人工智能对劳动力市场冲击初探

导 读

人工智能技术正重塑全球劳动力市场。从ChatGPT到Claude Code，短短两年多时间，AI对就业的冲击已从“替代效应”转向“杰文斯悖论”式的需求反弹。研究显示，标准化岗位显著减少，而需理解复杂人类需求和系统架构的高级岗位展现韧性；初级岗位需求低迷，高级岗位成为复苏主力。

在“AI+”战略加速推进的当下，如何应对就业结构性调整、避免经验断层，并通过教育改革与社会保障创新守住民生底线？本文结合国际经验，提供前瞻洞见与政策启示。详情请阅读全文！

文|沈建光

首发于FT中文网（7月15日）

近些年，人工智能的高速发展已经成为全球经济的重要引擎，而其对就业市场的冲击也引发了社会各界的广泛关切。由于中国劳动力市场的细分数据尚比较缺乏，笔者以美国程序员就业市场受影响为研究案例，对人工智能对劳动力市场的冲击进行探究。初步结论是：人工智能对程序员就业的总量冲击并未呈现简单的线性替代，而可能在短短两年内出现从“替代效应”需求下降向“杰文斯效应”需求上升的反转。在结构上，市场中标准化、结构化岗位被压缩，而需理解复杂人类需求和构架的岗位则保持了增长；同时，高级岗位成为驱动复苏的主力，市场对初级岗位的需求则相对低迷。这一前所未有的超高速转换及结构变动，可能对传统的教育、培训体制乃至宏观政策设计都提出全新的挑战，也需要全社会积极应对。

人工智能冲击程序员就业的三个阶段

梳理2017年至今全美程序员招聘与就业数据，人工智能对美国程序员就业市场的冲击以2022年底ChaptGPT和2025年初Claude Code发布为分界，似乎可以分为三个阶段：

早期的人工智能对程序员的工作更多起到辅助作用。比如，2021年6月，GitHub 联合 OpenAI 发布 的GitHub Copilot（测试版）主要是个代码补全工具，可以帮助程序员省去了查阅语法和复制粘贴标准程序模块的时间，但是对就业的影响非常有限。

2022年11月ChatGPT发布，大模型的逻辑推理和长文本代码生成能力出现质的飞跃，在就业市场上开始产生对程序员的“替代效应”。从美国劳工部每年5月进行的分职业的就业统计来看，2017年到2022年间，美国程序员的就业人数增长和IT经理&技术主管（Computer and Information Systems Managers）的就业人数增速大体保持同步波动。

然而，ChatGPT发布后2023年到2025年的数据显示，虽然IT经理&技术主管就业人数持续增长——这一岗位包括组织协调、跨部门沟通及战略决策等人工智能影响较少的工作职责，但是程序员的就业总数增长则大幅放缓，甚至在2024年和2025年出现负增长。比如，从2023年5月到2025年5月，美国的IT经理和技术主管人数从59.3万人上升到67.1万人，而程序员的总人数则从217.6万人下降到215万人。在此期间，美国互联网大厂裁员和名校计算机专业毕业生就业面临挑战的新闻在媒体上也时常出现，除了经济周期等方面的因素之外，人工智能替代也被视作是重要的原因。

2025年2月Claude Code上线似乎使得人工智能对美国程序员就业的影响又发生了新的变化。Claude Code可以能够理解整个代码库、完成Bug修复并执行测试等；粗略而言，人工智能现在可以完成一个完整开发任务并使得编程的成本大幅下降。在这种情况下，美联储联合招聘网站Indeed发布的数据显示，从2025年5月到2026年6月底，尽管在Indeed网站上全美招聘的总岗位数指数（2020年为100）从106.1下降到101.4，软件开发相关的岗位招聘指数（2020年为100）反而从63.2反弹到72.5。

对程序员岗位需求回升的一个关键机制是，大量原本在传统行业中被评估为“成本过高、不值得做”的编程需求目前可能已经跨越了经济可行性的红线，于是产生了对程序员更多的需求——这就是杰文斯悖论（Jevons Paradox）：当技术进步使某种资源的使用效率提高、成本降低时，该资源的总消耗量不但不会减少，反而可能激增。 这一概念由英国经济学家杰文斯于1865年在《煤炭问题》一书中首次提出。他在观察中发现，虽然瓦特改良后的蒸汽机让煤炭燃烧更加高效、单位动力所需的煤炭减少了，但由于动力成本下降，各行各业对蒸汽动力的需求激增，反而导致英国的煤炭总消费量大幅攀升。

当前美国人工智能巨头的领导者已经在改变AI对就业影响的判断。7月12日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，人工智能创造的就业机会可能比它淘汰的就业机会更多。此前他曾警告说，人工智能的影响可能会发生得如此之快，以至于“可能有点可怕”。Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 也收回了之前的说法，称AI带来的自动化是生产力倍增器，而不是就业杀手。

