被裁掉的人有一个共同点
盖洛普对2.3万人的调查显示，问题不在能力，而在态度
开篇
订阅者朋友，不久前，盖洛普发布了一项针对23,717名美国职场人士的调查结果。标题相当抓眼球。**“不用AI的科技员工，被解雇风险高3倍。”**从彭博社到波士顿环球报，各大媒体都纷纷引用了这个数字。
不过，我在读到这个数字时，脑海里浮现出一个略有不同的问题。真的是因为不用AI才被裁掉的吗，还是说不用AI的人本来就具备某种别的特质？先说结论，盖洛普实际测量的不是“AI能力”，而是接受变化的态度。
盖洛普发现的数字
盖洛普于今年2月，针对23,717名美国成年人进行了网络问卷调查。这是基于概率的随机抽样，误差范围为±0.9%。其中660人处于被解雇状态，盖洛普向在职者和被解雇者都询问了他们在工作中使用AI的频率。
结果相当清晰。被解雇的员工中，62%属于每年使用AI一次以下的非使用者。在在职员工中，这一比例为50%。相反，经常使用AI的人，也就是每周使用数次以上的人，在职员工占28%，被解雇者占22%。盖洛普表示，即使对年龄、学历、行业、解雇时点都进行了校正，这一差距依然存在。
尤其在科技行业，差距极为悬殊。每月至少使用一次AI的科技员工，被解雇概率为6%；使用AI频率更低的科技员工，这一概率为18%。正好相差3倍。非科技行业也出现了同方向的差异（3%对5%），但没有科技行业那么剧烈。
这一点需要放在更宏观的背景下来看。放眼整个美国，回答雇主正在裁员的员工比例，从2022年第二季度的8%，升至2026年第一季度的21%，几乎涨了近3倍。虽然回答仍在招聘中的比例（34%）依然更高，但感受到裁员气氛的比例升到如此高的水平，在盖洛普的追踪历史上还是头一次。
其中值得注意的是，科技行业本身在解雇风险上的暴露程度过高。被解雇者中科技从业者的比例为13%，而在全体在职人员中科技从业者占比仅为6%。也就是说，科技员工被解雇的比例是整体劳动力市场平均水平的两倍。完全远程办公者也呈现出类似的模式。被解雇者中有25%为完全远程办公，而在职员工中完全远程办公的比例只有13%。
只看这些数字，很自然就会得出“不用AI就会被裁”的结论。不过，同一项调查中另一个数字，却给这种干净利落的解释踩了刹车。
藏在“1%”这个数字背后的东西
盖洛普以开放式问答的方式，询问被解雇的员工“你认为自己为什么被裁”。将AI或自动化列为原因的比例，仅为1%。被提及最多的原因是组织结构调整（15%）、削减成本（11%）、经济衰退（11%），其次是政府预算削减（5%）、业务关闭（5%）、内部政治（5%）。
只看1%这个数字，AI似乎与解雇几乎没什么关系。但如果把同一周发生的事情放在一起对照，画面就完全不同了。
杰克·多西（Jack Dorsey）旗下的Block公司，今年2月裁员40%，员工人数从1万人降到6,000人以下。多西亲口说明了原因：“因为AI的急剧加速。”而就在上周，Block公开表示，其内部AI工具BuilderBot正在处理15%的生产代码变更。每天执行20万次任务，每周自动合并约1,500个拉取请求1。Block对2026年利润的预期，同比上调了54%。裁人、加AI的结果，最终体现在了数字上。
不只是Block。Google的CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在4月表示，新代码中约75%由AI生成。Spotify联合CEO古斯塔夫·索德斯特罗姆（Gustav Söderström）在2月表示，部分顶尖开发者自去年12月以来就不再亲自写代码了。Microsoft的CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）也曾表示，公司20%至30%的代码由AI编写。
盖洛普自己也意识到了这一差距。报告中写道，“结构调整、削减成本这些说法本身，或许已经反映了AI的影响”。也就是说，虽然公司通知员工的说法是“结构调整”，但触发这场结构调整的动因，很多时候正是AI。1%这个数字，可能是一层烟幕，让人低估了AI的间接影响力。
规模也不小。仅2026年第一季度，全球科技行业就有约78,000至80,000人被解雇。据日经亚洲报道，其中几乎一半被估计与AI或自动化有关。与2025年同期的29,845人相比，这一数字超过2.5倍。与2024年第一季度（57,269人）相比，也大幅增长。
**韩国目前还很少出现像美国那样，直接以AI为名义进行大规模裁员的案例。虽然有工会方面的证言称，Google韩国正在为筹措AI投资资金而削减中层员工，但这一现象尚未在整个产业中扩散。相反，韩国出现的是另一种形式的信号。**截至2026年3月，大企业与中坚企业的应届生招聘公告，同比减少了45%。在一项针对650名人事负责人的调查中，“加强偏好‘资深应届生’”被列为第一大人力资源热点议题。韩国开发研究院（KDI）估计，国内约有341万名就业者、占总数12%，面临被AI技术替代的高风险。变化不是发生在解雇环节，而是发生在招聘环节的筛选标准上。裁员会成为新闻，但招聘标准的悄然改变，却不太容易被看见。
AI使用频率真正测量的是什么
再回到盖洛普的数据上来。“用AI就能避免被裁”这种解读虽然直观，但其中藏着一个重要陷阱。盖洛普的数据是相关关系，而非因果关系。
盖洛普自己在报告末尾也承认了这一点。AI使用频率的差异，究竟反映的是技能差异、职务类型差异，还是尚未被测量到的其他因素，都需要进一步验证。虽然对年龄、学历、行业做了校正，但像“好奇心”、“适应力”、“学习速度”这类变量，很难通过问卷来控制。
