美國大學畢業生又有壞消息　職缺變少、競爭更激烈

大家都知道AI會使勞動力大幅轉型，而許多人相信AI的短期影響將首先落在入門級職位，因為這些工作中不少基本任務可能更容易自動化。

Anthropic執行長艾莫戴（Dario Amodei）等業界領袖已經敲響警鐘，宣布AI可能會使入門級職位大幅減少。

美國史丹佛大學（Stanford University）的新研究似乎也得出類似結論。

史丹佛大學週二發表的研究指出，在最容易受到AI衝擊的職位（例如軟體工程師或客服工作）中，22到25歲的勞工，就業率相對下降了13%。這項結果已經排除了產業或公司層級的衝擊因素，例如利率變動。

研究人員指出，結果可能還受其他因素影響，但與「AI已開始影響入門級職位」的假設一致。

不過Handshake的報告則發現，在平台上被認為更容易受到AI衝擊的職位，與其他行業更廣泛的職缺趨勢大致一致。以最受AI衝擊的產業之一──科技業為例，入門級職缺年減15%，醫療保健相關職缺也出現類似衝擊，少了12%。

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（克魯茲薇加拉表示，Handshake平台上的所有職缺都有自動一個月到期的設定，避免出現『幽靈職缺』。如果雇主想延長刊登，必須手動再延長一個月。）

報告中另一張圖表顯示，教育、健康醫療、行銷等AI曝險較低的領域，職缺數量也同樣下滑。而且在AI熱潮尚未爆發的2022年和2023年，科技業職缺的減少幅度甚至比現在更肉眼可見的明顯。

克魯茲薇加拉表示，目前要判斷AI對入門級工作的全面影響仍然言之過早，但年輕人確實面臨一個艱難的就業市場。

「是經濟、是關稅、是AI， 這些因素加起來，共同造成了壓力。」

哪些工作受衝擊最嚴重？

根據世界經濟論壇，軟體開發工作首當其衝。GitHub上有超過4.2億個程式庫，其中至少有2800萬個是公開的，等同數以百萬計的程式設計解法範例。像GitHub Copilot這類工具透過學習這些程式碼，已經能自主撰寫程式，現在已經有4分之3的開發者在使用AI助手。

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客服則是另一個活靶子。由於資料量龐大，這個領域特別容易被AI自動化。IBM 指出，AI可以利用電話、電子郵件和服務單據等資料提升回應效率並降低23.5% 的成本。

金融業同樣大量使用機器學習來做演算法交易。在美股市場，高頻交易約佔成交量的70%，透過龐大的市場與交易數據來進行預測。

哪些產業抗性比較強？

健康醫療業的AI應用相對落後，原因是公開數據稀缺。由於HIPAA規範和來源分散，只有不到10%的外科手術資料集是公開的，病患資料散落在不同的醫院、保險公司與診所。當資訊被鎖在上千個地方，AI就難以有效學習。

營建業或許是最不受AI影響的產業。不是因為蓋房子很複雜，是因為這個產業幾乎沒有數位紀錄。每個專案都不同，文件紀錄混亂，沒有統一的方式去追蹤什麼方法有效、什麼無效。

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教育產業的AI潛力受到學生隱私法規限制。美國教育部指出，FERPA（家庭教育權利與隱私法）限制蒐集、分享學生數據，因此AI難以充分利用教育數據。

如何因應？

對求職者來說，重點是產業界線模糊的速度，比職位分類清晰化的速度還要快。與其死守傳統職涯路徑，不如尋找「跨領域」的角色，也就是能結合人類判斷與 AI能力，或能在技術系統與商業需求之間扮演轉譯橋梁的角色。

你應該重新整理你的技能清單，把重點放在「適應力」而不只是「專業」。與其只列出過去做過什麼，不如強調你如何學習、解決問題以及適應新系統。雇主更重視能在不確定環境中前行，把新工具融入既有工作流程的人。你過去在職場上成功應對重大變革的能力，可能比你熟悉某個特定軟體更重要。

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找出「摩擦點」。每一家導入AI的組織都面臨相同挑戰，那就是如何讓先進科技在複雜的人類系統中發揮作用。尋找那些負責管理、培訓或流程優化的職位，這些職位通常不需要深厚的技術知識，但需要了解組織在理論遇到實務時如何真正運作。

考慮你所在產業的「最後一哩」機會。每個產業都需要能把AI能力落地的人才。醫療體系需要既懂病患照護又懂數據分析的人，製造業需要能與自動化系統協作的操作員。你在原本產業的既有專業，再加上基本的AI素養，比從零開始轉行到全新領域更能創造機會。

（資料來源：商業內幕、世界經濟論壇）