造物的反噬，AI率先終結程序員
作者 | 姚遠
編輯 | 趙佳佳
5月初的一天，亞馬遜後端工程師于敏結束工作，疲憊地走回家。他所在的西雅圖陰雲漫布，天空像一張舊報紙糊在城市穹頂。幾個月來，于敏深陷價值危機的漩渦，工作中需要他手寫代碼的數量，「幾乎是零」。走在回家路上，他想起自己這一路，2023年跨專業申請上計算機碩士，2025年曆盡艱辛拿下大廠offer，就像剛跑進影院，電影就散場了。
去年初秋，他研究生畢業，入職亞馬遜。當時團隊領導和高級工程師還在談話中叮囑他，謹慎使用AI生成的代碼，「不要太相信它，AI很容易犯錯」。短短半年間，AI編程突然變成公司內部自上而下推崇的效率工具，不使用反而違反公司規定。
于敏對這轉眼間的變化感到瞠目結舌。身處技術衝擊的震中地帶，程序員們正眼睜睜看著AI顛覆、甚至吞噬他們的工作。于敏甚至覺得，在AI工作流部署以後，像自己這種初級軟體工程師，「完全沒有存在的必要」。
他悲觀地預計，3年之內——或許用不了3年，互聯網公司的初級程序員崗位會大規模消失。
程序員原本位於勞動分工鏈條的上游，作為認知勞動的典型樣本，他們以高度的腦力參与區別於體力勞動者，曾被認為是自動化浪潮最難殃及的存在。而如今，程序員親手參与培養的生成式人工智慧，逐漸開始威脅幾乎所有的認知勞動。他們同樣暴露其中，成為率先承受衝擊的一群人。
如今，AI儼然成為21世紀的一尊新「神」。它所向披靡的權威，不僅僅由技術變革本身造就，背後還有資本與地緣政治的深刻運作。與之相應地，人的失權隨之發生。
命運的失重感，正在席捲向更多人的生活。在迷茫和不確定性中，人們不得不重新思考人之為人的價值。
風暴進行時
陳程的同事陸續接到了裁員通知，到3月底，原先十幾人的團隊就只剩下陳程一個人了。
手上的最後一個項目也已經結束，又遲遲等不來內部轉崗的通知。陳程敢肯定，自己的名字就在下一次裁員計劃上，只是不知道何時降臨。
每天去上班，變成了一種心驚肉跳的體驗。陳程無所事事地盯著電腦，內心卻被擔憂啃噬。就在一年前，他剛從一家晶元企業跳槽來這家互聯網公司做AI演算法工程師，在新成立的AI agent團隊當負責人。
2025年被業內稱作「AI agent之年」，中國AI agent行業市場規模182.34億元，同比增長78.03%。瞄準了AI演算法迅速擴張且前途無限的市場，陳程成為了第一波躍入風口的人，他一度以為自己踩中了時代的脈搏。
轉眼一年，形勢便急轉直下。
陳程感到焦慮不安，他隱約嗅到了暴風雨即將來臨的氣息。一方面是行業競爭的困境，AI agent市場看似火熱，但供應商競爭極其激烈。陳程去參加過幾次投標，發現頭部大廠都在拚命壓價，「寧願虧錢也要把項目拿下來」。其他非頭部企業自然被擠壓，一年下來，陳程所屬業務線只是剛好處於收支平衡的邊緣，稍不留神就會虧本，這是公司決定裁撤整條業務線的直接原因。
《逆行人生》劇照
另外一方面，危機感還來自AI編程的飛速發展。在2023年GPT-4模型發布以前，陳程都還算篤定，認為AI編程無法取代程序員的工作，大模型在代碼生成上存在鮮明的能力邊界。
但這兩年，AI編程「每個季度都有恐怖的能力進化」。陳程說：「按這個速度進化下去，很快就會取代我們了。」他估計，未來大概會有80%的程序員失業，很難找到工作。
他的估算依據自己的工作經驗。他負責的AI agent團隊一共十餘人，在如今的AI編程水平下，「現在只需要一或兩個人配合AI編程工具的使用就能完成」。
陳程不禁感嘆：「沒想到程序員做出來的大模型，會最先一批取代程序員自己。」
當於敏在亞馬遜以軟體工程師的身份工作一年以後，就他的日常使用體驗而言，AI編程工具的準確率即便不說能達到100%，也能有99%。即使碰上1%的出錯情況，責任也大概率在於程序員自己，沒有向AI提供足夠準確的提示詞，或足夠完整的上下文。
為了避免人類的粗心，于敏所在的小組訓練了一個AI agent，建立了一套完整、標準的工作流：1、向AI闡述需求；2、AI讀取相關的代碼庫；3、AI會反問程序員10個左右的問題，進一步明確設計需求。回答完這些問題，數字和符號便會以瘋狂的速度彈跳，屏幕飛速下滑，只要稍作等待，一段結構清楚、功能完善的代碼就完成了。
工作效率實現了大幅提升。于敏半年前需要花4天寫好的代碼，現在一兩天就能完成。過去小組成員平均每人每天提交1—2段代碼，如今每人能提交4—6段。
