如今，很多行業不會使用AI的那批打工人，正在被淘汰。
根據微軟等公司釋出的《2024年工作趨勢指數年度報告》資料：全球75%的知識型工作者都在工作中使用AI工具；據Gartner預測，到2026年，超過80%的企業將使用生成式人工智慧API，或部署生成式人工智慧的應用程式。
現在的職場人，不會使用AI就相當於當年不懂office軟體一樣。雖然很多人不懂人工智慧執行的那套高精尖知識，但在每天的工作中AI已經成為必不可少的幫手、甚至都有喧賓奪主的味道了。
以當代職場人吸收新知識的能力和學習資源的多樣性，學著在工作中使用AI不難，難得是戒不掉，以及真擔心有一天沒有自己的用武之地後，會被AI完全取代。
我們訪談了幾位不同行業的職場人，聊了聊他們在工作中的AI依賴症，以及AI在自己未來職業發展方面帶來的喜憂參半的情緒。
Qiang：策劃專員≈AI飼養員
我是新能源汽車行業的一名策劃專員，每天早上走進辦公室，第一件事就是啟動自己的三個AI夥伴：能把會議錄音變任務清單的釘釘閃記、會自己分析資料的Excel AI，還有我的左膀右臂Midjourney。這些AI工具正重新定義著我的工作法則。
釘釘可以把我半小時前說的話變成帶重點標記的文字——遙想我剛工作那會兒，光整理會議記錄就能吃掉整個午休，現在AI十分鐘就搞定任務清單。
要交競品分析時，我往對話方塊扔進"對比AAA品牌和BBB品牌最近的廣告套路"，AI立馬吐出分析框架，再聯動Excel把十幾G銷售資料變成動態圖表。
上週就靠這招，兩小時挖出了對手定價規律，以前得通宵兩天。
做方案涉及到圖片設計時，Midjourney必不可少。比如，有一次總監提要求說設計要“有科技感但不能像太空站”，我在Midjourney上來回調了五次，得到領導認證、成功過審。只是有時候，盯著那些完美的方案，自己心裡會打鼓：這算我的本事嗎？
作為一名策劃專員，可以說現在我70%的時間在當“AI翻譯官”，提示語用的越來越熟練，領導說“年輕化”我會翻譯成"Z世代社交貨幣"，"控制成本"翻譯成"高性價比視覺方案"。
手機裡有著8個AI工具會員，收藏夾全是提示詞秘籍。
有次公司網路出故障，AI工具用不了。我對著空白文件死活憋不出方案開頭，才驚覺自己已經開始喪失原創力、成了名副其實的AI"人形校對機"。
我和同事們會笑稱大家是“AI飼養員”，現在的工作日常就像在給一群數字寵物“鏟屎”——早上要給ChatGPT喂最新行業黑話，午休得哄著Midjourney改設計稿，下班前還得遛一遛資料分析，防止它跑偏。
我們這代打工人，可能正親手培養一個最懂自己的“數字同事”。
與其焦慮自己被替代，不如把AI當職場搭子。
以我們做策劃這一行來說，AI負責機械化輸出，我們負責賦予溫度、它生成標準答案或是製造驚喜反轉。哪天真失業了，帶著這套“人機合體技”，說不定自己還能開個“AI馴化速成班”，柳暗花明又一村。
Lujun：影片剪輯師之我和AI搶飯碗
作為在一家短影片公司工作的影片剪輯師，我每天的工作任務就是剪輯、調色、加特效，並最佳化影片內容。短影片行業競爭激烈，我們必須快速產出符合熱點趨勢的內容，而AI剪輯工具已經成為我工作的得力助手。
匯入採訪影片後，我用AI生成字幕，幾秒內語音識別完成，並同步到畫面中。檢查後，我手動修改部分行業術語，並調整字號和顏色，使其符合品牌調性。接著，我用“智慧剪輯”功能，AI自動刪去停頓、口頭禪和無效資訊，僅保留核心內容，大幅減少剪輯時間。
調色時，我上傳參考影片，讓AI匹配色調和光影，自動完成調色並提供三種風格化方案。我再微調對比度和飽和度，使畫面更符合品牌要求。
新增特效時，AI特效庫會根據內容推薦動態標題、過渡動畫和濾鏡，自動應用並即時預覽，省去繁瑣調整。
最後，我用AI配音工具生成旁白，調整語速和情感引數，使聲音更自然，再搭配AI推薦的背景音樂，提升影片感染力。匯出時，讓AI自動最佳化大小，確保各平臺播放效果最佳。
一套組合拳打下來，行雲流水，工作相當絲滑。
