打击中高级职位的AI风暴来了，这次是真的
一位拿EP的朋友问我"还有几年"——他不知道，被取代的不是初级岗位，而是他自己......
前几个星期，有个朋友约我吃饭。
他在一家跨国公司做了九年的区域市场分析。薪水不错，头衔好听，太太在乌节路附近租了个两房公寓，孩子下半年要进国际学校。来新加坡那年，公司帮他办的就业准证（EP），手续顺利，一切理所当然。
那顿饭，我们谈论的主要话题，是AI。我们交流了对AI的使用，以及对工作流的彻底改变。他很兴奋，喝了两杯酒。
忽然，气氛变得凝重。他看着我，问了一句：
“你觉得，像我这样的人，还有几年？”
我没有立刻回答。不是因为不知道。是因为答案，他不会喜欢。
大家都把目标看错了
最近一年，关于AI抢饭碗的说法满天飞。流传最广的版本是这样的：AI会先取代底层工作——数据录入、电话客服、流水线上的重复性文书；然后才慢慢爬上来。知识工作者暂时安全，因为他们的工作”太复杂、太需要判断力”。
这个版本不是假的。但它瞄准的是错误的楼层。
好像AI会很听话地从底层做起，就像一个新入职的员工。但事实并非如此。
真正的问题不是AI会不会“从底部爬梯子”。问题是，AI根本不需要爬。它直接去做最容易做的工作——不管那份工作挂在哪一级。
甚至最有可能的，是中高级的职位。这才是饭局上，我的拿EP的朋友最担心的事。
AI不会管这份职位是高级的还是中级的，AI管的是，它认为“最容易做的工作。”
那“最容易做的工作”是什么呢？
不是体力劳动。不是端盘子，不是装车，不是调酒。这些AI做不了。
AI最擅长的，是那种可以被拆解成步骤、可以被推理、可以用结构化语言表达出来的工作。
翻译成白话：研究、分析、综合、起草、在大量资料里找规律。
这些不是低技能工作，是高级职位的工作。
这恰恰是律师事务所、咨询公司、四大、投行几十年来收最高价钱的那部分。是初级律师、初级分析师、初级顾问、初级会计花好几年时间才学会的核心本领。
而AI已经全部学会了。
用的时间，比我们任何人都短。花的钱，20美元一个月，可能是中央商务区的一两碗面条。
一个让人笑着笑着就笑不出来的故事
最近中文社交媒体上有个帖子，比任何经济学报告都说得接近本质。
一个资深员工，业务越堆越多，扛不住了，跟老板说：“再招个人吧，不然真顶不住。”
老板很爽快：“行，我面试，你来把把关。”
面试那天，他还好心地把候选人拉到一边，小声叮嘱：“别紧张，老板对技术一窍不通，你随便说，说得越玄越好。”
候选人点点头，自信地走进会议室。
老板问：“如果把这块业务都交给你，一个人忙得过来吗？”
候选人挺直腰板：“完全没问题。我用的AI系统，甚至还能帮你优化整个流程。”
老板沉默两秒，看了看候选人，又看了看资深员工，点了点头。
不久，资深员工被叫去谈话。老板语气平静：“既然一个人能干，就没必要两个人了。”
停顿。
“而且，他比你便宜。”
资深员工亲手把自己的替代者带进了房间。
这个故事里，新人不只是年轻、肯拼、要求不高。
他带着AI来
他用AI做的工作，和那个资深员工用七八年经验做的工作，在老板眼里已经没有本质区别。
有人或许会说，可能是这个资深经理没有与时俱进，也快速掌握AI工具，就如新加坡政府最近在力推的，让员工们都掌握AI，提高竞争力。
问题在于，即使这个员工也掌握了同样的AI技能，但是他的薪水可能是那个掌握AI的新进人员的数倍。资深经理被裁退，是很合乎逻辑的。
因为，AI取代的是这个资深员工原本的经验和资历的溢价。这完全符合经济学原理。
硅谷和华尔街新的裁员模式
这种现象，已经不只是新加坡的问题。最近几个月，硅谷和华尔街陆续出现一种新的裁员模式：企业用海外（例如印度）低成本工程师加上AI工具，取代本土年薪几十万美元的资深员工。逻辑很简单，也很冷酷——如果85%的生产力只需要20%的成本，企业为什么还要付100%？
