AI 时代, 我们到底应该做什么才能活下去(StreamPDF 创立有感)
2026年10月26日 · StreamPDF Team
前言
AI 被称为第四次工业革命, 它革了谁的命?
革命, 就要有人死亡.
第一次工业革命, 大约在 18 世纪 60 年代开始, 持续到 19 世纪 40 年代(1760-1840 年左右), 其将人类从农业社会带领到了工业文明. 开启了蒸汽时代, 这一次工业革命谁受伤了? 无产阶级, 农业劳动者和手工业者, 人类第一次有了独立于其他人的高效生产资料.
第二次工业革命, 大约在 19 世纪 70 年代, 持续到 20 世纪初(1870-1914 年左右), 其将人类从蒸汽时代带领到了电气时代. 这一次工业革命谁受伤了? 无产阶级, 小企业主, 人类进一步的通过电力提升了生产资料的效率.
第三次工业革命, 大约在 20 世纪 40 年代开始, 持续到 21 世纪初(1940-2010 年左右), 其将人类从电气时代带领到了信息时代. 这一次工业革命谁受伤了? 无产阶级, 工业蓝领, 效率低下的老旧技术的企业, 人类进一步的通过信息的交互大幅提升了生产资料的效率.
第四次工业革命, 革了谁的命?
这被称为第四次工业革命的人工智能, 起源于互联网, 并极速发展. 在互联网领域, 程序员, 设计师, 数据分析师等岗位, 已然成了最先受伤的岗位.
从 ChatGPT 发布(2022 年 11 月 30 日)算起, 全球科技行业的裁员潮就没有停过. 根据裁员统计网站 Layoffs.fyi 的数据, 短短几年间, 全球已有超过 65 万名科技从业者被裁, 涉及 2600 多起裁员事件:
- 2023 年, 裁员 26.3 万人, 创下历史最高纪录. 谷歌裁 1.2 万, 微软裁 1 万, 亚马逊累计裁 2.7 万, Meta 在 2022-2023 年间累计裁 2.1 万, Salesforce 裁 8 千. 同年, IBM 宣布冻结约 7800 个 AI 可以胜任的后台岗位的招聘.
- 2024 年, 裁员 15.2 万人, 平均每天约 780 人失去工作. 英特尔裁 1.5 万, 特斯拉裁 1.4 万, 思科裁超 1 万. 同年, Duolingo 用 AI 替换了 10% 的外包译者.
- 2025 年, AI 第一次成为公开的裁员理由. 英特尔再裁 2.2 万, 微软 7 月裁 9 千, 亚马逊 10 月裁 1.4 万, 并在内部信中写道 "AI 是自互联网诞生以来最具变革性的技术". 同年, Salesforce 用 AI 客服替代了约 4000 个人工客服, 在线教育公司 Chegg 的学员大量流向 ChatGPT, 被迫裁员 22%.
- 2026 年, 裁员愈演愈烈. 甲骨文 3 月宣布一次性裁员最高达 3 万人, 为其历史上最大规模; 戴尔裁 1.1 万; Meta 4 月裁 8 千, 并明确表示这是由 "AI 效率" 驱动; Block 创始人 Jack Dorsey 直接裁掉近 40% 的员工, 称 AI 已经能胜任更多任务. 截至 10 月, 2026 年累计裁员已接近 20 万, 日均超过 1000 人, 超过以往任何一年.
更耐人寻味的是, 这些裁掉自家员工的公司, 恰恰是营收创历史新高, 股价屡创新高的公司. Meta 在裁员后的 2023 年, 股价上涨超过 150%. 华尔街用真金白银告诉所有的 CEO: 裁员 + AI 叙事 = 股价上涨. 从此, 裁员不再是一家公司陷入危机的信号, 而是它拥抱 AI 的勋章.
这不只是一次裁员潮, 而是一场革命, 被裁掉的岗位不会回来了.
和此前的三次工业革命不同, 前三次工业革命, 每一次都有着人类的大脑作为兜底, 人类的智力在前三次工业革命中都是无可替代的. 但是, 这第四次工业革命, 想要取代人类的智力.
当然, 幸运的是, 机器只能取代智力, 却无法承担责任, 你不能要求一台机器去承担责任. 更具讽刺意味的是, 即便是这样一台无法承担责任的机器, 你要求它工作时, 依旧要为每一次回答支付 token.
AI 发展的未来, 究竟是什么样子的
没人知道, 我相信 OpenAI, Anthropic, Google 等头部公司, 目前也无法研判 AI 的未来到底会发展成为什么样子. 但是有一个可以确定的, 无产阶级的工人一定会在 AI 的浪潮中再次受伤.
如果 AI 真的取代了人类的智力, 走向共产主义社会, UBI 会成为新的社会基础. 那么公民的权利从何而来? 脱离了社会劳动, 人类的权利到底怎么算? 被 AI 奴役的人类, 应该有社会权利吗?
