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大家好，这里是北境翁，今天来给大家聊一下AI产业对如今工作岗位的冲击。AI正在消灭一部分人的工作，而且这场变化已经不只是科技公司的事情了。

2026年10月22日，英国巴克莱银行宣布，计划在年底前削减约5000个岗位，其中约六成涉及支持职能，并将组织调整与AI带来的效率提升联系起来。

10月29日，美联社又报道，部分曾经依赖AI削减人力的企业，开始重新招聘人工客服和资深工程师。一边是机器替代人，一边是企业重新找人，这看起来有些矛盾，却恰恰说明问题没有那么简单。

2025年，美国企业宣布的AI相关裁员计划已经达到54836人次，而MIT的一项研究发现，AI技术能力覆盖的美国劳动市场工资价值达到11.7%。

这场变化真正值得警惕的，恐怕不是有多少人会失业，而是一个更根本的问题，如果未来经济活动不再必须依靠人类劳动，那么我们过去三百年建立起来的经济规则，还能解释这个世界吗？

AI最先拿走的

很多人一提到AI冲击就业，首先想到的就是企业裁员，觉得只要自己没有被公司辞退，暂时就没有什么危险。

但在我看来，这种理解可能低估了AI带来的变化。企业不一定非要先解雇一个员工，才算用AI替代了人。它完全可以从减少招聘开始，让原本需要十个人完成的工作，逐渐变成五个人加上一套AI系统。

2025年，美国企业宣布的裁员计划中，有54836人次被归因于人工智能。需要注意，这里统计的是企业宣布的裁员计划，而不是最终已经完成的实际离职人数。它至少说明，AI已经开始进入企业的人力成本计算表。

更值得琢磨的是MIT的ProjectIceberg研究，这项研究模拟了美国约1.51亿劳动者、923种职业和3.2万多项技能之间的关系。研究发现，当前AI技术能力已经覆盖美国劳动市场中相当于11.7%工资价值的认知和行政类技能，涉及金融、医疗、专业服务等多个领域，对应工资价值约1.2万亿美元。

这个11.7%不是说美国已经有11.7%的工作被AI抢走，更不是说这些岗位马上就会消失。它真正说明的是，AI能够触及的劳动范围，远远超过人们通常想到的程序员和科技公司。

这才是值得警惕的地方，过去大家认为，AI主要影响写代码、做设计、处理简单客服的人，可当它能够处理文档、分析数据、整理资料、完成部分金融和行政工作时，受到影响的就不再只是科技行业。

而且，企业调整用工的方式，可能比裁员名单更隐蔽，美国达拉斯联储2026年9月1日公布的一项研究显示，2026年5月接受调查的得克萨斯州企业中，约三分之二已经在使用生成式AI，两年前这一比例约为40%。

研究人员分析在线招聘数据后发现，AI自动化暴露程度较高的职业，招聘职位数量相对下降，到2025年第一季度，差距约为8%。按照该研究的估算，生成式AI自动化暴露使得得州2025年在线招聘职位总量减少约2.6%。

这意味着什么？企业未必需要大规模裁员，只要不再招聘那么多新人，原本属于年轻人的入行机会就会逐渐减少。

斯坦福大学数字经济实验室2026年8月12日更新的一项研究，使用覆盖数百万美国劳动者的ADP工资数据，发现22至25岁、处于AI高暴露职业的年轻劳动者，其就业水平比按照低暴露职业的趋势推算的反事实水平低约19%。

研究认为，这种差距主要体现为年轻人的招聘减少，而不是大规模解雇现有员工。这组数据尤其值得关注，因为它揭示了一个容易被忽略的变化，老员工可能暂时还能保住岗位，可年轻人却越来越难获得进入行业的机会。

所以，AI消灭工作的第一步，不一定是把所有人赶出办公室，而是让企业逐渐发现，过去必须招聘那么多人的理由已经不存在了。

三百年经济学的盲区

要理解这场变化为什么不只是就业问题，就必须往经济学的底层看。1776年3月，亚当·斯密出版《国富论》，系统讨论劳动分工、市场交换和财富增长。1867年9月，马克思出版《资本论》第一卷，进一步从劳动和社会必要劳动时间等角度分析商品价值。

