過去這一年，你被 AI 取代了麼？-辟謠-漫步新聞-陪你看看

2025 一年，整個硅谷對於 AI 的討論，一直有兩個繞不開的話題：1. AI 泡沫了嗎？2. AI 到底是會讓更多人失業，還是會創造更多工作？

各家大佬都下場參與這兩個緊密相關的辯論。馬斯克還曾說出金句：如果你擔心科技進步會取代人力勞動，你怎麼不用茶勺挖礦？

科技大佬通常對 AI 與人類的關係都是樂觀的，比如馬斯克形容的 AI 通用之後的烏托邦，由於勞動力幾乎免費，所以人類不再需要爲任何東西買單，到時候人們就可以想幹什麼幹什麼；黃仁勳則更加實際地說：取代你的最終不是 AI 而是掌握 AI 工具的人，因爲他們會有高出好幾倍的生產效率。

也有的 CEO 看到了 AI 工具的巨大潛力，大手一揮直接裁員。Salesforce CEO 馬克·貝尼奧夫就在 2025 年年初，以 AI 增效爲由，進行了一輪波及數千人的激進裁員。結果前幾天，他又不得不公開表示確實是裁到大動脈了，AI 實際解決問題的能力被高估了，雖然裁掉了一堆客服，但卻要投入更多研發人員來修復 AI 解決不了的 bug，成本控制的算盤沒打響。

不論是激進派、溫和派、反對派，毋庸置疑的是，AI 已經高密度滲透到所有職場人的生活中，每一個平凡的我們都在焦慮被替代、思考自己的稀缺性、持續學習當中渡過了 2025 年，這些就是“我們”與 AI 的故事。

（以下爲講述人各自口述，經果殼編輯整理）

自由撰稿人：我期待 AI 的進步，

也焦慮 AI 的進步

我相信大多數文字工作者對 AI 的態度都和我相似：期待着又焦慮着。

作爲一名撰稿人，我可以說是一名 AI 工具體驗官了。從 ChatGPT 在 2022 年 11 月第一次出圈開始，我當時以測評的角度接觸了 AI。

我印象非常深，當時我讓 ChatGPT 給我介紹一下理想汽車，結果它給我煞有介事地說了兩款從沒存在過的車型，我多次確認它都堅持。我特意向一個語言專家請教了這個現象，第一次學習到了大模型不可避免的問題：幻覺。

在我當時的測評文章裏，我寫道：獵奇搜索是沒問題的，但是真的作爲一個訂閱制的工具，準確性遠遠不夠。

那時的我完全不知道，三年後的今天，AI 已經可以給我寫出幾十萬閱讀量的文章了。

對 AI 的態度最開始的轉變是從一篇十萬加的文章開始，在 2024 年的 5 月份，在那之前我對 AI 的應用還停留在查查資料、寫寫導語，做一些邊角料的活。那次拿到一個幾乎通篇都是資料收集再進行故事化描述的選題，我直接試着用 AI 寫了一篇千字文章，看效果覺得過得去，就發表了，結果上午發的文章，下午就十萬加了。

我開始有意識地把 AI 設計成我寫作流程的一環。這期間我一直都在各個國內的 AI 工具之間流轉。當然也被幻覺坑過，有一次給客戶寫採訪稿，需要一些場景化的補充，用了個國產 AI，結果大量幻覺被客戶痛批。這個教訓之後我也學會了對 AI 產出內容做交叉檢驗，以及如何用精準的指令降低幻覺。

去年 11 月，我對 AI 工具產生了又一次巨大態度的轉變。我開始接觸了國外的一些 AI 工具，包括 Gemini、Claude，並且深刻地意識到：資料整理類的寫作工作一定會被 AI 取代。

有了這個覺悟我開始做兩件事情，第一是更加認真地探索 AI 寫作的邊界，因爲我做的是財經類的寫作，涉及到採訪後的語音轉錄以及加工、財經分析、選題，我開始用不同的工具去嘗試什麼樣的組合能把我的工作效率最大化。

我發現這其中最難的是：讓 AI 理解我的寫作風格並且保持這種風格的一致性。我可以通過喂 AI 一些我之前寫過的文章讓 AI 學習，但是這可能需要多輪的對話，好不容易一次文章寫完了，進入下一個話題的時候，如果我不開啓一個新的對話框，AI 就會把兩個無關的話題關聯起來產生幻覺，如果我開啓一個新的對話框，我之前訓練好的風格就丟失了。