那么，每天使用AI的人和不用AI的人之间的差异，究竟是不是体现在“工具熟练度”上呢？我在另一份数据中找到了线索。
盖洛普今年4月发布了另一份报告。在这份报告中，决定AI使用频率最强的因素，并不是个人的技术能力，而是管理者是否积极支持采用AI。在管理者支持AI的组织中，员工在日常工作中使用AI的可能性，是管理者不支持的组织的7.4倍。然而，回答管理者积极支持使用AI的员工，还不到三分之一。
这意味着什么呢？意味着AI使用频率，与其说取决于个人的技术能力，不如说更多地取决于这个人所在组织如何管理变化。
万宝盛华集团（ManpowerGroup）的2026年全球人才晴雨表2也指向了同一个方向。定期使用AI的员工比例，同比上升13个百分点，达到45%。但与此同时，对技术运用能力的自信却下降了18%。人们确实在用AI，但对自己是否用得好的确信度反而降低了。担心在两年内因自动化而失去工作的员工比例也升至43%，比去年高出5个百分点。
在整个美国劳动力市场中，每天使用AI的人的比例目前仍仅为8%至10%。使用最积极的群体，是领导层和白领远程办公者。若问不用AI的人，最大的障碍是什么，38%至43%的人回答是数据隐私和安全方面的顾虑。也就是说，很多情况下，真正的理由并非“不会用”，而是“不知道自己能不能用”。
归根结底，盖洛普捕捉到的并不是“会不会用AI”。而是当新工具出现时，是“先试试看的人”，还是“先观望的人”——这种态度上的差异。而企业，无论有意还是无意，已经开始把这种态度当作解雇与招聘的筛选标准。
有意思的是，这种筛选标准并不区分世代。在盖洛普另行进行的Z世代调查（1,572人，14至29岁）中，使用AI的比例与去年相近，但对AI的怀疑态度反而升高了。回答更信任不借助AI完成的工作的比例，达到了69%。并非因为是数字原住民，就会自动接受AI。接受变化的能力，不是年龄的函数，而是态度的函数。
Oswarld视角
坦白说，看到这次盖洛普的数据时，我有一种似曾相识的感觉。
在制定GTM战略的过程中，我见过无数次同样的模式。无论是新渠道、新工具，还是新方法论，在推行初期，“用的人”和“不用的人”之间的差异，看起来就等同于业绩差异。但随着时间推移，就会发现，那其实不是工具本身的差异，而是接受变化的速度差异。
CRM刚开始普及的时候也是一模一样。使用CRM的销售团队业绩更好，并不是因为CRM施了什么魔法，而是因为那些乐于采用CRM的团队，本来就有系统管理客户数据的习惯。工具放大的是既有的能力，而不是凭空创造出原本没有的能力。
我认为AI也是同样的结构。现在企业之所以偏好“使用AI的员工”，并不仅仅是因为AI本身能提升生产力，而是他们在读取一个信号：“这个人在变化来临时，是会行动的人吗？”
裁掉3万人又招1万人，亚马逊的算盘操纵AI使用量排行榜的员工，暴露出的裂痕不过，这里也有陷阱。一旦把接受变化的能力当作解雇标准，就会出现这样的风险：组织并没有真正支持AI的引入，却把员工不用AI当作解雇的理由。相当一部分不用AI的员工，并不是“不知道怎么用”，而是“组织既没给指导方针，也没给工具”，所以用不了。管理者的支持能让AI使用率产生7.4倍的差距，这一数据也意味着，责任的很大一部分不在个人，而在组织。
结语
盖洛普这份23,717人的数据揭示出三点。第一，不用AI的人，更容易暴露在解雇风险之下，尤其是在科技行业。第二，但这并不是“用了AI就能存活下来”，而是一个信号，表明接受变化的态度，已经成为就业市场上新的通用货币。第三，接受变化这件事的责任，并不只属于个人，很大程度上取决于组织营造了怎样的环境。
下次团队会议上如果提到“引入AI工具”这个议题，建议先检视一下“我们团队是如何应对变化的”，而不是先看工具的性能。而且这个问题，不应该只指向团队成员个人。也应该一并追问：领导者和管理者，是否正在为变化创造相应的环境。
💬 订阅者朋友，您最近是否已经开始在工作中使用AI工具？如果已经在用，是什么契机让您开始的？如果还没有，是什么让您犹豫？欢迎在评论区分享。
参考资料与延伸阅读
核心来源
- Mary Page James与Ryan Pendell，“U.S. Workers Continue to Report Downsizing”，Gallup Workplace，2026年6月18日。：今天这期通讯的核心数据来源。按AI使用频率划分的解雇概率图表是关键内容。
- “Rising AI Adoption Spurs Workforce Changes”，Gallup Workplace，2026年4月13日。：管理者支持使AI使用率产生7.4倍差距的数据出自此处。
背景知识
- “Block Builderbot Handles 15% of Production Code”，GNCrypto News，2026年6月17日。：介绍了Block公司AI编码工具的现状，并涉及其40%裁员的背景。
- “Nearly 80,000 tech workers have already lost their jobs in 2026”，TechRadar，2026年。：整理了2026年第一季度全球科技行业裁员规模及其与AI的相关性。
- “AI也吞噬了中坚企业的办公室岗位吗？”，京乡新闻，2026年4月23日。：涉及韩国招聘市场的变化，以及应届生招聘公告减少45%的数据。
- “AI与劳动力市场变化”，KDI经济教育·信息中心。：对国内341万名就业者被AI替代可能性的分析。
作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。