當甲骨文的消息出現在我的資訊流時，我正在香港倒我的第一杯咖啡。三月三十一日。太平洋時間早上六點。三萬人——佔他們全球勞動力的十八個百分比——醒來時收到了一封自動發送的電子郵件。不是會議。不是對話。只是標題行基本上說："訪問權限已撤銷。請勿進入。"
網際網路上爆發了通常的恐慌。他們怎麼可以？這是非人道的！機器人要接管了！
但我坐在那裡盯著數字，這些數字並不等於一場悲劇。它們加起來是一場搶劫。
甲骨文並沒有衰退。他們的現金流充裕——上個季度淨利潤達到37億美元，同比增長21%，並簽署了超過五千億美元的未來合約。這不是一個絕望的舉動，而是一場清算。三萬名員工被轉換為流動資金，以便拉里·艾利森能夠購買更多的Nvidia晶片。這些人員是預算項目；而GPU則是策略。
歡迎來到現代企業歷史上最大的公關洗白計劃。
「人工智慧效率」劇場
如果你在這個季度關注裁員公告——Block、亞馬遜、Meta，以及大型科技公司的血腥裁員——你會注意到劇本異常相似。每位CEO都將責任推給「人工智慧」。「我們正在利用人工智慧來優化我們的勞動力。」 「自動化使我們能夠精簡人力。」
傑克·多爾西在Block的表現尤其無恥。他裁掉了4000名員工，聲稱這是因為「人工智慧工具」，並在一週內看到他的股票上漲了24%。市場喜愛這種敘事。 「人工智慧效率"是華爾街目前最喜愛的色情內容——資本部署而不需承擔繁瑣的薪資負擔。
但仔細看看Block的數據。他們在疫情前有5,400名員工，繁榮期間增至超過10,000名。這4,000名"以AI驅動的裁員"只是讓他們回到基準。他們並沒有實現神奇的生產力增長；他們只是修正了自己的招聘膨脹。這樣的笨拙使得三週後，他們悄悄地以高出25%的薪水重新聘用了一些相同的工程師，因為他們的核心系統開始出現故障。正如一位喜劇演員所指出的："他們不小心用大錘砸壞了承重牆。"
哈佛商業評論最近對1,006名高管的調查揭露了這場詐騙：89%的裁員是在AI成為可信因素之前幾個月就已計劃好的。59%的人承認他們使用"AI"作為財務規劃不善的掩護。這不是自動化取代人類，而是人類被犧牲以支付自動化基礎設施，並用未來主義的語言包裝，以便股票圖表保持綠色。
冰山：工作實際上是如何消亡的
但這裡有一個讓我晚上無法入睡的部分。Oracle的三萬名員工？他們是可見的冰山一角。恐怖故事不是大規模裁員——而是水線下發生的無形溺水。
麻省理工學院稱之為"冰山計畫"。我稱之為算法導致的流失. 當首席執行官為華爾街製造華麗的表象時，真正的工作消失卻是安靜、禮貌，且數學上殘酷的。這種情況以三種方式發生，從不觸發人力資源警報或病毒式的LinkedIn貼文：
從未出現的替代品
想像一下：一位在《財富》500強公司工作的高級市場分析師在工作了二十年後退休。那是一個星期二。歷史上，她的上司會在那天開啟一個職缺——發布職位、面試候選人、在六十天內聘用一位初級替代者。
在2026年，這位上司查看預算，然後看向ChatGPT企業版。"讓我們看看剩下的兩位團隊成員是否能夠利用新的AI工具來承擔莎拉的報告職責。我們會在第三季重新考慮這個聘用問題。"
他們承擔了這些職責。當然可以。AI撰寫報告的初稿；人類進行編輯和驗證。第三季的評估被推遲到第四季。然後是明年的第一季。最終，這個職缺就這樣過期了。莎拉的工作並沒有轉移到機器人身上。它在空氣中蒸發，分散到疲憊的人類和不知疲倦的算法之中。沒有公告。沒有遣散費。只是一個在組織圖上的永久幽靈職位。
增長的幻影
我在我們的客戶中看到了這一點。一家財富管理公司收入激增——年增20%。在2019年，他們會立即聘用十名新助理來處理這個量。更多客戶=更多人力，簡單的代數。
如今，他們購買了二十個Claude授權，並給現有團隊設定了「生產力目標」。收入增長，員工人數保持平穩。首席財務官稱之為「運營槓桿」。首席執行官稱之為「AI增強效率」。但在晚上八點走進那個辦公室。那些人依然在那裡，看起來憔悴，利用不需要睡眠的代理人處理40%更多的客戶投資組合。
那些本應為新畢業生、職業轉換者、渴望工作的二十多歲年輕人創造的新工作，卻從未出現。它們存在於一個被取消的替代時間線中。
整合陷阱
最殘酷的機制是緩慢的擠壓。一個五人資料團隊因為疲勞而失去了一名成員。然後又因為更好的報價而失去另一名成員。經理在「以更少做更多」的壓力下，部署了一個自動化代理來處理ETL管道和報告儀表板。
突然間，三個人做著五個人的工作。然後是兩個人。接著是一位超高效的資深工程師，配備著一整套Python腳本和代理協調。其他人並沒有被解雇——他們是被自然選擇所「淘汰」。他們的職位並沒有被消除；只是沒有重新思考而已。當最後一位人類離開時，公司意識到他們根本不再需要人類。缺失的一代這就是長期來看數學變得可怕的地方。史丹佛的研究人員剛發表的研究結果讓我感到不安：入門級軟體開發者和呼叫中心的職缺在過去十八個月中減少了20%。中階和高階職位保持穩定。初級層級——學徒層級——正在被刪除。
