该研究公司在 1 月 7 日的一份报告中指出，虽然存在就业岗位流失的轶事证据，但宏观经济数据并不支持自动化导致就业结构性转变的观点。相反，它指出了一种更为愤世嫉俗的企业战略：“我们怀疑一些公司试图将裁员打扮成好消息，而不是坏消息，例如过去的过度招聘。”

旋转叙事

这次裁员重塑的主要动机似乎是投资者关系。报告指出，将裁员归因于人工智能的采用“向投资者传达了更积极的信息”，而不是承认传统企业的失败，例如消费者需求疲软或“过去的过度招聘”。通过将裁员视为技术支点，企业可以将自己描绘成具有前瞻性的创新者，而不是在周期性衰退中挣扎的企业。

在最近的一次采访中，沃顿商学院管理学教授彼得·卡佩利告诉财富他看到了有关企业如何宣布的研究，因为市场通常会庆祝裁员的消息“幻影裁员”这实际上从未发生过。公司利用股票市场对潜在裁员消息的积极反应进行套利，但是“几十年前，市场停止上涨，因为[投资者]开始意识到公司实际上并没有进行他们所说的裁员。”

当被问及人工智能与裁员之间所谓的联系时，卡普利敦促人们仔细查看公告。“标题是，“这是因为人工智能”，但如果你读一下他们的实际说法，他们会说，“我们预计人工智能将涵盖这项工作。”但还没有做到。他们只是希望。他们这么说是因为他们认为投资者想听到这些。”

炒作背后的数据

牛津大学的报告重点介绍了来自招聘公司 Challenger, Gray & Christmas 的数据，该公司是裁员数据的领先提供商之一，以说明感知与现实之间的差异。尽管人工智能被认为是 2025 年前 11 个月美国裁员近 55,000 人的原因，占 2023 年以来报告的所有人工智能相关裁员的 75% 以上，但这一数字仅占报告失业总数的 4.5%。

相比之下，由于标准“市场和经济状况”造成的失业人数是其四倍，总计 245,000 人。从美国劳动力市场的大背景来看，每个月都有 150 万到 180 万工人失业，“与人工智能相关的失业仍然相对有限。”

生产力难题

牛津大学为人工智能革命提出了一个简单的经济试金石：如果机器真正大规模取代人类，那么剩余工人的人均产出应该会飙升。– 如果人工智能已经大规模取代劳动力，那么生产率增长应该会加速。一般来说，事实并非如此。”

该报告指出，最近的生产率增长实际上已经放缓，这一趋势与周期性经济行为一致，而不是人工智能驱动的繁荣。尽管该公司承认新技术带来的生产力提升通常需要数年时间才能实现，但当前的数据表明人工智能的使用“本质上仍处于实验阶段，尚未大规模取代工人。”

与此同时，美国劳工统计局最近的数据证实，“低雇佣、低解雇”的劳动力市场正在转变为“无就业扩张”，毕马威会计师事务所首席经济学家黛安·斯旺克此前曾表示财富伊娃·罗伊特伯格。

这符合什么美国银行美国股票与量化策略研究主管 Savita Subramanian 表示财富8 月，讲述了公司如何在 2020 年代学会用流程普遍取代人员。与此同时，她也同意，自 2001 年以来，生产率指标“并没有真正改善那么多”，并回顾了诺贝尔奖获得者经济学家提出的著名的“生产率悖论”。罗伯特·索洛：“你可以在任何地方看到计算机时代，但不能在生产力统计数据中看到。”

该简报还解决了人们对人工智能正在侵蚀入门级白领工作的担忧。尽管美国毕业生失业率在 2025 年 3 月升至 5.5% 的峰值，但牛津经济研究院认为，这可能是“周期性而非结构性”，并指出学位持有者的“供应过剩”是更有可能的罪魁祸首。到 2019 年，美国 22 至 27 岁受过大学教育的人所占比例上升至 35%，欧元区的增长幅度更大。

最终，牛津经济研究院得出的结论是，劳动力市场的转变可能是“渐进式的，而不是革命性的。”