是馬還是煤，決定5年后你的工作是否還存在

2026 年 3 月，美國科技行業(yè)至少已有 66 家公司宣布裁員，累計(jì)影響 39,482 個(gè)崗位。更刺眼的是，其中大約 9,238 個(gè)崗位，約占全年科技裁員的 20%，被直接歸因于 AI 采用和自動(dòng)化。

也就是說，大約每 5 個(gè)被裁掉的科技從業(yè)者里，就有 1 個(gè)，是被“AI”這個(gè)理由推向門外的。這已經(jīng)不是“未來趨勢”，而是正在發(fā)生的組織決策。

更值得注意的是，很多公司甚至不再掩飾這背后的邏輯。裁員說明、財(cái)報(bào)電話會(huì)、重組通告里，越來越頻繁地出現(xiàn)同一套表述：提升效率、組織扁平化、加速 AI 投資、用更少的人做更多的事。

其中最典型的一幕，發(fā)生在金融科技公司 Block，其CEO也是推特的創(chuàng)始人Jack Dorsey杰克·多西在推上解釋裁員4000人時(shí)，大意是：智能工具正在改變工作方式，小而扁平的團(tuán)隊(duì)會(huì)成為新常態(tài)。與其在未來幾年里慢慢裁減，不如現(xiàn)在就誠實(shí)面對(duì)。

把這段企業(yè)語言翻譯得更直白一點(diǎn)，其實(shí)就是一句話：在某些公司看來，人就是馬。蒸汽機(jī)和汽車來了，馬就該退場。

但就在差不多同一時(shí)期，另一組數(shù)據(jù)也在出現(xiàn)：軟件工程師的招聘需求，同比增長了 6%。

一邊是裁員，一邊是擴(kuò)招。一邊是“AI 正在替代人”，一邊是“AI 正在帶來新崗位”。

這兩件事同時(shí)發(fā)生，并不矛盾。

真正矛盾的是，直到今天，很多人還在用一種過于粗糙的方式理解AI對(duì)工作的沖擊：要么以為AI會(huì)替代所有人；要么以為AI只是一個(gè)提高效率的工具，和自己關(guān)系不大。

現(xiàn)實(shí)通常不是這兩種極端中的任何一種。

最近讀到兩篇文章，恰好提供了兩個(gè)很好的判斷框架。

一篇來自《大西洋月刊》，作者是 Annie Lowrey，標(biāo)題叫《How to Guess If Your Job Will Exist in Five Years如何判斷你的工作五年后是否存在》。她沒有直接問“哪些職業(yè)最危險(xiǎn)”，而是提出了一個(gè)極有畫面感的問題：

你是煤，還是馬？

另一篇來自 Andrew Yang，標(biāo)題叫《What Jobs Are Safe?什么工作是安全的》。Yang是美國企業(yè)家、前總統(tǒng)候選人，也是較早持續(xù)討論自動(dòng)化、AI 與就業(yè)沖擊的公共人物之一。他給出的不是宏大理論，而是一套很現(xiàn)實(shí)的職業(yè)識(shí)別方法：什么樣的工作更容易被自動(dòng)化，什么樣的工作暫時(shí)更安全。

把這兩篇文章放在一起看，會(huì)得出一個(gè)比“AI 會(huì)不會(huì)搶飯碗”更準(zhǔn)確的結(jié)論：

AI不是替代所有人。它更可能先替代三種人。而真正決定你的工作5年后是否還在的，不是職業(yè)名稱，是你在價(jià)值鏈中的位置。

一、一匹馬和一塊煤

1915年，美國農(nóng)場里有26,493,000匹馬科動(dòng)物。100年后，只剩約70萬。

馬沒有轉(zhuǎn)型。當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)開進(jìn)苜蓿田時(shí)，它們沒有看懂谷倉墻上的字，沒有去申請(qǐng)工廠工作，也沒有去上社區(qū)大學(xué)。它們站在那里，啃胡蘿卜，等待被時(shí)代淘汰。

