这项研究是斯坦福数字经济实验室“煤矿里的金丝雀？关于AI近期就业影响的六个事实”系列的最新版本，于2026年8月更新，由埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）等人撰写。上一版报告中这一差距为13%，新数据表明差距正在扩大。

研究团队使用了人力资源公司ADP汇总的大规模匿名高频薪资数据，并参考了此前的劳动力市场影响评估指标，以及Anthropic经济指数（衡量各行业实际使用Claude模型的方式）和谷歌基于Gemini使用情况的类似报告，来给每个职业的“AI暴露度”打分。

整体来看，在全经济范围内，受AI影响最大与最小的岗位之间相对就业差异并不明显。但当把22至25岁的年轻劳动者单独拎出来后，趋势十分清晰：自2022年以来，处于AI影响度前40%的岗位中，这一年龄段就业下降了约11%；而在受AI影响最小的60%岗位中，同龄人就业同期增长了10%。

研究人员进一步发现，这种现象主要通过入门级岗位招聘率下降体现，而非裁员或员工主动离职增加；受影响的主要是整体就业人数减少，而非薪资下降。

Anthropic经济指数将任务分为“自动化”（完全替代人力）与“增强型”（辅助人力提效）两类。会计与审计员、接待员与信息文员被归为最易被AI自动化替代的岗位；而首席执行官、注册护士则更多使用AI作为增强工具。研究显示，自动化取向的AI使用与入门级就业下滑直接相关。

研究还提出，依赖“显性知识”（可通过教材、文本、流程文档传授的标准化知识）的岗位，其入门级就业增长更慢；而依赖“隐性知识”（通过实践、师徒传承获得）的岗位，中高级劳动者就业增长更快。使用O*NET职业数据库的教育要求作为代理指标，结论得到印证：大学毕业生占比较高的岗位，AI带来的就业差异被明显稀释。

布林约尔松近日接受《华盛顿邮报》采访时警告，当前趋势预示一个未来：前AI时代入职的人岗位大体保留，而新进入职场的一代人，许多岗位正在悄然消失。“我们测到的入门级影响是真实的、持续的，而且在扩大，”他说，“比起一个整体就业水平不变、却悄悄关上新人上升通道的劳动力市场，我更感到担忧。”