人類出局,機器人進駐?AI 裁員潮背後的真實故事

探究全球 AI 裁員潮背後的真相:破壞、效率,還是企業話術?

全球勞動力正在經歷深刻的轉型,而許多人所稱的 AI 裁員潮正處於討論的核心。

從矽谷到華爾街,企業正以快速的步伐進行重組。新聞標題經常將這些舉措描述為人工智慧取代人類工作者的必然結果。但仔細觀察會發現更複雜的故事——一個由疫情期間過度招聘、宏觀經濟壓力、投資者優先事項轉變和企業策略所塑造的故事。

其中一個最引人注目的例子來自 Block Inc. 執行長 Jack Dorsey。這家金融科技公司最近裁減了超過 4,000 個職位,約占其員工總數的一半。Dorsey 將此舉描述為建立由「智慧工具」驅動的更小、更敏捷團隊的必要步驟。

他的評論引發了新的辯論:機器人真的在引發大規模失業嗎,還是這種說法更為複雜?

病毒式傳播的說法與更大的格局

加密貨幣通訊 Milk Road 廣泛流傳的一份名單聲稱,數十萬個工作崗位正直接流失給人工智慧。該名單包括企業巨頭,如 Amazon、Intel 和 UPS。

來源: X(前稱 Twitter)

但勞動經濟學家表示,這些說法過度簡化了更為複雜的現實。

在 COVID-19 疫情期間,企業積極招聘以滿足數位服務、物流和遠距工作工具激增的需求。隨著利率上升和經濟增長放緩,許多同樣的企業開始削減過剩員工。

追蹤企業裁員的再就業公司 Challenger, Gray & Christmas 的數據顯示,人工智慧僅占 2025 年總裁員人數的一小部分——約 4.5%。大多數裁員源於更廣泛的成本削減、消費者需求減少和經濟緊縮。

換句話說,AI 可能是等式的一部分,但它很少是唯一的原因。

Block Inc. 案例:效率還是矯枉過正?

在 Block Inc.,Dorsey 為大規模裁員辯護,稱其為戰略重置。他選擇了一次大規模裁員,而不是逐步削減,認為由先進自動化支援的扁平化團隊將優於更大、更慢的組織。

投資者反應熱烈。Block 的股價在公告後的一天內上漲了約 25%。

這種激增反映了市場心理的更廣泛轉變。華爾街越來越獎勵展現技術效率和精簡營運的企業。AI 整合通常被視為未來盈利能力的信號。

但批評者認為,這些舉措有時掩蓋了糟糕的規劃。在疫情繁榮期間,許多企業擴張過快。隨著需求正常化,這些企業留下了臃腫的薪資支出。

從這個角度來看,Block 的裁員可能反映的是修正而非技術性替代。

「AI 漂綠」的興起

勞工專家創造了一個新術語:AI 漂綠。

它指的是企業將裁員歸因於人工智慧,以便將成本削減包裝為創新。通過將裁員呈現為前瞻性的技術轉型,企業可能使自己免受與需求疲軟、利潤率下降或戰略失誤相關的批評。

例如,雖然像 Microsoft 和 Dell Technologies 這樣的公司減少了數千個職位,但兩者都繼續積極招聘專注於 AI 的職位。

這種模式表明的不是員工的全面替代,而是人才的重新配置。

同樣,物流巨頭 UPS 將最近裁員的主要驅動力歸咎於疲軟的運輸需求,而不僅僅是自動化。

在公共部門,有報導稱高達 300,000 個聯邦職位被裁減的消息在網上流傳,儘管沒有官方確認證實這些數字。

「AI 正在奪走所有工作」的說法之所以引起共鳴,是因為它挖掘了人們對自動化根深蒂固的恐懼。但數據顯示的是更漸進和不均衡的轉變。

加密貨幣市場與 AI 裁員:令人驚訝的聯繫

與 AI 相關的重組的連鎖反應延伸到加密貨幣領域。

自動化工具越來越多地為高頻交易、風險建模和合規審計提供動力。投資者通常將 AI 採用解讀為營運成熟度的標誌,提升強調自動化的公司的估值。

Block 的股價飆升說明了這種動態。投資者獎勵該公司的 AI 驅動重組,表明對更精簡、技術驅動的未來充滿信心。

然而,自動化並非萬無一失。

今年稍早,一個名為 Lobstar Wilde 的 AI 交易機器人據報導由於一個簡單的小數點錯誤而損失了其全部 250,000 美元的資金。該事件突顯了全自動系統的局限性。

