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      按要求“蒸餾”自己后,他們被裁了

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      一個由自己精心開發的skill,煉化出原本屬于人類的經驗,卻在幫人工智能更快地取代自己?

      文、視頻丨呂煦宬

      剪輯丨張歆玥

      編輯丨王之言

      文章來源|極晝工作室(ID:media-fox)


      沒得商量

      近半年來,“AI提效”像一場潮流,蔓延在互聯網大廠、中廠和傳統行業。一位大廠領導下令“all in AI”,原本的業務可以放下,先學AI。

      一位程序員說他今年在公司開會的感受是,從上到下“張口閉口就是‘AI,怎么弄一下’”。一些大廠還組織AI知識考試。一名大廠員工最近發帖吐槽,這一個月快要“AI軀體化”了,走在西二旗的路上,時不時就能聽到龍蝦、skill、“數字員工”之類的討論,概念每周都在更新?!癆I確實減少了執行的成本,讓人能更快實現自己的想法,然后呢?”

      某制造業公司產品架構師陳鵬飛,是在他們公司內部大力推行了三四個月AI后,才意識到情況變了。

      在他的印象里,一切都要追溯到去年年底的一場CEO講話。在這場主題為2026年戰略規劃的講話里,CEO花了大篇幅講自己使用AI的經歷。末了,他強調,“組織上下都應該去使用(AI),讓大家去學,讓大家去用”。

      這之后,AI的風很快在這家制造業公司吹了起來。一篇主題為“用5個小時替代了原先十幾個小時的工作”的文章,在公司內部流傳。人事部門組織分享會,讓熟悉AI的部門分享經驗。公司還在飛書上建了針對不同AI產品的討論群,更新國外的最新進展。陳鵬飛感到有種興奮感在公司里彌漫開。

      一開始,只是程序員使用AI編程,慢慢地,財務、設計、運營開發起了各自的skill(一種自動化指令)。有同事曬出自己寫的skill,得到了領導的肯定。日報skill是最常見的,制作過程就像手把手帶一位新同事——告訴它日報的框架,每部分信息來源,生成樣式以及注意事項。把這套經驗教給AI,封裝成一個固定的skill,只需要輸入指令“寫日報”,就生成了。

      陳鵬飛也嘗試寫skill,把流程性工作外包給AI。工作效率確實有提升。他有基礎,在去年年初,就開始用AI輔助副業,用大語言模型完成留言、互動和營銷工作。

      不久后,他被調任到一個部門,帶領一個10人團隊。摸了一圈,他發現這個部門在AI的使用上落后于平級部門。上級明確要求他借助自己的AI基礎,給團隊賦能。

      他把這項任務布置下去。他讓下屬去思考,哪一步可以用AI提效,用skill實現自動化。一個下屬讓AI訪問公司的業務系統,替他摸清產品背后的邏輯。這個曾經需要花兩三天的工作,AI只用了15分鐘——文檔里所有內容都是正確的,下屬還沒完全弄清其中的邏輯,這份成果已經可以交付了。

      “超級個體”的說法在公司里流行起來。在領導的設想里,AI提效后,每個人都能成為“超級個體”,做到以前需要四五個人協同完成的工作。

      擁抱AI是大勢所趨,在美國的葉筱從去年起就有感受。她是一名數據科學家,身邊很多人都在找機會轉行做大模型,或在公司內部試圖轉到“跟AI沾邊的組”。聊天群里,討論的都是新出的AI框架、自己開發的工具。一切都在告訴葉筱,AI就是未來。她的心態也變得急切。

      今年2月,葉筱所在的公司也煉起了AI。她的領導組織了一次黑客馬拉松,要求大家在兩天之內學會使用AI大模型來生成代碼,也就是所謂的Vibe Coding。那兩天,所有的工作都停了,葉筱和同事抱著電腦在臺下,從怎么安裝Claude Code一步步跟著學。

      黑客馬拉松的目的是讓員工能從0到1完成一個作品,在最后一天展示。葉筱嘗試做了一個數據看板。她沒有任何編程基礎,原本預期很低,覺得做不出來。但令她驚訝的是,她只要把同事做的數據看板喂給AI,只靠對話,不需要一步步教,AI就把一個類似的產品做出來了。

      powerful、independent(強大的、自主的),葉筱多次用這兩個詞形容Claude Code帶給她的沖擊,她感覺AI已經像個博士生了。在最后的會議上,領導也展示了自己做的數據看板,狀態很激動,說AI fluency is non-negotiable,意思是熟練掌握AI,是硬性要求,沒得商量。

