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失业这件事，从来都不只是暂时没有收入那么简单。
高盛经济研究团队近期发布的一份报告，通过梳理过去40年间技术变革对劳动力市场的影响数据，得出了一个冷静而令人不安的结论：因人工智能而失去工作的劳动者，将面临比普通失业更漫长、更难以逆转的经济损伤。报告作者、经济学家皮尔弗朗切斯科·梅和杰西卡·林德尔斯写道："总体而言，这些模式表明，人工智能驱动的岗位更替可能会给受影响的工人带来持久的损失，当失业与经济衰退同时发生时，影响会更大。"
这不是耸人听闻，而是历史数据的直接映射。
不是普通失业，是一种会留下"疤痕"的失业
经济学家用"伤痕效应"（scarring effect）来描述一种特殊的失业后遗症：即便劳动者重新找到了工作，早期失业带来的负面影响依然会在此后多年持续显现，就像皮肤上的疤痕一样无法轻易抹去。
高盛的研究发现，技术性失业造成的"伤痕"比其他原因导致的失业更深、更持久。以20世纪80年代的计算机化浪潮为参照，在那轮技术冲击导致的裁员潮之后的十年里，受影响工人的收入增长速度比同行慢了接近10%。这意味着，被技术替代的劳动者不仅面临眼前的收入断层，还会在相当长的时间维度内承受薪资竞争力的系统性下滑。
更具体的影响包括：购房时间推迟，人生重大决策节奏被打乱；终身累计收入明显低于未经历技术性失业的同龄人；甚至连结婚概率也因此下降。这些听起来像是夸大其词，但都是基于历史数据的实证发现，而非推测。
高盛此前的研究估计，如果人工智能技术在美国全面铺开，约6%至7%的美国劳动者，即大约1100万人，面临岗位被替代的风险。而2026年的最新报告进一步指出，仅在当前已有应用场景扩展的保守情境下，已有约2.5%的工作岗位处于风险之中，且人工智能驱动的失业可能在2026年将整体失业率额外推高0.3个百分点。
技术冲击叠加时代背景，问题为何更棘手
这一轮人工智能带来的就业冲击，有几个与以往不同的结构性特征，使得问题的复杂度进一步上升。
首先是冲击速度。此前历次技术革命，从蒸汽机到电气化再到计算机化，技术渗透和替代效应的释放通常以数十年计，给劳动力市场和社会保障体系留下了一定的适应窗口。但大型语言模型和生成式AI的能力提升速度，正在压缩这个窗口。部分知识密集型岗位，从白领文职到初级分析师再到代码编写工作，在短短几年内就面临系统性替代压力，而对应的再培训和政策响应机制远未就位。
其次是受影响人群的结构变化。以往的技术性失业主要集中在制造业和体力劳动领域，蓝领工人是最主要的冲击承受者。这一轮人工智能的替代效应则明显向白领和知识型岗位倾斜，会计、客服、内容创作、基础法律工作等过去被认为相对安全的领域均在射程之内。这意味着，受冲击群体的社会构成和政治能见度都在发生变化。
第三个变量是宏观经济背景。高盛报告特别指出，当技术性失业与经济周期性衰退同时出现时，"伤痕效应"会被显著放大。在全球贸易摩擦和关税不确定性抬升的当下，这种叠加风险并非抽象假设。
值得强调的是，这些后果并非技术进步本身的必然产物，而在很大程度上是政策选择的结果。遣散补偿机制是否充足、职业再培训体系是否覆盖到位、失业保险能否提供足够长的缓冲期，这些都决定着技术冲击最终会演变成短期阵痛还是长期社会创伤。
高盛的这份报告本身并不提供政策答案，但它用历史数据清晰地划出了一条警戒线：如果不主动干预配资网哪，被人工智能替代的劳动者将独自承担一场时间跨度长达十年、代价远超预期的经济代价。
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