AI 到底在抢谁的饭碗？我分析了 1.8 亿份招聘数据后，有了一些发现。

作者：Henley Wing Chiu

聊到 AI 对就业市场的影响，每个人似乎都有自己的看法，但令人惊讶的是，真正拿得出手的“硬数据”却少得可怜。

我们看到的，要么是分析宏观行业的笼统研究，要么是只盯着特定群体（比如年轻打工人）的研究。

所以，我决定自己动手。我分析了从 2023 年 1 月到 2025 年 10 月期间，全球近 1.8 亿份招聘帖文。数据来自招聘数据提供商 Revealera。

我得承认，不是所有招聘帖文最后都招到了人，有些甚至是“幽灵工作”(指那些公司发布出来但并不打算真招人的职位，通常是为了保持招聘渠道活跃或对外营造增长假象)。但因为我比较的是不同职位头衔的相对增长，所以这对我来说问题不大。

我就是想知道，和 2024 年相比，哪些具体的职位头衔在 2025 年下降或增长得最猛？ 因为这些，很可能就是受 AI 冲击最大的工作。

赶时间的朋友可以直接跳到你感兴趣的部分。我的具体研究方法放在了文章最末尾。

1. 2025 年，总招聘帖文量下降了 8%

首先，我们先定一个基调：与 2024 年同期相比，2025 年的招聘帖文总量下降了 8%。知名招聘网站 Indeed 最近报告说美国就业岗位同比下降了 7.3%，所以我的数据和这个趋势基本一致，这让我相信我的数据大概率是全面的。

为什么这 8% 很重要？因为它是我们的“基准线” (baseline)。当我们看具体某个职位的百分比变化时，我们就需要知道：它们是跟着市场大盘一起跌，还是跌得更惨？

AI 可能是这 8% 下降的部分原因吗？也许吧——但这几乎无法与宏观经济因素剥离开。所以，本分析将重点关注那些与市场趋势严重偏离的职位，在这些职位上，AI 的影响可能最清晰。

2025 年下降最猛的职位

好，我们先从同比下降最严重的职位开始看：

2. “执行类”创意岗位在减少，但创意领导岗位还行

在下降最快的前 10 名职位中，有 3 个是创意岗：电脑图形美术师 (-33%)、摄影师 (-28%) 和文字工作者 (-28%)。电脑图形美术师包括技术美术、3D 美术师和 VFX 特效师等。文字工作者 (Writers) 则包括文案、文字编辑和技术文档工程师 (technical writers)。

在前 10 名之外，记者/报道者 (-22%) 岗位也正在经历下滑。

不幸的是，这可不是昙花一现。这似乎是连续两年的下降。电脑图形美术师已经连跌两年了（2024 年下降 12%，2025 年又下降 33%）。摄影师和文字工作者也遵循着同样的模式。

不过，抛开这些衰退的岗位，并非所有创意岗都跌得那么惨（别忘了我们的基准线是 -8%）：

那些涉及创意指导/策略的职位，对 AI 的抵抗力要强得多。所以像创意总监、创意经理和创意制片人这样的工作，情况要好于那些“执行类”的岗位。

同样，那些涉及更复杂决策和客户互动的工作也表现更好。一个平面设计师需要花大量时间来理解客户反馈并不断迭代。产品设计师也是如此，他们的工作包括进行用户研究，并就“做什么”和“为什么做”做出战略决策。

所以这里的主题不是“创意工作”在衰退，而是“创意执行类”工作在衰退，而“策略性创意领导”岗位还过得去。

3. 企业合规和可持续发展类工作正在减少

在下降最快的前 10 名职位中，至少有 3 个与 AI 毫无关系。它们都是监管和环境相关的职位：企业合规专员 (-29%)、可持续发展专员 (-28%) 和环境技术员 (-26%)。

这些职位的降幅甚至比创意岗还大，而且还在加速。企业合规专员在 2024 年下降了 6%，到 2025 年骤降了 29%。

而且这不仅仅是打击了基层执行者，这种崩塌正发生在整个职级体系中：

可持续发展类岗位：

• 可持续发展专员: -25%

• 项目经理 (可持续发展): -32%

• 经理 (可持续发展): -35%

• 总监 (可持续发展): -31%

合规类岗位：

• 企业合规专员: -28%

• 首席合规官: -37%

这儿发生了什么？如果你住在美国，你大概知道发生了什么。可持续发展专员主要是帮公司满足环保法规和 ESG 承诺 （ESG 指环境 Environmental、社会 Social 和公司治理 Governance，是衡量企业可持续发展的重要指标），而这两项在今年都成了被抨击的目标。企业合规专员确保公司遵守法规，但如果政府不去执行这些法规，甚至废除一些，那公司为什么还要花钱养合规人员呢？

