她把 AI 用到最好，然後被裁了

她做了一套 AI 系統，可以在五分鐘內回答主管臨時丟過來的問題，誤差低到幾乎沒有。四月，她在 Meta 的會議上被副總裁公開表揚。五月，她收到了解雇通知。 職場勵志故事都說，誰把新工具學得最快、用得最透，誰就最安全。這位量化研究工程師，活成了這個故事的反面。 說穿了沒什麼離奇的地方。她原本的工作，是過去要十幾個人開好幾週會才做得出來的研究。她用 AI 把這件事壓進五分鐘，於是那個位置，就沒人需要了。她在組裡是把 AI 用得最透的那一個，因此被表揚，也因此被裁。 這背後有個更老的邏輯，跟 AI 沒關係，跟「升級」這件事本身有關。 一九七〇年代，美國的紡織廠陸續換上自動化機器。每一家都換，沒有選擇，不換就等著被便宜的同行擠死。換完之後，大家產能都上去了，布料更便宜了，但利潤沒有變多，所有人只是繼續在原地跑。巴菲特那時賣掉了自己的紡織廠，後來他講得很白：升到底，也只是繼續痛苦地活著。把工廠換成工程師、研究員、設計師，邏輯沒什麼兩樣。 這就是 AI 時代一個不太有人說破的矛盾：不升級的公司確實撐不住，可是升級了，也沒有人能保證你比昨天更安全。每個人都在往上爬，爬到最後，發現只是換一個地方繼續喘。 AI 把一件事變快、變省人，第一個受影響的，常常不是用不好它的人，反而是把它用到極致、因此證明了「這裡不需要這麼多人」的那一個。學會用工具當然還是該做的事，只是別把它當成一張保命符。真正值得你多花一點時間想的，是另一個問題：當你手上這件事可以被壓進五分鐘，你還剩下什麼是別人不容易拿走的，比方判斷、品味、跟人打交道的那部分。 她現在要回台灣了，說想先好好休息一陣子。AI 系統還在公司裡跑著，她已經不在那裡了。