2025 一年，整個(gè)硅谷對(duì)于 AI 的討論，一直有兩個(gè)繞不開(kāi)的話題：1. AI 泡沫了嗎？2. AI 到底是會(huì)讓更多人失業(yè)，還是會(huì)創(chuàng)造更多工作？

各家大佬都下場(chǎng)參與這兩個(gè)緊密相關(guān)的辯論。馬斯克還曾說(shuō)出金句：如果你擔(dān)心科技進(jìn)步會(huì)取代人力勞動(dòng)，你怎么不用茶勺挖礦？

科技大佬通常對(duì) AI 與人類的關(guān)系都是樂(lè)觀的，比如馬斯克形容的 AI 通用之后的烏托邦，由于勞動(dòng)力幾乎免費(fèi)，所以人類不再需要為任何東西買單，到時(shí)候人們就可以想干什么干什么；黃仁勛則更加實(shí)際地說(shuō)：取代你的最終不是 AI 而是掌握 AI 工具的人，因?yàn)樗麄儠?huì)有高出好幾倍的生產(chǎn)效率。

也有的 CEO 看到了 AI 工具的巨大潛力，大手一揮直接裁員。Salesforce CEO 馬克·貝尼奧夫就在 2025 年年初，以 AI 增效為由，進(jìn)行了一輪波及數(shù)千人的激進(jìn)裁員。結(jié)果前幾天，他又不得不公開(kāi)表示確實(shí)是裁到大動(dòng)脈了，AI 實(shí)際解決問(wèn)題的能力被高估了，雖然裁掉了一堆客服，但卻要投入更多研發(fā)人員來(lái)修復(fù) AI 解決不了的 bug，成本控制的算盤沒(méi)打響。

不論是激進(jìn)派、溫和派、反對(duì)派，毋庸置疑的是，AI 已經(jīng)高密度滲透到所有職場(chǎng)人的生活中，每一個(gè)平凡的我們都在焦慮被替代、思考自己的稀缺性、持續(xù)學(xué)習(xí)當(dāng)中渡過(guò)了 2025 年，這些就是“我們”與 AI 的故事。

（以下為講述人各自口述，經(jīng)果殼編輯整理）

自由撰稿人：我期待 AI 的進(jìn)步，

也焦慮 AI 的進(jìn)步

我相信大多數(shù)文字工作者對(duì) AI 的態(tài)度都和我相似：期待著又焦慮著。

作為一名撰稿人，我可以說(shuō)是一名 AI 工具體驗(yàn)官了。從 ChatGPT 在 2022 年 11 月第一次出圈開(kāi)始，我當(dāng)時(shí)以測(cè)評(píng)的角度接觸了 AI。

我印象非常深，當(dāng)時(shí)我讓 ChatGPT 給我介紹一下理想汽車，結(jié)果它給我煞有介事地說(shuō)了兩款從沒(méi)存在過(guò)的車型，我多次確認(rèn)它都堅(jiān)持。我特意向一個(gè)語(yǔ)言專家請(qǐng)教了這個(gè)現(xiàn)象，第一次學(xué)習(xí)到了大模型不可避免的問(wèn)題：幻覺(jué)。

在我當(dāng)時(shí)的測(cè)評(píng)文章里，我寫道：獵奇搜索是沒(méi)問(wèn)題的，但是真的作為一個(gè)訂閱制的工具，準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

那時(shí)的我完全不知道，三年后的今天，AI 已經(jīng)可以給我寫出幾十萬(wàn)閱讀量的文章了。

對(duì) AI 的態(tài)度最開(kāi)始的轉(zhuǎn)變是從一篇十萬(wàn)加的文章開(kāi)始，在 2024 年的 5 月份，在那之前我對(duì) AI 的應(yīng)用還停留在查查資料、寫寫導(dǎo)語(yǔ)，做一些邊角料的活。那次拿到一個(gè)幾乎通篇都是資料收集再進(jìn)行故事化描述的選題，我直接試著用 AI 寫了一篇千字文章，看效果覺(jué)得過(guò)得去，就發(fā)表了，結(jié)果上午發(fā)的文章，下午就十萬(wàn)加了。