这不是杞人忧天的预言，是已经在发生的财务决策。
那个让人安心的80%，其实最该让人不安
新加坡会计师公会前主席张思乐（Teo Ser Luck）最近接受《海峡时报》访问，谈AI对会计业的冲击。
他说了一个很诚实的比喻：通常一个审计师做决定，用到的大约是六成的可用数据；AI可以把这个比例推高到八成。最后那两成——判断、专业责任、签字——仍然是人的事。
“必须有人负责，机器不能负责。”他说。
听起来很安心。
但你再想一层。
如果AI已经在做那80%的工作——数据收集、异常检测、规律识别、初稿综合——那么原本被雇来做这80%工作的初级甚至中级会计，他们现在还在做什么？
更狠的问题在后面。
最近，Claude推出了新的连接器，将Claude和企业的财务云软件Xero账户直接打通。企业老板已经能够通过Claude直接访问Xero，用自然语言，了解公司财务的一切。
这可能是直接威胁到了甚至是CFO的饭碗。
传统职业阶梯的逻辑是这样的：你从底部进来，做那些没人想做的笨工作，在错误中慢慢建立判断力，几年之后你才有资格做那“剩下的20%”。
AI把这个逻辑直接打断了。
你甚至已经无法判断，“底部”在哪里！
张思乐自己也提到了：未来的初级会计员，将会被要求“更早进行分析和策略思考”。
这听起来是好消息。
但他没有回答的问题是：这些刚毕业的人，到底是在哪里学会这些的？
以前你之所以拥有判断力，是因为你花了几年做笨工作，在数不清的错误里慢慢摸出直觉。现在那些笨工作没有了。
判断力从哪里来？你想，刚毕业的人，可以让Claude访问Xero账户，然后弹指之间分析出公司的所有财务状况。
没有人回答这个问题。也没有人敢回答。
就算是CFO说，我跟你拼了，我也努力改变自己，拥抱AI。但是且慢，你的薪水和同样能够洞察公司财务状况的新人，是一样的吗？
那么，在AI时代，职场里谁是安全的？
张思乐在那篇专访中指出，最后那两成——判断、专业责任、签字——仍然是人的事。
“必须有人负责，机器不能负责。”他说。
新加坡外交部长维文最近在Facebook贴文中透露，他用一台树莓派自建了一个本地运行的Claude助手，加上一套知识图谱系统，组成他口中“外交官的第二大脑”。
这个AI帮他回答问题、研究课题、每日更新简报、草拟演讲、浓缩资料。
维文用了这样一句话来形容：“它变得不可或缺——我不敢把它关掉。”
一位部长亲口承认自己离不开AI。
但请注意——AI再强大，也不能取代外交部长这个职位本身。
真正安全的不是“知道得多”，是“愿意负责”
让我换一个角度来问：哪些工作真的安全？
不是”暂时安全”，是真的安全。
看看那些显然不会被AI取代的人，他们有一个共同点：
律师事务所的创始合伙人，名字印在法律意见书上。报章的总编辑，决定明天头版登什么。董事会成员，对一桩十亿元的收购案投下的那一票。创业者，用自己的房子抵押贷款，去赌一个她相信的想法。
这些人，不是因为知道得比AI多。
很多时候，他们知道得比AI少——AI的资料更全、更新、记忆力更可靠。
他们安全，是因为他们扛着一种无法外包的东西：出了事，他们没办法指着一个订阅服务说”是它做的”。他们要亲自上场，亲自回答，亲自承担后果。
在AI时代，真正稀缺的不是知识，是责任。
所以，你的职位阶梯只有到了这一层，才能说，你的职位是安全的！
而夹在中间那一层人——做研究的、写初稿的、建模型的、整理报告的、跑分析的——他们一直拿着不错的薪水，原因从来都是同一个：他们掌握的知识不容易获取。
这个优势，正在被一个月费几十块的订阅彻底抹平。
一份原本要花两天才能做出来的竞争分析报告，一个刚入职两个月的新人，用AI三个小时就交出来了。
完成度80%。但星期四下午就有，比星期一才能拿到的100%，值钱得多。
