤“觀察到的暴露度（Observed exposure）”，從而揭示出哪些工作角色可能最為脆弱。
注：在AI領(lǐng)域（特指勞動力市場研究），“觀察到的暴露度”（Observed Exposure）是由Anthropic公司于2026年3月在其研究報告《AI對勞動力市場的影響：一種新衡量標(biāo)準(zhǔn)與早期證據(jù)》中提出的實證性經(jīng)濟(jì)學(xué)指標(biāo)，由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Maxim Massenkoff和Peter McCrory主導(dǎo)設(shè)計。衡量“AI在真實商業(yè)場景中已實際替代/自動化多少工作任務(wù)”的比例，而非基于理論能力的推測。
一、關(guān)鍵區(qū)分：“AI實際被用來做什么”（Observed） vs “AI理論上能做什么”（Theoretical Capability）
近來，人工智能對人類就業(yè)的影響成了一個極具熱度的話題，各種預(yù)測、報告以及警鐘聲不絕于耳。
然而，兩項最新的分析似乎表明，人工智能尚未從根本上顛覆當(dāng)前的就業(yè)格局，而傳統(tǒng)的衡量指標(biāo)未能準(zhǔn)確捕捉到它對工作的實際影響。
根據(jù)就業(yè)分析公司 Challenger, Gray & Christmas 發(fā)布的一份裁員公告報告，截至 2026 年初，人工智能共導(dǎo)致了 12,304 個崗位流失，這僅僅只占所有裁員總數(shù)的 8%。
與此同時，Anthropic 的研究人員引入了一種全新的方法來分析人工智能對工作的影響。他們認(rèn)為，大型語言模型（LLM）的理論能力與實際在現(xiàn)實世界中的部署之間，依然存在著巨大的鴻溝。
通過這種新方法，他們得出結(jié)論：“人工智能遠(yuǎn)未達(dá)到其理論上的能力上限：實際的覆蓋率僅僅只是可行水平的一小部分而已?！?/span>
Challenger, Gray & Christmas 公司從 2023 年開始追蹤人工智能對就業(yè)的影響。自那時起，在總計 91,753 起裁員公告中，人工智能被列為裁員原因，這約占所有裁員計劃的 3%。總體來看，在 2025 年，明確因 AI 導(dǎo)致的裁員人數(shù)為 54,836 人，占全年裁員總數(shù)的 5%。
在最近的數(shù)據(jù)中，今年 2 月份有 4,680 起裁員歸因于人工智能，約占當(dāng)月裁員總數(shù)的 10%。
值得注意的是，隨著一些公司削減人力以擁抱 AI，這在科技界引發(fā)了巨大的震動。最近的一個例子是支付與金融服務(wù)公司 Block 削減了 50% 的員工，其首席執(zhí)行官 Jack Dorsey 強(qiáng)調(diào)，公司正在向“人工智能原生（Intelligence-native）”模式轉(zhuǎn)型。
更為嚴(yán)峻的是，科技行業(yè)在 2 月份宣布了 11,039 起裁員。在 2026 年至今，大型科技公司已經(jīng)削減了 33,330 個工作崗位，相比去年同期激增了 50% 以上。然而，這些裁員并非全都拜人工智能所賜。
“科技行業(yè)目前正在應(yīng)對多重壓力，”Challenger 指出。雖然“人工智能是最吸引眼球的焦點”，但全球監(jiān)管趨嚴(yán)、因關(guān)稅和經(jīng)濟(jì)不確定性導(dǎo)致的數(shù)字廣告疲軟，以及整體成本的上升，同樣是引發(fā)擔(dān)憂的重要因素。
與此同時，Anthropic 正在使用一項名為“觀察到的暴露度（Observed exposure）”的新技術(shù)來衡量 AI 帶來的崗位替代風(fēng)險。他們表示，過去那些評估方法的準(zhǔn)確性足以讓人“保持謙卑”。這種新方法將大型語言模型的“理論能力”與真實世界的使用數(shù)據(jù)結(jié)合起來，并且賦予“全自動化”和“工作相關(guān)”用途更高的權(quán)重，而非僅僅是公司所說的“增強(qiáng)型（Augmentative）”輔助用途。
Anthropic 的研究員 Maxim Massenkoff 和 Peter McCrory 寫道，基于這套公式推算，自 2022 年底以來，那些高風(fēng)險暴露工人的失業(yè)率并沒有出現(xiàn)“系統(tǒng)性的上升”。然而，他們指出有“暗示性證據(jù)”表明，在某些職業(yè)中，針對年輕（入門級）員工的招聘已經(jīng)放緩。
Anthropic 的這套評估方法結(jié)合了三大數(shù)據(jù)源：O*NET 數(shù)據(jù)庫（該數(shù)據(jù)庫將任務(wù)與美國數(shù)百種工作關(guān)聯(lián)起來）、任務(wù)級別的暴露度預(yù)估（即評估 LLM 執(zhí)行某項任務(wù)的速度是否至少是人類的兩倍），以及 Anthropic 經(jīng)濟(jì)指數(shù)中測算出的實際使用數(shù)據(jù)。
