2025年夏天，Epic Games 的一次裁员让一名身患绝症的父亲失去了工作。根据讨论最热烈的报道，他的家人不仅失去了工作，还失去了他的人寿保险。Reddit 上记录这一事件的帖子在 r/technology 获得了 36,687 个 upvotes。评论区充满了震惊、愤怒和深深的无助。但这些评论中，却找不到一个能准确描述这件事的固定词汇。最接近的说法是一种反复出现的感受：被夺走的不仅仅是一份薪水，还有更多东西。

这个帖子并非孤例。它属于一个更大的模式，如今几乎随处可见。只要花一个下午浏览 Reddit 上关于 AI 和工作的社区——包括 r/technology、r/datascience、r/Futurology 和 r/analytics——你就会不断看到同类帖子。在过去六个月里，关于 AI 驱动的工作替代讨论中，最受关注的帖子都带有相同的情感色彩。把它们放在一起阅读，就会发现一种尚未被正式命名的情感状态：它没有官方名称，没有人力资源政策，也没有成熟的临床框架。工作者们不仅仅害怕失去工作，许多人正在哀悼一种尚未完全发生的丧失。

本文提出三个核心主张：

• AI 驱动的替代正在产生一种独特的情感类别，它最接近悲伤（grief），而非普通的恐惧、焦虑或倦怠。
• 这种悲伤在结构上被压制，因为裁员被包装成常规的商业决策，没有为哀悼留下社会认可的空间。
• 标准的悲伤模型本身在 AI 情境中失效了，这种失效方式让恢复比以往的工业转型更加困难。

工作即身份：基础

知识工作者与劳动的关系，和制造业工人截然不同。对于认知专业人士来说，专业能力很大程度上构成了自我，而不仅仅是一种活动。一位花费十年时间培养统计判断力的数据科学家，不会把这种判断力视为可拆卸的工具。它更接近一种人格特质。当自动化威胁到这份工作时，它穿透收入层面，直达身份本身。

临床文献已经开始直接描述这一现象。2025 年发表在《International Journal of Qualitative Studies on Health and Well-being》上的一项定性研究发现，参与者将 AI 相关的工作替代体验为“职业身份、自主性和未来前景的象征性丧失”。研究者明确指出，伤害主要不是经济上的。工作替代“不仅被体验为职业中断，更是个人身份的侵蚀”。另一条研究脉络则将对 AI 的抵制框架为一种身份保护反应——工作者之所以抵制这项技术，是因为它威胁到他们对自我的理解。

Reddit 上的记录显示，这种丧失在裁员发生前就已经出现。在 r/datascience 的一个帖子中，一位有五年经验的从业者写道：“在数据科学领域工作了 5 年后，我开始意识到我们提供的大多数‘洞见’都被完全忽视了。”帖子描述了数周时间用于清洗数据、构建仪表盘和训练模型，最终却发现几乎没有一项真正改变了决策。在 r/analytics 的一个标题为“大多数分析工作都是虚假生产力”的帖子中，结论更加直白：“仪表盘被构建，指标被追踪，幻灯片被分享，但几乎什么都没有改变。”

这两位作者都没有失去工作。他们都在哀悼那些仍然存在、却已失去意义的工作。这是一种预期性哀悼（anticipatory mourning），它是悲伤的典型特征，而非单纯的经济焦虑。

这种悲伤因角色本身的消解而加剧，而非仅仅缩减。过去一年，数据社区一直在记录通用数据科学家的分化：上方被机器学习工程师挤压，下方被配备大语言模型的分析师取代。r/MachineLearning 的一个研究帖 bluntly 指出，在 EMEA 地区，“数据科学家”头衔已成为该领域薪资最低的职位。一个职业不需要被彻底消灭才能被哀悼。只要它的核心坍塌就足够了——那些在核心中建立职业生涯的人，手中的证书不再对应稳定的角色。当 AI 威胁工作时，它也在威胁自我。这就是为什么反应看起来不像普通的失业恐惧，而更像一种丧亲之痛。

为事物命名：临床证据

虽然临床文献已经开始为这种状态命名，但这些名称尚未进入公众话语。

2025 年 9 月，佛罗里达大学医学院的两位精神科医生 Stephanie McNamara 和 Joseph E. Thornton 在 Cureus 期刊上发表论文，提出了一个新概念——人工智能替代功能障碍（Artificial Intelligence Replacement Dysfunction，简称 AIRD）。他们描述了面临 AI 替代的工作者出现的一系列症状：焦虑、失眠、抑郁、身份混乱，以及偏执和无价值感。

