随笔

生成式 AI 抢走了我们的工作吗？数据显示了什么，基本收入能做什么（上篇）

作者：Free Lunch Lab · 发布 2026年11月7日

2026 年 11 月 5 日，美国再就业咨询公司 Challenger, Gray & Christmas 发布了每月的裁员公告统计。2026 年 1 月至 10 月，雇主以人工智能为理由宣布的裁员达 121,401 人，约占总数 617,189 人的 20%。自该公司 2023 年开始统计这一理由以来，累计已达 193,226 人。¹

这类数字助长了一个人们熟悉的说法：生成式 AI 正在抢走工作，而且很快。本站支持基本收入，而 AI 正是人们支持基本收入时最常提出的理由之一。正因如此，在追问基本收入能做什么之前，我们想先弄清楚实际测量到了什么。本文是上下两篇中的上篇，讨论整体就业；下篇将讨论创意工作。

121,401 这个数字意味着什么，不意味着什么

Challenger 统计的是雇主宣布裁员时给出的理由，并不测量 AI 实际让多少工作消失。2026 年 10 月，以 AI 为理由的裁员只有 1,265 人，是全年最低的月份；而“市场/经济状况”（130,531 人）已超过 AI，成为今年迄今为止的头号理由。¹

一些经济学家怀疑，AI 这一数字有一部分是包装。牛津经济研究院（Oxford Economics）在 2026 年 1 月的简报中指出，2025 年前 11 个月美国以 AI 为理由的裁员接近 55,000 人，仅占总数的 4.5%，并写道：“我们怀疑，一些企业试图把裁员包装成好消息，而不是坏消息（比如过去的过度招聘）。”² 对投资者说团队缩小是 AI 的成果，比承认招了太多人好听。

观点宣布的理由是一种表态，不是测量。要看 AI 对就业做了什么，必须看劳动力市场的数据。

整体图景：还看不到明显的痕迹

耶鲁大学预算实验室（The Budget Lab at Yale）追踪美国劳动力市场中 AI 的迹象。其 2026 年 9 月的更新使用截至 8 月的数据，称分析“尚未清楚显示出与 AI 相关的劳动力市场痕迹”，并称“AI 使用程度的指标与就业或失业的变化没有关联”。³

丹麦提供了更严格的检验。Anders Humlum 和 Emilie Vestergaard 把 11 个受 AI 影响职业的 AI 使用调查与该国的行政记录相连接。在论文修订版（2026 年 3 月）中，他们排除了 ChatGPT 推出两年后对收入或登记工时超过 2% 的影响。⁴

美联储理事迈克尔·巴尔（Michael Barr）在 2026 年 2 月说得很直白：“AI 尚未对总体就业或失业产生实质性影响。”⁵ 达拉斯联储的经济学家算了一笔账。20 至 24 岁人群中在 AI 暴露度最高的职业工作的比例，从 2022 年 11 月的 16.4% 降到 2025 年 9 月的 15.5%。即使这些全部变成失业，也只会让全国失业率上升约 0.1 个百分点。⁶

观点就整个劳动力市场而言，“AI 正在抢走工作”在数据中还看不到。

但入口正在变窄

故事并未到此结束。不看谁被解雇，而看谁没有被录用，就会出现一个一致的信号。

斯坦福大学的埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）、Bharat Chandar 和 Ruyu Chen 使用美国最大的薪资处理商 ADP 的薪资记录。在 2026 年 8 月的修订论文中（数据截至 2026 年 6 月），软件开发、客户服务等 AI 暴露度最高的职业中 22 至 25 岁劳动者的就业，比假如与暴露度较低工作中的同龄人保持同步时的水平低约 19%。论文早先的版本给出的差距是 13%，后来是 15%；随着数据增加，差距扩大了。同一职业中有经验的劳动者没有类似的差距。作者强调，这些是“描述性的模式，而非因果估计”。⁷

其他研究使用其他数据，也指向同一方向。伦敦国王学院（King’s College London）对英国企业的研究发现，高暴露度企业的总就业平均减少 4.5%，其中初级职位减少 5.8%，几乎占了全部降幅；这些企业发布新职位空缺的可能性也低 16.3 个百分点。⁸ 美国人口普查局的两篇工作论文发现，在 AI 暴露度最高的五分之一行业中，职业生涯早期的就业在 ChatGPT 推出后的十个季度里下降了 12%。暴露度最高的十分之一大学专业的毕业生，毕业一个季度后有工作的可能性低了 5 个百分点，起薪下降 13%，大致相当于经济学家预期的在严重衰退中毕业的影响。⁹ 开发 AI 模型 Claude 的公司 Anthropic 发现，高暴露度劳动者的失业率没有系统性上升，但进入暴露度最高工作的 22 至 25 岁人群，找到工作的比率比 2022 年低约 14%，它称这一结果勉强显著。¹⁰

