你可以想象一个场景:你用AI帮你写了一份方案,效率翻倍,质量也不错。结果你主动告诉同事“这是AI帮我做的”,他们对你的能力评分反而降低了。
这不是假设,是最近在一份微软报告里真实的研究发现。微软研究院每年会发布⼀份《新工作未来报告》(New Future of Work Report),这个系列的报告从2021年开始,至今已发布第五版。和以往不同,在第五版报告里,他们把关注点从“一个人用AI能多厉害”转移到更麻烦的问题上:团队、组织、整个公司,能不能靠AI一起变得更好?
说实话,答案没那么乐观。报告里藏着好几个反常识发现,非常值得认真看。今天,AI学习圈主理人快刀青衣老师就和你分享一下。感兴趣的同学可以好好翻翻原报告,地址放在文章末尾了。作者:快刀青衣
来源:得到App《AI学习圈》第一个发现是,披露AI的使用,反而更不被信任。先回到开头那个场景。研究发现,在工作场所,一旦别人疑似你在用AI,对你的道德评价就会下降,你会被认为更懒惰、能力较低、不够勤奋、不可信甚至不道德。这种评价偏见还有性别差异:同样是使用AI辅助写代码,女性软件工程师被扣的能力分数是男性的两倍多,女性程序员被扣掉13%,男性程序员只被扣掉6%。这件事有意思的地方在于,AI本身没问题,问题是社会共识还没跟上。我们的大脑里有一套根深蒂固的判断,自己做才算本事,借助工具是走捷径。理性上知道AI是工具,但情感上还是会扣分。这个矛盾,短期内不会消失。第二个发现是,你省下的时间,队友在帮你填坑。报告里提到,对ChatGPT企业版用户的调查显示,AI每天能为个人节省40-60分钟。但问题是,你省下的时间有没有转化成团队效率的提升?为探讨这个问题,报告里提到了一个新词,叫“Workslop”,翻译过来可以叫做“AI废料”,指的就是看起来像样,实际上内容空洞、不完整,甚至包含错误信息的AI生成内容。调查发现,这种东西在职场里非常普遍,约40%的职场员工在过去一个月里收到过“AI废料”,其中40%来自同级同事,18%来自上级。这些“AI废料”的存在说明,很多时候个人的效率提升,是用队友的额外负担换来的。他们需要花时间花精力解读、核实、修正你发过来的内容,再处理自己的工作。也就是说,在使用AI方面,个人生产力和集体生产力之间,有一道真实存在的鸿沟。这正是这份报告想要正面回答的核心问题。第三个发现是,你不去使用的能力,大脑真的会还给AI。这是报告里让我印象最深的一个发现。医疗领域有一项研究,临床医生开始借助AI辅助检测肠息肉后,仅仅三个月,他们独立识别癌前病变的能力就出现显著下降。不是因为他们变懒了,而是那块能力真的在退化,用进废退,大脑很诚实。编程领域也有类似证据:一些非技术背景的人借助AI完成了技术任务,看起来很厉害。但一旦失去AI访问权限,那种能力立刻消失,没有任何持久的技能沉淀。报告里把这个现象叫做“认知去技能化”。意思就是AI把人类工作的重心从“通过做来思考”变成了“从输出中挑选”。前者是在锻炼你,后者是在代替你。两件事看起来都是在工作,但对你自己的成长轨迹,影响完全不同。第四个发现是,刚入职的年轻人,才是这波职场中最惨的。很多人以为AI对工作的冲击主要集中在中高层,也就是需要替换那些经验老到的职位,但数据显示并不是这样。报告指出,在高AI暴露度的岗位上,22到25岁年轻员工的就业率比低AI暴露度岗位下降了约16%。而且入职时间最短的那批人,反而是被冲击最重的一群人。注意,这里说的AI暴露度,就是指工作中各种任务被AI取代的程度。原因不难理解。年轻人刚进职场,承担的往往是最标准化、最容易被AI替代的基础工作,比如整理资料、写初稿、做分析、跑流程,这些恰恰是AI最擅长的。而工作二三十年的人,积累的是判断力、关系网络、对行业的直觉感知,这些东西AI暂时拿不走。更麻烦的是,年轻人原本应该通过做这些基础工作来积累经验、建立判断力。但如果这些工作被AI接管,他们的成长路径就被截断了。这其实和第三条的“认知去技能化”是同一个问题的两面:一个是用AI之后技能退化;一个是还没来得及用AI积累技能,机会就没了。