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AI裁员,裁到了“消费”这根大动脉?

AI裁员,裁到了“消费”这根大动脉?

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2026-04-14

在HumanX大会的入口,一条标语直白得有些刺眼:

“停止雇佣人类。”

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它并非来自某场主旨演讲,也非哪位CEO的宣言,却比会场内任何精心准备的发言都更具冲击力。因为就在同一屋檐下,人们正热烈讨论着另一套叙事:如何提升批判性思维、加强沟通能力,以发挥人类不可替代的独特价值。

然而,现实世界的脚本似乎正在背离这种讨论。越来越多的公司在裁员公告中,开始直接提及AI。Salesforce裁撤了4000名客服员工,理由是AI已接管了其50%的客服工作;Block的CEO杰克·多西宣布计划裁减近一半员工,解释是“智能工具”彻底改变了企业的运作方式。

更引人深思的是,就在今年3月2日,宾夕法尼亚大学和波士顿大学的研究人员发表了一篇论文,通过数学模型推演出一个令人不安的趋势:

不加节制的AI裁员,最终可能摧毁经济本身。

其逻辑链条清晰而冷酷:每一家用AI取代工人的公司,同时也在解雇自己的客户;每一位失去收入的员工,都意味着市场上一个消费能力的消失。当足够多的人失业,整体购买力将持续萎缩。最终,那些裁员的公司,将在一个失去购买力的经济中销售产品,自身也难以幸免。

01 一个名为“AI裁员陷阱”的极端推演

这篇题为《AI裁员陷阱》的论文,并未纠缠于技术细节或具体岗位流失数量的预测,而是探讨了一个极端情境:如果所有公司都不加限制地用AI替代人力,会发生什么?

模型假设每家公司都面临一个简单的二元选择:用人,还是用AI。选择AI的短期好处显而易见——成本更低,每替代一个岗位,公司都能立即节省一笔开支。

但问题在于,被替代的员工,从公司财务报表上看是“成本”,在宏观经济中却是“需求”的基石。他们的收入减少,必然导致对商品和服务的消费下降,而这部分消费,原本正是企业收入的来源。

论文将此构建为一个清晰的因果结构:每裁掉一个人,就会带来一部分市场需求的水久性损失。关键在于,这部分损失并非由裁员公司独自承担,而是像涟漪一样扩散至整个市场,由所有企业(无论是否裁员)共同分摊。

于是,一个扭曲的激励结构出现了:自动化带来的好处是私有的,但其引发的代价却成了“公摊”。从单个公司的理性视角出发,加速自动化无疑是占优策略。更何况,如果竞争对手行动更快呢?落后就意味着出局。

顺着这个逻辑推演下去,竞争压力会迫使企业争相加速自动化,以获取暂时的竞争优势。可悲的是,当所有玩家都这么做时,竞争优势会相互抵消,而市场需求流失的“窟窿”却只会越来越大。

论文用“红皇后效应”来形容这种状态:所有人都在拼命奔跑,却发现自己仍在原地。用更通俗的话说,这就是一场没有赢家的、被迫的“内卷”。

在极端情况下,如果自动化的边际成本趋近于零,整个系统便会滑向一个典型的“囚徒困境”:每家公司都会选择完全自动化,因为这是个体最优解;但当所有个体都采取最优解时,集体结果却比大家都不自动化时更糟。

最棘手之处在于,即便每家公司都心知肚明,知道裁员会削弱整个市场的蛋糕,它们也别无选择。继续奔跑至少是“一损俱损”,停下来则意味着立刻被淘汰。

02 理想解法与现实世界的鸿沟

那么,这个困局有解吗?论文提供了一种理论上的方案:依靠“有形之手”的干预,对企业征收“自动化税”。

既然问题的根源在于企业没有为“削弱市场需求”这一行为承担全部成本,那么通过税收提高其自动化成本,使之变得不那么“划算”,理论上就能纠正这一市场失灵。从模型内部看,这个解法完美自洽:理想的税率应恰好等于企业未承担的那部分社会损失,而征得的税款还可用于员工再培训,促进再就业,形成一个良性循环。

然而,正因其过于理想,它的局限性也暴露无遗。这篇论文将复杂现实高度简化为一个仅包含成本、需求和竞争的模型。在这个框架下,“过度自动化”几乎是必然的悲剧结局。

但现实世界的运作远非如此简单:

需求不会凭空消失,它会转移、重组,并被创新产品与服务重新激发;岗位也不仅仅是被替代,同时也在被创造,尽管分布可能发生剧变;企业的决策,更非只基于成本算计,还深受战略布局、品牌形象、政策环境等多重因素牵制。

