•
微軟3名員工被曝因全球大裁員自殺，AI導致“人工智殘”或影響就業和社會秩序
AI大廠微軟（Microsoft）新一輪數千人裁員風波持續發酵。
6月9日消息，據The Layoff消息，5月中旬微軟約6000人裁員過程中，其中有全球三名員工因裁員而變得非常沮喪，最終選擇自殺。報導稱，其中一個人受到了上司的嚴重虐待。
“我們經常談論心理健康問題，卻很少談及有害的裁員文化是如何造成或加劇心理健康問題的。那種持續瀰漫的恐懼、冰冷的裁員方式，以及裁員後集體沉默的壓抑氛圍，如今正以隱形的方式蠶食著人們的生命。如果你此刻正在困境中掙扎，請一定記住你的個人價值從不由工作定義。你並非孤身一人，這個世界上始終存在著可以提供幫助的力量。即便當下感覺希望渺茫，但請相信，向前的道路永遠在腳下延伸，從未消失。”Thelayoff裁員討論區的網友這樣表示。
據悉，5月中旬微軟確認，宣佈將在全球範圍內裁員約6000人，佔其22.8萬名員工總數的約3%。這也是該公司自2023年裁員1萬人以來規模最大的一次裁員。對於上述消息，截至發稿前，微軟沒有對外回應。
除了微軟，近期花旗銀行宣佈，將精簡位於中國上海和大連的全球技術解決中心，減少約3500名技術人員，在6月25日前簽署協商解除協議，公司將支付“N+6”作為離職補償金；美國消費品巨頭寶潔公司表示，計畫在未來兩年內在全球範圍內裁員7000人，以應對需求放緩和美國關稅政策帶來的不確定性。
另據市場消息稱，英特爾中國也要裁員，比例為20%，每五個人有一個人要走人，約為2萬名員工。截至發稿前，英特爾並未對外確認此事。
據layoffs.fyi統計，2025年至今，全球有141家科技公司的62832名員工被裁員，即超過6.2萬人。而2024年全球科技企業裁員總規模超15萬人。
《紐約時報》引述消息人士稱，矽谷企業正在加速推進自動化工作，AI 正在通過“虛擬員工”取代一部分人工作。一位科技企業高管稱，他的公司已經停止招聘有3到7年經驗（L5級以下）的軟體工程師，因為低級任務現在可以用AI編碼工具完成。
Anthropic 首席執行官阿莫迪（Dario Amodei）最近預測，AI可能會在五年內取代一半的入門級白領工作，失業率上升到10%至20%。
顯然，正如OceanBase首席技術官（CTO）楊傳輝向筆者所講，雖然短期內AI不會取代，但開發者還是需要學AI和資料庫、用AI，要不然5年、10年之後，有些人就會慢慢落伍，尤其目前一些基礎場景中AI編碼做得比較好，但仍需提高幻覺、推理成本等，並且快速技術迭代以提升精準率。
AI導致“人工智殘”，勞動者的替代效應強於互補效應
今天，人類已經進入 AI 時代，AI 對經濟、社會、政治甚至國際政治的影響，越來越成為學術界和政策界的研究對象。而強化學習、理解、推理和決策等 AI 技術進步，使得新技術更接近人類腦力工作。
無論是對 AI 技術本身的研究，還是對 AI 這一技術所產生的方方面面影響，已經成為顯學。
根據香港中文大學（深圳） 前海國際事務研究院鄭永年教授在《中國科學院院刊》發表的文章“人工智慧時代的社會秩序”一文中指出，AI 對人類帶來的挑戰之一是，其“去智化”功能正在產生“人工智殘”現象，即由於濫用 AI 相關工具，導致人類自我智力傷害，從而對社會秩序產生深刻影響。
簡單地說，“人工智殘”指的是在 AI 時代，由於廣泛和毫無節制地使用 （無論是主動使用還是被動使用）AI相關的工具 （尤其是基於網際網路的各種社交媒體） 所導致的人類自我智力傷害，但這不是人們日常所說的“智障”（智力障礙）。“智殘”則是人為的，既可以源自對工具的過度和不當使用，也可以源自人類所創造的工具對人類自身的影響。
鄭永年認為，“人工智殘”現象的產生源於 AI 的兩種結構性因素——技術結構特徵和治理結構特徵。技術結構特性表現為技術能力高度集中、管控高度集權、商用者高度壟斷、使用者高度分散；治理結構特徵則表現為高度等級化，形成一種“牧民社會”的治理結構，即 AI 自身快速發展，加速人類自我愚昧的處理程序，摧毀現行人類生活體制，從而逐漸扮演“牧羊犬”的角色。因此，為改變這種趨勢，政府應發揮核心作用，通過確立和強化政府的責任、網路平台責任、加強網路監測與情報收集、重塑教育與人類理性等方式，塑造 AI 時代的社會秩序。
