作者：默思編輯部 發布：2026-10-07
2026年7月，史丹佛大學（SIEPR）發布政策簡報《到底發生了什麼事？從AI誇大中分辨真實影響》（What is really happening to jobs? Separating AI hype from reality），作者為經濟學者Neale Mahoney、Erika McEntarfer與Karsen Wahal。簡報的基調相對冷靜：AI對整體就業的影響可能仍然不大，目前也沒有明顯證據顯示AI正造成大量失業。
簡報指出，不過有一個值得注意的例外：資淺工作者。在軟體開發與客服等AI曝光較高的職業中，資淺員工的就業在2022年11月ChatGPT推出後明顯下降，而同一職業中的資深員工則大致保持穩定，甚至持續成長。這與前面提到的初階職缺資深化與招募減少現象相互呼應。
簡報也提醒，聯準會在2022年3月就開始大幅升息，比ChatGPT問世還早八個月。兩篇論文發現，AI曝光職業的招募在那次政策轉向之後就已下降，因此不應把所有變化都歸因於AI。換句話說，景氣與利率的影響與AI的影響可能交織在一起，難以完全切割。
這份簡報的價值在於區分了「整體」與「分群」。如果只看整體就業數字，會覺得AI的影響不大；但如果細看入門工作者，就會發現問題確實存在。對於正在求職或轉職的人來說，這代表不必因為新聞標題而過度恐慌，也不能因為整體數字好看而忽略結構性變化。
實際的行動可以是：盯緊你目標職位的入門門檻變化，並提早建立能展示能力的作品與專案，讓自己在招募量減少時仍然具備競爭力。
簡報的結論也隱含著政策方向：如果入門工作者確實受到結構性影響，那麼培訓與職涯銜接的制度就特別重要。企業可以考慮設計更明確的學徒式培養流程，讓新人在早期就能接觸實際專案；政府則可以把職業訓練與產業需求更緊密地結合。
對個人來說，這個研究的啟示是要持續追蹤自己所在職業的入門門檻。當你發現某類職位的入門要求明顯提高時，就應該及早補強相應能力，而不是等到求職時才發現差距。
這也提醒我們，AI對就業的影響往往是分階段出現的。早期最先受到影響的，常常是位於職涯起點的人，因此觀察新鮮人的招募與薪資變化，可能比觀察整體失業率更能提早看見趨勢。
若你想在入門階段就建立可以被看見的程式作品，可以從Python課程開始規劃學習路徑。