我们都读过标题并听到了这种叙事。公司声称 AI 使他们能够解雇数千名工人。据报道，聊天机器人已经填补了所有初级职位，使毕业生难以找到工作。科技兄弟 CEO 布道说 AI 正在革新经济，你需要顺应这个 program，否则就会被甩在后面。但这到底有多少是真实的？数据实际上揭示了什么？
好吧，如果你深入研究被扭曲的 Big Tech 寡头宣传，你会发现这种叙事几乎完全是胡说八道，而且尽可能远离真相。拿牛津经济学最近的报告（OE），它发现公司"似乎没有大规模用 AI 取代工人"，而是暗示他们实际上使用 AI 裁员叙事来掩盖自己的缺点。
报告以四个主要步骤揭穿了这种行业宣传。所以，让我们深入研究。
1、毕业生工作
确实，自 ChatGPT 发布以来，毕业生的失业率稳步上升。你可以理解人们如何认为这是 AI 取代工人的例子，因为许多人假设这些初级工作更容易用 AI 自动化。然而，OE 发现失业率的上升不是由于 AI，而是其他外部力量。
例如，OE 发现毕业生比以往更多了。自 2019 年以来，美国拥有大学教育的 22-27 岁人口比例从 32% 上升到 35%。在欧洲，这种增加更加明显，25-29 岁拥有大学教育的人口从 2019 年的 39% 上升到 2024 年的 45%。这造成了巨大的"供给侧激增"，意味着没有足够的毕业生工作，这影响了失业率。
此外，OE 分析发现上升的毕业生失业率显示出由更广泛的经济放缓引起的所有特征。
在这些放缓期间，毕业生失业率通常上升得比一般失业率更高，这正是 OE 数据所传达的。此外，在韩国和日本等其他实施 AI 但没有经历经济衰退的国家，毕业生失业率并没有上升。
这得到了其他研究的支持，如德意志银行，它发现 AI 投资可能阻止美国进入衰退。换句话说，美国在功能上正在经历经济衰退，除了 Big Tech，它继续作为大型、多公司 circlejerk 的一部分投资于自己。所以，我们应该预期毕业生失业率无论如何都会急剧上升。
这是一个简单的归因错误案例。只是因为毕业生失业率开始上升大约与 AI 聊天机器人广泛可访问的同一时间，并不意味着一件事导致了另一件事。相关性不等于因果关系。
2、生产率激增？
这份报告最好的台词之一是它直接问："如果工作正在被取代，生产率激增在哪里？"似乎每个人都忘记了生产率是我们衡量的东西，如果 AI 的言论是真实的，这个指标应该飞速增长。
不幸的是，在所有主要经济体中，生产率增长实际上正在放缓或停滞。这似乎再次与更广泛的经济放缓有关，因为这些减少了生产率收益。
报告确实强调过度解读这类数据是危险的。毕竟，这种形式的数据众所周知是相当不稳定的。然而，我们可以承认的是，如果我们期望看到 AI 工作自动化导致数千次裁员和毕业生失业率急剧上升的巨大生产率收益并没有发生。这强烈暗示这种叙事是假的。
3、报告的失业
整个报告中最具 damning 的点之一是裁员数据本身甚至不支持 AI 言论。
OE 突出显示了来自 Challenger, Gray & Christmas 的数据，这是裁员数据的领先提供商，它发现 AI 被引用为 2025 年前 11 个月近 55,000 个美国裁员的原因。这是一个重大升级，因为 AI 在 2023 年和 2024 年被引用为少于 20,000 个美国裁员的原因。
从表面上看，这个数据似乎支持 AI 言论。
也就是说，直到你意识到在美国劳动力市场中，任何给定月份有 150 万到 180 万工人失去工作。因此，这 55,000 个裁员仅占报告总失业人数的 4.5%。这真的不是很多。
更不用说 OE 研究人员认为这个数字被夸大了。
"我们相信，归因于 AI 的失业程度更可能被高估而不是低估。将失业与 AI 使用增加联系起来，而不是其他负面因素如需求疲软或过去的过度招聘，向投资者传达了更积极的信息。"
我倾向于同意他们。毕竟，这是来自雇主的自我报告数据，他们拼命想让自己看起来很好，特别是在当今困难的经济中。
所以，即使这个数字是正确的，AI 也只取代了极少数工作。但即使专家也认为这是一个相当大的高估。
4、AI 采用率
现在，如果正如 Challenger, Gray & Christmas 所暗示的那样，输给 AI 的工作数量正在增加，那么你期望公司的 AI 采用率也会增加，对吧？
有趣的是，OE 发现大型公司的 AI 采用率开始趋于平稳，甚至逆转，这得到了多个来源的支持（阅读更多这里）。
这强烈表明报告的失业存在重大归因错误。没有生产率激增的事实也表明公司开始意识到 AI 无法自动化工作，也无法提供其承诺的生产率收益，因此他们推迟采用这些工具。这反过来强化了 OE 关于毕业生失业原因的观点。
5、规模问题
通过提出这四个简单的要点，OE 报告已经完全解开了 AI 裁员叙事。但为什么 AI 没有达到自己的宣传？
个人，我会指出大量研究强调 AI 是多么完全无用和糟糕。但 OE 的好人比我更有品味，提出了一个更简单的解释。
AI 效率增益不一定能规模化。
当然，它可能帮助你更快地完成一项任务，但这可能产生负面溢出效应。OE 提供的例子是求职者使用 AI 申请工作。它可能帮助求职者更"有效率"，但正如 OE 所说，"如果 AI 只是导致更多人申请更多他们不适合的工作，AI 的整体收益将是有限的。"
微观层面的效率收益不一定能转化为工作或业务的宏观规模，更不用说整个经济的 mega 规模。再次，正如 OE 所说，"AI 可以提高流程效率，但总结个人收益 for a firm or the economy-wide impact 可能是误导性的。"
为了 AI 对整体生产力或就业市场产生任何有意义的影响，它需要"解决现有的瓶颈和它创造的新瓶颈。"可悲的是，这不是 AI 的部署方式，最近研究的大量证据（MIT、PwC、METR、CMU、MIT Sloan、CMU、JYX）表明技术的根本问题------如幻觉、认知债务、技能萎缩等------使其在关键瓶颈中的使用有害。
换句话说，只是因为 AI 可以帮助你写一封电子邮件，并不意味它可以取代工人，使公司更有生产力，或革新经济。
6、结束语
正如 OE 精彩地展示的那样，简单地说，没有可信的证据表明 AI 裁员正在有意义地发生。更重要的是，OE 甚至"怀疑一些公司试图将裁员打扮成好消息而不是坏消息，如过去的过度招聘"，因为它"向投资者传达了更积极的信息"。我们被灌输的叙事是 total bulls**t。这是旨在将科技兄弟和 CEO 描绘得更好，并用受骗的投资者美元填充他们口袋的宣传。更不用说有大量研究强烈表明 AI 永远不会能够导致大规模裁员，因为技术从根本上太有缺陷了。
所以，下次有人试图将这个扭曲的叙事强加给你时，花一秒钟问为什么他们想让你相信它。他们从蒙蔽你的眼睛中得到了什么？你又错过了什么？
原文链接："AI 裁员"神话 - 汇智网