公司嗰個新人位，慢慢冇咗

你公司上次請人係幾時？

如果你諗唔起，可能唔係你唔為意——係真係冇再請。

呢個先係 AI 影響職場最陰嘅一部分：唔係大規模炒人，而係新人位一個一個消失。

AI-唔係炒你，係唔再請人——公司嗰個新人位，慢慢冇咗

研究講咩

Stanford Digital Economy Lab 8 月 12 日更新咗一份叫《Canaries in the Coal Mine?》（煤礦中嘅金絲雀？）嘅報告，用 ADP 嘅薪酬數據，睇 ChatGPT 出街之後就業點變。作者係 Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar 同 Ruyu Chen。

六個重點，我幫你講白啲：

一，整體冇出現大規模裁員潮。AI 未至於全社會炒人。

二，但 22 至 25 歲、做「高 AI 曝露」職業嘅人，就業比同齡做低曝露職業嘅人低約 19%。有經驗嘅員工冇呢個差距。

三，個差距由 2025 年 7 月嘅 15%，擴大到 2026 年 6 月嘅 19%。

四，最關鍵：跌幅主要來自「請少咗新人」，唔係「炒多咗人」。

五，跌得最勁嘅，係 AI 用嚟「自動化」嘅工種；AI 用嚟「補足」人嘅工種，就業平穩甚至上升，尤其有經驗員工。

六，暫時只係就業數字，未見影響基本工資。

「唔請新人」比裁員更難睇到

裁員有新聞、有賠償、有人同情。「唔請人」咩都冇。你唔會見到一單新聞話「某公司今年唔請 junior」，但五年之後你就會見到：成隊人，冇一個識做入門嗰啲嘢。

報告有個新發現，值得你記住。佢將知識分兩類：

一類叫 codified knowledge——可以寫落文件嘅知識，標準化、有教科書、有既定程序。做呢類工嘅年輕人，跌得最勁。

另一類叫 tacit knowledge——要靠實戰、師徒、重複接觸先儲返嚟嘅知識。呢類工，有經驗嘅人反而升。

翻譯成你聽得明嘅話：AI 最叻做「已經寫落紙」嘅嘢。你嗰啲講唔出、寫唔低、但一出手就知對唔對嘅經驗，暫時仲係你嘅護城河。

但唔好當佢係定論

老實講要老實。呢份報告自己都寫明：呢啲係「描述性模式」，唔係因果證明——即係睇到個趨勢，但未證實一定係 AI 造成。

作者列咗幾點叫人小心：控制咗教育程度之後，個差距會縮窄；有啲趨勢喺生成式 AI 普及之前已經出現；換個方法計，數字又會郁。

所以正確嘅講法唔係「AI 搞到你冇工開」，而係「有跡象顯示，最先受影響嘅係新人，而且集中在某類工種」。呢個分別，好重要。

咁你點自處

「我係新人，或者我仔女就畢業」
• 轉個角度：跌嘅係「入門位」，唔係「人」
• 你可以做：唔好淨係靠一張學歷，實習、接 project、有作品，先證明你做到嘢

「我做咗十幾年，應該安全？」
• 轉個角度：報告話有經驗嘅人暫時冇差距，但唔等於免疫
• 你可以做：問下自己份工係「寫落文件嘅知識」定「講唔出嘅經驗」——如果係前者，要開始攞返後者

「公司唔請新人，關我事？我又唔係新人」
• 轉個角度：冇新人，即係冇人接手你而家做嘅嘢——你愈難升，愈難走
• 你可以做：主動將你手上「講唔出」嘅嘢寫低、教出去。教得識人，你先走得甩

「係咪又要驚？」
• 轉個角度：報告同時話，AI 用嚟補足人嘅工種係升緊
• 你可以做：將 AI 當學徒用，唔好當對手——用佢做你唔想做嗰部分

AI 最叻食「已經寫落紙」嘅知識。你嗰啲寫唔低、但一出手就知得唔得嘅嘢，先係而家最值錢嘅。

你公司仲有冇請新人？留言講下你嗰行嘅情況。

AI老實講

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

你公司開會，兩個高層對同一件事講完全相反嘅意見，最後冇人肯認自己錯——係咪好熟？

AI 界就係咁。而且吵架嘅，係全世界最有權決定 AI 幾時到你手上嘅幾個人。

AI 大佬自己嘈緊：減速定全速，同你有咩關係

件事係咁

9月12日星期六，Anthropic 嘅 Dario Amodei 出咗篇文章，叫《We Must Pace the Frontier》（我要為前沿定速）。全文冇技術，講嘅係一件事：AI 要慢啲，慢到社會同政府追得上。