因此，在亞馬遜內部，一些技術小組被分配了「first AI project（AI優先項目）」，要求讓AI作為一個「額外的同事」來負責開發工作。亞馬遜後端程序員竹可心告訴南風窗，該類項目的本質是分配更少的人去做更大的項目，「比如原先10個人的項目，現在只配5個人」。
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對於公司來說，這是人力資源配置效率的極大提升。而對於程序員來說，這意味著極大的失業風險。
入職僅一年，于敏就經歷了兩次大規模裁員。一次在去年10月，亞馬遜宣布裁員1.4萬人，一次是今年1月，裁員1.6萬人。加起來一共3萬人，「很多都是技術人員」。
他所在的小組，一位對他很好的俄羅斯大哥，前一天還在認真向他學習「恭喜發財」的中文發音，第二天便毫無徵兆地被裁了。于敏如今抱著「日結工」的心態，「干一天是一天」。
在第一輪裁員的內部備忘錄中，亞馬遜高級副總裁寫道：「有些人可能會問，為什麼公司業績良好時我們還在削減崗位。世界正在快速變化，這一代AI是我們自互聯網誕生以來見過的最具變革性的技術，它正在使公司以前所未有的速度進行創新。」而裁員是為了「減少層級、加快決策、賦予團隊更多自主權」，並將資源重新分配給「最大的賭注」。
據關注科技領域裁員情況的獨立網站Layoffs.fyi統計，2026年還未過半，美國科技行業的裁員風暴便已涉及202家公司、約12.15萬名從業者，規模接近2025年全年總和。
即使是在AI演算法領域擁有一定工作經驗的陳程，所面對的就業窗口也在收窄。過去將近兩個月，他被憂慮感驅使著，開始提前投簡歷為自己找出路。他一共投遞了六七十份簡歷，收到面試10家，到終面的4家。而去年換工作時，他投遞二三十份簡歷，就拿到了10份offer。一年間大幅縮小的投錄比，足以說明「外面的行情真的很差」，他說。
2023年秋天，龐礴落地加拿大。她歷經千辛萬苦，申請上一個允許文科轉碼的計算機專業項目。光是學費就要大約30萬，再加上生活費，花光了她此前7年作為記者勤勉工作、簡樸生活的存款。
龐礴說，這些積蓄也不可能在北京付得起房產首付，「只好把學歷當成唯一買得起的奢侈品」。
《點燃我溫暖你》劇照
在當時看來，轉碼的確是投資回報比極高的一個出路，對於希望留在北美髮展的學生，沒有比程序員更具性價比、成功率更高的職業。在於敏周圍，學生物、化學，學法律、新聞的同學，都紛紛湧向計算機。
而龐礴最初的心愿是，研究生畢業后，在北美找一份大型科技公司的工作，「工作第一年就賺回所投資的教育成本」。按往屆畢業生的求職經驗，這並非一個不切實際的奢望。早她三四年同校畢業的一個朋友曾告訴她，在加拿大，計算機研究生「沒有找不到工作的」。
畢竟，在過去幾十年席捲全球的信息化浪潮中，程序員用頭腦和手工書寫的一行行代碼重塑了整個世界的面貌。如今我們日常生活的衣食住行，無不依賴於手機軟體的便利和快捷。
大部分傳統行業都轉移至互聯網，端對端地與用戶發生鏈接。財富的流通形式被改變了，信息的傳輸手段被改變了，乃至於人類對彼此的理解，如今都不可避免地深刻依賴於演算法的編織。
自然而然地，程序員成為了時代浪尖上的一份職業。它意味著高薪、期權，甚至是移民機會。很多人乘著信息化的風，過上了夢寐以求的中產生活。
如今，舊夢已去。龐礴猝不及防地掉入舊夢與現實之間的巨大裂谷中。
2024年冬天，她以幾乎滿績點的成績畢業時，已經窮得叮噹響。而市面上，大公司的技術崗位已經開始凍結，簡歷投擲過去，就像往大海中投石子，瞬間被吞沒，沒有任何迴音。由於疫情期間的過度擴張，處於行業周期性收窄進程中的科技公司紛紛裁員，龐礴尋覓了4個月，只拿到一家小型軟體公司的offer，去做演算法工程師。
2025年9月，因難以適應該公司的管理風格，她選擇辭職，不得不再次回到求職市場。此時，基礎AI編程工具已在軟體公司普及。她在一個月內發送了上百份簡歷，只得到1個面試機會，最終沒有通過。10月，她放棄了對技術崗位的搜尋，進入一家小型銀行，成為了一名信用卡銷售。
AI神話與人的失守
2025年3月的某天晚上11點，在朋友對Claude Code編程能力持續不斷的讚揚之中，張雨霏半信半疑地打開Anthropic公司一月前發布的Claude Code研究預覽版，充值了100美元。他以一種挑戰者的姿態打開網頁時，懷抱著的是質疑與找茬的心態，他不相信AI能夠獨立完成編程任務。
三個小時后，他花光了所有餘額，感到一陣頭暈目眩。
後來他說，那天晚上Claude Code的編程表現，極大動搖了他作為程序員的信念感。
