张大妈

80%律师基础工作可交AI,但用错场景反被坑

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05-18 15:31

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#什么工作不会被AI替代# 别再盲目报班学那些 AI 三秒钟就能学会的技能了! 2026 年,想在职场站稳,得看这三项“AI 免疫力”: 1️⃣ 复杂决策与责任承担:AI 可以给建议,但不能背锅。最后的“拍板”和法律责任,永远属于人类。 2️⃣ 深度共情与高频交互:心理咨询、临终关怀、顶层商务谈判。机器能模拟逻辑,但模拟不了“灵魂的震颤”。 3️⃣ 物理世界的“非标”操作:即便 AI 懂蓝图,它现在也修不好你家楼下那根漏水的异形水管。 现在的学习方向: 别学“怎么做”,要学“怎么定义问题”和“怎么让 AI 听话”。
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法律界正在经历一场静默的地震。当一份复杂的法律文件可以在几秒钟内以几分钱的成本生成,且质量被评价为无可挑剔时,传统的行业壁垒正在崩塌。这场变革的核心并非仅仅是效率的提升,而是权力的重新分配。对于初级律师和助理而言,替代已经发生。资深从业者发现,AI在处理法律研究、起草初稿以及审计细节错误方面,表现得比人类更加敏锐。它能瞬间指出性别标注错误、地址不一致或术语冲突,这些曾是初级律师赖以生存的基本功。然而,法律的护城河正在向更深处转移。资深律师的价值不再体现在文书的堆砌,而在于判断力、时机感以及对现实世界的导航能力。知道什么时候不该提交文件,比写出一份完美的文件更重要。AI能压缩繁重的文书工作,但它目前还无法承担案件的最终责任,也无法在复杂的社会关系中进行博弈。一个值得警惕的趋势是,法律系统正变得像软件代码一样冗长且复杂。如果这种趋势持续,未来的法律条文可能会演变成只有AI才能阅读和理解的冗余信息。这既是危机,也是转机:它可能让普通人拥有了对抗巨头和昂贵律师团的平权武器,让法律不再是深不可测的特权。当然,反击已经在路上。法律是由律师制定的,他们深谙如何利用规则保护自己。通过立法强制要求人类参与审计,或者利用行业准入设置障碍,将是这个行业维持护城河的最后手段。未来的律师不再是文字的搬运工,而是AI工作流的架构师。他们需要将专业知识嵌入到算法模型中,从执行者转变为决策者和责任承担者。这场进化的终点,或许不是律师的消亡,而是法律从一种昂贵的精英垄断,回归到追求正义的工具属性。x.com/lemire/status/2001864355160429043
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1. #什么工作不会被AI替代# 别再盲目报班学那些 AI 三秒钟就能学会的技能了! 2026 年,想在职场站稳,得看这三项“AI 免疫力”: 1️⃣ 复杂决策与责任承担:AI 可以给建议,但不能背锅。最后的“拍板”和法律责任,永远属于人类。 2️⃣ 深度共情与高频交互:心理咨询、临终关怀、顶层商务谈判。机器能模拟逻辑,但模拟不了“灵魂的震颤”。 3️⃣ 物理世界的“非标”操作:即便 AI 懂蓝图,它现在也修不好你家楼下那根漏水的异形水管。 现在的学习方向: 别学“怎么做”,要学“怎么定义问题”和“怎么让 AI 听话”。

