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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
自2022年底以来，22至25岁开发者的就业率下降了近20%。目前，人工智能已占生产代码的26.9%，在每日使用AI的用户中，近三分之一的合并代码由AI完成。这一数据揭示了一个悖论：AI使年轻人免于大规模失业，却改变了他们的职业轨迹。
AI按照优先考虑隐性经验、而非应届毕业生编码知识的逻辑，重新定义了人类劳动的价值。这一转变正在动摇美国经济中传统的培训模式与职业融入路径。
要点
- 自2022年底以来，在受AI冲击最大的职业中，22至25岁人群的就业率下降了13%
- 使用AI助手的团队生产率提高10%至15%，但代码审查时间增加91%
- 2024年，掌握AI技能的劳动者获得56%的工资溢价，前一年为25%
- 62%的组织正在测试AI代理，以自动化原本由初级员工承担的学习型任务
年轻毕业生面临学习曲线被自动化的困境
受AI冲击行业中，年轻人就业率下滑的主要原因，是从非就业状态直接进入职场的通道收窄，而非大规模裁员。企业不再招募那些本可充当带薪培训岗的入门职位。
初级员工过去通过完成日常任务来积累”隐性知识”——不成文的规则、企业文化与复杂判断。到2025年，AI代理已经接管了”编码知识”领域：代码生成和财务建模，都是初级员工赖以入门学习的技能，如今AI已能独立完成。
70%的经理认为AI可以胜任实习生的工作，57%的经理对AI产出的信任度高于应届毕业生。这种认知改变了招聘初级员工的经济逻辑。
生产率的提升并不在预期之处
AI带来的生产率提升存在悖论。使用AI工具的资深开发者，实际完成任务的时间反而增加了19%，但他们自我评估认为速度提高了20%。这种认知偏差值得关注。
使用AI助手的团队生产率提高10%至15%，但节省出的时间通常未被引导至更高附加值的工作。这些有限的收益因此未能转化为积极回报。
在AI高度普及的团队中，开发者完成的任务量增加21%，合并的拉取请求增加98%，但代码审查时间增加91%。人工审核的瓶颈迅速消耗了AI带来的效率增益。
资深员工更能抵御技术替代
使用Copilot等AI工具平均可提升26%的产出。但最大的生产率增幅出现在新员工和初级开发者身上（提升27%至39%），资深员工的改进幅度仅为8%至13%。
这一差异掩盖了一个反常现象：受AI冲击较小或经验更丰富的劳动者，就业不仅保持稳定，有时甚至有所增长。在受AI冲击最大的行业中，年长劳动者的就业增长了6%至9%。
年长员工在劳动力市场积累了更长时间的工作经历，更有可能掌握沟通能力等软技能。这类技能难以教授，雇主也不愿用AI取代。
AI技能溢价扩大收入差距
2024年，拥有AI技能的劳动者平均获得56%的工资溢价，是前一年25%的两倍。普华永道证实，同一职业中掌握AI技能的劳动者比同行高出56%的薪酬。牛津大学的研究显示，机器学习技能可使薪资提高40%。
但这一溢价覆盖的人群有限。与此同时，在欧洲和美国从事AI数据标注工作的众多远程工作者，实际时薪已低于本国最低工资标准，有时仅为每小时4至7美元。
根据联邦劳动力市场报告，计算机科学专业毕业生的失业率在所有专业中位居前列。美术专业毕业生的失业率为7.5%，就业状况反而优于计算机工程师。计算机科学毕业生的失业率达6.1%，比文科毕业生高出近一个百分点。
传统学习路径正在瓦解
Indeed数据显示，所有行业的实习岗位减少了11%。Handshake报告显示，自2023年以来，科技领域实习岗位数量下降30%。申请实习的人数却增加了7%。
2025年劳动力市场出现了”低招聘、低裁员”的新均衡。企业通过自然减员缩减人员，而非大规模裁员。这种动态对初入职场的求职者伤害最大。在招聘稀少的环境下，少数开放职位优先考虑能立即产生业绩的候选人。企业宁愿招一名资深员工，也不愿同时培训三名初级员工。
2022年至2024年间，非技术岗位中要求具备生成式AI技能的招聘信息增加了九倍，达到逾29,000个。但传统学历课程尚未系统提供这类所需技能。
走向新的代际契约
《2025年就业未来报告》预测，到2030年将净新增7800万个工作岗位，尽管22%的现有岗位将经历结构性变化。85%的雇主计划提供再培训，77%提供AI培训，但63%将技能缺口列为最大障碍。
中国启动了全球最大规模的教育实验，2.8亿学生接受人工智能培训，显示出教育体系转型所需的规模。这一举措与美国零散的应对方式形成对比——美国仅有2.3%的劳动者接受过正规技能培训，德国这一比例为75%。
尽管初级岗位招聘信息同比下降29%，许多年轻人仍在多元化收入来源，并在工作中引入AI工具。他们正在调整职业策略，适应一个不再提供传统入门通道的市场。
美国劳动力市场的当前转型，不同于以往的技术创新周期。AI制造了一种新的代际断层：积累的人类经验比近期的理论知识更能抵御自动化。这种就业逻辑的逆转，正在重新定义人力资本的价值，也对20世纪沿袭至今的教育模式构成挑战。
来源：
- https://www.technologyreview.com/2026/04/13/1135675/want-to-understand-the-current-state-of-ai-check-out-these-charts/