張雨霏自詡是一個「還不錯」的程序員，從浙江大學和西蒙菲莎大學的聯培項目畢業，工作后輾轉幾家初創公司，一直在從事雲計算和AI agent的相關研發工作。而就在10分鐘之內，Claude Code從頭到尾，搭建了一個他自己可能要花一兩個月才能開發出來的網站。
那天晚上，看著代碼接連不斷地從屏幕中跳躍出來，張雨霏「完全放下了要和AI比拼編程水平的念頭」。
他一直覺得，編程相對來說是一個依賴高智能、強邏輯的複雜智力活動，是「AI比較難解決的任務」。直到這一晚之前，他秉持的認知始終都是，AI只能輔助人類寫代碼，如果全部交給它寫，「肯定寫得很垃圾」。
2022年11月，ChatGPT剛發布時，前端程序員小奚還在百度的廣告部門工作。他記得那時，同事們還只把ChatGPT當作一個「對話框形態的搜索引擎」，「返回信息還不是特別靠譜」。
彼時的大語言模型還是一個稚氣又滑稽的「小孩」，稍微複雜一點的提問，比如「去洗車時開車過去好還是走路過去好」，都會引來一番胡言亂語。人們對這個對話框感到新奇，卻沒把它放在心上。
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2024年初，百度內部曾推出過一款基於大語言模型的編程工具，向員工推廣。AI編程當時的水平，小奚形容，相當於一個「不那麼聰明的小實習生」。就連最簡單的代碼，也可能出錯，還要投入精力去檢查和修改。大家覺得它「只會添亂」，就擱在了一邊。
而就在此後兩年間，AI編程以超乎想象的速度，實現了飛躍式進化。
這種驚人的迭代速度，其實早有端倪。2013年，DeepMind團隊第一次向世人展示AI如何通過深度強化學習，學會在電腦上玩一款名叫《Pong》的乒乓球遊戲。起初，AI表現得茫然又笨拙，球拍總是與球擦肩而過，比分常常是0比21的慘敗。而在成百上千次的嘗試后，AI的神經網路開始捕捉像素與得分之間的微妙關聯，開始學會預判球的落點。
它像人類一樣，通過觀察和互動來理解遊戲規則，展現出了某種可以稱之為「自我進化」的能力。
在強大的算力支持與大規模數據的餵養下，僅僅3年後，同一研究團隊開發的AlphaGo，就在與世界頂級棋手李世石的對決中，以4∶1的大比分優勢勝出，並在第二局第37手下出了完全超出人類職業棋手預判的妙手「肩沖」，引發了李世石長達12分鐘的沉思——現場解說甚至一度以為，AlphaGo出現了操作失誤。直到100多手之後，人類才驚覺，這一手恰好落在決定比賽勝負的關鍵位置上。它完全違背了人類既定的邏輯與審美，展現出獨屬於AI的直覺。
自此之後，人類棋手在絕對棋力上，就再也沒能超越AI。「棋聖」聶衛平在與AI對弈后也不得不承認，人類與AI之間的棋力差距，「恐怕只會越來越大」。
類似的事情，正在編程領域發生。自2026年初公司大規模推廣AI編程以來，如果發現AI寫的代碼比自己寫的好，亞馬遜程序員竹可心就會惱羞成怒。「很羞恥」，她選擇用這個詞形容自己的情緒。
後來，AI漸漸掌握更先進的寫作技術，甚至經常輸出一些她讀都讀不懂的代碼。於是羞恥變成了害怕。她說：「AI實在太方便了，你很容易偷懶，完全信任它。」
《捨不得星星》劇照
她曾經收到過一份同事丟來的文檔，內容全部由AI生成，有些段落一旁，明晃晃標註道：「這句話我不知道是什麼意思，AI寫的，相信你們一定能理解。」
如果都沒看懂，就盲目相信它，不求甚解地交付和使用，竹可心害怕的是，長此以往下去，「程序員就連審查AI的能力都要失去了」。
然而在本就繁忙的工作中，憑一己之力克服不求甚解的怠慢，對人的意志力是巨大的考驗。竹可心唯一能做的，就是同時打開兩個AI agent，一個寫代碼，另一個負責教自己怎麼理解前一個AI所生成的內容。這近乎是徒勞的競逐。
竹可心分享了一則帖子，比喻自己如今混雜著恐懼、擔憂和無能為力的情緒：「用AI寫代碼，就像李鴻章簽署《馬關條約》：不管洋人端上來什麼，都只能像無能的丈夫一樣點擊『接受並運行』。」
一些程序員甚至被要求將自己的編程知識提煉成數據，去訓練和餵養公司內部的AI編程工具。Meta公司今年3月新設立的「應用AI（簡稱AAI）」部門，計劃要求約7000名員工內部轉崗，讓原本在做產品研發的資深工程師，「去教AI如何更好地寫代碼」。
生活在加州矽谷的艾瑞克，就是在收到轉崗去AAI部門的通知后，決定從Meta辭職的。「把人當作一個生產資料扔過去，必須接受，沒有任何選擇空間。」他無法忍受公司如此強勢的做法。