硬币的另一面是，贸易合规专员在 2025 年增长了 18%（如果你一直关注关税新闻，原因显而易见）。

4. AI 可能在抢医疗记录员的饭碗，但下结论还太早

医疗记录员 (medical scribes) 的工作在 2025 年下降了 20%。

如果我们把记录员和类似的医疗行政岗位比较一下，会发现其他岗位并没有类似的降幅。医疗编码员 (Medical coders)？基本持平，-0.02%。医疗助理 (Medical assistants)？只下降了 6%，比市场整体情况（-8%）还好一点。但医疗记录员却在以 20% 的速度下降。

显而易见的“罪魁祸首”可能是 AI 文档工具，它们现在可以聆听医患对话，并自动生成临床笔记 (clinical notes)。医疗记录员的工作很有价值，但它恰好是那种 AI 已经越来越擅长的结构化文档任务。

话虽如此，情况也并非一清二楚。因为在今年的暴跌之前，医疗记录员的岗位在 2023 年到 2024 年间只下降了 2%。所以，我谨慎的一面告诉我，我们需要再多一两年的数据才能知道这是不是一个长期趋势。我们暂时先把“医疗记录员”放在观察名单上。

现在，让我们来看看增幅最大的工作……

5. 机器学习工程师是增长第一的职位

有一个职位头衔简直是在“爆炸式”增长：机器学习工程师 (machine learning engineers) 的招聘帖文量从 2024 年到 2025 年激增了 40%——这是所有职位中最大的增幅。而在这之前，它在 2024 年已经增长了 78%。

而且，不仅仅是机器学习工程师。整个 AI 基础设施 (AI infrastructure) 生态都在蓬勃发展。

• 机器人工程师 (Robotics engineers): +11% (AI 正从屏幕走向物理世界)

• 研究/应用科学家（科技行业）: +11% (公司在构建自己的专有模型，而不只是调用 OpenAI 的 API)

• 数据中心工程师 (Data center engineers): +9% (所有这些 AI 推理 (inference) 都需要海量的计算基础设施 (compute infrastructure))

公司需要研究人员来开发模型，机器学习工程师来部署它们，机器人工程师把它们装进仓库和工厂，还有数据中心工程师来为这一切提供动力。

6. 对高层领导的需求远强于中层管理者 + 基层员工

这是我数据中最反常的一个发现：虽然整体就业市场萎缩了 8%，但高级领导层的职位几乎没有减少。

我把总监、副总裁 (VPs) 和 C 级别高管合并为“高级领导层”：

• 高级领导层 (Senior Leadership): -1.7% (跑赢大盘 6.3 个百分点)

• 中层管理者 (Manager roles): -5.7% (跑赢大盘 2.3 个百分点，但仍差于高层)

• 基层员工 (Individual contributor roles) (英文直译是“独立贡献者”，泛指没有管理职责的基层执行人员): -9%

高层领导和中层管理之间有 4 个百分点的差距。虽然他们都比平均水平好，但你爬得越高，你的处境就越好。

在增长最快的前 10 个职位头衔中，有 5 个是总监级别或更高级别的：

• 数据工程总监: +23%

• 房地产总监: +21%

• 法务总监: +21%

• 软件工程总监: +14%

• 工程副总裁 (VP): +12%

怎么回事？这可能是因为公司在增加战略领导层，同时对运营管理层更加挑剔。他们想要更多的人来决定做什么，更少的人来管理怎么做，以及更少的执行人员。谷歌就是一个典型的例子，他们在过去一年里裁掉了大部分中层管理者。

这在某种程度上是 AI 赋能的。例如，一个总监或副总裁现在可以用 AI 编程工具快速制作想法的原型 (prototype)，而不需要一个工程师团队。那些威胁到基层员工的 AI 工具，实际上赋能了高级领导层，让他们能更独立地运作。一个能用 Cursor 或 Claude 这种工具快速搭建可用原型、验证技术方案的产品副总裁，就不再需要那么多向他汇报的基层员工了。

7. 网红营销是少数几个在增长的营销岗位之一

作为一个整体，营销类工作表现得还算坚挺。大多数都在基准线附近徘徊。但有 1 个营销岗位脱颖而出：网红营销专员 (influencer marketing specialist) 的职位比去年猛增了 18.3%。这也不是昙花一现。去年这个岗位增长了 10%，所以这是一个持续两年的模式。

最好的解释是什么？网红营销在证明自身价值方面做得越来越好了，他们有复杂的追踪、归因模型 (attribution modeling) 和实打实的投资回报率 (ROI) 衡量。品牌可以清楚地看到是哪个创作者的合作在推动销售。