但農(nóng)民轉(zhuǎn)型了。1880年，美國超過一半的勞動(dòng)力從事農(nóng)業(yè)；今天只有2%。農(nóng)民變成了縫紉機(jī)操作工，他們的孩子成了蒸汽管道工，孫輩成了教師，再下一代成了真人秀節(jié)目的參賽者。那些名字已經(jīng)陌生的職業(yè)——運(yùn)貨馬車夫、卷揚(yáng)機(jī)操作工、電話接線員——要么凋零，要么消失，但"工作"這件事本身沒有消失。

馬和農(nóng)民的區(qū)別，不在于誰更聰明，在于誰擁有選擇。

然后說到煤。

1865年，英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）出版了一本書叫《煤的問題》。他在書里帶著一種近乎抒情的口吻寫道：煤是"這個(gè)國家的物質(zhì)能量——是普遍的助力——是我們所做一切事情中的要素"。

Annie Lowrey在讀到這段話時(shí)忍不住調(diào)侃：去找一個(gè)像杰文斯凝視熔爐那樣凝視你的人吧。

杰文斯的核心洞察，后來被稱為"杰文斯悖論"（Jevons paradox）：蒸汽機(jī)效率提升，不會(huì)減少煤的需求，反而會(huì)擴(kuò)大需求；因?yàn)樾式档土顺杀荆杀窘档屯卣沽藨?yīng)用范圍，應(yīng)用范圍擴(kuò)大帶來更多總消耗。

這個(gè)悖論一再被現(xiàn)實(shí)驗(yàn)證。

LED燈更省電，但美國總用電量比50年前更高，因?yàn)橛秒娫O(shè)備數(shù)量翻了幾十倍。更快的芯片讓一切變成微型計(jì)算機(jī)，于是我們需要更多芯片。寬帶更便宜了，人們反而把更多時(shí)間、更多生活場景塞進(jìn)了數(shù)字系統(tǒng)。

回到軟件工程師。AI讓寫代碼更容易，于是公司開始做更多過去做不起的項(xiàng)目，需要更多能開發(fā)和部署AI產(chǎn)品的人。效率提升，需求反而擴(kuò)大。程序員沒有消失，他們是煤。

至于杰克裁掉的那4,000人，Block的一名前員工告訴《紐約時(shí)報(bào)》：那其實(shí)更接近"標(biāo)準(zhǔn)的成本管理和優(yōu)先級(jí)調(diào)整"，不是什么AI驅(qū)動(dòng)的重塑。AI敘事，是最順手的包裝紙。

這兩件事放在一起，就是這篇文章想說的全部：我們常常把馬的故事，貼到煤的身上。

二、AI教父的預(yù)言為何失手了？

2016年，AI教父、諾貝爾獎(jiǎng)得主Geoffrey Hinto辛頓說了一句被媒體廣泛引用的話："我們應(yīng)該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生，因?yàn)檐浖芸鞎?huì)讓他們變得多余。"

今天是2026年，放射科醫(yī)生還在。

不只是還在，他們更忙了。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的進(jìn)步解鎖了CT和MRI更多的應(yīng)用場景，患者需要更多檢查，醫(yī)生開出更多檢查單，放射科醫(yī)生的工作量反而上升了。技術(shù)沒有把他們替換掉，把整個(gè)系統(tǒng)做大了，而他們站在這個(gè)更大的系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上。

為什么預(yù)測失手了？

杰文斯悖論是一個(gè)原因：更好的影像技術(shù)降低了成本，于是用得更多，需求擴(kuò)張速度超過了自動(dòng)化速度。

另一個(gè)原因更現(xiàn)實(shí)，但很少被提到：醫(yī)學(xué)影像軟件必須通過FDA的審批流程，周期長，成本高。技術(shù)上能做到的事，和被允許大規(guī)模部署的事，中間隔著一道很厚的墻。

