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当AI风暴席卷职场：打工人的挣扎、反思与破局之道

刚吐槽完今年春晚秧歌机器人的笨拙，转身回到职场，却惊觉自己仿佛站在了被AI取代的悬崖边缘。这无疑成了今年职场打工人遭遇的最大冲击，如同一记重锤，敲得人心慌意乱。

自2022年底ChatGPT横空出世，大语言模型的热度便如火箭般蹿升。直至年初DeepSeek出圈，更是如同一把烈火，彻底点燃了全国人民对AI的狂热激情。当老妈都开始兴致勃勃地给我转发《DeepSeek的10个提示词技巧》时，我就隐隐感觉到，AI这股潮流，正以排山倒海之势汹涌而来，速度快得超乎想象，热烈得让人猝不及防。

果不其然，二月份领导一声令下，要求我们在工作流程中必须引入AI；到了三月份，更是变本加厉，要求用AI在半天内完成原本需要三天才能完成的工作。从国内的DeepSeek、豆包、Kimi，到国外的ChatGPT、Claude、Grok，我能像报菜名一样，轻松列举出一连串在工作中尝试使用过的大语言模型。然而，在这看似热闹的尝试背后，却是难以掩饰的工作空虚。AI虽好用，可领导那些天马行空、如井喷般不断涌现的需求，它根本就难以招架。本以为有了AI能轻松些，没想到反而更累了。第一批用上AI的打工人，就像我一样，已经被折磨得苦不堪言，甚至到了崩溃的边缘。

全国领导齐推AI：一场集体狂欢下的无奈

并不只是我遭遇了领导在AI方面的离谱要求。在社交媒体上，这类吐槽如潮水般此起彼伏，随手一抓就是一大把。2024年，美国的一项调查显示，61%的受访企业计划在未来一年内使用AI来完成原本由人类完成的任务。企业们争先恐后地拥抱AI，试图借助它降低成本、提高利润、提升员工工作效率。AI，这个看似使用起来极为方便的工具，只需在对话框里输入问题，就能迅速蹦出一些看似正确无比的答案，对于企业来说，无疑是一根救命的“魔法棒”。AI狂热就像一场可怕的病毒，迅速在公司之间传播开来。

在DeepSeek出现之前，这种趋势还不那么明显。毕竟，国外的工具用起来不顺手，国内的工具又不够好用。但DeepSeek凭借其好用又便宜的优势，一夜之间成为了企业眼中的“香饽饽”。不尝试AI的企业，反而成了异类，仿佛被时代抛弃了一般。

媒体和科技公司为了吸引关注和投资，常常不遗余力地突出AI的优势和潜在能力，大肆渲染其可能带来的巨大变革。然而，很多企业接触AI，并非是真正看到了它的好处，而是出于错失恐惧（FOMO，Fear of Missing Out）的心理。一项对发达国家IT行业决策者的调查显示，67%的受访者认为他们采用AI技术的重要原因就是害怕错过这波潮流。

时间紧迫、任务繁重，在错失恐惧的驱使下，企业们往往盲目跟风，仓促上马AI相关项目。它们没有认真审视自己的业务，不考虑自身是否具备AI的基因、是否拥有相关知识和人才、是否有长期战略规划，甚至业务本身与AI是否搭边都顾不上。这种盲目跟风，使得AI在企业内的推广变成了一项极具挑战的压力任务。

压力就像一个无形的球，在企业内部传递。面对这种复杂情境，很多领导的最终法宝就是将任务交给下属，根本不管下属在执行过程中会遇到多少问题，只看重结果。可现实却让领导们失望了，如今的AI并没有他们想象中那么强大。高管们往往高估了AI在现今这个时间节点的效能，正如罗伊·阿玛拉所说：“人们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。”

在竞争激烈的商业环境中，企业为了保持竞争力，都希望能够率先采用新技术来获得优势。从德勤一份2020年的报告就能看出端倪，300名中国商业和IT公司的高管参与了调查，所有企业都采用了AI技术。对于AI将在几年内彻底改变其组织架构和行业这个问题，六成以上的高管选择了三年以内，只有极少数人觉得这个改变需要5年以上的时间。站在2025年回头望，虽然AI已经渗透进了职场的日常生活，但大多数行业受到的影响并没有那么大，高管们显然高估了AI带来的冲击力。站在2030年回头望，2025年的我们可能也并没有真正遇上颠覆性的技术，可现实却是，颠覆行业的重任却交到了我们普通打工人的头上。这其中的艰难，可想而知。

AI并非万能解药：现实困境中的无奈叹息

即使是到了今天，AI的能力依然有限，产出质量参差不齐，几乎无法独立完成核心工作，人工的润色与善后依然必不可少。一篇针对创意性写作的AI工具综述指出，AI确实有着无可比拟的优点，比如能快速生成长文本，内容一致性较高。但AI创作的内容过于“一致”“通用”，很快就达到了内容饱和，输出的文本变得单调枯燥，很容易让读者感到厌倦。

