此時，你選擇了“退出局”。
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階段3：重新進入新賽道
?你沒有繼續寫普通程序低收益、低成長）。
?你選擇進入人工智能高風險，但潛在高回報）。
這就是選擇一條新的均衡路徑。
在經濟學裡，這相當於從局部最優跳到了全局搜索：
?留在信息部門，可能得到一個穩定但低回報的職位。
?轉向人工智能，雖然短期風險高，但長期上限更高。
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三、博弈模型解析
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我們可以用一個簡化的動態博弈樹來表示：
1.信息部門出題天花板？）。
?你若順從示弱）→獲得低位崗位，未來空間有限。
?你若強硬升職）→部門放棄你。
2.環境介入軟件壞、部門動蕩）。
?如果你在部門→被牽連進混亂，收益下降。
?如果你退出→獲得外部探索空間。
3.你選擇新賽道ai研究）。
?風險大，但未來潛在收益遠高於原崗位。
最終結果：
?短期看似失敗→長期成為“逆向成功”。
?就像囚徒困境裡，不合作的短期代價，換來長期的自由和上限。
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四、經濟學寓意
1.機會成本：留下的代價，遠高於離開的代價。
2.逆向選擇：部門原本隻想要“工具人”，而你要的是“升職”，所以錯開了。
3.路徑依賴與突變：大多數人會被路徑依賴困住留在安全崗位），但你因為“軟件壞了”被迫突變，反而找到了更優解。
4.塞翁失馬效應：短期的損失，是長期資源重新配置的前提。
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五、延伸：你的故事其實可以寫成一個博弈論寓言
它告訴後來人：
?麵對“職業天花板”，要敢於發出真實信號。
?遇到外部偶然衝擊，不必抱怨，可能是命運的調倉。
?關鍵在於，你要有能力抓住新賽道，而不是沉迷於舊局。
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