AI"大跃进"时 打工人训练模型只为取代自己?

举例而言,以前输入「给我推荐一家餐厅」的指令,AI可能会编造一个餐厅的名字。但现在,AI必须像真人一样思考和操作:先打开地图APP,定位你在哪;打开OpenRice,搜寻附近的餐厅;对比评分高低;计算餐厅离你的距离;最后综合推理,告诉你:「推荐去这家,因为它评分高且离你最近。」




这时,训练模型需要的人力要求也变高了——不能只看文字通不通顺,而是必须懂代码、懂数据分析,检查写的Python代码有没有错、它的推理逻辑(先查地图再查评分)是否合理。

2024到2025年,各大厂的大模型训练逐渐转向自动评估——设计一套「评分规则」,让AI进行「自动化评测」。这时,前期的大量人力失去了价值,企业立刻开始裁员。

在这期间,A小姐升职,开始带领团队,随之而来的是更大的压力,开始「向上管理」,要证明部门价值,也要执行裁员指标。有一段时间公司开始流行「降本增效」的极端口号,逼迫员工思考「怎么拿更少的人做更多的事」,形成了一套不断招、不断裁的机制——优先裁掉前几年扩张期招进来的、学历相对普通(普通一本或二本)、绩效不佳或成本较高的「老员工」,转而招聘学历背景更好(985高校、海外研究生)、更年轻、更聪明且工资相对较低的应届生或实习生——「又便宜又好」。那些日以继夜过着996生活、训练和优化模型的打工人,终于被模型给取代。

「当时非常流行这句话,如何让更少的人完成更多的事情。我每次听到这些话都想吐。」

A小姐去年从字节跳到了阿里,感受到大厂内卷的极致——「阿里非常喜欢搞大跃进,并且喜欢讲故事。他们通常想在两个月内推出一个大产品,于是我就疯狂地进行宣发,将这个产品推广出来。」

在内部,阿里实行「赛马机制」,两三个团队做同样的事,输者全员被裁,或被拆解输送人才。甚至不同业务线也竞争激烈,一些部门甚至将内部其他事业部的产品视为直接竞品(对标对象)。




由于人力成本高,在降本增效的方针下,裁员变成了管理层的「政绩」,甚至层层加码——老板要求裁10%,中层就裁20%,不顾实际业务需求。

A小姐自述,以前自己是个「F人」(MBTI中的情感型),情感丰富,也容易感受到他人丰富的情感,但这两年工作下来,A小姐逐渐变成了「T人」(MBTI中的理性型),遇到事情已经不会有太多情绪上的波动,团队有女孩因工作做不完打电话崩溃大哭,她没有安慰,只是开始思考解决问题、安排任务。

她坦言,这几年能在高压、决策溷乱的大厂环境中生存下来,是因为能够剥离个人情感、不追求价值认同、纯粹以「打工赚钱」为目的,避免精神崩溃——「他们都说我是『天选打工人』」。

[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊,我想来说几句
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