更讓他無望的還有AAI部門的工作內容。據報道，AAI部門的工程師被要求每周設計兩道編程題，然後判斷AI模型給出的答案哪一個更好。「本質上是給數據打標籤，學不到任何東西。」艾瑞克抱怨道。
據Meta的內部會議記錄，扎克伯格本人曾解釋，這類工作為什麼不像往常一樣外包給其他公司：「Meta內部工程師的智力水平明顯高於第三方外包人員，標註效率更高。」
2026年3月26日，美國加州，訪客在Meta總部拍照
某種意義上，人類正在成為AI的「養料」。等它長大了，就會「吃掉」大部分餵養者的工作，逼迫更多人去往工作鏈條的更上游，去做審查、測試和架構設計。
一些人在步步退守中，感受到強烈的失落感。竹可心覺得，自己原先寫代碼的心流體驗，如今被AI完全剝奪了。原本對她來說，編程就像是玩遊戲，拆解需求的邏輯架構，搭建計算機語言表達的系統。如果做對了，功能立刻就能運轉，給予人及時的反饋和強烈的成就感。她一直將寫代碼的過程，視為一種創作。
但現在，她覺得自己比起一個工程師，更像是產品經理、測試員和統管幾個AI agent的領導，每天都在閱讀、審核、批複，和甲方溝通需求。
龐礴甚至不覺得自己在「指揮」AI。她養的小貓得了腎病，她只花了幾天時間，就用Claude Code搭建起了一個解讀寵物檢查報告的小程序。
龐礴一方面感到震驚。「即使像我這樣的菜鳥，也可以靠命令AI設計並部署一個基礎產品。」
她同時也感到極其傷心，因為自己「並不比這個工具聰明」。她也沒有足夠的經驗去「指揮」它，程序開發的過程，更像是對AI的「請求」：「我只能跟它說：『你可以這樣嗎？』它說：『那我這樣。』我發現這樣不好，我說：『你可以那樣嗎？』然後它就再花我一筆錢，然後那樣。」
龐礴清楚地意識到，如此強大的AI編程工具，是這個世界打開的一扇新的大門。但她也知道，這扇門不會再向自己打開了。
被構建的AI霸權
過去8年，社會學家許怡走訪了近40家製造業工廠。她一度以普通工人的身份應聘進廠，開展關於「機器換人」的田野調查。
深入流水線，她觀察到一種經由工廠內外共同打造的意識形態話語：管理者和工人普遍認為機器無所不能，甚至比人類更優越，從而讓位自身的主體性。在《機器時代》一書中，許怡將這種意識形態，稱作「機器霸權」。
在一家足球廠，她目睹了一場衝突：一個自動化工站，因為機器頻繁發生故障，工人自行關閉機器，重新組織人工生產。這完全不影響生產的節奏和效率，工人們比頻繁故障的機器做得更好，生產總監也默許了這一做法。但高管發現以後，將所有人訓斥了一番。他將人工生產稱為「土辦法」，教訓他們「一點都不懂得用科學的方式來解決問題」。
這便是「機器霸權」：無論生產效率實際如何，機器代表了科學，科學就是先進的，先進的就是對的，而人是「土」的，是落後的，是必須服從於機器的。
在自動化工廠內部，「機器霸權」是被管理層通過「強化威權管理」的方式建構起來的。AI的權威地位同樣如此。許怡正是從技術社會互構理論出發，去理解上述二者的內在相似性。在她看來，技術與社會始終是在互相塑造。技術發展會培育社會風潮，同時，社會的力量也會反過來構建技術的權威。
她說：「AI如此的發展趨勢並非必然，背後並不是有一股『自然力量』推動，而是人在推動它往特定方向發展。」
今年2月，「養龍蝦」的概念爆發后，AI agent開始被極客之外更廣泛的社會群體知曉，特別是企業管理者。騰訊的後端開發工程師余笛還記得，「養龍蝦」概念爆發后，3月9日至10日，騰訊在兩天內密集上線了10款左右的「龍蝦」類產品。同月18日，騰訊首席執行官馬化騰在財報電話會上表態：「每個小程序其實都可以『智能化』和『龍蝦化』。」從此以後，騰訊內部自上而下，向AI自動化的戰略轉型便轟轟烈烈拉開了帷幕。
2026年2月，「養龍蝦」的概念爆發
當月，余笛和同事們就收到了公司統一發放的每人每年價值22萬元的token套餐。Token配額逐月調整，先是進一步增加，從6月開始考慮成本控制，改成了動態分配。
儘管公司從未宣布token消耗量與績效挂鉤，同事之間也從不公開談論這個，但余笛說，「token用得越多越好」是人人心知肚明的水下規則。「如果你不用，領導就會天天問你，為什麼不積極擁抱AI？為什麼用得這麼少？在辦公室看到你還在自己寫代碼，會來拍你一下，問這個工作為什麼不交給skill來做？」
在亞馬遜，竹可心同事所在的小組，甚至要求統計使用AI編程工具的時長，全組每人每天平均不低於3小時。據說，領導層十分看重這個數據，於是他們設計了一款24小時後台運行的AI agent，「專門用來把數據拉上去」。
