題圖 | 【兩個人的小森林】
不知不覺中，一批AI工具已潛入職場，爭當打工牛馬的電子「牛馬」。
這些AI幫助起草常規的匯報，總結「太長不想看」的報告，美化「非做不可」的PPT。對著程式設計師，它會殷勤地接住每一句程式碼；對著市場人，又會隨時打包發送高密度的資訊。
難怪有些打工人表示，他們已經產生了 「AI依賴癥」 ，日常工作已離不開AI。與此同時，一些老板也在催促著員工盡快掌握AI， 「AI普及率」 成為某些企業技術部的年度KPI。
在企業「降本提效」的背景下，一個打工人往往要幹兩個人的活，還要應對突如其來的需求。恰好，AI工具大行其道，正在使不可能的任務變為「可能」。
打工牛馬對於市面上的AI工具怎麽看呢？隨著大模型的快速叠代，打工牛馬真要被 「AI牛馬」取代了嗎？對此，新周刊記者采訪了多個行業的打工人，請他們分享自己使用AI牛馬的體驗和思考。
交稿日期前，
打工人策AI狂奔
人們常調侃，所謂的人工智慧不過是「人工智障」。聽說ChatGPT火了，試著和它聊上幾句，又發現它胡言亂語，盡是「假大空」的套話。聽說以文生圖的AI火了，可是生成的那些圖片有時確實驚艷，有時卻是毫不相關。當一心想要指揮AI牛馬幹活，打工人才發現，對它發號施令原來也要學的。
問起AI工具的使用心得，設計師阿K幹脆地回復了一句「牛馬要受AI牛馬的氣」 。她試過把接到的設計需求一股腦地丟給AI工具，看看會生成什麽樣的圖。比如，一串「蘑菇、草地、野性、愉悅」詞語輸入進去，AI卻生成了幾盤鐵板蘑菇菜品圖，直接把「野性」和「愉悅」等抽象詞給忽略掉。她說：「 如果Photoshop說‘1’是‘1’，那麽AI說‘1’就是‘10086’。 使用AI的過程，需要很大的耐心和運氣。」
一些AI生成圖。（圖/受訪者提供）
另一位設計師全哥將與AI溝通的提示語比喻為「咒語」。例如，想要創作一個人物，「咒語」不僅包括對頭發、五官、服飾、姿勢的細致描述，而且需涵蓋畫面風格、藝術型別、光照氛圍等專業設想。全哥說：「AI如同一個木頭人，需要設計師會下‘咒語’，才能牽起繩子讓AI向前走。」
除了要學「施咒」外，打工人用AI工具還要發揮想象力，給它們寫「指令碼」。今年初以來，英文老師Serena參加了好幾場AI工具套用培訓。經過培訓，她才知道原來給AI發指令「要會玩cosplay」，鉆研語法時就讓AI當英文老師，想了解藥品使用方法就叫AI扮演醫生。
播客「雙響屁」的主播豆子早前在科技企業市場部工作。與AI反復對話後，她發現提問方式很大程度會影響到AI回復的品質。她要求AI像教5歲小孩那樣，向她講解Excel函式使用步驟，結果平時一本正經的AI秒變溫柔，會溫馨提示「不要著急」。
如果提問詞設定妥當，跟著AI學習能事半功倍。（圖/【墊底辣妹】)
豆子說： 「AI不是萬能包，會提問才能訓練成你的馬仔。」 如果懂得訓練AI，這AI牛馬還可能救打工人一命。豆子就試過用1個小時完成了1周的工作量，這都離不開AI的幫忙。
外國同事曾來找豆子做一份海外市場調研報告。對於這項額外的工作任務，豆子隨口敷衍了一句「兩個月後才有空做」。直到第59天，同事突然來要調研報告，豆子才想起這茬，臨時安排實習生搜集資訊。
實習生交來的PPT裏全是東拼西湊的英文資料，缺乏有效的結論，排版又潦草。周五晚同事紛紛下班，豆子看著這個爛攤子直頭疼。「這活我一個人做不來，必須要有一個隊伍。」她思索半小時後，開始召喚自己的AI牛馬。
播客「雙響屁」整理的解放PPT生產力AI工具。（圖/受訪者供圖）
豆子先用WPS全文美化，一鍵調整PPT色調。接著把PPT轉成PDF，上傳到AI工具裏，讓大模型總結5個核心資訊點。AI牛馬迅速地把散落在各頁的資訊點進行匯總提煉，必不可少的結論部份總算有了眉目。最後，AI把所有英文轉譯成中文。短短一個多小時，一份像模像樣的雙語PPT就出爐了。那位外國同事還特意私信豆子，表達「You saved my life（你救了我的命）」 之類的感謝。