這里藏著一個(gè)真正重要的洞察：

AI能不能替代某個(gè)工作，是技術(shù)問題。AI會(huì)不會(huì)被決策者選擇去替代，才是現(xiàn)實(shí)問題。

組織慣性、監(jiān)管框架、客戶信任、人際摩擦，這些才是真正決定替代速度的變量。技術(shù)只是其中一層，而且往往不是最決定性的那層。

忽視這一層，就會(huì)產(chǎn)生像Hinton那樣的預(yù)測：邏輯上正確，現(xiàn)實(shí)上失手。

三、現(xiàn)在哪些工作是馬：三個(gè)結(jié)構(gòu)性特征

最先承壓的，通常不是最辛苦的人，而是工作特征落在以下幾個(gè)區(qū)間里的人。

第一：工作已經(jīng)被寫成了流程。

如果你的產(chǎn)出主要是文檔、表格、郵件、匯報(bào)、資料、常規(guī)分析——輸入清楚，步驟可以拆解，邏輯穩(wěn)定——這份工作就很容易進(jìn)入AI的"可接管區(qū)間"。職位名稱里帶分析師、研究員、行政、翻譯的，都在這個(gè)區(qū)間里。

AI最先吃掉的，不是整個(gè)崗位，而是崗位里最流程化、最重復(fù)、最容易量化的那些任務(wù)。結(jié)果是：你還在，但你的工作在悄悄貶值。同樣的活，團(tuán)隊(duì)人數(shù)在變少；同樣的崗位，招聘門檻在提高；同樣的薪資，要求你一個(gè)人做過去兩個(gè)人的工作。

AI的第一輪沖擊，往往不是讓你失去工作，而是先讓你的工作貶值。

第二：離收入遠(yuǎn)，離決策遠(yuǎn)。

Andrew Yang是美國前總統(tǒng)候選人，這些年持續(xù)從經(jīng)濟(jì)、政策、社會(huì)多個(gè)角度討論自動(dòng)化和就業(yè)問題。他有一個(gè)判斷，很直接也很現(xiàn)實(shí)：組織在裁員時(shí)，看的不是誰最忙，而是誰最接近結(jié)果。

如果你的工作本質(zhì)上是支持性的、協(xié)調(diào)性的、輔助性的，雖然重要，但不直接帶來收入，也不掌握關(guān)鍵資源，它就更容易成為被壓縮的對(duì)象。在上市公司里，這個(gè)邏輯更明顯：資本市場不會(huì)因?yàn)槟硞€(gè)崗位"很辛苦"就給它更高估值。

最先被保留的，是離客戶更近、離收入更近、離關(guān)鍵結(jié)果更近的人。法律、咨詢行業(yè)里真正能帶來客戶和合同的人，被替換的成本遠(yuǎn)高于收益。但支持性、執(zhí)行性的角色，決策者會(huì)很快算出那筆賬。

第三：主要靠基礎(chǔ)信息差生存。

過去很多白領(lǐng)崗位有一個(gè)隱性價(jià)值來源：信息差。你比別人更會(huì)搜資料、更會(huì)整理、更會(huì)輸出一份"像樣的東西"。在過去，這是可以形成壁壘的能力。

AI壓縮的，恰恰就是這類基礎(chǔ)信息差。以前需要培訓(xùn)才能掌握的技能，正在變成越來越便宜的通用能力，研究員、助理、分析師、初級(jí)文案、翻譯，這些崗位的入門門檻都在快速下降。

危險(xiǎn)的不是信息不重要了，而是只會(huì)處理信息、不負(fù)責(zé)最終判斷的人，正在變得越來越不稀缺。

會(huì)搜資料的人越來越多，能拍板的人仍然少。會(huì)生成內(nèi)容的人越來越多，愿意對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)的人仍然少。

四、AI時(shí)代的煤：暫時(shí)更安全的人

Yang在newsletter里寫了一件很具體的小事：他的妻子給他買了10節(jié)私教課。私教叫Aaron，31歲，準(zhǔn)備求婚，正在擔(dān)心AI健身App會(huì)讓他失業(yè)。

