28歲的杰克遜做出了一個(gè)讓周遭人都覺(jué)得“瘋狂”的決定：從保險(xiǎn)公司離職，投身消防員資格考試。

并非源于熱愛(ài)或夢(mèng)想，僅僅是因?yàn)榭謶帧?/strong>

他原本從事數(shù)據(jù)錄入工作，穩(wěn)定且晉升路徑清晰。但他坦言：“我不相信這份工作還有未來(lái)。”

選擇消防員的理由直白而現(xiàn)實(shí)：“即便未來(lái)真有AI能滅火，人類在危機(jī)時(shí)刻，永遠(yuǎn)需要另一個(gè)人類的陪伴與救援?！?/p>

這意味著，他已對(duì)自己在AI時(shí)代的價(jià)值產(chǎn)生懷疑。

另一邊，軟件工程師弗朗西斯科則走上了完全相反的道路。他沒(méi)有逃避AI，反而全力擁抱，各類工具、自動(dòng)化流程、生成式代碼悉數(shù)用上。

結(jié)果卻并非效率飆升的成功故事，而是滿屏半途而廢的項(xiàng)目。AI生成了海量?jī)?nèi)容，他需不斷核對(duì)、判斷、修正。工作并未減少，只是從寫代碼變成了管理代碼。他將自己的狀態(tài)形容為“編碼癱瘓”。

一個(gè)逃離AI，一個(gè)過(guò)度依賴AI，方向迥異，結(jié)果卻驚人一致：他們都未被AI真正替代，卻開始失去對(duì)工作的掌控感。

這便是2026年最魔幻的現(xiàn)實(shí)：AI尚未動(dòng)手，人類先陷入恐慌。

FOBO：越投入AI，越陷入“唉”的困境

今年，一個(gè)新詞頻繁出現(xiàn)：FOBO（Fear of Becoming Obsolete），即害怕被淘汰的時(shí)代癥候群。與傳統(tǒng)失業(yè)焦慮不同，普通工作焦慮是“我可能被解雇”，有明確對(duì)象和結(jié)果。

FOBO的核心是“我可能變得無(wú)關(guān)緊要”，它彌漫且無(wú)處不在，無(wú)從反駁。其焦慮點(diǎn)在于，我們?cè)诒惶娲埃鸵咽r(jià)值。

某種程度上，AI的首批“受害者”并非即將被機(jī)器取代的人，而是被FOBO嚇壞的人。

企業(yè)高管為AI狂歡，打工人們卻承受著真實(shí)的“腦力煎熬（Brain Fry）”。

一組鮮明對(duì)比揭示了上下層的嚴(yán)重脫節(jié)：74%的高管對(duì)AI引入興奮不已，68%的員工卻因此焦慮；同時(shí)，僅27%的員工接受過(guò)使用AI的正式培訓(xùn)。

波士頓咨詢集團(tuán)對(duì)1488名全職員工的調(diào)查顯示，一個(gè)打破常識(shí)的現(xiàn)象浮現(xiàn)：同時(shí)使用3個(gè)以上AI工具后，員工生產(chǎn)力不僅未提升，反而驟降。

缺乏系統(tǒng)培訓(xùn)的FOBO轉(zhuǎn)型，讓AI成了榨干精力的“吸血鬼”。被迫使用大量AI工具時(shí)，人們需耗費(fèi)額外精力閱讀、核對(duì)和解釋AI生成內(nèi)容。

這些因素導(dǎo)致受訪員工腦力消耗增加14%，決策疲勞增加33%，信息過(guò)載增加19%；經(jīng)歷“AI腦力煎熬”的員工，離職意愿上升近10%。

高管期待的高效未到，等來(lái)的卻是因認(rèn)知超載而想逃離的打工人。

離AI越近，跑路越快

FOBO恐慌不僅在寫字樓蔓延，更直接傳到大學(xué)校園。

Gallup與Lumina Foundation聯(lián)合調(diào)查約3800名在校大學(xué)生，發(fā)現(xiàn)47%的人“認(rèn)真考慮過(guò)”因AI對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響換專業(yè)，其中16%已換專業(yè)。

這一比例已很高，但更值得注意的是恐慌程度的分布：人文、醫(yī)療、自然科學(xué)專業(yè)考慮換專業(yè)的學(xué)生占少數(shù)，科技專業(yè)和職業(yè)技術(shù)專業(yè)卻各有約70%表示“認(rèn)真動(dòng)搖過(guò)”。

即離AI最近的人，反而最想“跑路”。

年輕人正從易被AI自動(dòng)化的傳統(tǒng)編程領(lǐng)域，轉(zhuǎn)向需要人類同理心或物理操作的“藍(lán)?！?。

22歲的萊德目睹AI進(jìn)化速度后，毅然從計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)退學(xué)，轉(zhuǎn)去技校學(xué)電工。“起初我還在否認(rèn)，最終不得不面對(duì)現(xiàn)實(shí)。”他在接受WSJ采訪時(shí)說(shuō)。