類似的極限考驗，設計師全哥幾乎每隔一兩周就要經歷一次。全哥用AI輔助設計工作已一年多，自學過「非常難用」的Stable Diffusion。尋尋覓覓後發現Midjourney才是他心目中的理想AI牛馬。過去制作一幅封面插畫，從找素材、畫線稿到上色要三四天，加上反饋修改，前後至少一周。 在Midjourney的輔助下，制作插畫的周期大幅縮短，甚至能在截稿日期前半天完成大改。這都是使用AI前難以想象的。
設計師全哥用AI輔助繪制的武俠風插畫。（圖/受訪者供圖）
即便AI是木頭馬，它們到了會用咒語的打工人手裏，也被生拉硬拽成截稿日期前狂奔的駿馬。
學會用AI後， 就離不開了
對於一些打工人來說，AI工具是用來完成KPI的神器；對於另一些打工人來說，AI工具的套用可能是KPI本體。
Serena在一家教育輔導機構做老師。接受采訪前夕，她剛參加了公司的AI常識考試。說是「考試」，更像是一次「AI知識掃盲」，復習15分鐘，考試也就3分鐘。除了講座和考試，她所在企業的技術部還在內網搭建了AI資源空間、組織過企業AI作品比賽，想方設法鼓勵大家用AI工具。在公司的循循善誘下，一群文科生紛紛搭上AI工具快車。大家試用AI設計考題，給PPT配上AI合成的圖片，還讓AI幫忙寫培訓感想。
AIGC知識考試復習資料。（圖/受訪者供圖）
今年以來，益霖開始負責某媒體集團AI計畫組。在他看來，對AI的套用幾乎貫穿從開發、編程到運維的全過程。無論是開發過程中的程式碼編程，還是測試時的錯誤日誌，他們都會透過AI輔佐精益求精。 目前團隊裏遇到的技術問題，大模型能幫忙解決80%。
AI技術不僅能輔助計畫穩定、有序地推進，而且能幫助初級程式設計師快速成長起來。以客戶端控制項的顏色更改為例，過去，初級程式設計師遇上沒接觸過的程式碼，需要狂翻幾頁搜尋結果，小心躲過各種廣告，才找到有用又「版本對應」的程式碼解決方案。
如今，組建到編譯器裏的「AI問答」，可從之前的程式碼中讀取出控制項顏色相關的部份，在一兩分鐘內提出3~5個程式碼解決方案。「程式設計師只要選其中一個、復制過去即可完成任務。 在節省下來的時間裏，大家可以挑戰更深一點的任務。 」益霖認為AI能給團隊賦能。
不管打工人使用AI是主動還是被動的，一旦習慣手下有AI牛馬，許多打工人都表示自己離不開AI，甚至有點依賴AI。
早在ChatGPT出現前，市面上已有AI程式碼生成器Copilot，寫程式碼是AI大模型與生俱來的優勢。當演算法工程師文彬接到新的功能需求，他會同時開啟幾個大模型，批次生成結果，再擇優采用。碰到新技術、一時找不到下手點，AI就成為他「頭腦風暴」的夥伴，用來拓展思路。他說： 「現在離開AI，會感覺空空蕩蕩的，總感覺需要別的工具來幫忙論證。」
Copilot官網的程式碼生成器演示。（圖/網路）
AI工具不僅能拓展思路，而且能啟發創意。與豆子搭檔主持播客的Yewei，以前做方案要瀏覽大量檔、報告和網站，才能啟動「聯想爆發」。如今，她透過與AI對話明顯縮短這個「聯想爆發」的準備期。她說：「現在用了AI，資訊密度大大提高，處理資訊的速度堪稱幾何級增長。」
Yewei曾幫上海外灘某酒吧做推廣方案，目標是要提高到店率。除了遊客，還有什麽人會高頻次往外灘跑？這樣的問題很難從傳統搜尋引擎裏找到直接答案，於是，Yewei轉身去問ChatGPT。
這是一張AIGC生成的酒吧圖片。（圖/圖蟲創意）
在Yewei的拆解式提問下，ChatGPT歸納出這家酒吧附近的企業業務型別，再勾勒出反復前往外灘的人群畫像——在周邊律所、銀行和外貿公司上班的白領。對此，Yewei建議酒吧與目標人群所在的企業合作，舉辦調酒和品酒工作坊，更精準地做推廣。