“技術樂觀主義者相信，正如人類幾次工業革命所創造的技術一樣，AI 也會是一種造福人類的有效工具。必須指出的是，AI 和此前所有人類所創造的工具很不一樣，因為 AI 正在反過來影響人類本身的智能。儘管討論‘人工智殘’這一問題有些敏感，但鑑於其快速的發展勢頭及其對人類智力的巨大負面影響，人們還是需要直面這個問題，並找到有效的糾正。”鄭永年在文中表示，儘管 AI 依然處於急速發展過程之中，但人們的共識在於，AI 在賦能社會的同時也威脅著現存社會秩序，對 AI 的“去智力化”的功能還沒有引起人們足夠的警惕。
鄭永年指出，自從人類有意識地去發明和創造技術以來，一個總的趨勢是：機器越來越像人，而人則越來越像機器。因為人是根據自己的人性來塑造機器的，機器便有了最終征服和奴役人類的機會。因此，在 AI 時代，一個國家的未來，無論是內部發展還是其在國際舞台所處的位置，都取決於其教育改革。
事實上，這種“人工智殘”現象也反映出 AI 對於勞動者的替代效應強於互補效應。
廣州粵港澳大灣區研究院盧豔和中國人口與發展研究中心桂林翠在另一篇論文中提到， AI 技術的影響包括重新定義就業數量和性質、影響工作模式和工作技能，並可能引發勞動力市場供需結構性失衡，導致就業不平等、就業風險提高等。在收入分配方面，AI技術對不同領域、行業、職業的初次分配影響具有異質性，有助於提升生產效率，同時也極可能造成收入差距擴大，加劇收入不平等。
北京大學國家發展研究院和智聯招聘研究院研究顯示，2018—2023年在中國勞動力市場上，AI 的替代效應總體上強於互補效應。據測算，2018—2023年中國勞動力市場中 AI 影響指數 （即人工智慧相關職位總量） 總體上在下降，即隨著 AU 技術發展，勞動力市場中人工智慧行業相關或者受 AI 影響程度相對較低的職位 （如機器學習工程師、操作工等） 需求在上升；同時，受 AI 影響程度較高的職位 （如翻譯、編輯、程式設計師等） 需求在下降。總的來說，AI 影響和取代的工作要比新工作更多。
論文中強調，AI 技術可能導致弱勢群體就業難度上升，勞動者的勞動權益保障、社會保障不足，勞動力供給錯配引發結構性失業；勞動者收入分化加快、收入差距擴大，社會收入不平等程度加劇等，對此需要加大教育和培訓力度，提高勞動者的就業競爭力；鼓勵和引導人工智慧技術的就業創造效應，最佳化勞動力市場資源配置效率；完善社會保障制度；最佳化初次分配製度，加大再分配製度力度，建構更加公平合理的收入分配體系。
高盛曾預計，全球預計將有3億個工作崗位被生成式AI取代，包括律師、行政人員等重要崗位。
近幾個月來，美國應屆大學畢業生的失業率飆升至5.8%，紐約聯準會最近警告稱，美國就業狀況“明顯惡化”。
牛津經濟研究院則發現，美國應屆畢業生的失業主要集中在金融和電腦科學等技術領域，而這些領域 AI 的發展速度不斷加快。“有跡象表明，入門級職位正以更高的速度被 AI 取代。”
智聯招聘執行副總裁李強曾對筆者表示，網際網路是處在技術發展前沿、不斷創新變化的行業，因此對於大模型技術的接受和應用也更快，在相關崗位的招聘上更快做出調整，這說明企業和職場人都在積極應對技術帶來的變化，而是否會出現新的用工模式變化暫時難以定論，但客服/營運、軟體/硬體研發職位內部易受大模型影響的工作在明顯減少。
現年23歲史丹佛大學畢業生特雷弗·周（Trevor Chow）認為，如果人類即將在強大的AI系統面前失去勞動力優勢，那麼人類最好趕緊做點大事。“感覺沒多少年可以做了。如果作為人類你所擁有的槓桿（籌碼）作用變得非常小，那麼很多需要多年才能獲得回報的職業道路就不再值得追尋了。”
AI產業從泡沫轉向理性，但早期“非共識”仍存在
對於 AI 逐步取代部分勞動力的說法，有些專家並不認同。
GoogleCEO皮查伊（Sundar Pichai）近期在彭博會議上表示，AI 技術對於人類的機會空間在增加，這會顯著提高工程師的工作效率，使得他們能夠將時間和金錢花在更高附加值的任務上。AI 是一個加速器，人們將能夠做更多的事情，這意味著我們可能會創造新的產品。因此，至少在短期內，我們將需要更多的人，而擴大AI工程化速度不意味著取代或限制更多人的任務。
很顯然，在皮查伊看來，AI 沒有取代人類，而是對人類工作任務有提升和輔助作用。
據香港中文大學（深圳） 前海國際事務研究院梅陽等人，發表在《中國科學院院刊》的論文中寫道，早在2017年中國就發佈新一代AI發展規劃，但圍繞該規劃的確立、分解、翻譯不夠明確，需求分解機制缺失導致市場響應碎片化、面向市場供給方的“訊號”不足，AI企業一擁而上、低水平重複建設，出現“同質化競爭”“扎堆傾軋”的問題，沒有圍繞“產學研生態”形成有效分工。
