【人物名片】梁家輝，1958年出生於中國香港，籍貫廣東省佛山市南海區，華語影視男演員。代表作：《火燒圓明園》《阮玲玉》《寒戰》《捕風追影》梁家輝 圖據受訪者梁家輝，華語影壇的“千面影帝”。他在《垂簾聽政》中飾演孱弱憂鬱的咸豐皇帝，摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠；他也可以在《東成西就》裡飾演癲狂搞笑的“黃藥師”；他在《阮玲玉》中飾演的蔡楚生剋制與張力並存，每一次出場都極具份量：他在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……從影42年，梁家輝飾演了160多個角色，竭盡全力與角色融為一體，留下了一個個經典之作。讓觀眾感嘆“法拉利老了還是法拉利”！近日，封面新聞記者在橫店專訪梁家輝，這也是“幀心——中國電影誕生120周年系列人物報導”最後一個人物專訪。梁家輝坦言，“電影豐滿了我的人生”，飾演160多個角色像過了160生，讓他的人生豐盛而幸福。對於AI越來越多深入電影行業及大眾生活，他也盡全力擁抱，不斷更新自己。但他認為，不管技術如何發展，演員的“心”永遠不能被AI替代。電影《捕風追影》劇照 梁家輝飾“影子” 圖據片方《捕風追影》與成龍“狠爽”對打接拍前沒考慮身體：我相信我自己《捕風追影》絕對是2025年暑期一部現象級的影片。該片由楊子編劇並執導，成龍、張子楓、梁家輝主演，講述了一群高智商盜匪團憑高科技劫走數億資產，並規避“天眼”監控逃脫，隱退多年的跟蹤專家攜年輕司警以傳統跟蹤術對決現代犯罪技術，在新舊理念碰撞中展開刺激博弈。最終，這部影片收穫院線總票房12.65億元，登上2025年電影票房總榜TOP7。成龍與梁家輝兩個加起來快140歲的人，在《捕風追影》裡打出新花樣。梁家輝飾演的反派“影子”優雅又暴戾，1v30的名場面讓人不寒而慄。拳拳到肉的動作設計，層層反轉扣人心弦的劇情，保留警匪片正義傳承核心又進一步探討科技時代的人性博弈，讓該片給不少觀眾帶去爽感。《捕風追影》翻拍自導演游乃海十多年前的作品《追蹤》，當時梁家輝就是主演。而楊子導演帶著《捕風追影》找過來時，梁家輝起初是拒絕的，因為他“不太願意重演一個角色”。看完劇本，跟導演詳聊後，梁家輝被影片中新的設定打動。比如時代在發展，新的科技對老派、反派會有什麼影響？他也希望能借由該片給觀眾新感受：“我希望觀眾對現代的警匪片有一個新的觀感，而不是永遠打打殺殺。”片中的動作戲，讓觀眾看的時候很爽，成龍的動作依然有“成龍式詼諧”，梁家輝的打戲簡潔、凶狠，兩個人的肉搏絲毫沒有“劃水”。六十多歲的狀態拍如此高密度的打戲，接拍前是否會顧慮身體？梁家輝坦言，“有成龍大哥在，他帶著成家班進來。這一次的動作導演也有非常好的導演經驗，所以我相信成龍、相信成家班就對了。”至於自己的體力，他並沒有考慮，他說：“我相信我自己入戲以後，不管是怎麼樣都應該可以做到他們要求的動作，我就相信自己而已。”最終，《捕風追影》豆瓣評分8.1，拿下近十年國產動作犯罪電影最高分。已經演了這麼多年戲，聽到觀眾對於自己表演的誇讚，還是會很開心、很爽嗎？梁家輝直言：“當然了。”他也表示，影片的成功是所有主創努力的結果，他也跟大家一樣，期待《捕風追影2》能盡快啟動。電影《寒戰》劇照 圖據片方在電影院長大的小孩從影42年拍了160多部電影梁家輝跟電影的緣分，始於還是嬰兒的時候。因為媽媽在電影院上班，他6-8個月大時就被媽媽帶到電影院，放在最後一排。梁家輝回憶：“通常那個時候，放映機下面的那幾個位置不會有人坐，我可以說是在電影院長大的小孩。一直到差不多8歲要上學的時候才回到家裡，開始懂得自己照顧自己。”1983年，25歲的梁家輝在李翰祥導演的影片《火燒圓明園》中扮演咸豐皇帝，從而開始其影視生涯。至今，他已從影42年，拍了超過160部電影。他憑《垂簾聽政》中孱弱憂鬱的咸豐皇帝摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠，也能在《黑金》中僅用一句台詞就讓黑幫梟雄的氣場浸透銀幕；他在《東成西就》裡飾演的“黃藥師”癲狂搞笑，在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……梁家輝 圖據受訪者這42年，梁家輝都與電影密切地在一起。電影對他而言意義自然不同。他認為，作為觀影者時，看電影有一種儀式感：“你能夠在一個黑暗的空間裡頭，跟隨上百人一同呼吸，一同感動，一同哭，一起笑。在電影院看電影，你就好像跟大家做完同一個夢，那種感覺是在電腦、電視旁沒有的感覺。”作為演員，拍電影讓他有了人生被豐富的感覺：“我平常做梁家輝，我覺得自己是一個非常普通的人。但是每一部電影、每一個角色，讓我的人生血肉豐滿。到目前為止，我從影42年，差不多演了160多部戲，幾乎沒有重複過任何故事，我覺得那好像帶我走進另外一個人的人生。我現在好像過了160個人生一樣。我覺得很幸福。”今年是中國電影誕生120周年。談及當下電影面臨的挑戰，梁家輝認為，觀眾觀影喜好、觀影模式在改變，不是每個年代的電影都是黃金期，這是事實。談及短劇等新的形式流行，他很理解：“我不會否定短劇、電視劇的發展，因為這是一個大趨勢。但是作為電影演員，我還是鼓勵觀眾，如果有時間、有條件，應該進電影院，去做個夢。”梁家輝 圖據受訪者AI飛速發展依然不斷更新自己演員的真心永遠不能被AI替代今年十月，梁家輝與葉童在一次活動上對談，他說如果有機會和葉童再合作，想拍一部AI主題的電影：比如一位孤獨的老人和一個AI結伴去環球旅行，在這個過程中產生情感連結。