Yang給他的建議分三點(diǎn)。第一，有些人就是看重和真人一起訓(xùn)練。第二，你在曼哈頓，客戶是對(duì)價(jià)格不敏感的富裕人群，他們付溢價(jià)不只是買訓(xùn)練方案，而是買一個(gè)活生生的人站在旁邊盯著他們。第三，你的客戶年齡偏大，更傾向于面對(duì)真人。

Aaron聽完，放心了。幾周后，求婚成功。

這個(gè)故事里有一個(gè)很值得提煉的判斷：工作安不安全，不只取決于工作內(nèi)容，還取決于你在什么地方、服務(wù)什么人、在什么組織里。

暫時(shí)更安全的工作，有幾個(gè)共同特征：

需要和人、孩子、病人、動(dòng)物發(fā)生身體接觸的工作。這不只是因?yàn)闄C(jī)器人還不夠靈巧，更因?yàn)榻佑|本身就是服務(wù)的一部分。

沒有人會(huì)因?yàn)?AI也能給診斷建議"就不需要醫(yī)生觸診。護(hù)理、理療、心理咨詢，這類工作的核心不只是提供答案，而是建立信任、形成互動(dòng)、推動(dòng)行動(dòng)。

工作會(huì)把手弄臟的人。水管工、電工、修車師傅、技工，每個(gè)現(xiàn)場都不一樣，需要在物理世界里移動(dòng)、判斷、應(yīng)變。

這類工作很難標(biāo)準(zhǔn)化，大模型坐在云端吃不了。Yang提到，灣區(qū)最常見的職業(yè)不是AI工程師，而是家庭健康助理。

服務(wù)于對(duì)價(jià)格不敏感的客戶的人。這是一個(gè)經(jīng)常被低估的變量。在紐約曼哈頓做私教的Aaron，和在三線城市做私教的教練，面對(duì)的是完全不同的替代壓力。

有錢人付溢價(jià)買的是體驗(yàn)和信任，不是最便宜的方案。越靠近愿意付高價(jià)的人，被替代的速度越慢。

在政府、工會(huì)組織、非營利機(jī)構(gòu)里工作的人。自動(dòng)化壓力在這里小得多，不是因?yàn)锳I不能做，而是因?yàn)闆]有人有足夠強(qiáng)的動(dòng)機(jī)去推動(dòng)這件事。Lowrey注意到，F(xiàn)DA嚴(yán)格的審批流程本質(zhì)上減緩了AI替代放射科醫(yī)生的速度。

制度本身，是AI滲透速度最有效的減速帶之一。

五、真正決定你5年后是否失業(yè)的，是你在價(jià)值鏈中的位置

這大概是這兩篇文章給我們的最大啟發(fā)。

別再只問：“我是程序員嗎？”“我是設(shè)計(jì)師嗎？”“我是老師嗎？”“我是咨詢顧問嗎？”

這些標(biāo)簽已經(jīng)越來越不夠用了。因?yàn)橥粋€(gè)職業(yè)里，不同層次、不同環(huán)節(jié)、不同位置的人，面對(duì) AI 的命運(yùn)完全不同。

真正要問的是：

我在這個(gè)職業(yè)里，做的是哪一層工作？

你做的是最容易被寫成流程、交給工具接管的那一層，還是那個(gè)必須理解上下文、做判斷、扛責(zé)任、整合資源的那一層？

你做的是把材料整理漂亮的那一層，還是那個(gè)決定什么該做、什么不該做、結(jié)果由誰負(fù)責(zé)的那一層？

你做的是“誰來都差不多”的那一層，還是那個(gè)一旦失去你，組織就會(huì)明顯失速的那一層？

同樣是程序員，有人主要在寫重復(fù)性代碼，有人負(fù)責(zé)架構(gòu)、業(yè)務(wù)理解、系統(tǒng)整合、團(tuán)隊(duì)協(xié)作，風(fēng)險(xiǎn)就完全不同。