我的朋友——那个吃饭时问我“还有几年”的人——他做了多年的区域市场分析，做得很好，客户信任他，老板满意他。
但如果他诚实地检视自己每周到底在做什么，他会发现：
他大部分时间，做的是知识型工作，不是责任型工作。
他综合资料、套用框架、写第一稿、修改报告、做PPT、参加会议。
这些工作，AI装备的年轻人正在以他一半都不到的成本做出来。
黄循财看到了什么？
新加坡总理黄循财5月1日在劳动节的演讲中，再次直面AI对职业的冲击。
他在演讲中承认，民众对于”AI是否会取代工作”的焦虑是十分真实的。
他警告：“我无法保证不会出现颠覆。工作将会改变。有些工作将会消失。而且变革的速度将比我们以往见过的任何时候都要快。”
他指出，现在已经进入了“AI智能体”（AI agents）时代，这些智能体远超普通的聊天机器人，能够独立规划和执行复杂的任务。过去需要整个团队才能完成的工作流，现在仅需一个人借助AI智能体就能完成。这种巨大的冲击不仅会提高生产力，更会彻底颠覆和重塑整个行业。
实际上，去年8月，黄循财在国庆集会演讲中，就曾表达过这样的焦虑。
虽然新加坡在过去几十年的发展中，迎来了电脑、互联网、云计算等科技应用。但新加坡通过技能提升，让员工的生计继续得到改善和提高。
黄循财说，“过去，技术变革带来了颠覆，但也创造了新的机会——人们得以升级到技能要求更高、薪水更好的岗位上。”
但他指出：“许多人担心这次情况会有所不同。”
“因为AI不仅能在工作中帮助我们，它还有可能取代许多任务——甚至是整个工作岗位。”
这不是个人焦虑，是新加坡的结构性问题
新加坡约有三分之二的劳动人口从事白领工作。
这座城市的整个经济身份，建立在一个前提上：知识工作有溢价。
知识工作的人值得从区域各地吸引来。围绕他们建立起来的整个生态系统——租屋市场、国际学校、私人医院、乌节路的购物商场、克拉码头的餐厅——都按照这个规模在运作。
这个前提正在承压。
但压力还没有完整地反映在任何一组数据里。
企业不会发新闻稿宣布“由于AI改变了我们的成本结构，我们将减少招聘”。他们只是悄悄放慢招聘节奏，悄悄不续约，悄悄用更精简的团队做同样的事。
甚至我认为还有一个重要的悖论，新加坡政府机构采用AI后，人力资源结构也理应发生改变。
那个原本会来新加坡、拿EP、租两房公寓、把孩子送进国际学校的区域分析师——他可能未来不再出现在新加坡。
影响在租金里慢慢累积，在零售额里慢慢显现，在私立学校的招生数字里慢慢渗出。
但没有任何一行数据，会写上“原因：AI”。
新加坡的应对措施
在五一演讲中，黄循财誓言：“我们可能无法保护每一份工作。但我们会保护每一位职工。”
新加坡2026年财政预算案成立了国家人工智能理事会，调高了EP薪资门槛，把技能创前程的津贴引向AI培训，职工总会2月推出了AI-Ready SG平台。
这些都是认真的回应。
但这些回应背后，藏着一个共同的假设：通过提升技能，被挤出中层的人，可以进入更高价值的那一层。
没有人清楚地说明，那个更高价值的层——够不够大？价值更高的那一层，会不会被新入职的员工，以低得多的薪金取代？
那顿饭局的结尾
那天晚上，我最后还是回答了我的朋友。
我问他：
你现在每周做的工作里，有多少是你必须亲自负责、出了事必须亲自回答的？
又有多少，是你做得很熟练、但换一个装备AI的年轻人也能做到的？
他想了一会儿。
没有回答。
我看得出来——他已经知道答案了。
结语
知识经济曾经给这一代专业人士一个承诺：
你花时间积累的东西，市场会付钱买。
这个承诺，几十年里一直是真的。
只是现在，它正在以非常安静的方式被收回。
不是裁员潮，不是新闻头条，不是政府报告。
是一份不续签的合同。
是一个悄悄放慢的招聘计划。
是一份原来需要一周，现在只需要一天就交出来的报告。
梯子还在。
但你站的那级，正在消失。