在 4 月 6 日到 4 月 9 日舉辦的 HumanX 大會(huì)上，入口處貼放著一條非常直白的廣告：" 停止雇傭人類 "。

它不是主旨演講，也不是哪位 CEO 的發(fā)言，但它比臺(tái)上的所有表達(dá)都更直接。

因?yàn)樵跁?huì)場里，人們正在討論另一套說法：要提升批判性思維、加強(qiáng)溝通能力，要發(fā)揮人類獨(dú)有的價(jià)值。

可實(shí)際情況是，越來越多的公司在裁員時(shí)直接提到 AI。

Salesforce 裁掉 4000 名客服員工，稱 AI 已經(jīng)接管了 50% 的工作；

Block CEO 杰克 · 多西宣布，公司計(jì)劃裁掉近一半員工，理由是 " 智能工具 " 徹底改變了企業(yè)運(yùn)作方式。

就在 3 月 2 日，來自賓夕法尼亞大學(xué)和波士頓大學(xué)的兩名研究人員發(fā)表了一篇論文，用數(shù)學(xué)推演了一個(gè)非?？膳碌内厔?shì)：AI 裁員將摧毀經(jīng)濟(jì)。

每家用 AI 取代工人的公司，也在解雇自己的客戶；每位被裁的員工，都是曾經(jīng)會(huì)花錢的人。

當(dāng)足夠多的人失業(yè)時(shí)，購買力會(huì)被持續(xù)侵蝕，而那些裁員的公司，在一個(gè)沒有購買力的經(jīng)濟(jì)中銷售產(chǎn)品，也會(huì)最終走向破產(chǎn)。

一

那篇論文的題目非常簡單，就叫《AI 裁員陷阱》。

它假設(shè)每家公司都面臨著一個(gè)簡單的選擇，用人，還是用 AI。

用 AI 的好處是成本更低，每替代一個(gè)崗位，公司都能節(jié)省一部分開支。

可是問題在于，被替代的員工，從公司的角度來講可能是 " 成本 "，但在市場上，他們同樣也是消費(fèi)者。

從宏觀上看，當(dāng)他們的收入減少時(shí)，對(duì)商品和服務(wù)的消費(fèi)也會(huì)隨之減少，而這些消費(fèi)，原本也是企業(yè)收入的一部分。

論文把這件事寫成了一個(gè)很清晰的結(jié)構(gòu)：每裁掉一個(gè)人，會(huì)帶來一部分需求損失。

注意了，這部分損失并不會(huì)完全由裁員的公司承擔(dān)，而是被整個(gè)市場分?jǐn)偅考夜荆ú还苁欠癫脝T）都承擔(dān)其中的一小部分。

好處是私有的，代價(jià)變成了公攤，從單個(gè)公司的角度來講，繼續(xù)自動(dòng)化似乎是最佳選擇。

而且光自動(dòng)化還不夠，還要比競爭對(duì)手更快地自動(dòng)化——不然不就落后于人了嗎？

按照這個(gè)邏輯去推演，當(dāng)競爭進(jìn)一步加劇，公司之間會(huì)爭相加速自動(dòng)化，以獲得暫時(shí)的優(yōu)勢(shì)。

但由于每家公司都在自動(dòng)化，這些優(yōu)勢(shì)會(huì)相互抵消，可是需求的流失不會(huì)抵消。

論文用了一個(gè)很形象的概念來描述這種狀態(tài)：" 紅皇后效應(yīng) "。

所有人都被逼著奔跑，但沒有人真正前進(jìn)。

用中國的古話講，就是 " 逆水行舟，不進(jìn)則退 "；或者更通俗點(diǎn)，被迫內(nèi)卷。

更極端一點(diǎn)，當(dāng)自動(dòng)化幾乎沒有成本時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)甚至?xí)莼癁橐粋€(gè)典型的囚徒困境：

每家公司都會(huì)選擇完全自動(dòng)化，因?yàn)檫@是對(duì)自己最優(yōu)的策略；但當(dāng)所有公司都這么做時(shí)，最終的結(jié)果反而比不自動(dòng)化更差。