同樣是設(shè)計(jì)師，有人做的是基礎(chǔ)出圖和改稿，有人做的是品牌表達(dá)、策略判斷和整合創(chuàng)意，也完全不同。

同樣是老師，有人只是傳遞知識(shí)，有人能管理課堂、塑造關(guān)系、激發(fā)學(xué)生，這種價(jià)值短期很難替代。

所以，未來最危險(xiǎn)的，不是某個(gè)職業(yè)整體，而是這個(gè)職業(yè)內(nèi)部那些最容易被工具接管、又無法向上升級(jí)的部分。

你是否安全，最終取決于三件事：

你是否接近真實(shí)結(jié)果；你是否掌握別人替代不了的判斷；你是否處在組織和客戶都愿意保留的位置上。

說到底，AI 帶來的真正分化，也許不是“白領(lǐng)和藍(lán)領(lǐng)”的分化，不是“程序員和非程序員”的分化，甚至不只是“會(huì)不會(huì)用 AI”的分化。

而是另一種更鋒利的分化：

有些人仍然只是流程中的一個(gè)環(huán)節(jié)；有些人已經(jīng)站到了價(jià)值鏈更上游的位置。

前者會(huì)越來越便宜。后者會(huì)越來越少，也會(huì)越來越貴。

所以，比起反復(fù)問“AI 會(huì)不會(huì)搶走我的工作”，更值得反復(fù)追問的，可能是另一件事：

當(dāng)組織開始重新給每一個(gè)崗位定價(jià)時(shí)，你到底站在價(jià)值鏈的哪一段？

這個(gè)問題，沒有哪個(gè)模型能替你回答。

但越早開始回答它的人，越不容易在五年后，突然發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)站在了時(shí)代的邊緣。

六、煤也會(huì)走向馬的命運(yùn)

Lowrey的文章有一個(gè)結(jié)尾，我覺得是整篇最有意思的部分。

英國最后一座燃煤電廠，在2024年關(guān)閉。今天英國的煤炭使用量，已經(jīng)回落到1666年的水平，那時(shí)候最常見的職業(yè)還是農(nóng)奴。

煤最終也走向了馬的命運(yùn)。

但杰文斯寫《煤的問題》的時(shí)候，一個(gè)來自賓夕法尼亞的人，被人們叫作德雷克上校，雖然他實(shí)際上并不是上校，正在琢磨著向地層深處鉆探，把石油抽上來。石油取代了煤，正如煤曾取代生物燃料，而太陽能正在慢慢取代石油。

每種能源都有它的峰值，也有它的終局。

這個(gè)邏輯對(duì)職業(yè)也是一樣的。今天看起來像煤的崗位，不代表永遠(yuǎn)是煤。判斷自己是煤還是馬，是此刻的定位，不是終身的判決。

所以Yang最后給出的建議，我倒覺得比任何分析框架都更接近問題的核心：

"要防止老板把你的工作自動(dòng)化掉，最好的辦法就是你自己變成老板。因?yàn)槟菢右粊恚ㄒ荒荛_除你的人，就只剩你自己了。"

這不是一個(gè)容易實(shí)現(xiàn)的建議。但它指向的邏輯很清楚：煤有價(jià)值，但煤本身沒有選擇權(quán)。馬更慘，馬也沒有選擇權(quán)。

人和它們的本質(zhì)區(qū)別，在于人可以判斷自己現(xiàn)在站在哪里，然后主動(dòng)移動(dòng)。

你現(xiàn)在的工作，是煤還是馬，這是今天的問題。

而德雷克上校正在往地下鉆的那個(gè)東西，又是什么，這是需要你睡覺時(shí)想的問題。【懂】

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我是不懂經(jīng)的經(jīng)叔，國內(nèi)最早翻譯介紹了納瓦爾的《如何不靠運(yùn)氣獲得財(cái)務(wù)自由》，以及影響了納瓦爾、中本聰、馬斯克等大佬的《主權(quán)個(gè)人》。

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