AI 裁员潮已经有了苗头。

今天微软被曝确认了年内新一轮裁员计划，预计将影响约 9000 个工作岗位，占其全球员工总数的 4%。这是微软今年宣布的第二次大规模裁员，也是其在 18 个月内的第四次大规模人员调整。

与此同时，微软正在要求部分管理者根据员工在内部使用 AI 工具的情况来评估其工作表现，并考虑在下一财年的绩效考核中，正式加入与 AI 使用相关的考核指标。

一边裁员，一边强制留任员工提升 AI 使用效率，正在成为硅谷科技巨头的标准动作。

18 个月内的第 4 次裁员

微软发言人表示，此次裁员涉及不同部门、地区以及各个经验层级的员工，其中微软的 Xbox 部门（微软游戏部门）受到的影响较大 。

这并非微软今年首次大规模裁员。早在今年 5 月，微软就已宣布在全球范围内裁员约 6000 人，约占其员工总数的 3% 。根据微软向华盛顿州就业官员提交的通知，6 月微软还在华盛顿州雷德蒙德总部裁员 300 人，5 月在普吉特海湾地区裁员近 2000 人 。

更详细的数据显示，2024 年 1 月，微软裁减了 1900 名 Activision Blizzard 和 Xbox 员工，随后在 5 月关闭了多个游戏工作室并进行了裁员，6 月又有 1000 名 HoloLens 和 Azure 云团队的员工被裁 。作为收购 Activision Blizzard 后重组的一部分，微软在 9 月再次裁员 650 名 Xbox 员工 。

据彭博社报道，现为微软旗下的 King 部门——《糖果传奇》的开发团队，正在裁员约 10%， 200 人左右 。微软还在其 Forza Motorsport 工作室 Turn 10 裁员 70 余人，并取消了《完美黑暗》和《永野》两款游戏。负责《完美黑暗》的工作室 The Initiative 也将作为此次裁员的一部分关闭 。

Xbox 负责人 Phil Spencer 在给团队的内部备忘录中表示：

为了确保游戏业务的长期成功，并专注于战略性增长领域，我们将结束或缩减部分业务，同时借鉴微软的做法，精简管理层级以提升灵活性和工作效率。

 

我意识到这些变化发生在我们拥有比以往更多的玩家、游戏和游戏时长的时候。我们的平台、硬件和游戏路线图从未如此强大。我们目前看到的成功是基于我们过去做出的艰难决定。

当 AI 成为硅谷大厂的考核指标

在裁员的同时，微软对留任员工的考核标准也在悄然改变。

据 Business Insider 获悉，微软正在要求部分经理根据员工在内部使用人工智能的情况进行评估，考虑在绩效评审中加入相关的考核指标。

这一变化的核心推动者是微软开发者部门总裁 Julia Liuson，她负责包括 AI 编码服务 GitHub Copilot 在内的开发者工具。Liuson 最近发出邮件，要求各位经理根据员工使用内部 AI 工具的情况来评估他们的工作表现。

在这封邮件中，Liuson 用了一个极为明确的表述：「人工智能已经成为必需品，不能再选择不使用」。她进一步阐述道：「人工智能如今已成为我们工作方式的基础组成部分。正如协作、数据驱动的思维和有效沟通一样，使用人工智能已不再是可选项，而是每个岗位和每个层级的核心要素」。

Liuson 明确告诉各位经理，人工智能「应当纳入你们对员工绩效和影响的全面评估中」。这意味着员工的 AI 使用情况将直接影响他们的绩效评分和职业发展。

据一位知情人士透露，微软的绩效标准因团队不同而有所差异，一些团队正考虑在下一财年的绩效考核中正式纳入使用内部人工智能工具的相关指标。

据另外两位知情人士透露，这些变动旨在解决微软内部对其 Copilot AI 服务采用率偏低的问题 。公司不仅希望大幅提升使用率，也希望负责开发这些产品的员工能更深入地了解这些工具 。

这一策略的紧迫性还来自于竞争压力。在 Liuson 的团队里，GitHub Copilot 正受到包括 Cursor 在内的多款 AI 编码服务的激烈竞争 。

亚马逊 CEO ：「更少的人」与「更多的 AI」

微软的战略调整并非个例。亚马逊 CEO Andy Jassy 在近期发给全体员工的一封内部信中，用前所未有的坦诚态度，详细阐述了生成式 AI 将如何重塑公司结构。

Jassy 在信中写道：

目前，我们已有超过 1000 个生成式人工智能服务和应用正在开发或已完成，但以我们的规模来看，这只是未来将打造的冰山一角。接下来的几个月里，我们会加大投入，简化代理的构建流程，并在各业务部门及行政管理领域推出（或合作开发）多个新代理。

 

随着我们推广更多生成式人工智能和智能代理，工作方式将发生改变。一些现有岗位所需的人数会减少，而其他类型的岗位则需要更多人。虽然具体影响难以预测，但未来几年内，随着公司广泛应用人工智能提升效率，我们预计整体员工规模将有所缩减。

