这届打工人，有自己的牛马可以使唤
各式各样的AI工具不断扫除重复累人的“小麻烦”，让打工人得以从点滴里完成“提效”的目标。然而，这种“提效”有时却“偷感”很重。
难怪有些打工人表示，他们已经产生了“AI依赖症”，日常工作已离不开AI。与此同时，一些老板也在催促着员工尽快掌握AI，“AI普及率”成为某些企业技术部的年度KPI。
在企业“降本提效”的背景下，一个打工人往往要干两个人的活，还要应对突如其来的需求。恰好，AI工具大行其道，正在使不可能的任务变为“可能”。
打工牛马对于市面上的AI工具怎么看呢？随着大模型的快速迭代，打工牛马真要被 “AI牛马”取代了吗？对此，新周刊记者采访了多个行业的打工人，请他们分享自己使用AI牛马的体验和思考。
人们常调侃，所谓的人工智能不过是“人工智障”。听说ChatGPT火了，试着和它聊上几句，又发现它胡言乱语，尽是“假大空”的套话。听说以文生图的AI火了，可是生成的那些图片有时确实惊艳，有时却是毫不相关。当一心想要指挥AI牛马干活，打工人才发现，对它发号施令原来也要学的。
问起AI工具的使用心得，设计师阿K干脆地回复了一句“牛马要受AI牛马的气” 。她试过把接到的设计需求一股脑地丢给AI工具，看看会生成什么样的图。比如，一串“蘑菇、草地、野性、愉悦”词语输入进去，AI却生成了几盘铁板蘑菇菜品图，直接把“野性”和“愉悦”等抽象词给忽略掉。她说：“如果Photoshop说‘1’是‘1’，那么AI说‘1’就是‘10086’。使用AI的过程，需要很大的耐心和运气。”
另一位设计师全哥将与AI沟通的提示语比喻为“咒语”。例如，想要创作一个人物，“咒语”不仅包括对头发、五官、服饰、姿势的细致描述，而且需涵盖画面风格、艺术类型、光照氛围等专业设想。全哥说：“AI如同一个木头人，需要设计师会下‘咒语’，才能牵起绳子让AI向前走。”
除了要学“施咒”外，打工人用AI工具还要发挥想象力，给它们写“脚本”。今年初以来，英文老师Serena参加了好几场AI工具应用培训。经过培训，她才知道原来给AI发指令“要会玩cosplay”，钻研语法时就让AI当英文老师，想了解药品使用方法就叫AI扮演医生。
播客“双响屁”的主播豆子早前在科技企业市场部工作。与AI反复对话后，她发现提问方式很大程度会影响到AI回复的质量。她要求AI像教5岁小孩那样，向她讲解Excel函数使用步骤，结果平时一本正经的AI秒变温柔，会温馨提示“不要着急”。
豆子说：“AI不是万能包，会提问才能训练成你的马仔。”如果懂得训练AI，这AI牛马还可能救打工人一命。豆子就试过用1个小时完成了1周的工作量，这都离不开AI的帮忙。
外国同事曾来找豆子做一份海外市场调研报告。对于这项额外的工作任务，豆子随口敷衍了一句“两个月后才有空做”。直到第59天，同事突然来要调研报告，豆子才想起这茬，临时安排实习生搜集信息。
实习生交来的PPT里全是东拼西凑的英文资料，缺乏有效的结论，排版又潦草。周五晚同事纷纷下班，豆子看着这个烂摊子直头疼。“这活我一个人做不来，必须要有一个队伍。”她思索半小时后，开始召唤自己的AI牛马。
豆子先用WPS全文美化，一键调整PPT色调。接着把PPT转成PDF，上传到AI工具里，让大模型总结5个核心信息点。AI牛马迅速地把散落在各页的信息点进行汇总提炼，必不可少的结论部分总算有了眉目。最后，AI把所有英文翻译成中文。短短一个多小时，一份像模像样的双语PPT就出炉了。那位外国同事还特意私信豆子，表达“You saved my life（你救了我的命）” 之类的感谢。
