北京
裁員是不是因為 AI？
這個問題本身就問錯了。
很多技術人喜歡用“因果邏輯”去解釋社會現象：有了 AI → 企業裁員 → 人失業。
但社會運作從來不是線性的，大多數復雜事件，都無法用單一因果鏈條去概括。
我并非社會學專家，但從過去幾十年的經驗與觀察中，我越來越確信：把社會問題強行套進“物理式因果關系”，不僅解釋力弱，甚至會制造幻覺。
很多社會科學研究在過去幾十年里，也逐漸淪為論文互引的權威系統，而非真正具備預測能力的模型。
舉三個我親眼所見或親耳所聞的例子：
改革開放：當年南方大量的三線制造業，其實陷入了幾十年的“無用循環”。電子廠、機械廠、倉庫堆滿貨物，火車專線來回運輸，但全國的工業消費力遠遠不夠。所以，改革開放并不是“計劃經濟走不下去了”的自然結果，而更像是系統到達某個飽和點后的一次相變。我爸的理論是國際形勢大于國內矛盾。
蘇聯解體：曾遇到一位烏克蘭移民，說他岳父母在解體后淪落街頭討飯，后來輾轉德國，再到美國。在那之前，一切穩定、工資正常，沒人預感到第二天整個系統就會崩塌。所以蘇聯解體，也并非因為“蘇聯模式行不通”，而是一次無法用線性因果解釋的系統性坍縮。
疫情：疫情讓經濟結構與消費心理徹底改變，幾乎沒有人能用經濟學的“基本面”邏輯來預測或解釋這一切。按道理來說，這是一場天災，天災過后重建更應該刺激需求才對。這更像是一場集體的心理與社會“斷層”，以至于現在很多人回憶時代，包括我大部分同齡的同學，都以 2019 為分水嶺。
因此，我越來越認同一種看法：系統并非因某個單一原因而改變，而是因為內部能量、復雜度、張力累積到一定程度，突然“相變”。
這不是因果鏈條的問題，而是系統態的躍遷。所以，當我們說“失業是因為 AI”，這句話的解釋力其實極低。說“不是因為 AI”，也一樣。
任何強行的因果歸納，只能在語言層面上成立，卻無法真正觸及社會的運行邏輯。
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