2. 法律界正在经历一场静默的地震。当一份复杂的法律文件可以在几秒钟内以几分钱的成本生成,且质量被评价为无可挑剔时,传统的行业壁垒正在崩塌。这场变革的核心并非仅仅是效率的提升,而是权力的重新分配。对于初级律师和助理而言,替代已经发生。资深从业者发现,AI在处理法律研究、起草初稿以及审计细节错误方面,表现得比人类更加敏锐。它能瞬间指出性别标注错误、地址不一致或术语冲突,这些曾是初级律师赖以生存的基本功。然而,法律的护城河正在向更深处转移。资深律师的价值不再体现在文书的堆砌,而在于判断力、时机感以及对现实世界的导航能力。知道什么时候不该提交文件,比写出一份完美的文件更重要。AI能压缩繁重的文书工作,但它目前还无法承担案件的最终责任,也无法在复杂的社会关系中进行博弈。一个值得警惕的趋势是,法律系统正变得像软件代码一样冗长且复杂。如果这种趋势持续,未来的法律条文可能会演变成只有AI才能阅读和理解的冗余信息。这既是危机,也是转机:它可能让普通人拥有了对抗巨头和昂贵律师团的平权武器,让法律不再是深不可测的特权。当然,反击已经在路上。法律是由律师制定的,他们深谙如何利用规则保护自己。通过立法强制要求人类参与审计,或者利用行业准入设置障碍,将是这个行业维持护城河的最后手段。未来的律师不再是文字的搬运工,而是AI工作流的架构师。他们需要将专业知识嵌入到算法模型中,从执行者转变为决策者和责任承担者。这场进化的终点,或许不是律师的消亡,而是法律从一种昂贵的精英垄断,回归到追求正义的工具属性。x.com/lemire/status/2001864355160429043

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8. #观点网#【AI与律师行业:是得力助手还是竞争对手】作者林羿表示,人工智能(AI)正在以前所未有的速度渗透各个专业领域。法律行业也不例外。从案例检索到合同起草,从诉讼文书到合规咨询,AI工具的介入已从边缘走向核心。对于美国法律界而言,这场技术革命带来的既是效率红利,也是深刻的职业焦虑——律师们正在追问同一个问题:AI究竟是我们的得力助手,还是正在悄然取代我们的竞争对手?AI与律师行业:是得力助手还是竞争对手  根据2024年汤姆森·路透(Thomson Reuters)发布的《法律行业人工智能状况报告》及美国律师协会(ABA)的年度调查,美国律师业对AI的采用率在近两年呈现出显著加速态势。整体而言,约有69%的受访律师表示已在工作中使用某种形式的AI工具,较2022年的39%大幅跃升。  在应用场景方面,法律研究与案例检索是AI渗透率最高的领域,使用率接近60%。排名第二的是合同与文件起草,约42%的律师表示已借助AI辅助完成草稿工作。法律尽职调查(due diligence)紧随其后,约35%的律师——尤其是从事企业并购业务者——依赖AI完成文件审阅与分类。此外,合规风险评估(约28%)和法律咨询辅助(约22%)也是重要应用场景。