問題是，即使每家公司都知道裁員會(huì)削弱市場，它們依然會(huì)繼續(xù)。

繼續(xù)跑好歹是一損俱損，停下來，只會(huì)被更快淘汰

二

那么就有人要問了：這個(gè)情況該怎么辦呢？

論文給出的解法是發(fā)揮一下 " 有形之手 " 的作用，為了大環(huán)境，向公司征收自動(dòng)化稅（Pigouvian Tax）。

既然問題出在企業(yè)沒有為 " 需求被削弱 " 承擔(dān)全部成本，那就通過稅收，讓裁員變得沒那么 " 劃算 "。

從模型內(nèi)部來看，這個(gè)結(jié)論是自洽的：理想的稅率應(yīng)該盡量對(duì)齊公司沒有承擔(dān)的那部分損失，這部分的稅收還能用于再培訓(xùn)和提高再就業(yè)率，簡直是一個(gè)非常理想的解法。

但正因?yàn)樗^于理想，它的問題也開始顯現(xiàn)。

這篇論文把現(xiàn)實(shí)世界壓縮成了一個(gè)簡單的模型，只剩下成本、需求和競爭這幾個(gè)簡單變量。

在這個(gè)框架下，" 過度自動(dòng)化 " 幾乎是一個(gè)必然結(jié)果。

但現(xiàn)實(shí)世界并不是這樣運(yùn)作的：

需求并不會(huì)簡單地隨著收入減少而消失，它會(huì)遷移、重組，會(huì)被新的產(chǎn)品和服務(wù)重新激發(fā)；

崗位也不會(huì)被替代，它們同樣會(huì)被創(chuàng)造，只是分布方式發(fā)生變化；

企業(yè)的決策，也不僅僅取決于成本，還受到戰(zhàn)略、品牌、政策等多重因素的影響。

現(xiàn)實(shí)世界是動(dòng)態(tài)的、發(fā)展的、多元的，而這個(gè)模型是靜態(tài)的。

這并不意味著模型毫無價(jià)值，只是它刻意忽略了現(xiàn)實(shí)中的其他變量。

換句話說，這個(gè)模型并不是在還原現(xiàn)實(shí)，只是在放大其中的一條路徑。它更像是一個(gè)極端情景的放大鏡，警示我們：如果某些條件同時(shí)成立，市場機(jī)制本身，可能會(huì)把自動(dòng)化推到一個(gè)未必理想的方向。

三

HumanX 大會(huì)上的討論，其實(shí)提供了一種 " 現(xiàn)實(shí)版本 "。

這是一個(gè)為期四天的大會(huì)，吸引了大約 6500 名投資人、創(chuàng)業(yè)者和科技高管。幾乎所有發(fā)言者都在重復(fù)同一套建議：要學(xué)會(huì)與 AI 協(xié)作，要提升判斷力，要更有人類特質(zhì)。

DeepLearning.AI 創(chuàng)始人吳恩達(dá)表示：編程并不會(huì)消失，AI 只是讓更多人能夠參與其中；真正拉開差距的是如何理解問題、如何使用工具。

Greg Hart（培訓(xùn)平臺(tái) Coursera CEO）則把重點(diǎn)放在了 " 人類能力 " 上，例如批判性思維、溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作。他提到，Coursera 上的批判性思維課程，注冊(cè)人數(shù)在過去一年增長了三倍。

Florian Douetteau（法國人工智能公司 Dataiku CEO）給出的描述更為具體：在未來的工作中，AI 負(fù)責(zé)執(zhí)行，人類負(fù)責(zé)判斷；機(jī)器整夜運(yùn)行，人類在白天進(jìn)行審核和決策。

這些說法聽起來像是升級(jí)版的職業(yè)建議，把人從執(zhí)行者變成決策者，從生產(chǎn)者變成協(xié)調(diào)者。

但與此同時(shí)，入門級(jí)崗位正在消失。

根據(jù)投資機(jī)構(gòu) SignalFire 的數(shù)據(jù)，2019 年到 2024 年，美國大型科技公司中，經(jīng)驗(yàn)不足一年的崗位招聘減少了 50%。

那些原本用于培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)的工作，被自動(dòng)化直接跳過；新人還沒來得及進(jìn)入體系，體系本身就已經(jīng)被改寫。