採訪時，談起為什麼會對AI題材感興趣，梁家輝笑言：“兩個人在旅遊過程裡可能有吵架，遇到意外、冒險，到最後當然就是老人要離開這個世界。我覺得這樣真人跟AI混合的情感出來會產生很不一樣的戲劇效果。”你相信人類和AI會產生愛情嗎？面對封面新聞記者的提問，梁家輝毫不猶豫地回答：“肯定會。現在你看那些虛擬人或者機器人，你只要給它加上外皮，它就像真人一樣。AI自己不斷會更新、學習。”當下，AI越來越多地深入到普通人生活。今年67歲的梁家輝，也在全力擁抱，更新自己，希望能與年輕人之間交流通暢：“世界越來越創新，你不接受的話也不行。我的兩個女兒已經嫁人，我有外孫了。以後跟他們接觸，你必須要懂得教他們怎麼用電腦、手機，因為他們這個年代的生命就跟AI密不可分。我不要他跟我一樣，一看到我就像看到一個老古董，你連這個都不懂，我不行，所以我必須要更新自己，學習，最起碼跟得上他們的步伐。”而在電影行業，AI也越來越多介入演員的表演，影響電影的視聽效果。如數字人、虛擬演員的出現：《速度與激情7》用CGI“復活”保羅·沃克；《雙子殺手》中的年輕版威爾·史密斯。AI可高精度捕捉席位表情與動作，提升表演的精細度與可能性：正在熱映的《阿凡達3》中就對演員進行全方位表演捕捉。此外，AI還能生成、修復演員的語音，如《流浪地球2》中修復李雪健老師的聲音等。AI發展如此迅速，演員的不可替代性又是什麼？梁家輝認為，是演員的心，是看到觀眾每一次真心的感謝：“就像我剛進來時，對著外面的觀眾比心一樣。”他邊說邊比了一個心，眼眶微紅：“你的真心永遠不能被AI替代。” (封面新聞)

越來越多的人說，AI 可能會取代一些工作，但它到底會影響那些崗位？影響有多大？最近，一項來自 MIT 的新研究給出了一個驚人的答案：一組隱藏資料表明，AI 當前已經有能力替代 11.7% 的美國勞動力，對應工資價值約1.2兆美元。如果只看目前 AI 的實際應用，主要集中在科技和計算崗位，那麼AI的影響僅佔約2.2%的勞動力，對應工資價值約 2,110 億美元。但當研究者把行政、金融和專業服務等崗位納入考慮後，AI 潛在影響範圍飆升至 11.7% 的勞動力，約 1.2 兆美元工資。這份研究成果來自一個名為 Iceberg Index（冰山指數） 的項目，由 MIT 聯合 橡樹嶺國家實驗室（ORNL） 開發。研究團隊把 AI 與人類勞動力的關係做了一個大膽模擬：他們將美國 1.51 億名員工都“數位化”，讓每個人按照技能、任務、職業和地理位置分類，然後觀察 AI 工具可以覆蓋那些工作任務，甚至能精確到郵政編碼區域。ORNL 負責人 Prasanna Balaprakash 將這個模型形象地比喻為“美國勞動力市場的數字孿生”。通過這個工具，研究者不僅可以看到 AI 已經進入那些崗位，還能預測潛在的技術曝光區域。01. 將1.51億職工建模為智能體論文中，Iceberg Index 的建構過程分為三步：1、人類勞動力對應模型覆蓋 1.51 億員工、923 個職業、3,000 多個縣，總共包含 32,000+ 技能。每個職工被建模為一個“智能體”，擁有技能、任務、地理位置等屬性。模型可以分析技能遷移潛力和職業相似度，為未來崗位轉型提供規劃路徑。2、AI 勞動力對應研究團隊收集了 13,000+ AI 工具，包括程式碼生成、流程自動化和認知輔助工具。使用與人類相同的技能分類體系，直接對比 AI 與人類能力。評估 AI 在增強人類工作（如醫院文書自動化）和完全轉變任務（如程式碼自動生成）的潛力。3、人類–AI 聯合模擬使用 MIT 的 Large Population Models (LPMs) 模擬數十億次互動。模擬考慮技術成熟度、採納行為和區域差異，輸出職業技能變化、地理分佈以及跨行業的連鎖影響。政策制定者可用模擬結果測試培訓方案、資源分配和激勵策略。整個模擬在橡樹嶺 Frontier 超級電腦 上運行，保證了大規模、高精度的預測能力。在這一基礎上，研究團隊建構了冰山指數（Iceberg Index）。這是一項以技能為中心的衡量指標，用於評估勞動力在 AI 經濟中的暴露度。它量化了 AI 系統在技術上可以執行的職業任務的“工資價值”，從而揭示人類勞動與 AI 能力重疊的部分。該指數從三個維度評估每一個職業：該職業需要的技能；這些技能的可自動化程度；工作本身的價值（工資與就業規模）。這些因素結合後，為每個職業給出一個一致的“技術暴露度”：它指的是 AI 能力與人類技能的重疊，而不是預測崗位是否會消失。例如，金融分析師不會消失，但 AI 可能能夠處理大量文件處理與常規分析工作。這會改變角色結構與技能需求，而不一定減少崗位數量。02. AI 有能力替代11.7%的勞動力研究團隊首先對當前 AI 最集中採用的職業內的技術暴露度進行了量化，並給出了一組資料：截至 2025 年，超過 10 萬 工作崗位的裁撤與 AI 重組直接相關；AI 系統每天生成超過 10 億行程式碼，已超過人類開發者的產出。因此，他們測量了電腦與技術類職業中的技能重疊度——表層指數（Surface Index）。結果發現，全國範圍內的表層指數為 2.2%，對應約 2110 億美元的工資價值、約 190 萬名技術職業從業者。包括軟體工程師、資料科學家、資料分析師、項目經理以及其他技術密集型崗位，這些都是目前 AI 採用最集中的職業群體。但這還僅僅只是冰山一角！