 

他这封公开信几乎是另一种形式的「警告」，要员工主动适应这一变化：「那些拥抱变革、熟悉人工智能的人，将有机会产生深远影响，助力我们重塑公司」。

在这场正在发生的「白领大屠杀」，硅谷高管们手中的「屠刀」，就是正在冉冉升起的 AI 公司。

Anthropic 公司 CEO Dario Amodei 在接受 Axios 采访时预测，AI 可能在未来 5 年内淘汰一半的入门级白领职位，失业率将上升到 10% 至 20% 。

他直言不讳地指出，技术、金融、法律、咨询等白领行业，尤其是初级岗位，将面临大规模裁员。

Amodei 认为，企业对 AI 的使用正在从「增强」人类工作，快速转向「自动化」并直接承担工作本身 。他指出，包括 OpenAI、Google 和 Anthropic 在内的大型 AI 公司，都在竞相开发能够以极低成本完成人类工作的「智能代理」。

更令人担忧的是，Amodei 表示，这种集体性的威胁正被普遍忽视。公众「还没有意识到这件事即将发生」，「这听起来很不可思议，人们根本不相信」。

AI 裁员潮中的白领

实际上类似的事今年已经屡见不鲜。

沃尔玛正在裁减 1500 个企业职位，为即将到来的重大转变简化运营；网络安全公司 CrowdStrike 削减了 500 个职位或 5% 的员工，理由是「市场和技术拐点，AI 正在重塑每个行业」。

扎克伯格曾公开表示，中级程序员很快将变得不必要，可能在今年内实现 。他指出，到 2025 年，Meta 及其他公司将拥有能有效扮演「公司中级工程师」角色的 AI，从而减少对人类程序员的需求。此后，Meta 便宣布裁员 5%。

AGI 的宏大叙事还是蓝图，但 AI 带来的变化已经落在了具体的个体身上。

也许没有哪个行业比科技行业受到的冲击更大，互联网论坛上充满了员工们分享自己已经被裁员，或者在担心什么时候会被裁员的消息 。

21 年经验的工程师：从 AI 提效到被 AI 替代

软件工程师 Shawn K 有着 21 年的行业经验，年薪 15 万美元 。2024 年 3 月，42 岁的他在 FrameVR.io 担任全栈工程师，公司鼓励员工使用 ChatGPT，团队生产力也因此大幅提升 。

一个月后，他被裁员了 。

他在 Substack 上分享了自己因人工智能接管公司而被裁员的经历，这篇帖子现已广泛传播，标题为：「大规模岗位替代已经开始」。

我们一直在将公司转型为人工智能方向，在整个软件中加入人工智能功能，努力为客户利用人工智能创造价值。就在完成这次重组和战略调整后不久……我被裁员了

失业后的生活异常艰难。他有两笔房贷需要偿还，于是开始在纽约中部家附近通过 Door Dash 做送餐工作，勉强维持生活 8。在投出近 800 份求职申请、坚持了一年多后，他终于在本月初拿到了一份合同工作 。

「我尝试了很多方法，能想到的都试过了。在过去一年里，我降低了申请职位的标准，也降低了考虑工作的门槛」，他说。「到了某个时候，情况变成了你需要立即拿到现金来维持基本的吃饭和付账单」。

尽管如此，K 依然对 AI 保持着复杂的态度：「人工智能比我更擅长编程，但这并不代表我没有价值。我觉得这反而让我能做的事情增加了 100 倍，还能解决以前根本不会尝试的更复杂的问题」。

但他对未来的判断却十分悲观：「我真的相信，凡是整天在电脑上完成工作的职位都将消失，这只是时间早晚的问题」

HR：从晋升轨道到被自动化替代

另一位化名为「简」的人力资源专员，则亲眼见证了自己被替代的全过程。人工智能对工作的威胁常被提及，但当她的人力资源岗位被自动化取代并于一月被裁员时，这一威胁才真正变得令人震惊和切实。

她在公司负责福利管理已有两年，正处于晋升的轨道上。她注意到老板在搭建人工智能基础设施，但并不认为自己年薪约 7 万美元的职位会受到影响。

「我以为自己投入了大量时间，在高层次的工作中表现出色，老板会看重我」，这位 45 岁的湾区居民在接受《独立报》采访时谈到她的前雇主 。「结果，一旦他找到自动化替代的方法，就立刻用了，然后就把我辞退了」。

更糟糕的是，当前的经济形势让找工作变得异常艰难。二月份，她的一次电话面试是由一套人工智能系统进行的 。「这感觉就像是在和自动语音信箱面试」，她说「机器人」问了她一些关于自己的问题，但回答都很泛泛，让她觉得这项技术无法帮助她进入下一轮 。

Dario Amodei 所预言的「白领大屠杀」似乎在按照既定路径展开，一条清晰的逻辑链条正在浮现：以 AI 提升效率，以效率为名精简人员，这正在成为硅谷新一轮技术变革下无法回避的现实。

