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我,00后,美国藤校毕业生,刚被AI抢走offer
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结论具有广泛一致性
不管怎么验证（比如排除科技行业、排除能远程办公的职业、对比疫情前的数据），结果都一样：排除了“科技公司裁员潮”的影响，就算是不能远程的职业，只要AI能替代，年轻人就业率也下降；AI没普及的2022年前，高AI风险职业的年轻人就业还很稳，2022年后就业率才突然下降；不管是大学生多的职业（比如软件）还是少的职业（比如某些服务岗），年轻人都受影响，甚至非大学生到40岁都没躲过——因为他们的“经验优势”没那么明显。
03 对不同从业者的影响
最慌的
22-25岁、高AI风险职业的新人比如刚毕业的软件工程师、客服专员、初级会计——他们干的活大多是“书本上能学到的理论活”（比如写基础代码、回复标准化客服问题），而AI最擅长替代这种“标准化、有规律”的工作。以前这些岗位是年轻人的“入门跳板”，现在AI直接把“跳板”拆了。
最稳的
35岁以上、高AI风险职业的资深员工，比如有10年经验的软件架构师、资深客服主管——他们靠的不是“书本知识”，而是“工作里攒的隐性经验”：比如怎么解决代码里的奇葩bug、怎么安抚特别难搞的客户、怎么协调团队和AI配合。这些“只可意会不可言传”的能力，AI目前学不会，所以他们反而更安全，甚至可能因为AI帮着干了基础活，变得更高效。
捡便宜的
AI“辅助型”职业的人比如需要和AI协作的岗位（比如AI辅助的设计师、AI辅助的市场分析师）——AI帮他们干了重复活（比如初版设计、数据整理），他们能把精力放在“更需要人思考”的部分（比如创意、策略），这类岗位的就业反而变多了，不管年轻还是资深都受益。
有点难的
非大学生、低技能但高AI风险人员的从业者比如银行柜员、普通行政——他们没有大学生的理论优势，经验的保护作用也弱，研究发现他们甚至到40岁都受AI影响，就业比低AI风险职业的人难。
04 对整个社会的影响
布林约夫松对哥伦比亚广播公司财经频道表示：“那些能够熟练运用人工智能技术的年轻员工会更具生产力。但如果只是在做那些人工智能已经能够完成的工作，那么他们的价值贡献就不会那么大了。”
短期来看，年轻人就业难可能更集中。尤其是计算机、客服、会计这些以前好就业的专业毕业生，可能会面临毕业即失业的压力——已经有迹象显示，有些学生开始避开计算机专业。如果不及时调整，可能会出现“高学历年轻人失业”和“企业招不到资深AI协作人才”的矛盾。
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不管怎么验证（比如排除科技行业、排除能远程办公的职业、对比疫情前的数据），结果都一样：排除了“科技公司裁员潮”的影响，就算是不能远程的职业，只要AI能替代，年轻人就业率也下降；AI没普及的2022年前，高AI风险职业的年轻人就业还很稳，2022年后就业率才突然下降；不管是大学生多的职业（比如软件）还是少的职业（比如某些服务岗），年轻人都受影响，甚至非大学生到40岁都没躲过——因为他们的“经验优势”没那么明显。
03 对不同从业者的影响
最慌的
22-25岁、高AI风险职业的新人比如刚毕业的软件工程师、客服专员、初级会计——他们干的活大多是“书本上能学到的理论活”（比如写基础代码、回复标准化客服问题），而AI最擅长替代这种“标准化、有规律”的工作。以前这些岗位是年轻人的“入门跳板”，现在AI直接把“跳板”拆了。
最稳的
35岁以上、高AI风险职业的资深员工，比如有10年经验的软件架构师、资深客服主管——他们靠的不是“书本知识”，而是“工作里攒的隐性经验”：比如怎么解决代码里的奇葩bug、怎么安抚特别难搞的客户、怎么协调团队和AI配合。这些“只可意会不可言传”的能力，AI目前学不会，所以他们反而更安全，甚至可能因为AI帮着干了基础活，变得更高效。
捡便宜的
AI“辅助型”职业的人比如需要和AI协作的岗位（比如AI辅助的设计师、AI辅助的市场分析师）——AI帮他们干了重复活（比如初版设计、数据整理），他们能把精力放在“更需要人思考”的部分（比如创意、策略），这类岗位的就业反而变多了，不管年轻还是资深都受益。
有点难的
非大学生、低技能但高AI风险人员的从业者比如银行柜员、普通行政——他们没有大学生的理论优势，经验的保护作用也弱，研究发现他们甚至到40岁都受AI影响，就业比低AI风险职业的人难。
04 对整个社会的影响
布林约夫松对哥伦比亚广播公司财经频道表示：“那些能够熟练运用人工智能技术的年轻员工会更具生产力。但如果只是在做那些人工智能已经能够完成的工作，那么他们的价值贡献就不会那么大了。”
短期来看，年轻人就业难可能更集中。尤其是计算机、客服、会计这些以前好就业的专业毕业生，可能会面临毕业即失业的压力——已经有迹象显示，有些学生开始避开计算机专业。如果不及时调整，可能会出现“高学历年轻人失业”和“企业招不到资深AI协作人才”的矛盾。
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