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13. AI时代职业消亡地图1. 已确认消亡的职业(18个月内加速消失)① 数据标注员 / 数据清洗- 现状:年薪8-15万的工作- 变化:GPT Vision + Claude Computer Use直接替代- 时间线:2026年上半年已大幅下降,2027年底基本消失- 为什么:这就是AI最擅长的"看图识物"任务- 替代率:95%以上② 内容审核员- 现状:互联网大厂批量招聘的岗位(月薪8-12k)- 变化:Multimodal LLM可自动识别违规内容,准确率已超人类- 痛点:需要处理视频、图片、文本混合内容 → AI完全胜任- 影响人数:全球数百万人- 替代率:90%以上③ 初级客服 / 虚拟助手- 现状:大量外包给东南亚的岗位- 变化:Claude + function calling可处理80%常规问题- 消失场景:售后询问、账户问题、技术FAQ、退货处理- 时间线:已经在开始大规模被替代(2025年底开始加速)- 替代率:80-85%④ 初级财务分析 / 会计核算- 现状:会计事务所/企业财务部的大量岗位- 变化:Claude/GPT处理发票、报表、对账单,准确率99%+- 消失场景:税务申报、账目录入、财务报表生成、成本分配- 但不消失:税务规划、财务战略、审计判断- 替代率:70-75%(初级和重复性工作)⑤ 初级代码维护 / 测试工程师- 现状:初创和大厂的"螺丝钉"岗位- 变化:Claude Code已能自动修Bug、写测试、重构代码- 消失场景:单元测试编写、代码review、修复已知Bug- 幸存:需要深度理解业务逻辑的架构改进- 替代率:65-70%2. 急需升级的职业(工作模式彻底改变)① 程序员- 现状:会写代码 ≠ 能survive- 升级前:手工编码、本地测试、手动Debug- 升级后:Prompt工程 + AI代码审查 + 架构设计- 新技能清单:> 会用Claude Code / Cursor做代码对话> 理解AI生成代码的局限性> 系统架构能力(AI负责细节,你负责全局)> 跨域知识(不能只懂一个技术栈)- 碾压倍数:不懂AI的程序员效率会被碾压3-5倍- 薪资走势:熟练用AI的高级程序员薪资上升,初级程序员薪资下降50%② 市场营销 / 文案创意- 现状:内容生成型工作开始被AI冲击- 升级前:手工写文案、手工做社媒运营- 升级后:AI生成初稿 + 人类判断 + 数据优化- 消失岗位:纯文案撰写、初级运营- 升值岗位:营销战略、品牌定位、消费者心理洞察- 新技能:> Prompt工程(如何让AI生成更好的文案)> A/B测试和数据分析> 创意方向(AI不会有创意,只会优化)- 薪资分化:会用AI的营销总监年薪翻倍,文案外包价格暴跌③ 医疗诊断- 现状:AI已在医学影像诊断中超过人类- 升级前:医生单独诊断- 升级后:AI+医生协作诊疗- 消失岗位:单纯看影像/诊断的初级医生- 升值岗位:> 整合诊疗(多项检查+AI建议+临床判断)> 个性化治疗方案设计> 患者沟通和心理疏导- 关键:医生从"诊断者"变成"决策者"和"医疗管家"- 薪资走势:顶级医生收入继续上升,基层诊所医生被冲击④ 法律文书 / 法务工作- 现状:律师行业已开始大规模AI化- 消失岗位:> 初级律师的"文书工" 角色(起诉状、合同审查)> 律师助理的法律研究工作> 合同查询和条款比对- 升级岗位:> 案件策略和诉讼方案> 复杂商事谈判> 法律咨询和风险预判- 新技能:> 会用AI做法律研究(节省90%的翻卷时间)> 提示工程(如何让AI理解复杂案情)> 业务理解(不能只懂法律,要懂商业)- 薪资分化:大律师更贵(因为每个案子效率高了10倍),小律师竞争加剧3. 越来越稀缺、越来越值钱的职业① 战略决策者- 为什么升值:> AI释放了大量时间做分析和尝试> 但战略方向的选择、赌注的判断,只有人类有直觉> CEO/创始人的价值不在执行细节,而在大方向判断- 薪资趋势:顶级战略人才年薪几十倍增长- 例子:马斯克、张一鸣这样的战略决策者,价值会继续膨胀② 创意设计(真正的创意,不是套模板)- 为什么升值:> AI可以做"漂亮"的设计,但做不了"有想法"的设计> 品牌设计、产品创新这类需要独特审美和洞察> 越是拒绝AI的创意工作,越值钱- 薪资趋势:优秀设计师年薪翻倍,平庸设计师被淘汰- 例子:奢侈品设计师(Gucci、LV)不会被替代,但通用设计会被冲击③ 深度研究 / 科学家- 为什么升值:> AI加速了基础研究的假设生成和验证> 但科学直觉和新理论的创新,需要人类的长期积累> 芯片设计、材料科学、药物研发,这些领域AI是助手,不是主角- 薪资趋势:顶级科学家越来越稀缺,薪资持续上升- 新角色:科学家 + AI工程师的混合岗位④ 人文关怀 / 教育 / 心理咨询- 为什么升值:> 自动化释放了人力> 人与人的连接、情感陪伴、个性化教育变成稀缺服务> 教育不是知识传输(AI做得更好),而是启蒙和引导- 薪资趋势:> 在线教育大幅萎缩(被AI取代)> 高端家庭教师、心理咨询师、教练型导师价格飙升- 新现象:富人愿意为"真人陪伴"付出高价职业升级的具体路径对于第二层的人(需要升级):1️⃣ 短期(3个月):学会和AI协作- Cursor / Claude Code / Copilot的日常使用- 理解AI的能力边界- 提示工程基础2️⃣ 中期(6-12个月):扩展你的范围- 不仅会用AI,还要理解AI的局限- 学会用AI辅助你的核心工作(不是替代)- 对于程序员:学架构+系统设计;对于营销:学数据分析;对于律师:学商业理解3️⃣ 长期(1-2年):重新定位- 从"执行者"升级为"决策者"- 你的价值从"能做什么"变成"能判断什么"- 薪资和职位大幅上升对于第一层的人(注定消失):- 迁移到第二层的岗位(难度大,需要重新学习)- 或者找垂直领域的替代岗位(比如数据标注转向数据战略)- 或者创业/自由职业(做AI做不了的东西)最危险的人群❌ 30-40岁的"专家":深度掌握一项技能,但拒绝学AI❌ 低端重复工作者:没有升级的资本和时间❌ 领导层的"信息孤岛":不理解AI的CEO和管理者❌ 行业从业20年的"老江湖":自信和经验会成为包袱最机会的人群✅ 年轻程序员 / 产品经理:学习曲线长,升级余地大✅ 创业者 / 小老板:用AI降低成本,用省下的钱扩大规模✅ 跨界学习者:会AI + 懂行业 = 稀缺人才✅ 教育/心理咨询师:人文关怀需求上升#HOW I AI# #程序员#

