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标题: 打工人开始集体造假？当老板押注「AI 提效」 [打印本页]

作者: 匿名 时间: 2026-4-27 10:57 标题: 打工人开始集体造假？当老板押注「AI 提效」

为了证明公司紧跟赛博时代，药企打工人白胡，正努力把自己伪装成 AI。

她是 95 后，在南方一家公司做医药研发，这是她毕业后的第一份工作，目前工龄三年。日常的工作内容是设计实验、分析数据和整理文档。用 Excel 就能完成。

变化在今年 3 月发生。当数百名用户在深圳腾讯大厦门口排起长龙，等着体验当时最热的 AI 大模型 OpenClaw 时，白胡的老板，也开始在公司内部要求全员 “养龙虾”—— 国内对使用 OpenClaw 的戏称。

很快，AI 不再是工具，而变成了一项必须被量化、被展示的绩效指标。如今，“龙虾” 已经迅速走完从 “全民安装” 到 “悄然冷场” 的生命历程，AI 办公却成了白胡日常表演的一部分，她开始反复填写表格，变着花样上报 “AI 成果”：节省了多少时间，做了哪些工具。部门之间每周汇报 “亮点”，再统一排名打分。

“公司对 AI 的推崇，超出了我和同事的预期，也超出了我们的能力范围，” 白胡说，“为了能够实现领导的指标，我们只能虚假汇报。”

于是，一种新的工作形式出现了：打工人先用 “古法” 把事情做完，再额外制造出 AI 版本，以此表明自己正在积极拥抱最新生产力。造假需要花费更多精力与时间，白胡感到越来越累了。

在社交平台上，“蒸馏”、“炼化” 正成为新的流行词汇。这是一个带有黑色幽默的职场恐怖故事：不用 AI，意味着被淘汰；用了 AI，你的工作经验被 “蒸馏” 成一段段名为 Skill 的自动化指令，最终你还是会被裁。

4 月初，当那张 “已离职员工数字分身” 的截图在群里疯传时，前所未有的恐惧笼罩了职场。没有打工人知道未来何时，自己的 “分身” 会彻底取代自己，只能自我调侃：一代人有一代人的大炼钢。

不过，在 AI 真正替代人类之前，打工人面临的荒诞处境还要持续一阵子。裁员潮已经席卷硅谷，科技巨头亚马逊、Meta、甲骨文相继大规模裁员，不过，今年 2 月高调裁员 40% 的 Block，已经开始返聘前员工，有人甚至被告知，裁员是 “文书错误”—— 他被裁错了。

1、“公司已进入 AI 大跃进时代”

白胡第一次接触 AI 是在去年 3 月。那个春节，DeepSeek 在国内爆火。白胡接到的第一个任务，就是用 DeepSeek 和豆包去写代码脚本，来自动化处理数据。其实 Excel 就能做，她说，但那样就显示不出用了 AI。

那时候白胡还不知道，Python 这种被视为 AI 基础的编程语言，到底是什么东西。她到 B 站找到一个安装视频，跟着视频，弄好了相关配置。之后，她做出了一个自动推送工具，能接入飞书和微信，实验室预约信息一发，所有人都能收到，很方便她工作。“那是我第一次做出一个小应用”，她很有成就感。

不过，“去年学的那些东西，今年已经没有用了”，老板不再满意于只用 AI 写小程序。

“龙虾” 出来以后，公司对工作流的要求又升级了：它希望把所有业务流程拆解，拆成模块，再拆成节点。每个节点都要用 AI 开发出对应的 Skill。节点和节点之间要能衔接，最终各部门连成一套完整的工作流。

白胡理解，老板的愿景是：只要有一个人按下 “开始”，结果自动生成。

于是，研发、销售、财务、后勤，所有部门都开始了大炼 Skill 的进程，并迅速发展成新的职场形式主义。

对白胡来说，AI 目前根本派不上用场。做医药研发，数据需要保密，不能直接上传给外部模型；脱敏之后数据量又太小，不够训练。大模型本身也 “太蠢了”—— 同一个变量，两份资料里写法稍有不同，AI 就默认是两个变量。今天调教好的规则，后天它不一定还记得，“做出来的其实是一次性产品”。

公司给每个部门提供一个 ChatGPT 会员账户，但必须在同一台电脑上使用。“你如果要以它为主力去进行工作的话，你就只能耗在那一个工位上”，更何况，白胡所在的部门有二十多个人，根本不够用。全员养龙虾以后，公司一开始答应报销 Token（调用 AI 大模型的计费代币），后来发现费用消耗太快，开始要求额度申请，以 “避免浪费”。

