22至25歲高AI暴露職位就業低於趨勢19%

目前尚無證據證明人工智慧（AI）大規模消除了初階辦公職位。不過，22至25歲勞工在高AI暴露職位的就業規模，比若跟隨低暴露職位相同趨勢時低19%，而且調整主要表現在新聘人數減少，而非裁員增加。

史丹佛大學數位經濟研究所表示，截至2026年6月，22至25歲勞工在高AI暴露職位的就業規模，比若跟隨低暴露職位相同趨勢時低19%。這一差距高於2025年7月的15%。研究團隊強調，這只是技術統計上的模式，並非對AI因果效應的估計。

帕特里克·T·哈克（Patrick T. Harker）賓夕法尼亞大學華頓商學院羅恩講座教授在《財富》撰文指出，初階職位應被視為培養熟練人才的「非正式學徒制」。他的解釋是，新進人員先負責文件撰寫與初步研究，再經由資深人員審核和重做，逐步累積判斷能力。

哈克分析，企業不是大規模解雇初階人員，而是減少招聘，且減幅集中在容易被AI自動化的工作。他寫道：「隨著AI持續導入整體經濟，勞動市場究竟會發生什麼事，現在還無法確定。」這反映出AI對就業的長期影響仍缺乏定論。

史丹佛大學的資料也顯示，就業減少主要透過縮減年輕勞工的新聘人數呈現。在AI較可能取代人力工作的職位，減幅較大；在AI主要扮演補充勞工角色的職位，資深勞工的就業則持平或增加。

但也有相反證據。Google經濟學家扎娜·伊斯琴科（Zanna Iscenko）與法比安·庫爾托·米勒（Fabien Curto Millet）分析2億3800萬則招聘公告後，在報告中表示，高AI暴露職位的招聘放緩早在生成式AI普及前的2022年4月就已開始。

該報告提出，貨幣緊縮與宏觀經濟衝擊可能是招聘放緩的主要原因。因此，初階職位減少究竟是AI直接取代所致，還是對升息敏感產業整體收縮招聘所致，單靠目前數據仍難以區分。

也有分析認為，初階職位減少可能是企業凍結招聘後，未能透過自然流失補足人力的結果。初階勞工對新聘的依賴程度較高，整體招聘減少時，就業規模可能比其他年齡層更快縮小。

「高AI暴露職位」這一分類也需要審慎解讀。美國勞工統計局明確指出，暴露度只是衡量AI能夠支援或執行特定工作的相對指標，並不代表職位減少、薪資下滑或實際可被取代。

這表示，不能僅因某項工作屬於高AI暴露職位，就認定該職位已被自動化或就業正在減少。實際AI導入程度、企業招聘計畫及各產業需求，都需要另行檢視。

爭議焦點不只是初階職位的數量。若文件撰寫、研究和初步分析等較容易由AI處理的工作減少，新進人員透過資深同事審核與重做來累積判斷力和實務經驗的機會，也可能同步減少。

麥肯錫在2026年7月的分析中表示，企業可以將初階職位重新設計為審核和改善AI產出的角色。在這種情況下，企業需要另外強化知識傳承與指導，只是削減初階職位，難以解決熟練人才培養問題。

《自然》（Nature）也指出，若AI開始執行初入行研究人員接受科學訓練所需的工作，目前仍沒有答案能說明將帶來何種變化。初階工作減少可能影響的不只是招聘人數，也包括專業能力形成的過程。

這項討論延續了本報先前對AI轉型可能影響年輕族群初階工作與招聘的分析。不過，這次史丹佛大學的數據並不代表AI已按特定比例消除年輕人的工作，而是顯示年輕勞工在高AI暴露職位的就業差距正在擴大。

目前沒有證據將上述結果直接連結至台灣的虛擬資產、區塊鏈或半導體產業。現階段已確認的是，年輕勞工在高AI暴露職位的就業差距擴大，而調整主要透過新聘人數減少呈現。