回到当下社会, 你认为被 TikTok 等奶头乐洗脑的人, 应该有社会权利吗?
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这个悲观的主题里, 藏着一件幸运的事: AI 可以取代人类的智力, 却无法消费社会生产力.
一切生产的终点都是消费, 经济的本质是一个闭环: 人们工作, 领取工资, 再用工资买回自己生产的东西. 前三次工业革命, 机器取代的是体力, 被取代的人转向新的岗位, 继续领工资, 继续消费, 闭环从未中断. 但这一次, 如果 AI 取代的是智力本身, 被取代的人将很难再找到下一份工作. 没有工资, 谁来消费 AI 生产出来的商品? AI 不吃饭, 不旅行, 不买房子.
这也是为什么 UBI 被如此严肃地讨论: 它不是乌托邦式的福利幻想, 而是给这个闭环续命的现实选项. 但 UBI 的钱, 终究要从 AI 创造的财富中来, 那么分配权在谁手里?
我认为 AI 一定会进入物理世界, 取代大量工人的岗位. 当 UBI 真的来临, 我们算是在被 AI 奴役吗?
我们到底应该做什么才能活下去?
AI 的思考与人类的思考, 是同一种东西吗? 就我的感知而言, 是的. 人类的大脑依靠数以亿计的神经元突触, 判断下一个行为, 决定下一句话. 本质上, 它是一个推理工具. 而目前人类与 AI 最大的区别在于记忆: 人类的大脑可以记忆并浓缩几十年上百年的经历和知识, AI 目前还做不到.
但 AI 实在太强了: 尽管记忆机制受限, 它却在诞生之时就已经记住了海量知识, 这是人类无法做到的. 人类在诞生之后, 需要十几年的训练, 才能成为一个合格的人类.
我相信, 终有一天, AI 的记忆力也会大幅提升.
但是, AI 生产出来的东西可信吗? 不妨自问: 你现在写代码, 会逐行审查 AI 生成的每一行代码吗? 大多数人不会. 但这并不是因为你信任 AI, 而是 AI 的产出数量级, 已经超出了人类审查能力的边界. 这无可厚非. 尤其在互联网领域, 这是可以接受的, 互联网每天生产无数的网页. 有些有用, 有些没有用. 不过现实生活和物理领域对错误的容忍度, 远远低于互联网. 这也是为什么互联网成为了 AI 爆发的领域.
那么, 在物理世界里, 人类还剩下什么?
回到前面的结论: AI 可以生成一切, 却无法承担责任. 而承担责任的具体形式, 就是审查. 现实世界不像互联网, 容错率极低: 桥梁图纸, 药品配方, 财务报表, 法律文书, 每一份产出的背后, 都必须站着一个可以追责的人(因为砍 AI 的头毫无作用). 当 AI 垄断了生成, 人类能做且必须做的, 就是验证它, 并为它的结果签字. 我认为, 审查 AI 的行为与产出, 就是未来工人阶级仅有的工作选择: 我们从生产者, 变成了审查者.
但审查远比生成难. AI 的错误往往看起来非常正确, 只有比它懂得更多的人, 才能审出它的错. 这意味着审查需要专业的技能, 以及长时间的训练, 这不是所有的人都能完成的.
另一条路, 是深入一个领域, 深到 AI 需要你. AI 的知识是平均的: 广而浅, 在数据密集的地方表现出色, 在数据稀疏的领域深处, 它会一本正经地出错. 以我熟悉的 PDF 为例: 规范近千页, 真实世界的畸形文档千奇百怪, AI 写出的解析代码看似完美, 一碰到边缘用例就会崩溃, 而一个读过 PDF.js 源码的人, 一眼就能看出问题所在.
这条路的走法是双向的: 向内, 把 AI 当做一个研究助手, 通过长时间的对话去探索领域深处; 向外, 把你学到的知识封装成工具, 提供给其他 AI 使用. 到那时, 你不再是 AI 的竞争者, 而是 AI 的眼睛和手脚; 或者, 成为 AI 在该领域的审查者, 回到上面那条路.
总结
坦率地讲, AI 对普通人而言是可怕的: 人类需要十几年的学习生涯, 才能成为一个合格的人类, 而 AI 出生就有. 前三次工业革命, 人类凭借智力守住了一切; 这一次, 智力本身成了被革命的对象.
革命, 就要有人死亡. 但每一场革命落幕之后, 活下来的人都会站在新的生产资料之上. 这一次, 我希望站在上面的, 是学会奴役 AI 的我们, 而不是被 AI 奴役的我们.
关于我: StreamPDF 创始人, 深入 PDF 领域, 以及 AI 领域. 本文由 AI 协助创作, 由本人审校并对内容负责.
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