例如，2022年底ChatGPT問世之後，中國人工智慧行業掀起“百模大戰”，2023年出現 217 個大模型項目，但78%集中在自然語言處理（NLP） 領域，與國家規劃的智能製造 （12%）、生物醫藥（6%）等重點領域匹配度不足，且很快又有被新技術和新產品取代的趨勢，既浪費了大量人力物力，也無法精準對接和有效支撐國家戰略需求，導致市場出現了“企業跟著政府走、創業跟著政策走、創新跟著形勢走”現象。
“雖然這種現象和選擇能夠在一定程度上契合政府意願和產業政策，獲得財政投入和政策扶持；但其忽略了企業天然市場邏輯，沒有從利潤出發做企業。從政策出發做企業使得企業對財政投入產生依賴、形成預算軟約束，導致企業依靠政府財政輸血存活，缺乏在市場競爭中自我造血、可持續發展的能力，極易遭受技術突破和優勢企業的衝擊，最終造成國家和企業‘雙輸’局面。”論文中表示。
曾主導通義千問前身M6開發，豆包大模型開發的香港理工大學人工智慧高等研究院執行院長楊紅霞指出，當前行業有兩大痛點：第一、資源門檻高，全球幾百萬人參與AI，但但真正參與到大模型核心建設的人不會超過1000人；二是工程主導，建模突破不足。如果全球這麼多人都有參與進去，這個不是一個特別良好的現象，未來需要去中心化，讓技術普惠。
如今，AI 產業熱潮已經從去年“百模大戰”泡沫，逐步走向理性落地，Agent、多模態、具身智能、強化學習、推理模型等AI相關的新技術和形態，不斷引發學術界關注。因此，AI 領域發展處於早期階段，這種“非共識”技術路線依然存在。
展望未來，五年之後的2030年，AI會發展到什麼程度？一些來自學術界、商界、行業專家談了談理想化願景。
賓夕法尼亞大學沃頓商學院管理學教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）表示，我們最快有望在2033年實現通用AI，屆時機器在幾乎所有任務中的表現都能夠超越人類，從而有可能重塑行業、經濟，乃至工作的本質，產生深遠影響。但是，技術進步與組織和社會的大規模適應之間存在顯著脫節。科學家、未來學家羅伊·阿馬拉(Roy Amara)有一句名言“我們往往高估一項技術的短期效應，而低估其長期效應”。因此，到2030年，AI產生的影響可能正介於短期影響和長期影響之間。
“我們在這種‘雙速現實’中前行的過程中，必須為未來做好準備，AI的長期影響將超越我們目前對它的能力的想像——儘管它的短期影響可能無法滿足我們最具雄心的熱望。”莫利克稱。
史丹佛大學數字經濟實驗室主任、Workhelix聯合創始人布林約爾松（Erik Brynjolfsson）表示，到2030年，AI系統的能力達到了前所未有的水平，重塑了行業和工作的面貌。雖然對於廣泛失業的擔憂揮之不去，但現實呈現出不同的走向——時代的主旋律是轉型，而不是失業，原因在於商業演進的本質，即使是突破性技術，也需要假以時日並付出努力，才能轉化為生產率的提高。
然而，布林約爾松也認為，這種轉型並不會特別均衡，逾半數《財富》500強企業將消失，取而代之的是一批新的兆美元級企業，而且一些職業像電梯操作員一樣被淘汰。與此同時，新的職業不斷興起，創意工作者、專業人士、作家、管理者和程式設計師屬於受影響最大的群體。因此，到2030年，在應對缺乏既往資料或結構化規則的情況時，人類仍然保持優勢。我們的應變能力勝過機器。
紐約大學敏捷機器人與感知實驗室主任朱塞佩·洛亞諾（Giuseppe Loianno）教授則認為，到2030年，AI將大大增強機器人在複雜環境中獨立運行的能力，機器人的自主性將達到很高的水平，在相互協作和學習的同時，只需要微小的人工投入，就能作出高水平決策。同時，隨著靈活性、協作性、適應性和靈巧性的增強，自主機器人能夠更好地駕馭越野地形、森林或城市等高難度環境，機器人還將在家庭和醫院等人類環境中執行任務，比如做飯、幫助老人、上菜或清潔樓宇。
布魯金斯學會外交政策、人工智慧和新興技術倡議研究員沃茨查福特（Valerie Wirtschafter）表示，AI會讓社會信任面臨風險。到2030年，AI生成的內容會比現在逼真得多，從而進一步模糊現實與虛構之間的界限，虛假內容充斥於網路，如果不採取果斷行動，我們就會遊走在兩極化的現實之中真假難辨，任何事情都有可能是真，也有可能是假，如果不對這種危險進行廣泛教育，很多國家公眾可能會面臨攸關存亡的風險。 (鈦媒體AGI)