白胡不愿意自费上班。到目前为止，她只花了 50 块钱买龙虾的 Token，去调用豆包、Kimi 等 “不能满足研发需求的” 大模型。得知公司不会报销后，这个钱，以后她也不会花了。

在 AI 提效毫无进展的情况下，她还得照样填表交差。AI 工具表、工时节省表、业务进度表……“时不时新增一个表格，一天一个统计 AI 效率的新方法”。在这些 “云里雾里” 的表格里，白胡汇报着一个她自己永远不会去用的 Skill。

一开始，白胡还很紧张，希望把分配下来的 AI 任务干好，发现难以达标以后，她变得暴躁，再后来，她环顾四周，发现 “所有人都在乱填”，“一天工作时间 8 小时，用 AI 怎么可能节省 3 小时？”—— 她也开始造假了。

这些严重失实的表格，每周由部门 AI 负责人汇总，交到公司层面汇报。公司再从各部门里选出亮点，送到集团。没有人检验过那些文件里的代码能否真正运行。

白胡有时会想，等到最后大节点到了，老板发现，不仅所有模块都连不起来，所有节点也做得乱七八糟的时候，他会怎么办。“他应该会意识到，得找专业的人来干。”

当然，她更常想的还有另一件事：如果那套工作流程真的做出来了，人就没用了。“我知道我们公司目前做不出来，但领导可能会觉得做得出来，然后把人开掉。” 如果给正常补偿，她希望公司把自己裁掉，因为留下来的人会承担更多工作，她不愿意留下，但她心里也害怕，现在就业形势不好，出去了未必能找到更好的工作。

“就像待在屎坑里吃屎，但又担心出去之后，连屎都吃不到。”

她停了一下，又说了一句：“我本来不抵触 AI 的。”

2、席卷硅谷的 Alweek：人类 “更疲惫了”

白胡公司的这场 AI 大动员，在美国硅谷更早就开始了，它有一个正式的名字：AI Week（AI 周）。

Hazel 是在美国工作四年的中国人，脸书（Facebook）母公司 Meta 的数据科学家，3 月的第一周，她经历了职业生涯第一次 AI Week。那一周，部门会议取消，项目暂停，所有人从周一到周三，每天六小时的讲座排满日程。主题只有一个：为什么要用 AI，怎么用。第四天，全员黑客松，第五天提交作品。

“每天信息量大到爆炸。”Hazel 说，讲的东西，有一半她不知道。那一周很多人加班学习，但没有人抱怨，他们可以免费使用 Gemini、Claude 和内部大模型 Llama，“公司付钱让我学习，大家还是蛮开心的”。

但就在一周后，大家有些忐忑了。3 月 13 日，路透社发布报道称：Meta 计划裁员 20% 以上，此举旨在抵消高昂的 AI 基础设施投入，并为 AI 辅助工作带来的效率提升做好准备。

很快，与 Hazel 共事的伦敦工程师全组十几人被裁。

从入职起，Hazel 就和他们合作，超过一半工程师已经在这个领域做了三年以上，经验很丰富。这样一支有经验的稳定团队，在向来因末位淘汰而被称为 “鱿鱼厂” 的 Meta 非常难得。

公司裁员的理由主要是：伦敦业务整合到美国组，他们是英国雇员，无法随之转移。

Hazel 觉得 AI Week 多少加速了整组裁员的决定。那一周，公司鼓励员工把自己的工作经验、业务知识整理成 Skill，写成工作流。她的工程师同事也这么做了。“也许有一部分 knowledge（知识）可以通过 AI 的方式传递下来，” 她说，但她切身体会到什么叫 “蒸馏”，“我还是觉得他们离开是巨大的损失。”

她和其中一位受到影响的印度同事聊过。对方在英国工作了四年，只剩一年就能拿到永居。如果接下来找不到工作，他可能只能被迫回印度。同为国际雇员，Hazel 很能共情他们生活的无奈和压力。

但在 Meta 内部，AI week 还在继续。刘昕是 Meta 的一位部门经理，裁员消息出来后，他的部门刚开始 AI week。

他描述了那几天办公室里诡异得如同末世的氛围。主持人提前几周就把内容准备好了，没办法临时取消，只能站上去，强 “打鸡血” 讲 AI 有多好，AI 能实现什么。“但是讲的人也不知道，自己还有没有工作。” 台下的人感受也很矛盾，AI 做得越好，人被取代得越快。大家的表情 “都有点似笑非笑”。

AI 到底能提效多少？

截至 2026 年 4 月初，Hazel 给了一个她估计出的数字：20%。在她熟悉的领域里，原来需要几天的数据分析，现在可能半天就做完了。但沟通、判断这些环节，AI 帮不上。“（人的）不可替代性肯定是有的，” 她说，“只是这个比例一直在被压缩。”