第五个发现是,先问AI,是在给自己的创意设限。这个发现有点颠覆直觉。很多人的习惯是先让AI给几个方向,再自己判断筛选。感觉上是借力,实际上可能是在限制自己。研究发现,如果先独立构思再引入AI,产出的原创想法明显更多;反过来,先看AI的建议再独立构思,产出的原创想法就明显更少。更麻烦的是,这个效应有残留,也就是即使你之后停用AI,独立构思的质量也没有完全恢复。AI提前介入,会在你的思维里留下某种“锚定”,让你不自觉地在一个更窄的范围内打转,而你自己往往感觉不到。第六个发现是,AI在团队里,还是个笨蛋。这是这份报告最核心的命题,也是它和前几年最大的不同。过去几年,研究者们反复证明一件事,AI能让一个人变得更高效。比如法律和行政类任务能节省80%以上的时间,写作、翻译、分析效率都有显著提升。但到了团队层面,这个优势就不存在了。目前的AI在团队协作上有一个根本性的短板:它不懂“共识是怎么建立的”。两个人对话,会有大量隐性的信号交换,比如确认对方理解了没、调整措辞、感知情绪、建立信任。现有的大语言模型在生成回答时,往往直接输出一个“看起来已经达成共识”的文本,跳过了这个过程。结果就是,AI说的话听起来很笃定,但实际上双方并没有真正对齐。这也是为什么现在很多地方都在强调一人公司或者几个人小团队。因为在某些特定任务上,个人配合AI的表现,有时候能媲美一个十个人的团队;但在真实的多人协作场景里,AI的贡献远不如预期。说到这里,报告里还对AI在团队中的可能角色做了几个设想:共同构思者、魔鬼代言人、调解员、会议协调员。这几个角色听起来还挺有意思,我和你简单介绍一下。共同构思者适合的是头脑风暴场景,可以用来生成新颖建议,帮助完善概念,增加想法多样性;魔鬼代言人主要适合决策环节,可以用来改善团队对AI的适当依赖,放大少数派的声音;调解员主要用在冲突解决环节,综合不同观点,形成平衡的群体意见,减少两极分化;最后一个协调员角色,主要做会议管理,促进信息共享,提高包容性,明确团队目标。不过报告里也说了,这些方向有潜力,但现在都还是实验室阶段的研究。距离AI真正成为一个靠谱的“团队成员”,还有相当长的路要走。说了这么多,我们回头看微软《新工作未来报告》发布的这五年,会发现每年的核心问题都不一样:2021年,疫情刚把所有人赶回家,大家最想知道的是,不坐在一起,工作还能运转吗? 2022年,办公室重新开门,问题变成了——远程和线下怎么混着来? 2023年,ChatGPT横空出世,AI开始进入日常工作流,大家开始问,这东西真的能用吗? 2024年,问题从“能不能用”到“用了之后怎样”,AI开始真正落地。 2025年,也就是今天提到的这份报告,问题再度升级:一个人用AI变强了,但一个团队、一家公司,能不能用AI一起变强? 我顺带翻了一下2021年那版报告的预测。当时最大的判断是“灵活工作将长期存在”——这个准了。还有一个判断是“Z世代面临风险”——这个也准了,年轻人处境更难这件事,五年来没有改变。不过,2021年最大的盲区,是完全没有预见到ChatGPT这些大语言模型的出现。那一年的报告通篇在讨论远程工作和混合办公,没有一句话提到大语言模型。这当然没办法苛责,毕竟ChatGPT是2022年底才出现的。但这件事本身也说明,技术的跳跃有时候快到让所有人都来不及预判。所以,在这里我必须补充说明一点,给自己叠个甲。这份报告的所有数据,都是基于2025年的研究。而我们都知道,进入2026年之后,以龙虾(OpenClaw)为代表的主动型AI智能体掀起新热潮——各类Agent产品开始真正走进企业的工作流,技术影响的深度和广度又上了一个台阶。这也意味着,这份报告里那些关于“AI在团队中表现不佳”的结论,可能很快就要被重新检验。那么,今年微软的第六版报告会写什么?我觉得值得期待。到那时,今天的这些“反常识发现”,也许会变成新研究的常识起点。
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