每次在會議上聽見領導鼓吹AI在降本增效上多麼強大，竹可心都克制不住翻白眼的衝動。她覺得，「領導有些忽略人的能力了，過分地相信AI」。打個比方，如果說AI是鋼鐵俠功能強大的超級裝備，程序員才是托尼·斯塔克本人。無論AI工作流如何驚人和高效，「實際上操作AI做出這些事情的，是程序員好嗎？」
讓她感到痛苦的是，AI並非全知全能。儘管AI編程在簡單問題中的確表現得很好，但它在複雜問題中也常犯錯。如果不加以明確約束，它會通過一系列違反流程原則的手段來「解決」問題。
有一次，竹可心發現AI agent寫的一段代碼無法通過變更測試，她認真看了報錯，覺得合理。她再去問AI agent如何修改時，AI居然回復說，把測試刪了。「正常人類都會思考這麼做的危害，但AI聰明地鑽了空子。」
領導卻看不見，或者裝作看不到這些令竹可心憂心忡忡的技術細節，依然在會議上將AI塑造成不容置疑的存在。5月下旬，竹可心收到領導發來的一則內部宣傳視頻，講述的是半夜一個警報響了，AI agent如何在程序員還沒打開電腦之前就發現了問題所在，儘管這次故障是另外一個agent引起的。
「（AI）救你於水火之中，別問水火是怎麼來的。」她嘲諷道。
《創業時代》劇照
于敏所在的小組從年初開始組織AI會議，每周至少一次，有的時候甚至一周三次。有一段時間，他們被定期召集在一間大會議室中，被要求輪流用AI工具完成一項任務。
電腦連接著大屏投影，會議室還擺著一個只有在超市才會見到的大轉盤，轉盤被分成十幾格，每一格都對應著一位組員的名字。轉盤抽中誰，誰就必須上台操作5分鐘，直到任務完成。
于敏認為，這場「抽獎」的目的，是「強迫每個人都必須學會這套AI工作流」。「因為有些資深工程師更習慣手寫代碼，不願意用AI，所以公司必須讓你知道AI怎麼用，知道AI怎麼好。」
在Meta，艾瑞克所在的部門甚至重新組織了一次針對產品經理的面試，考核他們對AI的熟悉程度。如果考核不及格，會被辭退。「但其實考核內容沒有很難，設立這一套流程，就是逼你去用AI。」
在社交媒體上，Meta被矽谷員工叫作「魷魚廠」，工作體驗就好像在玩真人版的《魷魚遊戲》，所有工作成果都必須量化呈現，依次排名，每個層級排名后10%的員工被裁員。今年2月底，Meta開始AI化轉型，這場生存遊戲由此引進了新的淘汰規則：對全崗位員工的token消耗量進行排名，納入績效考核。
一切都是為了向上證明，證明全團隊正在如火如荼、歡欣鼓舞地擁抱AI。為了向領導層彙報3月份的AI學習成果，艾瑞克在內部網站發帖，故意博人眼球地寫：「AI工具讓我的工作效率增加了100倍。」
「但實際上並沒有100倍。」艾瑞克說，忍不住笑了。「你會發現大家宣傳的東西都和實際情況並不一致，多少都會誇張，只是為了營造一種『積極擁抱AI』的狀態，向老闆展示你的成果。」
他覺得，如果真的只是單純寫代碼，說工作效率提升了10倍、甚至100倍，都是有可能的。但被嵌在一個臃腫的、官僚主義的巨大組織中，無數個不得不參加的AI會議擠進工作日程，「原本得到提升的工作效率又會打幾折，那就不知道了」。
4月，艾瑞克忍無可忍，向公司提交了離職。他將在Meta發生的這一切，稱作「AI大躍進」。
《你比星光美麗》劇照
「All in AI」的焦慮，正在從這些處於震中地帶的大型科技公司，向全行業、全社會蔓延。
陳程此前曾負責開發過數個面向國央企的AI agent項目，功能大致是「幫助內部員工完成一些規章制度或業務上的指引」。
當被南風窗問及這類智能體實際提升的工作效率如何時，陳程先是回答：「肯定是有效果的。」但他接著又說，他接觸的很多公司部署AI時的考慮，更多是出於「如果其他人都部署了AI，自己還在用比較原始的方式對接客戶，那麼就會被淘汰」的擔心。
陳程曾經接洽過一家事業單位，對方「也不知道這個智能體項目應該做成什麼樣子」，前來尋求合作，只是因為上級領導對公司有技術創新方向的考核，必須部署AI，才能在考核中拿到對應分數。
在這個項目中，AI的實際功能，反而是次要的關心項。「如今在各行各業，AI就相當於一個賣點吧，有了AI，證明你的項目具備了技術前沿性。」他說。
許怡告訴南風窗，在製造業「機器換人」時代，也存在類似的狀況：當技術革新形成了行業性競賽，就必然發生溢出。
她曾經調研的一家工廠，在大老闆的要求下，投入4000萬對倉儲物流環節進行了自動化改造。參訪時，許怡問對方，倉儲之前有多少工人？對方回答：4個。
