2026年大半時間裡，「一個拿著新文憑的23歲年輕人為什麼找不到工作」這個問題，答案都被壓縮成兩個字母：AI。它是個再順手不過的反派——聊天機器人吃掉了入門職缺，智慧代理接管了打雜的活，於是階梯最底下那一級乾脆消失了。故事乾淨，配得上頭條。可是紐約聯準一篇新論文說，這套說法基本上是錯的。
真兇很無聊，是你那台視訊鏡頭
研究者把疫情前（2017—2019）和疫情後（2022—2024）的畢業生失業率拿來對比，再把聯邦就業數據和某家未具名的世界500強科技公司內部的彈性工作安排放在一起看。頭條數字是：29歲以下大學畢業生的失業率在疫情後上升了約20%，而年紀更大的大學畢業生失業率反而略有下降。有什麼東西專挑年輕人下手——當作者按「能不能遠距完成」幫職缺分類時，模式一下子就清晰了。
在「可遠距」的職業裡，社會新鮮人與資深員工之間的失業率差距明顯拉大：這類職缺上年輕畢業生的失業率跳升了近一個百分點，而同類職缺上的資深員工反倒略為下滑。在那些非到現場不可的職缺裡，差距幾乎沒動。把整個族群的帳一算，遠距工作解釋了疫情後年輕畢業生失業率上升的近三分之二——Fortune 在6月1日報導，NPR、KPBS 等當天跟進。
機制簡單到幾乎有點侮辱人。一個主管願意收一個要帶上十八個月的新人——前提是帶他不費勁：拍拍肩、順耳聽一通電話、下午四點湊到白板前比劃兩下。把這些抽走，換成一條訊息加一個行事曆邀請，新人就不再像一筆投資，而像一項成本。於是公司悄悄不再收那些隔著螢幕最難帶的人。機器人沒有搶走第一份工作，空蕩蕩的辦公室才是。
這種事，AI那套說法已經栽了不止一次
如果你覺得眼熟，那就對了。就在聯準這篇論文落地的同一週，「都怪AI」這套說辭的帳本看起來越發站不住腳。六月一項民調發現，87%的美國人希望機器裁人前必須有真人簽字，而且大多數人根本不信那些把責任推給AI的裁員真是AI幹的。OpenAI 的 Sam Altman 說過，如今幾乎每家裁員的公司都在怪AI，「不管它到底是不是真因」。牛津經濟研究院的結論是，企業並沒有在「大規模」用AI替換員工。德意志銀行乾脆造了個詞：「AI冗員洗白」。紐約聯準這篇論文，就是同一種懷疑，只不過這回穿上了迴歸分析表。
這件事要緊，是因為「歸因」會牽著政策走。如果入門職缺的凍結是個AI問題，你就會去想AI監管。如果它其實是個遠距工作加「沒人帶新人」的問題，那藥方就更乏味、也更可操作：結構化的師徒制、實體入職、把訓練當成經營成本而非疫情期間順手外包掉的奢侈品。你沒辦法靠立法解決一個你診斷錯了的問題。
別又矯枉過正
得說句公道話：這只是一項研究，內部數據很大程度上壓在一家大型科技雇主身上，涵蓋的又是2022—2024年——而不是2026年這一波自帶AI味新聞稿的裁員潮。在 Challenger 近期的裁員統計裡，AI確實被列為頭號原因；入門職缺的招募自2023年初以來也確實大幅下滑。誠實的讀法不是「AI無罪」，而是：勞動市場同時出了好幾處毛病，而「AI」之所以被企業和評論員一把抓住，恰恰因為它是那個不需要再多解釋的詞。
對任何還在階梯底部找工作的人，真正有用的結論幾乎無聊得令人惱火：眼下對社會新鮮人最扛得住的，是那些沒法癱在沙發上完成的職缺；表現最好的求職者，是那些本就有實體工作經驗的人。這不是一個關於機器未來的故事，而是一個關於「誰在現場」的故事。如果你剛起步，讓自己在場——在任何一個主管能真正看著你成長的地方——可能是今年最被低估的一步棋。
