
"Disrupting human resources first, economic benefits take time"! The Federal Reserve speaks the truth: AI is about to impact the job market

美聯儲理事沃勒援引斯坦福大學研究稱,受 AI 影響最大的職業就業人數已下降約 13%,主要集中在支持和行政崗位。這與褐皮書報告相互印證:更多僱主通過裁員和自然減員降低員工數量,部分企業明確將原因歸結為 AI 技術投資增加。然而高盛稱,當前美國 AI 採用率僅 9.2%,大摩預計 AI 生產力紅利要到本十年末才會顯現。
AI 對經濟的深遠影響正從理論走向現實,而其對就業市場的衝擊可能先於生產力紅利的兑現,這是美聯儲官員最新發出的明確信號!
美聯儲官員罕見承認 AI 正在重塑就業市場,技術性失業已經開始顯現。里士滿聯儲主席巴爾金(Thomas Barkin)近日表示,AI 正在呼叫中心和編程崗位加速應用,企業高管反饋每個空缺職位的應聘者數量激增。美聯儲理事沃勒(Christopher Waller)進一步指出,斯坦福大學最新研究顯示,受 AI 影響最大的職業就業人數已下降約 13%,主要集中在支持和行政崗位。
這些表態與美聯儲最新褐皮書報告相互印證。報告顯示,更多僱主通過裁員和自然減員降低員工數量,部分企業明確將原因歸結為 AI 技術投資增加。零售商尤其正在削減呼叫中心和 IT 相關職位,多家企業表示明年可能進一步裁員。
然而美聯儲官員們也強調,技術顛覆帶來的收益存在時滯。摩根士丹利分析師預計,AI 對經濟數據的實質影響要到本十年末及下個十年才會顯現。高盛稱,當前全美 AI 採用率僅為 9.2%。
就業市場已現裂痕
美聯儲褐皮書報告記錄了勞動力市場的微妙變化。在大多數轄區,更多僱主報告通過裁員和自然減員減少員工數量,原因包括需求疲軟、經濟不確定性高企,以及在某些情況下對人工智能技術的投資增加。
巴爾金在南卡羅來納州艾肯商會的演講中觀察到招聘動態的明顯轉變。他指出,企業高管報告每個空缺職位的應聘者數量激增,這與 AI 在呼叫中心和編程崗位的加速應用同步發生。
沃勒引用的斯坦福大學研究提供了量化證據。受 AI 影響最大的職業就業人數相對受影響較小的職業下降約 13%,這些收縮主要出現在支持和行政崗位——通常是最先被自動化的領域。他表示:
這一早期影響與他從企業聯繫人處瞭解的情況一致。零售商尤其正在削減呼叫中心和 IT 相關職位的就業,大多數企業表示目前通過自然減員處理,但多家零售商表示明年有可能裁員。
AI 重塑招聘但暫未引發裁員潮
紐約聯儲的調查顯示,很少有企業報告因 AI 導致的裁員,相反它們正在利用技術對員工進行再培訓。不過 AI 正在影響這些公司的招聘,一些公司因 AI 而縮減招聘規模,另一些則增加精通 AI 使用的員工。
展望未來,預計因使用 AI 而導致的裁員和招聘計劃削減將會增加,尤其是對擁有大學學位的員工。這一趨勢表明,AI 對勞動力市場的衝擊正從低技能崗位向高技能職位擴散。
巴爾金還提到消費者支出模式的變化。"雖然消費者仍在支出,但我們不再處於 2022 年了。消費者不再那麼富裕,他們在做出選擇。"他補充説,高收入人羣的需求仍然強勁。
經濟效益顯現需要時間
沃勒在華盛頓金融科技周的演講中闡述了技術創新的時間不一致性問題。創新帶來的顛覆首先出現,而收益需要時間。當新技術出現時,總是更容易看到可能消失的工作,但很難看到將被創造的工作。
他以汽車產業為例説明,當汽車出現時,很容易看到馬鞍製造商的工作會消失,但不明顯的是馬鞍製造商的技能可以用來製造汽車座椅,而且生產力更高的汽車生產將創造更多、薪酬更高的工作。
沃勒強調,美國以不變價格衡量的資本存量是 1950 年的七倍,但 1950 年 9 月的失業率為 4.4%,而 2025 年 8 月為 4.3%。這就是為什麼經濟學家通常是技術樂觀主義者——歷史反覆表明,採用新技術會帶來經濟增長和更多就業,而非更少。
沃勒指出,企業正在利用 AI 提高生產率,從而在相同投入水平的基礎上實現更大產出。這種收益會計入 GDP 及其對應的國民總收入。
他表示,在美國,偉大技術創新的一個共同特徵是競爭的衝擊迅速壓低成本,並導致快速和廣泛的採用。如果硬件和軟件創新繼續降低 AI 成本,那麼他認為 AI 在整個經濟中持續擴散幾乎沒有障礙。
根據高盛近期報告,當前全經濟範圍內的 AI 採用率約為 9.2%,而 Elliott Management 等懷疑論者稱這一輪 AI 週期"被過度炒作"。
摩根士丹利分析師 Stephen Byrd 稱,"雖然 AI 採用速度可能快於過去的技術,但我們認為現在看到它在經濟數據中的體現還為時過早,除了企業投資之外。"他預計 AI 的影響要到本十年末及下個十年才會出現在經濟數據中。