除了科技類職業，AI 的能力還擴展到認知性和行政工作。原本為程式設計開發的工具，已經展現出在文件處理、財務分析、日常行政任務 等方面的技術能力，說明技術能力可以從科技領域遷移到其他行業。部分公司已經開始削減非技術性崗位：IBM 通過 AI 自動化減少了人力資源崗位Salesforce 暫停了非技術崗位招聘McKinsey 預測到 2030 年，約 30% 的財務任務可實現自動化研究團隊發現，當考慮 AI 在行政、金融和專業服務等崗位的潛在自動化能力時，這一數字上升至 11.7% 的勞動力，是表層指數的5倍，約 1.2 兆美元工資（稱為 Iceberg Index 冰山指數）。此外，研究作者也強調，這些結果僅代表 AI 能力與人類技能的重疊，並非實際的未來崗位消失情況，真正影響取決於企業、工人和地方政府的應對策略。03. 影響不限於沿海科技中心人們常以為 AI 取代最多的崗位會集中在沿海科技公司聚集的地區，但冰山指數顯示，AI 接管工作任務的能力 在全美範圍內更廣泛分佈。研究表明，許多州如果僅看當前計算和技術崗位的 AI 採納，影響不大；但當加入其他變數後，潛在影響大幅上升。例如，鐵鏽地帶的俄亥俄州、密歇根州和田納西州，表面指數不高，但冰山指數顯示認知工作（金融分析、行政協調、支援製造業的專業服務）有 十倍於表面指數的潛在技術曝光。例如這幅圖，左邊的冰山指數圖顯示，AI 的認知自動化能力已經擴展到沿海科技中心之外。一些意想不到的州，比如 特拉華州 和 南達科他州，因為行政和財務崗位集中，其指數甚至高於加州。右邊的自動化差距圖則揭示了各州當前實際 AI 採用情況與未來潛在變革之間的差距。像 俄亥俄州 和 密歇根州 這樣的製造業州，在物理自動化尚未大規模普及之前，就已經有大量隱藏的白領崗位可能被 AI 替代。這意味著這些州需要提前為行政、協調等崗位的變化做好準備。研究團隊表示：就算是密西西比、懷俄明這類“低科技州”，在行政、財務、專業服務 等崗位上的技術暴露度仍然很高。換句話說：它們看似與科技無關，但AI 的能力結構與其勞動力技能高度重疊，未來衝擊將遠比表層指數顯示的更大這表明：僅以當前可見的AI 採用情況來判斷風險，會嚴重低估真實暴露度。此外，MIT 和 ORNL也表明，他們建立冰山指數的目的是希望地方政府能夠提前應對 AI 可能帶來的衝擊。可以通過數字孿生模型，分析每個城市街區、每個崗位技能的自動化風險。模擬政策干預（培訓、資金投入、激勵機制）對就業和 GDP 的影響。提前規劃技能培訓、基礎設施和人才投資，實現 “先準備、後應對”。據CNBC報導，田納西州已在官方 AI 勞動力行動計畫 中引用冰山指數，北卡羅來納和猶他州也正在使用該工具制定政策方案。04. 網友熱議：事情沒那麼簡單這項研究在Reddit上也掀起了軒然大波，許多網友紛紛在評論區提出不同看法。一位網友調侃道：“研究由山姆·奧特曼資助。”有網友認為，說 AI 會替代多少工作，其實是反映了“無意義工作”的現狀，而不完全說明 AI 的能力或實用性。還有網友指出，如果用AI替代人類的工作，公司會面臨責任歸屬不清的問題，不如一紙合同來得可靠。當然，也有不少網友依然不信任AI投入實際生產的能力，認為“炒作遠遠超出了實際應用”。(51CTO技術堆疊)

與“矽谷10萬人”被裁這樣的消息幾乎同時進入我視野的是“輝達市值突破5兆美元”“蘋果公司市值首次突破4兆美元”“馬斯克可能獲得兆美元薪酬”……失業人群與超級企業、超級個體形成鮮明的對比，更凸顯了人類社會的兩極分化。不可否認的是，AI會替代更多人已是趨勢，技術之外的一個重要問題是：我們真的在財富分配等制度層面做好準備了嗎？“AI替代人”旗號之下所掩蓋的最近又有一些大企業開啟了新一波裁員。據媒體報導，亞馬遜計畫裁減約1.4萬名公司職員，以精簡營運、加快人工智慧部署。這次裁員算是亞馬遜繼2022年裁掉2.7萬人後又一次大規模裁員。不只是亞馬遜在大裁員，有資料顯示，今年以來矽谷就有近10萬人被裁掉了。比如Google，年初就在雲端運算部門大幅削減設計崗位，將資源集中投入到AI產品研發；微軟5月以來已經裁掉了超1.5萬名員工，主要波及Azure雲、全球銷售及工程等核心部門；Meta上月份宣佈裁撤其人工智慧部門的600名員工，理由是“減少管理層級，提升組織效率”；英特爾在今年夏季的三個月內裁掉了2萬多人；IBM也在前幾天宣佈，今年4季度要進行新一輪裁員，預計會波及上千人。以前某家大企業進行超萬人規模的大裁員，幾乎都是這家企業遇到了較大的生存危機，遭遇“戴維斯雙殺”——業績下滑，估值下降，兩個負面因素疊加後導致股價暴跌。但現在大企業的裁員大為不同，他們大多有著比較亮眼的業績，股價也一路高歌猛進。亞馬遜今年三季度營收、淨利潤分別同比上漲13%、39%，並預計第四季度營收同比增長10%以上，第三季財報發佈後，亞馬遜股價飆升13%。Google、微軟、Meta今年第三季度也均有超10%的增長，股價也屢創新高。連前幾年表現低迷的IBM今年三季度也獲得了超9%的增長，扭虧為盈，今年以來IBM股價上漲約40%。而英特爾也結束了連續六個財季的虧損，重現增長。這樣看來，當下的科技巨頭是越強越要裁員。他們普遍把裁員的原因歸結為AI技術的加速應用，裁員的同時也加大了在AI領域的投入，亞馬遜預計今年在AI上的資本支出總額約為1250億美元，明年支出規模將進一步擴大。