研究人員分析了 Claude 流量中與工作相關(guān)的請求，并根據(jù) AI 執(zhí)行的任務(wù)是“完全自主運作”還是“僅僅增強(qiáng)人類工作流”進(jìn)行了權(quán)重調(diào)整。如果一項工作相關(guān)的任務(wù)在 Anthropic 經(jīng)濟(jì)指數(shù)中顯示出“顯著的使用量”，在與工作相關(guān)的語境中執(zhí)行，且在整體崗位職責(zé)中占比較大，研究人員就會認(rèn)為該崗位具有較高的“暴露風(fēng)險”。他們還將特定崗位任務(wù)在自動化使用模式或 API 實施中出現(xiàn)的頻率納入了考量。
基于這種方法，最容易被人工智能取代的職業(yè)包括：
計算機(jī)程序員，他們 75% 的工作可以使用 AI 完成（這與其他表明 Claude 正被“廣泛”用于編程的數(shù)據(jù)相吻合）。
客戶服務(wù)代表，他們 70% 的工作可以使用 AI（研究人員指出，他們的核心任務(wù)越來越多地被第一方 API 流量所接管）。
數(shù)據(jù)錄入員（67%）
市場調(diào)研分析師與營銷專家（65%）
批發(fā)與制造業(yè)的銷售代表（不含技術(shù)和科學(xué)產(chǎn)品）（63%）
軟件質(zhì)量保證分析師與測試員（52%）
信息安全分析師（49%）
計算機(jī)用戶支持專家（47%）
Moor Insights & Strategy 的副總裁兼首席分析師 Jason Andersen 指出，這種方法將許多有趣的觀點推到了臺前。
“實際使用率并不等于理論能力，”他說，“人們?nèi)栽诿魅斯ぶ悄艿降啄茏鍪裁矗约八鼤砟男╋L(fēng)險。”他認(rèn)為這種方法論之所以有趣，原因有二：一是它印證了他和其他分析師在具體任務(wù)和角色層面觀察到的趨勢；二是它提供了一套相對簡明的判定標(biāo)準(zhǔn)。
“這就是那種能夠經(jīng)得起時間檢驗的方法，”Andersen 評價道。
Massenkoff 和 McCrory 也承認(rèn)，Anthropic 的方法無法“捕捉到人工智能可能重塑勞動力市場的所有細(xì)微渠道”，但這套方法有助于“比事后諸葛亮式的分析更可靠地識別經(jīng)濟(jì)動蕩”。
他們寫道：“人工智能的影響最終肯定會變得顯而易見。但這套框架最大的價值在于，當(dāng)一切影響還處于模棱兩可的階段時，它能幫助我們在裁員潮真正顯現(xiàn)之前，提前鎖定那些最脆弱的工作崗位。”
與這項研究的結(jié)論一致，Andersen 表示，他并沒有看到人工智能被部署到“直接消滅整個崗位”的程度。某些具體任務(wù)確實正在被人工智能重新設(shè)計，但它們在很大程度上仍由人類主導(dǎo)把控?！盎谌蝿?wù)的自動化帶來的其實是漸進(jìn)式的影響，它讓員工變得更加高產(chǎn)，擴(kuò)大了他們的工作能力?！?/span>
然而，這兩項分析都缺失了一個宏觀視角：即人工智能時代工作方式的全局性改變。Andersen 指出，為了最大化地利用這些新興技術(shù)，傳統(tǒng)的工作流程和崗位角色必須徹底重構(gòu)。在這個問題在各個行業(yè)得到逐一解決之前，企業(yè)將會陷入“某種停滯不前的狀態(tài)”。
他指出，在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，這將不成比例地傷害到正在求職的年輕（初級）員工。與此同時，現(xiàn)有的在職員工可能會抗拒對工作流程的改變，除非這些改變“具有重大意義，且在設(shè)計上能夠獎勵他們的經(jīng)驗和專業(yè)知識”。
目前，人工智能往往被視為一種用來卸載通常由低經(jīng)驗人力（新人）承擔(dān)的基礎(chǔ)工作的手段。Andersen 認(rèn)為這是一個隱患。“我們需要重新調(diào)整任務(wù)和角色的分配來平衡這一點，”他說。不過好消息是，企業(yè)會有動力去這么做。他補(bǔ)充道，隨著越來越多的白領(lǐng)步入退休年齡，大多數(shù)發(fā)達(dá)社會的職場人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生深刻改變。
“對于企業(yè)來說，只雇傭高成本、高經(jīng)驗的資深員工是不可持續(xù)的，”Andersen 總結(jié)道?！八麄儽仨殞で箝L期的人才生態(tài)平衡?！?/span>
CIOCDO建議：
看完這篇文章，您所在的行業(yè)或部門中，入門級新人（比如實習(xí)生或助理崗）的招聘數(shù)量在過去一年里有明顯減少嗎？您是否需要我為您提供一些關(guān)于“在 AI 時代如何進(jìn)行團(tuán)隊人才梯隊建設(shè)”的策略建議？
