18万人被裁的残酷事实背后：AI淘汰你不会有一声通知

排行榜 2025年10月29日 09:42 0 admin

人工智能

人工智能终于不再是“狼来了”的故事。

在埃森哲2025财报电话会议上，首席执行官Julie Sweet发出残酷的宣言：“不懂AI的员工，三个月内将会被解雇”。没有侥幸，在埃森哲这家全球员工一度超过80万人的巨头企业在短短三个月内就裁员超过1.1万人——哪怕为此支付超过8.65亿美元的天价遣散费。而根据硅谷商业周刊（Silicon Valley Business Journal）的报道显示，截至 2025 年10月，科技行业全球裁员总数已超过 184,000人，约 27.3% 的裁员与人工智能直接相关。

裁员超过184000人

“狼来了”这次真的不再是一个故事，而是切实关乎所有人命运的转折。自以chatgpt为代表的生成式AI横空出世以来，人工智能正在以前所未有的速度席卷所有行业。人工智能并不是一个新技术——以符号主义为代表的第一次人工智能浪潮、以专家系统/连接主义为代表的第二次人工智能浪潮、以深度学习/大模型为代表的第三次人工智能浪潮直到今天以生成式 AI / LLM为代表的第四次人工智能浪潮，这一技术的发展和演进已经超过70多年。

人工智能发展历程

颠覆式的发展

很多人还没有意识到这一次人工智能的颠覆性，也并没有意识到自己即将被替代和淘汰的危机。传统AI虽然也得到了长足的发展，并广泛用于识别、分类或预测等领域并在人脸识别等技术方向得到广泛的应用，但是由于拥有明显的局限性，因此并没有得到大规模的普及和发展。

但以chatgpt为代表的生成式AI则打破了桎梏，通过学习数据的内在结构和分布，然后利用这些知识来生成符合该结构的新样本——也就是实现了创造能力——生成式人工智能不是在数据库里搜索预先写好的答案，而是在根据积累的内容来实时“创造”全新的答案。拥有“创造力”的人工智能打破了以往人工智能技术发展的局限，也将其影响力和使用范围扩展到了无限大。

人工智能发展浪潮

和以往的三次人工智能浪潮相比，为什么这一次人工智能的发展造成了如此大的影响？

主要来自于三个方面：计算能力的巨大提升、海量数据的积累以及算法模型的突破。

人工智能模型的训练需要基于庞大的并行计算能力，而以往依托于游戏多边形计算的高性能图形处理器（GPU）无意中十分契合了人工智能的发展，使得训练具有数千亿甚至万亿参数的模型变为可能。同时得益于云计算的快速发展，使得人工智能可以利用AWS、Azure等提供的大规模云算力，使得更多研究团队可以更方便快捷地获取到充足的算力来投入到各项研究之中。

海量数据的积累为人工智能模型训练提供了充足的材料，经过几十年互联网的发展，其上已经积累了海量的各式各样的数据，这些数据都成为了人工智能技术得以发展的基石。同时得益于自动化数据爬取、清洗和标注技术的发展，能够为模型提供干净、可用的训练材料，从而大大降低了人工智能模型的训练时间和成本。

Transformer架构及其关键组件 Attention 机制是生成式人工智能得以发展的基石，通过解决传统循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理长文本时效率低、难以捕捉长距离依赖关系的难题，提高了人工智能模型的并行处理和学习效率，从而使得众多企业纷纷可以推出属于自己的人工智能模型。