对于AI会否引发就业“大灭绝”，业内精英至今未有共识。就连曾高调预言白领“末日”的达里奥·阿莫代伊和萨姆·奥尔特曼，如今也纷纷收回预测。
不过，关于AI为何不会砸掉全行业的饭碗，目前最有说服力的解释出处有些出人意料，来自一家向律师事务所销售软件的荷兰公司。而这家公司的解释，也恰好揭示了当下的初级岗位招聘困境如此残酷的原因。
沃尔特斯·克鲁维尔（Wolters Kluwer）是一家拥有190年历史的荷兰信息服务公司，主营业务是向律所销售AI驱动的软件。在本月早些时候发表的一篇文章中，该公司引用了两个经济学概念：“劳动总量固定”谬误和杰文斯悖论。
“劳动总量固定”谬误由英国经济学家戴维·弗雷德里克·施洛斯在1891年提出。当时，他发现许多工人和雇主都认为，一个经济体的工作总量是固定的。过去四年内，这种观点随处可见，就连阿莫代伊和奥尔特曼等AI行业领军人物也不例外。他们曾警告称，一旦AI消灭某类工作任务，相关从业者就会被无情淘汰，无处可去。
沃尔特斯·克鲁维尔在提及这一谬误时指出，AI确实让律师腾出了更多时间，有更多精力专注于战略规划、客户咨询以及依赖专业判断的工作，但律师团队的规模并未因此缩减。
该公司写道：“律师团队更青睐这样的职场新人：他们不仅自带‘AI技能’，还能与AI工具协同工作。行业需要的人才，要能够校验AI输出结果、管理工作流程，并将专业能力运用在产出端，而不是输入端。”
“杰文斯悖论”则是一个更古老的经济学概念，由英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯于1865年提出。阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）首席经济学家托尔斯滕·斯洛克经常引用这一理论，以此论证AI非但不会削减岗位，反而会创造更多就业。就连阿莫代伊今年5月收回有关AI就业末日的预言时，也引用了这一悖论。
杰文斯悖论认为，当一种资源的使用成本下降，或使用效率提高时，其消耗总量往往会不降反升。以19世纪为例，随着蒸汽机的燃料效率大幅提升，煤炭消耗量非但没有下降，反而成倍增长，因为成本更低的蒸汽机迅速得到普及。
将这一理论应用到法律行业，沃尔特斯·克鲁维尔认为，AI纵然降低了法律检索和文件审阅的成本，却并未减少市场对法律服务的需求，反而会提高客户对律所服务范围的预期。效率提升会刺激需求增长，而非导致冗余。
该公司表示：“AI带来的效率提升，更可能提高客户对工作产出的预期，而非削减总需求。”AI应被视为一台“任务处理器，而非岗位终结者”。
沃尔特斯·克鲁维尔进一步指出，AI“擅长处理单项工作流程，但缺乏人类那种把控全流程闭环所需的专业判断能力”。该公司援引内部研究称，在不同岗位中，当AI处理单项工作任务时，达到专业水准的概率约为50%至60%；但如果要求AI从头到尾独立完成一个完整项目，其成功率仅剩区区2%。
这也恰好契合了当下劳动力市场的真实情况：一次只能处理一项任务的初级劳动者很难找到工作，但所谓AI就业末日的其他预言，却从宏观数据里看不到任何迹象。
线上研讨会未触及的问题
初级岗位的就业市场正经历37年来最严峻的时期。自2024年1月以来，专业服务行业的初级岗位数量锐减29%。金融和信息服务行业历来是大多数大学毕业生进入职场的重要起点，但自2023年以来，这两个行业平均每月流失9,000个岗位，而疫情前则平均每月新增44,000个岗位。斯坦福大学的一项研究发现，自2022年以来，在AI影响程度较高的职业中，22岁至25岁劳动者的就业人数下降了13%。而在收回AI就业末日预言之前，阿莫代伊曾警告，未来五年，AI可能会裁撤约一半的初级白领岗位。
Z世代所遭遇的就业困境，根源不在于糟糕的工作态度，也不是因为不切实际的期望，而是因为职业晋升阶梯的最底层，正在结构性消失。沃尔特斯·克鲁维尔提出的分析框架，恰好解释了这背后的原因，只是它并未在文章中说明。
该公司的文章将AI带来的冲击描绘为一种金字塔结构：AI负责处理底层的工作任务，人类则继续负责顶层的专业判断。文章指出，律师团队规模仍在扩张，但招聘对象已经变为能够校验AI输出结果、专注于更高价值战略业务的专业人才。文章还描绘了一个行业现实：它的自身增长，已与初级岗位招聘脱钩。
律所对资深律师的需求不降反升。律所希望资深律师发挥更大的杠杆效应，去承接更复杂的业务，服务要求更高的客户。尽管沃尔特斯·克鲁维尔看到了行业需求的扩张，但它并没有进一步分析需求究竟集中在哪个价值层级。如果这种模式在行业内持续发酵十年，其长期累积效应意味着，这个行业已停止自我造血，不再培养接班人。
普华永道（PwC）基于对逾10亿条招聘信息的分析，将这一现象定义为“资深化”。这家“四大”会计师事务所在《2026年全球AI就业晴雨表》（2026 AI Global Jobs Barometer）中指出，在AI影响最大的职业中，企业在雇佣初级员工时，要求其具备“高阶技能”的可能性，达到了历史水平的7倍。这些技能过去只有在职业生涯中后期才要求掌握，包括战略决策、利益相关方管理、领导力以及判断能力等。
这种现象并不新鲜，而是经济史上最古老的一种模式。
中世纪犁具的出现，极大提高了欧洲的农业产出，但受益的并非农民，新增的财富被用来建造大教堂。珍妮纺纱机实现了纺织生产自动化，却让本应获得解放的工人工作时间更长、工资更低。互联网创造了现代历史上任何一项技术都无法比拟的财富，但这些财富最终集中到了少数平台公司手中，而留给大多数劳动者的，则是零工、外卖配送以及内容审核等岗位。
问题的核心从来不是技术能否创造财富，而是由谁攫取技术红利，以及在怎样的政治和制度安排下，才能惠及大众。（财富中文网）
译者：刘进龙
审校：汪皓