斯坦福数字经济实验室（Stanford Digital Economy Lab）的研究人员基于ADP工资数据发现，截至2026年中期，未出现与AI相关的广泛经济范围内的就业替代。
他们的修正分析发现，在高度AI暴露的职业中，22至25岁年龄段的就业人数比低暴露职业的同等年龄段趋势低19%，差异主要与招聘减少而非离职增加相关。研究人员提醒，该描述性数据并未确立因果关系。
斯坦福数字经济实验室的研究人员报告称，截至2026年中期，未出现与AI相关的广泛经济范围内的就业替代，同时发现年轻工人在高度AI暴露职业中的就业差距正在扩大。
该实验室于8月12日发布的修订版《煤矿中的金丝雀？关于人工智能近期就业影响的六个事实》使用了22至70岁工人的ADP工资数据。
信号出现在招聘环节
斯坦福表示，这一模式似乎主要通过减少对年轻工人的招聘而非增加离职来运作。
所报告的下降集中在已观察到AI使用倾向于自动化任务的职业中；而将AI作为补充辅助的职业则持平或上升，尤其是在更有经验的工人中。
更新版指出，调整主要体现在就业而非基本工资上。
该结果是研究工资数据内部的一个比较，而非AI所消除总工作岗位的衡量。它未显示经验丰富的工人存在类似差距，也未明确生成式AI导致了这种分化。
因果关系未确立
作者将其发现描述为非因果性。
他们指出，时间和结构具有提示性，但数据本身无法将任何AI带来的影响与其他劳动力市场因素分开。
更新版还指出了分析样本中的局限性，以及考虑了公司招聘更广泛变化的估算敏感性。
（ 素材来自：Stanford Digital Economy Lab 智算芯能前沿网综合）
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