許怡說，4000萬的投資和後續長期的維護成本，遠超出4個工人幾十年的工資。這完全是一次華而不實的自動化改造。
可這家企業又心甘情願。許怡說：「哪怕機器放在那，客戶來參觀，有了這樣一個設備，看著也『高大上』。」她稱之為自動化競賽中的「門面工程」，是「機器霸權」的另一個側面。
自動化競賽裹挾著焦慮、恐懼和華而不實的炫耀，被包裝成顛覆性的變化。當它開始溢出科技行業，向其他領域蔓延，這就像一場海嘯席捲而來。很難有人在一場海嘯中紋絲不動、獨善其身。
反抗與徒勞
谷歌前CEO埃里克·施密特今年71歲。5月16日，他應邀來到亞利桑那大學，在畢業典禮上，面向台下約4萬人的畢業生及親友發表演講。演講從施密特自己的學生時代開始，然後談到半個世紀以來科技的飛速變化，從計算機到筆記本電腦，再到智能手機和社交媒體的興起。
緊接著，施密特說：「今天，我們站在又一次技術轉型的邊緣。即使你不關心科學，也沒關係，因為AI會滲透到其他所有領域，無論你選擇哪條路，AI都將會成為你工作方式的一部分——」
台下爆發出此起彼伏的噓聲，蓋過他透過麥克風放大的聲音。施密特的講話被迫中斷，他試著繼續講下去：「問題不是AI是否會塑造世界，而是你是否參与塑造AI。」噓聲仍未平息。
這並非一次孤立事件。在佛羅里達大學、田納西中部州立大學的畢業典禮上，業界高管關於AI的演講都引來了台下的噓聲。
在美國，對AI的不滿已悄然蔓延。紐約地鐵站AI相關廣告的下方，被人們貼上「AI並非不可避免」的貼紙。在密蘇里州的費圖斯市，居民因市議會批准數據中心項目，投票罷免了一半的議員。4月，3天內針對OpenAI CEO山姆·奧特曼家中的兩次惡性暴力襲擊，引得全世界矚目。
4月底，Meta推出了一套名為「模型能力計劃」的內部軟體，旨在對員工工作電腦部署監控，收集所有人的工作痕迹，作為投餵給AI的行為數據。
「誰又願意自己的電腦被監控呢？」一位Meta在職員工告訴南風窗。5月12日，Meta加州和紐約等多個辦公室，在會議室內、自動售貨機上，還有廁所隔間，貼起了一張張傳單，上面寫著「不想在『員工數據提取工廠』工作嗎？」隨後引用了美國《國家勞動關係法》的相關條例，下方附有一個二維碼，呼籲員工登陸內部網站，簽署反對監控項目的聯名請願書。
截至目前，一共超1600名員工簽署了請願書。
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起初，Meta公司只對抗議做出了小幅讓步——允許員工暫停數據採集30分鐘、申請特定豁免等。直到6月22日，一名Meta員工發現，監控項目存在嚴重的數據泄露事故，在巨大安全隱患下，監控項目才被宣布暫時停止，等待內部後續調查。
抗議只掀起了小小的波瀾，大公司向AI轉型的堅定步伐沒有因此動搖。這不僅僅是AI能帶來多大效率提升的技術問題，這背後更難抵擋的，還有資本向AI洶湧流動的時代趨勢。
5月20日，Meta宣布裁員8000人，規模約等於全球員工總數的10%。首席人力資源官在相關內部備忘錄中寫道：「這是我們持續提升公司運營效率、為其他投資騰出空間的最新舉措。」
W是Meta廣告組的一名在職工程師。他認為，至少在大廠，「大型複雜的項目沒有程序員指引，AI根本無法獨立完成」。他對AI變革保持相對的樂觀，認為只要積極地擁抱變化，熟練掌握AI編程，「AI只會讓優秀的程序員更優秀」。
但W依然擔心被裁員。風險不直接來自「被AI取代」，而來自「公司對AI基礎設施高昂投入的副作用」。
據摩根士丹利分析師估算，Meta於5月20日進行的10%裁員，可以為公司節省約30億美元的人力成本。而這家公司2026年的AI資本支出計劃，是1250億—1450億美元。
財富在急速向AI領域聚集，以一種前所未有的密度和速度堆疊。截至5月，Anthropic公司估值已達9650億美元，約等於180家美國傳統製造業公司的估值總和。2026年第一季度，81%的全球風險投資都流向了AI公司，籌集了約2420億—2555億美元。相比之下，全球範圍非AI初創公司第一季度僅獲得630億美元投資。
「因AI提效而裁員」甚至成為了被資本市場獎勵的誘人敘事。2026年4月15日，Snap公司宣布計劃裁減全球16%員工，理由是「AI的快速進步讓團隊得以擺脫重複勞動」。當天，該公司股價上漲近8%，創下數月最大單日漲幅。類似股價上漲的情況，在Block、WiseTech Global、Atlassian等公司宣布裁員計劃時都曾發生。
《逆行人生》劇照
