AI职场替代潮：企业冷静期与工作垃圾的挑战

自从OpenAI推出ChatGPT以来，人工智能冲击职场并可能导致大规模失业的担忧持续蔓延。经过数年迭代，AI能力实现跨越式发展，促使越来越多企业将其引入工作流程以寻求效率提升。

例如，亚马逊正计划实施史上最大规模裁员，一次性裁撤超过3万名员工，原因是采用AI执行原属人类的任务。实际上，亚马逊并非孤例，全球各国企业纷纷尝试以AI替代人力来实现降本增效。

然而，AI真的能完全替代人类吗？近期，人力分析公司Visier发布2025年就业与招聘报告，分析全球142家公司、共240万员工数据，发现被裁员工中约5.3%后续被原雇主重新聘用。这一比例自2018年以来相对稳定，但近两年显著上升且加速爬升。

Visier将这种现象称为“企业与AI之间的冷静期”，反映企业面对AI工具实际能力与局限的现实。尽管引入AI能在部分流程提升效率，但AI通常只能接管任务而非岗位，且搭建AI基础设施（如硬件、数据系统、安全框架）需大量资金投入，实际费用常超预算。

当AI无法顺利接入工作流，企业只能重新召回被裁员工。这类似马斯克入主X时的大裁员导致平台瘫痪，最终被迫请回骨干员工。

无独有偶，今夏麻省理工学院（MIT）发布《The GenAI Div，ide：STATE OF AI IN BUSINESS 2025》报告，指出95%的企业AI投资未能产生经济效益，陷入“高投入、零回报”困境。有企业主称，“领英上满天飞的AI革命，在我们这里仅体现为合同处理加速，本质未变。”

有趣的是，世界经济论坛研究表明，50%到60%的典型初级任务（如报告起草、研究综述、代码修复、日程安排、数据清理）已可由AI完成。但理论与现实出现偏差，即使在科技、媒体领域，AI表现也不尽如人意。

如今，AI在取代岗位的同时，却为人类创造新工作来清理其遗留问题。越来越多设计师、写作者、数字艺术家不再“从零创作”，而是弥补AI在复杂任务中的错误，即看似完成工作的伪成果，称为“AI工作垃圾”（Workslop）。

有海外大厂员工在领英吐槽，Workslop如垃圾食品，看似诱人却缺乏营养、原创性和真实意义。他表示，“我不仅要验证AI生成报告，还需召开额外会议与多团队核实信息，最终亲自重写。”

遗憾的是，AI产生“垃圾”几乎不可避免，这源于大模型底层逻辑。AI知识体系基于海量质量参差不齐的文本统计权重，而非人类通过循序渐进教育构建的强鲁棒性知识网络。AIGC实质是从万亿参数数据库中，围绕关键词排列组合生成内容，检索+拼接必导致与物理世界不一致的AI幻觉。

从某种意义上，AI无法胜任工作是一种另类“知识诅咒”。正如网民吐槽“一直觉得某大V厉害，直到他说到我的专业”，人类在陌生领域易露怯。但人类有自知之明，常只在熟悉领域高谈阔论；而AI被创造为全知全能工具，却存在幻觉。

尽管AI数据库庞大，但幻觉频发。此外，用户常给出模糊目标，使AI从百万计结果中选择，选中合乎心意选项的概率微乎其微。

人类员工修复AI成果时，实为不断添加约束条件以筛选结果。问题在于，为何不直接为AI设计结构化、标准化且严谨的目标？答案是具备此能力的高层次人才稀缺，毕竟企业多用AI代替初级职位，而非寻找AI管理者。

总之，由于当前AI大模型的局限性，使用AI降本增效仍是伪命题。除流程高度标准化的岗位外，人们暂无需担忧被AI取代。