咨詢公司Challenger, Gray & Christmas數(shù)據(jù)顯示，2025年以來美國裁員總數(shù)已達117萬人，創(chuàng)2020年新冠疫情以來新高。

其中，已有5.5萬個崗位裁撤被歸因于人工智能。在通脹壓力與成本上升背景下，人工智能成為企業(yè)降本的短期解決方案。

麻省理工學(xué)院研究指出，人工智能已能勝任美國勞動力市場11.7%的工作，在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域節(jié)省高達1,200億美元工資支出。

然而有觀點認為，人工智能僅是企業(yè)在疫情期間過度招聘后調(diào)整的“替罪羊”。

多家科技巨頭已將人工智能納入裁員與重組策略。

亞馬遜10月宣布史上最大規(guī)模裁員，削減1.4萬個企業(yè)崗位以投資人工智能轉(zhuǎn)型；微軟累計裁員約1.5萬人，強調(diào)向“人工智能時代”重新定位；Salesforce首席執(zhí)行官證實人工智能已承擔公司半數(shù)工作，客戶支持團隊因此裁減4千人；IBM稱人工智能聊天機器人取代數(shù)百名人力資源員工，同時在軟件工程等領(lǐng)域增加招聘；網(wǎng)絡(luò)安全公司CrowdStrike將5%的裁員歸因于人工智能提升效率；Workday亦為加大對人工智能投資而裁減1,750個崗位。

企業(yè)普遍表示，裁員旨在構(gòu)建更精簡的組織以適應(yīng)技術(shù)變革。

1.裁員的“完美替罪羊”

人工智能確實已經(jīng)對我們的工作造成較大影響，這一點毋庸置疑。

但一家又一家科技巨頭宣布“因AI而裁員”，其實也有更納悶的問題，因為按照普世邏輯，一個新技術(shù)的出現(xiàn)，按理是不會瞬間造成大范圍內(nèi)的動蕩的。

在許多案例中，人工智能扮演的角色，與其說是一個揮舞著自動化鐮刀的無情取代者，不如說是一個極具分量的戰(zhàn)略敘事符號。

它的象征價值和對內(nèi)外部輿論的塑造力，常常遠超過其當下作為具體工具的直接替代能力。

簡單地將崗位消失歸咎于AI，可能掩蓋了更復(fù)雜的商業(yè)現(xiàn)實。

在經(jīng)濟周期轉(zhuǎn)向、資本市場耐心消退的今天，企業(yè)高管們面臨巨大的壓力，他們需要向投資者、向公眾講述一個清晰有力、指向增長的故事。

宣布“為了投資人工智能而進行組織優(yōu)化”，恰恰是一個近乎完美的劇本。這個敘事瞬間傳遞出多重關(guān)鍵信息——我們不是被動收縮，而是主動擁抱未來；我們不僅關(guān)注當下利潤，更敢于為長遠顛覆性技術(shù)押注；我們的管理團隊具備果斷革新的勇氣；我們的公司將在新一輪競爭中變得更快、更精干、成本更低。

相比之下，承認“因為此前過度擴張而需要裁員糾偏”，或者坦白“某些業(yè)務(wù)線增長乏力必須重組”，這些故事顯得蒼白且充滿管理失誤的暗示，對股價和士氣的打擊是立竿見影的。

牛津?qū)W者提出的“替罪羊”理論，相對就顯得犀利很多了。

它尖銳地指出，人工智能為許多公司在疫情期間的“過度招聘”提供了一個體面的下臺階。當宏觀環(huán)境變化，那些曾經(jīng)激增的崗位顯得冗余時，將人員調(diào)整包裝成一項面向技術(shù)革命的、前瞻性的戰(zhàn)略抉擇，無疑是一種更聰明、阻力更小的溝通策略。

這不僅僅是一種公關(guān)話術(shù)，更是一種深刻的戰(zhàn)略溝通行為，它將可能的批評焦點，從管理層的具體決策失誤，巧妙地轉(zhuǎn)移到了無人可以抗拒的、宏大的技術(shù)演進規(guī)律之上。

這種敘事還具備一種獨特的“政治正確性”或“社會可接受性”。

在公眾認知中，因“外包”裁員可能引發(fā)對壓榨勞工的指責，因“業(yè)績不佳”裁員直接打擊品牌信心，而因“AI”裁員，則被裹挾在一股全球性的、中性的科技浪潮之中。

它似乎在說，這不是任何個人的錯，也不是公司不行了，而是時代變了，我們所有人都必須適應(yīng)。這種說法更容易被內(nèi)部員工（尤其是留下的員工）和社會輿論所消化，它營造了一種“非戰(zhàn)之罪”的無奈感，極大地緩沖了裁員本身帶來的道德沖擊和聲譽風險。

