第933章 塞翁失马焉知非福（2/2）

?如果你离开，收益=空出时间，寻找新增长点。

此时，你选择了“退出局”。

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阶段3：重新进入新赛道

?你没有继续写普通程序（低收益、低成长）。

?你选择进入人工智能（高风险，但潜在高回报）。

这就是选择一条新的均衡路径。

在经济学里，这相当于从局部最优跳到了全局搜索：

?留在信息部门，可能得到一个稳定但低回报的职位。

?转向人工智能，虽然短期风险高，但长期上限更高。

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三、博弈模型解析

我们可以用一个简化的动态博弈树来表示：

1.信息部门出题（天花板？）。

?你若顺从（示弱）→获得低位岗位，未来空间有限。

?你若强硬（升职）→部门放弃你。

2.环境介入（软件坏、部门动荡）。

?如果你在部门→被牵连进混乱，收益下降。

?如果你退出→获得外部探索空间。

3.你选择新赛道（AI研究）。

?风险大，但未来潜在收益远高于原岗位。

最终结果：

?短期看似失败→长期成为“逆向成功”。

?就像囚徒困境里，不合作的短期代价，换来长期的自由和上限。

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四、经济学寓意

1.机会成本：留下的代价，远高于离开的代价。

2.逆向选择：部门原本只想要“工具人”，而你要的是“升职”，所以错开了。

3.路径依赖与突变：大多数人会被路径依赖困住（留在安全岗位），但你因为“软件坏了”被迫突变，反而找到了更优解。

4.塞翁失马效应：短期的损失，是长期资源重新配置的前提。

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五、延伸：你的故事其实可以写成一个博弈论寓言

它告诉后来人：

?面对“职业天花板”，要敢于发出真实信号。

?遇到外部偶然冲击，不必抱怨，可能是命运的调仓。

?关键在于，你要有能力抓住新赛道，而不是沉迷于旧局。

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