? 转向人工智能，虽然短期风险高，但长期上限更高。

    ?

    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。

    ?

    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。

    ?

    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。

    ?

    hai