2026年2月，推特的创始人Jack Dorsey，砍掉了自己另一家公司将近一半的员工。

将近5000人。一夜之间没了工作。他对媒体说了一句话，大意是：AI已经让这些岗位没有存在的必要了，而且"一年之内，大多数公司都会得出同样的结论。"

这句话最可怕的地方，不是它的冷酷。

是它的诚实。

因为他说的很可能是对的。2025年一年，光是美国科技行业就裁了超过10万人，其中一大半明确提到AI是主要原因。Salesforce一口气用AI替换了4000名客服。高盛和Infosys部署了一个叫Devin的AI编程助手，一个高级工程师带着它，能干五个人的活。

这里有个严重的社会层面的问题：你裁掉的员工，也是别人的客户。

如果所有公司一起裁，裁掉的就是整个市场的消费者。到时候你的产品卖给谁？

宾夕法尼亚大学的Brett Hemenway Falk和波士顿大学的Gerry Tsoukalas，今年3月发了一篇论文，标题就叫《The AI Layoff Trap》。他们用博弈论，严格地证明了一件事：即使每一个CEO都是完全理性的，即使他们全都清清楚楚地看到了前面是悬崖，他们还是会集体踩油门冲过去。

不是因为蠢，恰恰是因为"聪明"。

我裁员省的钱，是从你的客户口袋里掏的

我来讲一个简化版的故事，帮你理解这个模型的核心逻辑。

假设整个市场只有两家公司，A和B。它们的员工，同时也是彼此的客户。A的员工买B的产品，B的员工买A的产品。经济就是这么循环着转的。

现在AI成熟了。两家公司各自面临一个选择：裁员用AI，还是保留人力。

如果A和B都忍住不裁，消费者的购买力不变，大家一起赚钱，日子过得还不错。

但A的CEO会算一笔账：如果我裁了，对手没裁，会怎样？我的成本大幅下降，利润飙升。而因为B还雇着人，市场上的消费者还在，需求没崩。我赢麻了。

反过来，如果B裁了我没裁，那B赢我输。

所以不管对手怎么选，"裁"对我来说都是更好的选择。

B的CEO做了一模一样的计算，得出了一模一样的结论。

结果？

两家都裁了。成本确实都降了。但消费者呢？消费者就是他们刚裁掉的那些人。市场塌了，两家公司的利润反而比"都不裁"的时候更低。

每个人都做了对自己最好的选择，最后的结果却是对所有人最差的。

看见悬崖，和踩得住刹车，是两回事

你可能会说：这两家公司的CEO要是能坐下来谈谈就好了。你别裁，我也不裁，咱们一起维持市场。不就行了吗？

不行。

论文证明了一个很关键的点：裁员在这个博弈里是"占优策略"。意思是，不管对方怎么做，裁员对你来说永远是更好的选择。这不是一个"如果我们能协调就好了"的问题，这是一个"即使我们协调了也没用"的问题。因为任何"大家都不裁"的协议，都不是自执行的。你签完协议回到办公室，立刻就有动力偷偷裁，因为偷裁的那个人获利最大。

所以即使所有CEO坐在同一个房间里，充分沟通，完全理性，完美预见未来，他们依然会集体冲向悬崖。

看见悬崖没有用。你需要的是一个外力，帮你把脚从油门上挪开。

培训、发钱、持股，为什么全都没用？

论文接下来做了一件很有价值的事：逐个检验了六种大家经常讨论的应对方案。

技能培训？有用，但不够。你培训完的工人确实更难被替代，但只要裁员还是占优策略，企业还是会裁。培训只是缩小了问题，没有消除问题。

全民基本收入（UBI）？听起来很对症：裁员的问题不是没人消费吗，那政府直接发钱补上不就好了？但UBI改变的是人们的收入底线，改变不了企业做决策时面对的那道算术题。那道算术题还是说：裁了更划算。所以企业照裁不误。

