AI技术能否为年轻人创造更多就业机会

技术革新与就业市场的关系，始终是一个充满张力的动态过程。历史反复证明，旧岗位的消失与新职业的诞生，如同潮汐般交替上演。马车夫被司机取代，电报员让位于程序员。那么，一个关键问题随之浮现：那些被技术催生的新工作，最终落入了谁的口袋？它们的薪酬光环能持续多久？又需要多长时间，从令人艳羡的稀缺技能，变乘人人皆会的普通行当？

近期，一项由麻省理工学院著名劳动经济学家大卫·奥托尔领衔的研究，为这些追问提供了颇具启发的答案。研究清晰地指出，在二战后的美国，新工作机会的蛋糕，主要切分给了那些更年轻、学历更高、居住在城市的人群。

“我们从未如此清晰地看到，究竟是谁在从事那些新兴职业，”奥托尔坦言，“答案指向了明确的群体：年轻人、大学毕业生、城市居民。”这项发现，无疑为理解技术红利的分配提供了新的视角。

不仅如此，研究还揭示了一个宏观规律：大量创新催生的新工作，其背后有一股强大的驱动力——需求。二战时期就是绝佳例证。当时美国政府倾力推动研究与制造业扩张，直接孵化出一大批前所未有的工作岗位和专业知识领域。

“这说明了什么呢？”奥托尔分析道，“无论我们在哪个领域进行大规模投资，最终都会催生出与之配套的、高度专业化的分工体系。一旦某种大型活动形成势头，就必然孕育出服务于它的新知识。这个发现非常具有启发性。”

这篇题为《新工作与更多工作有何不同？》的论文，即将在权威期刊《经济学年评》上发表。除了奥托尔，合作者还包括麻省理工学院经济学博士生卡罗琳·陈、蒂尔堡大学与乌得勒支大学教授安娜·萨洛门斯，以及西北大学凯洛格管理学院的助理教授布莱恩·西格米勒。

理解新工作的生成逻辑和受益人群，对于我们今天研判人工智能（AI）的冲击至关重要。不过，奥托尔保持着学者的审慎，他认为现在就断言AI将如何重塑职场，为时尚早。

“人们真正的担忧在于，基于AI的自动化可能会以更快的速度‘侵蚀’掉某些特定的工作任务，”他指出，“但必须分清，‘侵蚀任务’不等于‘消灭岗位’。因为绝大多数岗位都是由多项任务组合而成的。现在大家都在问：新的工作岗位会从哪里冒出来？这个问题至关重要，但我们目前所知甚少。我们不知道它会是什么样子，以何种形式出现，也不知道需要什么样的人来胜任。”

“如果人人都是专家，那就没有真正的专家”

事实上，这四位作者此前已有重要合作。他们在2024年发表的一项研究中发现，从1940年到2018年，美国约60%的工作岗位都属于1940年之后才逐渐普及的新兴职业。而这项最新研究，正是在此基础上向前推进，专门聚焦于：究竟是哪些人承接了这些新工作？

为了找到答案，研究团队动用了1940年至1950年的美国人口普查微观数据，以及2011年至2023年的美国社区调查（ACS）数据。得益于人口普查档案在约70年后完全公开，研究人员能够获取1940年代个人的职业、薪资等详细信息，并追踪同一批工人在1940年到1950年间的职业变迁路径。

通过与美国人口普查局建立合作研究机制，团队还安全地获取了ACS的个人层面数据。这使得他们能够深入分析新兴职业从业者的收入、教育背景及其他人口特征，并与传统职业的从业者进行细致比较。

奥托尔强调，新工作始终与一种“新型专业知识”捆绑出现。这种知识在初期往往具有稀缺性，随着时间推移才可能慢慢扩散，并且通常与新技术紧密相关。

“它要求你掌握某种特定的能力，”奥托尔解释道，“劳动力的价值不仅仅在于‘能做事’，更在于拥有‘专业化的知识’。这常常是高薪工作与低薪工作的分水岭。”他随后补充了一个关键点：“而这种知识必须是稀缺的。如果人人都是专家，那就等于没有专家。”

通过对人口普查数据的剖析，研究人员发现：在1950年，约有7%的劳动者从事的是1930年之后才出现的新工作。而在2011年至2023年期间，这一比例上升至约18%，这些岗位大多是1970年后兴起的。（尽管每十年新增岗位的比例大致稳定，但奥托尔认为这并非铁律。）