AI確實讓我的工作效率大幅提升，過去剪輯一個影片至少需要四五個小時，如今一兩個小時就能完成；但帶來的焦慮也悄然浮現，老闆對內容質量要求越來越高、更新頻率要求越來越快、工作節奏反而越來越緊張。
更重要的是，AI的剪輯能力越來越強，從字幕生成到智慧選片，從調色到特效，許多初級剪輯師的工作已被AI替代。以前，影片剪輯是一個依賴專業技能和經驗的職業，但現在AI剪輯軟體的發展極大降低了門檻，甚至連一些中級剪輯師也開始面臨危機。
如果只依賴AI完成基礎任務，自己遲早會被取代。在這一行，只有提升自己的核心競爭力，才能有生存的機會。
比如，加強對高階剪輯技巧的學習，像電影級別的調色、複雜特效製作和人工精修，確保自己能做AI無法完成的創意化內容；比如，要拓展內容策劃能力，不再只是執行剪輯任務，而是主動參與影片創意和劇本策劃，提升自身的不可替代性。
但在技術層面，我不相信人類能跑過人工智慧。未來我們這行的從業者何去何從，大家普遍都挺悲觀。
阿森：對AI愛恨交加的程式設計師
即使你不是程式設計師，這兩年恐怕也沒少聽說拜AI所賜，美國各科技大廠不停歇的裁員潮，程式設計師成為重災區。
即使AI斷我們財路，我作為一名矽谷非大廠科技公司的軟體工程師，AI也依然是我工作中的得力助手，幫助我加快開發進度、最佳化程式碼，我對他的情緒真是又愛又恨、相當複雜。
比如，最近我負責開發一個支付功能，在編寫程式碼時，我啟用GitHub Copilot，它能根據我的編碼內容和專案上下文，快速提供相應的程式碼補全建議。AI不僅能提供了一段完整的程式碼、處理了錯誤，還加入了日誌記錄規範。我只需要負責仔細檢查每一行程式碼，確保它符合我們的業務邏輯，大大提升了我的工作效率。
還有，在遇到 Bug時，過去會用傳統的除錯方法debug. 現在直接向ChatGPT發問，讓它給我列出一些有價值的建議。另外，而在程式碼修復完成後，我們公司內部還有一套集成了 AI 的程式碼審查系統，這個系統能夠在我每次提交程式碼時自動掃描潛在的安全風險和效能隱患。
總之，在一套AI的協助下，我的程式碼高效又漂亮。
同時，AI還能根據更新後的程式碼自動生成詳細的技術文件，讓團隊成員對功能模組的理解更加迅速。對於整個專案的後期維護來說，這無疑是一大福音。
像GitHub Copilot和ChatGPT這樣的工具極大地提升了我們的工作效率，讓我們能夠更專注於解決核心問題，而不必糾結於重複性勞動；但我也深切地感受到一種隱隱的不安：當越來越多的編碼、除錯乃至程式碼審查都由AI代勞時，程式設計師的創意和判斷力，是否會因為依賴自動化工具而逐步退化？
短期內，它當然不可能讓所有程式設計師集體失業，但它可以幫助2個人完成原來5個人的工作量，用人單位當然會大刀闊斧裁人。這兩年各大科技網際網路公司減員一直未停就是最有力的證明。
AI的確改變了遊戲規則，只會寫程式碼的程式設計師註定將被淘汰，但不代表程式設計師這個職業會消亡。
學會用AI讓自己更值錢、而不是成天焦慮自己被AI替代而停滯不前，才是解決之道。
比如，縱向深耕自己的行業。能理解業務、搭建架構、最佳化系統的程式設計師，依然是稀缺資源。未來更吃香的，是能結合AI工具，找到最優解決方案的人，而不是隻是按需求敲程式碼的人。
再比如，轉型研究AI本身，做時代的弄潮兒。作為程式設計師可以去研究AI，轉型機器學習、資料科學、大模型開發，這些程式設計師會成為未來搶手的人才。
AI在職場中的角色，像是一面鏡子，照出了我們的焦慮，也放大了我們的依賴。
我們一邊害怕它的崛起、一邊離不開它的高效；一邊擔心被取代、一邊又用它用的愛不釋手。當AI能寫方案、做決策、甚至給出比專業人士更精準的建議，我們還能提供的價值是AI無法複製的東西——創造力、共情、判斷力，甚至是對世界獨特的理解。
如果未來的職場只剩人與AI的競爭，那或許關鍵並不是“如何打敗AI”，而是“如何成為AI無法模仿的人”。
當然，我們還需要警惕過分依賴AI，當你遇到凡事都會不自覺地找AI幫忙，你的思考就會減少，這很可怕。
作者丨靜思
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