此后两百多年，经济学不断发展，出现了各种理论和学派，但有一个长期存在的基础条件，经济活动的主要参与者，始终是人类。

为什么这个条件如此重要？因为人类有自己的生理限制。我们需要睡觉，需要吃饭，会疲劳，会衰老，最终还会死亡。

正因为生命有限，人类才会产生时间偏好，才会考虑今天消费还是明天消费，才会担心未来的收入，才会为了养老、医疗和家庭生活积累财富。

换句话说，过去经济学研究的劳动、消费、储蓄、投资和交易，很大程度上都建立在人类的生命特征之上。可AI不一样，按照邵怡蕾2026年7月出版的《硅基经济学》所提出的理论框架，硅基智能体与碳基人类最大的区别之一，就是两者对时间的体验和约束不同。

人类的一天有24小时，连续工作会疲劳，遇到困难会焦虑，做决策时还要考虑年龄、寿命和未来的不确定性。

硅基智能体却不需要像人一样睡觉，不会因为年龄增长而自然衰老，也没有生物意义上的死亡恐惧。它可以在满足算力和能源条件的情况下持续运行，反复处理任务。

这就带来一个过去经济学很少面对的问题，如果一种新的经济参与者，不再受到人类相同的生理时间限制，那么围绕人类时间偏好建立的部分经济假设，还能不能原封不动地使用？

我个人更倾向于认为，这才是硅基经济学真正值得讨论的地方，它让人想到牛顿力学与爱因斯坦相对论之间的关系。

牛顿力学在很长时间里能够准确解释人类日常生活中的大量物理现象，但当研究对象进入接近光速的领域，旧有理论的适用边界就显现出来了。经济学也可能遇到类似的问题，过去的理论并不是毫无价值，而是当经济活动出现新的参与主体，原来的某些假设就需要接受新的检验。

不能再简单地认为，所有劳动都必须由人完成，所有经济决策都必须受到人类有限认知能力的约束。邵怡蕾提出的硅基经济学，正是试图从这个角度重新研究劳动、时间偏好、稀缺性和经济主体。

这不是给AI换一个经济学名称那么简单，而是在追问，当机器也能生产、分析、决策和参与交易，人类过去熟悉的经济规则，究竟还有多少能够直接沿用？

AI真正改变的东西

有人可能会觉得，AI再聪明，也不过是一台计算机。人类有经验、有感情、有判断力，机器怎么可能真正改变经济活动？

问题恰恰在于，经济活动中的很多决策，并不一定需要人类独有的情感，而是需要处理信息、计算概率、寻找更有利的策略。拿扑克牌来说，四个人打掼蛋，为什么会有高手和普通玩家的区别？

因为每个人只能看到自己手里的牌和已经打出来的牌，无法直接知道其他人手中有什么。大家需要根据有限信息判断对手的策略，还要考虑出牌顺序、队友配合和风险。

这就是不完全信息博弈，过去，人类高手能够利用经验、记忆和心理判断形成优势。但AI进入这类博弈之后，情况就发生了变化。它能够快速计算大量可能性，通过概率和策略搜索寻找更有利的行动。

2017年，AI系统DeepStack在约4.4万手德州扑克对局中击败职业选手。同年，卡内基梅隆大学开发的Libratus，在12万手比赛中战胜了四名顶尖职业选手。

这些比赛并不是说AI能够直接看见对手的底牌，而是证明了机器即使面对隐藏信息，也能够通过复杂计算和策略调整，在人类曾经占据优势的领域取得突破。

这背后的意义不小，过去人类很多决策优势，来自有限时间内的信息处理能力和经验积累。现在AI可以在短时间内完成大量计算，过去需要专业人士花费几个小时甚至几天完成的工作，可能被压缩到很短的时间内。

当然，AI也不是没有成本，国际能源署2026年发布的研究显示，全球数据中心用电量从2025年的485太瓦时，预计将增加到2030年的950太瓦时左右。芯片、能源、算力和基础设施，仍然是AI发展的现实约束。