类似的极限考验，设计师全哥几乎每隔一两周就要经历一次。全哥用AI辅助设计工作已一年多，自学过“非常难用”的Stable Diffusion。寻寻觅觅后发现Midjourney才是他心目中的理想AI牛马。过去制作一幅封面插画，从找素材、画线稿到上色要三四天，加上反馈修改，前后至少一周。在Midjourney的辅助下，制作插画的周期大幅缩短，甚至能在截稿日期前半天完成大改。这都是使用AI前难以想象的。
即便AI是木头马，它们到了会用咒语的打工人手里，也被生拉硬拽成截稿日期前狂奔的骏马。
学会用AI后，就离不开了
对于一些打工人来说，AI工具是用来完成KPI的神器；对于另一些打工人来说，AI工具的应用可能是KPI本体。
Serena在一家教育辅导机构做老师。接受采访前夕，她刚参加了公司的AI常识考试。说是“考试”，更像是一次“AI知识扫盲”，复习15分钟，考试也就3分钟。除了讲座和考试，她所在企业的技术部还在内网搭建了AI资源空间、组织过企业AI作品比赛，想方设法鼓励大家用AI工具。在公司的循循善诱下，一群文科生纷纷搭上AI工具快车。大家试用AI设计考题，给PPT配上AI合成的图片，还让AI帮忙写培训感想。
今年以来，益霖开始负责某媒体集团AI项目组。在他看来，对AI的应用几乎贯穿从开发、编程到运维的全过程。无论是开发过程中的代码编程，还是测试时的错误日志，他们都会通过AI辅佐精益求精。目前团队里遇到的技术问题，大模型能帮忙解决80%。
AI技术不仅能辅助项目稳定、有序地推进，而且能帮助初级程序员快速成长起来。以客户端控件的颜色更改为例，过去，初级程序员遇上没接触过的代码，需要狂翻几页搜索结果，小心躲过各种广告，才找到有用又“版本对应”的代码解决方案。
如今，组建到编译器里的“AI问答”，可从之前的代码中读取出控件颜色相关的部分，在一两分钟内提出3~5个代码解决方案。“程序员只要选其中一个、复制过去即可完成任务。在节省下来的时间里，大家可以挑战更深一点的任务。”益霖认为AI能给团队赋能。
不管打工人使用AI是主动还是被动的，一旦习惯手下有AI牛马，许多打工人都表示自己离不开AI，甚至有点依赖AI。
早在ChatGPT出现前，市面上已有AI代码生成器Copilot，写代码是AI大模型与生俱来的优势。当算法工程师文彬接到新的功能需求，他会同时打开几个大模型，批量生成结果，再择优采用。碰到新技术、一时找不到下手点，AI就成为他“头脑风暴”的伙伴，用来拓展思路。他说：“现在离开AI，会感觉空空荡荡的，总感觉需要别的工具来帮忙论证。”
AI工具不仅能拓展思路，而且能启发创意。与豆子搭档主持播客的Yewei，以前做方案要浏览大量文件、报告和网站，才能启动“联想爆发”。如今，她通过与AI对话明显缩短这个“联想爆发”的准备期。她说：“现在用了AI，信息密度大大提高，处理信息的速度堪称几何级增长。”
Yewei曾帮上海外滩某酒吧做推广方案，目标是要提高到店率。除了游客，还有什么人会高频次往外滩跑？这样的问题很难从传统搜索引擎里找到直接答案，于是，Yewei转身去问ChatGPT。
在Yewei的拆解式提问下，ChatGPT归纳出这家酒吧附近的企业业务类型，再勾勒出反复前往外滩的人群画像——在周边律所、银行和外贸公司上班的白领。对此，Yewei建议酒吧与目标人群所在的企业合作，举办调酒和品酒工作坊，更精准地做推广。
自从AI救过自己一命后，豆子更倚重“AI牛马”了。那些不涉及精准数据的工作，例如结构性汇总，她会放心地交给AI来完成。太复杂的报告和网页，她反手就把链接甩给Kimi，让AI给自己提炼要点。她说：“学会怎么用，就离不开AI了。”
