引言: 这并非新技术首次被描绘成大量劳动力的“死神”，当然也不会是最后一次。最新的“罪魁祸首”是谁？人工智能，据说它正在“冲击”大学毕业生的就业市场。但在我们将人工智能推上反派的宝座之前，深入剖析这种说法的多重层面，审视真正起作用的可能还有哪些因素，这一点至关重要。

核心提炼

• 人工智能的影响是微妙且多层面的，并非灾难性的：尽管人工智能能自动化某些任务，但它对整个入门级岗位的即时“颠覆”作用往往被夸大，在许多情况下，它更多地是作为一种效率工具，而非直接的替代品。
• 系统性问题早于人工智能出现：应届毕业生面临的“脆弱”就业市场，很可能源于多种因素的结合，包括经济周期、技能错配以及某些领域的过度饱和，而不仅仅是生成式人工智能的到来。
• 炒作周期掩盖了适应性：当前关于人工智能的论调，有可能会掩盖更现实的长期趋势：即大多数人类工作岗位将是演变而非彻底淘汰，这将需要新的技能和适应。

深度解读

人工智能单枪匹马“摧毁”大学毕业生入门级就业市场的说法，确实能制造出引人注目、令人恐惧的头条新闻，但这种论述在仔细审视后会显得过于简化。作为一名经验丰富的技术变革观察者，我曾多次看到这样的剧本：一种强大的新工具出现，随之而来的是即时、末日般的预测。尽管人工智能无疑具有颠覆性，但将毕业生就业市场的脆弱性完全归咎于其数字特性，虽然方便，但在智力上却显得懒惰。

审视一下现状：许多公司，特别是大型科技企业，在疫情后的招聘热潮之后，一直处于整合和成本削减时期。裁员甚至波及到了经验丰富的专业人士，招聘冻结也普遍存在。这种经济紧缩自然会影响入门级职位，因为在预算审查时，这些职位往往是首先被削减的。是人工智能导致了这一切，还是人工智能仅仅为季度收益、市场状况和精简运营的愿望所驱动的决策提供了一个方便的理由？

此外，“人工智能将取代的岗位”的论点往往侧重于任务层面——数据录入、内容生成、基本代码片段、初级客户服务——而不是整个职位。入门级职位本质上就涉及更高比例的此类可自动化任务。然而，这些职位也充当着重要的培训基地，培养着软技能、解决问题的能力和机构知识，而人工智能在当前迭代中根本无法复制这些。真正的影响更少是关于“取代”，更多是关于“技能重塑”。进入劳动力市场的毕业生将需要学习如何利用人工智能工具更有效地完成工作，而不是害怕它们被完全篡夺。

市场潜在的“脆弱性”也早于生成式人工智能的兴起。多年来，教育者和雇主一直在努力解决大学课程与行业所需的实践技能之间存在的明显不匹配问题。拥有高度专业化、理论化学位的毕业生，在没有额外实践培训的情况下，往往难以找到即时、高薪的就业机会。这不是人工智能的错；这是我们教育体系内部的一个系统性问题，也是动态经济的反映。认为人工智能是唯一的“破坏者”，忽视了更广泛的经济周期、某些领域毕业生过剩的现象，以及企业文化越来越注重即时投资回报率而非通过入门级职位进行长期人才培养的趋势。

对比观点

人们可以相当有把握地争辩说，这次情况有所不同。“AI是就业终结者”论点的支持者会指出，生成式AI的能力，尤其是在写作、基础编程和数据分析等领域，其速度和复杂性令人瞩目——这些任务传统上是许多入门级职位的核心。他们可能会强调一些个案证据，表明公司正在明确减少初级员工的招聘，并声称AI工具是他们能够用更少的人力资本完成更多工作的原因。这种观点通常认为，当前的经济形势仅仅是加速了AI的采用，迫使企业通过自动化快速优化，从而淘汰掉新毕业生过去可能执行的那些任务。例如，一家小型营销机构现在可能会使用AI生成广告文案或社交媒体帖子的初稿，从而减少了对入门级文案人员的需求，而传统上此类任务是由他们处理的。他们会争辩说，潜在自动化的巨大规模，与以往的技术变革不同，它针对的是认知劳动而非纯粹的手工劳动，这使得它对受过教育的新入行者构成了远更隐秘的威胁。

前景探讨

展望未来一到两年，围绕人工智能对就业影响的言论可能会趋于缓和，从彻底的“摧毁”转向“重塑”。我们不会看到大量的入门级工作一夜之间消失，而是其性质将发生重大演变。毕业生会发现，熟练使用人工智能工具不再仅仅是一种优势，而是一种基本要求。最大的障碍将不是人工智能自身的能力，而是教育机构能否迅速更新课程的适应性，以及雇主是否愿意投资提升其现有和新员工的技能。过去依赖大量低技能入门级岗位的公司将被迫重新评估其人才输送渠道，可能会创造更少但更专业、由人工智能增强的职位。挑战在于管理这一转型，确保一代人不会在缺乏足够支持或准备的情况下，被加速发展的技术曲线所抛弃。

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原文参考: AI is wrecking a fragile job market for college graduates (Hacker News (AI Search))

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