外媒评论认为，围绕“AI 正在摧毁白领初级岗位”的判断，目前仍缺少足够证据。近年部分初级岗位招聘下滑，未必完全由 AI 直接造成，利率上升与招聘周期转弱同样是重要背景。

文章援引对 2.38 亿条招聘信息的研究称，2022 年 3 月美联储启动加息时，AI 暴露度较高岗位的招聘信息已见顶回落。这类岗位主要集中在信息、金融和专业服务行业，本身就更容易受到利率变化影响。

不过，文章并未否认 AI 的作用。作者认为，更值得关注的变化不是企业大规模裁掉初级员工，而是减少招聘新人，而且缩减最明显的领域，往往正是 AI 可以替代重复性工作的岗位。

企业减少的是“培养投入”

文章认为，很多初级岗位过去并不只是为了当期产出而存在。无论是律所的一年级律师，还是医院里的住院医生，他们早期完成的工作往往需要上级反复审核，单看效率并不高。

但企业仍愿意承担这部分成本，因为这些岗位本质上承担了培养功能，是把新人逐步训练成资深专业人士的通道。AI 接手部分初级分析、整理和文书工作后，企业就更容易压缩这类招聘。

问题不在裁员，而在经验供给收缩

作者认为，企业仍然需要有判断力、有经验的员工，但越来越少的机构愿意继续为经验形成过程买单。过去，初级员工在工作中一边产出、一边受训，部分产出还能抵消培训成本；如今这部分基础工作被 AI 接走后，原有平衡被打破。

文章据此认为，企业不应把初级招聘简单视为一项可以被自动化削减的费用，而应把它看作对未来人才储备的投资。若不主动重建培训、轮岗、导师辅导等机制，未来可能出现资深人才需求仍在、供给却收缩的局面。

高校也面临同样压力

文章称，这一问题并不只发生在企业端。高校尤其是研究训练体系，也依赖学生在完成具体任务的过程中积累能力。如果关键训练环节被机器替代，学生可能更快得到答案，却更难形成独立判断。

作者最后表示，招聘周期未来可能随着经济环境改善而回升，但过去那种由日常生产活动顺带承担人才培养成本的模式，未必会自动恢复。对企业和高校而言，更现实的问题是，谁来为 AI 时代的人才培养重新付费。