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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