電工確實(shí)是現(xiàn)實(shí)選擇，前段時(shí)間Andrej Karpathy按AI曝光度給美國(guó)所有工作排名，電工成了被裁者最穩(wěn)妥的出路之一：當(dāng)前可觀的年收入，加上未來(lái)能參與大量數(shù)據(jù)中心建設(shè)。

理工科學(xué)生更想換專業(yè)的反轉(zhuǎn)有其邏輯：科技專業(yè)學(xué)生對(duì)AI理解更深，對(duì)“哪些任務(wù)會(huì)被替代”的判斷更具體真實(shí)。顯然，他們正在學(xué)的寫代碼、做數(shù)據(jù)、跑流程，AI已能完成。

但AI能力并非突然降臨某類職業(yè)并使其整體消失。

調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，對(duì)“傳統(tǒng)編程”感興趣的學(xué)生減少，但對(duì)“AI開發(fā)”和“軟件工程”感興趣的學(xué)生增加。學(xué)生們未集體逃離科技，而是在科技內(nèi)部位移：從“易被替代的技能”轉(zhuǎn)向“駕馭替代者的技能”。

這是相對(duì)理性的FOBO。但70%的人中，多少是判斷后留下轉(zhuǎn)向，多少只是恐慌，用看似“倒退”的方式筑造防備AI的護(hù)城河？

越抗拒，淘汰越快

FOBO驅(qū)動(dòng)的過(guò)度使用制造傷害，F(xiàn)OBO驅(qū)動(dòng)的“拒絕使用”則加速真正的淘汰。

EY安永全球首席創(chuàng)新官Joe Depa描述內(nèi)部AI采用數(shù)據(jù)時(shí)，提出一個(gè)令人不適的觀察。

AI工具在EY內(nèi)部的采用率呈明顯代際分化：初級(jí)員工采用率高，資深員工采用率低。

“他們的態(tài)度是，自己能做得更好，所以不需要工具?！盌epa說(shuō)，“他們?cè)亲铐敿獾娜耍F(xiàn)在在同事中排名墊底?！?/p>

The Information報(bào)道，Meta內(nèi)部有衡量員工Token消耗情況的排行榜。

與此同時(shí)，另一批員工的生產(chǎn)力是去年的10倍、20倍。同公司、同職級(jí)、同年資，因是否使用AI工具，績(jī)效出現(xiàn)懸崖式分化。

這是FOBO最殘忍的地方：對(duì)被淘汰的恐懼，正在加速淘汰的發(fā)生。

主動(dòng)逃跑的人失去積累；過(guò)度使用到精神耗竭的人失去判斷力；因傲慢或恐懼拒絕的人失去競(jìng)爭(zhēng)位置。

FOBO的三種變體造成不同方向的傷害，結(jié)果卻驚人相似：人未被替代，就已先輸。

給科技人類以時(shí)間

MIT最近發(fā)布的研究，是目前對(duì)AI勞動(dòng)力替代速度最系統(tǒng)的實(shí)證分析之一。研究團(tuán)隊(duì)收集超1.7萬(wàn)條AI輸出的專家評(píng)估，覆蓋3000多個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)任務(wù)。

研究發(fā)現(xiàn)，目前AI已能以最低可接受質(zhì)量完成50%至75%的文本類任務(wù)。但它強(qiáng)調(diào)核心觀點(diǎn)：AI進(jìn)化是緩慢上漲的潮水，而非一夜淹沒(méi)一切的海嘯。

相比能力突然增進(jìn)的模式（圖a），MIT研究發(fā)現(xiàn)AI會(huì)像漲潮般，在多數(shù)任務(wù)中同時(shí)取得廣泛進(jìn)步。

要達(dá)到90%以上的高成功率，AI至少需到2029年。這意味著，水在漲，但我們并未立刻被淹沒(méi)，還有調(diào)整適應(yīng)的窗口期。

這些窗口期或許無(wú)法緩解FOBO情緒，但目前可見(jiàn)：AI未真正淘汰大多數(shù)人時(shí)，F(xiàn)OBO本身就是一種“替代”，已開始取代無(wú)法應(yīng)對(duì)焦慮的人。

別在AI淘汰人類前，先被自己的恐懼淘汰。

潮水在漲，但我們還有時(shí)間學(xué)會(huì)“游泳”。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“APPSO”，作者：HAO，編輯：李超凡，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

本文僅代表作者觀點(diǎn)，版權(quán)歸原創(chuàng)者所有，如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)?jiān)谖闹凶⒚鱽?lái)源及作者名字。