刚吐槽完今年春晚秧歌机器人的笨拙，回来上班却发现自己好像要被AI取代了，可以说这是今年职场打工人遭遇的最大冲击。
自2022年底ChatGPT发布后，大语言模型变得越来越热，直到年初DeepSeek的出圈，彻底点燃了全国人民对AI的热情。
当我妈开始给我转发《DeepSeek的10个提示词技巧》时，我就感觉AI要变成显学了，可没想到它显得这么快、这么热烈，以至于二月份领导开始要求我们在工作流程中必须使用AI，三月份就要我们用AI在半天内完成原本三天要完成的工作了。
从国内的DeepSeek、豆包、Kimi，到国外的ChatGPT、Claude、Grok，我可以跟报菜名似的报出一连串在工作中尝试使用的大语言模型，但却掩盖不了实际工作中的空虚——AI是好用，但根本跟不上领导井喷般的天马行空的需求。
全世界的企业都在争先恐后地用AI，2024年，美国的一项调查就显示，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，企业正越来越多地借助 AI 来降低成本、提高利润并提升员工工作效率[1]。
AI又是一个看上去使用起来很方便的工具，有一个对话框，把问题丢进去就能神奇地迅速蹦出一些看上去极为正确的答案，对于企业来说简直是方便的救星，AI狂热就好像病毒一般迅速地在公司中间传播开来。
在DeepSeek之前，这种趋势还没有那么明显，因为国外的工具用不好，国内的工具不好用，但DeepSeek又好用又便宜，一夜之间，不尝试AI的企业反而成了异类。
媒体和科技公司为了吸引关注和投资，常常会突出 AI 的优势和潜在能力，强调其可能带来的巨大变革 / 图虫创意
但是，比起利用AI带来的好处，很多企业只是想要避免没用AI带来的坏处，也就是在错失恐惧（FOMO，Fear of Missing Out）的驱动下才开始接触AI。
这类企业在现实中的的比例并不低，一项对发达国家IT行业决策者的调查就显示，有67%的受访者认为他们采用AI技术的重要原因就是错失恐惧[2]。
时间短、任务重，又是在错失恐惧驱动下的跟风，很多企业往往只能想到“推了再说”，并没有认真审视自己的业务，在本身并不具备AI的基因、缺少相关知识和人才、没有长期战略规划，甚至业务本身和AI就搭不上什么边的情况下，仓促上马AI相关的项目。
这就使得AI在企业内的推广成为一项极富挑战的压力任务。压力不会消失，只会转移，面对这种复杂情境的压力，很多领导的最终法宝就是交给下属办，根本不管下属执行中的种种问题，只要结果。
可要让领导失望的是，现在的AI并没有那么强，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·阿玛拉所言：“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”[3]。
从德勤一份2020年的报告就可以看出端倪，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[4]。
站在2025年回头望，虽然AI已经渗透进了职场的日常生活中，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交到了我们普通打工人的头上。
即使是今天，AI可以做的依然有限，且产出质量可谓参差不齐，几乎无法独立完成核心工作，人工的润色与善后依然很有必要。
一篇针对创意性写作的AI工具综述提出，AI确实有着无可比拟的优点，例如可快速生成长文本，内容有着较高一致性等，但AI创作的内容太“一致”、太“通用”了，反而使它很快就内容饱和，输出的文本变得单调枯燥，很容易让读者厌倦[5]。
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，有着“华美而空洞”、“逻辑bug”、“喜欢做加法”等特征，读起来很别扭，难以录用这类小说[6]。
放在普通职场里，这就相当于领导强行要求你改AI输出的东西，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，用AI工具可能反而会限制思路。例如，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，因为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[7]。
AI的内容创作基于对大量文本数据中情感表达模式的学习和模仿，缺乏内在的真实感受和深刻理解 / 图虫创意
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也有着诸多的缺陷，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[8]。
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，他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，基层员工很容易被过度归咎 / 图虫创意
另一方面，AI的操作流程看似简单，直接在对话框里打字就好了，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，其对线）”选项就是针对“数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务”开发的推理模型[9]，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[10]，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，这才让李一舟们有机可乘。
AI问题的核心并不在于AI，而在于人，很多问题在原本的组织中本就存在，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，因为在劳动市场或产品市场竞争激烈的情况下，打工人议价能力较低，生产率收益更多流向消费者或企业，而非打工人，导致打工人无法通过减少工作时间享受收益，产生了“技术发展、效率提高、人却更难平衡工作与生活”的悖论[11]。
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，领导是不是真的懂AI，对于员工来说也没有那么重要，更重要的是领导是不是真的能为下属“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，这种情况下员工掌握AI技能是迟早的事[12]。
不为下属考虑的领导，即使懂AI，也真的很难与其说清楚业务的细节，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[13]，像是“AI+”“AI赋能”“重塑流程”等，最后白忙活。
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 / 图虫创意
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，否则的话，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迭加 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。”[14]
[12]冯昱玮. (2023). 人工智能背景下领导-成员交换关系对越轨创新的影响研究 (硕士 学位论文, 河北工业大学). 硕士
Ai在细节的处理上还是不行，我让它判断U盘作为一款商品，写个营销文案，我问它容量高达64G好，还是能放下一万首歌的文案好，它给了我一个各打五十大板的回答，我告诉它64G只有相对专业的人，才知道具体有多大，大部分的人是没有直观感受的，而能放下10000首歌就会让大部分的人明白这个U盘有多大了，而且还觉得这个U盘很大，我们卖商品是要尽可能多的卖给更多的人，创造更多的经济效益。这个时候Ai才反应过来，说我说的对。
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