北京
馬克·扎克伯格在2022年11月9日做了件大事。他對(duì)著全體員工宣布，Meta要裁掉大約1.1萬人，占員工總數(shù)的13%。當(dāng)時(shí)他給出的理由很實(shí)在：宏觀經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)、成本飆升、廣告業(yè)務(wù)放緩。在那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，距離ChatGPT公開發(fā)布還有整整三周，而他口中沒提半個(gè)“AI”。
這一幕后來被反復(fù)上演。進(jìn)入2023年，谷歌、Salesforce、亞馬遜等公司在解釋大規(guī)模裁員時(shí)，都不約而同地把聚光燈打在了AI上。從董事會(huì)到公關(guān)室，硅谷最受歡迎的解釋話術(shù)誕生了：“AI正在改變我們的工作方式。”故事聽起來干凈利落，面向未來，投資者也愛聽。可問題是——它是真的嗎？
如果我們把時(shí)間線和數(shù)據(jù)攤開來看，一幅截然不同的圖景就會(huì)浮現(xiàn)。美國(guó)科技行業(yè)的裁員潮其實(shí)始于2022年初，遠(yuǎn)早于ChatGPT在2022年11月走入公眾視野。2022年全年，全美科技公司累計(jì)裁掉了約9.3萬個(gè)崗位，到了2023年這個(gè)數(shù)字更是突破20萬。在裁員潮啟動(dòng)的那一刻，大型語(yǔ)言模型距離企業(yè)級(jí)可用還有很長(zhǎng)一段路。那些后來被各大公司拿來當(dāng)理由的技術(shù)，當(dāng)時(shí)還停留在學(xué)術(shù)論文和研究實(shí)驗(yàn)室里，要么是原型，要么純屬實(shí)驗(yàn)性質(zhì)。單看這個(gè)時(shí)間先后，就足夠讓我們對(duì)“AI驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力、因此重組勞動(dòng)力”的說法打上問號(hào)。
Meta本身就是一個(gè)極有說服力的案例。2022年11月那輪萬人級(jí)別裁員，公告里壓根沒出現(xiàn)AI。三個(gè)月后，扎克伯格把2023年定為“效率之年”，緊接著又裁掉1萬名員工。到了這時(shí)，AI才突然成為公司向外陳述的核心理由，只是當(dāng)時(shí)Meta內(nèi)部幾乎找不到任何由AI驅(qū)動(dòng)的、可量化的生產(chǎn)力躍升來支撐這個(gè)決定。這不是一個(gè)微不足道的時(shí)間錯(cuò)位，而是整個(gè)敘事的根基出了問題——你很難把裁員歸因于一項(xiàng)在決策時(shí)還根本沒有部署形態(tài)的技術(shù)。
再退一步看，如果AI真的在2023年到2024年間大規(guī)模替代人力并拉動(dòng)生產(chǎn)力，我們應(yīng)該能從宏觀數(shù)據(jù)里抓到一條對(duì)應(yīng)的上揚(yáng)曲線。但證據(jù)并不支持這個(gè)結(jié)論。阿西莫格魯在2024年發(fā)表于NBER上的《人工智能的簡(jiǎn)單宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)》中明確指出，AI的短期生產(chǎn)力影響可能相當(dāng)溫和，只有極小部分任務(wù)能在近期實(shí)現(xiàn)成本有效的自動(dòng)化。高盛的一份報(bào)告雖然承認(rèn)長(zhǎng)期轉(zhuǎn)型潛力巨大，但也強(qiáng)調(diào)顯著的生產(chǎn)力效應(yīng)需要數(shù)年時(shí)間才能在規(guī)模上顯現(xiàn)。
當(dāng)然，職場(chǎng)場(chǎng)景下的微觀研究確實(shí)觀察到生成式AI在寫作、客服、軟件開發(fā)和翻譯等領(lǐng)域提升了個(gè)人表現(xiàn)。Brynjolfsson、Li與Raymond在2023年的NBER論文《工作中的生成式AI》發(fā)現(xiàn)，面向客戶的崗位員工獲得了有意義的效率增益。然而，這些個(gè)體層面的改善與整體生產(chǎn)率數(shù)據(jù)之間仍存在隔閡——微觀測(cè)得的提升并沒有同步轉(zhuǎn)化為宏觀層面的爆發(fā)。真正的問題或許在于，敘事比現(xiàn)實(shí)跑得快了太多。
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