北京
裁员是不是因为 AI？
这个问题本身就问错了。
很多技术人喜欢用“因果逻辑”去解释社会现象：有了 AI → 企业裁员 → 人失业。
但社会运作从来不是线性的，大多数复杂事件，都无法用单一因果链条去概括。
我并非社会学专家，但从过去几十年的经验与观察中，我越来越确信：把社会问题强行套进“物理式因果关系”，不仅解释力弱，甚至会制造幻觉。
很多社会科学研究在过去几十年里，也逐渐沦为论文互引的权威系统，而非真正具备预测能力的模型。
举三个我亲眼所见或亲耳所闻的例子：
改革开放：当年南方大量的三线制造业，其实陷入了几十年的“无用循环”。电子厂、机械厂、仓库堆满货物，火车专线来回运输，但全国的工业消费力远远不够。所以，改革开放并不是“计划经济走不下去了”的自然结果，而更像是系统到达某个饱和点后的一次相变。我爸的理论是国际形势大于国内矛盾。
苏联解体：曾遇到一位乌克兰移民，说他岳父母在解体后沦落街头讨饭，后来辗转德国，再到美国。在那之前，一切稳定、工资正常，没人预感到第二天整个系统就会崩塌。所以苏联解体，也并非因为“苏联模式行不通”，而是一次无法用线性因果解释的系统性坍缩。
疫情：疫情让经济结构与消费心理彻底改变，几乎没有人能用经济学的“基本面”逻辑来预测或解释这一切。按道理来说，这是一场天灾，天灾过后重建更应该刺激需求才对。这更像是一场集体的心理与社会“断层”，以至于现在很多人回忆时代，包括我大部分同龄的同学，都以 2019 为分水岭。
因此，我越来越认同一种看法：系统并非因某个单一原因而改变，而是因为内部能量、复杂度、张力累积到一定程度，突然“相变”。
这不是因果链条的问题，而是系统态的跃迁。所以，当我们说“失业是因为 AI”，这句话的解释力其实极低。说“不是因为 AI”，也一样。
任何强行的因果归纳，只能在语言层面上成立，却无法真正触及社会的运行逻辑。
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