熱帖：一個失業應屆畢業生的筆記，眼看就業市場分崩離析_風聞

來源：科技博主@寶玉xp

今日 Hackernews 熱帖：工作，工作之後：一個失業應屆畢業生的筆記，眼看就業市場分崩離析

作者是名校計算機專業畢業生，成績好，包括 DeepMind 在內的 3 份實習，但迄今為止 0 offer！他和他的同學聊的不是畢業生就業市場有點冷，而是畢業生就業市場已經玩完了！

媒體上對這種現象的解釋是經濟週期遇冷，VC 沒錢了，科技公司縮減開支，但作者不認可這些説法，他從自己的角度在文章中做了分析。

第一個趨勢是很多工作變成遠程操控了，一個馬尼拉的員工，戴着VR頭顯，就能遠程操控一個東京便利店裏的上貨機器人。

東京的企業拿到了馬尼拉的低廉勞動力，卻不用處理東京高昂的住房、醫保或文化融合問題。這比外包還徹底。

更狠的是，這個馬尼拉員工的工作，不只是在上貨。他是在為AI提供訓練數據。他每操作一次，就是在教AI如何像人一樣上貨。特斯拉的Optimus機器人也是這麼學的。

作者管這個叫“物理世界的幽靈工作”——你今天的工作，就是在訓練明天淘汰你的機器。

這個模式正在白領世界複製，初級崗在消失。公司寧願要“資深工程師 + AI工具”，也不要一堆新人。

對於這個問題，作者還提出了一個概念：“正態分外人類” (Out of Distribution Humans)。

想象一個鐘形曲線，或者叫正態分佈。（參考圖一，這圖原文沒有，還是我從網上找的一張，來源：Introduction to the Normal Distribution (Bell Curve) ​網頁鏈接）

曲線中間“胖胖的”部分：是海量的、重複的、可預測的“普通工作”。 曲線兩端“細細的”尾巴：是那些新奇的、混亂的、沒法總結規律的“怪異工作”。

過去，AI只能幹最簡單的事。現在，大語言模型最擅長的，就是吞噬掉曲線“中間”那塊最肥的肉。

而我們絕大多數人的教育、實習、和職業規劃，都是在教我們如何擠進那個中間，叫我們如何成為一個穩定、可靠、可預測的標準員工。

結果我們都在努力成為AI最容易取代的那類人。那誰能活下來？

就是那些活在曲線兩邊上的正態分佈外的人。他們的工作足夠獨特、足夠新穎、足夠混亂，以至於AI暫時無法學習和壓縮。

這篇文章在Hacker News上也討論的很熱烈，評論區很有意思。

有人説：這哥們文筆好到可以直接出書了。

但另一撥人説：我看了他的簡歷，寫得像一篇散文，太長了。難怪找不到工作，現在是抖音時代，沒人有耐心讀。

這也挺諷刺的： 一個優秀的畢業生，卻可能因為簡歷不夠“抖音化”，過不了HR的第一關。

還有幾個扎心的評論：

1. 申請黑洞： 有人説現在招人根本不看投遞的簡歷了。因為90%都是AI生成的垃圾或海外垃圾郵件。公司只主動挖人。（這解釋了為什麼作者的優秀簡歷石沉大海）

2. AI當藉口： 也有人懷疑，AI只是個藉口。真相就是經濟不行，高管們拿AI當擋箭牌，瘋狂砍成本、搞離岸外包（比如去印度）。

3. 實習沒轉正？ 有人質疑他3個實習（包括DeepMind）都沒轉正，是不是他自己有問題。但立刻有人反駁：現在大廠實習生轉正名額也凍結了，不是實習生不行，是公司不給人頭了。

作者在結尾也寫下了他的感受： 過去，工作是一架梯子，我們往上爬就行。 現在，梯子底下代表初級崗的幾節橫檔正在被抽走。

我們這一代人，正懸在半空，底下是成千上萬個和我們一樣做對了所有事的人。而公司在做的，就是把梯子中間的標準橫檔，換成AI和機器人。