斯坦福大学最新研究显示，AI对劳动力市场的影响正首先显现在年轻人的入门级岗位上，尤其是在AI暴露度较高的职业中，22至25岁劳动者的就业承压正在加剧。

据IT媒体Ars Technica当地时间24日报道，斯坦福大学经济学家在2026年8月发布的最新报告中指出，在AI暴露度较高的职业里，22至25岁群体的就业表现明显弱于AI暴露度较低的职业，而且这一差距仍在扩大。

这项研究是在去年发布的《煤矿里的金丝雀？关于人工智能近期就业影响的6个事实》基础上，结合最新数据作出的更新分析。研究团队认为，去年已经出现的入门级岗位走弱并非短期现象，影响范围还在进一步扩大。在AI暴露度最高的职业中，22至25岁劳动者的就业规模较AI暴露度较低职业中的同龄人低19%；而去年这一差距为13%。

研究团队使用了人力资源管理公司ADP的匿名高频薪资数据，并结合既有研究中的劳动力市场影响指标以及Anthropic经济指数，对各职业的AI暴露度进行测算。其中，Anthropic经济指数基于Claude的实际使用案例，用以反映不同职业在日常工作中使用AI的程度和方式。

从整体劳动力市场来看，AI暴露度高低不同的岗位之间，就业差异并不明显。但若单独观察22至25岁群体，分化就十分突出。研究显示，自2022年以来，在AI暴露度排名前40%的职业中，该年龄段就业人数累计下降约11%；而在AI暴露度较低的后60%职业中，同期就业则增长10%。

研究还指出，这一变化主要不是由裁员增加造成的，而是首先体现在企业新增招聘放缓。换言之，问题不在于已有员工大规模失业或主动离职，而在于受AI影响较大的领域减少了初级岗位招聘。数据同时表明，相比工资下滑，更明显的变化是岗位数量本身在减少。

不同职业之间的分化也较为明显。Anthropic将AI使用方式区分为替代人工工作的“自动化”与提升人工效率的“辅助型”两类。会计师和审计人员、前台接待及行政支持类岗位，被归为自动化影响较大的职业；CEO和护士则更多属于辅助型使用较多的职业。研究团队写道，以自动化为主的AI使用方式，与劳动力替代趋势一致；而以辅助型为主的使用方式，则更多与就业停滞或增长相关。

研究团队进一步认为，在高度依赖可被标准化、教材化和文档化知识的岗位中，初入职场者更容易受到冲击。相较之下，那些更依赖实践经验、长期历练以及师徒式传承积累的“隐性知识”岗位，与熟练劳动者的结合度更高，也更不容易被AI直接替代。为验证这一判断，研究团队以O*NET职业数据库中的学历要求作为代理指标进行分析后发现：形式化知识占比越高的职业，入门级就业增长越慢；而隐性知识占比越高的职业，中坚和高年资群体的就业增长则更快。

报告还提出，学历可能在一定程度上起到缓冲作用。在大学毕业生占比较高的职业中，AI高暴露与低暴露岗位之间的就业差距相对较小；而在大学毕业生占比较低的职业中，低暴露岗位增长、高暴露岗位下滑的趋势则更加清晰。

研究负责人Erik Brynjolfsson警告称，当前趋势意味着，现有劳动者的岗位或许暂时能够维持，但新一代进入劳动力市场的机会正在减少。他表示：“我们测量到的入门级岗位影响是真实存在的、持续发生的，而且还在扩大。”他还指出：“当整体就业水平看似稳定时，职业生涯起步者的入口却在悄然收窄，这样的劳动力市场更值得警惕。”

这项研究并不支持“AI正在立即替代整个劳动力市场”的说法，但清楚表明，企业最先导入AI的领域，往往也是初级岗位招聘最先收缩的领域。未来，企业是继续将AI更多用于自动化替代，还是转向辅助熟练劳动力，将成为影响青年就业走势的关键变量。