耶鲁大学预算实验室和布鲁金斯学会最新研究显示，自2022年底ChatGPT推出以来，生成式AI对美国就业市场的影响有限，并未引发大规模失业潮。研究基于官方数据和行业统计，表明当前劳动力市场总体稳定，与计算机和互联网普及时的变化速度相当。尽管部分企业高管警告AI将削减初级岗位，但经济学家认为这些说法被过度渲染。数据显示，年轻毕业生就业难更多与经济环境相关，而非技术冲击。专家指出，AI对就业市场的长期影响仍是未知数，需持续观察。

2025年8月，谷歌生成式AI团队创始成员Jad Tarifi公开劝退AI博士，认为AI技术发展迅速，五年博士毕业后可能已无用武之地。Tarifi指出，Meta等科技巨头正以天价签约奖金抢夺AI人才，而AI正在重塑就业市场，导致新人求职困难。数据显示，2025年前七个月，美国因生成式AI裁员超1万岗位，科技行业受影响尤为严重。Tarifi建议转向AI生物学等早期领域或专注现实经验，并强调社交技能与同理心的重要性。他警告低级别编程工作正被AI取代，呼吁培养深度专业能力以应对未来挑战。

微软研究揭示，生成式AI的快速发展正引发‘AI抢饭碗’的焦虑。比尔·盖茨警告，未来五年内AI可能取代大量岗位。微软研究院列出40种最易受AI冲击的职业，包括翻译、记者、数据科学家等，以及40种较安全的职业如护工、消防员主管等。研究表明，科技行业裁员已超1万人，微软、Meta等巨头均因AI应用进行战略性调整。年轻求职者受影响尤为显著，应届生初级岗位减少15%，而职位描述中提及‘AI’的频率激增400%。高盛认为，AI不会彻底引爆失业，但可能导致短期失业高峰，推动劳动力市场结构性重塑。专家呼吁重新思考职业规划与社会保障体系应对技术浪潮。

高盛最新报告显示，人工智能正显著冲击美国就业市场，年轻科技工作者受影响最深。自2024年初以来，科技行业20至30岁人群失业率上升近3个百分点，是整体失业率增幅的四倍多。高盛预计，未来十年生成式AI将取代美国6%-7%的工作岗位，白领职业尤其面临风险。报告指出，尽管其他行业可能吸收部分失业者，但失业率峰值或达0.5个百分点。与此同时，美国劳动力市场疲软问题加剧，7月新增就业岗位仅7.3万个，远低于预期。高盛首席经济学家哈祖斯警告，美国经济增速接近停滞，产出增长放缓和关税压力进一步威胁就业市场。科技界领袖也警示，未来五年内AI可能取代50%的入门级白领工作。

截至8月1日，今年全球科技行业裁员人数已超8万人，涉及171家公司，较2024年更少公司裁员但规模更大。Indeed数据显示，美国科技职位招聘量较2020年初下降36%，就业市场疲软。7月，微软宣布裁员9000人，英特尔在俄勒冈州裁减近2400人，TikTok计划在美国裁员65人。人工智能普及被认为是裁员主因，Indeed、Glassdoor及英特尔等企业均表示需适应AI变革以优化业务。Zacks策略师指出，科技巨头正面临维持员工规模与推动AI发展的平衡挑战。CrowdStrike则称裁员旨在加大对AI的投资力度。

自ChatGPT引爆AI热潮以来，科技行业裁员加速，微软等公司削减上万岗位，受影响员工达8万人。然而，劳动力市场情报公司Lightcast报告显示，非技术岗位中需要AI技能的职位薪资飙升28%，年薪平均高出1.8万美元。IT和计算机科学领域的AI招聘比例从2019年的61%降至2024年的49%，但市场营销、人力资源、金融等领域对AI技能需求激增800%。熟练掌握AI技能成为高回报投资，拥有两项以上相关技能者薪资高出43%。截至2024年，超6.6万招聘信息提及生成式AI技能，客户支持、销售等行业薪酬涨幅显著。专家指出，沟通、创新等人类独有能力在AI时代更显价值。

标题：AI为什么还没有替代你的工作？ 根据经济学人的观察，尽管一些学者指出自动化与特定行业需求下降有关联，但美国官方数据显示，从事口译、翻译等相关职业的人数在过去一年中增长了7%。这表明，至少在某些领域，AI的出现不仅未造成岗位流失，反而可能提升了行业效率或拓展了服务边界，间接刺激了新需求。 另一现...

AI正深刻改变就业市场。世界经济论坛调查显示，40%的雇主计划在2025-2030年间削减AI可自动化的岗位。高盛和国际货币基金组织均预测，全球近40%的岗位将受AI影响。尽管目前因AI导致的美国岗位流失仅约17,000个，但AI已在企业中快速普及，麦肯锡数据显示78%的组织已应用AI。哥伦比亚大学研究员指出，AI对就业的影响可能呈现‘循序渐进，骤然而至’的特点。软件开发可能是首当其冲的领域，Y Combinator数据显示部分初创企业已实现95%代码由AI生成。若2025年或2026年经济衰退发生，企业可能加速采用AI以降本增效，这可能成为AI影响就业的转折点。Salesforce CEO称未来职场将是人类与AI共存，而AI的全面整合或标志就业市场的永久性变革。

2024年12月10日至15日，NeurIPS会议在加拿大温哥华举行，吸引了15671篇论文投稿，但接收率仅25.8%。纽约大学教授Kyunghyun Cho在博客中表达了对AI博士生焦虑与挫败的观察，指出企业对博士生需求减少，更多需要工程师支持产品迭代。博士生面临就业市场的困惑，许多本科生已具备所需技能，导致博士生就业困难。尽管NeurIPS参会者通常能找到工作，但博士生仍对未来职业期望过高。此外，深度学习产品化使博士生的研究方向受限，加剧了挫败感。Cho教授认为，尽管大模型备受关注，但其他领域如不确定性量化等仍需重视。