科技行业正在经历一种足以让卡夫卡哈哈大笑的严酷讽刺。据裁员追踪网站称,2022到2024年间,全球超过40万名科技员工失去了工作。许多曾经的员工现在像承包商或创始人一样奔波,打造AI工具、聊天机器人和自动化平台。那些被人工智能所取代的人现在成为其最勤奋的仆人,正在构建下一波杀掉工作的软件。我们确实在为自己的行刑队打造子弹。 这个混乱的基础是出于最好的意愿而构建的。2008年上线的Stack Overflow成为全球最大编程知识库,拥有超过5000万个问答。2018年微软以75亿美元收购的GitHub上托管着超过1亿个开源代码库。开发者们慷慨贡献,信仰知识民主化。而实际上,我们创建了世界上最全面的机器学习模型训练数据集。OpenAI的Codex,GitHub Copilot和Google的Bard都在这场免费的劳动宴会上大快朵颐。我们上传了集体的专业知识,标注了它,调试了它,把它送上银盘。历史上没有一次抢劫需要如此少的窃贼努力。 数字讲述了一个残酷的故事。普林斯顿、纽约大学和宾夕法尼亚大学的研究人员在2023年的一项研究中发现,软件工程师名列十大最容易受到大型语言模型(LLM)颠覆的职业之中。2022年商业化上线的GitHub Copilot,据GitHub自己的数据显示,现在已撰写启用文件中约46%的代码。开发者们曾经花几个小时调试或搜索Stack Overflow,现在可以通过AI获取瞬间可用的代码。生产率的提高是真实的,但令人不安的数学也是如此:如果一个工程师现在可以完成两个人的工作,公司就需要一半的工程师。 这里的矛盾变得非常不真实。被裁掉的工程师并没有消失。他们在建设。Y Combinator 2024年冬季批次有几十家AI初创公司是由最近失业的科技工作者创立的。这种模式随处可见:前Google工程师建立AI客服机器人,前Meta开发者创建AI内容审核工具,被取代的AWS架构师设计AI驱动的DevOps平台。我们正在疯狂竞赛,自动化每一个剩余的工作类别,而这场比赛的负责人是刚刚失去自己位置的人。就像火灾幸存者在建造火焰喷射器。 这就是标准的斯德哥尔摩综合症,它正在整个行业上演。1973年瑞典银行抢劫案中以斯德哥尔摩为名的综合症描述一种心理反应,受害者对伤害他们的人产生积极情感。在科技领域,我们与这些系统和公司形成了一种变态的依恋,它们正在系统地拆除我们的经济安全。我们为它们辩护,理性化它们的行为,最致命的是,我们积极帮助它们成功。被裁掉的工程师不组织反对用算法取代他们的公司。相反,他们内化了破坏的逻辑,转向构建下一个自动化工具,并说服自己是在创业而不是共犯。我们如此完全地与绑匪结合,以至于现在在志愿做绑匪的工作。 AI甚至不必对此隐藏。ChatGPT和Claude不隐瞒它们在做什么。它们公开承认是在公共代码库、技术文档和论坛讨论上受到训练的。当你要求GPT 4编写Python脚本时,它正在从数百万个Stack Overflow答案和GitHub库中合成模式。模型没有发明任何东西;它只是重新混合了我们的集体输出。而我们不断喂养它。每次开发者将代码推送到公共库、撰写技术博文或回答Reddit上的问题,他们都在为下一个将使其技能贬值的模型提供训练数据。 相反的观点是,AI会创造新的工作,就像以往每一波自动化一样。但这次感觉不同。速度是指数型的,而不是线性的。工业自动化花了几十年取代工厂工人,社会得以有时间适应。AI编码助手在不到五年内从科幻小说变成普遍存在。与以往的颠覆不同,这次的冲击主要影响受过教育的知识工作者,而不是他们以为应该安全的领域。律师、会计师、放射科医生,当然还有软件工程师,都在看着AI吞食他们的午餐。不一样的是,软件工程师独特地处于加速自己的灭亡位置,因为我们知道如何构建这些工具。
我们建造了断头台并排队上它
软件工程师几十年来愉快地将所有知识上传至Stack Overflow、GitHub和开源代码库。如今,人工智能已经消化了这一切,我们正疯狂地构建工具,以自动化的方式让自己变得无关紧要。科技史上最大的自我伤害仍在加速。
