文|降噪
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。
▲ AI設計的廣告人物出現了六根手指 圖源:北京日報
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。
▲AI-talk的B站主頁
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。
▲小紅書上關于AI廣告的討論
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。
▲圖源:《瑞草洞》劇照
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。
▲圖源:《裝腔啟示錄》劇照
「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。」
▲唐承佳的AI軟件使用記錄
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)





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