被裁員的人，有一個共同點
蓋洛普 2.3 萬人調查，關鍵不在能力，而在態度
前言
各位訂閱者，前不久，蓋洛普（Gallup）發布了一項針對美國 23,717 名職場人士的調查結果。標題相當吸睛：「不使用 AI 的科技公司員工，被裁員風險高出 3 倍。」 從彭博社到《波士頓環球報》，各大媒體紛紛引用這組數據。
但我在閱讀這組數據時，腦中浮現了一個不太一樣的問題。真的是因為不用 AI 才被裁員嗎？還是說，不用 AI 的人本身就有其他特質？ 先說結論：蓋洛普實際測量的不是「AI 能力」，而是接受變化的態度。
蓋洛普發現的數據
蓋洛普於今年 2 月對 23,717 名美國成年人進行了網路問卷調查。採用機率抽樣法，誤差範圍為 ±0.9 個百分點。其中 660 人處於被裁員狀態，蓋洛普向在職員工和被裁員者都詢問了他們在工作中使用 AI 的頻率。
結果相當明確。被裁員員工中，62% 是每年使用 AI 不超過 1 次的「非使用者」。在職員工中，這個比例為 50%。反過來看，經常使用 AI 的人（即每週使用 3 次以上）的比例，在職員工為 28%，被裁員者為 22%。蓋洛普表示，在調整年齡、學歷、產業和被裁員時間後，這個差異依然存在。
尤其在科技產業，差距極為顯著。每月使用 AI 至少 1 次的科技員工，被裁員機率為 6%。使用頻率低於此的科技員工，被裁員機率為 18%。正好是 3 倍。非科技產業也出現了相同方向的差異（3% 對 5%），但不如科技產業那麼劇烈。
這組數據需要放在更大的脈絡中來理解。從美國整體來看，回答「雇主正在縮減人力」的員工比例，從 2022 年第二季度的 8% 上升到 2026 年第一季度的 21%，接近 3 倍。雖然回答「仍在招聘中」的比例（34%）更高，但裁員體感比例升至如此水平，是蓋洛普追蹤以來的首次。
其中，科技產業本身過度暴露於裁員風險這一點格外引人注目。被裁員者中科技從業者的比例為 13%，而在所有在職員工中，科技產業僅佔 6%。換言之，科技員工被裁員的比率是整體勞動力市場平均水準的兩倍。完全遠端工作者也呈現類似模式。被裁員者中 25% 是完全遠端工作者，而在職員工中完全遠端的比例僅為 13%。
單看這些數據，「不用 AI 就會被裁員」的結論似乎很自然。但同一項調查中另一個數據，為這個簡潔的解讀踩了煞車。
「1%」這個數字背後隱藏的事實
蓋洛普以開放式問卷向被裁員員工詢問「您認為自己為什麼被裁員？」將 AI 或自動化列為原因的比例僅有 1%。最常被提及的原因依次為組織重組（15%）、降低成本（11%）、經濟衰退（11%），其次是政府預算裁減（5%）、業務關閉（5%）、內部政治（5%）。
單看 1% 這個數字，AI 似乎與裁員幾乎沒有關聯。但把同一週發生的事件並列來看，畫面就完全不一樣了。
Jack Dorsey 旗下的 Block 於今年 2 月裁員 40%。從 1 萬人降至 6,000 人以下。Dorsey 親自说明了原因：「因為 AI 的急速加速。」就在上週，Block 公開表示其內部 AI 工具 BuilderBot 已處理了 15% 的生產環境程式碼變更。每天執行 20 萬項任務，每週自動合併約 1,500 個 Pull Request1。Block 的 2026 年利潤預期較前一年上調了 54%。這就是減少人力、增加 AI 投入後，以數字呈現的結果。
不只是 Block。Google 執行長 Sundar Pichai 在 4 月表示，約 75% 的新程式碼由 AI 生成。Spotify 共同執行長 Gustav Söderström 在 2 月表示，部分頂尖開發者自去年 12 月以來已不再親手撰寫程式碼。Microsoft 執行長 Satya Nadella 也曾表示，公司 20% 到 30% 的程式碼由 AI 撰寫。
蓋洛普自己也意識到了這個落差。報告書中指出 「『組織重組』和『降低成本』這些說法本身，可能已經反映了 AI 的影響」。對員工通知的是「組織重組」，但觸發這次重組的動因是 AI 的情況並不少見。1% 這個數字可能是一種煙幕，讓人低估了 AI 的間接影響力。
規模也不小。僅 2026 年第一季度，全球科技產業就有約 78,000 到 80,000 人被裁員。據《日經亞洲》報導，其中近半數推測與 AI 或自動化相關。與 2025 年同期的 29,845 人相比，超過 2.5 倍。與 2024 年第一季（57,269 人）相比也有大幅增長。
韓國目前尚未出現像美國那樣以 AI 為直接理由的大規模裁員案例。雖然有工會證言指出 Google 韓國為了籌措 AI 投資成本而裁減中階員工，但尚未蔓延至整個產業。取而代之的是，韓國出現了其他形式的訊號。 截至 2026 年 3 月，大型企業和中型企業的新人招聘廣告較前一年同期減少 45%。針對 650 名人事主管的調查中，「強化中高階新人偏好」被列為第一大 HR 議題。KDI（韓國開發研究院）估算，國內被 AI 技術取代可能性較高的就業人口約 341 萬人，佔整體的 12%。不是裁員，而是招聘階段的篩選標準正在改變。裁員會成為新聞，但招聘標準的悄然變化卻不太引人注意。
AI 使用頻率真正衡量的是什麼
讓我們回到蓋洛普的數據。「使用 AI 就能避免被裁員」這個解讀很直覺，但其中有一個重要的陷阱。蓋洛普的數據是相關性，而非因果關係。