我的看法
我们在这里不是受害者。我们是共犯。每一个贡献给开源AI框架的工程师,每一个转向“AI驱动”项目的初创公司创始人,每一个为了更快调试而随意将专有业务逻辑输入ChatGPT的开发者都在收紧绞索。悲剧在于我们清楚知道自己在做什么。我们看到裁员,读到头条新闻,看着朋友们为了合同而拼命,然后回去构建会自动化三项工作的新功能。这是附带风险投资合约的大规模斯德哥尔摩综合症。 真正的讽刺?我们说服自己这是不可避免的,所以我们不妨从中获利。这是我们告诉自己的谎言,让自己继续编程。“如果我不建造它,别人会。”当然,但这并不意味着你必须成为那个人。开源精神,曾一度是分享知识和构建基于公共技术的高贵努力,现在已被武器化成万亿美元公司的免费研发部门。我们给出了藏宝图,现在对某人找到了宝藏感到震惊。历史上最大的知识财富再分配在我们庆祝自我慷慨时发生了。
接下来会发生什么
开发者工作市场分裂为两个层次。排名前20%的人成为AI专家,高薪提示工程师和模型调优者,他们知道如何从LLM中提取最大价值。其他人则成为可替代的。到2027年,预计主要科技公司将悄然对初级开发者实行招聘冻结。为何要培训一个人三年,当AI可以完成80%的工作而高级开发人员可处理剩余20%?2010年代爆发的编程训练营行业已经在萎缩。编码训练营将迫切转向AI运维、MLOps和相关领域,但即便是这些小众市场也会迅速饱和。 真正的剧情反转在于AI开始训练AI生成的代码。现在,模型从人工编写的代码中学习。但是随着GitHub充满AI辅助和AI生成的代码库,未来的模型将越来越多地在合成数据上训练。这创造了一个反馈循环,可能会加速AI功能的指数增长,或者引入微妙的错误和低效,这在时间的推移中复合。一些研究人员称之为“模型崩溃”。如果发生这种情况,人类专业知识可能会再次变得有价值,但只有在灾难性的软件故障迫使人们重新审视之后。 与此同时,被裁员的工程师将继续建设。激励太强了。投资者正向任何带有“AI”的商业计划书投钱。绝望助长了生产力。但请注意第一次重大反弹:开发人员发起联盟启动闭源运动,拒绝贡献公共库,给他们的工作加密,建立付费知识库。它不会阻止AI巨兽,但会标志着2000年代和2010年代开源理想主义的结束。公共领域被围闭。淘金热结束。幸存者是那些在土地局关闭前成功申领的人。
历史告诉我们什么
最接近的历史平行是1811-1816年的卢德派起义,当时英国纺织工人摧毁了威胁他们生计的机动织机。卢德派不是反技术的;他们反对在没有补偿的情况下被取代。他们输了。织机赢了,工厂激增,而劳工法和社会安全网络则需要几代人才能跟上。但这里有个转折:卢德派没有建造织机。今天的软件工程师正在建造织机,操作织机,然後对织机主人不再需要他们感到惊讶。 另一个共鸣:20世纪中叶电话接线员的自动化。在1950年,美国有超过35万名电话交换员。到1970年,直拨技术已使大多数成为多余。但那些工人没有设计自动交换系统。软件工程师处于一个怪异的位置,即既是被取代的工人,又是取代技术的发明者。就像是接线员在晚上发明了旋转电话一样。
市场影响
市场对此持分裂态度。大科技股因AI炒作而飙升。微软(MSFT)因其OpenAI合作和GitHub Copilot采用而在去年上涨了30%以上。自2023年初以来,提供AI培训支持的芯片制造商Nvidia(NVDA),其股价飙升超过200%,目前交易接近历史高点,约950美元/股。投资者在投注生产力收益和新的收入来源。但人力资本方面的方程被忽略。 短期看好MSFT、NVDA和谷歌母公司Alphabet(GOOGL),它们都在把自己定位为AI基础设施的领导者。但要注意SaaS公司出现裂缝,这些公司依赖于大型工程团队。如果自己的劳动力因AI工具而缩减,像Atlassian(TEAM)和GitLab(GTLB)这样的公司可能会面临利润压力。长期而言,如果知识工作者的大规模失业引发消费放缓,科技股可能面临修正。市场在定价乌托邦;现实情况更复杂。