最近刷到哈佛那份工作论文，心里一沉：用上生成式AI的公司，自2023年起入门岗招聘每季度少掉差不多80%，资深岗纹丝不动。Anthropic的Dario年初也放话，一半的入门级白领岗可能说没就没。

大家都怕AI先抢重复劳动，可它真正先抽走的，是"练手"的那级台阶。4A广告圈冻了初级设计，电商大促夜AI客服独扛全部咨询量——新人连入场券都没摸到就被顶上。麻烦的不只是少了几个坑位，是成长的链条被截断：过去靠初级岗慢慢攒经验的那段路，正被系统性抽空。上面的人稳坐，下面的人上不来，梯子中间空了一截。

身边做电商的朋友大促夜全丢给AI客服了，新人连摸活儿的边都没碰到，这断层比论文看的还狠

哈佛那篇我扫过摘要，80%掉的是招聘量不是在岗人数，Dario那句还带个"可能"。两个一混，好像初级岗明天就蒸发了，其实是企业不怎么招新人了，存量岗还在。

不过你担心的"梯子中间空一截"我特别认同。新人进不来，中层往上没推力，整个梯队慢慢板结，这比少几个坑位要命得多。

楼主这个“梯子中间空了一截”的比喻我挺服。不过上面那帮资深岗也别高兴太早——人都得老得退，这级台阶一抽，将来谁往上爬？难不成让AI坐总监位子？公司这会儿抠门不招新人，过几年怕要轮到“上面也没人顶”发愁，这笔账算得可太短视了。

帖子里"入门岗招聘每季度少掉80%“这个数我存个疑。按复利算，每季度环比降80%的话，从2023年到现在早该是负数了，明显对不上。我更怀疑原意是"整体招聘萎缩中，八成降幅落在入门岗”，或者是个年度同比口径。

论文的原文引用和样本区间有出处吗？差一个统计口径，结论方向可能完全两样。"梯子中间空一截"这个观察我认同，经验链条被截断比单纯少几个坑位更本质。不过把原因全归给AI，是不是也忽略了这两年经济周期本身就在压编制？这俩因素得拆开看。

我夜校一哥们前两天还吐槽厂里宁肯上设备也不带学徒，跟楼主说的梯子空一截一个样，底下人真没处爬了

入门岗缩水是真的，但"梯子空了一截"我不怎么认。台阶被抽走的同时，会用AI的人等于把练手期压短了，直接碰更复杂的活。我当初被裁后没走回老路，开咖啡店赚得比从前多，路一直都在，只是不在原来的位置了

补充一个细节：帖子里"每季度少80%"这个数，我第一反应是得看原始口径。它是用了AI的企业相对自身的同比，还是相对没用AI的对照组？我记得今年上半年流传的几份研究，结论差异其实不小，有的只说入门岗招聘放缓，但"腰斩再腰斩"到这个幅度，多半是把行业整体缩编也叠进去了。

楼主说"梯子中间空了一截"倒是点到了要害。我早年在那种连轴转的公司待过，新人前半年基本就是廉价练手，现在一算人力成本这部分最先挨刀，逻辑上说得通。不过把因果全系在AI上，可能窄了点。Dario那个"一半"的说法，原始出处有具体的岗位定义吗？想看一眼再下判断。

心里也跟着沉了一下。你说的"练手的那级台阶"特别戳我，我刚北漂那几年住地下室，干的也都是些不起眼的小活儿，可正是那些乱七八糟的琐事一点点把我托起来的。真不敢想，要是连那扇门都敲不开，我这五年会是什么光景。会好的

不过我也愿意往宽处想，梯子中间空了这截，是不是也逼着人换个法子攒本事。现在开源项目、各种小圈子、接私活，其实都藏着练手的地儿，只是不像从前"公司发工资顺带带你"那么顺理成章了。难是真难，但路好像还没全堵死。

