AI正在把人分门别类:一场用数据写就的社会分层革命

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作者：微信文章
你有没有发现，AI早已不只是工具，它正像一把精准的手术刀，把职场、阶层、人群重新切割归类。从社会学的资本分层、人类学的族群区隔，到真实可查的就业、收入、普及数据，这不是玄学，是正在发生的社会结构重塑。

一、先看硬核数据：AI分类的速度，比你想象更快

- 全球普及速度：生成式AI不到3年收获12亿用户，普及速率远超互联网与智能手机（微软AI经济研究院，2025）

- 国内使用渗透率：中国劳动人口月度AI使用率16.3%，20-40岁主力人群日均高频使用者仅25%，约1亿人

- 岗位分化：AI相关岗位同比最高增幅1100%，AI产品经理增幅369%；同期基础文职、录入、初级文案岗位收缩27%（脉脉高聘，2025）

- 效率与收入差：深度AI用户每周节省10+小时，同等岗位薪资比普通从业者高30%-80%（OpenAI企业报告）

- 数字鸿沟扩大：发达国家AI使用率24.7%，发展中国家仅14.1%，增速差近一倍；高学历/高收入群体AI深度使用率是低收入群体的4.2倍

冰冷数字背后，是一套新的社会分类机制正在取代学历、出身、行业，成为新的分层中轴。

二、社会学视角：AI重新定义“资本”，制造三大新阶层

布迪厄提出的文化资本、社会资本，正在被AI技术资本重构。学历光环褪色，会不会用AI，直接决定社会位置。

1. AI掌控阶层（顶层，约占0.3%）

- 人群：模型研发、算力与数据持有者、AI架构师、算法规则制定者

- 特征：定义AI能力边界，分配数据收益，掌握技术权力

- 数据佐证：核心算法岗平均月薪6.1万元，部分解决方案专家年薪破百万

2. AI驾驭阶层（新中产，约占15%-18%）

- 人群：提示词工程师、AI运营、AI视觉师、行业AI顾问

- 特征：把AI嵌入工作流，1人产出=3-5个传统岗位

- 数据佐证：AI复合人才溢价30%-80%，人机协作工程师缺口超200万

3. AI边缘阶层（基数最大，约80%+）

- 人群：被算法管理、被AI替代、仅从事AI无法完成的低端人力劳动

- 特征：可替代性高、议价能力弱、收入增长停滞

- 数据佐证：高重复度白领岗位未来5年替代风险62%，大量中间岗位快速空心化

社会学本质：AI从生产工具升级为生产关系要素，算法治理正在替代传统科层制，绩效、流量、收入都由数据与模型定义，更刚性、更隐蔽、更难反抗。

三、人类学视角：AI造出新“族群”，用符号划清边界

人类学认为，族群不靠血缘，靠边界符号、文化仪式、身份认同。AI正在制造清晰的文化区隔，形成“懂AI”与“不懂AI”两大部落。

1. 四大边界符号，一眼划分族群

- 语言边界：黑话体系——Prompt、Agent、RAG、Embedding、LoRA、向量库

- 工具边界：标配清单——GPT-4o、Claude 3、Midjourney、Runway、Sora、Dify

- 行为边界：工作方式——用AI搜资料、写方案、做设计、自动化流程

- 结果边界：现实差距——效率、产出、薪资、晋升机会全面拉开

2. 新“文化仪式”，强化身份认同

- 提示词仪式：反复调试指令，像祭祀一样召唤高质量产出

- 炼丹仪式：调参、训模型、做数据集，形成专属亚文化

- 自动化仪式：把重复工作流程化，象征“现代性与专业度”

- 作品仪式：用AI生成图文/视频，作为社交与求职名片

3. 符号暴力：不会AI=“落后、低效、过时”

社会话语已形成隐性压迫：“不用AI=不专业”“不会提示词=认知落后”。不会AI的人被贴上原始标签，被迫学习以获取现代身份合法性，这是典型的符号暴力。

四、结构后果：双重极化，中间阶层快速塌陷

1. 职业结构M型化

- 顶端：AI创造者、解决方案专家，薪资与需求暴涨

- 底端：情感劳动、体力劳动、伦理判断类岗位留存

- 中间：大量初级白领、文职、标准化岗位被快速抽空

2. 数字鸿沟放大原有不平等

- 高资源人群：优质工具、课程、社区加持，加速向上流动

- 低资源人群：无设备、无网络、无学习渠道，进一步边缘化

- 北大研究证实：AI对东部、服务业、高认知岗位的增收效应显著更高，扩大区域与行业差距

五、关键追问：AI到底有没有在制造新的不平等？

答案很明确：AI没有凭空制造不平等，但它在以指数级速度放大、固化、重塑原有的不平等，甚至形成新的“数字阶级壁垒”。

我们用三组数据，把这件事讲透。

1. 起点不平等：数字鸿沟从“有没有网”变成“会不会用AI”

- 高收入群体的AI深度使用率，是低收入群体的 4.2倍

- 一线城市职场人日均使用AI时长，是三四线城市的 2.7倍

- 受过高等教育人群掌握提示词、自动化工具的比例，是低学历群体的 5.8倍

过去的鸿沟是：能不能上网。

现在的鸿沟是：能不能高效、专业、创造性地使用AI。

不会用AI的人，不是“少一个工具”，而是被系统性排除在高生产率、高回报岗位之外。

2. 收益不平等：AI带来的红利，高度向少数人集中

- 企业引入AI后，顶层管理者与核心技术人员收益提升47%

- 中层白领效率提升被视为“本职工作”，薪资涨幅仅 4%–8%

- 底层可替代岗位不仅不涨薪，还面临 27%的岗位收缩压力

AI不是“普惠增长”，而是结构性收益再分配：少数人获得超额回报，多数人只获得效率压力，一部分人直接被挤出就业市场。

3. 权力不平等：算法治理，让不平等更隐蔽、更难反抗

AI正在把传统的“人管人”，变成“算法+数据”管人：

- AI面试、AI筛选简历、AI绩效打分、AI流量分配、AI派单

- 规则不透明、逻辑不公开、申诉渠道缺失

- 个体在算法面前，几乎没有议价权与反抗空间

社会学上称之为：技术霸权下的隐性支配。

你被分类、被定价、被限流、被淘汰，甚至不知道“裁判是谁、规则是什么”。

结论：AI不是平权器，而是不平等放大器

它没有制造最初的贫富差距、教育差距、资源差距，但它用技术效率把差距拉得更宽、用数据规则把差距锁得更死。

- 会用AI的人：1人顶3–5人，收入、话语权、选择权全面上升

- 不会用AI的人：可替代性飙升，议价能力暴跌，陷入结构性弱势

这就是AI时代最冷酷的现实：

技术越先进，“会用”与“不会用”之间的鸿沟，就越接近阶级鸿沟。

六、终极本质：AI在重新定义“现代人”的标准

从哲学人类学看，AI正在改写合格现代人的准入门槛：

- 工业时代：会读写=现代公民

- 信息时代：会电脑/外语=职场合格者

- AI时代：会与AI协同、会驾驭AI、用AI扩展自身能力=现代人

不具备这一能力，在社会叙事中会被归为“功能意义上的落伍者”。AI划分的不只是职业与收入，更是人的现代性程度、尊严与社会归属。

结语

AI对人的分门别类，不是技术焦虑，是社会学意义上的阶层重构、人类学意义上的族群分化。数据已经证明：未来没有“AI行业”，只有会用AI的人，和被AI甩在身后的人。

与其恐惧被分类，不如主动成为制定分类标准的驾驭者。这不是选择，是生存必需。