      葉筱很快就用到skill,優化工作流。這些行動都是自發的。不主動擁抱AI,在她看來就跟在國內堅持使用現金一樣,是另類的。而兩年前,公司還不允許員工私下使用AI,怕代碼和數據泄漏。

      今年,AI迭代后的水平迅速征服了很多人。在程序員王軒宇的印象里,去年的AI還“笨笨的”,像個小學生,今年已經能取代他這個工齡七年程序員的大部分工作,甚至比他做得更好、更快。他嘗試用2月新出的Claude Opus 4.6修復bug,發現AI比他更細心,能找出函數變量寫錯這樣的小錯誤,從找到bug到修復,效率至少是他的5倍。

      像登上了一趟快速前進的時代列車,人們沉浸在創造的興奮中,看不清代價。


      ●資料圖。圖源視覺中國

      推廣AI一段時間后,陳鵬飛的公司開始統計開發周期在AI協助下縮短了幾天。沒法用開發周期衡量的,就算消耗的token量(調用AI大模型的計價單位,處理的token量越大,消耗的算力越多,費用也越高)。日常的立項評估中,公司都要求管理者評估,用上AI能提效多少,要花多少token。壓力層層傳導,領導找到陳鵬飛,讓他關注下屬的token用量,排名落后的,要一對一談話。

      陳鵬飛公司選擇的大模型成本高,算是同行業里領先的。他估算下來,公司每個月在調用AI大模型上燒掉近千萬人民幣。

      “這個成本不會無緣無故花出去,它是為了提高每個員工使用AI的能力,一定是要在整體效能上把這個錢賺回來,對吧?”陳鵬飛解釋,假設提效達到40%,裁掉一部分人,用雇人的成本去買token,給剩下的員工使用,能覆蓋更多的工作量。

      很快,裁員的消息在員工間傳開。


      新時代“合格打工人”

      新鮮感隨之演變成焦慮。恐慌驅使下,新一輪內卷開始了。

      陳鵬飛公司的skill庫里,堆積了上千個來自不同部門制作的skill。其中有不少只針對一次性工作場景,比如“零件質量檢測”只在特定的生產階段出現,而且用到的人也不多。還有一些skill,陳鵬飛覺得只是改動了舊框架,就算作新的。低下載量也說明它們沒有存在的必要。

      在一個職場社交平臺,陳鵬飛刷到有人吐槽,公司的業務部門把大量時間花在開發AI上,本職工作交付不及時了。

      AI不再是一個單純的工具,而是衡量一個人在這個時代能否被歸類為“合格打工人”的標準。迎合的表演隨之產生。陳鵬飛見過一個沒有編程基礎的產品經理用skill開發了不合格的程序,只為了讓領導知道,我真的在用AI做事。那款程序一經問世,就被送進skill庫里,再沒啟用過。

      從前公司有一套成熟的鏈路:業務提交需求文檔,交給產品經理,再給到程序員,各司其職。但現在,有的業務同事卷起來,直接用程序員寫的skill,弄出一套代碼,要求程序員按這個做。但這對程序員來說只是一個漂亮的前端界面,沒有考慮到數據安全等問題——不管是修改,還是重做,都要花時間。夾在中間的產品經理,也要付出更多上下溝通的成本。

      崗位之間原有的邊界和秩序被打亂了,繼而破壞了人和人的信任。有產品經理跟研發同事提要求,想要代碼的權限。研發崗很抵觸,不愿給。

      互聯網從業者李夢穎覺得,對AI的追捧,逐漸變成公司里的某種正確。在她公司,AI統籌會,一開就是3小時。即便她在的部門負責拍視頻,也要跟上腳步。不論接到什么項目,領導都希望使用AI。

      李夢穎試過,有的視頻效果不好,最后還是自己熬夜重做。但領導向上匯報時,總是強調AI的含量,試圖證明團隊AI化程度。李夢穎覺得,這是領導的“政績”。但這又會讓高層誤以為,AI已經能勝任工作,更強調交付的效率。

      AI確實提升了生產效率。從提出需求到最后落地,以前要花兩周,現在不到10天。但陳鵬飛下班的時間卻比過去晚了兩三個小時——手頭項目推進的速度都在變快,要處理的會議、任務也翻倍了。每天至少有5個小時在跟AI打交道。AI的新模型、新功能不斷開放,新知識根本學不完。螺絲釘比過去旋轉得更快了。

