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把咱们不想干的，败兴的使命交给大模子，可能是 AI 重塑使命经由和组织步地的起初。

最近一段时刻，常常能听到把"败兴乏味"的使命交给 AI 的说法。

举例，OpenAI 纠合独创东说念主兼总裁 Greg Brockman 在 AI Engineer 峰会的访谈中，也说到 AI 好像处理那些东说念主类合计败兴乏味的移动和更新使命，举例矫正渊博的留传代码库（摩根士丹利本年就在用我方树立的 AI 用具，批量休养旧代码）。

OpenAI 是懂用户神气的，因为这即是全宇宙的打工东说念主对于 AI 的期待。

不久前，斯坦福的议论团队作念了一项议论，邀请 1500 位来自 104 个劳动的一线打工东说念主，让他们收受舒心把什么使命交给 AI。

最终，排行前五的使命是：安排客户预约、整理救急档案、修正工资记载、数据转神志与导入、网站数据备份。

这些使命的共同点是举止化高、重迭频繁、判断强度低，却极其耗时、容易出错。

在使命中，咱们服气舒心把这些重迭性的、单元时刻产出不够高的使命都扔给 AI，况且看上去是与 AI 的双赢。

但这远远不是止境，从本体欺诈来看，更可能是 AI 重塑使命经由和组织步地的起初。

AI 忽闪就让它干

斯坦福的任务清单里也有生成内容、编写代码、创意遐想等"高等选项"，仅仅少有东说念主去选。

这些事情，是咱们刚刚被引发起 AI 创作祥和时，大模子在干的事，咱们让大模子写诗、写歌、画画 …… 抛弃很快，咱们就发现分裂头，"大模子在写诗，我在洗碗"。

败兴乏味的使命除了让咱们腻烦，同期也认为这些使命没啥难度。然则，咱们忽略了少量，即是相似的使命，AI 和东说念主类干，终末的抛弃可能全都不同。

最近在小红书上看到一个贴子，一位大厂工夫东说念主员说，我方的团队半年时刻作念的一个 AI 家具，导致部门 200 多东说念主的销售团队，裁人 1/4 。

这可能是许多东说念主瞎想中的机器东说念主使命场景

这个家具是一种好像和东说念主疏导的语音 AI，访佛咱们常常好像遭受的 AI 客服，雇主试用后，认为这个语音 AI 可以用来作念电话销售。

销售团队当今一经莫得东说念主作念电销了，因为这个使命是纯拿提成，然则休养率又不高，是以没东说念主舒心作念。

然则 AI 没随机刻资本，皓首穷经的打电话，一段时刻试下来，休养还可以。于是，销售团队不需要那么多东说念主了。

这个家具树立的本意，并不是和销售东说念主员竞争，以致都不是为销售部门树立的。

AI 仅仅干了销售东说念主员不想干的活儿，然则最终抛弃，不是通盘销售东说念主员愈加恣意，而是替换掉 1/4 的团队。

不难瞎想，AI 果真很安妥干这种败兴的使命，不会因为电话被挂断、被黑白就情怀波动，也不会因为上茅厕、吃饭、就寝终结，也不会因为提成低就想要解除，从而大大普及了这个使命的产出。

然则，当今 AI 有这样智能吗？在来源阿谁贴子的辩论区，有东说念宗旨思为什么 AI 电销会有成交，一般东说念主接到这种电话不是立地会挂断吗？

事实是，经过测试，AI 好像开展几轮对话，不被查觉。其实我也接到过反诈电话，和东说念主家聊了半天，才怀疑是 AI 客服。

这种东说念主类不爱干的活有许多，一位在典籍公司的一又友说，举例，典籍封面一般是由责编凭据内容细目主题，再由好意思编来出遐想决议。

这个过程，访佛于昔日杂志封面遐想，要概括洽商内容要响应的主题、遐想立场、图文排版立场等等，这些内容都需要警戒和想考，况且需要两个团队接头。

但出草图这一个设施，只需要好意思编脱手已毕。一般好意思编需要几天时刻智力出草稿，以致活儿多的时候，可能要一周以上。

当今，只消工夫团队搭一个简便的使命流，在后台输入各式需求后，陡然就能获取十个不同立场的草图。

这种用 AI 普及效能带来了两个抛弃：第一，检朴东说念主力，有的典籍公司的裁剪以致可以不必好意思编，我方来完成封面遐想，况且这种 AI 封面的书，当今都一经上市了，有些公司还会保留好意思编，但彰着不需要那么多东说念主了。

