哈佛證實：AI正在扼殺新鮮人的第一份工作！6200萬筆數據揭露的殘酷真相
生成式人工智慧（Generative AI）的浪潮正席捲全球，其對勞動市場的衝擊成為各界關注的焦點。當前的討論多半圍繞在工作機會的增減與技能需求的轉變，然而，一份來自哈佛大學的最新研究，透過分析大規模的美國履歷與職缺數據，揭示一個更細微卻極其關鍵的趨勢：生成式AI的導入，可能正在不成比例地影響資淺員工的就業機會，形成一種「偏重資歷的技術變革」（seniority-biased technological change）。
這份名為《生成式AI作為偏重資歷的技術變革》的初步研究報告，由研究者Seyed M. Hosseini與Guy Lichtinger共同撰寫。他們檢視自2015年至2025年間，涵蓋近6200萬名工作者、分屬28萬5000家美國企業的履歷資料，以及超過2.45億筆的職缺公告，試圖描繪出AI技術擴散下，企業內部人力結構的真實變化。
數據揭示的關鍵轉折點
研究的核心發現，在於企業導入AI前後，不同資歷員工的僱用趨勢出現顯著分歧。過往從2015年到2022年中期，無論是資深或資淺員工，其就業增長率大致維持同步。然而，一個明確的轉折點出現在2023年第一季，這恰好是生成式AI技術開始大規模商業應用的時間點。
數據顯示，自此之後，資深員工的就業人數持續穩定上升，但資淺員工的就業曲線卻開始走平，甚至急遽下滑。研究指出：「相對於未導入AI的企業，導入AI的企業其資淺員工僱用人數出現急遽下滑，在六個季度後，相對降幅達到7.7%。」與此同時，這些企業的資深員工僱用趨勢並未出現類似的負面變化，反而持續增長。這意味著，AI的影響並非全面性的，而是精準地衝擊職場光譜的特定一端。
企業如何導入AI？從「AI整合者」職缺窺探究竟
這份研究的巧妙之處，在於其定義「AI導入企業」的方式。研究團隊並非籠統地詢問企業是否使用AI，而是透過一種更具體的指標來識別：企業是否發布招募「AI整合者」（AI integrator）的職缺。這些職位並非開發底層AI模型的研究科學家，而是致力於將大型語言模型（LLM）等AI工具導入公司既有工作流程、產品或服務的專業人員。
透過分析職缺內容，研究團隊篩選出明確尋求「提示工程」、「檢索增強生成（RAG）」、「LangChain/LlamaIndex應用」等技能的職位，將發布這類職缺的企業標記為「AI導入者」。這種方法能有效捕捉到那些正在積極將生成式AI技術落地應用的企業。數據顯示，這類職缺的發布數量同樣在2023年初開始爆炸性增長，與資淺員工就業曲線的轉折點高度吻合。
衝擊的內涵：僱用趨緩，而非裁員增加
這種資淺人力的縮減，主要驅動因素為何？研究指出，關鍵在於「僱用趨緩」（slower hiring），而非「裁員增加」（increased separations）。分析顯示，相對於未導入AI的企業，導入AI的企業在2023年第一季後，平均每季減少聘用約3.7名資淺員工。對於平均僱用規模約17.45人的AI導入企業而言，這相當於其資淺人力招聘規模縮減達22%。
這項發現的重要性在於，它描繪的並非一幅企業大規模解僱入門員工的景象，而是一種更為隱晦的結構性轉變。企業似乎正在策略性地縮減入門級職位的招聘，因為這些職位所執行的「常規性認知任務」（routine cognitive tasks），例如資料整理、文件草擬、基礎程式除錯等，正是當前生成式AI工具最擅長替代的領域。
有趣的是，研究同時觀察到，雖然外部的新進人員減少，但企業內部資淺員工的晉升機會卻反而增加。這或許暗示著一個新的動態：「當AI替代入門級任務，減少新進人員需求時，企業內部那些已具備經驗的資淺員工，其相對價值反而提升，更有機會被拔擢至更核心的崗位。」
誰受影響最深？產業與教育背景的差異化衝擊
AI帶來的影響並非均勻分佈於所有產業。研究發現，在導入AI的企業中，批發與零售業的資淺職缺縮減幅度最為劇烈，降幅高達40%。研究者推測，這可能反映這些產業中的入門級工作，如客戶服務、 routine communication 與文件處理等，與生成式AI工具的替代性更高。相對地，資訊業、金融保險與專業服務等領域也出現顯著下滑，但幅度較小。
在教育背景的維度上，研究呈現一個出人意料的「U型」模式。在分析不同等級院校畢業生的就業衝擊時，結果並非線性關係。受創最重的是來自排名中上（Tier 2）與中等（Tier 3）院校的畢業生。相對地，來自頂尖名校（Tier 1）與排名較後段（Tier 4、Tier 5）院校的畢業生，所受的負面影響較小，其中後段院校畢業生的就業甚至未出現統計上顯著的下滑。
研究者推論，這背後存在一種微妙的權衡關係。對於企業而言：「頂尖院校畢業生的獨特技能、批判性思維與高生產力，使其難以被輕易替代；而基層院校畢業生的勞動成本較低，形成一道保護屏障。反觀處於中間地帶的廣大畢業生，其技能組合在當前階段最容易被AI的生產力效益所取代，因此面臨最大的就業壓力。」這意味著AI不僅影響資歷，更在重塑不同人力資本區間的相對價值。
結論與未來啟示
總結而言，這份研究提供早期但堅實的證據，指出生成式AI正以一種偏重資歷的方式重塑職場生態。它可能並非直接消滅大量工作，而是先從改變企業的入門階梯開始。當許多傳統上由社會新鮮人擔任的「學徒式」工作被自動化工具接手，這將對年輕世代的職涯發展路徑構成嚴峻挑戰。
研究團隊也坦誠其研究的限制，例如AI導入並非隨機發生，導入企業本身在規模、科技屬性上就與未導入者存在差異，且分析的時間窗口相對較短。然而，透過嚴謹的統計設計，其結果仍高度指向一個結論：生成式AI正在削弱企業內部職業階梯的「底層橫木」（bottom rungs）。
這項趨勢對於新鮮人的職涯起點、企業的人才培育模式，乃至於長期的社會薪資結構與所得不均，都將帶來深遠的影響。當傳統的「從做中學」路徑變得狹窄，我們需要重新思考，未來的年輕工作者該如何累積經驗、向上流動，而企業與教育體系又該如何應對這場由AI驅動的、寧靜卻深刻的結構性變革。