所以，以前我們感覺企業裁員都有點偷偷摸摸的，畢竟不是什麼光彩的事，甚至把“裁員”巧妙地說成是“最佳化”，但現在科技巨頭給我們建構出的裁員邏輯是：AI的大規模應用替代了更多人，裁員就代表AI水平更高，更能抓住未來趨勢並降低成本，提升營運效率和業績。在這套邏輯下，被裁掉的人也只能怪自身技能不夠硬，沒跑過AI進化的速度。這些人能進大科技企業工作，本身也有著相當不錯的能力，隨隨便便就被AI取代了，讓很多人更加焦慮，還沒真正看到“AI時代”的影子，飯碗先受到了AI的巨大威脅。圖源：《我, 機器人》但我們不禁要問：這麼大規模的裁員，真的都是AI造成的嗎？“AI替代人”的旗號之下，其實掩蓋了太多東西。首先，一部分裁員是科技企業之前的大規模擴張所致。如果查以前的資料會發現，大概在2020-2022年，當時是疫情期間，線上需求激增，而且聯準會將利率降低到了接近零的水平，企業融資成本大幅降低，直接促使眾多科技企業開啟了大擴張，也就相應加大了招聘規模。比如亞馬遜，只在2020年第3季度就猛增了24.8萬名員工，2021年第3季度也大幅增加了13.3萬名員工，2019年亞馬遜全球員工數不到80萬人，而到了2021年就翻了一番，達到了160萬人。此外，從2019年到2022年，Google人數從大約11萬擴張到18.7萬；微軟從15萬人擴張到超22萬；Meta從4.5萬擴張到8.7萬。而在國內，2021年併入高鑫零售的阿里人數超過了20萬，字節、美團、騰訊也紛紛突破10萬人。大水漫灌之下，很多職位本就很虛，再加上疫情後全球經濟的持續低迷，聯準會又從2022年3月至2023年7月連續11次加息，使各大企業裁員或壓縮人員招聘，由此也導致了持續好幾年的裁員潮。據美國就業資訊網站Layoffs.fyi的資料，2022年科技企業公佈的全球裁員計畫約為16萬人，達到上年的13倍；2023年大約有1191家科技公司進行了裁員，總數達到了約26萬人，是2001年網際網路泡沫破裂以來的最高水平；2024年各大科技公司裁員總數接近15萬人。可以說，這一波美國科技企業的裁員潮，仍有很大的周期性因素、企業戰略調整因素。其次，科技企業在大規模裁員的同時，把更多人變成了“非正規員工”。在進行大規模裁員的同時，亞馬遜也宣佈在美國招聘25萬名假日季（一般是從感恩節到聖誕節期間，是美國零售商一年當中最為關鍵的銷售期）員工，他們基本都是臨時工，忙完假日季的工作後再去找下一份臨工工作，看起來自由又靈活，實則跟正式員工在福利待遇、技能積累上遠不能比。像沃爾瑪、塔吉特、亞馬遜等零售商每年到了消費需求旺盛的假日季都會招聘大量臨時工，就像富士康在蘋果手機發佈後急聘大量工人，本身也不是什麼新鮮事，但不能忽略的是，在全球大量白領遭遇裁員潮的同時，從事即時出行與送餐、網際網路家政、按需軟體開發、線上勞動眾包等“零工經濟”的人也越來越多。全球自由職業者平台Upwork發佈的資料顯示，2023年38%的美國勞動力(即6400萬人)從事自由職業，跟10年前相比增加了1100萬。這些人之中，或許有不少知識密集型工作從業者是主動選擇做零工，獲得更大的自由度和收入，但有相當一部分做勞動密集型零工的人是被迫做出的選擇，比如一些白領失去工作後選擇開網約車或送外賣。就連AI在發展過程中也需要大量的外包臨時工參與，比如AI錄音員、資料標記員、內容稽核員。他們拿著低薪，用單調和重複的工作反哺AI系統。所以，一些科技行業的白領失去工作的同時，也產生了很多缺乏穩定性的臨時工，這也是我在前文《全球中產大敗局？》所提到的，在更多滿足中產報酬標準的工作消失後，就形成了“二元勞工市場”——“好工作”和“壞工作”的對立加劇，而且兩者之間存在嚴重的結界，幾乎難以踰越。比如勞動密集型臨時工，很難通過技術積累成為熟練技術人員，因為他們的工作是碎片化、單調重複的，他們無法通過在職場中的努力工作成為中產。這其實加劇了社會分化。但在“AI替代人”的敘事下，一切都被巧妙包裝成是技術演化的自然結果，被替代者似乎只能怨自己的技能不夠硬，輕易就被AI替代掉了。技術之外的重要問題縱觀近半個世紀美國其他兩次大規模的裁員潮，也都加劇了社會分化。第一次發生在20世紀七八十年代，面對歐洲、日本、韓國的產品在全球產生的競爭，美國企業的優勢地位逐漸喪失，1959年美國公司的平均稅後利潤率為8%，20年後這一數字降低為5.1%。這迫使美國企業逐漸把製造業轉移到成本更低的新興開發中國家，開啟了美國“去工業化”的浪潮，導致藍領工人大量失業。但當時美國精英階層控制的輿論把企業競爭力下降更多解釋為權利太大的工會的束縛、美國工人安於現狀而無法與海外工人競爭，以及聯邦政府嚴格的法令約束。所以也就順理成章地拋棄了國內的藍領工人。與之相匹配的是，新自由主義在發達資本主義國家大行其道，里根政府在美國推行私有化、放鬆監管、和經濟自由化，並把大市場和小政府作為其改革目標。這也為美國大企業“無止境地追求更高利潤”奠定了基礎，此後他們開始在全球開展業務，這也使跨國企業股東、高管、高級別員工的財富急劇增長，而且他們在美國國內和全球所擁有的經濟和政治權力也不斷增加。跨國企業及其高管還通過大量的競選資金支出和密集的遊說活動，滲透並強有力地影響政府。但另一邊，美國國會委託的一項調查顯示，在20世紀70年代末到80年代中期，有超過1100萬名工人因工廠關閉、生產裝置跨國轉移以及裁員而失業。大多數被解僱的工人曾就職於製造業。而在1986年到1991年之間又有大約1200萬名工人被解僱。而且，被解僱的工人在尋找新工作時，往往會接受遠低於之前薪酬的工資，甚至許多是兼職工作並且缺乏醫療保險和其他福利。