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　　现在AI兴起，感觉更将是一个千万台计算机哗啦啦疯狂“万物皆算”的时代。这个时代，学计算机，想想都不愁饭吃。

　　但现实却十分吊诡。这两年，连加州大学伯克利分校这样的TOP学校的计算机毕业生都不容易找到工作，而最近硅谷科技大厂裁的最凶的也是程序员。

　　为什么“计算机”不香了？这个问题，前段时间我们还问过来我们直播间做客的美国前奥数队总教练、卡耐基梅隆大学数学系教授罗博深。他说：

　　现在学计算机专业的确有点危险。并不是说大家不应该学，而是因为程序员的工作特别适合让AI来完成。在很多公司里，使用AI最多的部门就是编程。因为AI在处理编程任务方面非常高效。

　　然而今天看到的这篇报道（“硅谷大地震！超40万人被裁员”），却让我耳目一新，对AI模模糊糊的感觉好像开始变得清晰了，比如：

　　万众瞩目的大人物，在点评芸芸众生时，总带着那么一些“何不食肉糜”的味道。

　　勤劳与富裕并不存在因果关系；同样，会不会使用AI工具，也与你是否被取代没有必然联系……

　　最近，微软刚刚交出亮眼的财报：上季度净利润258亿美元，同比增长18%。

　　当营销团队利用AI广告节省了70%的时间，GitHubCopilo已经接管了30%的代码编写时……

　　作为螺丝钉的员工，不仅没有资格分享荣耀，还得面临被踢出局的风险：微软宣布裁员6000人，占全球员工的3%。

　　但实际上，被裁员工中软件工程师占比高达40%，被优化的大多是“技工”而非管理层。

　　微软不仅要求销售经理必须掌握ResearchCopilot和OperationsCopilot两大工具，而且每位客户将只保留唯一联络人。

　　也就是说，曾经5人小团队的工作，现在只需要1个人配合AI工具，就能完成。

　　比如3月18日，亚马逊宣布计划在2025年上半年裁撤1.4万个岗位，给出的理由与微软大同小异：

　　2024年8月，英特尔宣布全球裁员1.5万人；年底，谷歌被爆出3万销售人员将被AI取代；2025年4月，特斯拉宣布全球裁员1.4万人；英特尔被爆出将裁员2.2万人……

　　作为全球科技精英最大的聚集地，你觉得被裁员的这数十万人都不会使用AI工具吗？

　　尤其是作为ChatGPT金主的微软，它旗下的员工有可能不会使用自家公司出品的AI全家桶吗？

　　“优化组织结构”之类的话术，看看就好；最真实的原因只有一个，企业不需要那么多人了。

　　是否能留下来的标准，从来都不是你会不会使用新的工具，而是谁更符合新时代对“优秀”的定义。

　　换句话说，AI并没有像计算机和互联网一样打开大众消费市场，依然只是少数人手中的高科技，而非普惠大众的技术。

　　生成式AI除了让各行各业更加内卷，加剧了人与企业之间的不平等外……它究竟创造了什么价值？

　　更关键的是，当“降本增效”这阵风浪席卷全球时，被牺牲的不仅仅是大量的普通人。

　　如微软、亚马逊这类巨头，在降本增效后，实实在在增强了自身的竞争力；原本还能捡捡巨头残羹冷炙的中小企业，还凭什么有资格竞争呢？

　　出租车公司全权交给AI运行管理后，大量员工被算法开除。成本被压缩得越来越低，利润率越来越高。

　　员工裁无可裁后，AI认为：阻碍公司发展的最后阻碍，只剩下作为高层的那些蛀虫。

　　这两九游体育网站入口年，中小企业的管理层们，不论懂或不懂，大多都跟着舆论走、给员工强调降本增效的概念，普遍裁员。

　　在内卷的大环境中，AI的出现，确实可以替代部分普通员工，对迫切想要降低成本的企业而言，是毫无疑问的利好。

　　严格来说，降本增效的重心在增效上，即利用新技术、新工具提高企业整体的生产效率。

　　但对正在走下坡路、靠降本增效的保命的企业而言，它们引入AI工具的目的是什么？

　　一年到头，公司老板在年会上眉飞色舞地吹嘘，虽然咱们收入降了，但利润率上升了20%，未来可期啊。

　　这就是微软等科技巨头的降本增效，与大多数人所在的中小企业实行的降本增效，两者之间最大的区别。

　　前者主动创造工具、利用工具、实现扩张；后者被动适应时代，借用工具、强行续命。

　　随着自动化纺织机的普及，工厂主们不再需要技术娴熟的工人，更倾向于雇佣廉价的无技术劳动力操作机器，节省成本。

　　在伦敦、曼彻斯特等率先工业化的城市，穷人生活急剧恶化，平均预期寿命缩短了10年，仅有40岁。

　　为了生存，他们愤怒地集结在一起，砸毁机器和作坊。这股骚乱，短短两年便蔓延至英格兰全境。史称“卢德运动”。

　　只有教育水平超过科技进步对职业的需求，将更多人训练成高技术人才，他们才有工作可做，从而使劳工阶层变得富裕。

　　很多人根据这个理论，觉得是因为时代进步，大量工人没有学会使用新工具，所以被时代淘汰。

　　比如，工厂中对管道进行检修的前置作业是关停阀门，调度员每天都需要根据具体情况进行调整，产生新的工作顺序并安排给工人去实施。

　　这样的日常流程中，调度员们虽然会尽力按照规程制定每天的任务，但不可避免会犯错且效率非常有限。

　　而这种“重复的、蕴藏可挖掘”的模式，如果交给AI，就能通过历史数据高效自动化流程，使得准确率大幅提升，调度员的工作内容，也从制定任务变为审核任务，负担大幅降低。

　　80年代，曾有学者预言，认为到2020年，由于能通过互联网轻易获得集体智慧，人类的大脑将不会保存信息，而是把大部分精力用于分销娱乐、社交，与获取知识、深度交流的道路背道而驰。

　　据《心理学前沿》最近的一项研究：1939年-2022年，青年人的平均智商从139降至102，平均每年下降0.2。

　　2000-2021年，人类注意力能维持的平均时间，从12秒减少到了不足8秒。

　　环顾四周，此时此刻的地铁车厢里，“抖音一天，人间一年”的时间黑洞事件，正实实在在地发生着。

　　大多数人打开任何App，只要在8秒内没有被吸引，无聊感就会瞬间来袭，拇指下意识上划，果断退出。

　　尤其是00后这一代真正意义上的移动互联网原住民，大脑以前所未有的速度被重塑，以便适应90%都由大数据推送的碎片化信息，以及一秒都不愿意多等的即时反馈。

　　现在各种网购和短视频平台，基本都做到了精准推送，这是大数据根据我们跟系统的互动模式，来学习我们的喜好。

　　未来，随着人工智能、物联网进一步发展，所有人的业余生活将更加丰富，看到的、听到的也更加符合自己的心意。

　　带来的结果，必然是大型媒体越来越难做，互联网内容更加碎片化、去中心化，从而进入Web3.0时代，我们可以简单将之看作进化版抖音。