AI正在悄悄改寫年輕人的職業(yè)選擇。不是未來時，而是現(xiàn)在進行時。

在美國，Z世代的職業(yè)路徑已經悄然分化：有人退學去學電工，有人放棄硅谷六位數(shù)年薪去創(chuàng)業(yè)，也有人在農貿市場賣產品時找到了久違的安全感。

近日，《華爾街日報》與《經濟學人》分別發(fā)文，聚焦同一現(xiàn)象：當AI能寫代碼、做數(shù)據(jù)、生成報告，“到場”和“動手”的價值正被重新定價。在這兩篇報道的描述中，年輕人正在主動尋找能讓職業(yè)免受AI沖擊的方向，哪怕這可能意味著扔掉課本，先學會如何使用一把扳手。

哈佛調查：

近六成年輕人視AI為就業(yè)威脅

長久以來，“上大學-進辦公室-爬格子”是美國夢的標準劇本，但這套劇本目前好像要改寫了。

《華爾街日報》在《年輕工作者尋找方法使職業(yè)免受AI沖擊》（Young Workers Find Ways to AI-Proof Their Careers）一文中提到，AI帶來的焦慮已深入年輕一代。哈佛大學一項針對18至29歲美國人的調查顯示，59%的人認為AI會威脅到他們的就業(yè)前景，大學畢業(yè)生尤為擔憂。斯坦福大學的研究則給出了更具體的數(shù)字：2022年底到2025年9月，22至25歲年輕人中，從事軟件開發(fā)、客服代表等AI高暴露職業(yè)的就業(yè)人數(shù)下降了16%。

更嚴峻的挑戰(zhàn)來自招聘端。斯坦福、哈佛與倫敦國王學院的聯(lián)合研究發(fā)現(xiàn)，采用生成式AI的企業(yè)，正在減少對初級白領的招聘。雇主的邏輯很直接：與其雇傭五個剛畢業(yè)的大學生做數(shù)據(jù)整理，不如買一個企業(yè)版AI賬號，效率更高，還不用交社保。

結果已經反映在就業(yè)數(shù)據(jù)上。去年11月，美國20至24歲擁有學士學位的人群失業(yè)率為6.8%，僅比高中學歷者低1.8個百分點。畢業(yè)一年后，仍有超過一半的人處于“就業(yè)不足”狀態(tài)，他們雖有學歷，但做著根本不需要大學文憑的工作。而一旦在起步階段就陷入這種狀態(tài)，73%的人在十年后仍未爬出來。

這也解釋了為何蓋洛普的最新民調顯示，如今只有約三分之一的美國成年人認為大學教育“非常重要”，而在2010年，這一比例高達四分之三。過去30年，美國公立大學四年制學位的平均學費（經通脹調整后）翻了一倍多，但它的“職業(yè)保險”功能，在AI時代正大幅縮水。

當電工、水管工

成為社媒平臺新網(wǎng)紅

與此同時，在Instagram和TikTok上，一種新的“網(wǎng)紅”正在崛起。與以往經濟上行時期流行的精致Vlog不同，他們是年輕的水管工、電工、焊工，拍攝并發(fā)布修理特斯拉充電樁、彎折銅管、焊接潛艇部件的日常視頻，動輒收獲數(shù)萬點贊和滿屏羨慕的評論。

《經濟學人》在《扔掉課本，學會使用扳手，讓職業(yè)免受AI沖擊？》（Ditch textbooks and learn how to use a wrench to AI-proof your job?）一文中，提到的23歲小伙雅各布·帕爾默，便是典型代表。

他在疫情期間讀了一年大學后選擇退學，隨后完成兩年電工學徒訓練，去年創(chuàng)辦了自己的公司。現(xiàn)在，他擁有倉庫、皮卡車和一個3.3萬訂閱者的YouTube頻道，預計今年營收15.5萬美元。對于電工這份職業(yè)，他的安全感簡單又直接：“我還得去給那些數(shù)據(jù)中心布線，不是嗎？”

他說對了。英偉達掌門人黃仁勛近日表示，AI數(shù)據(jù)中心將需要數(shù)十萬名電工、水管工與木匠。半導體行業(yè)協(xié)會與牛津經濟研究院的研究則警告，2023至2030年美國新增的芯片制造與設計崗位中，近60%可能因技能型勞動力不足而長期空缺——其中40%是僅需兩年制學歷的技術員崗位。

市場的動態(tài)證明了這個趨勢。自2020年以來，美國社區(qū)學院兩年制職業(yè)與技工項目的入學人數(shù)增長近20%，在冊學徒人數(shù)在過去十年翻了一倍多。美國人力資源服務協(xié)會的調查顯示，三分之一的成年人會建議中學畢業(yè)生選擇職業(yè)教育或技工學校，這一比例已經略高于建議他們上大學的人。

