越靠近 AI，為什麼反而越容易被 AI 取代？

「資深工程師真正的任務，是製造出更多資深工程師。」 微軟副總裁 Scott Hanselman 說這話，是在回應一個正在發生的現象：很多科技公司把初階工程師的職缺大幅削減，讓 AI 處理那些入門工作。帳面上省成本，效率數字好看，決策邏輯清楚。 問題在後頭。初階工程師做的是基礎工作，同時也在走一條路，往資深工程師的方向走。這條路被截斷，幾年後需要做複雜判斷的人、能維護老系統的人、有辦法帶下一代的人，要從哪裡招？ AI 是更好的工具，用了它省不掉培養人才的責任。但很多公司的決算，似乎把這兩件事放進同一個格子裡了。 中國杭州，今年有一個工程師的案子打上了法庭。 這個工程師化名周遊，2013 年進入一家科技公司工作，後來被調去負責「AI 大模型質檢」，每天審查 AI 生成的內容，幫 AI 改錯，維護輸出品質。 今年初，他收到解雇通知，理由說的是「宏觀環境不好、組織調整」。他認為是違法解雇，提告仲裁。 到了庭上，公司才說出真正原因：AI 技術升級了，他的工作被 AI 完全取代了。法官要求公司提出替代的具體方案和數據，公司拿不出任何文件。兩審都判公司輸，賠償超過 26 萬人民幣。 他的律師在庭上說了一句話：「這職位本來就是跟著 AI 發展出來的，他天天幫 AI 改錯，最後等於把自己的工作改掉了。」 兩件事放在一起，說的是兩個不同層次的問題。 Hanselman 那個，是企業層次的：砍掉初階職缺，帳面省的是基礎工作成本，看不見的代價是培養資深人才的那條路被截斷了。 周遊那個，是個人層次的：把自己定位成 AI 專家，每天在 AI 旁邊工作，並沒有因此得到保護。 這兩個邏輯各自成立，彼此不互相回答。到目前為止，沒有一個方向說清楚了怎麼同時應對。