这已经引发了编辑对作者用AI投稿的不满。有编辑在采访中用“AI味”“伪人感”来形容AI写的小说，认为其“华美而空洞”“逻辑存在bug”“喜欢做加法”，读起来很别扭，难以录用这类小说。放在普通职场里，这就相当于领导强行要求你修改AI输出的内容，却根本没考虑到重头写很可能比改东西更简单。有那时间改那些不合要求的胡言乱语，自己都能从头开始写两回了。

AI对于某些垂直领域的理解也可能无法超越员工自身经验，使用AI工具反而可能会限制思路。一项针对数据工作者（如业务分析师、数据记者等）的访谈表明，由于存在数据故事创作能力有限、对数据故事背景理解不足等缺陷，AI并不是数据叙事的万金油。业务背景较为抽象且复杂，很难跟AI描述清楚。在AI不理解背景的情况下，很可能重复输出没有落地价值的套话，而缺少长期沉浸于某一领域的员工的直觉式洞察。

哪怕是看似最简单、最自动化的搜集资料任务，AI也有着诸多缺陷，比如编造资料的幻觉，或是资料库的滞后等等。以某司法判例检索AI为例，律师在使用过程中就发现存在结论中引用的案例具有随机性，不会自动将效力级别最高、最具有参考意义的案例纳入其中，以及案例中引用出现断章取义等尚需优化的问题。

如果AI出现错误，第一责任人是基层的编辑、律师、程序员、汇报人。但对于企业组织来说，它们更迫切地需要结果。这种效率和风险的不平衡，无疑会产生冲突，最后受伤的还是普通打工人。AI出现错误可能是由多种因素导致的，包括高层决策失误、部门间协作不畅等，但基层员工很容易被过度归咎。

另一方面，AI的操作流程看似简单，直接在对话框里打字就行。但现实是，在现今这个时间点上，很多AI并不能做到无门槛使用。以DeepSeek为例，其对话框内的“深度思考（R1）”选项是针对“数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务”开发的推理模型。如果不了解这一点，强行让所有DeepSeek处理的任务都打开R1，结果一定会惨不忍睹。又或是很多人不明白上下文窗口的重要性，一直在同一个对话框里问不同的问题，结果发现DeepSeek的回答混为一谈，将之简单地归结于DeepSeek出现了幻觉，而非自己的不当操作。

只要看过大模型原理的入门内容，例如OpenAI联合创始人Andrej Karpathy发布的为没有数学基础的普通人制作的分享视频，就能避免这些问题。但现实是，很多企业缺乏自上而下的培训和优质资源的分享，员工空有压力却无支持，这才让一些不良商家有机可乘。工作难做，领导不理解，还要被割韭菜，打工人们真是欲哭无泪。

AI的问题，人才能解决：回归本质的破局之道

AI问题的核心并不在于AI本身，而在于人。很多问题在原本的组织中就已经存在，AI带来的变革只是将其放大了。比如分配问题，AI带来的工作效率提升，很可能并没有给打工人带来实际的好处。在劳动市场或产品市场竞争激烈的情况下，打工人的议价能力较低，生产率收益更多流向消费者或企业，而非打工人。这就导致了“技术发展、效率提高、人却更难平衡工作与生活”的悖论。如果企业依然以逐利为中心，并不考虑员工福祉，那么带来效率提升的不管是AI还是BI，最终都不会有利于普通员工。

同样的，领导是否真的懂AI，对于员工来说并不是最关键的。更重要的是领导是否真的能为下属“着想”。能为下属考虑的领导，即使不懂AI，也能提供足够的资源和支持，甚至愿意牺牲自己的利益来为AI革新的风险承担责任。在这种情况下，员工掌握AI技能只是迟早的事。而不为下属考虑的领导，即使懂AI，也很难与员工说清楚业务的细节。他还可能会因为对员工知识背景的误判而下达一些员工根本不理解的命令，像“AI +”“AI赋能”“重塑流程”等，最后只能是白忙活一场。

受信赖的员工往往会被分配更多的AI探索和使用任务，时间和精力都面临巨大挑战，压力也随之而来。从根本上来说，使用AI的好处不应该只让企业和领导得到，使用AI的风险不应该只让一线员工承担。否则，外面一直鼓吹AI要取代普通人，普通人在自己的岗位上却发现AI根本用不了，普通人到底应该怎么办呢？

领导们，不要焦虑，正视AI，别老想着用AI替代打工人，而是建立好人 - AI的协作机制比较现实。就像哈佛商业评论所言：“组织不应简单地在现有流程上叠加AI技术，而应围绕人类与机器的独特优势重新设计工作流程。需要为员工创造与AI协作的机会，以增强其自主性、掌控感和工作意义感。AI不应仅被视为自动化工具和优化工具，更应成为提升职场人文体验的助力。”

AI一定会大大地改变人类的未来，但我们坚信，在这个未来里，普通人和AI同样重要。让我们携手共进，在AI的时代浪潮中，找到属于自己的位置，书写属于我们的精彩篇章。

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