我開(kāi)始有意識(shí)地把 AI 設(shè)計(jì)成我寫作流程的一環(huán)。這期間我一直都在各個(gè)國(guó)內(nèi)的 AI 工具之間流轉(zhuǎn)。當(dāng)然也被幻覺(jué)坑過(guò)，有一次給客戶寫采訪稿，需要一些場(chǎng)景化的補(bǔ)充，用了個(gè)國(guó)產(chǎn) AI，結(jié)果大量幻覺(jué)被客戶痛批。這個(gè)教訓(xùn)之后我也學(xué)會(huì)了對(duì) AI 產(chǎn)出內(nèi)容做交叉檢驗(yàn)，以及如何用精準(zhǔn)的指令降低幻覺(jué)。

去年 11 月，我對(duì) AI 工具產(chǎn)生了又一次巨大態(tài)度的轉(zhuǎn)變。我開(kāi)始接觸了國(guó)外的一些 AI 工具，包括 Gemini、Claude，并且深刻地意識(shí)到：資料整理類的寫作工作一定會(huì)被 AI 取代。

有了這個(gè)覺(jué)悟我開(kāi)始做兩件事情，第一是更加認(rèn)真地探索 AI 寫作的邊界，因?yàn)槲易龅氖秦?cái)經(jīng)類的寫作，涉及到采訪后的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄以及加工、財(cái)經(jīng)分析、選題，我開(kāi)始用不同的工具去嘗試什么樣的組合能把我的工作效率最大化。

我發(fā)現(xiàn)這其中最難的是：讓 AI 理解我的寫作風(fēng)格并且保持這種風(fēng)格的一致性。我可以通過(guò)喂 AI 一些我之前寫過(guò)的文章讓 AI 學(xué)習(xí)，但是這可能需要多輪的對(duì)話，好不容易一次文章寫完了，進(jìn)入下一個(gè)話題的時(shí)候，如果我不開(kāi)啟一個(gè)新的對(duì)話框，AI 就會(huì)把兩個(gè)無(wú)關(guān)的話題關(guān)聯(lián)起來(lái)產(chǎn)生幻覺(jué)，如果我開(kāi)啟一個(gè)新的對(duì)話框，我之前訓(xùn)練好的風(fēng)格就丟失了。

在研究這個(gè)問(wèn)題怎么解決的時(shí)候，我認(rèn)識(shí)了一位專門以此為痛點(diǎn)做研發(fā)的創(chuàng)業(yè)者，通過(guò)他又認(rèn)識(shí)了一些做 AI 創(chuàng)業(yè)的人，打開(kāi)了我另一個(gè)職業(yè)思路：做年輕的 AI 創(chuàng)業(yè)者訪談。于是乎我又順著這個(gè)思路密集接觸了一些創(chuàng)業(yè)者、投資人。

從不以為意到如臨大敵，再到客觀看待，我看待 AI 的角度發(fā)生了俯視、仰視到平視的變化。對(duì)于 AI 代替人類，我認(rèn)為：AI 一定會(huì)代替一部分人類的工作，但它不是一蹴而就的，在這個(gè)過(guò)程中，我們可以先利用 AI 去做效率工具，然后不斷去思考，我們作為人類有哪些特殊屬性不是機(jī)械的、重復(fù)的，是特殊的、稀缺的。

保持焦慮、保持期待也保持學(xué)習(xí)，這就是我在 2025 對(duì) AI 的態(tài)度。

媒體編輯：老板用了一次 AI，

把我團(tuán)隊(duì)解散了

被 AI 取代的不是我，是我整個(gè)團(tuán)隊(duì)。

我是個(gè)編輯，我老板是從廣告公司帶客戶出走的，所以內(nèi)容只是我們一個(gè)媒介，他這個(gè)乙方關(guān)系戶有很多資源夠我們吃飽。我日常管理四個(gè)賬號(hào)，原本手底下有五、六個(gè)全職作者，還有一堆兼職作者，就算這樣我也經(jīng)常會(huì)為了不開(kāi)天窗親自上陣通宵寫稿。

AI 出現(xiàn)之后，我比起擔(dān)心更多是慶幸，至少自己不得不頂上去寫稿的時(shí)候，能省點(diǎn)時(shí)間。

但是，沒(méi)過(guò)多久，我就樂(lè)極生悲了。

我老板有一天心血來(lái)潮用了豆包隨手寫了點(diǎn)文字，他大呼驚喜，覺(jué)得豆包比他的笨蛋員工通人性多了，不僅思緒敏捷，還極具耐心。于是他一拍腦門，做了個(gè)大膽的決定：解散我的全職團(tuán)隊(duì)，留我一個(gè)編輯和我聯(lián)系的兼職作者來(lái)應(yīng)付所有的寫作任務(wù)。

