生成式AI 2025年加劇勞動力市場資歷偏見 衝擊初階職位

根據對美國勞工數據的最新分析，生成式人工智慧（Generative AI）與大型語言模型（LLMs）在2025年正對勞動市場結構產生顯著的重塑作用。儘管整體就業可能因生產力提升而保持穩定，但影響力明顯傾向於資深員工，導致初階與資深職位在薪資和招聘趨勢上出現明顯分歧。史丹佛大學的研究學者證實，生成式AI已對美國勞動市場產生實質影響，特別衝擊22至25歲的年輕勞工與初階職缺，該年齡層的就業人數自2022年以來已下滑13%，明顯高於其他年齡層。

負面效應最劇烈地集中在職涯起步階段，此與涵蓋2015年至2025年期間的研究結果相符。在AI暴露程度高的企業中，初階職位的起薪面臨向下壓力，部分職位薪資甚至下降了4.5%或更多，而資深人員的薪酬則保持不變或有所增長，此為2025年分析所揭示的現象。此一薪資差距的根源在於LLMs正在自動化初級員工主要承擔的標準化認知任務，例如文件起草、摘要整理和基礎分析工作。

高度仰賴AI的產業，如資訊科技、顧問服務和金融服務業，已系統性地調整了人力配置。2025年的研究顯示，這些企業將新進初階職位的比例削減了約4%，同時將中階員工的比例增加了相近的幅度。此一結構性轉變暗示，那些初階職位被取代的員工，現正轉而競爭擴大的中階職位池，進一步壓低了中階職位的薪資水準。哈佛大學的一項實證研究也指出，AI採用企業中，初階職缺急速消失，導致整體職缺量下降，而資深職缺幾乎維持穩定。

經濟學理論框架支持此一動態發展，Enrique Ide與Eduard Talamás在《政治經濟學期刊》（Journal of Political Economy）上發表的見解提出，隨著AI自主性的增加，知識最少的員工最容易被替代。與此相對，資深員工則能透過利用自主AI代理來處理專業問題，從而受益，這與先前關於增加管理AI整合人員的需求的研究結果一致。

這些結構性變革對專業發展構成了長期的隱憂。初階職位中用以積累專業知識的「基礎工作」，對於晉升至資深職位至關重要。IESE人工智慧與管理未來倡議的主任Sampsa Samila教授在2025年對此表達了擔憂，他質疑若傳統的技能傳承管道因AI的增強或取代初階職位而中斷，未來的專業人才將從何處培養。

儘管存在結構性壓力，勞動市場仍有對比性的數據點。部分2025年的產業分析指出，具備AI技能的員工可能享有高達56%的薪資溢價。此外，麥肯錫公司（McKinsey & Co.）曾預測2026年將增加初階職位招聘。根據2025年底的官方統計，青年失業率雖有升高，但尚未達到歷史最高點，這表明除了AI採用之外，其他市場力量也在影響就業狀況。PwC的《2025年全球勞動力期望與憂慮調查》顯示，每日使用生成式AI的員工在生產力（92%對58%）、工作保障（58%對36%）及薪酬（52%對32%）方面感受到實質效益，但僅有14%的受訪者每日使用GenAI，且非管理層員工認為自己擁有學習與發展所需資源的比例僅為51%，遠低於高層主管的72%。

總體而言，2025年的資料強烈指向由AI能力驅動的勞動力市場結構性兩極分化。初階層的薪資壓縮與技能傳承管道的中斷，儘管短期內帶來生產力增益，卻對勞動力隊伍的長期永續性構成重大風險。企業如McKinsey & Co.的不同預測，也反映出各公司在初階招聘策略上的高度不一致性。