最近这半年，开始越来越常听到一个词：裁员。
之前看到国外科技公司裁员。我们总觉得那是矽谷大公司的事，离马来西亚还很远，新闻看看也就过了。但这几个月，马来西亚本地一些中小企业也开始陆续传出缩编、冻结招聘、部门整合。
奇怪的是很多公司其实没有倒，也不是完全没生意。是因为老板们发现原来现在一个人加上几个AI工具，可能就能做掉以前整个小团队的工作。也有些企业开始把几个人的工作慢慢集中到一两个人身上。
公司只想留下“流程”
前阵子，我和一位同样毕业于成大的学长聊天。他之前在海外一家外企子公司工作，我们聊到现在大家最焦虑的事：到底怎样的员工，还能“活下来“。
他讲了一句话：“现在很多公司其实是在叫员工帮忙训练AI，等AI学会后再把人裁掉。”
听起来很残酷，但你仔细想很多企业现在真的都在做同样的事。客服开始整理标准回复、业务流程开始被系统化、资深员工的经验被整理成SOP……过去那些只有老师傅才知道的东西，现在公司都希望能留下来变成资料、流程、模型。
从我的角度看来，这其实是一场Knowledge Structuring(知识结构化)的过程。企业过去最大的问题是知识散落在人身上。老师傅知道怎么应对处理客户，资深会计知道哪些地方容易计算出错，老业务知道客户真正的需求是什么，行政知道哪个流程最容易卡住。所以以前公司很依赖人。现在AI出现后，公司第一次有机会把这些“经验老手”慢慢抽离出来。
这也是很多人开始焦虑的原因。因为大家发现以前以为不可取代的是经验，但现在企业真正想留下的可能只是经验背后的逻辑。
AI最先吃掉“重复”
大家以为AI最厉害的地方是生成图片、写文案、做影片。但真正让企业兴奋的是AI终于可以开始处理那些很琐碎、很耗时间、每天都在重复发生的事。例如：整理报价、回复客户常见问题、分类文件、写会议摘要、做资料比对、跟进流程。
最麻烦的是它们通常没有技术含量，却又占掉公司大量时间。以前不是不想优化，只是找不到一种成本合理的方法。现在AI出现后，那些每天都在消耗团队精力的琐事就可以被系统接手。这也是为什么现在很多企业开始重新检视每一个Workflow（工作流程）。只要这件事是一直在重复、有固定模式、能标准化、不需要人一直参与，那么AI就很可能开始介入。很多人真正的危机感是在这里开始出现的，那些以前以为稳定的工作其实只不过是重复很多次的人力流程。
真正危险是没有判断力
后来我跟学长聊到一个更深的问题。他说：“真正危险的，是很多人开始失去判断对错的能力。”
现在很多人使用AI，已经不是用来“辅助思考”，是直接“停止思考”。
AI怎么分析，就直接接受。
AI写什么，就直接贴出去。
AI给什么都照单全收。
这其实是一件很危险的事。
因为大型语言模型（LLM）的本质并不会真正理解世界。它比较像是一个极度强大的“机率预测系统”。它擅长生成看起来合理的答案。但这所谓的“看起来合理”并不等于真的正确。未来最重要的是我们到底有没有能力判断AI什么时候是错的，而这些就要基于我们对domain knowledge（领域知识）了解的深度了。
以前我们读书时，老师常说一句话：“不要只会背答案，要知道为什么。”
现在这句话突然变得很前卫。因为AI时代最稀缺的东西就是判断力。所以AI时代，孩子的基础教育还是非常重要的。要能学会判断力外，也要能够学会怎么学习新事物和逻辑思考能力，因为判断力的前提就是对基础知识以及理论有一定程度的认识和想法。这也是为什么我到现在依然很喜欢上理论课的原因。
除此之外，AI目前还匮乏的也包含了contextual thinking（情境理解）、对现实世界的感知能力、对产业真实的理解能力、对人的理解。它可能还不知道客户其实已经不爽三个月了、老板真正担心的是现金流、某个数据异常其实是供应链出了问题。这些东西都不会直接展示在资料里，只有真正在现场的人是最清楚的。
AI会放大人的能力差距
AI并没有让人变得不重要，它在让真正厉害的人变得更有价值。因为工具越强，放大的差距越大。一个没有逻辑能力的人用AI只会更快产出大量错误内容，但一个有判断力的人会把AI变成自己的外挂系统。
这其实就像数据科学里垃圾进、垃圾出（Garbage In, Garbage Out）的概念：如果输入的问题本身就错了，那么再强的模型也只能产出更精致的错误。
我觉得最危险的做法是把自己活成“可被复制的流程”。因为一旦你的工作只剩下重复执行，公司迟早就会把他交给系统。所以未来真正重要的是要让自己具备：
判断问题的能力
验证答案的能力
理解客户与现场应变的能力
资讯整合的能力
在混乱中做决策的能力
未来很多工作不一定消失，但工作型态一定会改变。以前公司需要的是帮忙执行的人，未来公司更需要的是能知道AI哪里不可靠的人。
而AI会先淘汰掉那些已经停止思考的人。
技术会越来越便宜，工具会越来越普及。真正稀缺的是能在混乱资讯中依然保持清醒的人。
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