自Deepseek爆火出圈后，AI一度成為「提效」的代名詞。

寫周報、改案牘、拾掇會議紀要，一分鐘就能搞定，一度讓人們認為：AI讓作業變輕松了。

但是當更多職業、更多崗位的作業流程被AI重塑，新的問題也開端浮出水面：活兒是越來越多，節奏越來越快，時刻卻越來越少了。

美國國家經濟研討局（NBER）近期的一項研討顯現：自ChatGPT推出以來，生成式AI露出程度每進步1個百分位排名，從業者每周作業時長將添加0.063小時，休閑時刻則同步削減0.064小時。換句話說，AI越遍及，打工人越忙。而高AI露出的從業者，周均作業時長被拉長了3.15小時。

更快，并不等于更輕松。

它反而讓更多人墮入一場無休止的「加快比賽」：項目周期被緊縮，規范被提高，競賽更劇烈，喘息時刻更短暫。

從職場牛馬到中小企業主，在AI浪潮中無人逃過。有人靠AI提效加更多的班，有人被逼成為替AI拾掇「爛攤子」的夾心層，有人在「不會用AI就得死」的森林規律中被逼加快。

當然，企業層面用AI降本增效的事例舉目皆是。但比較扎心的是，依據上述研討，AI現在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高度影響職業的從業者，企圖記載下他們在AI年代的實在職場境況：如安在加快的節奏中，一邊奔馳、一邊自洽。

替AI拾掇爛攤子的中層

當看到「具有6根手指的女士」突兀地呈現在廣告海報上，利昂現已無力吐槽，「可以沒有上限，但不能沒有下限。」

本年38歲的利昂，是某4A廣告公司的中層主干。十幾年來，他靠構思和審美吃飯，現在卻成了替AI拾掇「爛攤子」的人。

AI帶來的功率革新的確無可挑剔，從前規劃師幾天才干搞定的視覺稿，現在AI用幾分鐘就能生成數百張。所以裁人潮接二連三，有的規劃崗直接砍半；小公司爽性靠AI跑圖走量，作用手指變形、歪曲的字體、邏輯紊亂的案牘，毫不隱諱地爬上了廣告牌。

▲ AI規劃的廣告人物呈現了六根手指  圖源：北京日報

大公司盡管守得住底子審美，但客戶卻開端「神化」AI。「AI幾分鐘就能做，干嘛還需求團隊？」「一張AI都能做的圖，怎樣這么貴？」……他們看不見，那些高質量作用，背面往往是不計其數張圖、幾十人團隊砸出來的。

比方從前爆火的AI-Talk項目，主打讓歷史名人開口說話，全程AI組成。其時公司覺得這事門檻不高，就派利昂帶著美術、案牘兩個搭檔做一個相似項目，但熬夜加班做出來的內容，作用一向不抱負。起先利昂認為自己太菜了，后來才知道，AI-talk背面是幾十號人，一個鏡頭就要幾百張圖操練，是硬靠時刻和金錢砸出來的質量。

▲AI-talk的B站主頁

聽完他的報告，老板也挺震動：是嗎？項目自但是然的被拋棄了。

但客戶和外部受眾看不到這些，他們仍舊沉浸在「AI讓廣告更簡略」的主意中，只關懷速度和報價。那天然，就有人替AI負重前行。

利昂就身處這個夾層——對外，他要不斷和客戶解說為什么AI不能滿意他們的要求；對內，他還要從部屬交上來的「AI作用」中挑選、修補、糾偏。 

在曩昔，團隊協作是一同腦暴、相互啟示、打磨方向。而現在，他面臨的是海量由AI創造的空泛的構思和案牘，他的作業也從「構思」變成了「篩廢物信息」。

當部屬收到一個案牘修正反應、情緒很好地回復「好的」，回頭就用AI在極短時刻內跑出一版的時分，摧殘開端了。他發現，本來一個小時能搞定的構思審閱，變成3個小時、5個小時……看似收上來的構思越來越多，但省勁的僅僅「善用」AI的初級職工，擔任把控的人反而在浪費時刻。

