深度洞察：AI浪潮下的“无工增长”与全球劳动力市场的结构性重构

《出海 · 头等舱》分析指出，人工智能技术对全球就业市场的影响，已成为当前经济格局中的核心议题。

千禧年之交，印度迅速崛起为全球医疗转录服务的核心枢纽。得益于20世纪90年代铺设的光纤电缆，美国医院发现将语音文件传输至大洋彼岸既经济又高效。印度的专业工作者凭借流利的英语和深厚的医学术语知识，能够在一夜之间将口述内容转化为完善的报告。时区差异反而成为一项独特优势：波士顿的外科医生在睡前口述，醒来时便能收到班加罗尔团队已精准完成的笔记。

进入21世纪初，这一行业前景一片光明。众多企业纷纷建立培训机构，投入巨资升级IT系统，并向年轻求职者描绘了一幅充满希望的职业蓝图。

然而，当我们在2024年6月遇到化名阿卡什（Aakash）的年轻人时，曾经的职业承诺已然崩塌。年仅25岁的他，在班加罗尔的一家公司仅靠一份短期合同勉强维生。他一年前加入公司，此前经过了数月的专业培训。在招聘面试时，他曾向首席执行官询问人工智能是否构成威胁，得到的答复是：“至少还有五年。”

令人意想不到的是，仅仅在2024年3月财年结束之际，美国客户便开始大量流失。合同被取消，或直接转向自动化平台。数百个工作岗位几乎在一夜之间消失，凌晨三点依然人声鼎沸的员工餐厅变得空空荡荡。招聘工作全面停滞，甚至连招聘团队本身也遭到裁撤。新员工在“有条件留岗培训”的名义下被招募，却在数周后被解雇——这被视为一种财务手段，旨在向潜在客户展示虚高的员工数量。这些员工的生活因此陷入了漫长的等待。经济学家将阿卡什这类工作定义为：高风险敞口、低互补性。这意味着这些岗位极易被机器取代，而非通过技术提升人类的工作能力。

在马尼拉，数万名菲律宾转录员已因此失业。内罗毕的呼叫中心操作员，如今正与聊天机器人争夺曾经养家糊口的合同。哥伦比亚的客户支持岗位，正在被生成式系统大规模取代。这种模式在全球范围内如出一辙：那些曾经支撑中产阶级生计的标准化知识型工作，正被自动化浪潮彻底吞噬。甚至连那些训练人工智能系统的人，也深感自身职业的危机。为新兴人工智能产品服务的承包商们，普遍感受到一种熟悉的恐惧：他们亲手标记着自身的过时。

与早期机械化浪潮主要取代体力劳动不同，当前的人工智能系统直接瞄准了职业生活的认知核心。这场变革的规模前所未有。

即使是那些曾因其创造性或复杂性而被认为安全的职业，如今也面临高度风险：生物工程师面临84%的风险，数学家80%，编辑则高达72%。曾经被视为人类专属的判断、发明和艺术领域，正逐渐被算法所掌控。

曾支撑印度外包产业繁荣的中产阶级梦想，正迅速瓦解。

在金融和信息技术领域，这股浪潮尤为迅猛。过去由初级分析师起草的报告、入门级开发人员编写的代码，以及由人工调整的风险模型，如今都正通过机器逻辑进行重新配置。

按照当前趋势，全球约四分之一的工作岗位可能在不久的将来实现自动化，相当于抹去3亿个全职工作。届时，全球劳动力格局将经历彻底的重新校准。

1945年9月，纽约市曾一度陷入瘫痪。超过15,000名电梯操作员、门卫和搬运工举行罢工，帝国大厦、克莱斯勒大厦以及无数象征美国现代化的摩天大楼，都沦为停滞的空壳。

商业活动停滞不前，政府机构运作迟缓，甚至联邦财政也因税收无法征集而每日损失数百万美元。邮件室堆满了未投递的信件，而车站电梯的停摆，则令铁路系统举步维艰。

这场罢工让人们震惊地意识到社会对某些岗位的依赖性。几年内，制造商重新设计了电梯技术：紧急电话、停止按钮、警报系统和自动化门相继问世。到1950年，奥的斯公司安装了首批全自动电梯。直至20世纪70年代，电梯操作员这一职业便彻底消失。

