60年前，经济学家肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow）得出了一个看似不言自明的结论：员工在实际工作中精进技能。这一洞见看似简单，但后来诺奖得主阿罗将其提炼成影响深远的理论。他写道：“唯有着手解决问题，方能在此过程中学习，因此，学习始终离不开实践。”他认为，经验不仅助力个人成长，更是企业乃至整个经济体生产力提升的驱动力。

如今，人工智能正逐步蚕食曾作为白领职业跳板的入门级岗位。亚特兰大联邦储备银行的研究人员重新审视了阿罗1962年的论文，并发出警告：那些竞相通过自动化削减人力成本的企业，实则是在自断后路。

目前，大学毕业生的失业率持续高于整体失业率，这与近期劳动力市场趋势截然相反，许多人认为这源于人工智能取代入门级知识型工作。部分专业大学毕业生失业率已与无学位同龄人持平，这意味着大学教育的投入回报比正在下降，稳定办公室工作的吸引力也日渐消退。

入门级岗位大幅削减，白领雇主也将承受相应代价。这是亚特兰大联邦储备银行研究人员上周发表的一篇论文得出的结论，该研究分析了初级办公室岗位自动化对劳资双方的利弊。

阿罗认为，创新与生产力提升是经验与实践的副产品。联储研究人员利用这一理论框架剖析入门级工作中的繁琐事务，指出这些经验是员工胜任高级岗位所需专业能力的基石。至关重要的是，年轻人职业生涯早期的重复性实践和技能培养，无法在大学或研究生院中复刻。入门级岗位实际上堪称专业速成课，既能培养员工，又能保障企业经验知识的完整。

研究人员写道：“入门级岗位的工作任务绝非仅仅是低价值劳动，而是员工积累人力资本的历练过程，有助于从业者后续提升工作效率。”

如果企业将更多此类岗位自动化，会造成高级人才储备断层，看似缩减短期开支，实则以长期稳定性为代价。而且，根据阿罗的理论，经验学习和生产力提升具有溢出效应，会辐射至整个经济体，而非局限于单一企业，因此一家公司将入门级任务或岗位自动化的决策，最终会波及整个行业。

2026年入门级岗位就业市场低迷的原因可能有很多，并非都与人工智能有关。受全球不确定性、伊朗战争、关税政策影响，企业普遍放缓招聘步伐，当然部分企业也确实在尝试用人工智能替代人力。许多白领行业在疫情后过度招聘，如今正在裁员。白领岗位稀缺、毕业生竞争激烈，导致市场趋于饱和，这也是越来越多美国Z世代开始考虑技能型职业的原因之一。

即便不能将美国年轻人的困境完全归咎于人工智能，一个不争的事实是：2026年许多年轻毕业生要么失业，要么半失业，错失了阿罗所说的对职业发展和经济生产力至关重要的“在实践中学习”的机会。

联储研究人员提出两项政策建议，旨在激励企业在充分利用人工智能的同时继续雇佣年轻员工：对自动化带来的利润征税，同时为那些增加入门级员工任务量的企业提供补贴。这套政策组合拳将抑制全面自动化，并鼓励企业创造能让年轻员工学习技能的新岗位。

长远来看，另一种可能的结果是未来管理人员会缩减，且“管理者综合能力下滑”，难以推动企业创新。然而，鉴于人工智能能压缩成本，短期内企业利润很可能不会受到冲击。论文作者写道，如果雇主选择将更多入门级任务自动化，那么“低成长性岗位用工协调产生的福利成本，几乎全部由员工承担。”（财富中文网）

译者：中慧言-王芳