🇺🇸学术2026年3月25日
The AI Layoff Trap: Automation Arms Race
arXiv (Wharton)
沃顿arXiv论文：AI裁员陷阱——争相自动化的企业正在制造集体行动困境，可能适得其反。
AI与劳动政策时间线
追踪全球各国政府和机构如何应对AI对就业的影响。
2025年1月起的数据
国家:
类型:
2026年3月
🇺🇸企业2026年3月24日
Economic Index March 2026: Learning Curves
Anthropic
Anthropic经济指数2026年3月：49%的工作已在25%以上的任务中使用AI。学习曲线显示早期采用者正在拉开差距。
🇺🇸企业2026年3月22日
How AI Is Transforming Work at Anthropic (Internal Data)
Anthropic
Anthropic内部数据：工程师59%的工作使用AI。揭示了实际使用模式与外部估计之间的差距。
🇺🇸智库2026年3月20日
Building Pro-Worker AI
Brookings (Acemoglu, Autor, Johnson)
Acemoglu、Autor、Johnson（布鲁金斯）：三位顶尖经济学家认为当前AI发展路径正在伤害工人。
🇺🇸学术2026年3月20日
AI Hiring Is Booming While Everything Else Stalls
Stanford HAI + Indeed
斯坦福HAI与Indeed数据：AI招聘激增而非AI招聘停滞，形成双轨劳动力市场。
🇺🇸媒体2026年3月18日
AI and the Entry-Level Job
Harvard Business Review + IBM
IBM将初级岗位招聘增加两倍，而竞争对手在裁员。HBR案例研究：AI时代的逆势人才战略。
🇺🇸媒体2026年3月18日
How AI Is Changing the Labor Market
Dallas Federal Reserve + HBR
HBR与达拉斯联储综合分析：AI通过不同渠道同时帮助和伤害工人——生产力提升与岗位替代并存。
🇺🇸学术2026年3月18日
Gen AI Wont Make Your Employees Experts
Stanford + Harvard
斯坦福-哈佛研究：AI无法弥合经验差距。8个月实地研究显示，AI反而放大了现有的技能差异。
🇺🇸政府2026年3月17日
AI and Young Workers: Employment Effects
Dallas Federal Reserve
达拉斯联储数据显示，科技行业青年就业自2022年初开始下降，比ChatGPT发布早了数月。
🇺🇸智库2026年3月16日
New Data Show No AI Jobs Apocalypse — For Now
Brookings Institution
布鲁金斯学会33个月分析显示：AI尚未导致大规模失业，但特定行业已出现预警信号。
🇺🇸智库2026年3月15日
Research on AI and the Labor Market Is Still in the First Inning
Brookings Institution
布鲁金斯学会荟萃分析指出，AI对劳动力市场的研究仍处于最早期阶段——大多数论断超前于现有证据。
🇺🇸媒体2026年3月15日
Karpathy AI Job Exposure Score for Every US Job
Andrej Karpathy / Fortune
Karpathy（前OpenAI）为每个美国职业评估AI暴露度。白领专业人士显示出最高脆弱性。
🌍国际组织2026年3月15日
World Employment and Social Outlook: Trends 2026
ILO
国际劳工组织旗舰报告：全球失业人数达1.86亿，AI悖论——生产力提升却未带来就业复苏。4.08亿人缺乏体面工作。
🇺🇸智库2026年3月15日
AI Labor Displacement and the Limits of Worker Retraining
Brookings Institution
布鲁金斯学会考察了历史上的再培训项目，发现对被替代工人的成功率有限。
🌍国际组织2026年3月15日
Generative AI and Jobs: Refined Global Index of Occupational Exposure
ILO
ILO跨138个国家的改进指数：由于职业隔离模式，女性面临的自动化风险是男性的两倍。
🇺🇸智库2026年3月10日
Measuring US Workers Capacity to Adapt to AI-Driven Job Displacement
Brookings Institution
布鲁金斯学会发现610万美国工人AI暴露度高但适应能力低——结构性脆弱性地图。
🇺🇸智库2026年3月5日
AI and Young-Adult Jobs: The Real Mystery
Economic Innovation Group
EIG研究质疑AI影响青年就业的叙事：就业下降存在非AI原因，包括疫情后的市场调整。
🇮🇳企业2026年3月1日
India Brief: Economic Index
Anthropic
Anthropic印度简报：全球第二大AI用户群体，但人均采用率排第101位——规模与深度的鸿沟。
2026年2月
🇺🇸企业2026年2月28日
February 2026 Job Cuts Report
Challenger, Gray & Christmas
Challenger报告：2026年1-2月有12,304个岗位因AI被裁撤，同时招聘计划同比下降56%。
🇺🇸媒体2026年2月20日
AI Doesnt Reduce Work — It Intensifies It
Harvard Business Review
HBR的8个月实地研究发现，AI增加了工作强度而非减轻负担——生产力悖论。
🇺🇸智库2026年2月15日
Is Generative AI a Job Killer? Evidence From the Freelance Market
Brookings Institution
布鲁金斯自由职业市场研究：高技能自由职业者受AI冲击最大，颠覆了低技能优先被替代的叙事。
🇺🇸学术2026年2月1日
Payrolls to Prompts: Firms Replacing Labor With AI
arXiv (Payrolls to Prompts)
arXiv研究：企业每削减1美元自由职业预算，仅花3美分在AI上——替代是不完整的。
2026年1月
🌍学术2026年1月28日
Graph-Based Analysis of AI-Driven Labor Market Transitions
arXiv
Analyzes 9,978 Egyptian job postings using knowledge graphs. Finds 20.9% of jobs face high automation risk, but only 24.4% of at-risk workers have viable transition pathways. 75.6% face structural barriers requiring comprehensive reskilling, not incremental upskilling. Process-oriented skills appear in 15.6% of feasible transitions.
🇺🇸媒体2026年1月20日
Companies Are Laying Off Workers Because of AIs Potential, Not Performance
Harvard Business Review
HBR分析：CEO们基于AI潜力而非实际表现裁员。每50项AI投资中仅1项具有变革性。
🇺🇸企业2026年1月15日
Anthropic Economic Index: January 2026
Anthropic
Anthropic经济指数：AI的实际生产力提升为1.0%而非报道的1.8%——大部分使用是增强而非自动化。
🇺🇸学术2026年1月10日
AI-Exposed Jobs Deteriorated Before ChatGPT
University of Pittsburgh + RAND
匹兹堡/RAND对1050万LinkedIn档案的研究：AI暴露岗位在ChatGPT发布前8-10个月就已开始恶化。
2025年12月
2025年6月
2025年3月
🇺🇸学术2025年3月24日
Augmenting or Automating Labor? The Dual Impact of AI on Jobs and Wages
arXiv
Studies 2015-2022 US data using instrumental variables. Finds automation AI negatively impacts new work, employment, and wages in low-skilled occupations, while augmentation AI fosters new work and raises wages for high-skilled occupations. Concludes AI may accelerate existing wage inequality.