📥 Content Hub
← назад
AI / Искусственный интеллект 搜狐网 zh 2026-07-12 02:34 1 min

为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工? - 搜狐网

Кратко: 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? 一、后悔裁员裁早了? 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。 Intuition 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。 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。 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。 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。 二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工? 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? 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 (本文图片来源为:UNsplash) 来源:北京号
🧭 Извлечение: ok · confidence 90% · диагностика
High confidence: full text extraction produced 2225 characters.

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?

一、后悔裁员裁早了?

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。

Intuition 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。

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。

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。

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。

二、为啥越来越多的公司发现AI不能替代人工?

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?

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

(本文图片来源为:UNsplash)

来源:北京号

Читать оригинал ↗

Сделать контент из этого материала