人工智能对程序员就业的结构性影响

在人工智能对程序员就业的总量冲击可能出现反转的同时，结构性的变化也不容忽视：

一方面，工作任务标准化的岗位逐步消亡，而牵扯到高交互、系统设计类任务的岗位则体现出一定韧性，这在AI对程序员劳动力市场冲击的第二阶段特别明显。

美国劳工部将程序员相关岗位细分为五大类，其中，基础代码编写（Computer Programmers）、软件测试（Software Quality Assurance Analysts and Testers）和网站开发（Web Developers）的工作职责标准化较强、结构化程度高，人工智能的替代效用尤其明显。2023年以来，这三类就业岗位就业人数全都出现了萎缩：从2023年5月的到2025年5月，就业人数分别下降了2.8万人，1.6万人和1.5万人。

反过来，软件开发（Software Developers）和网页和数字界面设计师（Web and Digital Interface Designers）和两类岗位则因为牵扯到较多对人的需求的理解、系统设计和构架等工作，虽然就业人数增长在2023年以后明显放缓，但是2025年的总就业人数仍然高于2022年ChatGPT发布之前的水平。

另一方面，在程序员招聘需求有所复苏的第三阶段，新增岗位需求主要集中在高级岗位。Indeed发布的数据表明，2025年5月至2026年5月间，71%的新增软件开发职位招聘来自要求资深工作经验、管理职责等的高级岗位。同时，根据纽约联邦储备银行的统计，2024年美国计算机科学和工程专业的大学毕业生失业率已经达到了7.0%和7.8%，明显高于全美大学毕业生的平均失业率4.2%。而这一状况在2025年似乎也没有改观；全球最大的教育科技与出版巨头之一圣智集团（Cengage Group）在2025年毕业生就业报告中指出，计算机专业的入门级就业机会正处于“历史性低点”。

三点启示

首先，人工智能对美国程序员市场冲击的案例不仅印证了学术界对AI技术特性的部分前瞻性预测，也可能暴露出人类现有社会组织体制在面对指数级技术演化时面临的新挑战。在传统技术进步的分析框架中，无论是以农业技术进步导致农民人口比例由90%降至个位数（典型替代效应），还是制铝工艺突破使铝由奢侈品变为大众工业品（典型杰文斯效应），其演进的宏观时间轴都是以“几十年”或“几代人”为单位的。

然而，人工智能展现出了完全不同的特质：它在两到三年内就可能在同一个细分市场完成了从“替代效应”到“杰文斯需求爆发”的反转。这一现象验证了一些文献提到的观点：由于AI可以通过不断学习、不断演化来快速扩展其能力边界，对劳动力市场的冲击是史无前例高度动态变化的。

在这种情况下，人类传统的教育、培训乃至宏观政策的安排可能因为“反应周期”过长而面临失效的风险。比如，失业者可能经过一两年的技能培训获得了新的就业能力，但是人工智能可能在他上岗之前就又消灭了这样的就业岗位。又比如，如果未来人工智能对总量就业的冲击在几个月之内就出现反转，那么立法机构冗长的对财政政策扩张和收缩的讨论和政策安排也可能根本跟不上经济周期波动的节奏。

其次，劳动力市场是否会出现经验断层需要关注。在软件编程领域，人工智能正在接管基础开发任务；而尽管微软等少数巨头仍保留了“Early Career”等青年人才培养项目，大部分企业出于短期成本最优的激励，倾向于依赖“高级程序员 + AI”的精简模式，初级员工向高级员工演进的中间通道可能被掐断。长期来看，当现有的这一代高级程序员因年龄原因逐渐退休后，整个行业是否会面临后备劳动力断层危机？同时，社会又该如何应对当下美国高校计算机专业毕业生毕业即失业的严峻挑战？

最后，程序员就业市场从“替代”到“复苏”的戏剧性反转表明，人工智能对就业市场的影响并非线性，而是复杂的。从跨行业的情况来看，编程成本的大幅下降可以催生新的软件应用需求，但对于客服、初级文案等需求弹性较小的行业，AI降低成本未必会带来类似的就业扩张。

这不仅意味着“AI如何重塑劳动力市场”仍是急需经济学界持续破题的关键议题，也表明全社会都应该动员起来应对人工智能为就业市场带来的巨变，并且在这一过程中，守好社会稳定的底线。蔡昉教授已经提出，在AI冲击之下，政府可以考虑以“全民基本收入”作为参照，提高最低生活保障的覆盖范围和保障水平。也有企业家提出，在AI机器人承担快递工作的同时，可以对快递员实施培训，转向机器人维修保养等工作。这样的尝试和努力，无疑值得社会各界认真研究的话题。

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