這屆打工人，有自己的牛馬可以使喚

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幫助起草常規的彙報，總結“太長不想看”的報告，美化“非做不可”的PPT。對着程序員，它會殷勤地接住每一句代碼；對着市場人，又會隨時打包發送高密度的信息。

難怪有些打工人表示，他們已經產生了“AI依賴症”，日常工作已離不開AI。與此同時，一些老闆也在催促着員工儘快掌握AI，“AI普及率”成爲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爲“可能”。

打工牛馬對於市面上的AI工具怎麼看呢？隨着大模型的快速迭代，打工牛馬真要被 “AI牛馬”取代了嗎？對此，新週刊記者採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，所謂的人工智能不過是“人工智障”。聽說ChatGPT火了，試着和它聊上幾句，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豔，有時卻是毫不相關。當一心想要指揮AI牛馬乾活，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乾脆地回覆了一句“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，看看會生成什麼樣的圖。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’，那麼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溝通的提示語比喻爲“咒語”。例如，想要創作一個人物，“咒語”不僅包括對頭髮、五官、服飾、姿勢的細緻描述，而且需涵蓋畫面風格、藝術類型、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“腳本”。今年初以來，英文老師Serena參加了好幾場AI工具應用培訓。經過培訓，她才知道原來給AI發指令“要會玩cosplay”，鑽研語法時就讓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反覆對話後，她發現提問方式很大程度會影響到AI回覆的質量。她要求AI像教5歲小孩那樣，向她講解Excel函數使用步驟，結果平時一本正經的AI秒變溫柔，會溫馨提示“不要着急”。

如果提問詞設置妥當，跟着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“兩個月後纔有空做”。直到第59天，同事突然來要調研報告，豆子纔想起這茬，臨時安排實習生蒐集信息。

實習生交來的PPT裡全是東拼西湊的英文資料，缺乏有效的結論，排版又潦草。週五晚同事紛紛下班，豆子看着這個爛攤子直頭疼。“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。接着把PPT轉成PDF，上傳到AI工具裡，讓大模型總結5個核心信息點。AI牛馬迅速地把散落在各頁的信息點進行彙總提煉，必不可少的結論部分總算有了眉目。最後，AI把所有英文翻譯成中文。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週就要經歷一次。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纔是他心目中的理想AI牛馬。過去製作一幅封面插畫，從找素材、畫線稿到上色要三四天，加上反饋修改，前後至少一週。在Midjourney的輔助下，製作插畫的週期大幅縮短，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輔助繪製的武俠風插畫。（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裡，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工具的應用可能是KPI本體。

Serena在一家教育輔導機構做老師。接受採訪前夕，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”，複習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，一羣文科生紛紛搭上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知識考試複習資料。（圖/受訪者供圖）

今年以來，益霖開始負責某媒體集團AI項目組。在他看來，對AI的應用幾乎貫穿從開發、編程到運維的全過程。無論是開發過程中的代碼編程，還是測試時的錯誤日誌，他們都會通過AI輔佐精益求精。目前團隊裡遇到的技術問題，大模型能幫忙解決80%。

AI技術不僅能輔助項目穩定、有序地推進，而且能幫助初級程序員快速成長起來。以客戶端控件的顏色更改爲例，過去，初級程序員遇上沒接觸過的代碼，需要狂翻幾頁搜索結果，小心躲過各種廣告，才找到有用又“版本對應”的代碼解決方案。

如今，組建到編譯器裡的“AI問答”，可從之前的代碼中讀取出控件顏色相關的部分，在一兩分鐘內提出3~5個代碼解決方案。“程序員只要選其中一個、複製過去即可完成任務。在節省下來的時間裡，大家可以挑戰更深一點的任務。”益霖認爲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代碼生成器Copilot，寫代碼是AI大模型與生俱來的優勢。當算法工程師文彬接到新的功能需求，他會同時打開幾個大模型，批量生成結果，再擇優採用。碰到新技術、一時找不到下手點，AI就成爲他“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官網的代碼生成器演示。（圖/網絡）