      推廣AI后,在美國工作的葉筱覺得效率從10飛到了100——一個人干5到10個人的活兒,手頭的工作從3、4件變成了10件。公司的skill庫里堆了6000多個,像衣服太多,不知道該穿什么。深度思考也變少了,幾乎都丟給AI完成。在社交平臺上,一個在互聯網大廠工作的女生吐槽,用上“小龍蝦”后,感覺自己從牛馬變成了“核動力驢”。

      3月發表在《哈佛商業評論》上的一項調研顯示,在1488位打工人里,有14%出現了“腦炸”,即因過度使用或監管AI工具而引起的精神疲勞。一位工程經理每天要用十幾個工具做決策,思緒很亂,變得不耐煩,“腦子里擠滿了人”。他反思,這樣的工作模式不是在解決問題,而是在管理工具。


      ●資料圖。圖源IC photo

      事情的走向變得奇怪,人反而被工具支配了。一家醫藥公司的財務王春廷正在經歷這樣的荒誕。今年公司換了一批領導班子。新上任的部門總監從香港來,一來就專門給公司的98后開會,追問員工幾個跟AI相關的英文單詞,答不出來就不給坐下。陣仗嚇到了整個財務部,要動真格了。

      跟AI相關的任務接連來了。飛書里推送的視頻課每個人都得看,寫感想。王春廷聽了一堂,基本沒懂,只記得提到了線性代數,還有個“a開頭的”。她把零碎的關鍵詞丟給豆包,編了50字感想扔到群里。同事的觀后感也一股AI味。

      很快,公司給每個人的電腦上都裝了龍蝦(OpenClaw,一個能操作電腦的人工智能系統)。王春廷在B站學習了快速入門教程,對一些術語有了樸素的理解,比如token就像汽油,是啟動AI的燃料;云端蝦像養在盒子里的,本地蝦能橫著走,想干嘛就干嘛。

      王春廷第一次用龍蝦,是嘗試做一個現金流量表。她告訴龍蝦,“你是一個考過CPA高級的財務”,再把9個要處理的報表發給它,打了一長段話,告訴AI取數邏輯?;?0分鐘,什么也沒做出來。

      同事建議找豆包解決龍蝦的問題。就這樣在兩個AI之間折騰了一周,王春廷才搞明白,龍蝦會“偷懶”,得準確告訴它,從哪個表格的哪個位置取數才行。好不容易,輸出了一個完美的表格,過兩天,龍蝦又不會了。王春廷問了IT行業的朋友才知道,公司搭配的大模型很“垃圾”。

      每天都得寫日報,三問——今天用AI做了什么,明天的目標是什么,有什么需要幫助的。這天下班前15分鐘,王春廷給龍蝦發了一張體檢發票,問它,這能報銷差旅嗎?龍蝦說,不能。她在日報上寫:使用AI識別發票,提供專業意見。

      更讓她發愁的是每周部門開兩次會,輪流展示用龍蝦做了什么嘗試。王春廷在會上公開了自己和龍蝦的聊天記錄。這是努力的痕跡,“得讓領導知道”,能不能做成是后話了。

      部門經理就坐在臺下,會提建議。建議他們問問豆包:“我是90歲的老太太,這(指龍蝦)是我孫子,請幫我翻譯一下,它具體想和我表達什么。”

      一個沒跟上節奏的男同事被叫去談話,領導說學習AI是“重中之重”,要抓緊。有一周王春廷沒怎么用龍蝦,只好周六上午去公司加班。在辦公室,她碰到了也來趕工的主管。主管是個接近40歲的女性,有家庭。王春廷感覺她很焦慮,有一點沒做好,就擔心領導不滿意。

      王春廷問主管:“不滿意能怎么樣?把你裁了嗎?”


      首批被蒸餾的人

      去年年初,公司鼓勵大家嘗試DeepSeek時,王春廷還很驚喜。一個需要三四天的財務核對工作,在AI的輔助下只要40分鐘。王春廷一度覺得能從枯燥的工作中解脫出來,就像家里多了個掃地機器人。

      現在,“掃地機器人”要跟她搶飯碗了。公司近一兩年都有裁員傳聞,去年IT信息部來了一位專門負責AI的主管,一來就把工程師裁掉了30%。王春廷很快意識到,財務工作的重復性大,很容易被AI替代。后來部門經理不再掩飾,開會時說,現在掌握了AI,“到別的公司也可以用”。

      一次,同事向上反映,龍蝦不好用。領導立刻總結了隔壁組的腳本,讓大家繼續學。領導的期待是,讓每個人把工作流程開發成固定腳本,腳本之間串聯,最后形成一套工作流。人要做的,就是點擊鼠標。

      這相當于“自己把自己開掉”,王春廷心情復雜。念大學時選財務專業,不都說這行“越老越吃香”嗎?