到了90年代資訊時代來臨，美國企業又開啟了第二波裁員潮，只不過這次輪到了白領。對於這一波裁員，企業大多解釋為電腦新技術的應用、組織重構或是經濟全球化的深度發展，而且還宣稱，從長遠角度來看，每個人都會從全球經濟的自由市場中受益。簡而言之，這是自然經濟演化產生的結果。美國社會學家厄爾·懷松等所著的《新階級社會：美國夢的終結？》寫道，當時美國一些大企業掀起裁員風暴，以至於“再就業專家”被創造出來，好讓公司冠冕堂皇地去面對裁員決定，即解僱大量僱員，有時甚至高達上萬名，這種新型公共關係類工作的任務就是讓公眾接受：裁員是公司在全球經濟競爭中求生的一種正常生活方式。圖源電影《在雲端》，講述了一名職業裁員人員的故事。不能否認，新技術、全球化深度發展本身有相當大的進步性，但在幾乎放肆的新自由主義政策影響下，很難確保讓絕大多數人受益，而只是讓更多收益集中於社會頂層。美國大企業在全球範圍內擁有了極大靈活性，他們可以一直尋找薪酬更低的人力，而不再輕易受到工人對更高工資和福利要求的壓力，不斷以最低成本從事生產經營。而且，跨國企業擁有很大的稅率優勢，只要他們不把賺取的國外利潤帶回美國，他們就不需要繳納聯邦政府向公司利潤徵收的稅收。他們“無國無家”的經營模式有相當大的避稅空間，比如在低稅率或零稅率國家和地區開設分部，再將全球各地所得利潤轉移過去，從而儘可能地減少上繳的稅款。英國《衛報》曾報導，“矽谷六巨頭”——亞馬遜、臉書、Google、網飛、蘋果和微軟——在2011年至2020年這十年間逃避的全球稅收高達960億美元。這些通過“無止境追逐利潤”獲得的財富恐怕只能集中於極少數人群，而技術進步、全球貿易創造出來的更多就業崗位更多被跨國企業帶到了國外，並沒有留給本土，消失的好工作並沒有新的工作來替代。美國勞工部統計局的資料顯示，2010—2020年期間69.2%的增長和替換的工作崗位只需要高中學歷或者更低。數量增加最多的工作崗位包括零售人員、貨運工、餐飲服務員、個人護工、客服人員。這也進一步加劇了學歷貶值，使很多人喪失了上升管道。當下科技企業這一波裁員潮在規模上還無法與前兩次相比，AI也並未達到如此大規模替代人的水平，雖然裁員在“AI替代人”的旗號下進行著。但不可否認的是，AI會替代更多人已是趨勢，技術之外的一個重要問題是：我們真的在財富分配等制度層面做好準備了嗎？與“矽谷10萬人”被裁這樣的消息幾乎同時進入我視野的是“輝達市值突破5兆美元”“蘋果公司市值首次突破4兆美元”“馬斯克可能獲得兆美元薪酬”……強烈的對比之下，更加深了我的疑問。 (商隱社)

上周，在 Dreamforce 2025 峰會，Anthropic 聯合創始人兼 CEO Dario Amodei 說了一句引發廣泛關注的話：我對短期內 AI 的互補性依然樂觀，但我也必須坦白:兩到五年內，真正的替代將開始出現。這不是科技行業第一次有人談“AI 替代人類”。不同的是，Amodei 說這話時，Anthropic 內部已經發生了翻天覆地的變化： 他們的團隊裡，超過 90% 的程式碼已由 Claude 自動編寫，Bug 定位、系統偵錯甚至產品重構都由智能體完成。人類工程師的角色，不再是寫程式碼的人，而是審查 Claude 工作的人。這意味著，“AI 替代”不再是科幻電影裡的威脅，而是從 Anthropic 辦公室裡的一行行程式碼開始，在真實的生產系統裡一步步落地。但 Amodei 的警告，不止是給工程師的。“這不會只發生在開發者身上，”他補充說，“保險、金融、醫療等行業的企業客戶已經在用 Claude 執行端到端任務。被替代的第一批人，往往是工作流程裡那些最容易被自動化的崗位。”“AI 取代人類”這件事，從理論進入了倒計時。接下來，問題不再是AI 會不會替你，而是誰會先被替？他們是怎麼一步步被替的？而你，又該如何重新定義自己的角色？第一節｜替人的起點：端到端能力今天很多人說 Claude 會寫程式碼，但 Dario Amodei 的重點根本不是寫程式碼，而是它能做完一件完整的事。他觀察到：以前 AI 只是幫你寫幾行程式碼，現在它可以偵錯系統、修復 Bug、完成整個部署流程。換句話說，不再是你寫主力、AI 輔助，而是 Claude 把一件任務從頭到尾做完，人來稽核修改。角色變了，關係也變了。在 Anthropic 內部，這個轉變已經開始落地。Dario 舉了一個他們真實發生的案例：我們最近發佈模型時，叢集出現 Bug，工程師找了好幾天沒找到。後來我們讓 Claude 去排查，它居然找出了一個大家都漏掉的隱藏問題。從 AI 按你指令做一件事，到 AI 自己能判斷、執行、修復，走完整個閉環。而且這不是偶發事件。Dario 明確說：“我們現在團隊裡的程式碼，90% 都是 Claude 寫的。人類的角色更像是編輯者、監督者。”實際上，工程師不再是執行者，而是把 AI 當成“實習生”或“外包員”來分配任務、檢視成果、保證質量。不僅是 Anthropic 內部，Claude 的企業使用者也在驗證這點。Anthropic 聯合創始人 Mike Krieger 在早前訪談中也透露：我們有客戶讓 Claude 連續運行 30 小時，完成了一項複雜的系統重構。30 小時，非人類值班，任務不中斷。這不再是對話模型，而是長期運行的虛擬執行者。它能記住目標、追蹤上下文、發現並糾正問題。做的不再是語言生成，而是任務交付。在10 月 20 日 與製藥巨頭禮來(Lilly)首席資訊官 Diogo Rau 的對話中，他說：“不要被我們能用 AI 做那些小事這種想法限制住。