提效之后，Hazel 没有感到更轻松。工作量跟上来了，交付周期变短了，工程师用 AI，一个小时就能修复她两天分析出来的问题。“本来我觉得我搞定这个，就能给同事跟进了。” 她说。但现在，她还得继续上班。上级的口号是：十倍产出。

“你不会得到更多的休息，有的时候反而更疲惫了。”

监督 AI 工作已经使得不少人出现 “AI 脑炸”。波士顿咨询公司与加州大学合作、发表于《哈佛商业评论》的研究，调查了 1488 名美国全职员工，发现使用 AI 的人中，有 14% 出现了思维迟钝、头痛和决策变慢等现象。等待 AI 产出结果的间隙，注意力容易涣散，有网友形容自己已进入” 半 ADHD 状态”。

刘昕从管理者的角度补充了这一点。当他开始用龙虾管理下属，每天早上九点，他会收到一份事无巨细的报告，汇报昨天每个工程师提交了什么代码，质量怎么样，谁的进度落后了，谁需要跟进。过去，他要拿到这些信息，是需要花费很多精力和时间的。

“原先是神不知鬼不觉，” 刘昕说，“现在经理一清二楚，就好像有双眼睛无时无刻在盯着你。”

去年年底，Meta 领导层就表示，今年上半年员工的绩效评估要和 AI 影响力挂钩。但这个 AI 影响力具体如何评估，内部目前还没有一个明确的说法。

“所以大家都在很努力地去分享 AI 使用的案例，都想要去刷 AI 影响力的绩效。”Hazel 说，“也不知道这有什么用，但能做的都要做一下，以防评估出来，结果很差。”

Meta 内部曾有一个排行榜，来追踪 8.5 万员工的 Token 消耗量，排名靠前的人能获得 “传奇” 地位。“榜一大哥” 在 30 天用掉了 2810 亿 Token，即使用最低定价计算，这也相当于 140 万美元。

围绕 AI 的绩效考核成了很多人的另一种疲惫来源：表演性学习。

一位阿里的产品经理告诉凤凰网，尽管公司并没有强制要求他使用 AI，但不用 AI，绩效一定不好，“公司氛围是这样，往 AI 上靠，老板会记住你，你也就不容易被裁。” 两周内，这位产品经理已经自费充值了 1500 元来买 Token。他把这笔钱理解为对自己的投资：过去他经常 10 点下班，部署龙虾后，他 7 点就能离开工位了。

Hazel 不觉得 AI 会百分之百替代她，至少现在不会。但她也说不准以后。“技术发展太快了，可能两个月之后就是另一番样子了。”

3、裁错了？

然而，AI 还没来得及接管世界，裁员潮已经到来。

今年 1 月 28 日，西雅图的 Jennifer 收到了一封邮件。邮件告诉她，她被裁了。

此时距离她入职亚马逊，才过去五个月。部门领导刚在周一告诉她，“我们组绝对不会裁员”，周三早上，她就发现自己登不上公司内部通讯软件 Slack 了。这一天，亚马逊宣布裁员 1.6 万人。

“非常震惊，” 她说，“但是没有办法。”

Jennifer 还没抽中 H1B 工作签证，一旦失业，必须在 60 天内找到新雇主。第二天，她开始疯狂地刷招聘网站，从早上 9 点到晚上 12 点，每隔 10 分钟刷新一次。她的一天几乎被面试排满了。一个月后，原来的领导突然告诉她，为她申请到了一个名额，她可以回原来的组。

亚马逊对外表示，本轮裁员和去年 10 月裁掉了 1.4 万人一样，目的是 “消除官僚主义”。 Jennifer 也赞同这一说法，“大招大裁本来就是亚马逊的文化，它就是喜欢用这种手段去管人”。但 CEO 安迪・贾西并不讳言 AI 的角色 —— 他曾公开告诉员工，随着生成式 AI 和智能体的推出，” 我们将需要更少的人做某些今天正在做的工作”。

据她了解，被裁的同事里，能力强的几乎都很快找到了落脚的地方，无论是内部转组，还是外部跳槽，大多都已经重新上岸。裁员的成本也没有外界想象得那么大。在亚马逊，工作六个月以内被裁，没有赔偿。工作六个月以上的，如果在内部转组成功，则不必付补偿金。“它巴不得你再回来，”Jennifer 说，“因为它根本不用付你一分钱。”

AI 目前还不能完成所有的事，Jennifer 觉得，当代码出错，它不一定能精准定位到所有错误。

今年以来，AI 已经给亚马逊惹了不少麻烦。3 月 2 日，AI 辅助的代码改动导致其电商网站出现故障，造成 12 万个订单丢失。三天后，另一次故障使得北美市场订单量骤减 99%。亚马逊随即推出了一项为期 90 天的整改措施：所有 AI 辅助的代码改动，必须获得高级工程师的签字审核才能上线。

