年轻人为何不再为朋友圈“打工”

AI FOMO（Fear of Missing Out）已不是一个新名词，甚至已经很少人在提FOMO这件事。当AI的潮水漫到了人类劳动者的脖子，在大逃杀中幸存是比焦虑和呼喊更重要的事。

至少在宏观层面，事情就是这样的，从裁员数据便可见一斑。

致力于追踪全球科技公司裁员数据的网站Layoffs.fyi显示：2026年，33%的裁员事件都与AI相关，而在2024年，这个数字是1%。亚马逊、Meta、甲骨文、微软、Paypal……那些曾经是技术牛马终极归宿的大企业，纷纷登上裁员榜榜单，露出了情有可原的獠牙。而从被裁员工总数来看，今年全球92,913 起科技公司裁员可归因于AI，占裁员总数的72%。（数据来源crunchbase.com)

截止发稿，Layoffs.fyi已追踪了今年的超13万起裁员

裁员日期、数量、部门、是否与AI相关及信源均在表格中严谨标注

在企业中，AI FOMO的情绪渐渐落到实处：养龙虾、用Token开始进入部分团队的KPI考核机制，Tokenmaxxing（Token使用量最大化）则成为一种工作阶级的象征。无论做内容、做社交还是做电商，必须在App里来点AI功能，才好提高未来预期和估值。一度破落的五道口和中关村，再次云集了不少AI初创公司，提供就业的同时，也带来跃迁的机会。

一边制造岗位，一边消灭岗位，招聘软件上，无数传统岗位前都加上了AI的title，迫使着求职者们要随着模型和agent的迭代一次次修改润色简历。淘金时代，极少人吃到肉，一部分人喝到汤，更多人闻到诱人的腥味，到了铁锅边才发现里面炖的是自己——不是每个人都有资格卖铲子，但自掘坟墓的工具还是要备上一套，在墓碑建好之前，没准就能挖到金矿。

我真正的工作性质。图源Boss直聘

Howworks.ai上的一篇调查总结显示：2026年，有51%的美国劳动者担心因AI而失业；72%的专业人士对自身适应AI的能力缺乏信心；还有16%的美国员工为了取悦老板，假装在工作中使用AI。不会用AI不要紧，重要的是不要让老板觉得你不会。在精通AI能力之前，最好先摆出热衷AI的姿态——60%-70%的技术领导者表明：FOMO正是他们让自己的部门或组织投资在AI上的重要原因。而当代牛马实现长期生存的诀窍，即是解决领导的需求与焦虑。

恐惧来源于未知。法布尔不会患上昆虫恐惧症，唯物主义者觉得克苏鲁不过是牛鬼蛇神。对AI了解越多，FOMO感就会越轻，这听起来没什么大问题。但在当下的内容场里涌向我们的信息，绝大多数可能并不是为了带领人们走近真相、祛除未知，而更多是为了进一步渲染AI行业的不可替代性。扪心自问，我们真的有在海量的AI资讯和付费订阅中变得心态轻松吗？恐怕没有，只有在远离城市和办公室的法定假期里才能喘口气，却依然得睡前刷短视频时一次次被opus5.5的性能所震撼。

浪浪漫哲理部分现在也归Claude管了。图源Bilibili

羊群有向中心聚集的天然倾向。牧羊犬的第一性原则，便是在羊群的外围通过奔跑、吠叫和凝视，将离群的个体赶回队伍中央。被同伴簇拥的安全感是写在我们的基因中的，时差颠倒的人在天黑前醒来，心中总有空虚和落寞，那便是一只猴子被族群抛弃的感觉，也是FOMO的心理原型。

图源workingsheepdogs.uk

人类上一次经历的大规模集体FOMO，应当是Z世代的社交媒体FOMO。在许多描写欧美年轻人生活的影视作品中，将摄像机对准他们手机上的Instagram、Facebook和Tiktok内容是必不可少的分镜。不及时参与并关注智能手机上消息的teenager，很可能会遭受集体的排挤乃至霸凌。中国小学生的小天才电话手表FOMO也同属这一类。

在社交媒体FOMO的时代中，更贴近中国成年人生活的是朋友圈FOMO。没事多刷刷微信，别错过朋友的婚礼、导师的学术会议、领导的欧洲之行和老同学家中诞下新丁，纷纷值得点赞表示此致敬礼，顺便成为下次见面时的破冰话题。即使闲来无事，也可进行社交监视（stalk），确认自己还算在刚好的年纪做着刚好的事，恰如其分地延续着上下五千年的东亚民族志——为了脱离开这种FOMO状态，今天越来越多的人选择关闭或不发朋友圈，以从虚妄的焦虑中脱身。

图源the Simpsons

社交FOMO带来的是群体抛弃感，而到了AI FOMO这里，人类则感受到了切实的存在性危机——2026年，一篇基于恐怖管理理论理解人工智能焦虑（AIAX，AI anxiety）的元分析论文表明：AI焦虑反映了一种深层次的、对不存在（即死亡）的恐惧，与死亡焦虑密切相关。它不只是一种由于缺乏技能、信心不足导致的技术焦虑，同时也涉及个体对技术统治的恐惧，以及对人类被淘汰的象征性担忧。

今年6月，Nature发布的一项覆盖全球75个国家、1907名研究人员的调查显示：48%的受访者表对AI持负面看法，30%持正面看法，22%持中立看法；63%的受访者认为在使用LLM等AI工具进行数据或文献分析时风险大于收益，近60%的受访者表示如果自己不使用AI工具便会落后。9月，陶哲轩等26位菲尔茨奖得主的联合声明也表达了学界对AI的担忧与审慎，不过这封信从另一个角度则被通俗解读为——学术圈的既得利益者们，在AI面前有点输不起了。

（而在发布这篇稿子前，OpenAI又一次性发布了722篇数学成果，并引来人类数学协会（AHM）的又一次公开抵制。AI的强势进犯，让人类工作者不得不在自己的领域清晰地划出边界以自我保全。）