国内精品国产成人国产三级粉色 _欧美aaaa视频_蜜臀av一级做a爰片久久_亚洲老司机av_午夜视频免费在线观看_宅男噜噜噜66国产日韩在线观看_专区另类欧美日韩_久久不射电影网_美女羞羞视频在线观看_精品一区在线_日韩欧美久久久_色资源在线观看

"一個普通的工作日，一封突如其來的解雇郵件打破了TikTok馬來西亞內容審核團隊的平靜。數百名職員瞬間失去了飯碗，取代他們工作的不再是任何人，而是一套毫不知疲倦的AI算法。
這并非例外。另一方面，馬斯克也裁掉了xAI 500名數據標注員，占整個團隊的三分之一。企業不再需要那么多初級人手，xAI更需要的是專家級的人工智能訓練師。
這兩樁裁員，都有同一個特點：初級崗位，沒了。
一些零星案例串聯起來，使人不禁發問：AI真的已經開始“搶飯碗”了嗎？當初的人機協作美夢是否正在破滅？
AI，真的來搶飯碗了
過去幾年里，關于AI是否帶來預期的“協作效益”的議論幾度反轉。一方面，有報告指出年輕工作者的招聘率下降，引發了對AI搶走職位的擔心；另一方面，也有經濟分析人士查看數據后認為，目前并無明確證據顯示AI導致失業，多數公司也稱，AI對用工方式暫無明顯的影響。
然而，越來越多研究發現，生成式AI的接入，可能減弱低技能職工的工作穩定性，特別是，會對初級職位和合同工等組織底層人員，造成結構性擠壓。
哈佛大學勞動經濟學的兩位博士，通過收集過去十年來近6200萬勞動者，超過2.45億招聘信息，對比招聘網站的簡歷內容，得到了AI“入侵職場”的真相。
首先，是初級崗位的就業人數顯著下降。那些采用了AI的企業中，初級崗位快速減少。相比之下，高級崗位則持續增多，就業率也持續增長，AI并沒有給這些高級崗位蒙上太多陰影。
另外，采用AI的企業，并不是通過裁員來給AI騰位置的，而是通過放緩招聘。工作越來越難找，都是有原因的。
有趣的是，AI沖擊最大的人群，竟然不是末流大學生，而是中檔名校畢業生。
具體來說，來自第2檔（強校）和第3檔（普通名校）的畢業生，就業崗位下降最明顯。
相比之下，頂尖精英大學（第1檔）的畢業生反而受影響較小；普通大學（第4檔）也能相對幸免；至于末流大學（第5檔）的畢業生，幾乎沒有受到沖擊。
也就是說，除了少數清北級別名校，其他211/985的畢業生就業受到AI的沖擊，可能比“雙非”院校的學生還要大得多。
為什么會出現這種“U型”格局？研究者解釋：
頂尖名校生：能力與競爭力極強，他們進入的崗位往往更復雜、更具創造性，AI難以替代。
末流院校生：薪資水平較低，雇傭他們的成本不高，用AI來取代并不劃算。
中間檔次畢業生：薪資并不算低，但工作內容又剛好落在AI的可替代區間。這讓他們成為“性價比最低”的群體，自然首當其沖。
不同的行業也有不同的表現，批發零售行業的初級崗位風險最大，因為這些崗位通常是數據錄入、客戶服務等不涉及決策或創造的工作，重復性高，可代替性自然也就高。
這些研究發現表明，生成式AI正在引導一種“資歷偏向型變化”，在企業內部對初級職位產生不成比例的影響。
簡單說，“資歷偏向型變化”的意思是，技術對于公司造成的影響，體現在內部不同經驗或資歷水平的員工上，而并非僅僅是按技能水平或職能劃分。
“血洗職場”這樣的斷言可能有些嚴厲，但是當下的趨勢，已經讓我們必須重新對人機協作的現狀進行反思。
去人化潮流下，誰的工作首當其沖？
這些研究的發現，跟坊間流傳的憂慮不謀而合：生成式AI通過自動化某些常規任務，可以讓企業減少對入門級員工的需求。恰恰，對于初級員工而言，這些任務是職業生涯起步的一部分。
內容審核員是典型。以前社交媒體公司需要雇用大批人力檢查不良內容，現在超過80%的違規內容都能由算法自動刪除。TikTok從2024年起在全球裁減了數百名內容審核員，用AI模型加上少量人力接替這項工作。
Meta的內容審核外包團隊也經歷了縮減和重組。初級財會、行政等辦公室底層職位也遇到了類似的命運。以財務助理為例：過去需要人力逐項對照票據和錄入，現在許多公司都已配置智能報銷和自動記賬系統，讓AI完成這些碎片流程。
結果，這些原本用來練手的職位，要么直接消失，要么不再招收新人。
這些最容易被AI替代的職位，以往通常由年輕員工和合同工承擔，工作穩定性本已不高，現在更被視為“可有可無”。AI的普及應用，正在讓企業用工模式走向人員更精簡、技術替代率更高的方向。
人們希望的“1+1>2”，現實卻變成“1個AI頂走1個人”。原因之一是AI善于處理流程明確、重復性高的任務，當機器足以承擔這些瑣碎事務，企業就往往直接裁撤相應的初級職位。
原因之二是出于成本和效率考量。AI完全替代一位員工可立刻節省成本，而“AI+員工”提升效率的收益則不易直接體現，還需要培訓和調整流程。在短期利益的驅動下，許多公司更愿意選擇立竿見影的替代路線，“協作”也便演變為“去人化”。
結果，技術帶來了一些技能上的“兩極化”趨勢。有經驗者擁抱AI后如虎添翼，而缺乏經驗的年輕人則失去了練手機會。人才階梯的底部被壓縮，職業的入門門檻被抬高。
年齡20，工齡18，或許近在眼前
對剛起步的年輕人而言，如果沒有初級工作作為“墊腳石”，他們會面臨更嚴峻的成長困境——招聘網站上“年齡不超過25歲，工作經驗至少10年”的離譜JD，很有可能演變成殘酷的現實。
這是AI時代下，一個不應該忽視的新疑問。
以往，對于技術如何影響就業的討論，通常圍繞著“技能偏向型變化”展開。也就是說，各種自動化、計算機技術，可以造福那些能力過硬、受教育水平高、技術背景的勞動者，提升他們的生產力和工資，取代掉的，也是那些技能低下的勞動者。
而如今，AI的快速普及采用，出現了對資歷淺的勞動者的“歧視”，所以被稱作“資歷偏向型變化”。資歷深未必代表能力強，卻有助于他們逃過AI的取代。
資歷淺的員工，從事的職位和工作是入門級的沒錯，但這是他們的起點——無論什么工作，總是要從零開始的，誰能一步登天呢？
面對這些由AI帶來的職場變化，思路和打法也需要變化：
1.學校的課程設計和培養方式得變，不僅要讓學生了解什么是AI，更要能讓他們掌握和駕馭對AI工具的使用。
2.對于職業的規劃和思考得變，以往按部就班的思路越來越危險了，主動地挑戰自己，才是對抗被AI取代的風險。
3.更重要的是終身學習，不斷地適應新工具和新挑戰的能力，把初級的工作技能轉化為高級技能，將會對職業發展起到真正的幫助。"