技术通常为年轻、熟练的工人创造就业。人工智能也会这样做吗？

2026年5月21日

技术通常为年轻、熟练的工人创造就业。人工智能也会这样做吗？

来源：麻省理工学院（MIT）

在任何时期，技术对就业都会产生两种影响：取代传统工作岗位，同时创造新的工作类型。机器取代了农民，却为航空工程师等职业的出现创造了条件。那么，如果技术创造了新工作，谁会获得这些工作？这些工作的薪资如何？新的工作能保持“新”多久，直到它们转变为任何工人都能完成的普通任务？

一项由MIT劳动经济学家David Autor领导的新研究为这些问题提供了详细答案。研究显示，在二战后的美国，新工作类型往往使30岁以下的大学毕业生受益最多。Autor表示：“我们之前从未确切看到谁在从事新工作。研究表明，新工作更多由年轻、受教育程度高的人群在城市环境中完成。”

该研究还揭示了一个重要的宏观见解：许多基于创新的新工作是由需求驱动的。20世纪40年代，为应对二战，政府支持的研发和制造业扩张创造了大量新工作及新形式的专业知识。Autor指出：“这表明，无论我们在哪里进行新投资，都会产生新的专业领域。如果你开展大规模活动，总会有机会获得相关的新专业知识。我们认为这一发现令人振奋。”

该论文题为《新工作与更多工作有何不同？》，即将发表于《经济学年度评论》。作者包括Autor、MIT经济系博士生Caroline Chin、蒂尔堡大学和乌得勒支大学经济学教授Anna M. Salomons，以及西北大学凯洛格管理学院的助理教授Bryan Seegmiller（2022年博士）。

了解新工作及其获取者，可能对人工智能的传播具有启示意义——尽管Autor认为，现在判断AI将如何影响职场还为时过早。Autor指出：“人们非常担心基于AI的自动化会更快地侵蚀特定任务。但侵蚀任务不同于侵蚀工作，因为许多工作包含大量任务。我们都在问：新工作将从何而来？这至关重要，但我们知之甚少。我们不知道它是什么样子，也不知道谁能胜任。”

“如果每个人都是专家，那么就没有人是专家”

四位合著者之前曾在2024年发表过一项关于新工作的重要研究，该研究发现，1940年至2018年间，美国约60%的工作岗位属于1940年以来才广泛发展的新专业。新研究通过更精确地观察谁填补了新工作类型，扩展了这一研究方向。

为此，研究人员使用了1940年至1950年的美国人口普查数据，以及2011年至2023年的人口普查局美国社区调查（ACS）数据。由于人口普查记录约70年后完全公开，学者们可以检查个人层面的职业、薪资等信息，并追踪1940年至1950年人口普查期间同一工人的工作变动。通过与美国人口普查局的合作研究安排，作者还获得了对个人层面ACS记录的安全访问权限。这些数据使他们能够分析新专业领域工人的收入、教育程度及其他人口特征，并与长期存在的职业领域的工人进行比较。

Autor指出，新工作始终与新形式的专业知识相关联。起初，这类专业知识稀缺；随着时间的推移，它可能变得更加普遍。无论如何，专业知识往往与新技术形式相关。他说：“这需要掌握某种能力。劳动的价值不仅在于做事的能力，还在于专业知识。而这通常区分了高薪工作和低薪工作。”他还补充道：“专业知识必须稀缺。如果每个人都是专家，那么就没有人是专家。”

通过检查人口普查数据，学者们发现，1950年约7%的员工从事1930年以来出现的工作类型。而在2011-2023年期间，约18%的工人从事1970年以来引入的工作类型（这大致与每十年新工作岗位的比例相同，但Autor认为这并非一成不变的趋势）。

在这些时间段内，新工作更常出现在城市地区，30岁以下人群受益最多。从事新工作似乎具有持久效应：1940年从事新工作的人在1950年从事新工作的可能性是普通人群的2.5倍。大学毕业生从事新工作的可能性比高中毕业生高2.9个百分点。

新工作也存在薪资溢价，即总体上比已有工作类型的薪资更高。然而，研究表明，随着许多新工作类型的专业知识被广泛掌握，薪资溢价会随时间消退。Autor说：“稀缺价值会侵蚀。它变成常识。它本身也会被自动化。新工作会变旧。”他指出，开车曾经是一种稀缺的专业知识，同样，在20世纪90年代，能够使用WordPerfect或Microsoft Word等文字处理程序也是一种稀缺技能。但一段时间后，掌握这些工具成为了使用电脑最基础的部分。

回到AI

研究谁获得了新工作，使学者们得出了关于新工作如何创造的惊人结论。通过检查二战时期县级数据（当时联邦政府在全国范围内通过公私合作伙伴关系支持新制造业），研究表明，拥有新工厂的县有更多新工作，而且1940年至1950年间的85%至90%的新工作是由技术驱动的。从这个意义上说，当时存在着大量的需求驱动型创新。如今，关于创新的公共讨论通常侧重于供给侧，即试图创造新产品的创新者和企业家。但研究表明，需求侧也能显著影响创新活动。Autor说：“技术不是‘尤里卡！’突然发生的。创新是有目的的活动，并且是累积性的。如果你走得足够远，它就会有自己的动力。但如果不这样做，就永远达不到目标。”

这又将我们带回AI——2026年许多人关注的焦点。AI会创造好的新工作吗？还是会夺走工作？Autor认为，这可能取决于我们如何实施它。以庞大的医疗保健行业为例，如果人们有兴趣创造就业，那里可能产生许多技术驱动的新工作。他说：“我们在医疗保健中可以有不同方式使用AI。一种是自动化人们的工作。另一种是让不同专业水平的人执行不同任务。我认为后者更有利于社会。但市场会走向何方尚不清楚。”另一方面，通过政府需求的各种形式，AI可能会以最终提高医疗保健行业生产率的方式应用，从而创造新的就业机会。Autor指出：“美国医疗保健中超过一半的资金是公共资金。我们在那里有很大的杠杆作用，可以推动事情朝那个方向发展。使用它的方式多种多样。”

更多信息：David Autor等，《新工作与更多工作有何不同？》（2026）。DOI: 10.3386/w34986

由麻省理工学院提供

本文转载自MIT新闻（web.mit.edu/newsoffice/），一个报道MIT研究、创新和教学的受欢迎网站。

引文：技术通常为年轻、熟练的工人创造就业。人工智能也会这样做吗？（2026年5月21日）检索于2026年5月22日，来自https://techxplore.com/news/2026-05-technology-jobs-young-skilled-workers.html

本文档受版权保护。除私人研究或研究目的的任何合理使用外，未经书面许可不得复制。内容仅供参考。