所以，從這一點去再去看所謂“AI導(dǎo)致裁員”的新聞時，我們至少可以思考兩個方面的內(nèi)容。

一方面，AI確實在自動化特定任務(wù)，提升生產(chǎn)率，客觀上減少了對某些重復(fù)性、模式化工種的人力需求，這是真實發(fā)生的技術(shù)性替代。

但另一方面，尤其在大規(guī)模、高調(diào)的企業(yè)重組公告中，“AI”這個詞本身就是一個強大的戰(zhàn)略資產(chǎn)和溝通工具。它被用來合理化一系列復(fù)雜的內(nèi)部調(diào)整，包裝成本控制行為，并重塑公司在資本市場的故事線。

理解這一點，并非否認AI的影響力，而是讓我們能更清醒地分辨哪些是技術(shù)滲透帶來的靜悄悄的崗位演化，哪些是借用技術(shù)之名進行的戰(zhàn)略性組織重塑。忽略其中任何一股力量，我們都無法完整理解這場正在發(fā)生的變革。

2.你的籌碼還值錢嗎？

機器人來了，工作就沒了。

這是最近裁員消息里經(jīng)常聽到的一種說法。

簡單，甚至有點誤導(dǎo)人。

尤其是在裁員消息不斷的時候，這種焦慮很容易蔓延。

但如果我們只看消失了多少崗位，其實錯過了這場變革真正關(guān)鍵的部分——它更像一次“新陳代謝”，淘汰一些舊的，同時生長出一些新的，而且新生長的部分和消失的部分，本質(zhì)完全不同。

那么，哪些崗位容易被影響？往往是那些每天工作內(nèi)容差不多、重復(fù)性強、主要靠按照固定流程做事的崗位。比如，對照模板審核單據(jù)的會計、用標準話術(shù)回答問題的客服、反復(fù)輸入同類數(shù)據(jù)的文員，甚至按照明確要求寫基礎(chǔ)代碼的程序員。這些工作的核心是“執(zhí)行”：按照清晰的指令和規(guī)則把事情完成。

而這正是當前 AI 技術(shù)最擅長、且成本更低的地方。

AI 可以更快、更準、不知疲倦地處理這些任務(wù)，所以企業(yè)從效率出發(fā)，壓縮這類人力需求，是自然而然的。

但故事的另一面更重要。很多公司一邊減少某些崗位，一邊又在大力招聘另一些崗位。比如，IBM 在削減部分人事崗位的同時，卻大量招聘軟件工程師、解決方案架構(gòu)師和戰(zhàn)略營銷專家。這說明市場正在瘋狂爭搶另一類人，他們的價值不在于“執(zhí)行”，而在于“創(chuàng)造”和“判斷”。

他們需要處理模糊復(fù)雜的問題、提出創(chuàng)新方案、整合不同領(lǐng)域的知識、在與人打交道時建立信任和理解深層需求，或者為公司做出長遠且有風險的戰(zhàn)略決定。

這些是 AI（至少目前）難以替代的。

所以，更準確的描述不是“機器換人”，而是“價值鏈條的重組”。

AI 把人類從大量重復(fù)、可編碼的勞動中“推開”，同時又把人類推向更需要批判性思維、創(chuàng)造力、情感智慧和戰(zhàn)略眼光的工作前線。

在這個過程中，AI 的角色從一個可能的“替代者”，變成了人類的“能力放大鏡”。比如，程序員可以用 AI 助手快速寫基礎(chǔ)代碼，自己則專注系統(tǒng)設(shè)計和難題解決；市場分析師可以讓 AI 處理數(shù)據(jù)生成報告，自己負責解讀趨勢和制定策略。

伴隨著這種重組，錢和人的流向也在發(fā)生巨變。

企業(yè)因為使用 AI 節(jié)省的人力成本，并不會消失，而是和大量新資金一起，投向了新的地方：購買昂貴的 AI 算力與基礎(chǔ)設(shè)施、高薪聘請頂尖的 AI 人才和懂 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理、投資探索全新的商業(yè)模式。

資金開始從傳統(tǒng)的“人力成本”池子，大規(guī)模流向“智能資本”投資。

這一切對每個人意味著什么？

一個很現(xiàn)實的詞叫“技能通脹”。

就像貨幣發(fā)多了錢會貶值一樣，AI 的普及會讓那些容易被自動化的“通用技能”迅速貶值。而駕馭 AI 的能力、解決復(fù)雜問題的能力、創(chuàng)造和溝通的能力，則會越來越“值錢”。