需要诚实说明的是，AIRD 并非已获认可的诊断。作者称其为“一个新的、提议中的临床概念”，它出现在 NIH 托管的 PubMed 数据库中，只是图书馆收录，并非 NIH 的认可。但更关键也更发人深省的是：临床界已经开始为一种现象构建词汇，而身处其中的工作者几乎从未听说过这种描述。医学期刊里已经有了命名，而正在经历这些症状的人，却仍在阅读 Reddit。

从业者们更常援引的旧框架是库伯勒-罗斯模型（Kübler-Ross model）。伊丽莎白·库伯勒-罗斯在 1969 年出版的《论死亡与濒死》中提出了悲伤的五个阶段：否认、愤怒、讨价还价、抑郁和接受。该模型最初基于对绝症患者的访谈，后来被应用于多种丧失形式，如今也被用于 AI 带来的工作丧失，例如 Inc. 杂志的 Adam Hanft 以及 Noema 杂志题为《AI 悲伤的五个阶段》的文章。

Reddit 上的数据与这些阶段对应得相当精确。

否认表现为坚信工作是安全的。上述数据科学帖子里，始终有一种从业者坚持认为大语言模型“其实做不到我们能做的事”的潜台词，尽管现实正在动摇这一主张。

愤怒是最响亮的情绪。2026 年 5 月，佛罗里达大学中部校区的学生在毕业典礼上嘘了一位演讲者，因为她称 AI 为“下一次工业革命”，部分学生高喊“AI 真烂”。这一事件被广泛报道，包括 NPR，并在 r/technology 获得 35,768 个 upvotes。愤怒甚至演变为肢体行动。2026 年 4 月，一名男子向 Sam Altman 在旧金山的住所投掷燃烧弹，随后前往 OpenAI 总部进行威胁。据 CBS 和 NBC 报道，此人持反 AI 观点，面临谋杀未遂和联邦爆炸物指控。Reddit 上一个相关帖子获得 26,928 个 upvotes，将这一时刻描述为“AI 反击正在转向革命性”。

讨价还价表现为试图延缓这一进程。企业 AI 公司 Writer 和 Workplace Intelligence 对 2,400 名知识工作者进行的调查（由 Fortune 报道）显示，29% 的员工承认在破坏公司的 AI 战略，这一比例在 Z 世代中升至 44%。行为包括将专有数据输入公开工具、使用未经批准的工具，以及完全拒绝使用 AI。将这一发现带到 r/technology 并获得 32,000 个 upvotes 的帖子，将其描述为工作者“因为害怕 AI 会抢走他们的工作而故意破坏”AI 推广。值得注意的是，调查本身发现，工作丧失恐惧仅占破坏行为动机的约 30%。恐惧框架在一定程度上是标题压缩，而这种压缩本身就是故事的一部分，后文会回到这一点。

抑郁表现为丧失任何目标感。在 r/Futurology 一个广为传播的帖子中，作者写道：“我真的在努力理解，当 AI 接管一切时，意义何在？”作者将逻辑推演到极致，最终得出帖子标题所问的问题：如果 AI 获胜，每份工作都被取代，只剩少数公司拥有一切，“现在怎么办？”

这个模型确实对应得上。但它是为特定类型的丧失设计的，而 AI 情境以一种特殊方式打破了它——这一点将在后文探讨。

被剥夺的悲伤问题

即使悲伤真实存在，工作者也被剥夺了感受它的社会许可，而这种剥夺让悲伤变得更糟。

相关概念是被剥夺的悲伤（disenfranchised grief），这是悲伤研究者 Kenneth Doka 提出的术语，指那些不被承认或缺乏社会支持的丧失。正如一个易懂的总结所说，被剥夺的悲伤是“一种不被承认或社会不支持的悲伤，往往因为这种丧失不符合社会对‘应该被哀悼’的预期”。当丧失不被他人认可时，哀悼过程就会停滞，悲伤会“隐藏且无法解决”。

科技裁员正是被设计成制造这种状态的。它们被包装成战略调整、重组和效率提升。语言被精心设计成普通的企业卫生行为，通过拒绝承认任何丧失来阻止哀悼。没有为一个职业的终结举行仪式，没有为一段职业生涯写讣告，也没有为看着工作意义流失（尽管技术上仍在发薪水）的工作者提供社会认可的悲伤假期。

