Stanford 與倫敦國王學院 41 國研究：導入 AI 的公司多了資深員工，新人真的變少了嗎？
Stanford 與倫敦國王學院分析 41 國資料，導入生成式 AI 的公司資深員工比對照組多約 6.7%，新人占比低 1.9 個百分點，人數減少則不顯著。本文說明方法與常見誤讀。
「AI 正在創造工作，只是不給年輕人。」財經帳號 unusual_whales 10 月 9 日在 X 這樣寫，貼文瀏覽約 16 萬次。
它引用的是 Stanford 經濟學者 Bharat Chandar 與倫敦國王學院的 Bouke Klein Teeselink 在 9 月發表的論文。
研究涵蓋 41 個國家，結論是導入生成式 AI 的公司，和條件相近的對照公司相比，資深員工變多，新人占比下降。
這裡的新人，是人力資料公司依職稱與資歷判定的最低兩個職等，不是按年齡分。
研究較明確的訊號是資深人數上升，不能把新人占比下降直接解讀成大量裁員。
我認為這篇研究最值得看的地方，是它把「人數」和「組成」分開量測，但轉貼版本有幾個數字被簡化了。論文最關鍵的數字，是資深和新人兩邊的變化方向不同。
研究發現：資深人數增加，新人占比下降
論文比較導入 AI 與沒有導入的公司。到 2026 年 3 月，和條件相近的對照公司相比，導入 AI 的公司資深員工多了約 6.7%。
整體人數多約 3.3%，但這個數字只勉強達到統計門檻。
同一期間，這些公司的新人占全體員工比例，比對照組低了 1.9 個百分點。
新人人數本身的估計是減少約 2.5%，但作者標明這個數字在統計上不顯著。也就是說，資料還不足以確定新人人數真的減少。
作者因此寫道，新人占比下降主要來自資深員工變多，新人人數縮減的貢獻比較小。
變化最明顯的是電腦與數學類職務。這類工作的占比上升 0.8 個百分點，其中新人占比卻下降 3.3 個百分點。
分國家看，31 個能單獨估計的國家中，有 23 國的新人占比下降，其中 7 國達統計顯著，包括美國、巴西與沙烏地阿拉伯。
要判斷這些數字有多可信，得先看研究怎麼定義「導入 AI」。
怎麼測出「導入 AI」：職缺廣告與跨國比較
研究使用人力資料公司 Revelio Labs 的資料，包含 12.5 億筆職缺廣告與 1.54 億筆任職紀錄，期間從 2021 年 1 月到 2026 年 3 月。
公司只要刊登過涉及生成式 AI 的職缺，就被視為導入 AI。作者先用關鍵字篩選，再請大型語言模型逐筆判斷，排除像應徵者名叫 Claude、被誤當成 AI 模型這類誤判。
作者也承認，有些公司用了 AI 卻沒寫進職缺，所以這個指標只能當成導入程度的下限。
研究只看海外子公司，也就是母公司總部設在別國的據點，例如 Amazon 旗下 AWS 在巴西的分公司。
導入 AI 的子公司，會和同國家、同產業，規模、工作受 AI 影響的程度與新人比例也相近的子公司配對比較。
為了減少「本來就比較強的公司才會導入 AI」這種偏誤，作者再看母公司總部所在都會區，其他企業的 AI 導入比例。
作者的推論是，總部周圍的公司都在用 AI，母公司就比較可能導入，再把做法帶到海外子公司。
他也坦言這並非萬無一失。母公司在西雅圖還是東京，本身就可能因為 AI 以外的原因影響子公司發展。
新人與資深的分界，採用 Revelio 的七級職等。最低的入門與初級兩級算新人，第三級的一般專員以上，到經理、總監與高階主管，都算資深。
知道效果從哪個月開始量、量的是哪些公司，就能看出轉貼版本的數字差在哪。
常見誤讀與研究自己的限制
最常見的簡化是「新人減少 3%」。這個數字出自 Bloomberg 9 月 21 日的報導，X 貼文沿用了它。論文寫的是約 2.5%，而且統計上不顯著。
另一個簡化在時間。轉貼說「五年內」，但效果以 ChatGPT 上市前一個月的 2022 年 10 月為基準，量到 2026 年 3 月，大約三年半。
再來是把公司層級結果當成整體就業。作者在模型中說明，導入 AI 的公司可能從競爭對手搶走市場，所以個別公司人數增加，不代表全社會工作變多。
研究本身也有限制。這些公司在 ChatGPT 上市前，整體人數就有一段不顯著的上升趨勢。作者用多種替代做法檢驗，結果大致一致，但支持程度不一。
樣本也有範圍。資料多來自 LinkedIn 等公開網站，作者表示結論較適用於高度數位化的跨國企業。
所以引用這份研究時，比較穩妥的說法是：導入 AI 的跨國企業，人員組成正往資深傾斜。
對新人與企業，這項研究提醒了什麼
研究沒有顯示新人工作大量消失，但導入 AI 的公司，員工組成正往資深一端移動。
作者的解讀是，在受 AI 影響較大的職務中，AI 對資深員工偏向擴充工作，對新人則可能節省人力，但後者的估計並不顯著。
論文結論也提到，這種組成變化可能影響企業日後培養資深人才的管道。不過作者強調，目前的結果無法預測這個趨勢會不會延續。
對學生與轉職者，研究只描述平均趨勢，無法預測個別產業或公司。職涯規劃仍要看自己所在市場的實際職缺。
常見問題
這份研究證明 AI 讓新人失業了嗎？
沒有。新人人數的估計值是減少約 2.5%，但統計上不顯著。研究較確定的是新人占比下降，主要原因是資深員工增加。
研究裡的「導入 AI」是什麼意思？
公司刊登過涉及生成式 AI 的職缺，就算導入。作者用語言模型逐筆確認職缺內容，並說明這是導入程度的下限。
這份研究適用於所有公司嗎？
不一定。資料多來自 LinkedIn 等平台，作者表示結論較適用於數位化程度高的跨國企業。像日本這類以本地求職平台為主的國家，資料涵蓋率就偏低。
結語
這篇研究提供了跨國證據，顯示 AI 帶來的變化目前更像人員組成的移動，而非大規模裁員。對企業來說，入門職位要不要保留，可能比要裁多少人更值得先討論。
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