DeepSeek爆火 但被AI拋棄的人，無人關心

如何看待AI帶來的人員替代？幾乎所有被問到這個問題的人都會說出同樣一個回答：縱觀歷史，技術變革必然會導致一部分崗位消失，但它最終肯定會創造更多的新的就業機會。

前些天，韓束母公司上美股份創始人呂義雄的一段工作群中的聊天截圖在社交媒體上瘋傳。

在聊天截圖中，呂義雄表達了激進的用人策略，即用AI替代大部分人，只留少量能夠使用AI的人。

比如法務部門50%的人要淘汰，只留20%能用AI的人；客服部門95%的人要淘汰，只留5%能用AI的人；新品創新中心70%的人要淘汰，只留30%能用AI的人……

后來，呂義雄雖然在朋友圈發文解釋，稱公司并不是要裁員，且今年上美總人數會增加800人，但卻沒有否認截圖的真實性。

事實上，關于AI會帶來大面積裁員這件事，早在2023年大模型剛剛出圈的時候，國內社交媒體就曾有過廣泛的討論。當時幾乎所有創業者都曾被追問過一個同樣的問題——如何看待AI帶來的人員替代。

同樣的，幾乎所有被問到這個問題的人都會說出同樣一個回答：縱觀歷史，技術變革必然會導致一部分崗位消失，但它最終肯定會創造更多的新的就業機會。

然后大多數關于這個問題的討論就到此為止了，大家似乎都接受了這樣的解釋。

但這一年多以來，當AI更廣泛地進入到我們的工作和生活，當越來越多人真正把AI用起來之后，我們才發現這個問題并沒有當初想象的那么簡單。

AI面臨的并不只是人員替代的問題，它更多的其實關乎著一個文明社會在時代進步過程中的取舍問題，關乎著我們應該如何照顧社會的“弱者”，并為整個社會帶來體面與尊嚴的問題。

AI替代，不可阻擋

上美股份的截圖是火了，但上美股份所面臨的事情顯然不是個例。

比如最近DeepSeek熱度很高，我所認識的一位上市公司老板，在看到內部接入DeepSeek的程序生成測試結果之后就曾當場表示，以后低于行業平均水平的程序員都可以被淘汰了。

而這樣的判斷也絕不是危言聳聽。事實上，在歐美國家，因為AI導致的裁員新聞已經數不勝數。

比如在2024年12月的一場博客中，Salesforce的創始人兼CEO馬克·貝尼奧夫（Marc Benioff）在談及公司2025年的規劃時就提到：“由于人工智能生產力的顯著提高，Salesforce在2025年將不再招聘任何軟件工程師。”

2024年9月，Salesforce曾推出一款名叫Agentforce的人工智能平臺，企業可以在上面自主創建Agent（智能體），這些Agent可以在酒店、醫院等場景中得到應用，并24小時不間斷地工作。當然，他們也能和人類一起協作。

Salesforce將Agentforce定義為數字勞動力平臺，并且Salesforce已經率先應用。貝尼奧夫表示，2024年Salesforce利用Agentforce和其他用于工程團隊的AI技術將生產力提高了30%以上。

貝尼奧夫認為：“這是人類和智能體一起工作的開始，人類的工作方式將發生改變，商業經濟將重塑。”

OpenAI創始人兼CEO薩姆·奧爾特曼（SamAltman）對此抱有同樣的想法，他在2024年的年終總結中寫道：“我們相信2025年會看到第一批人工智能代理加入勞動力大軍，并從根本上改變公司的產出。”像是在證明他們的判斷，1月23日，貝尼奧夫就公布了Agentforce的最新成果，在截至1月底的Salesforce第四財季，其AgentforceAI產品將錄入數千筆交易。

Salesforce當然也只是這場巨大的AI替代中一個比較典型的代表，更大規模的人員替代其實從更早的時候就已經開始了，客服是首當其沖的一個職業。

總部位于斯德哥爾摩的Klarna是當前全球最大的分期購物公司，同時Klarna也是AI的堅定擁護者和實踐者。

早在2023年，Klarna就開始與OpenAI合作，基于ChatGPT創建智能客服。按照Klarna在2024年初披露的數據，其在全球23個市場中，涉及35種語言的客戶服務中，有三分之二（230萬次對話）的服務已經由機器人接管，其工作量相當于700名全職員工。

更重要的是，機器人的效率很高，它不僅降低了錯誤率，使重復查詢減少了25%，更讓平均對話時間從11分鐘縮短至2分鐘。

受此影響，Klarna在2023年就已經凍結了招聘。而到了2024年8月，Klarna的聯合創始人兼CEO塞巴斯蒂安·西米亞特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）又表示，他希望在未來幾年內將員工人數從最高峰的5000人縮減至2000人。

顯而易見的是，AI確實提高了生產效率，但同時它也帶來了廣泛的人員替代和失業。

除了Klarna之外，全球范圍內許多客服相關的崗位都在面臨裁員的挑戰。

比如2024年5月，亞馬遜首席執行官安迪·賈西（AndyJassy）最新計劃裁掉100多名客戶服務經理。該公司在向Quartz分享的一份聲明中表示：“作為我們全球客戶服務組織結構轉變的一部分，我們已經確定了少數不再需要的職位。”

Charter從2024年8月開始，在加利福尼亞州、明尼蘇達州、俄亥俄州和得克薩斯州裁掉將近1200名員工，這些員工主要集中在客戶服務中心。

更早一些，IBM首席執行官阿爾溫德·克里希納（ArvindKrishna）在接受彭博社采訪時提到，IBM預計將暫停招聘，因為未來幾年可能會有7800個工作崗位會被AI取代。

