生成式AI对劳动力市场的资历偏向影响 - 生成式AI正以“资历偏向”方式重塑劳动力市场，对初级员工的影响远大于高级员工[3] - 2023年第一季度，采用AI的企业相较未采用者，初级岗位雇佣显著下滑，而高级岗位仍然上升，下滑主要来自放缓招聘而非裁员增加[4] - 各大行业均出现初级岗位下降，冲击最剧烈的是批发和零售贸易业[7] AI对具体岗位的替代效应 - 基于资历偏向与LLM擅长方向，客服/售前咨询、电商内容运营、销售支持/初级销售等工种受到较大影响[8] - 实践案例显示，一套AI客服系统可使200人的团队缩减至50人，2年内节约成本1000万[9][11] - 对10多家中小企业的调研显示，AI增效结果几乎全部指向裁员，具体岗位以客服、中后台人员（HR、财务）为主[12] 企业保留部分人工岗位的原因 - 企业不全部裁完客服是出于对AI事故的担忧，保留人手相当于购买保险，避免业务停滞[13] - 需要企业内最资深的客服持续优化、迭代AI系统的SOP，人工客服逐渐演化为业务专家和标注师[13] - 中美差异源于模型差距及市场行情，若公司业务成倍增长，则会用AI赋能现有团队而非裁员[14] AI对教育背景差异化的就业影响 - AI对就业的负面影响呈现“U型”模式，双非本科毕业生受影响最大，985、211大学毕业生和专科生受影响相对较小[15] - 精英毕业生从事复杂的非结构化工作，与AI形成互补关系，甚至能利用AI放大创造力[17] - 低学历人群从事体力劳动或非知识密集型工作，与AI知识工作能力重叠度低，受直接影响较小[18] - 中等教育背景毕业生处于尴尬中间地带，其重复性、基于规则的工作内容企业付费意愿正降低[19] AI加剧个人能力的马太效应 - AI成为高手的陪练工具，节省其大量资料查阅或验证时间，验证资料质量的时间原本会吃掉创作时间的2/3[22][24] - 对一般玩家而言，AI能轻易产出其能力值上限的作品，甚至偶尔突破上限，但这可能导致能力透支陷阱[25][26] - AI让效率成为标配，却让能力成为稀缺，所有中级玩家都使用AI外挂，最终赢家是真正“练过”的人而非看似效率更高者[27][29] - 中级选手依赖AI解决难题但未内化知识，脱离AI后面对复杂问题仍力不从心，与高手差距进一步加大[30][31] AI时代对初级玩家的冲击 - 初级玩家被AI消灭，小白玩家可通过AI生成高质量文章、代码或设计，短时间内伪装成中级人员[36][37] - 未来没有初级玩家的生存空间，中级玩家生存空间进一步压缩，高手以下人员差距急剧缩小[39] - AI缩短了传统成长路径，小白玩家无需锤炼基本功，但缺乏独立思考机会，难以内化真正能力[40][43] - 企业对新人的态度会更苛刻，小白玩家未来可能需要自己花钱体验学习机会，学校需开设相关课程及模拟工作体验[44][45] AI时代的核心竞争力 - AI加速形成新的能力金字塔：稀少的一代宗师、少量的高手、众多的中级玩家、庞大的不明群众[49] - AI+高手与AI+一般玩家的根本差异在于最基本的判断能力，即评价体系[50] - 高手的评价体系是宏观而微观、触类旁通、一以贯之的，具备对AI输出好坏判断及修改建议的能力是关键差异[52] - 遵循第一性原理，从AI回答中剔除正确但无用的部分，是急需修炼的内功[53]