这些研究的共同点在于机制。下降主要来自录用的年轻人减少，而不是被解雇的人增加。⁶⁷⁹ 企业留住现有员工，悄悄不再填补最底层的位置。人口普查局的论文还发现，到 2025 年初招聘已基本恢复，但基数变小了：门只重新打开了一部分。⁹

观点AI 最先显现的影响不是大规模裁员，而是入口变窄。这很容易被忽略，因为从未提供过的工作，永远不会作为失去的工作出现在统计里。

自由职业者最先感受到

影响明显显现的另一个地方，是按任务购买工作的市场。Xiang Hui、Oren Reshef 和 Luofeng Zhou 研究了自由职业平台 Upwork。ChatGPT 发布后，写作相关自由职业者的每月工作数下降 2%，每月收入下降 5.2%。图像生成工具 DALL-E 2 和 Midjourney 出现后，图像相关自由职业者的工作减少 3.7%，收入减少 9.4%。¹¹

自由职业者没有会留用他们的雇主，没有预告期，在许多国家也几乎或完全没有失业保险。客户一旦改用工具，收入就直接停了。下篇将更仔细地讨论创意工作。

主要研究对照如下：

研究	数据	发现
耶鲁大学预算实验室	美国劳动力调查，截至 2026 年 8 月	就业和失业中没有明显的 AI 痕迹³
Humlum 与 Vestergaard	丹麦行政记录	排除了对收入和工时超过 2% 的影响⁴
布林约尔松、Chandar 与 Chen（斯坦福）	ADP 薪资数据，截至 2026 年 6 月	暴露度最高工作中的 22–25 岁人群：比趋势低约 19%（修订数字）⁷
伦敦国王学院	英国招聘信息与个人档案	高暴露度企业：初级职位 −5.8%⁸
美国人口普查局	美国行政记录	暴露度最高行业的早期职业就业 −12%；暴露度最高专业的起薪 −13%⁹
Anthropic	美国劳动力调查	失业率无系统性上升；年轻人找到工作的比率约 −14%¹⁰
Hui、Reshef 与 Zhou	Upwork	写作：工作 −2%，收入 −5.2%；图像：−3.7%，−9.4%¹¹

当企业说 AI 是理由时

一些企业直言 AI 是它们需要更少人手的原因。2026 年 2 月，杰克·多尔西（Jack Dorsey）领导的支付公司 Block，在 10,000 多名员工中裁掉了 4,000 多人。致股东信写道：“智能工具改变了打造和经营一家公司的意义”，以及“一个小得多的团队，使用我们正在打造的工具，能做得更多、做得更好”。Block 第四季度毛利同比增长 24%：这是一家经营良好时裁员的公司，而不是陷入困境的公司。¹² 2025 年 9 月，Salesforce 首席执行官马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）说，他把客服人员“从 9,000 人减到大约 5,000 人，因为我需要的人更少了”，如今一半的客户对话由 AI 智能体处理。¹³

对企业的调查显示，这些案例仍然多么少见。在纽约联储 2026 年的地区企业调查中，61% 的服务业企业在过去六个月使用过 AI，但只有 4% 报告了由 AI 导致的裁员。约 15% 表示因为 AI 少招了人，约 13% 表示多招了人。¹⁴

观点宣布“AI 裁员”的企业登上了头条。更常见得多的反应则安静得多：少招一点人。

日本：裁员较少，风险不同

日本的处境不同。在总务省 2024 财年的国际比较中，日本使用过生成式 AI 的个人比例为 26.7%，美国为 68.8%，德国为 59.2%，中国为 81.2%。一项 2025 年的估算显示，在核心业务中全面采用生成式 AI 的日本企业比例仅为 1.9%，美国为 6.1%，日本在七国集团中最低。¹⁵

政府目前的立场是没有重大影响。2026 年 7 月 8 日在参议院，未来团队（Team Mirai）的安野贵博引用斯坦福的研究，要求定期监测。厚生劳动省答复说，从年轻人失业率、毕业生就业率和 IT 领域的就业来看，迄今包括年轻人在内都没有出现重大影响。¹⁷ 日本生产性本部 2026 年 9 月发布的调查发现，超过 90% 的企业表示 AI 尚未改变其员工人数，但超过一半预计 5 至 10 年后员工会减少。¹⁸

