人工智慧會否消滅工作，一直是科技界和勞動市場關注的議題。史丹佛大學 Bharat Chandar 與倫敦國王學院 Bouke Klein Teeselink 研究，分析 41 國、12.5 億筆招聘廣告及 1.54 筆就業紀錄，發現採用 AI 的企業整體就業可能增加，但新增職位主要流向資深員工。
研究顯示，這些企業在五年間的資深職位員工數增加6.7%，初級職位員工數下降3%，初級職位佔比亦下跌約1.9個百分點。AI未必立即帶來大規模裁員，但正在改變招聘方向，企業需要更多能部署、管理和監督AI的人才，同時減少入門職位，工作機會即使增加，也未必平均落在不同年齡和經驗層的求職者身上。
「職場新手村」是指包括實習生、行政助理、初級分析員和初階程式設計師等入門職位，這些工作未必最有創意，卻是讓年輕人熟悉產業運作、建立人脈，逐步累積經驗的過程。
過去，企業會把資料整理、基本報告、初步研究和簡單程式工作交給新人，讓他們從工作學習。生成式AI出現後，許多重複性高、流程固定的任務都能交由系統處理，企業自然會重新評估初級職位的數量，當AI可以迅速整理資料、撰寫初稿或生成程式碼，公司便可能更傾向聘請能判斷內容、整合業務和承擔責任的資深人才。
對剛畢業的求職者而言，困難在於缺乏踏入職場的第一個機會，沒有初級職位，便難以累積經驗；沒有經驗，又難符合企業要求的「即戰力」條件。
資深員工熟悉產業流程，掌握客戶關係，也有較多判斷和管理經驗，他們可以利用 AI 處理分析、規劃和行政工作，把時間集中於策略、溝通和決策；新人員工較常負責資料輸入、基本研究和初步分析，這類任務較容易受到自動化影響。
Stanford Digital Economy Lab另一項研究指出，美國22~25歲、身處高度AI暴露職位的新人，就業人數較按其他職位趨勢推算的水準低19%。這個數字不能直接解讀為青年失業全由AI造成，卻反映初入職場者可能較早面對招聘收縮。
AI原本被視為降低工作門檻的技術，現在則可能提高入場要求，企業重視的判斷力、產業知識和實際經驗，往往要從工作逐步培養；對尚未入行的年輕人來說，這形成很難突破的循環。
企業導入AI以提高效率，是合理的商業選擇。然而，若企業只招聘熟手、減少培訓新人，短期節省的成本，可能在多年後變成人才斷層。今日的初級員工，正是未來的主管、工程師、研究員和產業專家。
企業應重新思考初級職位的功能。基礎工作即使交由AI處理，入門職位仍可加入AI協作、內容驗證、資料判讀和項目訓練，讓新人學習提出問題、檢查結果和作出判斷。大學及職業教育也應提供更多貼近工作的訓練，政府則可透過實習、學徒制和再培訓計劃，協助企業培養新人。
上述研究目前仍屬工作論文，未能證明AI必然導致初級職位消失，卻提出值得正視的問題，AI可能提升企業生產力，卻未必增加年輕人的入職機會，科技進步的成效，也要看職場新人能否找到學習和成長的位置，若職場只剩老手，沒有讓新手起步的空間，消失的除了新手村，還有人才培養的接續機制。
（首圖來源：Pixabay）