雖然 AI 可以分析大量數據集,檢測 Bitcoin 市場的模式,並在毫秒內執行交易,但它仍然缺乏人類的直覺。理解市場情緒、預測巨鯨動向和解讀地緣政治信號通常需要情境判斷。

加密貨幣生態系統展現了自動化的力量和脆弱性。

哪些工作面臨最大風險?

專家越來越多地將當前階段描述為角色演變,而不是大規模替代。

涉及重複性任務的職位,如數據輸入、基本客戶服務和常規行政支援,面臨更高的自動化風險。

相反,需要創造力、情商、倫理推理和戰略決策的角色可能會擴大。

AI 傾向於自動化其中的特定任務,而不是消除整個職業。會計師可能依賴自動化審計軟體,但戰略財務規劃仍由人類主導。記者可能使用 AI 進行研究協助,但編輯判斷仍然由人決定。

這種區別至關重要。

自動化通常改變工作的執行方式,而不是完全消除對工作者的需求。

經濟背景

AI 裁員潮正在經濟重新校準的背景下展開。

更高的利率使借貸變得更昂貴,降低了企業快速擴張的意願。與疫情時代的高峰相比,風險投資資金已經放緩。消費者支出在某些領域已經降溫。

在這些條件下,企業面臨提高生產力同時控制成本的壓力。AI 提供了一個引人注目的敘事,在某些情況下,也帶來了真正的效率提升。

但技術只是眾多變數中的一個。

經濟週期歷史上會觸發與自動化無關的勞動力收縮。網路泡沫破裂和 2008 年金融危機都在現代生成式 AI 工具出現之前很久就導致了大規模裁員。

當今的環境反映了技術進步和經濟緊縮的融合。

投資者情緒與企業策略

金融市場已經表現出對強調精簡結構和自動化的公司的明確偏好。

AI 整合的公告通常與積極的股票反應同時出現,強化了企業突出此類舉措的動機。

然而,長期表現取決於執行。在沒有適當監督的情況下過度依賴自動化可能會使企業面臨營運風險、合規失敗和聲譽損害。

成功整合 AI 的公司通常將自動化與人類專業知識相結合,而不是完全取代員工。

混合模式——AI 提高生產力,同時人們保留決策權——似乎產生更可持續的結果。

工作的未來:替代還是重塑?

隨著新聞標題繼續聚焦 AI 裁員,更廣泛的軌跡顯示的是轉型而非消亡。

勞動力正在演變。

與 AI 開發、網路安全和資料科學相關的技術角色正在擴大。同時,對能夠以符合倫理和負責任的方式管理 AI 系統的專業人士的需求也在增長。

教育和再培訓將在應對這一轉變中發揮關鍵作用。如果技能發展能夠跟上技術變革的步伐,從常規任務中被替代的工作者可能會在新興領域找到機會。

政府和企業都面臨支持勞動力適應的挑戰。

最終分析

AI 裁員潮反映的不僅僅是機器人替代。

它代表了經濟修正、投資者心理、技術創新和企業重組的複雜交集。

雖然人工智慧無疑正在重塑產業,但當前數據表明它僅占最近裁員的少數。更廣泛的經濟因素和疫情時代的過度擴張發揮了更大的作用。

真正的故事不是關於機器一夜之間超越人類。

它是關於企業在不確定的經濟環境中重新定義效率,以及工作者適應與智慧工具協作的新形式。

隨著自動化的推進,焦點可能會逐漸從對替代的恐懼轉向對重塑的討論。

工作的未來不太可能完全機器人化。相反,它將由人類和機器學習如何有效地共同運作來定義。

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作者 @Erlin
Erlin 是一位經驗豐富的加密貨幣作家,她喜歡探索區塊鏈技術與金融市場的交匯點。她定期提供有關數位貨幣領域最新趨勢和創新的見解。
 
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