ai的確提高了效率，但我感覺目前裁人主要是把錢省下來給ai，這個cost真是高
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对比以前计算机的普及，计算机还需要人的深度参与，还需要人有比较高的技能。 而现在AI，不需要多高技能了，也不需要那么多人参与了，这是个巨大差别。
前者是能带动就业的，就业也意味着消费群体增大，消费力增强，消费市场增长是企业扩张的基础。现在，由于AI大幅提高了生产效率，不需要那么多人工了，可能是裁员的趋势，消费市场可能萎缩，企业扩张基础受影响。
另外，关于产品，AI时代，大厂的人数好像不一定是绝对优势，因为ai agent就相当于人了，只要ai够强，一个人也可以创建2000个ai agent，人数不亚于大厂。而人数和生产率不是线性关系，会到一个临界点，所以大厂没法通过创建无线ai agent来保持优势。 大厂的优势主要在于消费惯性以及原有业务的护城河甚至政策牌照啥的。至于技术积累，在AI面前不是太大的优势了。
大厂还有个优势，就是用最高阶的AI，普通人用不起的那种。比如最近几个月，大厂新出的大模型，都不愿意开放了，好像是因为能力太强了，舍不得给别人用了，优先自己内部用。
不需要那么多人只是因为一方面劳动力市场严重饱和，另一方面人力市场存在供需调节的滞后性和风险主体的不对称性。
该假设只在前工业时代成立。
不存在这种因果关系。
行业经验丰富的人使用AI提升效率的能力远远高于经验稀少的人。在业务模式已经稳定的行业中，人力资本通过管理技术（而不是工业技术）不断优化的现状下，新人的成长速度变得越来越慢，获得的经验经验也越来越少，薪资和职位的成长也越来越慢。只有不动产能把人挤走，现金流是不会把人挤走的。
不符合热力学第二定律。
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经验是指技术吗？好像有了AI，创意和头脑反倒更有价值了，因为实现的难度低了，以前要费力地找技术，开发落地，周期长成本高，现在自己和AI沟通就能出产品。对那种有生意头脑的创业者或者产品经理很友好，因为他们不再那么受制于研发。反倒是有经验的研发，如果没有好的产品思路和产品创意，会有点被动，这也是很多技术人才的特点。个人看法。
cloude和gpt好像已经有点这情况了。
最大的差别应该是以前的产业革命在革除一些旧就业机会时候会创造一些甚至更多新的岗位。AI几乎不会。
但另一方面，如果分配制度能跟上，AI也能解放人的劳动力，然后让人有更多的机会去做一些和兴趣相关的事情。
再换个角度，人类历史上大部分时间都是以自给自足的小农经济和相对较少的交换为主导，所谓工人阶级和工薪阶级历史可以说不到三百年。AI的发展让现代化“小农经济”再次成为可能。
只能说未来犹未可知，相信人的创造力和适应能力。不仅是物质层面上的，还有社会制度与关系层面。
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你说的好像主要是商业层面或称社会层面的制约，确实，在自由软件总体处于弱势的情况下，难度确实很高
当前自由的模型存在，但是能力有待进一步发展，并且受制于资源不够的问题，既有资金的，也有人才和算力的（当然这些因素在那些开发先进模型的公司依然存在，这种广泛存在本身其实表明存在技术上的瓶颈），并且也参杂了别的因素，例如中国之所以青睐发展“开源”的模型，只是因为这样做对他们有利，可以快速和国外的模型竞争市场份额
大概有两个条件：可供自由使用和分发的模型足够强大，和计算或硬件成本下降，二者都严重依赖于技术的进一步革新。生产力始终是社会发展过程中最活跃的因素
如果拿计算机的历史做对比，现在更像是大型机的时代，但又区别于大型机，它已经开始公开提供服务了。既然存在个人计算机的出现和自由软件的崛起这类历史事件，不能排除在人工智能领域发生这种同样的事情的可能性。当然这是一种非常刻舟求剑的猜测，仅供参考
目前看是这样。也许未来人类会升级，做和现在完全不同的事情。
问题在于，新的岗位不是给纺织工人准备的
对，但和当年纺织工不同的是，我们有更加方便的学习路径。