AI工具不僅能拓展思路，而且能啓發創意。與豆子搭檔主持播客的Yewei，以前做方案要瀏覽大量文件、報告和網站，才能啓動“聯想爆發”。如今，她通過與AI對話明顯縮短這個“聯想爆發”的準備期。她說：“現在用了AI，信息密度大大提高，處理信息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，還有什麼人會高頻次往外灘跑？這樣的問題很難從傳統搜索引擎裡找到直接答案，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類型，再勾勒出反覆前往外灘的人羣畫像——在周邊律所、銀行和外貿公司上班的白領。對此，Yewei建議酒吧與目標人羣所在的企業合作，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，例如結構性彙總，她會放心地交給AI來完成。太複雜的報告和網頁，她反手就把鏈接甩給Kimi，讓AI給自己提煉要點。她說：“學會怎麼用，就離不開AI了。”

除了獨立的AI工具外，近年來日常軟件也新增了不少AI功能。Yewei每天收到過千條聊天信息。各種工作羣裡動不動就出現“@所有人”。今年1月，釘釘上線了“AI助理”，其中一個功能是AI總結羣聊的核心內容。Yewei每天都會用這功能來判斷羣信息的相關度，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工具不斷掃除重複累人的“小麻煩”，讓打工人得以從點滴裡完成“提效”的目標。然而，這種“提效”有時卻“偷感”很重。

用AI打工，

就很輕鬆？

豆子留意到打工人的一種彆扭情緒：大家會不好意思告訴別人，自己的工作是通過AI工具完成的。這羞恥感裡可能是擔心給領導同事留下懶惰的印象，或者怕被誤認爲工作崗位可由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。

程序員所用的編輯器裡會有代碼生成插件，程序員每次敲擊鍵盤，AI都會嘗試補全後面的代碼。對於文彬來說，這種“代碼補全”有利有弊。“有利的地方在於它確實幫你少敲很多東西，不利的地方在於代碼提示準確率不是很高，可能會造成一定的‘提示災難’。”他估算代碼提示採納率僅有50%左右。

豆子直接給她用過的AI工具貼上“老實”和“不老實”的標籤。當製作PPT的時候，豆子認爲New Being實事求是，是最老實的；ChatGPT老實程度一般，必須人工複查；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。爲了保證方案裡的信息準確，Yewei會圍繞一個信息點，旁敲側擊地問AI，翻來覆去地進行校驗。她還會把AI提煉的結論放在搜索引擎裡覈實。“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，不能忽視裡面‘人工’參與的部分。” 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，人物手指要麼彎曲得像鐵鉤，要麼糊得像鴨掌。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，數據庫裡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。爲了做一張與《西遊記》有關的插畫，全哥不得不先從網絡找素材，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》裡的悟空相差甚遠。（圖/受訪者供圖）

每次使用AI，全哥都要反覆試驗十幾次，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佔一半，有時人手二創的比例可能佔到六七成。”

相比圖像訓練數據，AI的語言訓練資料是最爲豐富的。如果說AI圖片生成會受限於數據庫豐富度，那麼用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”裡創建了一個專門用於改作文的智能體，希望AI有朝一日能替自己批改KET作文。劍橋KET考試專門爲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，也意味着積累了大量真題和評分素材。於是，Serena把整本考試手冊 “喂”給AI，還補充了一堆學生作文和自己的評語。

豆包裡創建智能體的界面。（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，各佔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會抓住學生作文裡個別拼寫或語法錯誤，動不動就打低分。“就着‘寬容’這一評分標準，我需要反覆給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，但替代的多是重複的流水線工作。這種自動化對藍領工作衝擊特別嚴重，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，生成式人工智能應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爲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，出現迭代版本。曾有人吐槽大模型分不清數字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。

隨着大模型的迭代，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爲，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伕，會想辦法在蒸汽機發明後成爲一名司機，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，因爲我們也在進步。”

每期雜誌都用AI生圖的全哥把它看作一次勞動工具的迭代。“AI對設計師的衝擊，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試題裡已經反覆強調了。”儘管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能成爲朋友嗎？（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。我可能會因爲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，本質上是認爲工作是每個人的必需品。“如果未來有一天工作不再成爲你的必需品，你不再需要通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餘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成爲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，從我們的注意力中淡出。現在，我們幾乎不會注意到水果上的標籤、電影字幕等無處不在的文字。馬達剛開始出現的時候，就像一隻巨大高傲的野獸；但自那以後，它們逐漸縮小成爲微事物，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》裡寫道：“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，直到成爲生活的一部分。”

將來有一天，人工智能會成爲普通人生活的一部分嗎？比起暢想未來，打工人更在意下一個deadline的到來。

（文中受訪者皆爲化名。）

編輯 Felicia

校對 遇見

運營 鹿子芮