现实是动态、发展和多元的,而模型是静态和简化的。这并非否定模型的价值,而是提醒我们,它刻意忽略了其他变量,更像一个“思想实验”的放大镜,旨在警示我们:如果某些条件同时成立,市场自身的逻辑,完全可能将自动化推向一个对整体而言并非最优的方向。

03 现实版本:一场关于“适应”的盛大讨论

HumanX大会上的景象,恰好提供了这个模型的“现实版本”。这场为期四天、吸引了约6500名投资人、创业者和科技高管的盛会,几乎所有的演讲者都在传递同一套建议:学会与AI协作,提升人类独有的判断力,强化那些难以被自动化的特质。

DeepLearning.AI创始人吴恩达指出,编程不会消失,AI只是降低了门槛,让更多人能参与其中;真正的差距将体现在如何定义问题、如何使用工具。培训平台Coursera的CEO格雷格·哈特则将重点放在“人类能力”上,如批判性思维、沟通与协作。他透露,平台上批判性思维课程的注册人数,过去一年增长了两倍。法国AI公司Dataiku的CEO弗洛里安·杜埃托的描述更为具体:未来的工作模式可能是AI负责通宵执行,人类在白天进行审核、判断与决策。

这些论述听起来像是一套升级版的职业生存指南:让人从执行者晋升为决策者,从生产者转型为协调者。

但硬币的另一面是,入门级岗位正在悄然消失。根据投资机构SignalFire的数据,从2019年到2024年,美国大型科技公司针对经验不足一年的岗位招聘减少了50%。那些本该用于培养新人、积累经验的初级工作,被自动化直接绕过了。新人还没来得及进入体系,体系本身就已经被改写。

这些变化,虽然远未达到论文描述的极端状态,市场需求仍在,新岗位也在涌现,但它们清晰地指向一个趋势:现实,正朝着那个模型所警示的方向缓慢移动。

一个有趣的对比是,2025年HumanX大会的关键词还是“人类联结”,着重探讨社交与合作;而到了今年,台上的核心话题已变为自动化、效率以及AI如何改变一切。

会上很少有人否认AI将重塑工作,大家似乎默认了“AI执行、人类决策”的美好未来,转而更多地讨论人的价值与适应之道。他们建议,要学会驾驭AI工具而非抗拒,要将时间从重复执行转向价值判断,要强化沟通、理解与协作这些“护城河”能力。甚至有声音开始认为,人文学科可能成为未来技术职业的重要基石——因为当AI能处理技术细节时,真正区分高下的,是对人性和社会的深刻理解。

这些建议无疑具有价值,但对个体而言,它们都有一个隐含的前提:你本人,必须首先留在系统之内。只有留下了,才有资格谈论从执行者转向决策者,从“被替代者”变为“工具驾驭者”。他们在教你如何适应未来,但较少被深入讨论的是,已有多少人正在被排除在这个未来之外。

而从“AI裁员陷阱”模型的角度看,当所有公司都在理性地做出相似选择时,系统性的结构变化,可能不会等待任何个体完成转型。

HumanX入口处那句“停止雇佣人类”并非共识,但它之所以令人印象深刻,或许正是因其撕下了温情的面纱,展露出一种赤裸裸的可能性。

当然,技术提升效率的剧本并非只有一种写法。如果企业能将AI带来的效率提升,转化为更低的产品价格、更优的服务体验或更丰富的供给,那么市场需求反而有可能被放大。这在经济学中并非新理论,早在蒸汽机时代,就有“杰文斯悖论”指出:效率提升往往不会减少资源消耗,反而因成本下降激发出更大的总需求。

在AI领域,类似的路径同样存在:一些企业并未急于用AI替代人力,而是用它来拓展业务边界,做以前“做不起”的事情。正如企业软件公司Box的CEO艾伦·列维所言,当AI大幅降低知识工作的成本后,许多曾经因成本过高而无法启动的项目,将变得可行。

但这并非一个自动发生的过程。效率提升的红利,可能转化为企业利润,也可能部分让渡给消费者,刺激新需求。关键在于企业如何选择与使用这项技术。

论文的推导或许过于简化,现实中的调整也远未结束。但至少有一点已越来越清晰:AI不会均匀地改变所有工作,它会先重塑产业结构与就业结构,再决定谁被留下。

而结构最终走向“陷阱”还是“红利”,很大程度上,取决于企业今天如何使用这把锋利的工具。

来源:https://36kr.com/p/3766370738631177
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