老板做決定從來(lái)不需要跟員工商量的，于是乎我和我的團(tuán)隊(duì)在同一時(shí)間收到了這個(gè)通知，我當(dāng)時(shí)恨不得收拾東西和他們一起走了。

AI 作為寫作工具，在人類給到具體指令的時(shí)候確實(shí)能高效完成一部分寫作工作，但是它沒(méi)有主觀能動(dòng)性。我手上四個(gè)賬號(hào)，每個(gè)每周都得保持四次更新或者以上，找選題、想角度就是一個(gè)巨大的工程，這些非常主觀和主動(dòng)的工作 AI 是沒(méi)法完成的。

就在我焦頭爛額的時(shí)候，老板又倒了另一桶油。

我們的一位老客戶投來(lái)了廣告需求，看到我實(shí)在分身乏術(shù)，老板大方地說(shuō)：交給我，然后用 AI 半小時(shí)成稿。

一個(gè)開(kāi)除了我的團(tuán)隊(duì)都沒(méi)有提前通知我的老板更不可能在給客戶發(fā)稿之前先讓我來(lái)校對(duì)了，結(jié)果老板在群里發(fā)送了初稿之后，客戶的回復(fù)相當(dāng)簡(jiǎn)單：你們是用 AI 寫的嗎？有很多錯(cuò)誤。

沉默半晌，我聽(tīng)到老板的腳步聲從隔壁辦公室傳來(lái)，“他們什么意思啊，你看著改改吧……“

幾次折騰之后，我們都意識(shí)到了 AI 完全取代人工的問(wèn)題：一方面 AI 的幻覺(jué)問(wèn)題還是需要專業(yè)的人通過(guò)指令和后續(xù)檢查來(lái)解決；另一方面，作為一個(gè)乙方，讓甲方感受到你的東西是“AI 寫的”本身就是個(gè)問(wèn)題。因?yàn)榧追交ㄥX買的不只是你的作品，還有他們的權(quán)力，如果他們發(fā)現(xiàn)你用一個(gè)簡(jiǎn)單的工具分分鐘就完成了他們需求，那他們就會(huì)越發(fā)覺(jué)得這份錢實(shí)在花的不值得，而這對(duì)客戶關(guān)系的殺傷力遠(yuǎn)超過(guò)手搓的稿子里寫錯(cuò)了幾個(gè)信息。

大廠芯片測(cè)試工程師：

我覺(jué)得 AI 引起的裁員潮，都還沒(méi)開(kāi)始呢

我是一個(gè)大廠的程序員，今年最大的感受就是：AI 引起的裁員潮還沒(méi)開(kāi)始呢。這聽(tīng)起來(lái)很矛盾，因?yàn)槲仪∏∈?AI 工具的重度使用者，也是最清楚它威力的那批人。

有一天，在我寫完一個(gè)后端服務(wù)的時(shí)候，突然意識(shí)到一件事：以前這個(gè)活兒要三天，現(xiàn)在不到一天就搞定了。

我用 AI 生成基礎(chǔ)代碼框架，讓它幫我寫單元測(cè)試，甚至讓它幫我 debug——那種明明邏輯沒(méi)問(wèn)題但就是跑不通的玄學(xué) bug，以前要摳半天，現(xiàn)在直接把報(bào)錯(cuò)信息喂給 AI，三兩下就能定位問(wèn)題。代碼審查的時(shí)候，我也會(huì)先讓 AI 過(guò)一遍，找出潛在的性能問(wèn)題和安全漏洞。

這種效率提升是實(shí)打?qū)嵉模皇悄欠N"感覺(jué)快了一點(diǎn)"的錯(cuò)覺(jué)，而是能用交付時(shí)間來(lái)量化的提升。我甚至偷偷算過(guò)，如果按照現(xiàn)在的效率，我一個(gè)人能干以前三個(gè)人的活兒。

但現(xiàn)實(shí)是：我的組還是那么多人，隔壁組也沒(méi)見(jiàn)裁員，整個(gè)部門的編制基本沒(méi)變。

為什么？因?yàn)檎嬲?AI 工具的，是我們這些天天寫代碼的基層程序員；而真正有裁員權(quán)力的，是那些每天開(kāi)會(huì)、做匯報(bào)、協(xié)調(diào)資源的中層和高層管理者。