但我认为，这背后还有一个更大的、与 AI 相关的趋势。随着人们用 AI 内容淹没互联网，传统渠道正在失去仅存的那点信任。搜索结果？越来越多 AI 生成的垃圾内容 (AI-generated slop)。展示广告？一直很烦人，现在还可能是 AI 设计的。陌生开发邮件？显然是 AI 写的，然后群发给一堆随机的人。人们正在对互联网上的一切产生“免疫反应”。但是，一个和他们年龄相仿的 TikTok 创作者发的护肤视频呢？那感觉仍然真实可信。

我就此询问了两位营销界最聪明的大脑，看看他们的想法：

“人们对企业和广告的信任在持续受损，但我们信任彼此——我们的朋友和家人。网红不只是在推销产品的年轻人。他们被视为值得信赖的‘线上朋友’，这对品牌来说是一种强大的、可以用来建立连接和撬动的声音。” Schaefer 营销解决方案公司的执行董事 Mark Schaefer 说。

我还请 Sparktoro 的创始人 Rand Fishkin 分享了他的见解，他承认网红营销是如何在数字营销中保持为数不多的亮点的：

“数字营销工作几年来一直处境艰难，SEO、内容和社交媒体受到的打击尤其严重，这要归功于‘零点击一切’ (Zero Click Everything) (指搜索引擎和社交网络自己呈现答案，导致用户无需点击跳转到外部网站) 的兴起。…… 在这一切中，为数不多的亮点之一就是‘零点击营销’ (Zero Click Marketing) (即在人们关注的地方影响他们，而不必非要吸引直接流量) 的崛起。毫不奇怪，那些拥抱这一点的创作者/网红营销专员，成了少数仍在增长的类别之一。”

最后，我们来看看哪些工作是最坚挺的：

8. 软件工程工作在 2025 年依然坚挺

尽管有很多人在谈论 AI 将取代软件工程师，但数据却显示了相反的情况：软件工程师 (software engineers) 的工作数量自去年以来并没有太大变化。

大多数工程岗要么在增长，要么在基准线附近徘徊。而这一切都发生在 GitHub Copilot、OpenAI Codex、Claude Code 和其他十几种 AI 编程助手 (AI coding assistants) 据说正在让程序员变得过时的一年里。

显而易见的解释是，AI 工具正在让工程师更有效率，而不是多余。当你给一个开发者 Copilot，他们不会变得没必要——他们会更快地交付功能，处理更复杂的问题，花更少的时间在样板代码 (boilerplate code) 上。

一个有趣的数据点是，前端工程 (frontend engineering) 岗位是所有软件工程职位中下降最多的。我不禁在想，这是不是因为像 Replit、Lovable 和 Bolt.new 这种“凭感觉编程” (Vibe Coding) (指利用 AI 或可视化工具快速搭建应用，不太需要深入代码细节) 工具的涌入，它们让创建一个网站或 App 的前端变得超级容易。我怀疑 AI 并不能取代复杂的前端工作（比如构建一个像 Figma 这样的前端应用），但它可能对那些不那么复杂的工作产生了影响。

尽管如此，虽然 AI 编程工具将取代软件工程师的说法被炒得沸沸扬扬，但与大多数其他白领工作相比，软件工程在今天仍然是最安全的工作之一。

9. 客服代表并未被 AI 大规模取代

如果说有一个工作是所有人都认为 AI 会消灭的，那就是客户服务代表 (customer service representatives)。然而，客服代表的岗位下降了 4.0%——尽管公司们拼命想用 AI 自动化客服，这个降幅还是跑赢了 -8% 的市场基准。

我相信我们都听过那些公司大张旗鼓地实施 AI 聊天机器人，然后裁掉客服团队的故事。金融科技公司 Klarna 就曾因为用 AI 取代客服团队而上了头条，结果又把他们招了回来。

许多公司发现，聊天机器人处理简单查询还行，但一遇到任何需要判断力或同理心的事情就彻底歇菜了。当客户愤怒或困惑时，他们想要一个能理解他们沮丧的人，而不是一个照本宣科的机器人。好的客服服务包含同理心和偶尔的判断，比如减免费用或批准退款。

何况，我敢肯定很多公司也不想因为 AI 聊天机器人向客户承诺了错误的东西而喜提负面新闻。

10. 销售工作保持稳定，但没有明显规律

销售岗位，作为一个整体，表现优于 -8% 的市场大盘。大多数销售职位只是轻微下降，甚至在增长：

但与其他类别中我们看到的清晰模式——比如创意执行岗下降，创意领导岗稳定——不同，销售工作并没有遵循一个明显的层级关系。每个层级的情况都好坏参半。

基层员工？客户主管 (Account executives) 下降了 -5.9%，但客户经理 (Account managers) 却上升了 +1.6%。中层管理？销售经理下降了 -2.6%，但销售总监却上升了 +2.5%。

