下面的场景纯属虚构，由欧洲央行调查使用的类别拼成，并不存在这个名字的人。Marta 今年 24 岁，拥有商科学位，在瓦伦西亚郊外一家物流公司签着临时合同。每周 3 天，她让助手代拟供应商邮件、整理电子表格，估计能省下 3 小时。6 月，她的经理告诉她，之前承诺的正式职位要“搁置到秋天”。经理使用同类工具比办公室里任何人都频繁。没有人说原因就是这个助手，也没有人说不是。

她的故事嵌在欧洲中央银行（European Central Bank）执行委员会成员 Philip Lane 于 10月13日 在都柏林晚宴上宣读的一组数字之中。他在 International AI Summit 发言时表示，欧元区工作中使用 AI 的劳动者比例在两年内翻倍，从 2024 年的 26% 增至目前的 52%。紧接着他又说：“我们尚未看到整体就业趋势出现重大变化，但招聘计划低迷，尤其影响新毕业生的前景。”

使用广泛，但程度较浅

Lane 引用了欧洲央行的两项调查。在 2025年第四季度 的企业调查中，64% 的企业称试验性或适度使用 AI，只有 7% 认为使用程度显著。52% 这一数字来自家庭调查。这两组数字之间，就是讲话反复提到的落差：几乎人人都接触过这些工具，却很少有组织围绕它们重新构建任何东西。

央行工作人员于 8月26日 更详细地公布了劳动者数据。António Dias da Silva、Laura Lebastard 和 David Sondermann 使用消费者预期调查（Consumer Expectations Survey），该调查每月访问欧元区 11 国约 2 万人。2025 年使用率为 41%。受教育程度高的劳动者中达到 61%，受教育程度较低者为 37%；年轻劳动者使用 AI 的概率比年长同事高约 20 个百分点。用户报告的时间节省中位数为每周 3 小时，占工作时间的 7.7%。由于只有 48.8% 的劳动者报告既使用 AI 又节省时间，作者将全经济范围的收益估在更接近 3.8% 的水平，并补充说，只有劳动者和雇主利用这些时间，节省的工时才会转化为产出。

不同任务的节省差异很大。生成代码或调试每周节省近 8 小时，但只有约 8% 的劳动者用 AI 做这些事。写作、研究和文本编辑是常见用途，节省的时间少得多。Lane 的讲话也强调同一点：时间节省“高度集中在特定行业，以及编程等专业任务”。

为什么整体数字变化不大

今年春天在《Brookings Papers on Economic Activity》上提交的一篇论文，提醒人们不要仓促解读调查。Alexander Bick、Adam Blandin、David Deming、Nicola Fuchs-Schündeln 和 Jonas Jessen 结合了 2025 年和 2026 年的劳动者与企业调查。他们发现，AI 使用程度较高的行业近年来生产率增长更快；这一关系在统计上显著，在欧洲和美国的幅度相近，但作者表示没有确立因果关系。他们没有发现明确证据表明，行业层面的 AI 使用与就业变化有关。他们还发现，使用情况与人事管理做法有关，尤其取决于企业是否积极鼓励员工使用 AI。

Lane 自己的保留意见是，“要发现 AI 对整体生产率的任何实质性影响，还为时过早”。欧洲央行博客文章引用了已发表的估计：AI 在 10 年间带来的额外年生产率增长为 0.1%–3.4%。文章还说，欧洲央行进一步研究将欧元区这一数字估为每年约 0.35 个百分点。

年轻劳动者在哪里

整体就业可以保持稳定，而入口却在收窄。本网站本周报道过的两项先前证据，指向同一扇门。美联储（Federal Reserve）10 月《褐皮书》（Beige Book）称，在其 12 个地区中，5 个地区有企业在通过 AI 提高生产率后，以自然减员方式缩减员工、推迟招聘，或预期创造更少岗位。斯坦福大学数字经济实验室（Stanford Digital Economy Lab）的一篇论文于 8月12日 修订，使用截至 2026年6月 的 ADP 工资数据。论文未发现全经济范围内岗位被替代的迹象，但在受 AI 影响的职业中，22–25 岁劳动者的就业比原本应有水平低 19%，主要通过招聘减少体现。Anthropic 自己的经济学家也报告称，公司技术岗位初级人员占新招聘员工的比例从 27% 降至 9%，而智能体工作时数是指挥它们的人类的 6 倍。这些证据都来自美国或一家企业。Lane 的讲话用一句调查结果，将同样的模式带入欧元区。

他列出了替代继续推进可能带来的后果：劳动者议价能力下降、工资增长放缓，以及劳动收入份额降低。在欧洲央行调查中，为 AI 建设提供服务的行业劳动者，比面临替代的知识密集型行业劳动者更乐观。

token 价格与工资的比较

讲话中最有经济含义的一句话很短：“对就业的净影响，也将取决于劳动成本相对于 token 价格的变化。”一位央行官员在公开表示，一项任务交给人还是模型，取决于价格比较，而模型一侧的价格是会变动的数字。

Lane 认为欧洲在竞争中落后。过去两年，美国数字投资增长速度是欧元区的两倍；美国劳动者每周工作时间中用于 AI 的比例，是欧元区最大几个经济体劳动者的 2–3 倍。他说，斯坦福 AI 指数（Stanford AI Index）列出的重要 AI 模型，美国有 59 个，中国有 35 个，法国和英国各有 1 个。美国拥有全球 75% 的 AI 算力，欧洲只有 5%。他仍称 AI 已经是“推动当前活动水平的主要因素”，企业今年将约 10% 的投资用于 AI，与 AI 相关的贷款约占近期企业信贷增量的四分之一。他补充说，全球 AI 热潮可能正在推高长期利率；他认为，这对欧元区意味着金融条件实质性收紧。

讲话也留下了一些未说明之处。调查回答来自自报，讲话给出了结果却没有方法。欧洲央行自己的数据尚未显示整体就业效应。Lane 没有预测多少毕业生岗位面临风险，来源也没有给出这一预测。

虚构的办公室，一年之后

回到仅存在于本文的 Marta 办公室。假设明年春天，经理把两个数字并排打开：初级员工一小时的成本，以及以 token 完成同等工作的成本。按 Lane 的说法，成千上万名经理和企业反复做出的这一比较，将决定调查尚无法回答的问题。第一个数字由合同和工资确定，第二个却是可变化的价格。承诺给她的职位能否结束搁置，取决于经理相信哪一个数字。

参考文献

  • Bick, A., Blandin, A., Deming, D. J., Fuchs-Schündeln, N., & Jessen, J. (2026). Mind the Gap: AI Adoption in Europe and the U.S. NBER Working Paper 34995. nber.org
  • Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2026, revised 12 August). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab. digitaleconomy.stanford.edu
  • Dias da Silva, A., Lebastard, L., & Sondermann, D. (2026). AI adoption and the productivity promise: what workers report. The ECB Blog, European Central Bank. ecb.europa.eu
  • Federal Reserve System (2026). Beige Book, October 2026: National Summary. federalreserve.gov
  • Lane, P. R. (2026). The AI opportunity for Europe. Dinner remarks at the International AI Summit, Dublin, 13 October. European Central Bank. ecb.europa.eu
  • Wilmers, N., Catipon, R., Massenkoff, M., & McCrory, P. (2026). How employment is changing at Anthropic. The Anthropic Institute. anthropic.com