14. 一年一度的红杉AI大会:前两年的AI只算开胃菜,2026年AI开始真干活,机会和红利在哪#红杉资本 #AIAscent #智能体 #程序员#黑灯工厂

15. 全球每天600+程序员失业,这个锅该AI来背吗?

16. #DeepSeek新版本有什么新突破# DeepSeek新版本的核心突破,在于把AI能力从好用转化为常用,在法律、职场、教育等场景实现精准落地。无需专业技术,普通人也能借它提升效率。用DeepSeek新版本审查建设工程合同,原本8小时的工作量如今1小时就能完成,还能精准标注招投标法风险点,准确率达92.3%。一般企业5分钟生成办公用品采购清单,自动标注最新市场价和耗材成本,比手动查询省2小时。DeepSeek新版本推荐的都是2024-2025年的最新文献。它还能对接个人数据,按你的工作总结模板生成初稿,内容贴合个人习惯。新版本更懂行业规范,法律翻译自动贴合学术要求,工程文档能精准匹配术语。AI做基础工作,人做决策复核,这正是它落地价值的最好体现。#科技先锋官##AI创造营##AI生活指南#

17. #AI无法取代专业人才##AI无法承担法律责任# 技术迭代让AI应用愈发普及,但边界始终清晰。AI只能做信息整合与基础辅助,复杂场景下的逻辑权衡、风险研判、伦理考量,离不开专业人才的深度把控。现行法律框架下,AI不具备民事责任主体资格,无法独立担责。借用AI产出不能成为免责借口,敬畏专业、明晰责任,才是数字化时代的底线。

18. 高通MWC 2026抢先探展,6G+Wi-Fi 8+个人AI全拉满

19. 黄仁勋一语道破,戳穿AI时代最现实的残酷真相: 你不会因为AI丢掉工作,你会因为一个会用AI的人丢掉工作。#大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #AI时代

20. AI时代,如何求生?解读《2028年全球智能危机》

21. #DeepSeek专家模式上线#DeepSeek 专家模式以 “通用高效 + 专业深度” 双模式覆盖全场景,并且凭借顶尖推理与长文本能力,成为科研、金融、政企、研发等领域的首选工具。DeepSeek专家模式在落地场景中的优势体现:长论文精读、数理推导、实验设计,效率提升 50%+。复杂代码编写、debug、系统设计,准确率与完整性显著优于通用模型。法律文书审核、政务工单处理、智能审批,效率提升 300%。属于闭源第一梯队、开源顶尖水平!

