AI增效的另一些真相：有人卷成超級員工，也有人快被AI垃圾逼瘋

　　自Deepseek爆火出圈后，AI一度成為「提效」的代名詞。

　　寫周報、改文案、整理會議紀要，一分鐘就能搞定，一度讓人們以為：AI讓工作變輕松了。

　　然而當更多行業、更多崗位的工作流程被AI重塑，新的問題也開始浮出水面：活兒是越來越多，節奏越來越快，時間卻越來越少了。

　　美國國家經濟研究局(NBER)近期的一項研究顯示：自ChatGPT推出以來，生成式AI暴露程度每提高1個百分位排名，從業者每周工作時長將增加0.063小時，休閑時間則同步減少0.064小時。換句話說，AI越普及，打工人越忙。而高AI暴露的從業者，周均工作時長被拉長了3.15小時。

　　更快，并不等于更輕松。

　　它反而讓更多人陷入一場無休止的「加速競賽」：項目周期被壓縮，標準被拔高，競爭更激烈，喘息時間更短促。

　　從職場牛馬到中小企業主，在AI浪潮中無人幸免。有人靠AI提效加更多的班，有人被迫成為替AI收拾「爛攤子」的夾心層，有人在「不會用AI就得死」的叢林法則中被迫加速。

　　當然，企業層面用AI降本增效的案例比比皆是。但比較扎心的是，根據上述研究，AI目前對薪酬的影響微乎其微。

　　《降噪NoNoise》最近就訪談了一些受生成式AI高度影響行業的從業者，試圖記錄下他們在AI時代的真實職場處境：如何在加速的節奏中，一邊奔跑、一邊自洽。

　　替AI收拾爛攤子的中層

　　當看到「擁有6根手指的女士」突兀地出現在廣告海報上，利昂已經無力吐槽，「可以沒有上限，但不能沒有下限。」

　　今年38歲的利昂，是某4A廣告公司的中層骨干。十幾年來，他靠創意和審美吃飯，如今卻成了替AI收拾「爛攤子」的人。

　　AI帶來的效率革命確實無可挑剔，曾經設計師幾天才能搞定的視覺稿，現在AI用幾分鐘就能生成數百張。于是裁員潮接踵而至，有的設計崗直接砍半;小公司干脆靠AI跑圖走量，結果手指畸形、扭曲的字體、邏輯混亂的文案，堂而皇之地爬上了廣告牌。

　　大公司雖然守得住基本審美，但客戶卻開始「神化」AI。「AI幾分鐘就能做，干嘛還需要團隊?」「一張AI都能做的圖，怎么這么貴?」……他們看不見，那些高質量結果，背后往往是成千上萬張圖、幾十人團隊砸出來的。

　　比如曾經爆火的AI-Talk項目，主打讓歷史名人開口說話，全程AI合成。當時公司覺得這事門檻不高，就派利昂帶著美術、文案兩個同事做一個類似項目，但熬夜加班做出來的內容，效果始終不理想。起初利昂以為自己太菜了，后來才知道，AI-talk背后是幾十號人，一個鏡頭就要幾百張圖訓練，是硬靠時間和金錢砸出來的質量。

　　聽完他的匯報，老板也挺震驚：是嗎?項目自然而然的被放棄了。

　　但客戶和外部受眾看不到這些，他們依舊沉浸在「AI讓廣告更簡單」的想法中，只關心速度和報價。那自然，就有人替AI負重前行。

　　利昂就身處這個夾層——對外，他要不停和客戶解釋為什么AI不能滿足他們的要求;對內，他還要從下屬交上來的「AI成果」中挑選、修補、糾偏。

　　在過去，團隊合作是一起腦暴、互相啟發、打磨方向。而現在，他面對的是海量由AI創作的空洞的創意和文案，他的工作也從「創意」變成了「篩垃圾信息」。

　　當下屬收到一個文案修改反饋、態度很好地回復「好的」，轉頭就用AI在極短時間內跑出一版的時候，折磨開始了。他發現，原來一個小時能搞定的創意審核，變成3個小時、5個小時……看似收上來的創意越來越多，但省事的只是「善用」AI的初級員工，負責把控的人反而在浪費時間。

