AI冲击办公室：女性主导岗位为何更脆弱？

外媒近日刊文指出，随着人工智能加速进入办公室和行政场景，女性就业正面临新一轮技术冲击。

历史经验显示，从自动电话交换机到个人电脑，技术变革曾多次重塑女性在劳动力市场中的位置：一些岗位被淘汰，另一些机会被创造。但这一次，AI的能力边界更广，受影响的不再只是重复性劳动——女性占比较高的行政、文书类岗位尤其值得关注。

历史镜鉴：技术曾如何改变女性就业

文章回顾了女性经历的三次典型的技术冲击。

20世纪40年代，女性占美国电话接线员的近95%，这份工作需要培训、速度和准确性，曾为女性提供相对不错的薪酬。但随着自动电话交换机普及，估计约7.5万个接线员岗位消失。

经济学家James Feigenbaum和Daniel P. Gross的研究发现，许多经验丰富的接线员难以恢复原有职业轨迹，一些人转向薪酬更低的工作，另一些人退出劳动力市场。年轻女性则往往适应更好，能在其他领域找到质量相当的工作。经济学家David Autor指出，人们常围绕特定行业构建职业生涯，这使得技术颠覆难以应对。

技术也会创造机会。20世纪中期，洗衣机等家用电器普及减少了家务时间，帮助更多女性进入劳动力市场。1950年至1980年间，美国就业女性增加超过2500万，劳动力参与率从34%升至52%。随着女性进入有薪就业，儿童保育、食品制备、零售、酒店、专业服务和办公室行政等需求增长，吸收了新增劳动力。

20世纪80年代个人电脑的到来带来又一次转变。1980年，美国近470万人从事秘书、速记员和打字员工作，其中超过98%是女性。计算机和文字处理软件让管理者可以自己打字、整理信息和管理行政工作，减少对专职秘书的依赖。但计算机也创造了电子表格、数据库等新工具，使部分劳动者承担新职责。

Marcus Dillender和Eliza Forsythe 2022年发表的研究发现，办公室和行政任务软件的采用或导致该行业就业下降1%，但同时大学毕业生工资上涨了3%。

当前风险：女性主导岗位承压

文章认为，AI带来的挑战在于其能力超出早期技术针对的重复性任务，可能影响更广泛的职业。女性在行政和文书职位中占比较高，因此可能尤其面临风险。

国际劳工组织研究发现，高收入国家近十分之一的女性从事AI风险最高的职业；处于“AI驱动的任务自动化”最高风险的岗位占女性就业的9.6%，几乎是男性占比的三倍。哈佛大学研究还发现，女性使用AI的比例比男性低25%。

招聘顾问Jennifer Maffei表示，随着企业加大AI投入，越来越多行政人员被抛在一边。智库布鲁金斯学会研究显示，在大约600万名最容易遭受AI岗位替代、且最缺乏应对能力的美国劳动者中，文书和行政岗位员工构成主体，其中超过85%是女性。

求职网站Indeed研究总监Laura Ullrich指出，许多“对AI适应能力最弱的职业都高度由女性主导”，她担心女性占多数的岗位被侵蚀可能加剧性别不平等。

过去一年，航运集团马士基宣布在全球裁减1000个行政岗位，从宝洁到亚马逊等公司的更大范围裁员也波及企业支持岗位。Anthropic的Claude Cowork等工具号称能安排日程、做会议记录并准备文件，Lindy等专业工具则承诺以低于人类助理的成本提供全面支持。

Indeed数据显示，女性主导的行政助理岗位招聘广告数量已比新冠疫情前水平低5.4%。与此同时，美国性别薪酬差距在过去两年有所扩大。

曾任行政助理的Kelly Norton几年前年薪达到六位数，如今在连续数月每天申请10个职位后，觉得已把够资格的岗位都申请过了，而其中多数薪资只有过去的一半。

观点分歧：行政岗位会被取代吗？

当然，并非所有人都对行政岗位命运持悲观态度。

提供“虚拟”在线人类行政助理服务的AES公司首席执行官助理Linnae Dosumu-Johnson认为，行政工作需要项目管理、活动策划和沟通等多种技能组合，包括为顶级专业人士处理高度敏感任务。

“你无法用AI取代某些人，”她说，“高知名度的人每天有成千上万美元进出……他们不会接受任何不完美的东西。”她承认AI可帮助记笔记等重复性任务，但“它无法理解接下来应该发生什么的细微之处。如果出了错，你不能指望AI来修复……工具的好坏取决于操作它的人”。

乔治城大学教育与劳动力中心主任Jeff Strohl表示，历史上较少受自动化威胁的劳动者通常身处需要多种技能且例行性较低的岗位。“职业由一组任务构成，当其中一些任务容易受到AI冲击时，能够做不止一种事情就会带来一定韧性。”

但Maffei与客户交谈时，发现自己不得不给出“逆耳忠言”，解释尽管他们有长期职业生涯，现在却被视为“技能不足”。她建议客户进行“多阶段跃升”，培养新技能并拓宽职业路径。

一些客户成功跨入项目管理或人力资源领域，另一些人则从被裁掉的行业底层重新开始。她的建议是：“专注于那些需要人类来完成的事情。”

文章最后指出，AI可以接管特定任务，同时让员工专注于需要判断力、沟通和其他人类技能的工作。核心不确定性在于：新的职业和职责是否会足够快地出现，以抵消因自动化而失去的工作，以及受影响劳动者是否拥有转入这些工作的培训和机会？

历史表明，技术变革既可关闭旧路径，也可创造新路径；但随着AI向日益复杂的工作推进，颠覆规模与劳动者适应能力仍是未解问题。