人力资源媒体开始意识到这一空白。HRD Connect 报道称，员工正在“悄悄地为 AI 感到恐慌”，而 HR 已经来不及回应。在另一篇文章中，它直接将这一现象命名为“AI 经济中的职业悲伤”。这些报道中占主导地位的外在情绪是焦虑，而不是公开的哀悼，这与被剥夺悲伤的模型一致。当悲伤没有被允许的出口时，它就会以焦虑、恐慌和愤怒的形式侧面浮现。

愤怒是最易被理解的形式。在反击帖子里，最受欢迎的评论拒绝接受“批评者只是不理解技术”的说法。一位评论者写道：“反击不是因为人们‘不懂 AI’或‘想留在过去’，而是为了生存。”这是一个重要的转变。工作者选择用生存和自我利益来框架问题，因为生存在社会上是可被理解的，而悲伤则不然。一个工作者可以因为生计受到威胁而愤怒，但他没有被给予哀悼“自己曾经是谁”的许可。

为什么这不同于以往的工业转型

一个显而易见的反对意见是：这只是正常的工业替代，和蒸汽机、电力、个人电脑带来的变革一样。这个反对意见在三个方面站不住脚。

第一个是速度。以往的通用技术扩散需要数十年时间，让劳动力有时间再培训、搬迁，并让子女从事与父辈不同的行业。蒸汽机、电气化和个人电脑每一次都花了一代或更长时间来重塑劳动力市场，调整过程虽然残酷，但发生在人类的时间尺度上。而当前认知工作的自动化，正在将这一时间线压缩到短短几年。这种压缩更加显著，因为实际的回报尚未到来。高盛首席经济学家 Jan Hatzius 表示，2025 年 AI 投资对美国经济增长的贡献“基本上为零”，相关 Reddit 帖子获得了 37,124 个 upvotes。工作者们正在为一个尚未产生承诺的总体收益的赌注付出社会代价。

第二个是阶级。早期的自动化针对的是体力劳动和手工劳动，在那里工作者的身份至少部分可以与产出分离。焊工不等于焊缝。而当前这一波针对的是认知专业人士，他们的专业能力更接近自我。最具病毒式传播的文化表达来自 Rockstar Games 联合创始人 Dan Houser，他将 AI 比作“疯牛病”，并质疑推动它的高管是否是“完整的人类”。Reddit 社区对这个比喻进行了异常精确的延伸。在一个获得 42,932 个 upvotes 的帖子中，最高赞的技术评论写道：“疯牛病是因为给牛喂牛肉导致的。AI 很大程度上也在做同样的事——它用越来越被 AI 内容淹没的来源进行训练。”Houser 补充说，AI“最终会吃掉自己”。这里的悲伤是多层次的：既是对工作的悲伤，也是对一种怀疑的悲伤——取代工作的东西正在自我退化，而部署它的人却坚持说它更好。工作者可以接受被更好的东西超越，但很难接受被自己认为更差、且正在变差的东西取代，同时部署者却坚持相反的说法。

第三个是企业知识。这不是一场没有作者的自然灾害。正在进行替代的机构清楚地知道自己在做什么，并且公开说了出来。Nvidia 高管 Bryan Catanzaro 告诉 Axios，对于他的团队来说，“计算成本远远超过员工成本”，这句话在 r/technology 获得了 28,809 个 upvotes。这句话本意是安抚，论证 AI 仍然比人贵。但在工作者看来，它确认了替代是一项正在被积极管理的明确成本项。据报道，Oracle 计划裁员多达 3 万人，以资助 AI 数据中心扩张（这一数字来自 TD Cowen 分析师的估计，而非 Oracle 官方），相关 Reddit 帖子获得了 26,568 个 upvotes。为这场建设筹集的资金，部分是通过移除人来实现的。

接受的问题：模型失效之处

库伯勒-罗斯框架假定“接受”是可达成的，因为它所描述的丧失是有限的。当一个人去世时，缺席成为永久性的。哀悼者会适应一个稳定（尽管痛苦）的新现实。接受之所以可能，是因为有一个固定的事物可以接受。

AI 替代没有提供一个固定的终点。这个过程是持续且加速的，没有一个稳定的“后 AI 均衡”可以适应。今年安全的角色，工作者可能在两年内发现它已被自动化。没有永久的缺席可以哀悼，只有一个不断移动的前沿。工作者被要求接受一个过程，而不是一个结果，而这个过程还在不断推进。

这正是常见解决方案往往失效的地方。常见的建议是将身份锚定在适应性本身上——不再做数据科学家，而成为一个“专业适应者”。Fortune 将这种 limbo 状态描述为“职业身份炼狱”——一种悬浮状态，工作者既没有稳定的就业，也没有被干净地释放去哀悼和继续前行。适应性处方包含一个未经检验的假设：适应性本身不会被自动化。没有理由相信这一点成立。