如果说电梯操作员的罢工揭示了技术如何逐一淘汰职业，那么人工智能的故事则展现了它如何能够一次性掏空整个类别的工作。其效益分配极不均衡，而巨大的成本则最沉重地落在年轻人、文职人员、女性从业者以及全球南方国家身上。

在旧金山每新增一个人工智能伦理专家或提示工程师岗位，马尼拉、约翰内斯堡或孟买就有数十个生计随之消失。

以印度为例，信息技术曾被视为通往中产阶级的稳固阶梯，如今这一承诺正在瓦解。从2022年至2024年4月，印度科技行业累计裁减超过50万个工作岗位，仅2023年就有42.5万人失业。一家著名科技公司的前首席执行官曾警示，高达70%的IT职位可能不复存在。事实上，印度五大IT公司在2025年前九个月的净招聘人数仅为17人。曾经驱动印度外包产业繁荣的中产阶级梦想，正迅速崩塌。

这并非印度独有的现象。在全球范围内，科技行业在2025年持续进行深度劳动力结构调整。独立追踪数据显示，共有257家公司裁员约12.25万人。更广泛的分析则表明，全球范围内超过24.4万名科技工作者遭到裁撤，其中自动化和人工智能带来的效率提升常被列为关键因素。

每一个统计数字背后，都有一个像孟买平面设计师卡姆莱什·卡姆泰卡（Kamlesh Kamtekar）那样的真实故事。他曾转而学习3D动画，却发现生成式工具的兴起导致市场急剧萎缩。他在社交媒体上发布的一篇帖子广为传播，讲述了他被迫放弃设计职业，转行驾驶三轮车的经历。卡姆莱什的遭遇，正是人工智能鸿沟的生动写照：技术滚滚向前，却将许多人甩在身后。

在高收入经济体中，约60%的工作岗位面临生成式人工智能的显著影响；而在低收入经济体，这一比例接近26%。表面上看，这似乎为后者提供了缓冲，但实际上，这意味着他们在利用新技术方面机会较少，同时仍饱受工资下降和产业转移的冲击。国际货币基金组织（IMF）的一份报告将此现象命名为“大分化”：资本向上流向那些最擅长部署机器人和人工智能的经济体，而发展中国家则面临暂时的GDP下降和长期的贸易条件损失。即便在人工智能能够提高生产力的发达经济体，由于就业岗位减少，其效益也可能无法转化为普遍的繁荣。经济合作与发展组织（OECD）的经济学家指出，生成式人工智能可能使发达经济体的GDP增长高达6.4%，但同时将取代数百万工人。他们将此定义为“无工增长”——本质上，这只是披着效率外衣的不稳定。

20世纪的大部分时间里，GDP增长与就业创造大致同步——产出增加通常意味着更多工作岗位。然而，这种固有关系已经破裂。如今，经济持续增长，劳动力市场却未能随之扩张。经济学家将此现象称为“无参与的生产力”：产出不断扩大，企业利润率增高，但这些增长未能转化为多数人的就业机会或工资增长。

一项由人工智能研究机构于2026年发布的报告，通过将实际AI使用模式与劳工统计局的就业预测进行对比，发现那些人工智能影响程度较高的职业，预计到2034年的增长幅度将更小。更引人注目的是，受风险影响最大的并非低技能或教育程度不高的人群。相反，他们更多是女性、受过良好教育且薪资较高的人群——这正是那些曾被告知其资质将是职业保障的人。

在所研究的六个国家中，有五个国家的女性比男性面临更高的失业风险。唯一的例外是印度，由于女性在农业领域（一个人工智能融合度极低的行业）占据主导地位，这掩盖了其他领域更深层次的脆弱性。

自动化实质上正在催生三类劳动者：一类能够利用人工智能提升劳动产出；一类则被人工智能彻底淘汰；还有一类则完全被排除在人工智能经济之外。发达经济体主要应对第一类挑战；而新兴经济体则面临着第二类和第三类叠加的严峻负担。其结果是：一个表面上“更高效”的世界，人们却丧失尊严，工资停滞不前，即便经济持续增长。

国际货币基金组织（IMF）覆盖174个国家的“人工智能准备度指数”量化了这一鸿沟：发达经济体在数字基础设施和人力资本方面得分远高于新兴和低收入经济体。旧金山每创造一个人工智能伦理专家或提示工程师的职位，马尼拉、约翰内斯堡或孟买就有数十个生计随之消亡。