有一個現有流程，它有 20 個部分，你想在第 5 部分和第 12 部分引入 AI，這實際上很困難。但一年後，AI 可能就能從第 0 部分到第 20 部分端到端完成。”如果模型在一年後才足夠強大，而你那時才開始部署，就會再延誤兩年。要對技術進步的速度有信心，現在就開始為端到端變革做準備。這段話點破了替代的本質：因為替代不是某個時刻突然發生的，而是從“輔助”變成“交付”的那一刻開始的。當 Claude 不只是回答問題、生成文字，而是能：理解任務目標呼叫工具和代理自主運行並糾錯交付最終結果那你還需要幾個人做這件事嗎？我們過去總以為 AI 只是幫你快一點，但 Dario 的話意思很明確：Claude 能做端到端任務的那一刻，就意味著你不再需要中間這些環節。程式碼只是開始。真正替人的，不是 AI 變聰明了，而是它開始像系統一樣工作：持續執行、串聯流程、自主呼叫、糾錯最佳化。這套執行力，才是 AI 從工具向崗位躍遷的分水嶺。第二節｜第一批被替：中間環節的人我們常以為被 AI 替代的會是低技術、低學歷、低門檻的崗位，比如文員、助理、客服。但 Dario Amodei 給出的判斷恰恰相反。他說：不是說人類沒有事情可做，但兩到五年內，整個經濟體系都會被深度重塑。影響最大的不是個別崗位，而是所有環節都可能被壓縮、被替換、被重組。換句話說，AI 替代的並不是誰技術差，而是誰在流程中傳遞資訊、而不是創造結果。只要一份工作裡，沒有核心創造，而只是把資訊從 A 傳到 B，再從 B 整理成 C，那這件事 Claude 能替你做，而且可能還更快、更便宜、不出錯。你會發現，很多看起來有技術含量的中間環節崗位，其實只是資訊搬運工：把會議內容整理成報告把客服反饋總結成周報把資料填進表格，再匯出成 PPT把行銷計畫分解為具體工單，下發至不同部門這些工作的共同特徵是：資訊已有步驟明確不涉及複雜判斷成果可驗證而這正是 AI 最擅長的工作。Mike Krieger 補充了一個 Anthropic 客戶的真實案例：有客戶在財務部門用 Claude 自動生成分析 Excel 表格，Claude 會自己理解資料、做推導、畫圖表。不是把 Excel 做成工具給人類用，而是 Claude 直接接管整套流程。所以這不是一場程式設計師和 AI 的戰爭，而是“中間環節的人”和“做完整件事的人”之間的更替。再進一步看，只要一家公司使用 AI 來：審查合同 → 整合文件 → 寫會議紀要歸檔工單 → 生成 FAQ → 自動發郵件撰寫預算 → 分析花費 → 出年度報告那些專門做這些事的崗位，還需要幾個人？因為過去一項工作要三四個人輪流做，現在 AI 一步跑完。這，就是第一批會被替的現實依據。Dario 的判斷不是基於情緒，而是他們內部已經發生的變化：我們沒有解僱工程師，但我們團隊裡，每個人的角色都在重新定義。這句話的意思很清楚：AI 不是一刀切，而是讓原本的人力變得邊緣化。先被替的，正是那些沒有決策權和創造權的崗位。第三節｜新工作方法：不是幹活，而是指揮 AI 幹活AI 真正開始替人的那一刻，很多人最直覺的擔心是：那我們是不是要沒工作了？但 Dario Amodei 在 Dreamforce峰會上給出了一個出人意料的答案：你可能需要更多人，因為他們可以獲得更大的槓桿效應。工程師可以變得十倍更有生產力。AI 在替人，為什麼還需要更多人？IG Group 案例：他們的分析團隊每周節省 70 小時，但這些時間被重新投入到更高價值的戰略工作中。某些用例的生產力翻倍，3 個月就實現了 ROI。Cox Automotive 在 VinSolutions CRM 中使用 Claude 後，消費者諮詢響應和試駕預約數量翻了一倍多。Palo Alto Networks 讓 2500 名開發者使用 Claude，沒有任何 Claude 經驗的初級開發者完成複雜整合任務的速度快了 70%。這些案例的共同點是：人沒有被“替掉”，而是“角色”升級了。但這個轉變並不容易。一項針對 16 名經驗豐富的開源開發者的研究發現：當他們使用 AI 工具時，完成任務的時間反而增加了 19%。開發者預測 AI 會讓他們快 24%，結果卻慢了 19%。為什麼？因為有經驗的開發者有大量上下文，而 AI 沒有。他們需要把自己的問題解決策略改造成 AI 能理解的形式，還要花時間偵錯 AI 的輸出。但學會管理 AI，需要時間和練習。而時間，可能不多了。史丹佛大學的研究顯示，22-25 歲軟體開發者的就業率自 2022 年底以來下降了近 20%，因為 AI 工具正在接管過去分配給初級員工的常規編碼和資料任務。哈佛商學院教授 Christopher Stanton 警告說，隨著僱主重新定義早期職業角色，工資可能會下降。但與此同時，Salesforce 的首席人事官表示，公司正在大規模招聘新畢業生，2025 年夏天接納了 1000 名實習生。她指出，現在有很多 6 個月前根本不存在的新崗位。未來，不是所有人都會失業，是工作角色正在被重新定義。那麼，什麼樣的人能適應這種變化？真正高價值的人，能做到：清楚表達需求合理分配任務給 AI驗證 AI 的工作成果AI 出錯時知道怎麼糾正這，就是 “AI 統籌師”。Dario 在 Dreamforce 上明確表示：我很擔心，特別是人們適應的能力，因為工作變化得太快了。這不是危言聳聽，而是正在發生的現實。時間窗口，只有兩到五年。結語｜不是會不會，而是什麼時候Dario 說得很明白：“不是替代，是重排分工。”AI 不再是工具，而是能獨立完成工作的虛擬同事。它能端到端跑完流程，找出人類漏掉的問題，連續工作不停歇。真正被替的，不是崗位，而是那種只會做一環、不懂用 AI 的人。Anthropic CPO Mike Krieger 則表示：我們建構的是可信賴的虛擬同事。不是輔助，是上崗；不是幫你，是幹完你幹不完的。接下來兩到五年，變化可能會比大多數人預期的更快。 (AI 深度研究員)