在更廣泛的領域，高盛估計到2030年，人工智能可能會在寫作、翻譯和客戶服務領域取代或影響3億個工作崗位。

在裁員初期，大多數企業將裁員歸結為疫情期間的過度招聘，但隨著時間的推移，答案其實已經越來越清楚，即企業已經不再需要這么多人了。

就像Klarna CEO西米亞特科夫斯基所說：“我們可以用更少的資源做更多的事情。”

被AI替代的，不可忽視

作為普通人，我們應該如何看待AI導致裁員浪潮？

關于這一點，西米亞特科夫斯基給出了這樣一種解釋，雖然AI取代了一些人的工作，但剩下的人可以獲得更高的收入。

為此，他還用Klarna的數據作為例子。西米亞特科夫斯基提到：2024年上半年，人工智能直接貢獻了Klarna27%的收入增長，同時每位員工的平均收入同比增長了73%。

但這個觀點顯然并不具備說服力，畢竟不提它是否考慮被裁員工的處境，僅就剩下員工平均薪資增長來看也并不合理。

畢竟只要AI淘汰掉的低收入員工足夠多，剩余的員工薪酬即便不進行任何調整，最終結算時平均薪酬仍然會大幅提高。

因此，Klarna剩余員工的漲薪并不完全是AI的功勞。

但AI又確實帶來了裁員，因此我們又回到了最初的話題，即AI在取代一部分工作崗位的同時，到底有沒有創造更多的、新的工作崗位。

答案肯定是有的。

近期，浙江省寧波市首個人工智能訓練師培訓項目在寧波交通高級技工學校開啟，首批有40余名學員報名。

人工智能訓練師是指使用智能訓練軟件并在人工智能產品使用過程中進行數據庫管理、算法參數設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業的人員。2020年2月，人工智能訓練師作為新職業被納入國家職業分類目錄。2021年，人力資源和社會保障部發布該職業的國家職業技能標準。

世界經濟論壇（WorldEconomicForum）2025年《就業未來報告》（FutureofJobsReport）的一項數據提到，人工智能和數據處理技術將創造1100萬個職位，并且取代900萬個工作，其中大數據專家及人工智能、機器學習（ML）專業人士需求最大。

從這個結果看，AI似乎正在兌現其既往的諾言，但這個結論仍然忽視了兩個非常關鍵的問題。

首先是新崗位的數量問題，即AI取代舊崗位，創造新崗位，那么AI創造新崗位的速度是否超過取代舊崗位的速度。

其次，如果創造新崗位的速度更快，那么被取代的崗位遺留下來的員工又是否能夠勝任新崗位的要求？

這是一個相當現實的問題。畢竟，如果AI取代的是大量的客服人員，但新崗位又要求大量的高級AI工程師，那么對于這些被取代崗位的人而言，新的崗位沒有任何意義。

比如近日Meta就發布了一條新的消息，表示計劃下周在全公司范圍內進行預期的裁員，同時加快招聘機器學習工程師。

Meta被裁的員工顯然無法立即轉身投入到機器學習工程師的崗位，畢竟抖音上99.8元的30天AI速成課只是黑心商家割韭菜的幌子，30天無法培養出一個高級AI工程師，技術時代的成功也沒有速通的捷徑。

AI帶來的影響仍然是非常廣泛的，它更多體現在第三世界國家，以及身處社會平均線以下的群體。

仍然以客服為例，呼叫中心在20世紀90年代開始流行，最早在航空和銀行業得到廣泛應用。泛美航空在1956年建立了世界上第一個具有一定規模的呼叫中心。

但由于呼叫中心是典型的勞動力密集型行業，所以在后來的發展中，歐美的大型企業普遍都會選擇在印度、東南亞等勞動力更加廉價的地區建立自己的呼叫中心，或者干脆將呼叫中心外包給這些國家的第三方企業。

21世紀初，西方公司在菲律賓僅雇傭了幾千名員工，而截至2023年，這一數字已激增至160多萬。在印度，外包工作現在占該國國內生產總值的近10%。

但現在，這些崗位將會再次被轉移，被人工智能所替代。

牛津經濟研究院和思科的一項研究估計，到2028年，數字自動化可能會使菲律賓110萬個工作崗位消失。所以在2024年5月，菲律賓參議員伊梅·馬科斯呼吁對技術取代工人的可能性展開調查，特別是在該國的外包行業。

當然，AI沖擊的不只是這些外包崗位，更廣泛的職位也同樣面臨威脅，比如程序員、文案、設計、策劃等。

所以，AI對人們工作帶來的影響可能要比大多數人想象的，要大得多。

結語

事實上，關于新技術對舊崗位的替代并不是一個新問題，而是在每一次技術革命時都會面臨。

但這一次顯然有所不同。

其關鍵之處在于，從前兩次工業革命到20世紀40年代開始的信息技術革命，其技術變革的過程都是漸進的、經歷漫長時間的。在這個過程中，市場和社會就有充足的時間和空間來消化、解決技術革命帶來的就業沖擊。

但AI不同，AI爆發的速度太快，以至于大多數人并沒有做好準備。同時，AI對傳統崗位的沖擊又是大面積的、徹底的替代。因此得與失之間，矛盾才顯得如此尖銳。

當然，我們討論這些的目的并不是為了否認AI的發展和技術革命，畢竟AI正在為社會帶來巨大的價值。

我們充分知道技術進步是歷史發展的必然，這是大勢所趨，不可阻擋。同時，我們也知道，任何改革都是有犧牲的，技術改革同樣也是如此。

但所謂科技向善，因此我們所希望的，其實是在充分擁抱先進技術的同時，我們也應該充分關注到在這一輪技術變革中那些被犧牲的人。

畢竟，文明的社會從來不僅僅是給強者以機會，它更應該給弱者以體面。

來源|有界UnKnown