第二，其实我合计更膺惩的是，AI 的参与，变嫌了使命经由。责编不再需要去和好意思编先接头，而是我方就能拿着一堆草图，告诉对方我方想要什么样的立场。

大模子进村静暗暗

在工场里，工业机器东说念主参加坐褥线，亦然从东说念主类不爱干的工序先开动替换的。

我几年前在一个雪柜坐褥线上，看到只好一个设施被换成了机器东说念主，即是认真把套好纸箱的雪柜搬上搬下。这个活儿正本是两个工东说念主一皆抬，然则一天八小时下来，使命强度极大，是以排班的时候很难安排东说念主手。

当今的无东说念主雪柜工场，只看坐褥线一经基本上算是黑灯工场，通盘这个词车间全是机器东说念主在干活。

真实的全自动化汽车坐褥线一般是这样的

对于被 AI 变嫌的组织神志，有一个终极判断，即是一东说念主 AI 公司。OPEN AI 的独创东说念主萨姆 · 奥尔特曼认为："一个东说念主就能作念出市值 10 亿好意思金公司的时期立地就要到来。"

一个东说念主，一台电脑，年入百万。但这个客岁流行的故事，本年在网罗上基本隐藏了。

不是说这个异日一定不成已毕。而是当今大模子还作念不了太多本体的使命，是以莫得合适的买卖步地。

本年杰出火的 Agent 恰是为了束缚这个问题，天然 Agent 的智商也取决于大模子。

对于 Agent 的智商，本年 3 月，猎豹移动董事长兼 CEO 傅盛有一个杰出贴切的譬如，要是按照自动驾驶 L1-L5 的举止去掂量，刻下大部分 Agent 都处于 L1-L2 的阶段。有朝一日参加 L5 阶段，东说念主们可以晚上睡前给 Agent 安排写文档、查尊府、制作 PPT、购买机票等使命。一醒觉来之后就查收使命效能。

其实在有些界限，这个计算一经已毕了。

AI 音乐东说念主在 Spotify，一经开动营业了。AI 歌手从形象到音乐，都是由 AI 生成。用户很难区别真东说念主与 AI 歌手，那些委果的歌手反而需要自证身份。

其实 AI 生成音乐，我也试过，用多模态大模子，把一首古诗喂进去，几分钟就能生成各式不同曲风的音乐，听上去果真还可以。

AI 网红就更不必说了，天然不受平台待见，但仍然能接告白赢利。这种数字东说念主基本上可以以伪乱真，在网红的辩论区，常常能看到这样的问题：你是数字东说念主吗？

对于雇主们来说，AI 冉冉好像干一些活，更是一个无法冷落的趋势。

凭据 Anthropic 团队 2025 年头发布的议论，寰球已有 36% 的劳动岗亭中，职工已将 AI 用于至少四分之一的闲居任务。OpenAI 的调研也指出，80% 的好意思国职场东说念主至少有 10% 的任务受到 AI 影响，其中近五分之一的岗亭中，AI 已介入跨越一半的使命内容。

一位作念大模子的一又友说，要是你的使命是跟图片、音频、视频有关，那推断很快会受到 AI 影响。

他说，当今作念大模子增效的公司，比咱们瞎想的要多许多，然则许多雇主都是在暗暗进行。一般是用一个小团队，先梳理公司的使命经由，然后望望哪个设施可以用大模子来作念。

一朝 AI 参加使命经由，那么接下来的事情可能即是变嫌使命经由开云体育(中国)官方网站，以及变嫌组织步地。