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生成式 AI 職場轉型

中層的屠殺:為什麼「標準化」的工作已經死去(以及如何在人工智慧的清洗中生存)

了解為什麼在人工智慧時代,標準化技能正變得過時,以及如何培養獨特的人類特質以在這個新經濟中蓬勃發展。

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AI Generated Cover for: The Slaughter of the Middle Tier: Why "Standardized" Work is Dead (And How to Survive the AI Purge)

AI Generated Cover for: The Slaughter of the Middle Tier: Why "Standardized" Work is Dead (And How to Survive the AI Purge)

簡而言之:主導新聞的科技裁員並不是短暫的經濟波動;它們是對標準化中產階級的系統性屠殺。數十年來,透過獲得「標準化技能」(基本程式設計、會計、法律審查)來保證向上流動性。但人工智慧是一個超高效的標準化引擎。曾經是中產階級大量雇主的軟體開發,正因為大型語言模型(LLMs)能夠編寫和審查自己的程式碼而被削減。隨著人工智慧創造出無限的平均資訊和標準勞動,生存的唯一方法是放棄標準化,培養三種無法計算的人類特質:品味、信任和「怪異」。

我上週凌晨兩點在LinkedIn上滑動,看到裁員的帖子像在等待起飛的飛機一樣堆積起來。擁有十五年谷歌經驗的資深工程師。來自Meta的產品經理。擁有完美背景的數據分析師。評論都是一樣的——震驚、否認,「這怎麼會發生在我身上?」me?"

我一直在想:這不是經濟衰退。這完全是另一回事。

工廠正在關閉

我第一份真正的工作是在香港的一家軟體顧問公司,我們基本上是在做數位裝配線的工作。一位建築師會畫藍圖,然後我們二十個人會逐行編寫程式碼——CRUD 應用程式、資料庫遷移、API 整合。這個過程標準化到我們有檢查清單。標準化到我們雇用應屆畢業生,並在兩週內讓他們能夠產出。

這種模式正在實時消亡。

上個月我看了一位首席技術官的示範,他描述了他的新工作流程:資深建築師仍然畫藍圖,但現在的「編碼」只是……提示工程。大型語言模型編寫、測試和除錯。中間層——那些曾經將設計轉換為語法的人——已經消失了。不是「重新技能培訓」。不是「轉型」。只是過時了。

印度的 IT 外包巨頭已經感受到這一點。那些為了 Java 證書而抵押未來的程式設計訓練營畢業生。那些認為「全棧」意味著工作安全的中階開發人員。他們都在與一個不會休息、不會要求加薪、並能瞬間產生無限平庸程式碼的工具競爭。

而軟體只是開始。我有朋友在會計公司,看著 AI 比他們的第一年助理更快地審查合約。朋友在法律團隊看到文件發現由演算法處理。標準化的中間層——那些學會了可以寫在教科書上的技能的人——正在蒸發。

茶杯問題

但這裡的情況變得奇怪。我幾年前在倫敦,走過梅費爾,進入了一家陶瓷店。茶杯的價格是 2,000 英鎊。不是古董——是新的。昨天在同樣的斯塔福德郡工廠製造的,這些工廠為 Tesco 生產 5 英鎊的杯子。

我問店主他如何為這個價格辯護。他只是微笑著說:「工業效率使杯子變得便宜。它並沒有讓選擇便宜。

這就是現在整個遊戲。人工智慧正在以無限的「B-級」作品淹沒市場——無限的合格部落格文章、尚可的程式碼、普通的設計。這意味著價值不再在於生產,而是在於策展。在於品味。在於能夠看著一萬個人工智慧生成的選項,並知道哪三個實際上是重要的。

我過去是按小時收費來建造東西。現在我收費是因為決策——擁有判斷力,能夠說「這個人工智慧的輸出足夠好,可以發佈」或「這需要人類的觸感」或「實際上,客戶根本不需要這個功能,儘管規格上這麼說。」