长远来看就没那么平静了。2026 年 4 月 15 日在众议院，同一政党的河合道雄引用经济产业省 2026 年 3 月对日本 2040 年就业结构的估算，其中显示办公室职员过剩，而能够与 AI 和机器人协作的人才短缺 339 万人。¹⁶

日本综合研究所的福田直之认为，日本不太可能出现美国式的年轻人失业上升：劳动力短缺、长期雇用和每年春季的应届毕业生集体招聘起到了缓冲作用。风险是另一种。日本企业一直先让新员工做简单的工作，让他们在工作中学习，以此培养新人。如果生成式 AI 接管了这个起点，一代人可能会“找到了工作，却始终学不会这份工作”，而问题要到 5 至 10 年后、这一代人该开始担任管理者时才会显现。¹⁵

观点在美国，入口正在变窄。在日本，入口也许仍然敞开，但梯子最下面的几级可能正在消失。

在这种冲击中，基本收入能做什么

如果 AI 正在全面消灭工作，问题将是如何替代数百万人的收入。迄今的数据显示的情况更窄：受影响领域的年轻人第一份工作减少，自由职业者按任务失去工作，在日本，还可能失去在工作中学习的机会。基本收入在三个方面适合这种特定的形态。

第一，为没有工作经历的人提供底线。失业保险在日本和其他地方一样，只支付给工作过并缴纳过保费的人。从未得到第一份工作的毕业生，或客户逐渐流失的自由职业者，往往什么也拿不到。日本新的就业者支援金也是如此，它要求上一年有劳动收入。基本收入不论此前是否工作过，都能送到每个人手中。

第二，时间。找下一份工作、接受再培训或开始新的事情都需要几个月。一笔小额而稳定、在你回去读书或接受有风险的工作时也不会停止的收入，让这几个月成为可能。

第三，议价能力。有底线的人可以稍微更容易地拒绝糟糕的工作机会，或报酬只有原来几分之一的合同。当工作按任务购买时，这一点很重要。

现金试验提供了一些证据，说明人们是否会这样使用这笔钱。在萨姆·奥尔特曼的 OpenResearch 研究中，每月 1,000 美元、持续三年，受领者每周工作时间比对照组少约 1.3 小时，而两组的就业率都上升了。在芬兰 2017–2018 年的实验中，2,000 名失业者每月领取 560 欧元；就业效果很小，幸福感和信任有所改善。在加州斯托克顿，受领者中全职工作的比例一年内从 28% 升到 40%，增幅是对照组的两倍多。这些试验都与 AI 无关。它们表明，适度的底线不会让大多数人停止工作，并给了他们一些选择的余地。

观点基本收入不会把工作带回来。它会改变失去一份工作、或从未得到一份工作意味着什么。

最有力的反对意见

最审慎的批评来自国际劳工组织（ILO）2026 年 5 月发布的一份研究简报《为什么 UBI 不是应对 AI 对劳动力市场影响的答案》，作者是 Tuğba Özay 和 Ekkehard Ernst。这是署名作者的论文，不是 ILO 的正式立场。它认为“AI 改变的是任务，而不是职业”，因此大规模失业不太可能发生；而普遍发放会把需求推向供给增长缓慢的部门，如住房、医疗和护理：“分发金钱的速度快过受限的供给所能调整的速度，带来的是通货膨胀，而不是富足。”它也承认“认知型工作的技能溢价正在被侵蚀，尤其是对较年轻的求职新人”。它建议再培训、积极的劳动力市场政策、可携带的福利、更多住房、对 AI 租金征税，以及保持工作激励的社会保护，“例如通过劳动所得税收抵免”。¹⁹

布鲁金斯学会的罗伯特·利坦（Robert Litan）则提出“转型保险”。任何非自愿失去工作的人，无需证明原因是 AI，只要在原工作中至少工作了三年，在找到新工作后的头三年里，可分别获得所损失收入的 80%、60% 和 40%。再加上终身培训账户和招聘应届毕业生的税收抵免，他估算总成本约为每年 600 亿美元，而相当于贫困线水平的基本收入，净成本约为 7,840 亿美元，他以太昂贵为由予以否定。²¹