但这并不改变一个关键趋势，AI正在把过去高度依赖人类经验和计算能力的经济活动，转变为人机共同参与、甚至部分由机器独立完成的生产过程。

在我看来，真正值得关注的不是AI能不能在某一场游戏中战胜人类，而是这种能力一旦进入金融、制造、行政、研发和商业交易，原本建立在人类劳动稀缺性之上的经济关系，就会受到持续冲击。

人类靠什么证明自己的价值？

说到这里，最重要的问题才真正出现，过去几万年来，人类社会有一个非常稳定的运行逻辑，人要生活，就必须获得食物和其他资源。

要获得这些资源，就需要劳动；有了劳动，才能获得收入，再通过收入维持消费和家庭生活。工作不仅是挣钱的方式，也是一个人进入社会的重要通道。

我们通过职业知道自己是谁，通过单位和行业建立社会关系，通过工作获得认可，也通过劳动感受到自己对家庭和社会的价值。可是，当AI能够承担越来越多的生产和认知任务，这套关系就可能发生变化。

2026年10月22日，巴克莱银行宣布计划在年底前削减约5000个岗位，其中约60%涉及支持职能，包括开发人员等岗位。银行将组织简化和技术效率提升与AI联系起来。

但企业的真实处境并没有想象中那么简单，10月29日，美联社报道，一些企业在尝试用AI替代人工之后，发现机器仍然无法完全承担复杂工作。

例如，瑞典金融科技公司Klarna在2025年重新开始招聘人工客服，其负责人承认，过去对AI聊天机器人的依赖有些过度。福特汽车则在2026年6月表示，在AI质量控制工具没有达到预期效果后，招聘或提拔了350名资深工程师。

这说明，AI确实可以替代一部分工作，但它还不能自动承担一个岗位涉及的全部责任。人的经验、判断、沟通和组织协作，仍然具有重要价值。

可问题在于，AI不需要完全取代人类，才能改变整个社会。只要原来需要一百个人完成的工作，现在只需要三十个人就能完成，那么剩下七十个人怎么办？

如果这种情况发生在越来越多的行业，社会就必须面对一个现实，劳动需求减少了，但人类的生活需求并没有减少。

这就涉及收入分配，过去，大多数人通过工资获得收入，企业通过销售商品和服务获得利润，国家通过税收和社会保障制度维持公共服务。

但如果越来越多的生产活动由AI承担，劳动者能够获得的工资收入可能受到挤压，而企业的生产效率和资本收益却可能继续增长。如果财富增长越来越依赖机器，而普通人的收入却越来越依赖有限的工作机会，那么传统分配机制就会面临新的压力。

因此，未来全民基本收入、公共收入保障以及其他社会分配制度，都可能成为重要的讨论方向。当然，这并不意味着全民基本收入已经成为必然选择，而是说明社会必须认真研究，当工作不再是每个人获得基本生活保障的唯一渠道时，收入应该通过什么方式分配？

更深一层的问题，是人的身份。一个人如果不需要每天上班，还能不能找到自己的生活目标？如果机器能够完成过去需要多年学习才能掌握的工作，人类又该如何理解自己的专业价值？

说白了，人类过去习惯用工作回答三个问题，我靠什么生活？我在社会上是什么位置？我为什么而努力？AI时代，这三个问题可能都要重新寻找答案。

结语

AI带来的真正冲击，恐怕不是某一天所有人突然失去工作，而是机器逐渐接管更多生产和认知任务，让劳动、收入和社会身份之间原本紧密的联系发生变化。

2025年美国5.5万人次AI相关裁员计划，只是已经显现的一角。接下来更值得关注的，是企业如何重新分配劳动、社会如何重新分配财富，以及人类如何重新定义自身价值。

三百年经济学的大厦或许不会一夜倒塌，但它赖以建立的部分前提，确实已经到了必须重新审视的时候。人类最终要回答的，不只是还能做什么工作，而是当机器越来越能干，人究竟为什么而活。

信源：巴克莱宣布裁员5000人 英国工会斥其以AI为借口抛弃员工

信源：比尔·盖茨谈AI对人类工作的冲击