打工人末日来临？2026年的裁员潮才刚开始

打工人末日来临？2026年的裁员潮才刚开始 原创独家深度比推 Bitpush News 刚刚 作者：Byron Gilliam；编译：BitpushNews 即便在我以前工作的那家投行形势大好的时候，也总感觉新一轮裁员近在咫尺——我想，部分原因在于管理层根本不知道他们到底需要多少人。 我在销售与交易大厅工作，那里每天结束时都会有一个收入数字：客户佣金减去交易亏损（偶尔也有盈利）。所以你可能会觉得，量化谁贡献了什么、谁导致了亏损应该是件轻而易举的事。 但事实并非如此。 一笔交易支付的佣金，可能部分或全部归功于与该客户交谈的研究分析师、销售人员或销售交易员——或者归功于承接交易另一边的交易员（也就是当时的我！）。 没人真正知道客户为什么选择与我们交易。因此，不可能明确地将每笔佣金归因于具体某个人，从而也就无法弄清楚谁对业务是绝对必要的。 套用（百货业巨头）沃纳梅克的话来说，一半的工资支出可能都被浪费了；只是他们不知道是哪一半。 找出答案的唯一方法就是解雇一些人，然后看看会发生什么。 感觉类似的事情即将在各地的公司上演，因为并非只有投资银行才面临这个难题。 当工作主要集中在农业和制造业时，衡量员工的生产力很容易：只需数数他们摘了多少苹果或生产了多少个零件。 然而，当大多数人开始在办公室工作时，事情就变得困难多了。 "知识工作不是由数量定义的，"彼得·德鲁克写道。"知识工作也不是由其成本定义的。知识工作是由其成果定义的。" 雇主们不知道如何衡量这些成果——一天的会议、电话和内部备忘录，其产出单位是什么？ 所以他们转而衡量时间：雇员们被要求每天在办公室里待上八小时以换取报酬，雇主们则希望他们在这八小时内能完成八小时的工作。 时间成为了产出的替代指标。 但当每个人都居家办公时会发生什么？ 如果雇主无法通过员工在办公室的时间来衡量他们，他们就不得不转而衡量他们的产出。 这是件好事。"强调产出而非活动，是提高生产力的关键，"彼得·德鲁克在1967年写道。 但雇主们从未真正弄清楚如何做到这一点。 现在，人工智能(AI)正迫使雇主们再次尝试。大型语言模型可以处理许多耗时的事务，因此雇主们开始重新思考他们付钱让员工做些什么。 我不确定他们会比我曾任职的银行做得更好。但AI叙事给公司带来了巨大的压力，迫使它们寻找提高生产率的方法，以至于许多公司会干脆裁员，看看情况会如何发展。 3月6日的数据表明，这可能已经开始了：美国劳工统计局报告称，上个月科技行业的就业岗位环比减少了12,000个，过去一年共减少了57,000个。 本周还公布了良好的生产率数据，一些经济学家认为这是公司开始富有成效地使用人工智能的首个迹象。 所以，公司或许很快就能用更少的人做更多的事。 但他们也可能仅仅是做得更多了。 《哈佛商业评论》的一篇新论文发现，"人工智能并不会减少工作，它只会让工作强度更大。" 在一项为期八个月、针对一家科技公司工作实践的调查中，作者们发现，人工智能导致员工工作节奏加快，承担的任务范围更广，并将工作时间延长到一天中的更多时段。 “许多人在吃午饭、开会或等待文件加载时给AI发提示词（Prompt）。有些人形容在离开办公桌前会发送‘最后一个快速提示词’，这样当他们走开时，AI可以继续工作。” 对于希望从员工身上榨取更多价值的雇主来说，这听起来不错。而这一部分听起来更棒：“员工越来越多地吸收了那些在以前可能需要额外人手或编制才能完成的工作。” 但研究人员对雇主提出了警告： 短期内看似更高的生产率，可能会掩盖悄无声息的工作量蔓延和日益增长的认知压力，因为员工们需要同时处理多个由AI驱动的工作流。由于额外的努力是自愿的，并且常被描述为「有趣的尝试」，领导者很容易忽视员工实际承担了多少额外负荷。随着时间的推移，过度工作会损害判断力，增加出错的可能性，并使组织更难区分真正的生产力提升和不可持续的工作强度。 如果是这样，公司可能很快就会发现，他们需要更多的人，而不是更少。 至少，IBM的人力资源主管是这样预期的。尼克·拉莫罗克斯告诉彭博社，削减早期职业招聘可能在短期内节省资金，但这有可能导致日后中层管理人员的稀缺。 因此，IBM计划将其入门级招聘人数增加两倍。"没错，"拉莫罗克斯说，"正是为了那些大家都说AI能胜任的工作。" 我曾任职的投资银行总是在几轮裁员之间不断地招聘——在试图弄清楚谁到底做什么的过程中，不断更替员工。 整个美国经济体可能很快也会这样做。 让我们来看看图表。