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

利昂的另一個搭檔性情比較直，會直接開破口大罵：就這次，這些玩意誰也別給我再用，給我全丟掉。作業反而變得簡略了。 

在利昂的調查中，剛入行的小孩遭到的影響更大。他們跳過了考慮和提煉，跳過了磨構思、打草稿的進程，直接喂AI——圖是AI跑的，改是AI改的，構思是AI出的，一天能出十個，改八輪，到頭來仍是一堆廢物。有的小孩乃至不去核實AI供給的信息的正確性——比方一個項目說「曝光120億次」，亞洲事情在線動漫無他們都不帶蹙眉的，「120億是啥概念？悉數中國人張狂刷十遍！咱們投多少流才干到達這個作用？」

當一個人從入行開端就依靠AI，沒有操練「刻骨的東西」，那比及30歲，他就沒有那些肌肉回憶，「不光是失掉構思，乃至沒有考慮的源頭」。

就這樣，廣告職業辛辛苦苦上百年樹立的構思壁壘、專業門檻、協作系統，被「假構思」「快交給」一點點吞噬。乃至可以說，AI正在銷毀一批剛入行的年輕人。

▲小紅書上關于AI廣告的評論

而這，遠不只僅廣告業的問題，而是整個職場都在面臨的實際。某種程度上，由于老板在逼、社會在逼、作業在逼，這代年輕人好像更有理由挑選拋棄考慮。

更讓利昂擔憂的是， AI現已簡略化到讓人們拋棄審美。之前廣告職業對盜圖等沒有版權認識的行為較為不齒，但最少盜圖者對這張圖有個底子認知，認可它的美觀，而現在變成了已然沒有版權也沒錢買版權，那就爽性放低要求，用AI隨意做一個。所以我們會發現，現在許多文字或許與審美有關東西，看完只覺得越來越沒有意思。

「機器是流水線和批量化的，它不或許幫你去較真兒。但構思性作業需求人的感觸，有人的溫度在里面。這是機器描繪不出來的。」

現在比較夸大的是，一些個人體會和交際共享也都在被AI浸透。比方有朋友用餐時被店員約請寫群眾點評的點評，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共享活動記載時，圖片中的孩子有8根手指。當他對相片實在性提出時疑問，對方回以持久的緘默沉靜。

盡管有如此多的吐槽，利昂并不是AI技能的反對者。他自己也會在構思卡殼時，把半拉子著作發給AI，尋求啟示。

他僅僅想著重， AI可以幫忙作業，但不能成為作業的悉數。但誰又在乎呢？當全世界都在尋求速度的時分，你慢一點考慮，就變成了落后。

超級職工，高效作業的報答便是更多作業

北京中關村深夜，顯現屏的寒光照亮張欣欣的臉。她在工位上輕敲回車，ChatGPT流暢地輸出了一版案牘，快速閱讀后，她又嫻熟地修正著——這本來歸于行政崗位的作業。

自從前次她用AI優化了公司小程序的案牘，相似的雜活便靜靜歸屬到她的名下。她是一家AI醫療創業公司的算法擔任人，在這缺乏百人的公司里，「擔任人」三個字的解說彈性很大。模型操練、數據處理、項目落地，是她的主線使命。但PPT、簡報、競標資料、教導實習生，乃至是某次中標的稱謝信，只需跟「功率」沾點兒邊的，都或許落在她頭上。

▲圖源：《裝腔啟示錄》劇照

好在欣欣并不抵抗這些作業，乃至有些樂在其中。左屏跑著模型，右屏在寫代碼；ChatGPT在后臺生成項目闡明，她在前臺修正；另一屏還同步著實習生的日報和項目使命列表。

「作業的時分特別有成就感。有時分代碼越寫越順，到了一個呈現心流的狀況，就會越干越多，一向熬到深夜，或許周末接著干。」欣欣說，她的加班純屬「自愿」，由于一次底層大模型才能鴻溝的提高、一個新上線的好用的AI編程東西，都會讓作業趣味加倍。

欣欣第一次觸摸AI是在2023年頭，彼時GPT-4發布不久，職業剛被點著，Prompt工程師還沒變成高開低走的笑話，她現已把AI塞進了作業流里。

開端是潤飾案牘，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緊縮后，她有更多時刻做更多事。一個原計劃兩周完結的項目，她加個班，順暢的話一天能推動80%。