龐礴想起2023年還在念計算機項目時，一次，她和一位已退休返聘的老教授一起去參加科技公司的招聘活動。教授當時很是感慨，對他們說，去年微軟花在數據中心上的錢，頭一次超過了人工成本。
「往後差距只會越來越大，以後你們可沒有硬體值錢。」
這句話如雷貫耳，被龐礴記憶至今。畢業后，她無比曲折的求職經歷也果然印證了老師的判斷。
即使逃離了軟體行業，也無法擺脫「人不如硬體值錢」的失重感。龐礴所在的保險公司，從去年下半年開始陸續砍掉了加拿大境內的所有辦公室，全員轉為線上辦公。公司把砍掉的房租成本，全部投入了內部AI大模型的開發。
熟悉的恐懼再度湧來。畢竟，AI連代碼都能寫得比初級程序員更快更好了，「像我這種辦公室文員，天天發郵件、打電話、更新資料庫，6個月的工作記錄蒸餾出來，很容易就被取代了」。
在2026年的達沃斯論壇上，Anthropic公司CEO Dario Amodei曾當眾預測，AI可能在未來5年內淘汰一半的入門級白領職位，失業率將上升到10%至20%。後來媒體報道時，用了一個相當血腥且充斥著道德不正當性的名詞來形容這一可能發生的趨勢：「白領大屠殺」。
Amodei說，此前的技術革命，如蒸汽機的發明、電氣化的普及以及個人電腦的誕生，都只是對某些特定領域產生影響。那些因機器普及而失去工作的紡織工人，原則上可以重新接受培訓，成為一名記賬員，在未來晉陞成辦公室經理。
而人工智慧徹底破壞了這種分工結構。「它不會只處理其中的某項任務，而讓其他任務保持原樣。」它挑戰的是所有需要基礎認知能力的工作，比如起草、總結、分析、編碼、研究和建模。更重要的是，人工智慧還在進化，Amodei認為人工智慧尚且處於它的「青春期」。當它真正成熟，人類工人可以選擇的「逃生路線」只會更少。
AI創意圖（製作/郭嘉亮）
龐礴有時候會想，如果「白領大屠殺」的預言真的應驗，未來的城市會變成什麼樣子？畢竟現代城市是一個以白領行業為主的人類聚集地。她覺得有些荒唐。AI聲稱是提高生產力的，可它沒有創造需求，反而抑制需求。拜AI帶來的失業焦慮所賜，如今龐礴一切消費從簡，近半年來唯一的大額開銷，只有搬家時買的一台電視機。
如果在城市中生活的人，都不敢消費了，經濟又該怎麼辦？如果AI創造出了巨大的財富、又集中在極少數公司手中，如果大多數人都不再被工作需要，財富究竟該如何分配？
OpenAI的創始人Sam Altman從2016年開始思考這個問題。他曾在2020—2023年間資助了一項大規模的全民基本收入實驗，每月無條件向全美3000名低收入參与者發放1000美元，持續3年，觀察這筆錢如何改變人們的生活。
後來，Altman覺得全民基本收入「無法解決AI時代勞動與資本平衡轉變帶來的深層問題」，於是又轉向「收益共享」。他在公共發言時頻繁探討，未來應如何讓公眾獲得一部分AI算力份額，或持有大型AI公司股權，從AI中獲得收益。
如何緩解技術紅利集中在少數公司手中所導致的社會財富分化，日漸成為重要和必要的社會議題。但制度探討距離普通人的生活尚且遙遠，至少對於身處困局之中的龐礴而言，命運尚未轉圜。
她沒有心力繼續思考這個太過宏大的問題，覺得「這一切都服務於資本的良性運作，和人的生活福祉相關度較低」。
如今她只關心眼下的生活：如何攢錢、減少物慾，還有日常維護好每一位負責的客戶。「當一天和尚撞一天鐘吧，快樂比較重要。」
人的哲學轉向
哪些行業和崗位是AI浪潮下最後的堡壘？幾乎所有採訪對象都談論起這個話題，其中一半不約而同得出一致的答案：銷售。
張雨霏已率先轉型。去年10月，他從公司辭職，投入獨立開發和創業。採訪前他自我介紹說，自己不當程序員了，「已轉行成銷售」。
他認為，技術的護城河即將被AI瓦解，而銷售會成為未來產品和人才的核心競爭力。「關鍵在於，我們兩個能做一模一樣的東西，為什麼客戶選擇在我這兒買，不在你這兒買？」張雨霏的語速飛快：「人與人之間的利益分配，只能由人來討論。只有人與人之間建立信任、達成合作的過程，是AI無法取代的。」
上海交通大學電子信息工程專業的大二學生孟珩也將此視作轉型方向之一。「總之，要麼是和物理世界結合更緊密的方向，比如硬體。要麼去真實世界和人、和錢打交道，比如商科類的工作。」
孟珩很慶幸自己剛上大學，AI就已展現出如此強大的編程能力，還留給他和同學們兩年時間，可以在計算機之外另尋出路。兩三年前的學生就沒這麼幸運了，他說：「學了好幾年東西，發現AI來了，學的都沒用了。」
