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把枯燥的工作先扔给大模型?

斯坦福的研究团队做了一项研究,邀请1500位来自104个职业的一线打工人,让他们选择愿意把什么工作交给AI。最终,排名前五的工作是:安排客户预约、整理应急档案、修正工资记录、数据转格式与导入、网站数据备份。

最近一段时间,经常能听到把“枯燥乏味”的工作交给AI的说法。

例如,OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman在AI Engineer峰会的访谈中,也说到AI能够处理那些人类觉得枯燥乏味的迁移和更新工作,例如改造庞大的遗留代码库(摩根士丹利今年就在用自己开发的AI工具,批量转化旧代码)。

OpenAI是懂用户心理的,因为这就是全世界的打工人对于AI的期待。

不久前,斯坦福的研究团队做了一项研究,邀请1500位来自104个职业的一线打工人,让他们选择愿意把什么工作交给AI。

最终,排名前五的工作是:安排客户预约、整理应急档案、修正工资记录、数据转格式与导入、网站数据备份。

这些工作的共同点是标准化高、重复频繁、判断强度低,却极其耗时、容易出错。

在工作中,我们肯定愿意把这些重复性的、单位时间产出不够高的工作都扔给AI,而且看上去是与AI的双赢。

但这远远不是终点,从实际应用来看,更可能是AI重塑工作流程和组织模式的开端。

AI能干就让它干

斯坦福的任务清单里也有生成内容、编写代码、创意设计等“高级选项”,只是少有人去选。

这些事情,是我们刚刚被激发起AI创作热情时,大模型在干的事,我们让大模型写诗、写歌、画画……结果很快,我们就发现不对头,“大模型在写诗,我在洗碗”。

枯燥乏味的工作除了让我们厌烦,同时也认为这些工作没啥难度。但是,我们忽略了一点,就是同样的工作,AI和人类干,最后的结果可能完全不同。

最近在小红书上看到一个贴子,一位大厂技术人员说,自己的团队半年时间做的一个AI产品,导致部门200多人的销售团队,裁员1/4 。

这可能是许多人想象中的机器人工作场景

这个产品是一种能够和人交流的语音AI,类似我们经常能够遭遇的AI客服,老板试用后,认为这个语音AI可以用来做电话销售。

销售团队现在已经没有人做电销了,因为这个工作是纯拿提成,但是转化率又不高,所以没人愿意做。

但是AI没有时间成本,孜孜不倦的打电话,一段时间试下来,转化还不错。于是,销售团队不需要那么多人了。

这个产品开发的本意,并不是和销售人员竞争,甚至都不是为销售部门开发的。

AI只是干了销售人员不想干的活儿,但是最终结果,不是所有销售人员更加轻松,而是替换掉1/4的团队。

不难想象,AI真的很适合干这种枯燥的工作,不会因为电话被挂断、被辱骂就情绪波动,也不会因为上厕所、吃饭、睡觉间断,也不会因为提成低就想要放弃,从而大大提升了这个工作的产出。

但是,现在AI有这么智能吗?在开头那个贴子的评论区,有人好奇为什么AI电销会有成交,一般人接到这种电话不是马上会挂断吗?

事实是,经过测试,AI能够开展几轮对话,不被查觉。其实我也接到过反诈电话,和人家聊了半天,才怀疑是AI客服。

这种人类不爱干的活有很多,一位在图书公司的朋友说,例如,图书封面一般是由责编根据内容确定主题,再由美编来出设计方案。

这个过程,类似于过去杂志封面设计,要综合考虑内容要反映的主题、设计风格、图文排版风格等等,这些内容都需要经验和思考,而且需要两个团队讨论。

但出草图这一个环节,只需要美编动手实现。一般美编需要几天时间才能出草稿,甚至活儿多的时候,可能要一周以上。

现在,只要技术团队搭一个简单的工作流,在后台输入各种需求后,瞬间就能获得十个不同风格的草图。

这种用AI提升效率带来了两个结果:*,节省人力,有的图书公司的编辑甚至可以不用美编,自己来完成封面设计,而且这种AI封面的书,现在都已经上市了,有些公司还会保留美编,但显然不需要那么多人了。

第二,其实我觉得更重要的是,AI的参与,改变了工作流程。责编不再需要去和美编先讨论,而是自己就能拿着一堆草图,告诉对方自己想要什么样的风格。

大模型进村静悄悄

在工厂里,工业机器人进入生产线,也是从人类不爱干的工序先开始替换的。

我几年前在一个冰箱生产线上,看到只有一个环节被换成了机器人,就是负责把套好纸箱的冰箱搬上搬下。这个活儿原本是两个工人一起抬,但是一天八小时下来,工作强度极大,所以排班的时候很难安排人手。

现在的无人冰箱工厂,只看生产线已经基本上算是黑灯工厂,整个车间全是机器人在干活。

真实的全自动化汽车生产线一般是这样的

对于被AI改变的组织形式,有一个*判断,就是一人AI公司。OPEN AI的创始人萨姆·奥尔特曼认为:“一个人就能做出市值10亿美金公司的时代马上就要到来。”

一个人,一台电脑,年入百万。但这个去年流行的故事,今年在网络上基本消失了。

不是说这个未来一定不能实现。而是现在大模型还做不了太多实际的工作,所以没有合适的商业模式。

今年特别火的Agent正是为了解决这个问题,当然Agent的能力也取决于大模型。

关于Agent的能力,今年3月,猎豹移动董事长兼CEO傅盛有一个特别贴切的比喻,如果按照自动驾驶L1-L5的标准去衡量,目前大部分Agent都处于L1-L2的阶段。有朝一日进入L5阶段,人们可以晚上睡前给Agent安排写文档、查资料、制作PPT、购买机票等工作。一觉醒来之后就查收工作成果。

其实在有些领域,这个目标已经实现了。

AI音乐人在Spotify,已经开始营业了。AI歌手从形象到音乐,都是由AI生成。用户很难区别真人与AI歌手,那些真正的歌手反而需要自证身份。

其实AI生成音乐,我也试过,用多模态大模型,把一首古诗喂进去,几分钟就能生成各种不同曲风的音乐,听上去真的还可以。

AI网红就更不用说了,虽然不受平台待见,但仍然能接广告赚钱。这种数字人基本上可以以假乱真,在网红的评论区,经常能看到这样的问题:你是数字人吗?

对于老板们来说,AI逐渐能够干一些活,更是一个无法忽视的趋势。

根据Anthropic团队2025年初发布的研究,全球已有36%的职业岗位中,员工已将AI用于至少四分之一的日常任务。OpenAI的调研也指出,80%的美国职场人至少有10%的任务受到AI影响,其中近五分之一的岗位中,AI已介入超过一半的工作内容。

一位做大模型的朋友说,如果你的工作是跟图片、音频、视频相关,那估计很快会受到AI影响。

他说,现在做大模型增效的公司,比我们想象的要多很多,但是很多老板都是在悄悄进行。一般是用一个小团队,先梳理公司的工作流程,然后看看哪个环节可以用大模型来做。

一旦AI进入工作流程,那么接下来的事情可能就是改变工作流程,以及改变组织模式。


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