彌合差距：英國青年就業的新途徑

 

彌合差距：英國青年就業的新途徑

近期，英國不參與教育、就業或培訓（NEET）的青年人數上升，已成為決策者關注的焦點 。數據顯示，2022年至2025年間，NEET 比率上升了 1.8 個百分點，截至 2025 年底達到 12.8%，與 2015 年的水平相當 。對行政記錄的分析表明，這不僅僅是經濟的週期性低迷，更可能涉及專門影響年輕群體的結構性轉變 。

為應對這些挑戰，本提案概述了一種多管齊下的方法，旨在將年輕人重新融入勞動力市場，重點在於創造無障礙的途徑、促進技能獲取，並使教育與產業需求接軌。

1. 綜合過渡途徑 勞動力市場參與度的下降，特別是 16 至 17 歲以及 22 至 24 歲的青年，凸顯了在教育與穩定就業之間建立更好「橋樑」的必要性 。政府不應僅依賴廣泛的經濟干預，而應促進由產業主導的學徒計劃，為年輕人提供即時、低門檻的職業部門切入點 。透過與私營企業合作，我們可以確保培訓直接與當前市場需求掛鉤，從而提高進入勞動力市場者的就業能力 。

2. 針對弱勢群體的針對性支持 行政數據顯示，雖然薪資就業整體下降，但 18 至 20 歲青年申請失業救濟的比例增加尤為顯著 。政策必須轉向為這一群體提供量身定制的支持，特別是解決健康相關的不活動問題以及缺乏專業經驗所帶來的障礙 。提供指導、心理健康支持以及靈活的工作機會，對於防止青年長期脫離勞動力市場至關重要 。

3. 加強數據驅動的決策 過去對勞動力調查（LFS）的依賴，因應答率面臨重大挑戰，限制了精確的政策制定 。未來的政策必須依賴更穩健、高頻率的行政數據集（例如薪資記錄），以即時監測干預措施的有效性 。通過採取更具實證性和區域性的方法，政府能夠更有效地識別並解決各地的就業差異 。

駕馭AI風暴：為何原創性是新的工作保障

 

駕馭AI風暴下的職場生涯

AI風暴與白領職場新常態

多年來，自動化一直被視為藍領和體力勞動工作的威脅。現在，一種全新的自動化形式——生成式AI——正在挑戰白領階層的第一道階梯。新的證據表明，這場風暴已經開始聚集，並且對入門級職位衝擊最大。

根據哈佛大學博士生的一項研究，與尚未採用的公司相比，積極整合AI的公司在初級職位招聘方面出現了明顯更急劇的下降。為什麼會這樣？因為那些低級、基於任務的工作——那些構成許多初次就業機會的「無腦死記硬背」式思維——被證明是最容易被AI自動化的。

如果你是一位正在尋找工作的年輕人，這些數據不應讓你感到絕望；它應該是對你發出策略規劃的號召。最容易被自動化的工作，是那些依賴於複製、處理和彙總現有資訊的工作。那些仍然安全且有價值的工作，是那些需要真正的創造力、洞察力和原創思想的工作。

創意核心：你對抗自動化的防護罩

在AI經濟中蓬勃發展的關鍵，是停止與AI競爭，而開始創造AI想要複製的東西。大型語言模型（LLMs）是強大的模擬和複製工具，但它們依賴於人類生成的模板來產出結果。

你的行動計劃：成為原創者，而非複製品

1. 宣傳實質性技能： 不要僅僅列出軟體熟練度。要強調獨特的成就，以及你解決了其他人都無法解決的問題的案例。你的價值在於你的洞察力，而不是你的處理能力。

2. 將AI作為倍增器，而非拐杖： 展示你對AI的運用，僅作為一個工具，讓你的原創作品傳播得更廣、更快。焦點必須保持在你所產出的內容（無論是程式碼、寫作、設計或策略）的品質和原創性上。

3. 努力成為創作者： 說服潛在的雇主，你的目標是成為原創來源——那個能夠設定新標準的點子、文字或程式碼的作者。這是加入公司創意核心的途徑，在那裡，真正的創新是首要的要求，AI的威脅就會消退。

數據顯示，資深職位的招聘保持穩定。每一位年輕專業人士的目標，都必須是迅速超越那些容易被自動化的初級任務，並確保擔任一個真正的創造力成為主要價值的職位。AI革命不是放棄的理由；它是一個強大的動力，要求你志存高遠、並以前所未有的方式進行原創性思考。