{"id":34470,"topic":"ai","source":"搜狐网","title":"为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？ - 搜狐网","url":"https://www.sohu.com/a/1049184116_163278","url_hash":"1092729f146f3259d741de9bd7a3b0266c20107c","author":"","summary":"为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？ 搜狐网","content":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n一、后悔裁员裁早了？\n据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\nIntuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。\n（本文图片来源为：UNsplash）\n来源：北京号","image_url":"https://q5.itc.cn/q_70/images03/20260712/a4f6ba4529434a6a9df344be5f568008.jpeg","lang":"zh","published_at":"2026-07-12T02:34:00+00:00","fetched_at":"2026-07-12T03:15:07+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n一、后悔裁员裁早了？\n据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\nIntuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。\n（本文图片来源为：UNsplash）\n来源：北京号","cluster_id":null,"extract_retries":0,"extract_error":null,"contract_version":"news_item.v1","format_contract_version":"news_item_formats.v1","dedup_url":"https://www.sohu.com/a/1049184116_163278","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High 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Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。\n（本文图片来源为：UNsplash）\n来源：北京号","source":"搜狐网","date":"2026-07-12T02:34:00+00:00","content":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n一、后悔裁员裁早了？\n据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\nIntuition 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Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The Information报道，从7月6日起，特斯拉每位员工每周AI花费上限为200美元。超出部分，需要单独审批。并且不再把AI作为最大的助力。\n二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n近两年，AI浪潮席卷商业世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁员名单上大笔一挥，把AI当成了能替代一切的万能钥匙。可如今，越来越多企业回过神来，发现自己当初的裁员动作，实在操之过急，这件事我们该怎么看？\n首先，AI从不是插上电就能跑的永动机。很多企业对AI的认知，停留在互联网宣传的理想化场景里，认为只要接入大模型、上线智能系统，就能自动完成工作、替代大量人力，是插上电就能持续高效运转的永动机。但真实的产业落地，和舆论渲染的完全不一样。任何企业级AI应用，都不是一次性部署就能长期使用的，它高度依赖持续的数据投喂、精细化的提示词调优、海量错误输出的修正迭代。没有人工持续介入优化，AI模型的输出精度会持续下滑，适配性会越来越差，最终沦为摆设。\n其次，大规模推行AI化的公司容易陷入“要素错配”陷阱。在一个生产体系里，各要素得匹配才能出效益。现在的情况是，AI输出的质量高度依赖于人工的辅助，特别是那些具有专业判断力的复核人员。很多企业把那批懂业务、有经验的老员工裁了，留下的只是一群对着屏幕发呆的操作员，或者是根本看不懂AI在说什么的管理层。这时候，AI产出的东西没人能把关，错误率直线飙升。\n更要命的是，AI本质上是个基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解决问题，它不会主动突破规则，更别提什么市场创新了，这可能就是目前AI与人类最大的区别。商业竞争靠的是什么？很多时候靠的是那一点点“不讲理”的创新和直觉，在经济学上，著名经济学家熊彼特将其归纳为“破坏性创新”，但是就是这个“破坏性创新”往往就是AI给不了。结果就是，那些已经AI化的工作流程，因为缺乏创新和判断力，又得重新把人工找回来掺和进去，这其实是一种资源的巨大浪费。\n第三，非标准化业务与AI存在天然适配难题。业务场景的复杂性，远超算法的设计边界。很多老板以为自己的业务是标准化的，其实根本不是。真实的世界是充满了灰度、充满了非标准化的。你在简单的场景下，比如做个摘要、翻译个文档，AI确实溜得飞起。但一旦放到复杂的企业级应用里，AI立马就会出现“水土不服”。比如面对一个棘手的客户投诉，或者需要极度细腻的情感沟通场景，AI那套僵硬的逻辑根本不够看。\n第四，从目前这个阶段来看，AI的确可以极大地提高效率，这一点毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可见的未来，还是一个代价高昂的幻想。特别是最近一段时间，大家都注意到了，大模型的调用成本，也就是token费用，其实一直居高不下。当你把API调用费用、算力租赁费用、数据治理成本、以及为了维护AI系统而新增的工程师团队成本全部算上，你会发现，用它来完全替代一个中等水平员工的成本，可能并不划算，甚至更贵。这就像用一架精密昂贵的无人机去取代一个提着篮子采茶的农妇，账不是这么算的。\n所以，AI的最优定位，应该是辅助人类的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成为员工手里的那把“瑞士军刀”，帮他们从繁琐、重复、低价值的信息检索和整理工作中解放出来，让他们有更多精力去做那些需要判断力、创造力和情感连接的高阶工作。通过AI赋能你的员工，让一个普通员工能发挥出骨干的效能，这比简单粗暴地裁员，要聪明得多，也有效得多。毕竟，工具的价值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。\n因此，技术替代人类从来都不是一蹴而就的线性过程。每一次技术变革都会带来阵痛，但阵痛之后往往是生产关系的重构。企业在面对AI浪潮时，与其在旧世界里恐惧和盲目试错，不如主动走进新世界，重新审视人与机器的边界。\n毕竟，被淘汰的从来不是某个具体的岗位，而是那些可被轻易蒸馏的标准化工作能力。只要人类还掌握着定义问题、共情他人和突破规则的能力，AI就永远只能是工具，而人，才是驾驭工具的主人。\n（本文图片来源为：UNsplash）\n来源：北京号","source":"搜狐网","date":"2026-07-12T02:34:00+00:00","content":"最近几年，伴随着人工智能的高速发展，AI已经迅速在我们的生活中普及开来，以至于不少公司利用AI来降本增效，实现利润的全方位提升，然而就在最近却有媒体发出不同的声音，有些公司突然发现裁员似乎裁早了，为啥会有越来越多的公司发现AI不能替代人工？\n一、后悔裁员裁早了？\n据财联社的报道，一些专家和反对者曾经预测，人工智能将对全球劳动力市场造成严重冲击，而这似乎也被科技行业及部分制造公司的裁员计划所印证。但有新的调查发现，一些公司已后悔之前因人工智能裁员。\nIntuition Labs的一份报告指出，在预算中只关注用技术取代人类，而不投资于培训或技能提升，将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，许多公司后来都后悔裁员，因为他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。\n另根据Orgvue的报告，39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。\n近日，美国汽车制造巨头福特宣布重新聘用数百名经验丰富的工程师，以解决自动化系统无法处理的质量问题。福特汽车硬件工程副总裁Charles Poon，人工智能是一个很棒的工具，但它的效用取决于你用来训练它的信息质量。\n无独有偶，即使是被誉为硅谷钢铁侠的马斯克最近也在宣布对于AI使用的限制，据美国科技媒体The 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