　　他越來越覺得，AI在壓榨強者，他早就不是在「管理」一個團隊了，而是在填補AI制造出的斷層。

　　利昂的另一個同事性格比較直，會直接開破口大罵：就這次，這些玩意誰也別給我再用，給我全扔掉。事情反而變得簡單了。

　　在利昂的觀察中，剛入行的小孩受到的影響更大。他們跳過了思考和提煉，跳過了磨創意、打草稿的過程，直接喂AI——圖是AI跑的，改是AI改的，創意是AI出的，一天能出十個，改八輪，到頭來還是一堆垃圾。有的小孩甚至不去核實AI提供的信息的正確性——比如一個項目說「曝光120億次」，他們都不帶皺眉的，「120億是啥概念?全部中國人瘋狂刷十遍!我們投多少流才能達到這個效果?」

　　當一個人從入行開始就依賴AI，沒有練習「刻骨的東西」，那等到30歲，他就沒有那些肌肉記憶，「不光是失去創意，甚至沒有思考的源頭」。

　　就這樣，廣告行業辛辛苦苦上百年建立的創意壁壘、專業門檻、協作體系，被「假創意」「快交付」一點點吞噬。甚至可以說，AI正在毀掉一批剛入行的年輕人。

　　而這，遠不只是廣告業的問題，而是整個職場都在面對的現實。某種程度上，因為老板在逼、社會在逼、工作在逼，這代年輕人似乎更有理由選擇放棄思考。

　　更讓利昂憂慮的是， AI已經簡單化到讓人們放棄審美。之前廣告行業對盜圖等沒有版權意識的行為頗為不齒，但起碼盜圖者對這張圖有個基本認知，認可它的好看，而現在變成了既然沒有版權也沒錢買版權，那就干脆放低要求，用AI隨便做一個。所以大家會發現，現在很多文字或者與審美有關東西，看完只覺得越來越沒有意思。

　　「機器是流水線和批量化的，它不可能幫你去較真兒。但創意性工作需要人的感受，有人的溫度在里面。這是機器描繪不出來的。」

　　現在比較夸張的是，一些個人體驗和社交分享也都在被AI滲透。比如有朋友用餐時被店員邀請寫大眾點評的評價，朋友會直接交給豆包來寫;還有做親子教育的朋友在朋友圈分享活動記錄時，圖片中的孩子有8根手指。當他對照片真實性提出時疑問，對方回以長久的沉默。

　　盡管有如此多的吐槽，利昂并不是AI技術的反對者。他自己也會在創意卡殼時，把半拉子作品發給AI，尋求啟發。

　　他只是想強調， AI可以協助工作，但不能成為工作的全部。但誰又在乎呢?當全世界都在追求速度的時候，你慢一點思考，就變成了落后。

　　超級員工

　　高效工作的回報就是更多工作

　　北京中關村深夜，顯示屏的冷光照亮張欣欣的臉。她在工位上輕敲回車，ChatGPT流暢地輸出了一版文案，快速瀏覽后，她又熟練地修改著——這原本屬于行政崗位的工作。

　　自從上次她用AI優化了公司小程序的文案，類似的雜活便默默歸屬到她的名下。她是一家AI醫療創業公司的算法負責人，在這不足百人的公司里，「負責人」三個字的解釋彈性很大。模型訓練、數據處理、項目落地，是她的主線任務。但PPT、簡報、競標材料、輔導實習生，甚至是某次中標的致謝信，只要跟「效率」沾點兒邊的，都可能落在她頭上。

　　好在欣欣并不抗拒這些工作，甚至有些樂在其中。左屏跑著模型，右屏在寫代碼;ChatGPT在后臺生成項目說明，她在前臺修改;另一屏還同步著實習生的日報和項目任務列表。

　　「工作的時候特別有成就感。有時候代碼越寫越順，到了一個出現心流的狀態，就會越干越多，一直熬到半夜，或者周末接著干。」欣欣說，她的加班純屬「自愿」，因為一次底層大模型能力邊界的提升、一個新上線的好用的AI編程工具，都會讓工作樂趣加倍。

　　欣欣第一次接觸AI是在2023年初，彼時GPT-4發布不久，行業剛被點燃，Prompt工程師還沒變成高開低走的笑話，她已經把AI塞進了工作流里。

　　最初是潤色文案，后來是代碼注釋、客戶需求拆解，再到整個項目流程的重構。項目周期被AI壓縮后，她有更多時間做更多事。一個原計劃兩周完成的項目，她加個班，順利的話一天能推進80%。

