《财富中文网》报导，人们对 AI 早已心生厌倦：厌倦了「AI 将夺走工作」论调，也厌倦了那些号称最聪明的经济学家至今无法解释现状。恰在此时，一个新理论应运而生，它能将所有线索巧妙地串联在一起：AI 并未消灭工作岗位，而是在压低工资。这也是员工们会奋起反抗的核心原因。

阿波罗全球管理公司一项新研究显示，AI 技术带来的最早可衡量的损害并非失业，而是薪资缩水。这项发现正值当前经济学界争论最激烈之际。即便是 AI 系统的开发者，也无法就其数据所传达出的讯息达成一致。

一位经济学家改变了看法

2026 年的大部分时间里，阿波罗首席经济学家斯洛克都在论证，AI 对劳动力市场的宏观经济影响几乎无法量化预测。今年 4 月，他曾写道：「AI 无处不在，唯独不在即将公布的宏观经济数据中。」也就是说，无论从就业、生产率或通膨数据中，都找不到 AI 影响的直观证据。

这位分析师因《每日火花》部落格以及此前在德意志银行推出的「每日图表」而闻名，他一直在预言一场「产业复兴」，并预测 AI 将催生小微企业创业热潮。5 月 29 日，他还在《每日火花》发表了一篇题为《没有任何证据表明 AI 导致失业》的文章，断言 AI 创造的就业岗位总量多于它摧毁的岗位数量。他还引用了自 4 月以来一直在推广的「杰文斯悖论」，普及了「提高资源利用效率不会缩减劳动力，反而会扩大对该资源的总体需求」这观点。Anthropic 执行长阿莫代伊随后也开始使用这个术语，并顺势收回了此前对 AI 技术将造成大规模失业的预测。

7 月中旬，斯洛克公开表示，经济学界在 AI 与就业关系上的解读含糊其辞。他指出，关于 AI 对企业层面和就业层面的具体影响，「专家们根本无法达成共识」。7 月 30 日，斯洛克与萨尼娅 · 埃德利希联合发表了一篇论文，试图将各种相互矛盾的理论统一起来。区别于过去几年 AI 劳动力研究中广泛采用的理论性「暴露度」评分，研究团队采用了 Anthropic 经济指数中的实际使用数据，即 Claude 的真实互动纪录，旨在衡量员工实际如何使用 AI，而非理论上能做什么。他们发现的问题不是就业岗位流失，而是「薪资缩水」。

斯洛克写道：「对 Claude 实际使用数据的分析显示，在受 AI 影响较大的职业中，员工的工资增长速度正在放缓，但就业水准保持不变。这表明，企业正在透过压低工资而非裁员，来获取 AI 带来的生产率提升。」这一结论也解释了各行各业普遍出现抵制、甚至公然反对 AI 落地的现象。员工们似乎意识到，这些机器会让他们的收入减少。

无论结论如何 员工都感受到了压力

2026 年 6 月，Software Finder 对 1,005 名美国在职员工进行的一项独立调查，捕捉到了这种脱离学术模型的现实焦虑。半数受访员工表示会主动抗拒新的 AI 工具。

其中部分调查结果与斯洛克的论文存在一定矛盾：阿波罗的数据表明，无论员工是否采用 AI，受 AI 影响较大的职业薪资都受到压缩；而 Software Finder 的调查则显示，目前使用 AI 的员工收入高于抗拒 AI 的员工。这一差距很可能源于采用 AI 的人群本身的特征（如管理人员、收入更高且工作稳定性更强的人更愿意使用 AI），但不能证明使用 AI 本身能够保护工资水准。

例如，Software Finder 的数据显示，抗拒 AI 的员工平均年薪为 65,645 美元，比积极使用 AI 者的 81,526 美元低约 20%。45% 的受访者因担心被取代而对 AI 心存抵触；只有 16% 的员工相信公司采用 AI 是出于真正的业务价值，而非跟风或迫于竞争压力。

这两种现象可以同时存在：根据斯洛克的研究，即便受 AI 影响的岗位工资水准逐渐走低，抗拒 AI 的员工仍可能遭遇薪资「打折」。AI 或许就是一台「薪资吞噬机」。

此外，职场中还普遍存在一种「AI 羞耻」现象：13% 的员工承认曾假装使用 AI——看似在借助工具，实则在手动完成任务；只有 6% 的员工认为，管理者能准确掌握员工使用公司已部署 AI 工具的实际频率。

《财富》杂志的独家报导显示，这种抗拒情绪可能远不只是默默回避，而会升级为蓄意破坏。2026 年 4 月，Writer 和 Workplace Intelligence 联合对美国、英国和欧洲的 2,400 名知识型员工（含 1,200 名企业高管）进行了调查。

调查发现，29% 的员工承认曾主动破坏公司的 AI 战略，而在 Z 世代员工中，这一比例更高达 44%。这种破坏行为形式多样：将公司专有讯息输入未经批准的公共 AI 工具；违规使用「影子 AI」系统；直接拒绝使用公司指定 AI 工具；部分员工甚至窜改绩效评估数据或故意降低工作品质，以证明 AI 效果不佳。在承认实施过破坏行为的员工中，30% 表示其主要动机是担心 AI 会顶替自己的工作，这与 Software Finder 调查中抗拒 AI 者的核心担忧如出一辙。

