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在一个风和日丽的周末，我决定独自一人去附近的山区游玩。沿途的风景美不胜收，我心情愉悦地坐在大巴车上，欣赏着窗外的美景。然而，就在我沉浸在这份宁静与美好之中时，一场突如其来的意外打破了这份宁静。 那天，大巴车行驶在蜿蜒的山路上，车窗外是连绵起伏的山峦和清澈的溪流。我坐在车厢的角落，看着窗外的风景，不知不觉地睡着了。突然，一阵剧烈的摇晃将我从睡梦中惊醒，紧接着，车身猛地一震，我整个人被抛向了前方。 “发生什么事了？”我惊恐地问道。周围的乘客也纷纷从睡梦中惊醒，纷纷询问发生了什么。司机紧张地回答：“可能是山体滑坡，我们被堵在了路上。” 听到这个消息，我心中一紧。山体滑坡，意味着大巴车随时可能被巨石砸中，或者被泥石流吞噬。想到这里，我不禁感到一阵恐惧。然而，恐惧并没有持续太久，因为我知道，现在最重要的是保持冷静，与大家共同努力，寻找生存的希望。 在司机的带领下，我们迅速组织起来，开始寻找可以避难的地方。车厢内，人们紧张地议论着，有的祈祷着，有的安慰着身边的人。就在这时，一位年长的乘客站了出来，他告诉我们，附近有一处废弃的房屋，我们可以去那里避难。 在众人的共同努力下，我们终于找到了那处废弃的房屋。然而，当我们进入房屋时，却发现里面已经是一片狼藉，显然已经很久没有人居住了。但我们没有时间犹豫，立刻开始寻找可以避难的地方。 在房屋的角落里，我们发现了一个小房间，里面堆满了杂物。我们小心翼翼地清理出一片空地，然后大家挤在一起，紧紧地抱在一起，等待着救援的到来。 时间一分一秒地过去，我们的心情也越来越紧张。就在这时，远处传来了救援人员的呼喊声。我们激动地跑出去，看到救援人员正在努力地清理道路，以便将我们救出。 经过漫长的等待，救援人员终于将我们救出了险境。当我们重新踏上平坦的道路时，心中充满了感激。大巴车虽然“要了我”，但最终我们还是化险为夷。 这次经历让我深刻地认识到，生命是如此脆弱，而团结互助的力量是如此强大。在未来的日子里，我会更加珍惜生命，珍惜与亲人、朋友的每一次相聚。同时，我也会时刻提醒自己，无论遇到多大的困难，都要保持冷静，勇敢面对。 大巴车意外“要了我”，但这并没有击垮我。相反，它让我更加坚强，更加懂得珍惜。我相信，只要我们团结一心，共同努力，就没有什么困难是我们无法克服的。

本文来自微信公众号：叶小钗，作者：叶小钗，原文标题：《35 岁危机？No！哈佛 AI 报告揭示：25 岁危机来了！》，题图来自：视觉中国35 岁中年危机是一直以来的热门话题，只不过自 ChatGPT 发布后情况似乎变得诡异起来，也许 35 岁危机变成 25 岁危机了。并且，这里的 "25 岁职业危机 " 不是我的观点，而是来自美国的一篇经济学研究报告：LLM 是否对大龄（资历深）的员工更加友好：来自美国简历与招聘数据的证据。从数据层面来看，该报告是非常厚重的：覆盖时间：2015～2025 年；样本量：28.5 万家企业 + 6200 万员工 + 2.45 亿条招聘信息；因为报告是以数据结论做推导，所以作者本身并不带一丝情绪，而数据推导出来的结论是：生成式 AI 正在以一种 " 资历偏向 " 的方式重塑劳动力市场，即对初级员工的影响远大于对高级员工的影响。接下来，我们来聊聊它的几个核心点：一、初级岗位减少首先，论文尤为关键的数据发生于 2023 年 Q1：采用 AI 的企业相较未采用者，初级岗位雇佣显著下滑；而高级岗位仍然上升，这一下滑主要来自放缓招聘而非裁员增加。而后论文进一步指出，各大行业均出现初级岗位下降，但冲击最剧烈的是批发和零售贸易业。我这边比较关心具体对他们什么工种影响较大，但报告里没有这方面数据，如果基于论文给出的资历偏向与 LLM 擅长方向，不难得出结论，以下工种会很危险：客服 / 售前咨询；电商内容运营；销售支持 / 初级销售；并且，这不是猜测，也是我的实践。