微软揭秘无惧AI失业潮的“铁饭碗”,能干到退休
当下,AI带来的就业冲击愈发严峻。22 - 25岁初入职场的年轻人,就业率同比已经下降了13%,一些老板开始冻结招聘,将AI能力不足的求职者拒之门外。这让我们不得不思考,哪些岗位很难被AI取代呢?
Anthropic创始人Dario Amodei在一次访谈中郑重警告:「未来1 - 5年,AI将消灭一半的初级白领工作!」他还表示失业率将飙至10% - 20%。这并非危言耸听,今年4月纽约联储的报告显示,22 - 27岁应届毕业生失业率创历史最低纪录,计算机专业的失业率达艺术史2倍。


如今,大学文凭似乎已无法抵御AI带来的失业潮。就连哈佛、MIT等世界顶级学府的尖子生,都因恐惧而决定辍学。另有统计显示,美国53%的Z世代考虑投身蓝领,43%的人已放弃原本职业规划改行。AI泰斗Hinton曾直言,放弃大学学位,去做「水管工」,这句话的含金量如今依旧在上升,因为AI再强大,某些类型的职业暂时无法被替代。



不是空谈威胁论,「潮水」正越来越近
上周,斯坦福研究人员发表论文,研究发现,处于最容易受到人工智能影响岗位的22至25岁初入职场的劳动者,「就业率同比下降了13%」。

https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf
企业对降本增效的迫切需求,推动了AI对中低水平工作技能的替代。这让初出校园的职场新人难以通过工作实战获取经验,突破新手区。Shopify CEO Tobi Lütke在对内备忘录中表示,管理人员必须证明AI无法胜任某项工作,才能招聘该岗位的新员工。

https://x.com/tobi/status/1909251946235437514
多邻国CEO几个月前也向员工表达了相似观点。老板们明确表示:AI能替代的工作不招人;AI不能完全替代的工作,要尽量用AI赋能工作流各环节,提升效率;不希望招进AI技能不熟练的人。

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7322560534824865792/

多邻国限定图标
哪些工作容易被AI替代?
7月份,微软深入研究此话题,梳理提炼了AI带来失业的岗位特点,并发表论文。

论文中,微软分析出最容易被替代的40个岗位,前十种职业分别是:口译与笔译、历史学家、乘务员、服务类销售代表、写作者、客户服务代表、CNC机床程序员、电话接线员、票务与旅行服务员、播音员与电台DJ。

为什么这些职业容易被AI替代?
口译与笔译,负责不同语言间口语或书面内容转换,包括同传/交传、文稿翻译等。易被替代是因为机器翻译与语音识别/合成已成熟,可低成本、即时给出译文与同声传译;大量文本翻译模式化、重复性强,质量可通过术语库与风格指南自动控制。

服务类销售代表,为无形产品做获客、跟进等工作。易被替代是因为线索挖掘、外呼、话术生成与记录可自动化;报价等模板化文档生成质量高、速度快。

写作者,撰写各类文案。易被替代是因为生成式模型能快速产出初稿等,校对等工作可流水线化完成。

CNC数控机床编程员,将CAD模型转为刀路与G - code等。易被替代是因为CAM软件可自动生成刀路与优化;AI可推荐参数并避碰;基于历史数据可自动调整程序。

播音员与电台DJ,负责播报新闻等工作。易被替代是因为文本转语音等技术能生成稳定音色与多语言播报;自动音乐编排与推荐成熟;常规播读等模板化程度高,可批量生成。

总结来看,这些高概率被AI替代的岗位共性是:信息密集、规则清晰、可数字化、重复性强。而AI在语言处理等方面的能力是其强项。当然,这些岗位短时间内不会彻底消失,AI落地还有一些长尾问题需解决。
哪些工作不容易被AI替代
微软在论文中也分析出最不容易被AI替代的40个岗位,前十个岗位分别是:采血护士、护工、危险品清除工、油漆和抹灰等辅助工、防腐整复师、工厂与系统操作员、口腔医生、汽车玻璃安装维修工、轮机员、轮胎修理与更换工。

这些职业的显著共性是需要专业的体力劳动。与真实物理世界进行交互是AI的短板,很多简单动作都可能对AI造成阻碍,具身智能大规模替代人类还有技术难关要闯。所以Hinton说水管工能抵御AI失业潮是有道理的。

此外,医疗行业也是AI难以攻克的领域,部分原因是健康信息隐私性要求高,监管严格,数据流通性差,安全、伦理等也是AI难以逾越的门槛。

需要注意的是,这些岗位并非绝对安全,也需要了解AI。AI会为各行各业赋能,善用和不善用AI的从业者工作效率会有显著差异。AI对工作的影响主要取决于处理信息量,不论从事什么工作,善用而不依赖AI,提升AI技能是不错的选择。
本文来自微信公众号“新智元”,作者:新智元,36氪经授权发布。
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