资本所得税？不改变企业的自动化决策。税是对利润整体收的，但裁员的决定发生在"每一个岗位"这个颗粒度上。你对总利润加税，不影响"这个岗位要不要用AI替换"的边际计算。

员工持股？让员工分享公司利润，确实能回收一部分购买力。但只要外部性还在，过度自动化的激励就还在。

企业之间自愿协商？刚才说了，不是协调问题，是占优策略问题。协议签了也白签。

逐一排除之后，论文发现只有一种机制能真正解决问题：对自动化裁员本身征税。

逻辑和碳税一模一样。工厂排碳，污染的是所有人的空气，但工厂不用为这个后果买单，所以它会拼命排。碳税的作用就是：你排了多少碳，就为这部分污染付多少钱，让你在做决策的时候不得不把这笔账算进去。

AI裁员也一样。你裁掉一个岗位，省下的成本归你，但消费需求的损失由整个市场承担。你没为这个后果付过一分钱。论文说，应该对每一个被AI替代的岗位征一笔税，税额等于这个岗位消失后造成的、但企业没承担的那部分需求损失。

这不是惩罚企业用AI。这是让企业在做裁员决策的时候，算进那笔它本来忽略的账。

所有人都跑得更快了，但没人往前挪了一步

还有一个反直觉的结论，可能是整篇论文里最让人不安的。

直觉上，AI技术越强，生产力越高，经济应该越好。

但论文证明了相反的结果。

每家公司看到更强的AI，都觉得：太好了，我用这个AI可以比竞争对手做得更快更便宜，能抢更多市场份额。但所有公司都这么想。在均衡状态下，大家同时升级，市场份额谁也没多抢到，相互抵消了。唯一留下来的，是更大幅度的裁员，和更深的需求塌陷。

论文把这叫"红皇后效应"。这个名字来自《爱丽丝镜中奇遇》：红皇后拉着爱丽丝拼命奔跑，爱丽丝气喘吁吁地问为什么景色没有变，红皇后说："在我们这个地方，你必须拼命跑，才能留在原地。"

AI越好，每家公司跑得越快，但没有人真的往前走了一步。地面却在它们脚下塌陷。

善良的CEO和冷血的CEO，会做出一模一样的决定

我想在最后说一件更大的事。

这篇论文让我不安的地方，其实不是AI裁员本身。而是它揭示了一种更普遍的困境：有些灾难，不是任何人的错，但也不会被任何人自发地解决。

市场经济是人类发明的最精妙的系统之一。它有一个绝妙的特性：每个人都在为自己赚钱，但这种自私恰好驱动着每个人去想尽办法满足别人的需求。你想赚我的钱，就得做出我想要的东西。亚当·斯密两百多年前就看到了这一点。

但同一套规则，换一个条件，就会从良性循环变成恶性循环。

当企业需要人来生产的时候，"雇人"和"有人消费"是绑在一起的，循环是自洽的。但当AI让企业不再需要人就能生产的时候，这个绑定断了。你裁掉的员工不再是你的成本，但他们仍然是整个市场的消费者。成本消失了，但需求也跟着消失了。规则没变，条件变了，结果就从正反馈变成了负反馈。

这跟CEO是善良还是贪婪没有关系。Twitter创始人可能对那5000个员工深感抱歉，也可能毫无感觉。这不重要。在这套规则里，一个善良的CEO和一个冷血的CEO会做出完全一样的决策。

这就是结构性问题最让人无力的地方：你没法靠呼吁善良来解决它，也没法靠等待某个英雄来解决它。你只能改规则。

论文说，那个规则改动是对裁员征税，就像对碳排放征税一样。

也许它是对的，也许未来会有更好的方案。但有一件事是确定的：如果我们不去修改游戏规则，那些在规则里做出"最聪明"选择的玩家，会把我们所有人拖进一个谁都不想去的地方。

不是因为他们邪恶，而是因为游戏规则。

参考文献

Falk, B. H., & Tsoukalas, G. (2026). The AI Layoff Trap.Working Paper, University of Pennsylvania & Boston University. arXiv:2603.20617.