AI對就業市場的衝擊，比想像中的還要嚴重。01.美國年輕人就業率下滑8月27日華爾街日報報導稱，最新研究顯示，在軟體開發等易受AI影響的領域，美國年輕人正面臨日益加劇的競爭壓力。圖片說明：華爾街日報截圖美國年輕人的就業壓力究竟有多大呢？史丹佛大學研究人員利用巨量資料，對成千上萬公司的數千萬員工進行分析，包括員工的就業崗位、年齡等匿名就業資料，最終得出一個結論：ChatGPT等工具可以輕鬆完成原本由人類負責的任務，這些崗位對年輕人的需求正在減少。從2022年至今年7月，22-25歲美國年輕程式設計師就業人數下降近20%。美銀髮佈的報告也明確表示：美國畢業生失業率已經飆升至8.1%，人工智慧開始顛覆美國就業市場。不過，在年輕人就業率下滑的同時，軟體開發行業26-44歲經驗豐富員工的就業率不降反升，出現了穩定增長的局面。圖片說明：美國不同年齡段失業率22-25歲年輕人因為沒有就業經驗，被AI替代導致就業率下降，這並不難理解。但為何25歲以上有經驗人群的就業率反而上升呢？越是在AI衝擊之下，行業最核心的競爭力越是能凸顯出來。AI能替代的，都是最簡單重複的工作，比如前台接待、翻譯、客服、資料錄入等等。AI無法替代的，是崗位的核心能力。比如跨部門溝通、根據業務目標交付產品的經驗、理解客戶需求和協調資源的綜合能力，以及手中掌握的人脈資源等等。誠然，每一個經驗豐富的老員工，都是從初級工作開始的，這在全世界都一樣。企業從削減成本的角度出發，將大量初級工作使用AI替代，本無可厚非。但這也帶來一個問題，沒有新員工，如何培養老員工？圖片說明：美國面試現場接待、翻譯、客服、資料錄入等等，這些看似簡單重複的工作，卻是新人學習成長的重要途徑。只有接待過客戶、給客戶當過翻譯，才能瞭解客戶在談什麼、行業是如何賺錢的，才能逐步積累自己的客戶資源、行業人脈。企業可以直接招聘有經驗、能夠直接帶來效益的老員工。可是當老員工逐漸老去，新員工沒有得到培養的時候，還會有老員工存在嗎？將新人成長的道路切斷，對整個行業都是不利的。美國是AI行業的鼻祖，其根源是美國人力成本不斷上升，許多低級工作沒人願意幹，就算願意幹，工資也十分高昂。企業為了降低成本，將技術路線定在了自動化上。可是，美國無法解決人工智慧自動化普及以後，大規模的失業問題。失業不僅僅是年輕人失去了工作，而是整個生產消費鏈條都會出現失衡，造成消費萎靡、需求下降、上游工廠倒閉、供給減少。圖片說明：美國失業者遊行也就是說，當企業大規模使用AI、無人化生產線的時候，工人大面積失業沒有收入，根本消費不起產品，企業生產出來的產品該賣給誰呢？這就是資本主義內生性矛盾——產能過剩。AI能夠提升生產效率，但同時也帶來失業，這就使得AI在不斷加速這一矛盾，直到有一天突破臨界點，矛盾將徹底爆發。02.AI造成失業的真相此次史丹佛大學的研究，最受關注的就是AI衝擊就業市場的結論，是否剔除其他因素的影響了。畢竟，失業問題從來就不是一個AI行業的問題。從2022年至今，世界先後爆發了俄烏衝突、中東衝突、非洲戰爭、泰緬衝突、印巴衝突、貿易戰等等，幾乎亂成了一鍋粥。圖片說明：俄烏戰線最新態勢美國雖然是攪局者，可是能源供應緊張、油價暴漲、全球經濟蕭條、通貨膨脹加劇，這些也給美國經濟帶來了不小的衝擊。一個正常思維的學者，都會認為美國年輕人的失業，是宏觀的經濟環境導致的。可是，史丹佛大學偏偏不信邪，明確表示他們已經剔除了戰爭、經濟危機的影響。老關認為，想要完全剔除影響是不可能的，因為2022年以來，AI行業爆發式增長的一個原因，就是無人機在戰場上大殺四方。沒錯，就是俄烏戰場上，二戰乃至海灣戰爭的模式被徹底顛覆，無人機成了絕對的主角。緊接著就是中國試驗的機器狗登場，震驚全球。無人機和機器狗在改變戰場的同時，也讓資本市場看到了自動化的AI、無人化的機器才是未來，資本紛紛湧入AI賽道。圖片說明：A股人工智慧概念走勢A股的人工智慧概念，也是在2022年後開始爆發，如今不斷突破新高。AI本就是搭了國際衝突的順風車，才發展得如此之快，史丹佛大學如何能剔除所謂的影響呢？所以，老關認為史丹佛大學的研究結論，只能表明AI對就業市場有一定的衝擊，卻無法決定就業市場的興衰。在就業市場上，AI帶來的衝擊遠不及聯準會的一次利率波動。2022年至2023年，聯準會為了抑制通膨，將聯邦利率從0上調至5.25%-5.5%。圖片說明：聯準會利率變動利率上漲，市場上的資金大量回流銀行，經濟低迷、就業崗位不足，這才是造成美國年輕人失業率上升的根本原因。另外，AI對就業市場並非只有弊端，也有利處。從美國市場的反應來看，AI應用到不同的領域中，創造的效果是不同的。當AI用於自動化領域的時候，會造成失業；當AI作為輔助工具應用的時候，它會創造更多的就業。比如，福布斯發表的AI將創造7種熱門職業，分別是：1、提示工程師，負責使用、指導AI工具；2、AI道德官員，負責稽核信用評分、司法判決等，幫助企業指定策略；3、AI輔助醫療人員，負責操作AI系統來診斷治療；4、AI維護專家，負責監督、維修AI工具；5、可持續AI分析師，負責調配AI資源，確保AI得到有效利用；6、AI增強創意總監，負責將AI融入到時尚業、電影業等藝術行業中創造內容；7、AI素養教育者，負責培養、訓練AI使用者。