Reddit 上的记录从另一个方向抵达了同一堵墙。Futurology 那个问题——“每个人都失去了工作，只剩 10 个万亿富翁拥有一切。现在怎么办？”——目前还没有文化答案。另一个获得 12,894 个 upvotes 的警告——“美国正走向大规模失业，而没有人做好准备”——同样如此。“没有人做好准备”在这个语境中不是夸张，而是对制度真空的准确描述。

结论令人不安。接受可能不是 AI 悲伤模型的正确用词，因为没有一个已确定的丧失可以接受。工作者被要求完成的心理任务，是对一个永不解决的威胁进行无限期的适应。这是一个不同的任务，而目前还没有既定的文化脚本可以应对它。

缺失什么以及代价

语言和制度支持的缺失，对这种悲伤而言不是一个“软问题”。它带来了可衡量的代价。

临床信号是最直接的。AIRD 论文和更广泛的身份威胁文献记录了面临 AI 替代的工作者中焦虑、失眠和抑郁症状的升高。这些是健康结果，伴随着随之而来的护理、生产力和生命成本。

组织层面的代价在破坏数据中可见。Z 世代中 44% 的比例（即使保守解读为混合动机而非纯粹恐惧）描述了一支正在主动破坏自己被要求采用的系统的劳动力。未处理的悲伤不会保持安静。它会渗透到工作中。

代价也延伸到高管层面。一个获得 26,366 个 upvotes 的帖子声称科技 CEO 正在“遭受 AI 精神病”。剥离修辞后，底层行为是可识别的。高管们过度承诺 AI 投资，部分是为了防御自身的过时焦虑，这在桌子的顶端产生了与底层悲伤相同的非理性决策。资本配置的怀疑并非边缘观点。即使是 IBM 首席执行官 Arvind Krishna 也质疑，万亿美元的数据中心建设在当前成本下是否能收回成本。

还有最后一个代价：工作者意识到自己的情感反应正在被工具化。Writer 调查的“恐惧”框架就是一个典型案例。数据显示，破坏行为的动机是混合的，工作丧失恐惧仅占约三分之一，但主流标题却将行为简化为恐惧。恐惧故事很方便。它将工作者定位为对不可避免的未来进行非理性抵抗的人，这对销售这一未来的公司来说是一个讨好的框架。工作者注意到了这种压缩。悲伤是真实的，他们也能看到它被重新包装成一种公共关系叙事——关于那些只是需要“跟上”的胆怯员工。

命名的论证

在心理学历史上，一个状态的命名往往先于对它的治疗。创伤后应激障碍（PTSD）在获得名称和诊断定义之前，无法大规模治疗。倦怠在有词汇描述之前，也不是一个合法的临床关注点。AI 工作悲伤（或 AIRD 概念最终 settle 的任何临床语言），在公众词汇超越 Reddit 帖子和工作者未曾读过的期刊论文之前，是无法被有效应对的。目前，生活在症状中的人与命名它们的人之间的差距，就是整个问题。

这个故事围绕着一个具体的经济选择——由可识别的机构做出，以比任何社会系统都能吸收的速度更快地消除人类劳动。这个选择产生了特定的心理伤害，而做出选择的机构却不对这种伤害负责。悲伤是决策的下游，而这个决策有一个明确的地址。

对技术读者来说，索洛悖论（Solow paradox）是正确的框架。1987 年，经济学家 Robert Solow 观察到：“你可以在任何地方看到计算机时代，但在生产力统计数据中却看不到。”这捕捉到了重大的技术投资与可衡量的生产力收益之间的滞后。AI 经济正在经历自己的滞后阶段——资本支出是真实的，而总体生产力收益尚未显现，这正是高盛“基本上为零”这一数据的衡量。在早期的技术革命中，这种滞后由社会和制度适应来填补，通过新的工作类别、新的培训体系和新的劳动保护。这一次，本应提供这种适应的机构要么被削减资金，要么被放松管制，要么被 discredit。滞后是一样的。减震器却消失了。悲伤无处可去。

那些嘘毕业典礼演讲者的学生，进行了他们唯一能进行的悲伤仪式。

引用直接链接到全文引用的主要报道、同行评审来源以及文中提到的原始 Reddit 讨论，包括过去六个月这些社区中最受欢迎的帖子。当流行框架与底层来源不一致时，本文优先采用来源。AIRD 概念被明确为一个提议中的临床术语，而非已确立的诊断。Oracle 的数字是分析师估计，而非公司确认的数字。

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