埃隆・马斯克在社交媒体上看到相关报道后，回复道：Proceed with caution（小心驶得万年船）。

硅谷金融科技巨头 Block 的情况，更像是一个寓言。今年 2 月，Block 的 CEO 杰克・多西宣布裁减公司近 40% 的员工，明确表示原因是 AI 改变了工作方式，“我们只需要更小的团队”。华尔街给出了正面反应，股价上涨。但没过多久，Block 开始返聘被裁的员工。有人被告知，那次裁员是 “文书错误”—— 他们被裁错了。

全球权威 IT 咨询机构 Gartner 在今年 2 月发布的预测印证了这种模式：到 2027 年，在客服行业中，50% 曾以 AI 为由裁员的公司，将重新招聘承担类似职能的员工。

4、“这个世界是挺割裂的”

Jennifer 重回了亚马逊。她不是特别担心现在的情况，因为 AI 还打不通整个工作链路，万一被裁，有四年工作经验的她，在市面上还是能很快找到工作机会。但部门经理一直在强调，希望组内在 12 个月内，实现流程自动化，这让她感到，“美国企业会一直钝刀切肉地裁员下去”。她爱人也是程序员，在苹果工作。两个人私下聊过，如果有一天程序员的岗位真的大规模消失，他们能做什么？模特，销售，水管工，都在她的备选名单上。

甲骨文的张娴已经在考虑转行去做装修。3 月底，甲骨文裁员数千人，有 20 年工作资历的老员工也不能幸免。媒体报道称，裁员是为了应对 AI 数据中心扩张带来的现金压力。张娴想，等真正被裁了，她就去考个蓝领牌照。

张娴 30 多岁，本科在美国学的食品，毕业后，曾在食品工厂工作过一阵子。那份工作需要她进入冷库，出于对身体健康的担忧，她转码去念了计算机的研究生。“没转专业前，年薪撑死 10 万美金，转完专业，薪资就翻倍了。” 她说。

但现在，张娴已经不建议年轻人转码了 —— 市场上已经不再需要那么多初级工程师，她说，近两年，她身边已经没有多少转码成功的案例了。

学计算机、进大厂，曾经是中国年轻人留在美国最清晰也最光鲜的一条路径。身份、薪水、相对稳定的工作，三件事可以一起解决。有时，这也是不得不选的一条路。Jennifer 本科学的是艺术，因为家道中落，“一咬牙一跺脚” 学了计算机；Hazel 本科在澳门，毕业后无法在国内考研，只能出国读书。Jennifer 观察，在亚马逊，在她接触到的技术岗位上，90% 的员工是中国人和印度人，美国白人很少，“计算机太枯燥了”。

刘昕也提到，科技公司里，美国人一般都做得非常好，“因为他们有兴趣，驱动力不是来自赚钱”。他自己是 80 后，二十年前来美国，从化学转到计算机，一路做到 Meta 的管理层。他说，那时的选择很简单：“生活所迫，计算机好找工作。”

在刘昕看来，能进 Meta 的工程师，都是 “别人家的孩子”：从小到大顺风顺水，每个人都特别聪明、特别刻苦、特别上进。这样一群人进了 Meta，也要面对每 6 个月一次的末位淘汰制，不管你做得有多好，都有被淘汰掉的可能。刘昕说，这种考核是有效的，因为对这些员工来说，工作不合格带来的精神打击，远远大于赚得少的经济压力。

凤凰网联系上刘昕的那天傍晚，他正在加州的海边散步。他发来一张照片：太阳快落山，把沙滩染成金色。

他看着沙滩的景色，有些恍惚。二十年来，刘昕见过 1999 年的互联网创业泡沫，见过 2008 年信贷危机，每一次危机都让行业停滞两三年，之后，又重新焕发生机。但这次 AI 裁员潮，他觉得和以往情况都不一样，“大家看到了生产力有可能的变化，它对公司组织的架构产生了本质影响”。

4 月 18 日，路透社引述消息报道称，Meta 将于 5 月 20 日启动首轮大裁员，裁减 10%，也就是约 8000 名员工。

“我觉得这个世界是挺割裂的。” 刘昕说，“我在大厂里面，看到活生生的可能那么多人没有工作了，但是同时很多人无忧无虑地在海滩上玩，好像完全不知道未来会发生什么。”

他的女儿正在上高中，他为她感到焦虑，“他们怎么办？”

应对方要求，文中白胡

Jennifer、刘昕、张娴为化名

来源：凤凰网科技

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