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? 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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