在研究這個問題怎麼解決的時候，我認識了一位專門以此爲痛點做研發的創業者，通過他又認識了一些做 AI 創業的人，打開了我另一個職業思路：做年輕的 AI 創業者訪談。於是乎我又順着這個思路密集接觸了一些創業者、投資人。

從不以爲意到如臨大敵，再到客觀看待，我看待 AI 的角度發生了俯視、仰視到平視的變化。對於 AI 代替人類，我認爲：AI 一定會代替一部分人類的工作，但它不是一蹴而就的，在這個過程中，我們可以先利用 AI 去做效率工具，然後不斷去思考，我們作爲人類有哪些特殊屬性不是機械的、重複的，是特殊的、稀缺的。

保持焦慮、保持期待也保持學習，這就是我在 2025 對 AI 的態度。

媒體編輯：老闆用了一次 AI，

把我團隊解散了

被 AI 取代的不是我，是我整個團隊。

我是個編輯，我老闆是從廣告公司帶客戶出走的，所以內容只是我們一個媒介，他這個乙方關係戶有很多資源夠我們喫飽。我日常管理四個賬號，原本手底下有五、六個全職作者，還有一堆兼職作者，就算這樣我也經常會爲了不開天窗親自上陣通宵寫稿。

AI 出現之後，我比起擔心更多是慶幸，至少自己不得不頂上去寫稿的時候，能省點時間。

但是，沒過多久，我就樂極生悲了。

我老闆有一天心血來潮用了豆包隨手寫了點文字，他大呼驚喜，覺得豆包比他的笨蛋員工通人性多了，不僅思緒敏捷，還極具耐心。於是他一拍腦門，做了個大膽的決定：解散我的全職團隊，留我一個編輯和我聯繫的兼職作者來應付所有的寫作任務。

老闆做決定從來不需要跟員工商量的，於是乎我和我的團隊在同一時間收到了這個通知，我當時恨不得收拾東西和他們一起走了。

AI 作爲寫作工具，在人類給到具體指令的時候確實能高效完成一部分寫作工作，但是它沒有主觀能動性。我手上四個賬號，每個每週都得保持四次更新或者以上，找選題、想角度就是一個巨大的工程，這些非常主觀和主動的工作 AI 是沒法完成的。

就在我焦頭爛額的時候，老闆又倒了另一桶油。

我們的一位老客戶投來了廣告需求，看到我實在分身乏術，老闆大方地說：交給我，然後用 AI 半小時成稿。

一個開除了我的團隊都沒有提前通知我的老闆更不可能在給客戶發稿之前先讓我來校對了，結果老闆在羣裏發送了初稿之後，客戶的回覆相當簡單：你們是用 AI 寫的嗎？有很多錯誤。

沉默半晌，我聽到老闆的腳步聲從隔壁辦公室傳來，“他們什麼意思啊，你看着改改吧……“

幾次折騰之後，我們都意識到了 AI 完全取代人工的問題：一方面 AI 的幻覺問題還是需要專業的人通過指令和後續檢查來解決；另一方面，作爲一個乙方，讓甲方感受到你的東西是“AI 寫的”本身就是個問題。因爲甲方花錢買的不只是你的作品，還有他們的權力，如果他們發現你用一個簡單的工具分分鐘就完成了他們需求，那他們就會越發覺得這份錢實在花的不值得，而這對客戶關係的殺傷力遠超過手搓的稿子裏寫錯了幾個信息。

大廠芯片測試工程師：

我覺得 AI 引起的裁員潮，都還沒開始呢

我是一個大廠的程序員，今年最大的感受就是：AI 引起的裁員潮還沒開始呢。這聽起來很矛盾，因爲我恰恰是 AI 工具的重度使用者，也是最清楚它威力的那批人。

有一天，在我寫完一個後端服務的時候，突然意識到一件事：以前這個活兒要三天，現在不到一天就搞定了。

我用 AI 生成基礎代碼框架，讓它幫我寫單元測試，甚至讓它幫我 debug——那種明明邏輯沒問題但就是跑不通的玄學 bug，以前要摳半天，現在直接把報錯信息餵給 AI，三兩下就能定位問題。代碼審查的時候，我也會先讓 AI 過一遍，找出潛在的性能問題和安全漏洞。