剩余時刻，她自己組織：要么看文獻、寫論文，要么處理其他雜項。在周會報告完發展后，下周又會進新的作業項目。

她習氣性地把每次AI晉級當作一次提效時機。在她眼里，閑著才是最風險的狀況，「空下來只要兩種或許——我被篩選了，或公司快沒了。」

這種激烈的危機感，或許與欣欣的人生軌道相關。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，她一亞洲事情在線動漫無路考研，結業后先是參加生命奇點，后又進入AI職業頂尖渠道——智源人工智能研討院，其后又轉戰人工智能創業公司。現在三十歲，現已可以獨立自主。

▲圖源：《瑞草洞》劇照

一起，北京沉重的房貸和「35歲紅線」像兩道無形的倒計時器。她日子的重心歷來圍繞著作業打開，從前偶然會織造，現在除了吃飯睡覺便是作業，最多刷刷手機。

從成績上來看，欣欣水到渠成地成為公司的Top 1。作業四年，她從初入職場的新人，變成了帶項目的主干。

她說，AI不會替代人類，但運用AI的人會替代不必AI的人。

跟著AI東西的飛速迭代，她的節奏也越來越快，使命列表也越來越長。

廣州電商老板，不必AI公司就得「死」

上一年10月，唐承佳咬牙做了個決議：砸下30萬，在公司內部組成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，是直播電商渠道前期興起的頭部商家之一。巔峰時期，一次直播曾創下700多萬場觀，團隊敏捷擴張到近百人。但從上一年下半年開端，公司呈現兩到三個月接連虧本。他很清楚，像他們這種電商公司，虧本四五個月底子就要關閉。

▲圖源：《裝腔啟示錄》劇照

「直播職業的大盤在掉，銷量在掉，退貨率漲得很兇，贏利和用戶體會雙雙在下降。」他說，光靠主播拼命呼喊和運營團隊加班做內容，現已徹底扛不住。

直到那時，他才開端把目光轉向AI。起先他僅僅計劃買市面上的AI東西用，但跑遍主流產品后，他發現，不接地氣，底子用不上。終究只能自建。

AI團隊樹立完結后，他并沒有把AI限制在內容生成或視覺規劃這些常見場景，而是著手重構公司的底層運作方法，將AI深度接入各個事務環節：內容、運營、人事、財政、行政、客服、數據剖析……簡直一切能被規范化的崗位和流程，都被從頭拆解、評價、重建，能主動化的主動化，能緊縮流程的緊縮流程。

比方公司現在的一名內容運營，每天上午需求完結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，這些作業是兩到三個人一天的作業量。

而唐總自己也在作業中將AI用到極致，用AI匯總會議報告、辨認項目進展、規劃辦理者該提的問題，乃至處理對外商務協作時，直接扔PDF和大眾號文章給大模型，讓它辨認協作時機、提煉落地址，終究主動生成計劃，供他一鍵轉發。他說，「AI比我更懂公司的事務。」

▲唐承佳的AI軟件運用記載

半年后，公司職工從80人縮減到不到20人，后端人力本錢從月均60萬緊縮到了15萬，整個團隊依然保持了之前的事務體量，人均GMV還略有增加。AI團隊乃至開端對外接To B的項目，開端完成盈余。

但他覺得現在僅僅暫時喘了一口氣，真實的轉型才剛剛開端，他期望樹立一個可仿制、可繼續的AI作戰系統。

AI盡管讓公司活下來，也悄然改變了「人」的方位。

唐總開端傾向于招應屆生——不只廉價，并且「一張白紙，好上手」。一起，他更垂青的是學習才能和吸收信息的速度，名校布景成為一個加分項。他乃至做了測驗，對5個新人進行AI訓練，看他們能否在兩個月內到達「作業五年」的功率水平。

據稱，終究，有4個人做到了。

硬幣的另一面是，有不少嫻熟卻「轉不過彎」的老職工，都挑選了脫離。

但在他看來，這不是查核規范的問題，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）

本文來自微信大眾號“降噪NoNoise”，作者：劉詩雨，36氪經授權發布。