缺陷溢價

我和一位在主要串流平台負責演算法策略的朋友喝咖啡。他告訴我一件讓我印象深刻的事:「演算法其實並不想要完美。它想要重力——讓人留住的東西。」

我們吸引於那些不一致的人。因為他們會改變主意。因為他們會因為奇怪的事情而生氣,並擁有無法解釋的癖好。一個人工智慧永遠不會寫電子報,經歷信心危機,劇烈轉型,並在試圖修復自己造成的混亂時偶然發現一些精彩的東西。但人類卻不斷這樣做。

如果你對你的工作進行消毒——如果你使用人工智慧來平滑所有的邊緣,使每個句子都平衡,每個觀點都可以辯護——你就會變得無形。你會成為背景噪音的一部分。現在蓬勃發展的人是那些擁抱自己特定的怪異、不易複製的偏見、以及混亂的人類氣息的人。

分裂

我看到市場分化為兩種截然不同的物種。在一邊:建築師、品味創造者、設計系統或策劃體驗或提供無法被記錄的情感背景的人。在另一邊:一片與機器競爭的商品化勞動的廣大海洋每個季度都在變得更便宜。

再也沒有「中間」了。你要麼是擁有判斷權的人,要麼是與不需要健康保險的軟體競爭。

我不認為這會以普遍基本收入或大規模暴動結束。我認為這會以許多人做其他事情結束——成為小社區的「人類伴侶」、小眾策展人、實體工藝人,或簡單地找到需要實際存在和情感風險的工作。

真正的問題

所以我一直在問自己——我認為任何閱讀這篇文章的人都應該問——我能做的事情是什麼,是人工智慧做不到的?不是「我目前的職位是什麼」,而是我解決的實際、具體、混亂的人類問題是什麼?

對我來說,這不再是寫程式。這是在東京的一個會議室裡,當我提到他們的競爭對手時,看到客戶的肩膀緊繃,注意到他們沒有碰觸咖啡,並意識到真正的問題不是技術上的——而是政治上的。這是有著傷疤的經驗,能夠說「我在其他兩家公司見過這種失敗模式,這就是它實際的發展過程。」

這不是一種可以標準化的技能。這只是……在特定的時間,成為一個特定的人,帶著特定的創傷。

在一個淹沒於合格平均值的世界裡,你的特定創傷可能是你唯一能夠出售的東西。

—— 詹姆斯,某處在香港和東京之間,2026年3月

Frequently Asked Questions

Why are standardized skills becoming obsolete in the age of AI?

Standardized skills are becoming obsolete because AI can perform tasks like coding, data analysis, and document review at a much faster and more efficient rate than humans. As AI continues to advance, it generates an oversupply of average information and labor, making it difficult for individuals with standardized skills to compete.

What are the three un-computable human traits necessary for survival in the AI economy?

The three un-computable human traits are Taste, Trust, and the 'Weird.' These traits emphasize the importance of human judgment, emotional insight, and unique perspectives that cannot be replicated by AI, allowing individuals to offer value in ways machines cannot.

How can I differentiate myself in a job market increasingly dominated by AI?

To differentiate yourself, focus on developing your unique human qualities and solving specific, messy problems that AI cannot address. Cultivating skills in curation, emotional intelligence, and judgment will help you stand out as a valuable asset in a world flooded with average outputs from AI.

What does it mean to lean into one's 'specific weirdness' in a professional context?

Leaning into your specific weirdness means embracing your unique perspectives, biases, and experiences that make you different. This authenticity can create a more compelling personal brand and help you connect with others in ways that AI cannot replicate, making you more valuable in your field.

What is the future job landscape expected to look like in light of AI advancements?

The future job landscape is expected to split into two distinct categories: those who design systems and curate experiences that require human judgment, and those who perform commoditized labor that can be easily replaced by AI. As a result, individuals may need to seek roles that involve emotional engagement, niche curation, or physical craftsmanship to remain relevant.