幾個月來，英偉達CEO黃仁勛一直熱衷在各大公開場合宣稱，對於軟體工程師來說，寫代碼是任務，但不是工作本身。這位因AI晶元需求爆發躋身全球富豪榜前十的企業家說：「AI可以把工程師從耗時的打字工作中解放出來，讓心力回歸創造價值的核心。」
但究竟有多少程序崗位，可供人盡情發揮「創造價值」？
張雨霏體驗過大廠程序員的生活，他覺得，除了行業頭部5%那些對編程有極大天賦、熱愛和審美的技術天才，其他人做的大多數都是「擰螺絲的活」，「非常容易變成耗材」。
于敏認為，程序員的工作性質，是將「人類的需求轉換成機器語言」，編程實際上是一個翻譯的過程。AI為什麼會首先吞沒編程？因為AI本身就是一堆代碼邏輯數據，而人類程序員之於AI，就像外語學習者之於母語者的差距。
《創業時代》劇照
陳程覺得，對於大模型來說，掌握一項能力的關鍵，是獲得大量優質的訓練語料。程序員崇尚開源文化、富有知識共享精神，大量優秀項目的編程數據都公開可查的，很容易被獲取。「雖然情感上難以接受，但從事實的角度來說，（率先被AI取代）是必然。」
在龐礴看來，程序員的工作高度地標準化。以前她在媒體工作，同行評價最常見的兩個維度，一個是「個人風格」，另一個是「有沒有衝勁」。轉行當程序員，她發現全世界的程序員崗位都共享一套工作方法，只需「作風規正」即可。
這些或許說明了，為什麼在2026年3月發布的《Anthropic經濟指數》報告中，程序員被列在了「AI實際暴露度」的榜單首位。報告顯示，AI在當時已經可以覆蓋程序員日常工作中約75%的任務。
而這份榜單上位居前十的職業，也幾乎橫跨了現代社會運作的所有核心環節：技術基礎設施、商業流通、金融服務、公共服務與醫療、數據處理等。更不用說，AI的各項能力還在以季度為單位快速迭代，向更廣泛的行業和崗位蔓延。
表達抽象思考的語言，曾經是地球存在45億年以來被認為獨屬於人類的能力，如今已被機器覆蓋，甚至超越。據微軟團隊發布的研究報告，AI可以覆蓋翻譯崗位98%的核心任務，過去一年，中國傳媒大學、華東師範大學已經停招翻譯專業。
人人都以為「面對面的溝通」是AI變革下最後的價值高地，而龐礴一位在美國公司做機器學習工程師的朋友，正在開發一個針對銷售的AI模型——收集銷售與客戶的溝通錄音，總結對話要點，歸納客戶對不同信息的敏感度，梳理客戶與競爭對手之間的關係，最後生成個性化的溝通台本：「以後銷售也不用培養個人魅力了，只要熱情洋溢地把AI給你的稿子演好就行了。」
銷售不會被替代，龐礴說：「但很明顯，AI會把銷售的工作變得極其無聊，不是人指揮AI，而是AI模型去指揮銷售如何工作。」
在AI徹底接替自己寫作代碼以後，比起對失業的焦慮，于敏的感受，不如說更接近於迷茫。他不擔心失去程序員這份工作，他說，自己本來就對技術沒什麼興趣，也沒有過人的天賦。過去六七年來，全憑一份小鎮做題家的認真刻苦，過上了如今大廠程序員的生活。
《捨不得星星》劇照
可回頭看這一路，于敏說不清自己為什麼走到了今天。
好像只是因為這是性價比最高的一條路，只是因為大家都在這麼選。高中時他本來想選文科，無奈家長和老師的勸說，「理科好就業」。赴美讀研選擇計算機，也是因為身邊的同學都在轉碼，說程序員更容易留美工作。求職時人人都想去大廠，薪資高、待遇好，於是他在畢業季顛倒時差，中美兩國同時求職，終於上岸。
于敏其實沒那麼喜歡美國的生活。他喜歡交朋友，想念國內的美食和便利，可拿到了美國大廠的offer，他無法乾脆放棄。于敏想去做非技術崗，想自己創業，但一路以來的所學專業都推崇工程師精神，身邊的老師同學都認為技術崗比非技術崗更優越，他沒勇氣去走一條新路。
直到AI顛覆了自己習以為常的主流軌道，于敏不得不開始面對一個更本質的問題：我究竟要過怎樣的人生？
這不僅是個人層面的詰問，更是巨大的技術變革下，屬於一個時代的精神危機。
人類的價值感曾經依賴於被社會需要、被他人認可，在一套有跡可循的社會倫理中證明自己存在的必要性。工作一直是這份意義感的主流依託。然而如果幾乎所有事情都能由機器更好地完成，人類還能做什麼？如果以往被認為是人類獨有的功能，都逐漸被AI吞沒，人的價值又是什麼？
當AI公司爭相聘請哲學家，為AI制定行為倫理框架時，人類自身也迫切需要回過頭去思考那個最古老、最根本的哲學問題：「認識你自己。」
(應採訪對象要求，文中於敏、陳程、竹可心、余笛、艾瑞克為化名）
文中配圖部分來源於視覺中國，部分來源於網路。首圖為AI創意圖（製作/郭嘉亮）
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