在两个研究时段内，新工作在城市中涌现的频率都更高，30岁以下的年轻人是最大受益群体。而且，进入新工作领域似乎有“路径依赖”效应：那些在1940年就从事新工作的人，到1950年仍然留在新工作中的概率，是普通群体的2.5倍。大学毕业生比高中毕业生从事新工作的可能性，要高出2.9个百分点。

新工作通常伴随着“工资溢价”，即整体薪酬水平高于已有工作。但研究也指出了一个现实：随着掌握特定专业知识的人越来越多，这种溢价会逐渐消退。

“稀缺性价值会不断被侵蚀，”奥托尔总结道，“它最终会变成常识，甚至其本身也可能被自动化取代。一句话：新工作终将变旧。”他举了两个生动的例子：驾驶汽车曾经是一项稀缺技能；而在20世纪90年代，熟练使用WordPerfect或微软Word等文字处理软件，也曾是办公室里的“香饽饽”，但很快便成了使用电脑的最基本要求。

再谈AI：关键在于“如何应用”

对新就业群体的深入研究，让团队对新工作的形成机制有了更深的认识。通过分析二战时期的县级数据，他们发现，在联邦政府大力推动公私合作、在全国各地建设新工厂的背景下，那些拥有新建制造厂的县，催生的新工作也明显更多。数据显示，1940年至1950年间，约85%至90%的新工作是由技术驱动的。

这强烈表明，当时存在大量的“需求驱动型”创新。如今，公众讨论创新时，目光往往聚焦于供给侧——那些努力研发新产品的创新者和企业家。但这项研究提醒我们，需求侧同样能对创新活动产生巨大影响。

“技术革新并非依靠‘灵光一现’就能发生，”奥托尔评论道，“创新是一项有目的、且具有累积性的活动。只有积累到一定程度，它才能形成自身的飞轮效应；否则，可能永远无法跨越那个临界点。”

这又将我们带回到2026年最受关注的话题：AI。它究竟会成为创造更优质新工作的引擎，还是吞噬就业机会的巨兽？奥托尔的看法是，答案很大程度上取决于“如何应用”。以庞大的医疗健康行业为例，如果有意识地进行引导，技术驱动的新岗位潜力巨大。

“在医疗领域，我们可以选择两种截然不同的AI应用路径，”奥托尔分析说，“一种是追求直接用自动化取代人的工作；另一种是利用AI，让不同专业水平的人员能够承担不同层级的任务，形成新的协作分工。从社会效益角度看，后者显然更优，但市场是否会自发选择这个方向，目前还是未知数。”

另一方面，如果政府能够通过需求侧政策（如采购、标准制定、资金引导）进行干预，AI在医疗领域的应用，完全有可能在提升整体生产效率的同时，创造出新的就业机会。

“别忘了，美国超过一半的医疗支出来自公共资金，”奥托尔指出，“我们在这方面拥有相当大的影响力，完全有能力推动事情向更积极的方向发展。关于如何运用AI这个工具，我们还有很多选择的可能性。”

（本研究得到了休利特基金会、谷歌技术与社会访问学者项目、NOMIS基金会、施密特科学AI2050学者项目、史密斯理查森基金会、詹姆斯·M·斯通与凯思琳·D·斯通基金会以及Instituut Gak的部分资助。）

核心要点解读

问题一：这项研究的主要发现是什么？
研究发现，二战后美国新兴职业的主要受益者是30岁以下、拥有大学学历的城市青年。研究还揭示，大量新工作的产生是由需求驱动的，例如二战期间政府的制造业扩张政策就直接催生了大量新岗位。此外，早期进入新工作领域的人，未来持续从事新工作的概率远高于平均水平。

问题二：新工作的工资优势能一直保持吗？
不能。研究显示，新工作初期因相关技能稀缺而享有“工资溢价”，但随着掌握该技能的人数增加，稀缺性下降，溢价便会逐渐消失。奥托尔将这一过程概括为“新工作终将变旧”。

问题三：AI会创造新的就业机会吗？
奥托尔认为目前难以定论，关键变量在于AI的具体应用模式。例如在医疗行业，AI既可用于替代人工，也可用于赋能不同层级的专业人员，后者更可能创造新就业。他强调，政府通过需求侧政策进行引导，可能对推动AI向创造就业的方向发展起到重要作用。

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