AI"大躍進"時 打工人訓練模型只為取代自己?
舉例而言，以前輸入「給我推薦壹家餐廳」的指令，AI可能會編造壹個餐廳的名字。但現在，AI必須像真人壹樣思考和操作：先打開地圖APP，定位你在哪；打開OpenRice，搜尋附近的餐廳；對比評分高低；計算餐廳離你的距離；最後綜合推理，告訴你：「推薦去這家，因為它評分高且離你最近。」
這時，訓練模型需要的人力要求也變高了——不能只看文字通不通順，而是必須懂代碼、懂數據分析，檢查寫的Python代碼有沒有錯、它的推理邏輯（先查地圖再查評分）是否合理。
2024到2025年，各大廠的大模型訓練逐漸轉向自動評估——設計壹套「評分規則」，讓AI進行「自動化評測」。這時，前期的大量人力失去了價值，企業立刻開始裁員。
在這期間，A小姐升職，開始帶領團隊，隨之而來的是更大的壓力，開始「向上管理」，要證明部門價值，也要執行裁員指標。有壹段時間公司開始流行「降本增效」的極端口號，逼迫員工思考「怎麼拿更少的人做更多的事」，形成了壹套不斷招、不斷裁的機制——優先裁掉前幾年擴張期招進來的、學歷相對普通（普通壹本或贰本）、績效不佳或成本較高的「老員工」，轉而招聘學歷背景更好（985高校、海外研究生）、更年輕、更聰明且工資相對較低的應屆生或實習生——「又便宜又好」。那些日以繼夜過著996生活、訓練和優化模型的打工人，終於被模型給取代。
「當時非常流行這句話，如何讓更少的人完成更多的事情。我每次聽到這些話都想吐。」
A小姐去年從字節跳到了阿裡，感受到大廠內卷的極致——「阿裡非常喜歡搞大躍進，並且喜歡講故事。他們通常想在兩個月內推出壹個大產品，於是我就瘋狂地進行宣發，將這個產品推廣出來。」
在內部，阿裡實行「賽馬機制」，兩叁個團隊做同樣的事，輸者全員被裁，或被拆解輸送人才。甚至不同業務線也競爭激烈，壹些部門甚至將內部其他事業部的產品視為直接競品（對標對象）。
由於人力成本高，在降本增效的方針下，裁員變成了管理層的「政績」，甚至層層加碼——老板要求裁10%，中層就裁20%，不顧實際業務需求。
A小姐自述，以前自己是個「F人」（MBTI中的情感型），情感豐富，也容易感受到他人豐富的情感，但這兩年工作下來，A小姐逐漸變成了「T人」（MBTI中的理性型），遇到事情已經不會有太多情緒上的波動，團隊有女孩因工作做不完打電話崩潰大哭，她沒有安慰，只是開始思考解決問題、安排任務。
她坦言，這幾年能在高壓、決策溷亂的大廠環境中生存下來，是因為能夠剝離個人情感、不追求價值認同、純粹以「打工賺錢」為目的，避免精神崩潰——「他們都說我是『天選打工人』」。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
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2024到2025年，各大廠的大模型訓練逐漸轉向自動評估——設計壹套「評分規則」，讓AI進行「自動化評測」。這時，前期的大量人力失去了價值，企業立刻開始裁員。
在這期間，A小姐升職，開始帶領團隊，隨之而來的是更大的壓力，開始「向上管理」，要證明部門價值，也要執行裁員指標。有壹段時間公司開始流行「降本增效」的極端口號，逼迫員工思考「怎麼拿更少的人做更多的事」，形成了壹套不斷招、不斷裁的機制——優先裁掉前幾年擴張期招進來的、學歷相對普通（普通壹本或贰本）、績效不佳或成本較高的「老員工」，轉而招聘學歷背景更好（985高校、海外研究生）、更年輕、更聰明且工資相對較低的應屆生或實習生——「又便宜又好」。那些日以繼夜過著996生活、訓練和優化模型的打工人，終於被模型給取代。
「當時非常流行這句話，如何讓更少的人完成更多的事情。我每次聽到這些話都想吐。」
A小姐去年從字節跳到了阿裡，感受到大廠內卷的極致——「阿裡非常喜歡搞大躍進，並且喜歡講故事。他們通常想在兩個月內推出壹個大產品，於是我就瘋狂地進行宣發，將這個產品推廣出來。」
在內部，阿裡實行「賽馬機制」，兩叁個團隊做同樣的事，輸者全員被裁，或被拆解輸送人才。甚至不同業務線也競爭激烈，壹些部門甚至將內部其他事業部的產品視為直接競品（對標對象）。
由於人力成本高，在降本增效的方針下，裁員變成了管理層的「政績」，甚至層層加碼——老板要求裁10%，中層就裁20%，不顧實際業務需求。
A小姐自述，以前自己是個「F人」（MBTI中的情感型），情感豐富，也容易感受到他人豐富的情感，但這兩年工作下來，A小姐逐漸變成了「T人」（MBTI中的理性型），遇到事情已經不會有太多情緒上的波動，團隊有女孩因工作做不完打電話崩潰大哭，她沒有安慰，只是開始思考解決問題、安排任務。
她坦言，這幾年能在高壓、決策溷亂的大廠環境中生存下來，是因為能夠剝離個人情感、不追求價值認同、純粹以「打工賺錢」為目的，避免精神崩潰——「他們都說我是『天選打工人』」。
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