除了独立的AI工具外，近年来日常软件也新增了不少AI功能。Yewei每天收到过千条聊天信息。各种工作群里动不动就出现“@所有人”。今年1月，钉钉上线了“AI助理”，其中一个功能是AI总结群聊的核心内容。Yewei每天都会用这功能来判断群信息的相关度，从而告别无用的“爬楼”。
飞书上的“会议纪要”功能可快速将语音转成文字，其中AI功能还能提炼重点。这一功能被Yewei用于播客剪辑和撰写单集简介。
各式各样的AI工具不断扫除重复累人的“小麻烦”，让打工人得以从点滴里完成“提效”的目标。然而，这种“提效”有时却“偷感”很重。
用AI打工，
就很轻松？
豆子留意到打工人的一种别扭情绪：大家会不好意思告诉别人，自己的工作是通过AI工具完成的。这羞耻感里可能是担心给领导同事留下懒惰的印象，或者怕被误认为工作岗位可由AI替代。
然而，不同行业的打工人不约而同表示，打工用AI可以提效省时，但不能完全省心。每一个赖上AI的打工人，几乎都会对AI的准确性存疑，随时绷紧查错纠错的弦。
程序员所用的编辑器里会有代码生成插件，程序员每次敲击键盘，AI都会尝试补全后面的代码。对于文彬来说，这种“代码补全”有利有弊。“有利的地方在于它确实帮你少敲很多东西，不利的地方在于代码提示准确率不是很高，可能会造成一定的‘提示灾难’。”他估算代码提示采纳率仅有50%左右。
豆子直接给她用过的AI工具贴上“老实”和“不老实”的标签。当制作PPT的时候，豆子认为New Being实事求是，是最老实的；ChatGPT老实程度一般，必须人工复查；最不老实的是Claude AI。她会按照工作精确度需求，给不同的AI工具派活。
使用AI联想的过程中，Yewei也留意到大模型时常“胡言乱语”的问题。为了保证方案里的信息准确，Yewei会围绕一个信息点，旁敲侧击地问AI，翻来覆去地进行校验。她还会把AI提炼的结论放在搜索引擎里核实。“即使与乙方媒介团队合作，也要有磨合训练。使用AI来工作时，不能忽视里面‘人工’参与的部分。” Yewei说道。
面对AI生成图片，全哥会非常小心地找“破绽”。AI生成的人物容易出现头歪、手残或者衣服褶皱中断等奇形怪状的问题。要是使用者的设计基本功不扎实，很可能就会被AI坑到。有时让AI生成一个少年，人物手指要么弯曲得像铁钩，要么糊得像鸭掌。全哥需要自己动手，用PS来给少年“换手”。
使用过程中，全哥还发现Midjourney这种来自外国的大模型，数据库里较缺乏中国艺术素材。他给AI上传了很多示意图，但Midjourney生成的广州塔依然是“没有腰线”的，熊猫几乎都是“功夫熊猫”那般，不像国人熟悉的憨态可掬形象。更别说中国名著《西游记》，AI几乎没有唐僧师徒的概念。为了做一张与《西游记》有关的插画，全哥不得不先从网络找素材，拼接成心目中的师徒形象，再让AI去学习领会。
每次使用AI，全哥都要反复试验十几次，再结合手绘和PS做二创。他估算：“能真正用在杂志上的AI插画，AI和人工的工作量大概各占一半，有时人手二创的比例可能占到六七成。”
相比图像训练数据，AI的语言训练资料是最为丰富的。如果说AI图片生成会受限于数据库丰富度，那么用AI来辅助语言教育又如何？
在公司AI讲座的现场，Serena当即在“豆包”里创建了一个专门用于改作文的智能体，希望AI有朝一日能替自己批改KET作文。剑桥KET考试专门为初级英语基础的考生设计，国内考生多来自小学高年级和初中。这种规范考试通行多年，也意味着积累了大量真题和评分素材。于是，Serena把整本考试手册 “喂”给AI，还补充了一堆学生作文和自己的评语。