這些變化，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到論文所描述的那種極端狀態(tài)。需求沒有消失，新的崗位也在出現(xiàn)。

但它們至少說明了一點(diǎn)：現(xiàn)實(shí)，正朝著那個(gè)方向緩慢移動(dòng)。

要知道，2025 年 HumanX 大會(huì)的關(guān)鍵詞可是 "human connections"（人類交流），會(huì)議大談社交和合作，到了今年臺(tái)上的話題就變成了自動(dòng)化、效率、AI 改變一切。

在 HumanX 大會(huì)上很少有人否認(rèn) AI 會(huì)改變工作，他們默認(rèn)了 "AI 負(fù)責(zé)執(zhí)行，人類負(fù)責(zé)決策 " 的美好未來，更多討論人的價(jià)值，討論人應(yīng)該如何適應(yīng)。

他們說，要學(xué)會(huì)使用 AI 工具而不是抗拒它，要把時(shí)間從執(zhí)行轉(zhuǎn)移到判斷，要強(qiáng)化溝通、理解和協(xié)作這些 " 難以自動(dòng)化 " 的能力……

甚至有一些聲音開始提出，人文學(xué)科可能成為未來技術(shù)職業(yè)的重要準(zhǔn)備。因?yàn)楫?dāng) AI 可以完成技術(shù)細(xì)節(jié)時(shí)，真正區(qū)分人的，是對(duì)人的理解。

這些建議值得聽取，但對(duì)個(gè)人而言，這一切都有一個(gè)前提：你本人，仍然在這個(gè)系統(tǒng)里。

你留下了，才有機(jī)會(huì)從執(zhí)行者轉(zhuǎn)向決策者，從 " 被 AI 替代的一方 " 轉(zhuǎn)向 " 使用 AI 工具的一方 "。

他們?cè)诮棠闳绾芜m應(yīng)未來，但很少有人討論，有多少人已經(jīng)被排除在未來之外。

而從論文的角度來看，當(dāng)所有公司都在做同樣的選擇時(shí)，系統(tǒng)的變化，可能并不會(huì)等人。

HumanX 大會(huì)入口的那句 " 停止雇傭人類 " 并不是一個(gè)共識(shí)，但它之所以被記住，或許正是因?yàn)樗銐蛑苯印?/p>

不過，當(dāng)技術(shù)提升效率時(shí)，企業(yè)其實(shí)還有另一種選擇。如果他們能夠把這部分效率轉(zhuǎn)化為更低的價(jià)格、更快的服務(wù)，或者更豐富的產(chǎn)品供給，那么需求反而可能被放大。

這在經(jīng)濟(jì)學(xué)中并不是新現(xiàn)象。早在蒸汽機(jī)時(shí)代就有人發(fā)現(xiàn)，效率的提升并不會(huì)減少資源使用，反而可能因?yàn)槌杀鞠陆担瑤砀蟮男枨?。這個(gè)理論被稱為 " 杰文斯悖論 "，由威廉 · 斯坦利 · 杰文斯于 1865 年提出。

而在 AI 領(lǐng)域，也存在類似的可能路徑：一些企業(yè)并沒有用 AI 去代替人，而是用它去擴(kuò)大業(yè)務(wù)邊界。

像 Aaron Levie（企業(yè)軟件公司 Box CEO）就提出過一個(gè)不同的判斷：當(dāng) AI 降低知識(shí)工作的成本后，很多原本 " 做不起 " 的項(xiàng)目，會(huì)變得可行。

但這并不是一個(gè)自動(dòng)發(fā)生的過程，它與企業(yè)如何使用 AI 有關(guān)，效率的提升可能轉(zhuǎn)化為利潤，也可能有一部分被釋放到需求當(dāng)中。

論文中的推導(dǎo)或許過于簡單，現(xiàn)實(shí)中的調(diào)整也遠(yuǎn)沒有結(jié)束。但至少有一件事已經(jīng)越來越清楚：AI 不會(huì)均勻地改變所有工作，它會(huì)先改變結(jié)構(gòu)，再?zèng)Q定誰被留下。

而結(jié)構(gòu)最終走向哪一邊，要看企業(yè)如何使用這項(xiàng)技術(shù)。

本文來自微信公眾號(hào)：字母 AI，作者：袁心玥