這種效率提升是實打實的，不是那種"感覺快了一點"的錯覺，而是能用交付時間來量化的提升。我甚至偷偷算過，如果按照現在的效率，我一個人能幹以前三個人的活兒。

但現實是：我的組還是那麼多人，隔壁組也沒見裁員，整個部門的編制基本沒變。

爲什麼？因爲真正懂 AI 工具的，是我們這些天天寫代碼的基層程序員；而真正有裁員權力的，是那些每天開會、做彙報、協調資源的中層和高層管理者。

我的領導，一個技術出身的總監，上次開會的時候還在說"AI 只是輔助工具，不能完全依賴"。我心想：您倒是試試啊。但他沒時間試。他每天要開五六個會，要盯進度、協調資源、向上彙報，偶爾寫兩行代碼都算是"重溫舊夢"了。對他來說，AI 工具就是個概念，是 PPT 裏的一頁，是季度彙報裏的一個"技術賦能"。至於 AI 到底能讓一個程序員的效率提升多少？他是真的不知道。

更關鍵的是，就算他知道了，裁員也不是拍腦袋就能決定的事兒。這需要重新評估項目排期、重新分配人員、考慮裁掉誰、留下誰、得處理離職交接，安撫剩下的人，還得確保業務不受影響。這是一整套管理動作，牽一髮而動全身。

所以，真正的裁員潮會來，但有滯後性。要等到那些管理者真正開始用 AI 工具，親身體會到效率提升，然後經過一輪又一輪的會議討論，最後纔會形成決策。

而真要到 AI 取代人類，還有一個大問題：信息安全。

就拿我們公司來說，連釘釘、飛書都不讓用，全都是自己開發的內部通訊軟件。對外部的 AI 工具更是管理嚴格，公司只允許使用幾個國內的 AI 工具，而且有非常嚴格的使用規範：不能把代碼直接貼進去，不能涉及業務邏輯，不能提到產品名稱，甚至連數據庫字段名都要脫敏處理。

AI 工具最強大的地方，恰恰是它能理解你的具體業務場景，幫你寫針對性的代碼。但現在爲了信息安全，我只能讓它寫一些通用的、脫敏的代碼框架，然後自己再手動填充業務邏輯。這效率當然比不用 AI 強，但也遠遠沒有達到"一個人幹三個人活兒"的程度。

想要真正實現 AI 對人力的替代，信息安全這個問題必須解決。要麼公司自己搭建內部的 AI 工具，要麼就得找到一個既強大又安全的解決方案。但這兩條路，哪條都不是短期內能走通的。

我有時候會想，也許這就是大廠的節奏吧。技術變革永遠是基層先感知，然後慢慢向上傳導，最後纔會形成自上而下的變革。只不過這一次，傳導的速度可能會比以往任何一次都快。因爲當那些管理者真正開始用 AI 的時候，他們會發現：這不是什麼"輔助工具"，這是能重新定義生產力的東西。

到那時候，裁員潮纔會真正開始。

而我，一個已經習慣了和 AI 協作的程序員，現在唯一能做的，就是讓自己變成那個"不可替代"的人——不是不可被 AI 替代，而是不可被"AI+別人"替代。

大廠 UX 設計師：AI 可以替我幹活，

但是沒法替我捱罵

我是一個大廠的 UX 設計師，2025 年最大的感受是：AI 可以替我幹活，但是沒法替我捱罵。

這一年，我嘗試了市面上幾乎所有能用的 AI 設計工具——從 Midjourney 到後來更火的 nano banana，還有 Figma 自帶的 AI 插件。這些工具確實能幫我省不少事兒，比如生成一些初版的界面佈局、配色方案，甚至是一整套視覺風格。但問題在於，它們只能"照貓畫虎"地給出視覺效果，卻沒辦法從上到下、有邏輯地進行設計。

最要命的是，我的+1，他自己也說不清自己到底要什麼。

上個月有個項目，他一開始跟我說："做一個年輕化的界面，要有科技感。"我用 AI 生成了幾版方案，他看完說："太花哨了，我們的用戶羣體偏成熟。"我改成簡約風，他又說："太素了，沒有記憶點。"來回三輪之後，他突然問我："你覺得蘋果的設計怎麼樣？"我說挺好。他說："那就做成蘋果那樣吧，但是要有我們自己的特色。"

這種需求，你讓 AI 怎麼理解？

AI 的邏輯是：你給它明確的指令，它給你對應的結果。但我的老闆他可能自己也不知道想要什麼，這就讓 AI 很難辦。更弔詭的是，不論 AI 做出什麼德行的交付，我+1 都會呈現出極大的包容，畢竟“科技進步需要人類的支持”，但對於我們這些人類員工，他的容錯率就極低。所以不論是我幹活還是 AI 幹活，最後都是我在捱罵。