　　剩下時間，她自己安排：要么看文獻、寫論文，要么處理別的雜項。在周會匯報完進展后，下周又會進新的工作項目。

　　她習慣性地把每次AI升級當作一次提效機會。在她眼里，閑著才是最危險的狀態，「空下來只有兩種可能——我被淘汰了，或公司快沒了。」

　　這種強烈的危機感，或許與欣欣的人生軌跡相關。她來自河南焦作，一個四線城市，18歲那年，擠在爺孫三代同住的小房子里備考。后來靠著一股拼勁，她一路考研，畢業后先是加入生命奇點，后又進入AI行業頂尖平臺——智源人工智能研究院，其后又轉戰人工智能創業公司。如今三十歲，已經能夠獨當一面。

　　同時，北京沉重的房貸和「35歲紅線」像兩道無形的倒計時器。她生活的重心向來圍繞著工作展開，曾經偶爾會編織，現在除了吃飯睡覺就是工作，最多刷刷手機。

　　從業績上來看，欣欣順理成章地成為公司的Top 1。工作四年，她從初入職場的新人，變成了帶項目的骨干。

　　她說，AI不會取代人類，但使用AI的人會取代不用AI的人。

　　隨著AI工具的飛速迭代，她的節奏也越來越快，任務列表也越來越長。

　　廣州電商老板

　　不用AI公司就得「死」

　　去年10月，唐承佳咬牙做了個決定：砸下30萬，在公司內部組建AI團隊。

　　「不是為了跟風，是不這么干，公司就得死。」他說。

　　唐總是直播圈里的老兵，主營大碼女裝，是直播電商平臺早期崛起的頭部商家之一。巔峰時期，一次直播曾創下700多萬場觀，團隊迅速擴張到近百人。但從去年下半年開始，公司出現兩到三個月連續虧損。他很清楚，像他們這種電商公司，虧損四五個月基本就要倒閉。

　　「直播行業的大盤在掉，銷量在掉，退貨率漲得很兇，利潤和用戶體驗雙雙在降低。」他說，光靠主播拼命吆喝和運營團隊加班做內容，已經完全扛不住。

　　直到那時，他才開始把目光轉向AI。起初他只是打算買市面上的AI工具用，但跑遍主流產品后，他發現，不接地氣，根本用不上。最終只能自建。

　　AI團隊搭建完成后，他并沒有把AI局限在內容生成或視覺設計這些常見場景，而是著手重構公司的底層運作方式，將AI深度接入各個業務環節：內容、運營、人事、財務、行政、客服、數據分析……幾乎所有能被標準化的崗位和流程，都被重新拆解、評估、重建，能自動化的自動化，能壓縮流程的壓縮流程。

　　比如公司目前的一名內容運營，每天上午需要完成70篇小紅書、14篇社群文章、2個視頻——在AI沒有大規模推廣前，這些工作是兩到三個人一天的工作量。

　　而唐總本人也在工作中將AI用到極致，用AI匯總會議匯報、識別項目進度、設計管理者該提的問題，甚至處理對外商務合作時，直接扔PDF和公眾號文章給大模型，讓它識別合作機會、提煉落地點，最后自動生成方案，供他一鍵轉發。他說，「AI比我更懂公司的業務。」

　　半年后，公司員工從80人縮減到不到20人，后端人力成本從月均60萬壓縮到了15萬，整個團隊仍然維持了之前的業務體量，人均GMV還略有增長。AI團隊甚至開始對外接To B的項目，初步實現盈利。

　　但他覺得目前只是暫時喘了一口氣，真正的轉型才剛剛開始，他希望建立一個可復制、可持續的AI作戰體系。

　　AI雖然讓公司活下來，也悄悄改變了「人」的位置。

　　唐總開始傾向于招應屆生——不僅便宜，而且「一張白紙，好上手」。同時，他更看重的是學習能力和吸收信息的速度，名校背景成為一個加分項。他甚至做了測試，對5個新人進行AI培訓，看他們能否在兩個月內達到「工作五年」的效率水平。

　　據稱，最終，有4個人做到了。

　　硬幣的另一面是，有不少熟練卻「轉不過彎」的老員工，都選擇了離開。

　　但在他看來，這不是考核標準的問題，是公司只能留這么多人，「你不會用AI，真的就干不完這些活。」

　　(應受訪者要求，利昂為化名)