自從AI救過自己一命後，豆子更倚重「AI牛馬」了。那些不涉及精準數據的工作，例如結構性匯總，她會放心地交給AI來完成。太復雜的報告和網頁，她反手就把連結甩給Kimi，讓AI給自己提煉要點。她說： 「學會怎麽用，就離不開AI了。」
除了獨立的AI工具外，近年來日常軟體也新增了不少AI功能。Yewei每天收到過千條聊天資訊。各種工作群裏動不動就出現「@所有人」。今年1月，釘釘上線了「AI助理」，其中一個功能是AI總結群聊的核心內容。Yewei每天都會用這功能來判斷群資訊的相關度，從而告別無用的「爬樓」。
飛書上的「會議紀要」功能可快速將語音轉成文字，其中AI功能還能提煉重點。這一功能被Yewei用於播客剪輯和撰寫單集簡介。
Yewei使用AI總結功能輔助寫播客內容簡介。（圖/受訪者提供）
各式各樣的AI工具不斷掃除重復累人的「小麻煩」，讓打工人得以從點滴裏完成「提效」的目標。然而，這種「提效」有時卻「偷感」很重。
用AI打工，
就很輕松？
豆子留意到打工人的一種別扭情緒： 大家會不好意思告訴別人，自己的工作是透過AI工具完成的 。這羞恥感裏可能是擔心給領導同事留下懶惰的印象，或者怕被誤認為工作崗位可由AI替代。
然而，不同行業的打工人不約而同表示，打工用AI可以提效省時，但不能完全省心。 每一個賴上AI的打工人，幾乎都會對AI的準確性存疑，隨時繃緊查錯糾錯的弦。
程式設計師所用的編輯器裏會有程式碼生成外掛程式，程式設計師每次敲擊鍵盤，AI都會嘗試補全後面的程式碼。對於文彬來說，這種「程式碼補全」有利有弊。「有利的地方在於它確實幫你少敲很多東西，不利的地方在於程式碼提示準確率不是很高，可能會造成一定的‘提示災難’。」他估算程式碼提示采納率僅有50%左右。
豆子直接給她用過的AI工具貼上「老實」和「不老實」的標簽。當制作PPT的時候，豆子認為New Being實事求是，是最老實的；ChatGPT老實程度一般，必須人工復查；最不老實的是Claude AI。她會按照工作精確度需求，給不同的AI工具派活。
AI也有「老實」和「不老實」的？（圖/受訪者提供）
使用AI聯想的過程中，Yewei也留意到大模型時常「胡言亂語」的問題。為了保證方案裏的資訊準確，Yewei會圍繞一個資訊點，旁敲側擊地問AI，翻來覆去地進行校驗。她還會把AI提煉的結論放在搜尋引擎裏核實。「即使與乙方媒介團隊合作，也要有磨合訓練。使用AI來工作時，不能忽視裏面‘人工’參與的部份。」 Yewei說道。
面對AI生成圖片，全哥會非常小心地找「破綻」。 AI生成的人物容易出現頭歪、手殘或者衣服褶皺中斷等奇形怪狀的問題。 要是使用者的設計基本功不紮實，很可能就會被AI坑到。有時讓AI生成一個少年，人物手指要麽彎曲得像鐵鉤，要麽糊得像鴨掌。全哥需要自己動手，用PS來給少年「換手」。
上圖：AI生成的人物，臉歪眼斜；下圖：經過設計師二創的插畫。（圖/受訪者提供）
使用過程中，全哥還發現Midjourney這種來自外國的大模型，資料庫裏較缺乏中國藝術素材。他給AI上傳了很多示意圖，但Midjourney生成的廣州塔依然是「沒有腰線」的，熊貓幾乎都是「功夫熊貓」那般，不像國人熟悉的憨態可掬形象。更別說中國名著【西遊記】，AI幾乎沒有唐僧師徒的概念。為了做一張與【西遊記】有關的插畫，全哥不得不先從網路找素材，拼接成心目中的師徒形象，再讓AI去學習領會。
外國AI眼中的「孫悟空」，跟【西遊記】裏的悟空相差甚遠。（圖/受訪者供圖）
每次使用AI，全哥都要反復試驗十幾次，再結合手繪和PS做二創。他估算：「能真正用在雜誌上的AI插畫，AI和人工的工作量大概各占一半，有時人手二創的比例可能占到六七成。」
相比影像訓練數據，AI的語言訓練資料是最為豐富的。如果說AI圖片生成會受限於資料庫豐富度，那麽用AI來輔助語言教育又如何？
