香港科技大學6月20日率先公布2025年度畢業生就業調查中，最引人注目的變化是全職受僱比例的回落，整體全職受僱畢業生佔 59.7%，較2024年的 62.5% 下跌了 2.8 個百分點。這個跌幅看似溫和，但若放在當前AI技術急速演進的背景下審視，它可能正是勞動市場結構性轉變的早期信號。
必須先說明的是，單一年度的數據變化未必能直接歸因於任何單一因素，就業市場同時受宏觀經濟變差、利率環境、企業招聘週期等多重因素影響。但報告中的若干細節確實與「AI 正在重塑入門級職位需求」這一假設高度吻合，值得認真探討。
比較結果：跌勢的全面性與差異性
撇除樣本過小的人文社會科學學院（受訪僅82人）後，其餘主要學院全部出現全職就業率下跌。商學院由72.4%微跌至71.0%（-1.4pt），理學院由47.1%跌至44.8%（-2.3pt），工程學院由61.8%跌至58.9%（-2.9pt）。這種一致性下跌就是一個重要發現：跌勢並非由某一兩個學院異常拉動，而是普遍存在。
關鍵問題是：如果AI真的在收窄入門級職位，跌幅分布應呈現怎樣的模式？若AI衝擊主要集中於技術性、可被自動化輔助的工作，我們會預期工程學院的跌幅大於商學院。實際數據提供了部分但非決定性的支持——工程學院的2.9個百分點下跌確實大於商學院的1.4個百分點，方向與假設吻合。商學院作為與AI關聯看似較低的學科，跌幅最小，也符合預期。
數據中的蛛絲馬跡：工程學院的內部遷移
最具說服力的線索來自工程學院內部的職務結構變化。該學院的工程類職務比例由去年的59.3%大幅下跌至51.0%，跌幅高達8.3個百分點。工程設計、繪圖、初步分析等正是目前生成式AI與自動化工具最先滲透的領域。當一名資深工程師借助AI便能完成過去需要數名新人協助的工作時，企業對入門級工程職位的需求自然受到壓抑。
與此形成對照的是，系統分析及電腦程式設計類職務由24.9%升至29.1%（+4.2個百分點）。這並非偶然，而是市場需求重新配置的結果——能夠駕馭、開發或部署AI系統的人才需求上升，而從事可被AI輔助取代之常規工作的崗位則承受壓力。
其他佐證：升學、自僱與薪酬兩極化
若AI確實正在收窄入門級全職職位的入口，畢業生應會尋求替代出路，數據正是如此呈現。繼續升學的比例由23.4%升至24.9%，自僱比例更由1.7%接近倍增至3.0%。前者可理解為畢業生透過進修提升相對於AI的不可替代性；後者則反映AI工具大幅降低了個人創業的技術門檻——一個人借助AI，今天已能完成過去需要小型團隊才能處理的工作。
薪酬層面同樣支持這一論述。整體平均月入微升0.8%至$27,795，但月入中位數卻下跌3.1%至$23,267。這種「平均數升、中位數跌」的變化，意味著薪酬分布趨開始向兩極化：少數掌握AI高階技能者獲得高薪拉高平均值，而大多數從事一般性工作的典型畢業生議價能力反而下降。這正是技術變革衝擊勞動市場時的典型特徵——技能溢價擴大，中間層被擠壓。
保持審慎的必要
儘管以上推論在數據上自洽，仍須謹慎看待：
- 2.8個百分點的整體跌幅雖然存在，但近六成的全職受僱率依然穩健，並非崩跌
- 各學院跌幅的差異其實相當溫和，多落在1.4至3.4個百分點之間，這個範圍很可能同時包含正常的年度統計波動，尚未大到足以排除誤差
- 企業招聘決策受整體經濟氣氛與成本控制壓力影響甚深，AI充其量只是眾多推力之一，而非唯一解釋
跌勢的全面性告訴我們存在某種共同的下行壓力，這既可能源於整體經濟環境的審慎，也可能源於AI對各行各業入門職位的普遍滲透，兩者並不互相排斥。而跌幅的差異性——工程學院重於商學院，輔以工程類職務的顯著萎縮與程式設計職務的逆勢上升——則為「AI對技術性崗位衝擊較大」提供了初步旁證，但這一切都應停留在「趨勢觀察」而非「因果定論」的層次。
要真正驗證AI假設，需要的是連續數年的追蹤，以及觀察其他大學紀錄，若持續出現「工程及技術類職務跌幅明顯大於商管類」這類穩定模式，AI的結構性影響才能從合理推測逐步確立為可靠結論。
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