想想這在結構上意味著什麼。如果你現在22歲，畢業於計算機科學學位，那麼「初級開發者」這個階梯的階梯已經被鋸掉了。公司正在利用AI來自動化「繁瑣的工作」——修復錯誤、測試、文檔、代碼審查——這些曾經教導新手如何成為架構師的工作。
那麼2034年30歲的資深架構師從哪裡來？如果沒有人被允許做學徒工作，通過繁瑣的重複來學習建立模式識別，整個人才管道就會崩潰。我們正在創造一個「缺失的一代」專業知識。在十年內，我們將擁有由年長的資深人士操作的卓越AI工具，但卻沒有任何人可以指導，而中階專業人士應該在的地方卻出現了一個鴻溝。
這不僅對畢業生殘酷。對於這個行業來說，這是自殺。
So where do the 30-year-old senior architects come from in 2034? If nobody is allowed to do the apprentice work, to learn through the tedious repetition that builds pattern recognition, the entire talent pipeline collapses. We're creating a "missing generation" of expertise. In ten years, we'll have brilliant AI tools operated by aging seniors with no one to mentor, and a chasm where the mid-career professionals should be.
It's not just cruel to the graduates. It's suicidal for the industry.
倖存者的心理學
我想花一點時間談談那些仍然保有工作的人的情況，因為他們的痛苦同樣是看不見的。
當你在裁員中倖存下來——或者更糟的是，當你經歷同事們慢慢離開卻不再被替代的緩慢流失時——你並不會感到幸運。你感到被困擾。倖存者的罪惡感與強烈的焦慮交織在一起。你知道自己並不更安全；你只是排隊的順序更晚而已。
我看著在大型科技公司工作的朋友們描述他們的新現實。朝九晚五的工作已經死去。他們現在的工作時間是早上六點到晚上八點，並不是因為他們是工作狂，而是因為人工智慧的「效率」意味著他們十人的團隊現在變成了六人，卻要做十二人的工作。他們正在管理永不休息的演算法，這意味著他們從未完全下班。人工智慧不會放假，所以他們也真的無法放假。
他們稱之為「幽靈工作」——在自動化周圍必須進行的人類監督。監控代理的輸出。修正幻覺。當演算法出錯時向客戶道歉。他們並不是被人工智慧取代；他們被困在與之有毒的婚姻中。
在上升潮中該怎麼做
每個人使用的隱喻都是錯誤的。這不是突然襲來的海嘯。這是一個每個月上升一英寸的潮水。你不會戲劇性地淹死；你只是發現自己站在不斷縮小的沙灘上，想知道水什麼時候已經淹到你的下巴。
如果你在等早上六點的電子郵件來知道自己是否處於危險中，那麼你正在看錯的地平線。真正的威脅是慢慢意識到你的部門在三年內已經悄悄減少了30%的員工，並且你現在正在做三個人的工作，同時訓練將最終吸收你特定職能的代理。
唯一可行的策略是成為Pilot, 不是 乘客。
如果你是那個僅僅執行現在可以由人工智慧自動化的工作的個體——翻譯層、格式化、標準分析——那麼你正站在實時侵蝕的沙灘上。
如果你是那個 指揮 演算法的人——誰定義哪些問題值得解決，誰設計代理人執行的工作流程，誰在人工智慧出現幻覺時擁有判斷權——那麼你正在建造船隻。
在我自己的公司裡，我目睹了這種分化在過去三年中發生。那些擅長「執行」的人——編寫程式、撰寫文案、分析數據——不得不向「決策」(架構、策略、判斷)遷移，或者儘管仍在薪資名單上，卻悄然變得過時。
這項工作並沒有消失。它正在分層。演算法層正在吞噬中層——那些能幹的執行者——而頂層（願景、定義、擁有權）和底層（實體存在、情感勞動、高風險責任）則堅持保持人性。
不舒服的真相
甲骨文的三萬名員工並不是因為人工智慧變得更聰明而死去。他們的死去是因為資本決定基礎設施比制度知識更有價值，而「人工智慧」則是使清算看起來像進步的完美藉口。
但更緩慢的死亡——算法造成的流失、缺失的一代、入門機會的靜默消失——才是真正的結構性轉型。這是潮水上升的過程，而我們卻在爭論水是否濕潤。
不要等待電子郵件。要注意那些從未開啟的需求。要注意那些因流失而縮減的團隊。要注意當你的工作不再是解決問題，而是開始變成照顧解決者的那一刻。
那時你就知道你已經身陷困境。
—— 詹姆斯，水星科技解決方案，東京，2026年4月