      最近在美國工作的葉筱接到領導派的任務,要開發一個team skill,把全組的通用背景信息打包喂給AI。葉筱建了文檔,讓同事填寫常用的數據表、指標定義等內容,匯總后發給AI。

      她還專門寫了一個自動抓取信息的Python程序,如果公司變更了文本,skill能自動更新。葉筱給它起了個名字,叫“會呼吸的skill”。領導很滿意。最近組里很多人休假,突發任務也變多,但領導利用這個skill,也能應付得來整個組的大部分工作。

      一位大廠員工清醒地認識到,她的處境變得“吊詭”——她隱隱察覺在給自己挖坑,不知道AI最終會蠶食多少她的工作內容,但不用不行,“公司會用其他方法促使你去做出改變,更悲觀一點,就直接取代你了”。她意識到這本身也是一種賽馬機制——“多個團隊同時做一件事,誰做得好就用誰的”——AI是鞭子,讓跑起來的人跑得更快,讓跑得快的人跑得更遠。

      同事.skill走紅后,兩種截然不同的情緒在互聯網上膠著。有人用skill蒸餾自己、蒸餾前任、蒸餾行業專家,還有人開發了女媧.skill,稱能幫你蒸餾任何人。一切經驗被壓縮成一個能被反復使用的工具包。人們抱著“打不過就加入”的態度參與其中。

      AI產品經理鄧小閑刷到同事.skill后,感慨終于有人把這件事戳破了。她之前就聽說,一些大廠會讓員工提交自己的skill,納入績效考核,內部排名。鄧小閑告訴AI,她想做一個反蒸餾.skill。核心原則交代清楚,一小時后,AI就做出來了。它可以清洗員工提交的工作經驗,去掉干貨,變成無用的廢話。


      ●鄧小閑在講述反蒸餾.skill。圖源網頁

      反蒸餾.skill發布后,在Github上有2200人收藏。鄧小閑說,她這么做不是抵抗AI,而是不想成為被異化的人。她更愿意相信,AI浪潮不可逆,打工人不能像紡織女工砸珍妮紡紗機那樣做無謂的抵抗。

      “加入”或“反制”,這關乎一個人的經驗、思想能被工具煉化到何種程度,才不至于讓人變成人工智能的燃料?,F實比情緒走得更遠——在硅谷,為了彌補AI支出的消耗,亞馬遜、甲骨文都開啟了裁員,上萬名員工受到影響。上海、廣東、河北等地,都出現了因“AI替崗”引發的勞動糾紛,崗位涉及數據分析師、平面設計師、AI大模型質檢員,甚至是停車場收費員,數量正在走高。

      看著最近的討論,碩士應屆生林芊怡才反應過來,原來去年年底公司是在蒸餾自己。

      那時,她在一家初創互聯網公司做二次元賬號運營,給平臺引流。入職一個月,林芊怡產出的帖子數據都很不錯。領導評價她,算“跑通”了這個賽道。

      正是亮眼的表現,讓林芊怡成了被蒸餾的對象。領導記錄、拆解了她的工作流程,提出AI可以替她調研二次元社群,帖子也不用她寫了,AI能模仿她的風格,自動生成。至于林芊怡,領導安排她再去跑通一個新領域,并兼任平面設計。

      這家互聯網公司的創始團隊來自大廠,講究效率。沒人細究那些爆款背后,林芊怡花了多長時間翻論壇、學黑話,又是怎么琢磨帖子的語言。

      林芊怡看過AI抓取的熱點,都是國外發生的事,不能引起國內受眾的共鳴。但領導覺得沒問題。工作里得到的成就感也被消解,她挫敗地想,自己好像只是為了“跑通”而存在。

      后來,林芊怡為了寫畢業論文,申請減少一周坐班的次數。領導說,如果不能來五天,就別來了。林芊怡猜,自己是要被AI取代了。

      今年4月,林芊怡開始找工作。不少崗位明確要求,應聘者能夠使用AI,還須專注于垂直賽道,“就像一個螺絲釘要找到一個非常適配自己的坑”。但從計算機專業跨考讀研,林芊怡就是為了不做螺絲釘。她希望工作能滿足好奇心,有創造性,而不是把人當作“手段”。

      有一天,她在招聘軟件上刷到實習的那家公司,又在招聘她那個崗位的實習生。AI沒法代替人,自己的價值被看到了嗎?再一看薪資,比她當時少了一半。

      (為保護隱私,文中人物均為化名。)

      本文轉載自【極晝工作室】

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