2025年8月26日 斯坦福大学三位研究人员基于ADP数百万工资记录的分析发现，自2022年以来，生成式人工智能的广泛应用已导致美国22-25岁年轻工作者就业率显著下降，尤其在客户服务、会计、软件开发等易被AI替代的领域，降幅达13%。这项尚未经同行评审的研究首次提供大规模实证，揭示AI对劳动力市场的结构性影响。

核心发现：年轻与经验劳动者的分化

• 年轻群体受创：22-25岁从业者在高风险行业就业率降13%，而35岁以上同岗位员工保持稳定或增长；
• 低风险行业免疫：护理助理等需经验与人际互动岗位未受冲击，年轻健康助理就业增速反超年长者；
• 管理岗差异：一线生产主管岗位中，年轻员工就业增但幅度低于年长同事。

原因解析：知识类型与替代门槛

• 书本知识易替代：AI擅长编码、规则性任务，取代通过正规教育习得的“书本知识”；
• 经验壁垒保护：需多年实践积累的隐性知识（如复杂决策、人际协调）暂难被AI复制；
• 效率工具双面性：AI辅助提升效率的岗位就业率未显著变化，替代效应大于协同效应。

宏观印证：青年就业停滞与整体韧性悖论

研究排除了教育水平、远程工作、外包及经济周期干扰，表明AI可能是全国青年就业增长停滞的核心原因——尽管疫后整体就业市场保持韧性，但年轻群体正遭遇隐形淘汰。高盛经济学家本月亦指出，科技领域及年轻员工已显现AI替代效应，且“多数公司尚未全面部署AI”，预示冲击可能扩大。

政策启示：
研究者警告，若教育体系仍侧重知识灌输而非经验培养，青年就业危机将深化。需推动校企合作、学徒制及终身学习，帮助劳动者向AI难以替代的领域转型。同时，企业需重新设计人机协作模式，避免短视的岗位削减引发长期社会成本。