为什么“营收总监”是增长最快的销售岗位？

营收总监 (Director of Revenue) 10.2% 的增幅使其成为唯一显示出显着增长的销售职位。这个职位相对较新——十年前基本不存在——它代表了公司对增长思维的转变。

为什么现在激增？有几个理论：

首先，公司在营收运营 (revenue operations) 方面变得越来越精细。在经济紧缩时期，你不能只靠堆更多的销售人员来解决问题——你需要有人来优化整个系统。营收总监通常负责数据基础设施、薪酬模型、区域规划和技术栈，让其他人更有效率。

其次，“产品驱动增长” (product-led growth) 的兴起意味着营收并不止于最初的销售。你需要有人考虑扩张、增购、留存和流失——而不仅仅是新客户。营收总监就是那个拥有这种全局视角的人。

下降最多的岗位是哪个？

销售运营专员 (Sales operations specialists) 下降了 -8.0%——基本与市场大盘持平。这些职位专注于 CRM 管理、分析和流程优化。有可能是 AI 工具正在处理更多这种结构化的、数据密集型的工作，但仅凭一年的显着下降就称其为趋势还为时过早。

GTM 工程师怎么样？

如果你和销售圈的人聊，你会听到很多关于“GTM 工程师” (GTM engineers) (GTM 是 Go-To-Market 的缩写，指产品推向市场。这类工程师通常懂技术，利用 AI 工具如 Clay 来构建复杂的潜在客户挖掘系统、自动化触达，并优化整个 GTM 流程) 的讨论。由于职位总量太低，这些职位没有达到我们分析的门槛，但如果达到了，它们将是增长最快的销售相关工作，因为它们同比增长了 205%。

结论

那么我们该从这一切中得出什么结论呢？首先，AI 并没有导致失业率飙升——我们分析中的大多数工作并没有急剧减少。但要说 AI 毫无影响，那也是自欺欺人。它的影响是选择性的。它对某些创意工作打击很大，而那些需要同理心、策略或复杂问题解决能力的工作，如软件工程、创意总监和客户服务，仍然出奇地坚挺。

电脑图形美术师、文字工作者和摄影师可能正处于“长期性衰退” (secular decline) 中。提醒一下，两年的数据并不算多，但我认为到目前为止的趋势不太乐观。然而，其他创意工作如图形设计师、产品设计师和创意总监的需求目前还没有减少那么多。

最后，我们在各处都看到了“分化” (bifurcation)。创意工作正在分裂为策略性岗位（稳定）和执行性岗位（下降）。营销工作正在分裂为传统营销岗（萎缩）和网红营销岗（增长）。高级领导岗位保持稳定，中层管理者稍差，而基层员工的表现最差。即使在技术内部，后端的复杂性受到重视，而前端工作则变得更加“商品化”了一点。

这些趋势在 2025 年之后是否会延续到 2026 年，这将非常有趣。

具体研究方法 (技术细节)

我开发了一个包含 650 个不同标准化职位头衔（如图形设计师、护士等）的分类体系 (taxonomy)，并雇佣了亚马逊 Mechanical Turk (一个著名的众包平台，雇佣真人来完成机器难以完成的零碎任务) 上的工人，从 Revealera（一家为金融公司提供招聘帖文的数据商）获取的数百万个随机招聘帖文中进行标记。基于这些训练数据，我建立了一个机器学习模型，将所有 1.8 亿个招聘帖文分类到这些标准化的职位头衔中。

这些招聘帖文是全球性的——不仅仅局限于美国，并且包括了各种类型的公司：大型企业、中小企业、中型公司、创业公司、政府组织和大学，来自所有行业。它们是直接从公司网站上抓取的，而不是来自像 Indeed/Linkedin 这样的聚合器，所以重复数据非常少。

有了这个数据集，我就可以识别出哪些具体的职位头衔在 2025 年（1-10月）相比 2024 年和 2023 年增长或下降得最厉害——并推测 AI 是否可能是一个因素。

致那些懂机器学习的朋友：

我使用语义嵌入 (semantic embeddings) 和集成方法 (ensemble methods) 构建了一个用于职位头衔分类的监督学习 (supervised learning) 流程。

架构：

1. 句子转换器 (Sentence Transformer) 微调：使用对比学习 (contrastive learning) 在职位描述对（正例：相同职位头衔；反例：不同头衔）上微调一个句子转换器模型（默认：all-mpnet-base-v2）。

2. 嵌入生成：使用微调后的转换器为职位描述生成密集的向量表示。

3. 多类别分类：在嵌入层之上训练一个随机森林分类器 (Random Forest classifier) 来预测职位头衔。

原文链接: https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/