我的实际经历：之前我给一家公司做了一套 AI 客服系统，业务方给的反馈是，2 年可以节约 1000 万，而这 1000 万的组成却非常尴尬，AI 客服大幅提升了客服团队效率，之前 200 人的工作只需要 50 人了：而且老板想进一步压缩这个团队，只留下管理层和最熟练的几个客服，所以后面的故事大家都知道了，AI 被引导到了裁员，这很无奈，但无可避免。并且，这里补充一组数据：在我们去年做 AI+ 管理过程中深度接触了 10 多家企业（中小公司），AI 增效的结果几乎全部指向了裁员，具体岗位以客服、中后台人员（HR、财务）为主。只不过这里有几个问题需要回答：为什么不全部裁完；为什么中美这里有些差别，我们是裁员、他们是放缓招聘；这里的答案是比较简单的，首先是害怕事故，如果客服全部开完，一旦出 AI 事故，业务会陷入几乎停滞的状态，留些人手相当于买个保险；其次是需要持续优化，AI 客服的核心是 SOP，公司需要企业里面最资深的客服持续优化、迭代 SOP，人工客服在这套 AI 系统之下逐渐演化成了业务专家和标注师；换句话说：当前增加高级岗位的因素，可能是积累更多的算法和数据，直到能够干掉他们。最后，中美差距首先来源于模型差距，在 DeepSeek 发布前，美国基模领先我们至少一年；另一方面，市场行情的因素也很重，比如公司业务增长成倍的增长，我们也不会裁客服团队，而是维持规模，用 AI 赋能让他们做更多的工作了。二、中等院校成最大受害者研究发现，AI 对就业的负面影响呈现出一种独特的 "U 型 " 模式，映射到关内的情况就是：双非本科毕业生受影响最大，而 985、211 大学的毕业生和专科生受到的影响则相对较小。精英毕业生通常从事需要复杂的非结构化工作，这些高级技能目前仍难以被 AI 取代，因此他们与 AI 形成了互补关系，甚至能利用 AI 进一步放大其创造力。低学历人群可能从事体力劳动或非知识密集型工作，例如吉祥三宝、滴滴、外卖。这些工作与 AI 的知识工作能力重叠度较低，因此受到的直接影响较小。中等教育背景的毕业生则恰好处于一个 " 尴尬 " 的中间地带。他们的工作内容包含了大量重复性的、基于规则的、很容易被 AI 替代的部分，比如数据录入、初级报告撰写、客户信息整理等，当前企业愿意为这部分工作付费的意愿越来越低了。所以，这里结论就是：低学历人群该感到庆幸咯？那当然不是了，AI 时代导致的马太效应，可能会轻易的击垮一批人！这意味着：中级选手还有努力空间，而初级选手更难出头了。三、AI →马太效应前几天，粉丝群里有个同学想买个公众号，开始写文章做输出。于是，一个绕不过去的话题马上就出现了：可以用 AI 帮写啊，日更会变得非常简单！这是一个事实：AI 写文章、AI 小说、AI 讲故事、AI 文生图已经变成每个人唾手可得的能力，而他提升个人效率在 10 倍以上！高手的陪练工具其实对于有一定阅历的人来说：AI 是一个好帮手，因为他们是真的需要去与人对话。而真实情况下是不会有那么多厉害的人，有那么多闲工夫有兴趣讨论你的事情，除非付费！所以，对于高手来说，AI 成了最好的陪练工具。他们事实上也不需要 AI 给正确答案，因为这批人自负且固执，他们只是需要 AI 给出反馈，他们会从这些反馈中找到一些可以激发自身灵感的点。其次，在搜集资料方面，AI 会节省他们大量查阅或者验证的时间，如果没有 AI，验证资料质量的时间会吃掉他们创作时间的 2/3！所以，对高手来说，AI 真的可以提高他们的输出效率！至于输出质量 / 水平，AI 其实是没有什么帮助的。中手的兴奋剂对于一般玩家来说，AI 是个取巧的工具：AI 能轻易产出自己能力值上限的作品；偶尔调教得宜，AI 能产出突破上限的作品，甚至达到高手领域；对他们来说，AI 表面上是工具，实际却可能成为一场能力透支的陷阱。轻易得到的提升，往往代价高昂，而这种代价不易察觉，最终可能导致他们在内卷中逐渐被淘汰，除非他们刻意的提升自我。AI 让效率成为标配，却让能力成为稀缺，AI 又不是谁家的老婆，谁用都是用，其结果是：所有中级玩家都背上了外挂。如文案、数据分析、简单问题解答，原本依靠这些技能区分彼此的玩家，如今可能站在同一起跑线了。但最终的赢家，将是那些真正 " 练过 " 的人，而不是看似效率更高的人。因为轻易得到的，不属于自己，而 AI 会让这种现象更加普遍。