大模型"进村"静悄悄股票配资最新资讯
把我们不想干的，枯燥的工作交给大模型，可能是 AI 重塑工作流程和组织模式的开端。
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：第一，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，有一个终极判断，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股票配资最新资讯，以及改变组织模式。
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