AI时代的裁员潮:从机械革命、代码演进,聊到刘邦的“规矩”

今天和同事闲聊，正好聊到AI给我们带来的便利，以及会不会有裁员的问题。同时最近很多文章都在预测：公司的人数肯定要大幅下降。那么，真的需要下降吗？如果降，到底是怎么下降的？

可以对比一下历史上的一些事情。

当年工厂里，老式的手工活被机器替代了，那些只会踩缝纫机、抡锤子的工人确实少了。可是整体的工作少了吗？后来维护机械的、做底层运维的人，反而多了起来。

之后看看程序员这个群体。代码的演进其实也经历蛮多代了，从最早的Basic，到C语言，再到后来的C#、Java，一直到现在的Python。你会发现，工具越来越傻瓜，门槛一直在降。按理说，写代码变简单了，需要的程序员应该变少了？但现实是，程序员们是少了还是多了？不仅没少，反而膨胀成了一个极其庞大的行业。

如果现在我们正处于AI 1.0时代，从本来的纯人工方式转到现在的“人机协同”，需要的人力真的会变少吗？

如果代码从C到了Python，工厂从工人变成了机器，那么

在这些翻天覆地的变化里，到底哪些底层逻辑的东西是没变的？

可能没变的是人类对效率和复杂系统的无尽渴求。工具越是强大，那些能够把控全局、理解业务本质的底层逻辑，反而更加能发挥出巨大的用处。

那么顺着这个思路想，如果真的有一天，我们从AI 1.0迈向了AI 2.0——也就是AI从“听话的工具”变成了“能自主干活的员工”，大厂裁掉的那些初级员工，可能他们真的比较难找工作，或者要花时间学习新的技能才可能。

与此同时，会不会有全新的职位产生来替代？如果真的从1.0到了2.0，当AI把基础执行都包揽了，谁来完成从AI 1.0到2.0的升级和迭代？谁来告诉AI下一个目标是什么？是不是意味着，那些懂业务痛点、能对AI进行高质量提问和把控的人，会变得空前重要。那么在AI 1.0到2.0的过渡期，我们现在更加应该专注于的，是不是就是这种“定义问题”的能力？

换个视角，看看那些公司层面的竞争。

回顾之前的每一次技术革新，在革新当口直接用新技术的公司，往往会比那些背着历史包袱、从老技术艰难转型的公司发展得快。那之后在整个行业中，借着AI 1.0到2.0的这个档口，直接采用AI 2.0架构（甚至全AI团队）的新公司，会不会比那些用1.0硬转的公司发展得更快？答案几乎是肯定的，他们因为没有历史累赘，一定会像野蛮人一样疯狂扩张。

随之而来的问题是，他们会一直这么毫无阻力地狂奔下去吗？

这就让我想到了一段历史。好比刘邦，当年他是个草莽，带着一帮兄弟在乱世里打天下，那时候讲究的是快、准、狠，野蛮生长。可是，当这个草莽真的打下了天下，当了皇帝，他还能这么随意吗？

当要治理一个庞大的帝国，也需要制定规矩，需要搞一套复杂的汉律，需要设立文武百官。

这些跑在最前面的AI 2.0公司，发展得快了之后，是不是也会碰到一样的问题？

当他们的AI触及到真实世界的边界，他们一定会碰到合规的问题、数据隐私的问题、伦理和流程控制的问题。一旦撞上这些现实世界的墙，他们是不是就会慢下来？

为了解决这些“规矩”的问题，为了不让AI跑偏，这些公司是不是又不得不重新建立起庞大的风控、合规以及人类体验校验团队？

回到我们最初的问题：AI时代公司的人数会不会下降？

短期内，那些只会做机械执行的人数确实会下降。长远来看，当“草莽”需要建立“规矩”，当AI需要被人类的价值观和复杂业务所引导时，新的、更庞大的协作网络会不会以新的方式建立起来？

历史总是惊人的相似。不管是蒸汽机、Python，还是刘邦的汉律，虽然他们是过往发生的，不一定代表未来，但有句老话“太阳底下没有新鲜事”，未来是新的未来，底层的东西会不会还是和之前一样呢？