最近有个帖子特别火，作者是名校计算机系毕业生，有包括DeepMind在内的3份实习经历，但到现在为止没有收到任何offer。
而且他不是个例，他的同学群里，大家聊的话题已经从当年的刷题攻略、面经分享，变成了集体性的困惑和焦虑。
计算机科学这个曾经被誉为最稳妥的专业，现在频繁出现在失业率最高专业的新闻里，入门级的开发岗位正在以肉眼可见的速度减少，而毕业生的数量却在创历史新高。
供需关系的失衡已经严重到，连做对了所有事情的人也开始怀疑人生。
招聘启事还在发，面试流程还在走，HR的拒信依然礼貌，但改变的是机会的密度。
原本能容纳一百个人的电梯，现在只能挤进二十个，剩下的八十个人履历再漂亮也没用，因为物理空间就那么大。这就是现在的就业市场。
要命的是，这个电梯正在加速缩小。科技公司、金融机构、咨询行业，这些过去吸纳计算机毕业生的主力军，现在都在悄悄改变招聘策略。
有些公司的内部备忘录已经明确要求，任何新增岗位的申请都必须先解释为什么AI做不了这个活。
如果只是和其他毕业生竞争，那还是传统意义上的内卷，大家拼能力、拼运气，总有人能上岸。
但现在的情况复杂得多。
亚马逊的仓库里，机器人的数量已经扩张到惊人的规模，公司对外说机器人是辅助人类，但自动化程度最高的仓库里，员工总数却在下降。
还有远程操控技术，菲律宾的工人戴着VR头盔，远程操控日本便利店的货架机器人。
这意味着你不光要和本地的求职者竞争，还要和马尼拉、孟加拉、越南的廉价劳动力竞争。
这还不是最糟的。最糟的是，很多远程操控的岗位存在的意义，根本不是为了长期雇佣你，而是为了收集数据。
那些穿着设备反复抓杯子、擦桌子的工人，他们的每一个动作都在被录制，被分析，被转化成训练数据。
等模型学会了，这些岗位就消失了。
换句话说，你的日常工作实际上是在训练自己的替代品。
文章作者提出了一个概念，叫做分布之外的人类。
含义很简单，大部分工作都在正态分布曲线的中间地带，任务重复，流程标准，有章可循。
毕业生培养项目就是基于这个设计的，给你一本手册和一个导师，让你沿着既定路径往上爬。客服中心、仓库、初级开发、基础咨询，这些岗位都在这个舒适区里。
问题是，AI最喜欢的就是这个区域，因为这些工作都有海量的历史数据，有标准流程，有可复制的模式。
如果你的工作内容和过去的案例高度相似，那么从回放到模仿就是一瞬间的事。
未来劳动力市场的核心问题不是你够不够聪明、够不够勤奋，而是你的工作是不是普通到可以被模型学会，还是特殊到AI暂时搞不定。
那些分布之外的人，是那些工作内容足够独特、足够新颖、足够混乱的人。
他们面对的是全新问题，或者在小规模、复杂的物理环境中工作，传感器还覆盖不到。他们也不安全，只是在自动化的时间表上排得靠后一些。
讽刺的是，大部分应届生努力的方向，恰恰是挤进曲线的中间，因为那里历来被认为是稳定体面的选择。
三份实习，一些项目经验，一份漂亮的简历，目标就是在分布的中心找到位置，因为工作机会就在那里。
但现在，那个中心正在被掏空。
二十世纪的工业国家，整个社会运转的核心逻辑就是工作。
这套逻辑一直延续到现在，但经济底层的逻辑已经开始漂移了。
真正的问题没人愿意直面，就是如果工作本身不再是社会组织的核心，我们该怎么办？
企业在说岗位总量不会少，工会在说必须保住现有岗位，但双方都在回避一个更根本的问题：当经济不再需要那么多人的时候，我们怎么重新定义生活的意义？
不是自动化已经抢走了多少工作，而是它制造的预期和压力已经开始改变劳动力市场的运作方式。
雇主在重新盘算，到底需要多少人，求职者在重新思考，自己的技能还值不值钱。
我们需要诚实地面对一个问题：当工作不再是生活的组织原则时，我们用什么来替代？