数据揭示了什么

阿波罗的这篇论文采用「双重差分模型」，将 321 个职业与美国劳工统计局 2015 年至 2025 年的数据进行匹配分析。

研究发现，2023 年之后，高 AI 暴露职业的员工，其实际工资增长率比低暴露职业的员工放缓了 6.7 个百分点，但在统计学上并未对就业数据产生显著影响。

这正是该研究论点的核心所在：AI 带来的生产率提升是真实存在的，但这些收益流向了企业，而非员工手中。这结论也印证了《财富》杂志 3 月份报导中提出的观点：AI 压缩了单项任务用时，意味着企业可以向员工派发更多工作任务。

这种影响主要集中在中低收入群体：

• 收入最低的四分之一人群：相较于低暴露职业，工资下降 10.7%；
• 第二四分位人群：工资下降 5.4%；
• 第三四分位人群：工资下降 4.0%；
• 收入最高的四分之一人群：无统计学层面显著影响。高收入人群似乎更有能力消化 AI 带来的冲击，或从 AI 应用中获益；
• 服务行业职业：工资下降 24.3%。但作者提醒，这结果基于较小样本，因此需要谨慎解读；
• 管理和专业岗位：工资下降 4.1%；
• 蓝领岗位：没有受到显著影响。

目前，美国约 580 万名员工（约占总劳动力的 3.7%）从事高 AI 暴露职业，持续感受到这种工资压力。这意味着美国每年劳动收入损失保守估计达 280 亿美元。论文作者预计，这一数字还将持续攀升。

Anthropic 经济学家提出不同看法

让情况更加复杂的是，斯洛克论文所依赖的底层数据，正是来自 Anthropic。而该公司的经济学负责人彼得 · 麦克罗里于 7 月底在 X 平台发布长文，给出了截然不同的解读。

基于 18 个月的内部研究，他得出的结论是：美国劳动力市场「尚未受到 AI 的明显冲击」。

麦克罗里指出，当前 4.2% 的失业率正处于联准会认定的充分就业水准，职位空缺数与失业人数基本匹配，且黄金劳动年龄段（25-54 岁）就业率接近数十年来高点。

然而，麦克罗里和斯洛克的观点并不存在本质对立，他们只是在用重叠的数据回答不同的问题。劳动力市场完全可能在失业率保持稳定的同时，悄然出现相对薪资下滑。但在「无就业危机」与「员工正遭受挤压」两个观点被视为非此即彼的辩论中，其中的微妙差异极易被忽视。

这种混淆并非 Anthropic 独有。今年 7 月，路透引用的一项综合性文献回顾发现，「大多数数据集并未发现整体经济层面的就业减少或工资下降证据」，并将 AI 迄今的影响归因于「任务重新分配与企业内部生产率提升，而非大规模替代」。这一结论与斯洛克关于「薪资缩水」的研究发现形成了明显冲突。

一种更隐蔽、更难察觉的威胁

如果斯洛克的数据经得起检验，那么 AI 压低工资的效应并非打破传统，而是契合了历史规律。纵观 20 世纪和 21 世纪，从农业机械化、工业自动化、电脑化，到离岸供应链，历次技术革新浪潮无一不在降低生产成本的同时，压低了受波及职业的薪资，尽管这些岗位整体而言仍推动了经济产出的成长。

纺织机械化便是经典案例。它在创造更高薪的工厂职缺之前，就已重创手工织布工人的工资，并引发了 AI 时代经常被提及的「卢德运动」。百余年后，20 世纪 80、90 年代工业机器人在制造业的应用，同样伴随着蓝领工人实际工资长期停滞，尽管生产率持续稳步提升。「铁锈带」（编者注：指美国五大湖周边传统工业衰退地区）的概念，正是在这样的背景下诞生。

《金融时报》的乔尔．萨斯（Joel Suss）近期指出，自 1970 年前后开始，随着劳动报酬占 GDP 比重相较于资本收益持续下滑，新技术带来的收益便不再自动流向第一线劳工。他分析美国、日本及多数欧洲国家的数据后发现，这次情况并无不同。他指出：「如果 AI 的发展属于一种偏向资本的技术变革，那么薪资与生产率之间的落差将进一步扩大。」

综合来看，一个无法被任何单一叙事完整解释的劳动市场图像正逐渐浮现——既不是阿莫代伊所警告的大规模裁员潮，也不是麦克罗里从失业数据中所看到的风平浪静，而是一种更隐蔽、更具侵蚀性的影响：变化反映在薪资单上，而非解雇通知书里。这种影响隐蔽到，即使两位严谨的经济学家观察的是相近的数据，仍可能得出看似截然相反的结论。

这种不确定性，或许正是员工焦虑情绪普遍存在，却又难以从总体经济数据中获得证实的原因。与此同时，即便斯洛克在论文中坦承研究仍有其局限（AI 暴露度指标完全依赖 Anthropic 的数据，且在美国劳工统计局约 800 个职业分类中，仅成功匹配 321 个），他对于判断失误可能带来的后果，态度依然十分明确：

「真正重要的政策问题，不在于 AI 是否终将更广泛地重塑劳动市场，而在于这场变革将以多快的速度发生，以及当变革来临时，劳工是否能获得所需的支持。」