未來可能不是人和 AI 競爭，而是會用 AI、具備高階認知能力的人，和那些技能停留在重復(fù)性勞動層面的人之間的競爭。

這意味著，一輩子只靠學(xué)校學(xué)的知識吃飯已經(jīng)行不通了。

持續(xù)學(xué)習、不斷適應(yīng)新工具、在新環(huán)境中定義和解決問題的能力，變成了最基本的生存策略。

就算按企業(yè)的體量而言，其競爭規(guī)則也變了。

未來的核心競爭力，不再是看有多少人能熟練執(zhí)行流程，而是看能不能設(shè)計出高效的“人機協(xié)作”系統(tǒng)——讓 AI 的處理能力和人類的判斷力、創(chuàng)造力完美結(jié)合。

管理也要升級，從管人變成管好人機團隊。

這場技術(shù)變革一定會沖擊到整個社會。

如果很多人因為技能跟不上，長期找不到合適工作，那么我們熟悉的社會保障、稅收制度甚至“工作”本身的意義，都可能需要重新思考。

我們甚至可能不得不討論一些以前覺得遙遠的話題。

比如要不要對 AI 征稅來資助職業(yè)培訓(xùn)？要不要普遍縮短工時來分享技術(shù)提高帶來的收益？如果很多人無法通過傳統(tǒng)工作維持生活，“全民基本收入”會不會成為一個選項？

AI 實際上，是在倒逼我們?nèi)ソ鉀Q一些早就存在的深層問題。

真正的應(yīng)對，不是抵制科技，而是在利用它提升效率的同時，以同樣的決心去提升人的能力，并改革那些已經(jīng)不適應(yīng)的舊規(guī)則。

未來的社會是否更繁榮、更公平，就看我們能不能在社會層面駕馭好這次轉(zhuǎn)型，讓技術(shù)進步的好處能被大多數(shù)人分享，而不是只讓少數(shù)人獲益。

這是我們這個時代現(xiàn)階段，或未來很長一個時段里最重要的一張考卷。

3.說在最后

關(guān)于人工智能與就業(yè)的討論，最終指向一個比“崗位”或“技能”更根本的問題——在一個機器日益“聰明”的時代，人類的價值究竟錨定何處？

我們當前感受到的陣痛與焦慮，本質(zhì)上是一場文明意義上的重新校準，我們正在被迫重新定義“工作”與“人”之間的關(guān)系。

這場變革的終點，不應(yīng)是一個人類在效率上被全面超越、被動依附于算法的社會。

恰恰相反，其真正的潛力在于，將人類從作為“生產(chǎn)工具”的單一維度中部分解放出來，讓我們有機會更專注于那些使我們之所以為“人”的特質(zhì)，例如對意義的追尋、對美的創(chuàng)造、對倫理困境的深刻權(quán)衡、對他人情感的細膩體察，以及在不確定性中做出富有遠見和擔當?shù)木駬瘛?/p>

AI的強大，挖出了我們以往經(jīng)濟體系中大量“偽裝成思考的執(zhí)行”活動。

它的“替代”，實則是一種強迫性的升級邀請，邀請我們停止成為龐大系統(tǒng)里一顆顆更高效、更廉價的“人肉螺絲釘”，而去成為那個設(shè)計系統(tǒng)、賦予系統(tǒng)以方向和意義的人。

因此，這場轉(zhuǎn)型的最高階挑戰(zhàn)，并非技術(shù)或經(jīng)濟，而是文化與哲學(xué)層面的。

我們需要一場全社會的認知重啟。

將衡量個人價值的標尺，從“你執(zhí)行了什么流程”，轉(zhuǎn)向“你解決了什么復(fù)雜問題”、“你創(chuàng)造了何種獨特意義”、“你建立了何種深度連接”。

教育的目標，要從培養(yǎng)“標準答案的熟練工”，徹底轉(zhuǎn)向培育“善于提出新問題的探索者”和“富有同理心的協(xié)作者”。

企業(yè)的成功標準，也需超越財務(wù)報表，納入其如何利用技術(shù)賦能員工成長、如何促進更富創(chuàng)造力的人機協(xié)同。

這無疑是一條艱難的路，充滿了分配不均的風險和轉(zhuǎn)型的陣痛。

但也唯其如此，我們才能避免滑入一個技術(shù)先進但人性褪色的未來。

人工智能帶來的終極叩問是，我們想建造一個讓人類生活得更像機器的世界，還是利用機器，去建造一個讓人類更能綻放其獨特光輝的世界？

本文作者 | 蘇萊1984

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

編輯出品 | 東針商略

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