广东
本月发布了一份有关就业的新报告，它并没有让很多担心失业的人放心，尤其是新毕业生和经验不足的工人。
我们本能地知道，对于正在思考职业生涯的人来说，这是一个艰难的时期。人工智能将如何影响就业市场，仍存在许多疑问。
然而，Signalfire 这份内容广泛的报告向我们展现了未来几年可能发生的事情的一些初步设想。这项研究的规模令人印象深刻：它使用了来自 6.5 亿专业人士和 8000 万个组织的数据。虽然其中有一些针对较小规模的公司和员工群体的细分统计数据，但总体而言，这项研究依赖于相当完善的市场数据调查。
01
工作转变
报告中最令人警醒的部分之一是，人们认为代际转变正在发生，而这很大程度上与新员工入职机会的减少有关。
对于刚从大学毕业的人来说，入门级工作才是王道。他们可以通过实习或某种自由职业来铺平道路，但本质上，职场新人始终面临着这样的挑战：需要工作来积累经验，也需要经验来获得工作。
然而，这项研究表明，这场斗争已经变得更加艰难——新大学毕业生的失业率上升了5.8%，其他类似的迹象也预示着Z世代劳动力的末日。其他引用的统计数据包括某些法学院的录取人数增加，报告撰写者认为，年轻的专业人士往往会在市场紧俏时选择就读法学院，从而推迟求职。报告显示，新毕业生的招聘人数较疫情前下降了50%。
还有一种说法是，非技术性岗位不断减少，而对高科技职位（由经验丰富的人员担任）的需求却不断增长，高级人才可能会被聘用填补初级职位。还有一个问题是，大学教育是否能跟上雇主对技能的需求。从根本上说，这个问题在于：如果人工智能可以完成所有日常工作，那么几十年来一直是职业跳板的日常工作将何去何从？
调查发现，迈阿密和圣地亚哥等区域中心的招聘率有所上升，德克萨斯州部分地区的招聘率有所下降，而旧金山和纽约继续占据主导地位，超过 65% 的软件工程师都集中在这两个地区。
报告这样解释，但在我看来有点难以理解：“越来越多的公司开始采用中心辐射模式，并调整薪酬理念，以确保在不同地区获得合适的人才组合。”
向更大的招聘中心迈进，有利于将人才与基础设施整合，促进大城市经济发展，同时减少原本发展就不太好的美国小城镇的人口流动。经济学家甚至公共规划人员想必很容易就能想象，这些趋势将如何加剧二、三级社区的空心化，以及围绕中心城市建设大规模大都市圈的现象。
02
为延续而奋斗
在该研究的其他部分，对这将如何影响工人和公司进行了更多的分析。
我听了Nathaniel Whittemore在AI Daily Brief上对这项研究的解释，他详细阐述了其中涉及的诸多文化因素。他指出，这项研究表明，入门级招聘人数较少可能还有其他原因，例如更高的利率和不同的公司预算状况。
但他也提到了文化商业决策，例如在咨询和其他领域，由于人工智能生产力的提高，一些公司可能会对员工提出更高的要求。惠特莫尔提到了在亚马逊工作的工程师，其中一些工程师表示，他们的工作角色开始感觉更像是在亚马逊的仓库里工作，面临着各种严格的配额和生产力要求，让人联想到“血汗工厂”。
“我认为我们正在经历的就是转型期多么艰难的一个例子，”他说道，并阐述了如何应对生产力增长方面的所有不确定性。“我对这一切最终会如何发展持乐观态度，我认为人工智能将对我们的工作方式带来巨大的颠覆……我认为市场正在以新颖有趣的方式吸收大量人才，否则这些人才就会被这些大公司吸收。但这并不意味着这一过程不会异常痛苦。”
他指出，虽然公司可以更好地培训员工，但它们可能只会提高产出目标，并且对截止日期的宽容度会降低。惠特莫尔引用了一位哈佛大学教授的预测，他预测“知识型员工将加速发展”，这代表着雇主更具党派性的做法——不幸的是，对于新员工来说，这种情况并非没有先例。
惠特莫尔建议，领导层需要确定人工智能时代人类工人是“非人化”还是“重新人性化”。
03
抛弃入门级职位
为了从报告中获取更有针对性的内容，这里有一个例子，在对 2019 年至 2024 年排名前 15 位的科技公司进行的一项研究中，我们发现，在图表上，拥有两年或两年以下经验的公司与拥有两年以上经验的公司之间几乎存在天壤之别。
对于缺乏最初几年职业经验的人来说，这是可怕的。
总而言之，我只想逐字逐句地发布报告的最后一部分，因为我认为它不言而喻：
“这对未来的道路意味着什么：
对于新毕业生来说：辅助轮已经消失了。随着入门级职位的减少，未来的道路将依赖于训练营、开源项目、自由职业和创意项目。仅仅掌握最新的人工智能工具是不够的；学会修复它们的缺陷——调试混乱的机器生成代码可能是你的超能力。
对于雇主而言：人工智能或许可以减少短期内对初级人才的需求，但完全忽略初级人才则有可能破坏长期人才储备。该行业的未来取决于能否让下一代掌握与技术格局不断发展同步的技能。
所以，基本上，在这个领域做得太多，对公司和员工都会造成损害。我们能找到一个对双方都有效的解决方案吗？
无论如何，对于新员工或刚毕业进入职场的潜在职业人士来说，这确实是一个很大的挑战。正如惠特莫尔所承认的，我们必须解决这个问题，而且在我们最终找到如何将人工智能变革融入我们生活的这个方面之前，情况可能会变得很复杂。
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