“因AI而被解雇”是真的吗？“AI洗白”带来的裁员新常识

“因AI而被解雇”是真的吗？“AI洗白”带来的裁员新常识

「因AI导致裁员」—这种解释有多少真实性？

最近，在裁员新闻中，常听到的套话是“因为可以通过AI自动化业务，所以要优化人力资源”。确实，生成AI和自动化工具在一定程度上替代了白领工作，改变了所需的技能和角色。


然而，与这种“变化”的速度相比，企业在宣布裁员时附带的故事有时显得过于完美。仿佛是为了美化这一痛苦的决定，呈现为“面向未来的积极改革”。


由此浮现出“AI洗白”这个词。就像环保领域的“绿色洗白”一样，过度宣扬AI以掩盖其他原因（如成本削减、业绩下滑、过度招聘的反弹）—这种怀疑正在增加。


什么是AI洗白：本质在于“解释”而非“技术”

AI洗白的核心并不是说AI本身是谎言。关键在于“以AI为理由更容易解释，而且在股市上更受欢迎”。


与其说“因为业绩困难所以减少人员”，不如说“因为AI提高了生产力所以重组组织”，这样听起来更具未来导向，更像是增长投资。对企业来说，这种说法更容易被投资者接受。


这种结构在AI期望值越高时越被强化。因为AI可以谈论“尚未完全实现的未来效果”，即使当前成果模糊，也可以断言“未来会需要”。结果，裁员被包装为“战略性变革”而非“失败的后果”。


从数据看“因AI裁员”：增加是事实

另一方面，“以AI为名的裁员增加”这一点在数据上也得到了确认。根据美国著名的再就业支持和人员削减统计公司Challenger, Gray & Christmas的报告，2025年因“Artificial Intelligence”而宣布的裁员计划统计为54,836件。


这个数字表明，（1）企业在公告中以AI为“理由”的频率增加了，以及（2）这种解释对公众讨论产生了足够的影响力。


但需要注意的是，这个数字并不是严格测量“因AI实际被替代的工作人数”。它仅仅是作为“公告上的理由”引用AI的规模，因此AI洗白的讨论才得以成立。也就是说，增加的不仅是“因AI替代”，还有“AI这个词的使用”。


案例研究：以AI为名的企业裁员究竟发生了什么

作为以AI为理由的企业代表，常被报道的是大型科技公司。


例如，亚马逊在效率化和组织重组的背景下推进大规模裁员，同时大力宣扬AI的应用。随着AI可以完成的工作增多，“必要的工作形式”也随之改变，这一逻辑可以理解，但从现场来看，“这个AI何时、何地、替代哪些工作”仍不明确，而组织却先行缩小，这种违和感容易出现。


Pinterest也同样被报道在强调AI投入的同时推进大规模裁员。当这样的案例接连出现时，“因为AI提高了生产力所以减少人员”的解释在多大程度上得到实施路线图的支持就成了问题。


Forrester的警告：“在没有成熟AI的情况下谈论AI裁员”

作为支持AI洗白论的材料，还有调查公司的指摘。Forrester指出，在以AI相关裁员为名的企业中，有些企业并没有足够成熟和经过验证的AI应用来填补被削减的角色。


这是一个重要的点。要真正将AI引入业务，需要进行数据整备、治理、风险管理、业务设计、运营体制、教育等许多工作。工具引入的瞬间并不会使“人变得不必要”，反而在过渡期可能需要更多人手。


了解AI导入的现实后，“先减少人员”的宣布容易受到怀疑。AI的能力之外，导入的顺序（sequencing）错误可能导致质量下降、故障增加、客户体验恶化，最终需要支付重新招聘的成本。


SNS的反应：共同的感觉是“不是AI，而是故事在先行”

对于此次话题的SNS反应中，突出的是以下三种类型。


1) “根据财报周调整故事”说（对投资者演出的怀疑）

在LinkedIn上分享的讨论中，有人指出“裁员发生在财报周”“信息在‘AI改变工作’→‘减少官僚主义’→‘围绕AI再分配’之间摇摆”。


换句话说，原因不是AI，而是裁员这一决策附加了“当时最方便的解释”。


2) “对未成熟AI的过度押注反而破坏了现场”说（过渡期的事故成本）

同样在LinkedIn的评论中，有人担忧“AI并没有替代人，而是管理层仓促采用准备不足的AI，减少了有经验的人，结果产品变得不稳定”。


这与“AI洗白”略有不同，是对过度信任AI的“过度提前”所导致失败的讨论。然而，由于裁员的解释依赖于AI，这一点与前者在同一层面上。


3) “AI是借口，真正原因是业绩和成本”说（传统裁员中AI的招牌）

还有人认为“AI是借口，用来解释疲软的财报”“虽然可以暂时削减成本，但根本问题没有解决”。


这种类型的问题不在于AI本身，而在于资本市场与管理的关系。AI因能够谈论“未来”而容易被方便地利用。


技术社区的讨论：“AI替代的是工作还是预算”

在Hacker News等技术社区中，也有观点认为“AI并不是直接夺走工作，而是AI投资（计算资源和开发费用）占用了预算，削减了人工成本”。


这里的“替代”并不是简单的人对AI的结构，而是作为经营资源分配的问题来捉摸。


识别“AI裁员”的检查清单

AI作为裁员理由是真实的还是洗白的。从外部100%识别是困难的。但至少可以从以下角度衡量“解释的强度”。

  1. 替代对象的业务是否具体：哪个业务流程，使用哪个工具，预计改善哪个KPI。

  2. 导入的前提（数据、治理、运营）是否被提及：没有AI之前的基础，替代难以发生。

  3. 再配置和再教育是否成套：不仅仅是减少人员，还要如何支持技能转换。

  4. 是否过于依赖短期财报背景：时机和说法是否为“市场导向”优化。

  5. 是否提及质量和风险：AI替代伴随错误、事故、责任界限。是否忽视了这些。


能够经受住这些检查的企业，至少有可能“真正通过AI重组组织”。反之，如果仅是抽象的未来谈话而人事削减先行，那么就有很大的怀疑洗白的余地。


那么我们该怎么办？—不被“AI的故事”吞没

对于工作者来说，可以做的有三件大事。

  • 将业务用“判断”而非“步骤”来解释：将AI不擅长的例外处理、决策、责任归属进行语言化。

  • 转为“使用AI的一方”：被替代的不是“不使用AI的人”，而是“无法通过AI取得成果的工作形式”。

  • 解读就业市场的信号：如果同一家公司在裁员的同时增加AI相关招聘，可能正在发生角色转移。


另一方面，企业需要的是透明性。如果要宣扬AI，就应该包括导入的现实（需要时间和成本）以及过渡期的痛苦（质量、风险、教育）。否则，AI将被作为“方便的借口”消费，持续削弱现场的信任。


结论：AI既是原因也是借口

因AI提高效率而导致裁员的情况将会增加。但同时，AI作为“打动投资者的解释”容易被利用，也可能成为掩盖企业真实情况的借口。


被质疑的不仅是“AI能做什么”，还有“以AI为理由，谁得益，谁承担风险”。如果误解了这种结构，AI时代的组织将因“故事”而非“技术”而崩溃。


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