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四倍，AI 医生的诊断准确率远超过人类医生。

这可能有点难以置信，但微软人工智能团队日前发布的一项 AI 诊断协调系统 MAI-DxO（MAI Diagnostic Orchestrator）真的做到了。

它在《新英格兰医学杂志》每周发布共计 304 个真实复杂病例上进行了基准测试。测试结果显示，准确率达到了85.5%。

这个基准测试不再是之前光凭借记忆，就可以做到的试卷答题，而是微软创建的全新的评测标准，「顺序诊断基准」（SD Bench）。它高度还原了真实诊疗过程的互动挑战：

1. 从患者的初步症状描述入手。
2. 通过多轮提问，选择各种检验检查，逐步手机病情信息。
3. 每开一项检查，同时记录检查项目的费用；评估必要性和成本。
4. 给出最终诊断。

同样面对这个 304 个复杂病例，微软选择了另外 21 位来自美国和英国，具有 5 年至 20 年临床经验的执业医生，测试结果显示，真实医生的平均准确率仅为 20%，这与 「AI 医生」的差距足足有四倍之大。

同时，与人类医生相比，这个「AI 医生」还少开了很多不必要的检查，减少了 20%-70% 的诊断成本。

MAI-DxO 究竟是如何做到人类医生的准确率四倍之高呢，它不是一个新出现的大语言模型，它也不依赖某个单一的模型。

MAI-DxO 是一个模拟现实中多名医生合作诊断过程的系统。得益于当前大语言模型的持续发展，在 MAI-DxO 系统中，有不同的语言模型去扮演五种不同的医疗角色。

这些医疗角色包括推测各种结果的假设医生、选择医生、质疑当前诊断假设的挑战医生、避免不必要检查的成本管理医生、以及确保诊断步骤和选择逻辑一致的检查表医生。

这些「医生」协作工作，充分地模拟了人类医生团队的工作流程，还弥补了单一 AI 模型在复杂诊断中可能出现的缺陷。

如上图描述的系统概览图所示，MAI-DxO 完全模拟了我们去医院看病的流程。

1. 首先从问诊开始，MAIN-DxO 会得到一个简短的临床小故事，通常为 2-3 句话，包含病例的基本情况。
2. 接着，MAI-DxO 会开始总结患者的主要诉求，选择下一步操作，是继续向患者提问，还是申请开检查。
3. 每开一项检查会计算检查费用，同时持续进行多轮互动，直到给出最后诊断结果。

在测试过程中，MAI-DxO 利用 o4-mini 和专业医生设置了一个「守门人」，确保系统给 AI 的信息是与正常医生在问诊和临床上能够得到的信息一样。

MAI-DxO 的出现，为大语言模型在医疗诊断上取得明显的性能提升。微软测试了来自 OpenAI、Gemini、Claude、Grok、DeepSeek 以及 Llama 系列的不同模型，表现均优于仅使用单一的 AI 模型，而表现最好的组合是 MAI-DxO 与 OpenAI 的 o3 配对。

由于不受大语言模型的限制，MAI-DxO 还能够在将来有更好的模型出现时，同步适配。

尽管看起来 「AI 医生」已经有模有样，不过 AI 要真正做一个好医生可不是那么容易的。

微软在该项目论文最后提到，这次的研究存在显著局限性，包括像参与对比实验的 21 位医生并没有获得同行的讨论协助、参考书籍以及生成式 AI 等资源。此外，微软这次实验也仅仅只讨论了最具挑战性的病例难题，而对我们一般的日常性疾病诊断没有做进一步的测试。

微软强调 AI 不会取代医生，它将成为医生与患者共同的助手。

但就是这个医生和患者共同的助手，也持续地吸引着全世界范围的关注；早在今年 3 月，微软就发布了医疗界首个用于临床工作流程的 AI 助手 Microsoft Dragon Copilot，它能帮助医生更好的整理病例的临床文件。

IBM 推出 IBM Watson Health 医疗人工智能平台、谷歌的 DeepMind、以及英伟达的 NVIDIA Clara 等，都正从导诊、问诊、病理等医疗场景中带来新的变革。

前段时间，阿里达摩院也发布了全球首个胃癌影像筛查 AI 模型 DAMO GRAPE，首次利用平扫 CT 影像结合深度学习识别早期胃癌病灶。

华为今年才组建组建医疗卫生军团，上周也联合瑞金医院，宣布开源 RuiPath 病理模型，具备临床验证能力，覆盖肺癌等 7 个常见癌种。

医学需要极高的精准度，0.01% 的失误也有可能造成严重的后果，它完全不同于程序员写代码时出现的 bug。

MAI-DxO 模拟真实问诊的过程，看起来这条 AI 医疗之路越来越清晰。

从百度问诊，到 ChatGPT 问诊，我想未来除了拿着普通医院的检查结果，查医院排行榜，付费问在线医生，还可以先看看这个「AI 医生」。

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