薪資數(shù)據(jù)也在改寫人們的認知。喬治城大學的研究顯示，2024年擁有STEM學士學位的人群年薪中位數(shù)為9.8萬美元，藝術與人文學科畢業(yè)生為6.9萬美元。而美國電梯技師的年薪中位數(shù)達到106580美元，頂尖水管工、鍋爐操作員、飛機機械師也能突破10萬美元大關——這些職業(yè)大多不要求學士學位。

兩種逃離，一種焦慮

這場“藍領轉向”的背后，遠不止是經濟理性那么簡單。

如果你走近那些“從白領逃往藍領”的年輕人，會發(fā)現(xiàn)他們的選擇看似是逃離AI，實則是在尋找一種職業(yè)生涯的確定性。在一個技術變革加速的時代，他們希望自己的技能有一個穩(wěn)定的錨點。

25歲的盧克·圣阿曼德兩年前放棄了亞馬遜AI部門的六位數(shù)薪水，轉而聯(lián)合創(chuàng)辦教育科技初創(chuàng)公司。他的理由耐人尋味：“我擔心自己正在訓練取代自己的非人類替代品?！比缃?，他用AI幫自己寫資助申請、做視頻、開發(fā)軟件，反而感覺“選擇了正確的道路”。

同齡的朱厄爾·魯?shù)婪騽t對自己2019年的決定感到慶幸，她沒有按媽媽的期望去上大學，而是在農貿市場賣水景碗，“那里有一種安全感，知道AI無法取代我正在做的事情”。

以上，顯示出一個悖論：AI被設計出來是為了擴展人類能力，可它首先帶來的，卻是大規(guī)模的失控感。

白領工作，尤其是那些以“處理信息”為核心的崗位，正在變得高度不確定。AI不需要取代整個職業(yè)，只需要替代其中30%的任務，就足以讓一個初級崗位變得不再必要。相比之下，電工、水管工、焊工的工作，恰恰擁有三個AI短期內難以復制的特性：物理在場性（必須有人到現(xiàn)場操作）、情境不確定性（每個故障現(xiàn)場都是獨特的），以及人際信任需求（人們允許一個AI進入自己家的意愿，遠低于允許一個持證技師）。

這并不是說藍領的工作AI無法替代。隨著機器人技術和計算機視覺的進步，某些重復性的體力勞動同樣面臨自動化風險，但它們的“替代曲線”遠比白領工作平緩。

真正的答案不在扳手和鍵盤之間

以上的故事看似落腳點都在年輕人的“非常規(guī)”職業(yè)選擇，但問題的核心從來不是“擰扳手還是寫代碼”，而是如何重新定義“教育”和“職業(yè)”之間的關系。

華盛頓智庫戰(zhàn)略與國際研究中心的蘇杰·希瓦庫馬爾指出了一個關鍵癥結：社區(qū)學院往往更愿意開設能拉動招生的課程，而不是企業(yè)真正需要的課程。結果是，即便存在技能缺口，職業(yè)教育畢業(yè)生仍可能面對不理想的就業(yè)選擇。

瑞士的經驗或許值得借鑒。在那里，約三分之二的年輕人完成11年義務教育后進入職業(yè)培訓體系，但他們可以在職業(yè)路徑與學術路徑之間相對順暢地雙向流動。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的職業(yè)教育專家烏蘇拉·雷諾德強調，理想體系的關鍵是“通道互通性”，避免把學生過早分流到互不相通的軌道上，同時讓企業(yè)在課程設置上擁有主導權。

英國軍工企業(yè)BAE Systems的學位學徒制是這種理念的實踐版本。20歲的Laché每周四天參與新型戰(zhàn)斗機座艙技術研發(fā)，第五天去上課，公司支付薪酬和學費。最近一輪招募中，1100個名額收到了31000多份申請。

美國的臺積電亞利桑那工廠也在嘗試類似路徑。23歲的諾蘭·坎寧安原本在快餐店翻漢堡，現(xiàn)在一邊修讀社區(qū)學院的納米技術課程，一邊在芯片工廠做數(shù)據(jù)分析。他說這是一次“巨大的跨越”，卻是個不難做出的選擇，因為他不用背上學生貸款。

傳統(tǒng)職業(yè)生涯像一條管道：你選擇一個專業(yè)入口，沿著既定路徑流動，在另一端以退休身份流出。而AI時代的要求更像一條河流：你需要不斷與變化的地形對話，時而湍急時而平緩，可能需要改道，可能需要匯入新的支流。

文 | 朱婧瑀（見習）

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