不斷變化的局勢：關於 AI 對職涯早期角色影響的新數據

關於人工智慧的討論已從對「工作未來」的推測性爭論，轉向對冷酷、確鑿的經濟數據的檢視。在 2026 年史丹佛經濟政策研究所（SIEPR）經濟峰會上，頂尖經濟學家和研究人員展示的研究結果，提供了迄今為止關於 AI 如何從根本上改變勞動力市場最細緻的觀察。今年峰會的核心結論很明確：雖然 AI 並未導致總就業率崩潰，但它在人才管道中產生了明顯的「空洞化」效應，專門針對初級職位。

隨著各組織爭相將生成式 AI（Generative AI）工具整合到工作流程中，非預期的受害者似乎是初級員工。對於那些剛進入職場的人來說，「初級職位」的入行門檻已顯著提高，招聘數據顯示，基於職業「AI 曝險程度」的工作機會出現了劇烈分歧。

量化衝擊：數據顯示了什麼

在過去的十八個月裡，企業董事會盛行的論調一直是關於「營運效率」。SIEPR 峰會上分享的研究表明，這種效率是以犧牲下一代專業人士為代價的。來自史丹佛數位經濟實驗室（Stanford Digital Economy Lab）的經濟學家在分析了廣泛的薪資數據後，發現對於高度依賴大型語言模型（LLMs）現在能勝任的任務的職位，其招聘量出現了可衡量的下降。

小組討論中分享的最令人震驚的數據突顯了初級職位招聘的顯著降溫：

• 軟體開發：初級職位招聘與 AI 普及前的基準相比下降了 20%。
• **客戶服務/呼叫中心：**由於 AI 代理接管了初步的客戶分流和基礎問題解決，組織已將初級職位招聘減少了約 15%。

這些數字不僅僅是軼事；它們代表了公司利用人力資源方式的結構性轉變。過去公司僱用初級人員來處理「繁瑣的工作」——撰寫樣板程式碼或回答例行客戶諮詢——而現在他們正部署 AI 來處理這些任務，從而消除了初級人才的傳統訓練場。

「空洞化」的金字塔：長期後果

初級職位招聘的減少帶來了第二個，也可能是更隱蔽的問題：人才管道的可持續性。如果公司停止招聘初級人員，從初級到中級再到高級的自然晉升路徑就會被中斷。

表 1：AI 對各行業初級職位招聘的影響

如上述數據所示，高 AI 曝險程度的角色降幅最為劇烈。這種「空洞化」創造了一種現象，即組織最終可能面臨資深領導者短缺，僅僅是因為他們未能投資於必要的初級勞動力，以接替退休員工或在未來擴大規模。

策略轉變：從自動化到增強

研究人員和商業領袖在峰會上強調，現代勞動力的目標應該是避免「僅限自動化」的任務。經濟現實是，AI 擅長執行——任務的「如何做」——但它仍然缺乏高層次問題定義和策略評估所需的細微差別。

對於職場新人，史丹佛專家的建議是一致的：將重心轉向涉及以人為本的判斷技能。雖然 AI 可以草擬程式碼，但在將複雜的業務需求轉化為高層次架構方面效果較差。雖然它可以解決客戶服務工單，但它無法管理高風險的客戶關係或應對職場政治。

最具韌性的角色是那些 AI 作為「副駕駛（co-pilot）」而非替代品的角色。數據顯示，在 AI 被用於「增強」而非「取代」工作的領域，就業趨勢保持穩定，在某些行業甚至有所增長。

應對未來：給從業者與領導者的建議

對於那些擔心這種持續的勞動力市場動盪的人來說，前進的道路需要重新評估技能獲取。大學和專業發展計畫必須轉向不再教授 LLMs 可以在幾秒鐘內完成的機械性技術任務。相反，重點應該放在：

1. **問題定義：**學習如何以 AI 系統能有效處理的方式來建構複雜、模糊的問題。
2. **AI-人類協作：**掌握「提示詞工程（Prompt Engineering）」的藝術，不僅將其視為一項技術技能，更將其視為一項管理技能——了解如何協調 AI 工具以最大化產出。
3. **軟實力與共情能力：**加倍投入人類特有的特質，如領導力、談判和情緒智力，這些仍超出目前生成式 AI 的能力範圍。

貧富差距擴大的警告

2026 年 SIEPR 峰會上最令人警醒的見解，或許是經濟學家關於財富和機會不平等的警告。如果這些關鍵角色的初級職位招聘持續下滑，進入高薪技術或專業領域的門檻將會提高。這存在著創造「封閉循環」經濟的風險，只有那些能夠獲得精英培訓、實習或直接獲得資深導師指導的人才能進入該行業。

政策制定者和商業領袖面臨的挑戰不是阻止 AI 的進步（這在經濟上是不可能的），而是管理這一過渡。隨著勞動力市場適應 AI 的存在，重點必須從僅僅追求企業利潤最大化，轉向確保下一代勞動者有可行的就業路徑。

峰會上分享的數據發出了警鐘：AI 衝擊並非未來事件——它正在發生，勞動力市場已經留下了傷痕。對於 Creati.ai 的讀者和專業人士來說，訊息很明確：適應能力不再是一項軟實力，它是這個新工作時代的生存策略。