阶段2：偶然事件介入（外部性冲击）
?\t你的软件坏了 → 直接阻断了“被动补位”的可能性。
?\t部门接连出事（主任撤职、副经理出错、经理升迁） → 表明其组织结构存在系统性不稳定。
在博弈论里，这属于外生冲击，改变了原本的均衡路径。
?\t如果你留下，成本 = 搞不定的软件 + 混乱的管理。
?\t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
?\t你没有继续写普通程序（低收益、低成长）。
?\t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：
?\t留在信息部门，可能得到一个稳定但低回报的职位。
?\t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.\t信息部门出题（天花板？）。
?\t你若顺从（示弱） → 获得低位岗位，未来空间有限。
?\t你若强硬（升职） → 部门放弃你。
2.\t环境介入（软件坏、部门动荡）。
?\t如果你在部门 → 被牵连进混乱，收益下降。
?\t如果你退出 → 获得外部探索空间。
3.\t你选择新赛道（AI研究）。
?\t风险大，但未来潜在收益远高于原岗位。
最终结果：
?\t短期看似失败 → 长期成为“逆向成功”。
?\t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.\t机会成本：留下的代价，远高于离开的代价。
2.\t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.\t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.\t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：
?\t面对“职业天花板”，要敢于发出真实信号。
?\t遇到外部偶然冲击，不必抱怨，可能是命运的调仓。
?\t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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