圖片說明：美國法官表示AI將在法律行業普及這七個職業的就業並未減少，反而出現了大幅上漲。一漲一跌之下，AI對就業市場的衝擊就更小了。中國雖然還未出現大規模AI替代崗位現象，但未雨綢繆、有備無患。03.中國如何應對AI就業衝擊？中國的職場比美國的更殘酷，不僅僅是年輕人難，中年人更難。美國就業市場對35歲以上經驗豐富員工十分友好，中國反而將35歲視為一道分水嶺，一旦上不去，就有可能被踢出就業市場。所以，各個行業、各個年齡段的人都應早做打算，應對AI的衝擊。AI重點替代的行業，比如客服、接待、收銀、寫作、繪畫、會計、銀行櫃員、保險業務員等等，都應提前做好規劃，要麼精進自己的能力具備核心競爭力不被替代，要麼轉行。同時，AI無法替代的行業以及AI輔助的行業，都應及早學習AI、適應AI、利用AI，加速提升自己的工作能力，打造堅實的護城河。圖片說明：黃仁勳建議年輕人多用AI能夠在35歲以後擁有財力、擁有人脈、擁有行業資源的人終究是少數，絕大多數人都是普通人，幹著普通的工作、拿著普通的收入。普通人應對科技進步帶來的就業危機，唯有一條路，那就是學習。你可以畢業，但腦子不能畢業，無論何時何地都應學習，讓自己具備更多、更強的生存能力，才能走遍天下都不怕。 (觀商隨筆)

當地時間6月17日，亞馬遜CEO安迪·賈西在該公司官網撰文談論AI對亞馬遜的一系列影響，其中特別提到，隨著公司推出更多的生成式AI和智能體，未來只需更少的人去做目前正在做的一些工作，員工總數將減少。在他看來，像生成式AI這樣的技術是千載難逢的機會，徹底改變了使用者和企業的各種可能性。因此，亞馬遜正在進行相當大的投資，也取得了一定進展。亞馬遜CEO安迪·賈西  圖片來源：視覺中國今年4月，賈西曾披露，亞馬遜2025年計畫資本支出高達1000億美元，其中大部分將用於AI相關項目，涵蓋資料中心、網路裝置、AI硬體以及生成式AI服務能力建設等。該數字接近亞馬遜去年總收入的六分之一。而在本月初，亞馬遜又宣佈計畫在美國北卡羅來納州展開重大投資，將投入100億美元用於人工智慧創新，並且會創造至少500個新工作崗位。賈西表示，亞馬遜內部營運已在廣泛使用生成式AI。例如在配送網路中，正在使用AI來改善庫存配置、需求預測和機器人的效率，以提高交付速度。不過，他認為亞馬遜目前在AI的應用上仍處於起步階段。隨著公司推出更多的生成式AI和智能體，“它會改變我們完成工作的方式。我們將需要更少的人來做今天正在做的一些工作，而需要更多的人做其他類型的工作。”賈西強調，很難確切描述AI到底會產生怎樣的影響，但在未來幾年，“預計這將減少我們的企業員工總數”。公開資料顯示，截至2024年底，亞馬遜的員工總數為156萬人，是全球員工最多的企業之一。其中包含全職和兼職員工，大部分人從事倉庫分揀和配送工作，企業職能部門大約有35萬人。自2023年以來，亞馬遜已多次進行裁員，波及北美零售核心、遊戲、通訊及可持續發展等多個關鍵領域。此前亞馬遜曾表示，預計裁員超1.8萬個崗位。對於當時大規模裁員的原因，賈西給出的理由是：“由於經濟形勢不明朗以及不確定性增加，我們將不得不繼續裁員。”而在未來，裁員的關鍵因素很可能轉嫁到AI身上。事實上，在矽谷大型科技公司中，AI正在搶走越來越多人的“飯碗”。4月底，微軟CEO薩蒂亞·納德拉曾透露，微軟公司內部程式碼庫中，有20%至30%的程式碼由人工智慧生成。微軟首席技術官凱文·斯科特早先時候更大膽預測，到2030年，95%的程式碼將由AI生成。知名風投機構Khosla Ventures的創始人Vinod Khosla也給出激進預言，未來 “80%職業的80%工作將被AI取代”。在他看來，AI將更好、更快、更廉價地完成大多數工作，無論是藍領還是白領工作，AI都能進行 “無差別攻擊”。不過，也有人持不同觀點。輝達CEO黃仁勳強調，儘管AI技術在不斷進步，但它不會完全取代人類在工作中的角色。GoogleCEO桑達爾·皮查伊則認為，AI能幫助工程師等將精力集中在高價值項目上，而非崗位的 “替代者”。 (介面新聞)

2025，開年即暴擊。 大年初九，一份聊天記錄在社交平台廣為流傳。“韓束”母公司上美股份創始人呂義雄在工作群部署“用AI替代人工”，各部門裁員的比例赫然在目： 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；

Elon Musk在上週舉辦的Viva科技大會中，對AI替代人類工作的發言強調：“AI的自動化不僅會取代人類的工作，甚至會讓人懷疑自己存在的意義和價值。” 根據世界經濟論壇的資料，到2025年，將有8500萬個工作崗位被人工智慧取代。此外，普華永道預測，在2030年代中期，大約30%的所有工作將被人工智慧替代。高盛則表示，將有3億個工作崗位被替換。 事實上，2023年上第一年證明AI的智慧超越人類的元年。當AI迭代的速度比Homo Sapien也就是智人過去幾百萬年發展的速度，高級上千倍時，不僅是Elon Musk，還有一些科學家都預測了一個想像的超級智能體的存在，超級智能體存在的威脅，第一步是取代人類。 下一步是，如果智能體的目標和人類生存的福祉不一致，它可能會採取極端的措施，來通過“極端的演算法最佳化”來去最大化某些資源的威脅，甚至有可能消除任何利於人類，卻不利於資源最大化利用的各種潛在威脅。