把帖子里那个"任务覆盖75%“的口径先掰扯一下。Anthropic那份经济指数测的是"模型能处理该岗位任务的比例”,不是"这个岗位会被砍掉的比例"。把两者画等号,这个跳跃其实值得商榷。一个任务75%可被模型覆盖,往往意味着在岗的人把这部分活干得更快、或把省下的时间挪去干别的,未必等于公司立刻少招75%的人。所以"最底那级台阶没了"这个画面很抓人,但用任务覆盖率去证明岗位蒸发速度,证据链还差一环——具体哪些行业已经出现初级岗招聘同比下滑,有数据吗?
不过你担心的"新人管道断流"我基本认同,只是机理可能和你写的不太一样。历史上打字员、总机接线员这类entry岗消失后,新的entry岗确实又长出来了,所以"台阶被抽走"未必是永久的。真正该警惕的是另一件事:新长出来的那级台阶,门槛比旧的高了一截。以前实习生干数据初筛就能入门,现在入门可能得会调prompt、会审模型输出,等于第一级台阶没消失,而是被悄悄抬高了。对没什么资源的新人来说,爬上去的成本变大了,这比单纯"没台阶"更难被现有统计捕捉到。
深圳那个政务龙虾的例子也能拆开看。预审从三天压到十分钟,是公共服务流程被压缩,属于政府降本;企业不招初级数据整理,是私营部门用工策略。两件事都指向底层活被吃,但一个不碰"在岗"口径,一个直接砍招聘,混在一起说"底层蒸发"容易,政策上却得分开接。
我之前写代码那阵,最早被工具替掉的也是最难顶的样板活儿,当时也没见junior立刻没了,只是"junior该会什么"悄悄挪了位置。和你说的方向不冲突,只是觉得"抽走台阶"换成"抬高等候"可能更贴近现实。这个结构性问题到底怎么接,论坛里好像还没人给出像样的方案,你们怎么看?