这些批评值得公正对待。上述证据支持它们的第一点：迄今为止，AI 重塑任务和招聘的程度远大于它消灭工作的程度。利坦的方案更便宜，也能帮助那些被裁员后收入下降的职业生涯中期的办公室职员。

但两者都把同一批人排除在外。工资保险只支付给曾有工作并找到另一份工作的人。劳动所得税收抵免只支付给已经在工作的人。从未得到第一份工作的毕业生，以及工作从未被算作就业的自由职业者，都会从两者的缝隙中漏掉，而他们恰恰是数据显示最先受到冲击的人。关于通货膨胀，现金转移的证据比简报所说的更复杂。GiveDirectly 向肯尼亚农村 10,500 多户贫困家庭各发放约 1,000 美元，这一冲击相当于当地 GDP 的 15% 以上，研究者发现邻近家庭和企业获益很大，而“物价上涨极小”。²⁰ 肯尼亚农村的一次性转移，不能说明东京的房租会怎样，而且无论采取什么政策，住房短缺都是真实的问题。但更多的钱并不自动意味着更高的价格。

观点我们的看法：在目前的情况下，基本收入不是唯一的工具，大概也不是各国政府首先会使用的工具。它是能覆盖其他工具遗漏之人的那一个。

实际正在尝试什么

小的步骤已经在发生。由美国非营利组织运营的AI Dividend于 2026 年 3 月开始，向 25 至 50 名因 AI 失去工作的劳动者每月无条件发放 1,000 美元，为期一年。这是一个示范项目而非研究：没有对照组。

AI 公司也开始发布自己的提案。Anthropic 2026 年 6 月的经济政策框架按失业水平列出应对措施：约 5% 时，培训补助、工资保险以及留用和重新配置员工的激励；约 10% 时，以扩大失业保险为优先；在“前所未有”的水平上，持续的收入替代，“可能包括基本收入、主权财富模式和股权分享机制”。Anthropic 还承诺为研究和政策试验提供 2 亿美元。²² 我们另文讨论过的它的公益基金是另一项承诺。OpenAI 2026 年 4 月的论文《智能时代的产业政策》（Industrial Policy for the Intelligence Age）提议设立“公共财富基金”，让每个美国人持有 AI 公司和基础设施的一份股份并直接获得回报，同时设立在失业数据超过阈值时自动启动的安全网。它没有提到基本收入。²³

立法者也在行动。2026 年 9 月由 Sara Jacobs、Greg Casar 和 Valerie Foushee 在美国众议院提出的 H.R. 10044，将对 AI 词元（token）或收入征收一种随失业率自动上升的特种消费税。这笔钱将用于创造就业，如住房、基础设施和护理，而不是现金发放。²⁴ 在韩国，总统李在明 2026 年 6 月接受《经济学人》采访时表示，需要“像基本收入这样的新机制”，把 AI 超额利润的一部分分享给普通人。他的政策室长提出用芯片制造商带来的意外税收支付“AI 国民红利”，随后政府将其改为使用一般的超额税收。《韩国日报》警告不要操之过急，并称资金来源是关键。²⁵

一份底线要花多少钱？用基本收入计算器计算，向日本每个人每月发 3 万日元，毛额每年约 44.2 万亿日元，约为 GDP 的 6.7%。扣除以税收形式回流的部分后，净成本要小得多，我们关于可退还税收抵免的文章用一个算例说明了这一点。

观点这些都还不是 AI 时代的基本收入。但问题已经变了，从“AI 会抢走我们的工作吗？”变成“谁为转型买单，钱又如何送到人们手中？”

既不是“AI 正在抢走所有工作”，也不是“什么都没发生”

观点以下是截至 2026 年 11 月数据所显示的情况。无论在美国、丹麦还是日本，AI 在整体就业或失业中都还看不到。宣布的“AI 裁员”是真实企业做出的真实决定，但它们只占全部裁员中很小的一部分，而且部分是企业自我呈现的说法。与此同时，受影响领域的年轻人面前的入口正在变窄，自由职业者失去了工作，而日本可能正在失去人们学习本行的最初几级台阶。

这是一场首先落在保护最少的人身上的冲击：没有工作经历、没有雇主、无权领取失业保险的人。基本收入最简单的特点，即不问你是否工作过就送到每个人手中，在这里最为重要。它不是唯一的答案，批评者说得对，它花费巨大，供给也很重要。但在需要之前就准备好的底线，比危机中临时拼凑的底线更容易建立。

在下篇中，我们将转向创意工作：插画师、译者、作家和配音演员，那里的变化来得最快。