很多人以为AI先替掉的是流水线和客服。
最新的一组数据给出的答案，是另一个人群。刚毕业的大学生。
美国人口普查局的就业数据和一项针对经济学家的调查显示，计算机、会计这类跟AI贴得很近的专业，初次就业率下降了5%，起始收入下降了13%。
更值得注意的是下一句。这13%的降幅里，有一半来自同一个原因，毕业生被挤去了零售、餐饮这些原本不需要大学学历的行业。
不是没找到好工作，是先找一份能吃饭的工作。
为什么会先压到应届生身上。
因为入门级的白领活，恰好是全世界最标准化的那一类。
写周报，整理表格，做会议纪要，查资料，做初版方案。这些活有固定格式，有明确标准，也有大量可以对照的样本。对一个刚训练过海量文本的模型来说，这几乎是最容易上手的部分。
老师傅反而不容易被压。
他们的价值不在做完，而在判断。判断这件事能不能做、先做哪一步、出了岔子怎么兜。这些判断藏在经验里，AI学不走。
所以就出现了一个怪现象。经验越久的人越贵，越没有作品的新人越便宜。
有人把这叫做资历陷阱。
把镜头拉回国内。
今年1到9月，城镇新增就业1052万人，前8个月城镇调查失业率均值5.2%。大盘是稳的。
但稳的是总量，不是结构。
人社部在10月10日的发布会上讲得很直接，现在的矛盾叫结构性就业矛盾，一边是有活没人干，一边是有人没活干。
放在应届生身上就是。企业要的是能马上上手、会用新工具的人，学校给的是通识和基础，中间这段落差，过去靠公司花半年带你补，现在很多公司不愿意花这半年了。
那怎么办。
第一件事，把简历上的学历换成作品。
用人单位判断不了你的学校排名有没有用，但一眼能判断你交出来的东西能不能用。一个能点开的作品，比十行自我评价管用。
第二件事，把AI当成你的第一个同事，而不是考试作弊的工具。
同一份活，你能不能在别人花一天的条件下两小时交出来，这个差距在起薪上会立刻体现。
第三件事，别只盯着专业对口的岗位。
那13%的降幅里，已经有大量人转向了看起来不对口但能挣钱的行业。先上岸，再选路，不丢人。
回到开头。
大家以为AI先替掉的是体力活。数据说，先被压价的是刚拿到学历、还没有作品的那批人。
学历本身没有错。它只是不再是一张保票。
它现在更像一张入场券，进场之后能站多高，要看你能拿出什么。。。