我的領(lǐng)導(dǎo)，一個(gè)技術(shù)出身的總監(jiān)，上次開(kāi)會(huì)的時(shí)候還在說(shuō)"AI 只是輔助工具，不能完全依賴"。我心想：您倒是試試啊。但他沒(méi)時(shí)間試。他每天要開(kāi)五六個(gè)會(huì)，要盯進(jìn)度、協(xié)調(diào)資源、向上匯報(bào)，偶爾寫兩行代碼都算是"重溫舊夢(mèng)"了。對(duì)他來(lái)說(shuō)，AI 工具就是個(gè)概念，是 PPT 里的一頁(yè)，是季度匯報(bào)里的一個(gè)"技術(shù)賦能"。至于 AI 到底能讓一個(gè)程序員的效率提升多少？他是真的不知道。

更關(guān)鍵的是，就算他知道了，裁員也不是拍腦袋就能決定的事兒。這需要重新評(píng)估項(xiàng)目排期、重新分配人員、考慮裁掉誰(shuí)、留下誰(shuí)、得處理離職交接，安撫剩下的人，還得確保業(yè)務(wù)不受影響。這是一整套管理動(dòng)作，牽一發(fā)而動(dòng)全身。

所以，真正的裁員潮會(huì)來(lái)，但有滯后性。要等到那些管理者真正開(kāi)始用 AI 工具，親身體會(huì)到效率提升，然后經(jīng)過(guò)一輪又一輪的會(huì)議討論，最后才會(huì)形成決策。

而真要到 AI 取代人類，還有一個(gè)大問(wèn)題：信息安全。

就拿我們公司來(lái)說(shuō)，連釘釘、飛書都不讓用，全都是自己開(kāi)發(fā)的內(nèi)部通訊軟件。對(duì)外部的 AI 工具更是管理嚴(yán)格，公司只允許使用幾個(gè)國(guó)內(nèi)的 AI 工具，而且有非常嚴(yán)格的使用規(guī)范：不能把代碼直接貼進(jìn)去，不能涉及業(yè)務(wù)邏輯，不能提到產(chǎn)品名稱，甚至連數(shù)據(jù)庫(kù)字段名都要脫敏處理。

AI 工具最強(qiáng)大的地方，恰恰是它能理解你的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，幫你寫針對(duì)性的代碼。但現(xiàn)在為了信息安全，我只能讓它寫一些通用的、脫敏的代碼框架，然后自己再手動(dòng)填充業(yè)務(wù)邏輯。這效率當(dāng)然比不用 AI 強(qiáng)，但也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到"一個(gè)人干三個(gè)人活兒"的程度。

想要真正實(shí)現(xiàn) AI 對(duì)人力的替代，信息安全這個(gè)問(wèn)題必須解決。要么公司自己搭建內(nèi)部的 AI 工具，要么就得找到一個(gè)既強(qiáng)大又安全的解決方案。但這兩條路，哪條都不是短期內(nèi)能走通的。

我有時(shí)候會(huì)想，也許這就是大廠的節(jié)奏吧。技術(shù)變革永遠(yuǎn)是基層先感知，然后慢慢向上傳導(dǎo)，最后才會(huì)形成自上而下的變革。只不過(guò)這一次，傳導(dǎo)的速度可能會(huì)比以往任何一次都快。因?yàn)楫?dāng)那些管理者真正開(kāi)始用 AI 的時(shí)候，他們會(huì)發(fā)現(xiàn)：這不是什么"輔助工具"，這是能重新定義生產(chǎn)力的東西。

到那時(shí)候，裁員潮才會(huì)真正開(kāi)始。

而我，一個(gè)已經(jīng)習(xí)慣了和 AI 協(xié)作的程序員，現(xiàn)在唯一能做的，就是讓自己變成那個(gè)"不可替代"的人——不是不可被 AI 替代，而是不可被"AI+別人"替代。

大廠 UX 設(shè)計(jì)師：AI 可以替我干活，

但是沒(méi)法替我挨罵

我是一個(gè)大廠的 UX 設(shè)計(jì)師，2025 年最大的感受是：AI 可以替我干活，但是沒(méi)法替我挨罵。

這一年，我嘗試了市面上幾乎所有能用的 AI 設(shè)計(jì)工具——從 Midjourney 到后來(lái)更火的 nano banana，還有 Figma 自帶的 AI 插件。這些工具確實(shí)能幫我省不少事兒，比如生成一些初版的界面布局、配色方案，甚至是一整套視覺(jué)風(fēng)格。但問(wèn)題在于，它們只能"照貓畫虎"地給出視覺(jué)效果，卻沒(méi)辦法從上到下、有邏輯地進(jìn)行設(shè)計(jì)。

