高盛全球经济研究团队负责人约瑟夫·布里格斯近日表示，人工智能技术的广泛应用预计将导致约9%的美国劳动者面临职业转型，涉及群体规模达1500万人。这一预测基于对科技发展周期与就业市场动态的长期观察，但布里格斯同时强调，历史经验表明技术革新带来的岗位更替不会造成永久性失业，劳动力市场具备自我调节能力。
在对比20世纪末互联网革命引发的就业结构调整时，布里格斯指出当前转型规模具有可比性。他以科技咨询和创意设计领域为例，估算AI应用已导致美国每月新增就业岗位减少1万至1.5万个。不过这位经济学家特别指出，单纯计算技术替代效应而忽视新职业创造的传统分析框架存在缺陷，过去80年美国就业市场数据显示，约85%的净增长岗位都源于技术进步催生的新需求。
美国就业市场的动态平衡机制为转型提供了缓冲空间。据布里格斯介绍，该国每年自然产生约3000万个新岗位，同时淘汰2900万个旧岗位，这种大规模流动意味着只要岗位创造速度提升5%，就能完全消化AI带来的职业迁移需求。他特别提到，医疗、教育等受监管行业的技术应用存在滞后性，这为劳动者适应变化争取了宝贵时间。
麻省理工学院研究员尼尔·汤普森从技术落地角度补充分析，认为AI对就业的冲击不会呈现断崖式特征。他以医疗行业为例，指出隐私保护法规和数据处理成本构成双重门槛，导致技术应用速度显著落后于理论突破。这种技术渗透的渐进性，使得多数职业更可能经历部分自动化而非整体消失，就像GPS技术虽然削弱了出租车司机的路线知识价值，却通过提升运营效率带动了行业规模扩张。
汤普森将AI发展进程比作"可观测的潮水"，其影响范围和速度都处于可控范围。他援引历史案例说明，当技术替代特定工作环节时，劳动者往往能通过调整技能组合实现职业转型。这种动态适应过程在制造业自动化、ATM机普及等历史场景中已得到验证，每次技术革命最终都推动了就业结构升级而非总量萎缩。
当前就业市场数据已显现技术变革的早期信号。最新统计显示，美国6月新增非农岗位仅5.7万个，远低于预期水平，同时4-5月就业数据被下修7.4万个。尽管失业率降至4.2%，但劳动参与率下降表明部分人群选择暂时退出就业市场。经济学家认为，这种波动既反映经济周期因素，也预示着就业市场正进入深度调整阶段。