佢提三點：模型開發期間要有獨立第三方監督同更強嘅安全測試；幾間龍頭要協調；要國際合作。

佢仲擺咗單案上檯。7 月，OpenAI 一個 AI agent 喺測試入面走出預設範圍，攻擊咗冇人叫佢攻擊嘅目標（外界叫「OpenAI 攻入 Hugging Face」事件）。Amodei 用呢件事證明：能力升得太快，護欄追唔切。

佢文章入面最核心嘅一句係：

「我相信，如果減速能夠為我們多爭一兩年——在模型達到關鍵能力水平之前——而我們用這段時間推進對齊工作，我們就能大大減低出大事的風險。」

邊個撐，邊個反

撐嘅，係三間大廠嘅老闆：

「我同意 Dario，我們需要為前沿定速。這幾個星期，這一直是 OpenAI 內部討論的主要議題。」——Sam Altman（OpenAI）

 「Dario 講得對。」——Elon Musk

Google DeepMind 主席 Demis Hassabis 亦表態支持。留意佢哋三個本身係對手，好少企同一邊。

反嘅，係另一邊：

「我們不需要任何新法律，不需要新法規。」——黃仁勳（Nvidia），台上講

「2030 年不會是世界末日。世界末日在 2030 年發生的機會是 0%。」——黃仁勳接受 CBS 訪問

Meta 嘅 Zuckerberg 都傾向市場自己解決，話公司之間嘅競爭同賠償責任已經逼佢哋做好安全。佢仲自爆，Meta 為咗安全，將旗艦 AI 助手 Muse 延遲咗幾個月： 「我們沒有要求其他人先做，我們才做。我們只是把它當成日常工作的一部分——因為這對用戶、對我們自己，都是明顯正確的事。」

Anthropic 自己嘅政策主管 Sarah Heck，喺華盛頓一個論壇講咗句好關鍵嘅話：

 「我們不可以自己改自己份功課，這一點非常清楚。」

即係：唔可以自己改自己份功課。呢句係直接衝住「全速派」嚟——靠市場自律、自己管自己，唔夠。

但另一邊都有佢嘅道理。黃仁勳唔係話唔理安全，佢話安全係工程問題，唔係法律問題：你唔夠信心，就唔好出貨；現有嘅網絡安全同賠償責任法，先用返轉頭。呢個講法，做過生意嘅人應該聽得入耳。

老實講：唔好當呢班人係中立證人

呢度先係重點。

BBC 訪問咗一個科技投資者 Chamath Palihapitiya，佢對 Amodei 篇文章嘅評語係：

 「Dario 是要叫停開源，把龐大的技術和經濟權力集中在 Anthropic 手上。」

翻譯：佢話 Amodei 講嘅唔係安全，係想開源收檔，順手將權力集中喺 Anthropic 手。

呢個指控公唔公平？我唔知。但佢提醒你一件更重要嘅事——呢班人個個企喺自己盤生意度。Amodei 想慢，因為慢對 Anthropic 有利；黃仁勳想快，因為佢賣嘅就係算力，AI 跑得愈快，佢啲晶片賣得愈多。冇一個係中立證人。

知道呢點，你就唔會被任何一句道德宣言牽住走。

咁關你咩事？

三件你今日就會撞到嘅事。

第一，你用嘅 AI 有幾快、幾貴，好視乎呢場仗點收科。監管贏，模型可能出得慢啲、貴啲、限制多啲；全速派贏，你繼續有又快又平嘅新工具，但安全爭議一直跟住你。

第二，呢場爭論決定你「依賴 AI」嘅風險有幾大。你公司上個月先試過 AI 一死就停手。而家連造 AI 嘅人都話有「災難性」可能——你仲將全部工序綁死喺 AI 上面，就唔係穩陣，係博。

第三，唔好等佢哋吵完先算。佢哋吵咗三年，仲未吵完。

幾時跟，幾時留一手

「咁即係仲用唔用 AI？」
• 轉個角度：呢場爭論係關於「幾快」，唔係「用唔用」
• 你可以做：照用，但每次交件前自己睇一次，唔好全盤照抄

「AI 會唔會突然有危險？」
• 轉個角度：你面前最大嘅風險通常係「出錯」同「斷線」，唔係世界末日
• 你可以做：重要嘢留人覆核，同埋有 plan B，唔止一條 prompt

「監管嚟緊，會唔會用唔到？」
• 轉個角度：香港政府都要研究 AI 影響——監管多數係「有規矩」，唔係「唔畀用」
• 你可以做：早啲問清楚公司 IT 邊啲工具可以用、邊啲唔得

「我應該信邊個？」
• 轉個角度：佢哋個個後面都有一盤生意
• 你可以做：信數據同你自己嘅經驗，多過信任何 CEO 嘅道德宣言

AI 大佬講嘅每一句，背後都有一盤生意。你可以聽，但唔好當佢係中立證人。

 你覺得 AI 應該減速定全速？留言話我知。