蓋洛普也在報告書末尾承認了這一點。AI 使用頻率的差異究竟反映的是技能差異、職位類型差異，還是其他尚未測量的因素，仍需進一步驗證。雖然已調整了年齡、學歷和產業，但「好奇心」、「適應力」、「學習速度」等變數很難透過問卷來控制。
那麼，每天使用 AI 的人和不用的人之間的差異，真的在於「工具熟練度」嗎？我在其他數據中找到了線索。
蓋洛普今年 4 月發布了另一份報告。這份報告指出，決定 AI 使用頻率的最強因素不是個人的技術能力。而是主管是否積極支持 AI 導入。 主管支持的組織中，員工將 AI 用於日常工作的機率是其他組織的 7.4 倍。但回答「主管積極支持使用 AI」的員工不到三分之一。
這意味著什麼？AI 使用頻率與個人技術能力的關聯較弱，而與該人所在組織如何管理變化的關聯更強。
ManpowerGroup 的 2026 全球人才基準報告2也指向同一方向。定期使用 AI 的員工比例較前一年上升 13 個百分點，達到 45%。但與此同時，對技術運用的信心下降了 18%。AI 是在用，但「用得好」的確定感反而降低了。擔心在 2 年內因自動化而失去工作的員工比例也升至 43%，較前一年增加 5 個百分點。
在美國整體勞動力市場中，每天使用 AI 的人比例仍僅為 8% 到 10%。最積極使用的群體是管理層和遠端工作的白領。問不使用 AI 的人最大的障礙是什麼，38% 到 43% 會選擇資料隱私和資安疑慮。這意味著真正的原因往往不是「不會用」，而是「不知道能不能用」。
最終，蓋洛普捕捉到的不是「會不會用 AI」。而是當新工具出現時，是「先試試看的人」還是「觀望的人」——這是態度的差異。而企業無論有意或無意，都開始將這種態度作為裁員和招聘的篩選標準。
有趣的是，這個篩選標準不分世代。蓋洛普另行進行的 Z 世代調查（1,572 人，14 至 29 歲）顯示，AI 使用率與前一年相近，但對 AI 的懷疑態度反而升高了。回答「更信任不用 AI 完成的工作」的比例達 69%。數位原生代並不代表會自動接受 AI。接受變化的能力不是年齡的函數，而是態度的函數。
Oswald 的視角
老實說，我看到這次蓋洛普的數據時，有一種似曾相識的感覺。
在制定 GTM 策略的過程中，我見過無數次這樣的模式。無論是新渠道、新工具還是新方法論，導入初期「使用者」和「非使用者」的差異看起來就是績效差異。但時間一過，就會發現那不是工具的差異，而是接受變化速度的差異。
CRM 剛普及時也是一樣。使用 CRM 的銷售團隊績效好，不是因為 CRM 有魔法。而是那些願意採用 CRM 的團隊，本來就有系統化管理客戶數據的習慣。工具是放大既有能力，而不是創造不存在的能力。
AI 也是同樣的結構。現在企業偏好「使用 AI 的員工」，不僅僅是因為 AI 本身的生產力提升。他們在讀取一個訊號：「這個人在變化來臨時會行動嗎？」
裁員 3 萬人、招聘 1 萬人：亞馬遜的算盤操縱 AI 使用量排行榜的員工所暴露的裂痕但這裡也有陷阱。一旦將接受變化的能力作為裁員標準，就存在組織未妥善支持 AI 導入，卻以員工未使用 AI 為裁員借口的風險。許多不使用 AI 的員工，不是「不會用」，而是「組織既沒給指引也沒給工具」所以用不了。 主管支持對 AI 使用率產生 7.4 倍差異的數據，也意味著責任很大一部分不在個人，而在組織。
結語
蓋洛普 23,717 人的數據展示了三件事。第一，不使用 AI 的人更容易被裁員。尤其在科技產業。第二，這不是「用了 AI 就活下來了」，而是接受變化的態度已成為就業市場的新貨幣。第三，接受變化的責任不僅在個人，很大程度上取決於組織創造了什麼樣的環境。
下次團隊會議上「AI 工具導入」成為議程時，建議先檢視「我們團隊對變化的反應如何」，而不是工具的性能。而且這個問題不應該只針對團隊成員個人。也要一起問：領導者和主管是否正在創造有利於變化的環境。
💬 各位訂閱者，您最近開始在工作中使用 AI 工具了嗎？如果已經在用了，是什麼契機讓您開始的？如果還沒開始，是什麼讓您在猶豫？歡迎在留言區分享您的想法。
參考資料 & 延伸閱讀
核心來源
- Mary Page James & Ryan Pendell, “U.S. Workers Continue to Report Downsizing”, Gallup Workplace, 2026.6.18. ：本電子報的核心數據來源。AI 使用頻率與裁員機率的差異圖表是重點。
- “Rising AI Adoption Spurs Workforce Changes”, Gallup Workplace, 2026.4.13. ：主管支持對 AI 使用率產生 7.4 倍差異的數據出處。
背景知識
- “Block Builderbot Handles 15% of Production Code”, GNCrypto News, 2026.6.17. ：同時報導了 Block 的 AI 編碼工具現況與 40% 裁員的背景。
- “Nearly 80,000 tech workers have already lost their jobs in 2026”, TechRadar, 2026. ：整理 2026 年第一季全球科技產業裁員規模及其與 AI 關聯性的報導。
- “AI가 중기 사무직 일자리도 삼켰나”, 京鄉新聞, 2026.4.23. ：韓國求職市場變化與新人招聘廣告減少 45% 的數據。
- “AI와 노동시장 변화”, KDI 經濟教育・資訊中心. ：國內 341 萬名就業人口的 AI 取代可能性分析。