在公司AI講座的現場，Serena當即在「豆包」裏建立了一個專門用於改作文的智慧體，希望AI有朝一日能替自己批改KET作文。劍橋KET考試專門為初級英語基礎的考生設計，國內考生多來自小學高年級和初中。這種規範考試通行多年，也意味著積累了大量真題和評分素材。於是，Serena把整本考試手冊 「餵」給AI，還補充了一堆學生作文和自己的評語。
豆包裏建立智慧體的界面。（圖/受訪者供圖）
近日，Serena在調教AI時發現了一些bug。她說：「AI對一些情感的評判並沒有非常理解，只能在字面意義上理解‘寬容’這兩個字。」按照考試大綱要求，KET考試第一篇作文有3個評分維度，分別是文章內容、篇章組織和語法使用，各占5分。Serena發現，AI很快學會判斷學生作文有否踩到考題內容點，但是在後兩項評分卻表現得「很苛刻」。
對於人類老師來說，學生作文只要不是通篇語法錯誤，基本都能在「語法使用」上拿到滿分5分。可是，AI會抓住學生作文裏個別拼寫或語法錯誤，動不動就打低分。「就著‘寬容’這一評分標準，我需要反復給AI輸入更多的材料，讓它一再學習。」Serena說道。
AI是敵人，還是朋友？
自從ChatGPT誕生後，AI取代人類工作的焦慮就在社會中蔓延。歷史上很多工作已經被機器代替，但替代的多是重復的流水線工作。這種自動化對藍領工作沖擊特別嚴重，卻較少影響到辦公室白領，甚至還加大了白領工作的優勢。
然而，生成式人工智慧套用的橫空出世卻不一樣。歸納、分析、創作和交流這些原本被認為僅限於人類智慧能完成的工作，現在也出現了AI的身影。
按照行內人士觀察，幾乎每三個月，市面上的大模型就會進行更新，出現叠代版本。曾有人吐槽大模型分不清數位9.1和9.9哪個更大，於是就有大模型專門進行數學訓練，用實力掩蓋槽點。
隨著大模型的叠代，AI牛馬會不會有一天將取代打工人，逆襲上位？
每天跟大模型打交道的益霖認為，打工人面對AI的姿態，應是如何利用AI的能力來讓自己成長。「如果我是蒸汽機發明前夕的一個馬車夫，會想辦法在蒸汽機發明後成為一名司機，而不是說‘我駕馭不了蒸汽機’。從業務角度考量，我們不用對AI過於擔心，因為我們也在進步。」
每期雜誌都用AI生圖的全哥把它看作一次勞動工具的叠代。「AI對設計師的沖擊，是類似Photoshop的出現。它不能等於設計師，反而更像是一個工具。除非AI有需求理解、構圖審美等思維能力，否則很難真正取代設計師。」
每天琢磨如何提升教學效果的Serena表示：「AI是不會取代人類老師的。我們公司的AI試題裏已經反復強調了。」盡管AI不能替代自己改試卷，但是接觸AI的過程中她意識到自己的技能短板，比如，如何提問。
人類和AI能成為朋友嗎？（圖/【機器人之夢】）
每天想創意方案的Yewei說：「AI想要取代我的飯碗，還需要一些時間。我可能會因為35歲先被淘汰，年齡的壓力比AI更迫切。」在她看來，人們出現被AI取代的恐懼，本質上是認為工作是每個人的必需品。「如果未來有一天工作不再成為你的必需品，你不再需要透過工作換取勞動報酬的時候，AI不就是你最好的夥伴嗎？AI的勞作也許就能把打工人從被壓榨剩余價值的困境中解放出來。」
豆子說：「在未來，會使用AI的和不會使用AI的也許將拉開真正的差距。要是這樣的話，先讓AI成為你最好的朋友肯定不會是壞事。」她現在會去找AI聊心事，語音聊天的語氣也是客客氣氣的。
書寫的技術不斷放低身段，從我們的註意力中淡出。現在，我們幾乎不會註意到水果上的標簽、電影字幕等無處不在的文字。馬達剛開始出現的時候，就像一只巨大高傲的野獸；但自那以後，它們逐漸縮小成為微事物，融入大多數機械裝置之中。
【連線】雜誌的創始主編凱文·凱利在【失控】裏寫道：「最深刻的技術是那些看不見的技術，他們將自己編織進日常生活的細枝末節之中，直到成為生活的一部份。」
將來有一天，人工智慧會成為普通人生活的一部份嗎？比起暢想未來，打工人更在意下一個deadline的到來。
（文中受訪者皆為化名。）
編輯 Felicia
校對 遇見
營運 鹿子芮