最要命的是，我的+1，他自己也說(shuō)不清自己到底要什么。

上個(gè)月有個(gè)項(xiàng)目，他一開(kāi)始跟我說(shuō)："做一個(gè)年輕化的界面，要有科技感。"我用 AI 生成了幾版方案，他看完說(shuō)："太花哨了，我們的用戶群體偏成熟。"我改成簡(jiǎn)約風(fēng)，他又說(shuō)："太素了，沒(méi)有記憶點(diǎn)。"來(lái)回三輪之后，他突然問(wèn)我："你覺(jué)得蘋果的設(shè)計(jì)怎么樣？"我說(shuō)挺好。他說(shuō)："那就做成蘋果那樣吧，但是要有我們自己的特色。"

這種需求，你讓 AI 怎么理解？

AI 的邏輯是：你給它明確的指令，它給你對(duì)應(yīng)的結(jié)果。但我的老板他可能自己也不知道想要什么，這就讓 AI 很難辦。更吊詭的是，不論 AI 做出什么德行的交付，我+1 都會(huì)呈現(xiàn)出極大的包容，畢竟“科技進(jìn)步需要人類的支持”，但對(duì)于我們這些人類員工，他的容錯(cuò)率就極低。所以不論是我干活還是 AI 干活，最后都是我在挨罵。

其實(shí)我們公司內(nèi)部對(duì)員工應(yīng)該如何使用 AI，使用到什么程度的態(tài)度也十分割裂。

一方面，公司鼓勵(lì)我們學(xué)習(xí) AI 工具，我們每周都有小組會(huì)議，分享最近挖掘的好的 AI 工具，以及如何把 AI 嵌入到日常工作流當(dāng)中；

另一方面，+1 又會(huì)明確要求我們的產(chǎn)出中不能有太多 AI 的痕跡。

上次周會(huì)，我們總監(jiān)說(shuō)："AI 可以幫你提效，但最終交付的東西必須是你自己的思考。"聽(tīng)起來(lái)很有道理，但實(shí)際操作起來(lái)就很矛盾——我到底是該用 AI 提效，還是該自己從頭到尾手工打磨？

這種割裂核心的原因是，做管理的人并不會(huì)再做基礎(chǔ)工作，他們對(duì) AI 工具的使用沒(méi)有我們熟練，對(duì)于 AI 工具的效果預(yù)期存在偏差。

我們+1 上周還在跟我說(shuō)："你看人家產(chǎn)品經(jīng)理用 ChatGPT，一天能寫三份需求文檔，你們?cè)O(shè)計(jì)師怎么還是做得這么慢？"我當(dāng)時(shí)的內(nèi)心 OS 是：需求文檔是文字工作，AI 擅長(zhǎng)；UX 設(shè)計(jì)是需要理解用戶心理、業(yè)務(wù)邏輯、交互流程的綜合性工作，AI 能給的只是表面的視覺(jué)效果，底層的設(shè)計(jì)邏輯還是得人來(lái)做。

他根本不參與實(shí)際工作，他不知道一個(gè)按鈕放在左邊還是右邊，背后需要考慮多少用戶使用場(chǎng)景；他不知道一個(gè)彈窗的文案改三個(gè)字，可能要跟產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、法務(wù)來(lái)回拉三輪會(huì)。他只看到 AI 能生成圖，就覺(jué)得設(shè)計(jì)師的工作應(yīng)該變簡(jiǎn)單了。

所以即使他希望 AI 能提升團(tuán)隊(duì)效率，他也不知道怎么管理團(tuán)隊(duì)去實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，更別提裁員了。裁誰(shuí)？留誰(shuí)？按什么標(biāo)準(zhǔn)裁？這些問(wèn)題他都沒(méi)想清楚。

從我的實(shí)際使用體驗(yàn)來(lái)看，AI 在 UX 設(shè)計(jì)這個(gè)領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)做不到"替代人"。

作者：沙拉醬

編輯：臥蟲(chóng)

封面圖和插圖來(lái)源：Giphy

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