今天上午的就业报告对科技行业来说是"残酷的"。过去一年失去57,000个工作岗位，"几乎和2024年科技行业萧条最严重时期一样糟糕，并且明显比2008年或2020年的衰退时期都要严重。" 科技行业只是冰山一角。放眼整个美国经济，根据全球再就业与高管辅导公司Challenger, Gray & Christmas的报告，2月份雇主宣布裁员48,307人。这一数字较1月份宣布的108,435人下降了55%，较去年同月宣布的172,017人更是大幅下降了72%。 今年1月和2月，裁员公告总数累计为156,742人，这是自2022年（当时头两个月只裁了34,309人）以来，年初裁员最少的一次。不过话说回来，这个数字放在2009年至今的历年同期里，仍然排到第五高。 换句话说：裁员潮确实比年初和去年同期缓了一些，但放在历史坐标里看，依然不算低。打工人的日子，没那么快好起来。 领导太多了？

一篇学术论文发现，生成式AI正在就业领域制造一种"偏向资历的技术变革"，这种变革对初级员工的影响尤为严重。这不仅仅发生在科技行业：该研究分析了来自285,000家雇主的简历数据。 招聘衰退：

同一项研究解释说，初级岗位就业的减少"完全是通过招聘的下降来实现的"。 人工智能效应：

人们长期以来寻求购买建议的网站，如《Wired》和《Tom's Guide》，其流量遭遇了暴跌。我们现在直接问聊天机器人了—— 而机器人获取信息的来源，正是那些被它们挤出市场的网站。 还是人工智能？

应用人工智能教授亚历克斯·伊马斯指出，本周的生产率数据"显示出迹象"，表明公司已经在从人工智能中获益。 大家只是说说而已？

高盛（通过卡勒姆·威廉姆斯）的数据显示，尽管70%的公司都在谈论人工智能，但只有10%能说明它如何帮助其业务，而只有1%能量化其对收益的影响。 工作总是在变化： 科技记者罗兰·曼索普绘制了20世纪80年代最常见的工作分布图，发现"秘书"曾是19个美国州最常见的工作。

人工智能能做和不能做的工作：

彼得·沃克重新整理了来自Anthropic的数据，展示了人工智能理论上可以执行每个职业的哪一部分（蓝色），以及目前实际执行了多少（红色）。 下面这个问题问得好！

在X平台的一条回复中，负责Claude Code的鲍里斯·切尔尼解释说，Claude正在编写的所有代码正在创造新的、只能由人类完成的工作。

真是好工作啊，如果你能应聘得上的话： 年薪：405,000−485,000美元。 这是Anthropic的几个职位空缺及其薪资。代码在写代码，但总得有人告诉代码该写什么代码，而这是一份高薪工作。 Claude正在获胜：

来自Ramp的一张令人难以置信的图表显示了OpenAI在商业市场中不断缩小的份额（蓝色）与Claude不断增长的份额（橙色）的对比。 时间错位：

Gartner的一项研究预测，"人工智能不会带来'就业末日'——但会带来就业混乱。"他们预计从2028年开始，人工智能创造的就业岗位将超过它消除的岗位。 叫我“末日乐观主义者”吧，我觉得这一切发生的速度会比预想的还要快。 祝各位努力工作的读者们，周末愉快。

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