近日，Serena在调教AI时发现了一些bug。她说：“AI对一些情感的评判并没有非常理解，只能在字面意义上理解‘宽容’这两个字。”按照考试大纲要求，KET考试第一篇作文有3个评分维度，分别是文章内容、篇章组织和语法使用，各占5分。Serena发现，AI很快学会判断学生作文有否踩到考题内容点，但是在后两项评分却表现得“很苛刻”。
对于人类老师来说，学生作文只要不是通篇语法错误，基本都能在“语法使用”上拿到满分5分。可是，AI会抓住学生作文里个别拼写或语法错误，动不动就打低分。“就着‘宽容’这一评分标准，我需要反复给AI输入更多的材料，让它一再学习。”Serena说道。
AI是敌人，还是朋友？
自从ChatGPT诞生后，AI取代人类工作的焦虑就在社会中蔓延。历史上很多工作已经被机器代替，但替代的多是重复的流水线工作。这种自动化对蓝领工作冲击特别严重，却较少影响到办公室白领，甚至还加大了白领工作的优势。
然而，生成式人工智能应用的横空出世却不一样。归纳、分析、创作和交流这些原本被认为仅限于人类智慧能完成的工作，现在也出现了AI的身影。
按照行内人士观察，几乎每三个月，市面上的大模型就会进行更新，出现迭代版本。曾有人吐槽大模型分不清数字9.1和9.9哪个更大，于是就有大模型专门进行数学训练，用实力掩盖槽点。
随着大模型的迭代，AI牛马会不会有一天将取代打工人，逆袭上位？
每天跟大模型打交道的益霖认为，打工人面对AI的姿态，应是如何利用AI的能力来让自己成长。“如果我是蒸汽机发明前夕的一个马车夫，会想办法在蒸汽机发明后成为一名司机，而不是说‘我驾驭不了蒸汽机’。从业务角度考量，我们不用对AI过于担心，因为我们也在进步。”
每期杂志都用AI生图的全哥把它看作一次劳动工具的迭代。“AI对设计师的冲击，是类似Photoshop的出现。它不能等于设计师，反而更像是一个工具。除非AI有需求理解、构图审美等思维能力，否则很难真正取代设计师。”
每天琢磨如何提升教学效果的Serena表示：“AI是不会取代人类老师的。我们公司的AI试题里已经反复强调了。”尽管AI不能替代自己改试卷，但是接触AI的过程中她意识到自己的技能短板，比如，如何提问。
每天想创意方案的Yewei说：“AI想要取代我的饭碗，还需要一些时间。我可能会因为35岁先被淘汰，年龄的压力比AI更迫切。”在她看来，人们出现被AI取代的恐惧，本质上是认为工作是每个人的必需品。“如果未来有一天工作不再成为你的必需品，你不再需要通过工作换取劳动报酬的时候，AI不就是你最好的伙伴吗？AI的劳作也许就能把打工人从被压榨剩余价值的困境中解放出来。”
豆子说：“在未来，会使用AI的和不会使用AI的也许将拉开真正的差距。要是这样的话，先让AI成为你最好的朋友肯定不会是坏事。”她现在会去找AI聊心事，语音聊天的语气也是客客气气的。
书写的技术不断放低身段，从我们的注意力中淡出。现在，我们几乎不会注意到水果上的标签、电影字幕等无处不在的文字。马达刚开始出现的时候，就像一只巨大高傲的野兽；但自那以后，它们逐渐缩小成为微事物，融入大多数机械装置之中。
《连线》杂志的创始主编凯文·凯利在《失控》里写道：“最深刻的技术是那些看不见的技术，他们将自己编织进日常生活的细枝末节之中，直到成为生活的一部分。”
将来有一天，人工智能会成为普通人生活的一部分吗？比起畅想未来，打工人更在意下一个deadline的到来。
（文中受访者皆为化名。）