担心AI抢走工作的人翻倍，但六成员工忧虑的是整个行业

美国劳动者对AI造成个人失业的担忧在一年间翻倍，但更普遍的是对行业用工收缩的预期。波士顿联储2026年9月2日发布的 调查说明 显示，担心自己因AI失业的受访劳动者比例从2024年的5%升至2025年的略高于10%，同时有60%预计所在行业会出现AI相关裁员或就业人数下降。

研究比较了2024年12月和2025年12月两轮问卷，均属于纽约联储“消费者预期调查”的特别模块；该月度调查使用由约1300名美国住户户主组成的全国代表性轮换网络样本。此次结果衡量的是劳动者的担忧、感受和预期，而不是已经发生的裁员，也不能据此断定六成员工认为自己的岗位会消失。

个人失业恐惧与行业收缩预期是两项指标

标题中的两个比例回答不同问题。略高于10%对应“我是否担心自己因AI失去工作”，60%对应“我所在的行业是否会发生AI相关裁员或减少就业”。后一个比例既不是个人失业概率，也不是实际裁员率。

这种差距意味着，一名劳动者可以认为自己的职位暂时安全，同时预计同行、其他岗位或行业总用工量承受压力。调查并未要求受访者指出哪家公司会在何时裁员，所以60%反映的是广泛的行业判断，而非已经确定的企业计划。

个人失业担忧的上升也不局限于某个单一群体，而是出现在几乎所有行业、学历和年龄组。部分行业的个人担忧比例较高，但细分样本更小，因此这些结果适合识别差异，不宜直接用作行业风险排行榜。

焦虑最高的是效率感受停在中间的人

生产率感受与失业担忧并不是简单的线性关系。研究的 回归估计 显示，对“AI让我在工作中更高效”持中立态度的劳动者，表达失业担忧的估计概率为21.2%；强烈不同意和强烈同意者分别为6.4%和6.1%。中立组表示自己面临新增且难以管理的工作要求的估计比例也最高，达到19%，两端群体则分别为2%和9%。

这些是控制收入、地区、行业、年龄、教育和性别等特征后的估计关系，并不能证明缺乏明确效率提升直接导致焦虑。分析提出的一种可能解释是：这部分劳动者已经让AI接手某些任务，却没有感受到清晰的产出改善，同时还要应对新的工作要求。

两端群体的处境可能不同。几乎感受不到效率提升的人，工作内容或许尚难接入AI；感受最强提升的人，则可能已经用AI替代部分任务时间，并把时间转向其他工作。调查支持的是劳动者体验之间的关联，而不是对任何岗位前景的确定预测。

生产率提升没有自动变成加薪

强烈认同AI提高自身生产率的劳动者，表示自己更可能在未来12个月因AI要求加薪的估计概率为14%；其他四档生产率感受组为1.9%至6.4%。但报告最强生产率提升的劳动者仅占相关回归样本的6%，因此14%不能解释为全体员工中有14%准备要求加薪，更不是工资上涨14%。

调查记录的是自报的效率感受和谈判意愿，没有验证雇主是否认可生产率提升，也没有观察加薪是否提出或获批。它所揭示的是一种可能的薪资压力机制：当少数劳动者认为AI带来了明确、可归因的产出改善时，他们也更可能认为自己拥有议价依据。

若企业和员工要把这种感受转化为可核验的薪酬讨论，盘点对象应当是具体任务，而不只是“是否使用AI”。可记录的证据包括：

• 采用AI前后的任务耗时，以及节省的时间被用于什么工作；
• 返工、错误和人工复核量是否变化；
• 质量审核结果、完成量或服务范围是否持续改善；
• AI引入后新增了哪些监督、校验或合规任务。

这份清单是依据调查所呈现机制作出的编辑性归纳，不是波士顿联储制定的加薪标准。它的作用是把“感觉更高效”与实际工作结果分开，也把效率收益与新增负担同时纳入判断。

调查预期不能替代真实就业数据

不同调查中的“担心失业”也不能直接拼成一条趋势。2026年9月9日发布的 Gallup多轮调查 显示，多数波次中约3%至4%的美国员工认为自己的岗位极有可能在五年内因新技术、自动化或AI消失；若把回答“有些可能”或“非常可能”的人合并，2026年第一季度的比例约为19%。这与波士顿联储调查的题目措辞、担忧门槛、预测期限和样本设计均不相同，不能拿来证明其略高于10%的结果偏高或偏低。

同样，60%的行业收缩预期不证明AI已经造成相同比例的就业减少。AI可能替代部分任务，也可能让劳动者转向更复杂的工作；最终就业变化还取决于企业是否扩大产出、减少招聘、重组岗位或创造新职位。

目前可以确认的是，2024年至2025年间，美国受访劳动者的个人失业担忧明显上升，对行业层面减员的预期则覆盖了更大人群；生产率感受、难以管理的新要求和加薪意愿呈现出不同关系。尚无法确认这些预期将转化为多少裁员、招聘减少、岗位重组或工资上涨，后续仍需用企业用工、职位空缺和实际薪资数据检验。个人风险、行业预期、生产率感受和加薪意愿因此必须继续作为四项不同指标理解。