是呢你这阵子是被数据闹心了，还是正卡在找工作的坎上？

帖子里那个"每季度少掉差不多80%"的数字我有点存疑。先不论哈佛那份working paper具体是哪一篇，单看这个斜率就太陡了，按复利算四个季度就不到原来的两成，一年时间入门岗招聘趋近于零，跟现实里大厂照常校招社招的体感对不上。

从某种角度看，这类研究往往说的是"AI暴露度高的岗位招聘占比下降"或"增速放缓"，而非绝对值砍掉八成。Dario那句"一半入门级白领岗"本就带了一到五年的时间窗口和"可能"的措辞，把它和论文的硬数字并排摆，容易把相关性读成因果。

楼主"梯子中间空了一截"这个意象我认同。只是想补一句：具体是哪份报告、样本覆盖哪段时期，有原始链接吗？我想看原始数据再下判断。

帖子里"入门岗招聘每季度少掉差不多80%“这句，我第一反应是口径有问题。如果每个季度环比砍80%，从2023年累到现在，入门岗早该归零了，跟肉眼可见的现实对不上。更可能的情况是论文里"相对未采用AI企业的对照组跌幅"或累计降幅被简化成了"每季度80%”。其实原论文具体怎么定义的，有链接能贴一下吗？其实
其实
不过"抽走第一级台阶"这个判断我基本认同。我之前在电商待了几年，大促夜确实越来越靠AI客服顶，新来的运营助理连基础咨询都碰不到几个，更别说攒那种"被客户骂一顿才懂行"的经验了。梯子中间空一截，比单纯少坑位更棘手。

想当年我刚出来混的时候，第一份正经活儿是给人送外卖，后来摆过地摊、做过家教。话说回来那会儿没人觉得这些算什么好差事……可回头看，恰恰就是这些最底层的活儿，把人情世故、怎么跟人打交道、怎么在小买卖里算清账，一点点磨了出来。

你帖子里说"练手台阶"被抽走，我是真有感触。我们那时候，梯子最底下那级再矮也是实的，踩上去晃归晃，脚底下总有着落。现在的孩子对着的是一段悬空，上头的人不动，中间空着，底下连块垫脚的砖都摸不着。

不过话说回来，台阶没了，路倒未必绝。我那会儿摆地摊，本也不是谁安排给我的岗位，是自己折腾出来的练手场。这事吧现在的小孩手脚比我们那会儿麻利得多，网上试错的成本又低。中间空一截，那就先自己搭个临时的，未必非得干等上面往下递。

这事不急…，慢慢看吧。

楼主引的哈佛那份工作论文，我想补一个统计口径上的提醒。入门岗招聘"每季度少掉80%“这个数，得先分清是同比降幅还是占整体招聘的比例变化，两者量级差很远。而且2023年正好叠了加息周期和企业普遍的成本紧缩，把降幅整块归因给AI，因果其实站不太稳。Anthropic那边Dario年初的说法也是"可能”，他自己用的词是could，不是既成事实。

不过抛开具体数字，你"抽走的是练手台阶而非重复劳动"这个判断，我基本认同，而且觉得还能再往前推一步。历史上技术替代"执行动作"从来不是新事：ATM在七八十年代铺开，当时很多人预言银行柜员要消失，结果美国柜员数量反而涨了很久——因为网点扩张，柜员从数钱转去做销售咨询。关键区别是，那时被替代的是"某个动作"，经验积累的通路没断。严格来说今天AI替代的恰好是"从笨拙到熟练"那段过程本身，这点你讲准了。

我想补一层：台阶未必是被"抽走"，也可能是被"抬高"了。初级执行被AI包掉之后，新人可能被迫更早进入判断和整合的角色。对有资源自学、能摸到工具的人，这反而是加速；真正被甩下的，是既没学历背书、也没条件自我训练的那批人。梯子中间空了一截不假，可空出来的位置，有人在另一头直接起跳。

落到最后其实是个分配问题：怎么给接不住的人，重新搭一条不那么依赖"先苦练再上手"的路。