AI 可以瞬间解决很多中级选手的难题，但这种解决并未内化为他们的知识体系：一旦脱离 AI，他们会发现，自己面对复杂问题时仍然力不从心；就算是依赖 AI，他们也未必能真的具备应变能力，因为很多事情差之毫厘谬以千里；AI 让中级选手觉得自己变强了，但这是包装的结果，并且大家都可以包装。包装的后果是忽视锤炼与内省，缺乏稳健的个人知识体系，这只会让他们与高手的差距进一步加大。并且，在 AI 时代，成为高手的标准会被大幅提升：不再是高效率的执行，而是体系化思维下的洞察力与创造力。中级选手如果缺乏足够的 " 千锤百炼 "，将永远难以跨越这个门槛。所以，厚积薄发的时代没有结束，相反他的标准更严苛了。那些能够抵住诱惑，持续深耕的人，才能成为未来的赢家。换句话说，中级选手要进阶，需要关注的是非 AI 的能力，而这对基本功是有一定要求的。初级玩家，你不存在了！对于初级玩家，不得不去面对一个残酷的事实：初级玩家被 AI 消灭了！AI 降低了门槛，小白玩家可以通过以下方式快速伪装成中级人员：通过 AI 生成高质量的文章、代码或设计，小白玩家可以在短时间内展现出中级选手的工作成果。小白玩家不需要掌握所有领域的知识，只需学会如何使用 AI 工具，就能看起来像全能型选手。所以，未来没有初级玩家的生存空间了，有的只是中级玩家生存空间进一步的压缩，高手以下的人员差距正在急剧缩小。传统路径中，初级选手需要通过基础技能的积累、犯错和学习逐步成长为中级选手。而 AI 的加入，直接缩短了这个过程：小白玩家无需亲自锤炼基本功，AI 完成了许多重复性任务，这让初级选手 " 看起来 " 消失了。最终所有人都开挂的情况下，中级选手的标准和竞争门槛自然也随之提高。但这不值得高兴，因为小白玩家生存条件更为苛刻。小白玩家虽然可以短期依靠 AI 完成任务，但长期来看却难以内化真正的能力：AI 提供了现成的答案，小白玩家缺乏独立思考的机会。换句话说，小白玩家的试错成本变得更少了，企业对新人的态度会进一步苛刻。所以，以后小白玩家想要学到这一切（之前企业提供的试错机会），很可能以后需要自己花钱去体验了，在这个场景下：学校一方面需要开设 AI 相关的课程；另一方面，他们其实更应该模拟公司，开设那种一年为周期的离开 AI 的工作体验，这会加快他们的过渡时间。否则，这批同学可能真的要永远陷于无休止低端的体力工作了。四、结语春江水暖鸭先知。作为第一批深入接触 AI 的实践者，我不得不感叹：AI 真的来了，并且正以前所未有的深度和广度重塑我们的工作与生活。宏观数据冰冷地揭示了 " 资历偏向 " 技术变革的趋势：初级岗位收缩，高阶思维溢价；而在微观层面，AI 像是一副外挂，加速了个人能力的分化。最终结果是引发强烈的马太效应，加速形成新的能力金字塔：稀少的一代宗师；少量的高手；众多的中级玩家；庞大的不明群众；在 AI 时代，更需要厚积薄发，但外挂带来的却是急功近利，走捷径的结果，很可能是平庸的死胡同。而如何知道当前的能力是自身的还是 AI 所带来的呢？答案是脱离 AI，你能做到什么程度？进一步，各位要思考，AI+ 高手与 AI+ 一般玩家的根本差异在哪里？这里，我可以告诉大家，根本差距在于：最基本的判断能力，也就是我们常说的评价体系。什么是评价体系？评价体系就是你对一个项目、一篇文章、一段代码好坏的理解，和可以提出的意见。而高手的评价体系是宏观而微观的、是触类旁通、是一以贯之的，是旁征博引的。举个例子：高手会知道《瞬变》的知识框架与 OKR 是一致的；高手会知道 OKR 的根本是评价体系的建立以及信息通道的打通；高手会知道复盘难以推动的关键与《经济学十大原理》有千丝万缕的联系；高手会知道传销体系的成功在于上升通道、信息通道与企业文化的联合结果；……在这个基础上，AI 给了你一个结果，他也说得头头是道啊，而是否具备对 AI 输出的好坏判断，以及修改建议，是区别高手与一般玩家的关键。举个例子：高手不会认为内容越多越好，他们会遵循第一性原理，而如何从 AI 的回答中，剔除那些正确但好像有用，其实无用的部分，将是大家急需修炼的内功。最终，AI 给的是选择，至于如何抉择，依旧还是要靠自身啊！