22. 下一个消失的,不是行业,是人你敢信。时代抛弃你。连一声再见都不会说。我给你捋一遍。智能支付送走了收银员。自助机淘汰了售票员。机器人取代了流水线工人。AI核算清退了基础会计。无人超市干掉了理货员。在线教育挤走了线下家教。云办公裁掉了前台行政。自动化废掉了仓库搬运。短视频终结了传统广告。大数据替代了人工调研。十年河东,十年河西。下一个被干掉的,不是生意,是人。AI正在大洗牌。AI绘画要淘汰美工设计师。AI剪辑要替代视频剪辑师。AI法律咨询要取代普通律师助理。AI问诊要精简基础医护。不是你不敬业。是你的技能,直接被清零了。时代的残酷在于:淘汰与努力无关,与忠诚无关,只与迭代有关。别固执。别躺平。持续进化,才有立足之地。你觉得,下一个消失的会是什么?#微博兴趣创作计划#

23. 文献研读|AI-MT翻译真的可靠吗?医疗、法律等场景中的隐性风险

24. 人工智能下半场,想实现AGI还有多远? #大咖观察 #红衣聊AI #AGI #AI时代 #人工智能

25. Anthropic 今天正式上线了一个叫做「Claude for Legal」的仓库,一口气放出了 12 个针对具体法律岗位的插件,以及超过 20 个连接行业常用软件的 MCP 连接器。无论你是公司法务、打并购战的律所、专注隐私和 AI 治理的法律顾问,还是每天苦熬到半夜的诉讼律师,甚至是法学院里摸爬滚打的学生,这个仓库都给你准备好了对应的 AI 工具,直接在 GitHub 上开源了:github.com/anthropics/claude-for-legal。这些插件用之前不是即插即用,你得花 10 到 20 分钟,带着 Claude 做个简单的“冷启动访谈”,把你团队的 playbook、模板和风格习惯都塞进一个叫 CLAUDE.md 的本地文件。这样,以后每个插件干活儿的时候,都自动按照你自家的风格和标准来。Anthropic 这么搞,是为了彻底解决 AI 法律工具最常见的槽点:输出内容太通用,看起来不像哪家律所自己的东西。Anthropic 还是挺懂律所的痛点的。比如 Vendor Agreement Reviewer 插件,它能自动对照你家合同模板改供应商协议,还贴心地输出一份 redline 备忘录;又比如 NDA Triager,帮你自动把涌进来的 NDA 文件按绿黄红分级,绿灯放行、红灯直接推律师处理;Claim Chart Builder 插件可以一键生成专利侵权对比表;Privilege Log Reviewer 自动帮你跑第一轮特权日志审查;而 Docket Watcher 插件则不知疲倦地盯着法院动静,帮你把最新动态实时扫进来。简单讲,就是把律所里最烦、最机械、最浪费人力的活,变成了一个个简单的 slash command。如果说插件解决的是律所内部效率问题,那么对行业系统的深度接入才真正体现 Anthropic 的野心。现在,Thomson Reuters 的 CoCounsel、Harvey,还有 iManage、NetDocuments、Ironclad、DocuSign、Everlaw、Relativity、Box、Datasite 等几乎所有你能叫得上名字的平台,全都接入了官方 MCP 连接器。日常办公的 Word、Excel、Outlook、PPT 也全线打通。合同改完后,Claude 甚至会直接输出成 Word 修订模式,律师一条条接受或拒绝就行。Anthropic 不只是把目光停留在高端律所。他们还特意做了些更「接地气」的事儿,联合 Free Law Project 和 Justice Technology Association,给法律援助机构、公设辩护人、非营利法律组织推出特别折扣,连给普通当事人设计的 Courtroom5 工具也接进来了。这点挺让人感触的,因为美国大约八成民事诉讼里的原被告,根本请不起律师。Claude for Legal 背后的大脑是刚升级的 Claude Opus 4.7 模型。Anthropic 很谨慎地强调:所有插件输出都是“仅供律师审阅的草稿”,绝对不能替代律师的专业判断。README 文件里反复提醒:引用必须追踪来源,涉及特权和主观法律判断时,要默认保守处理。毕竟法律这件事,AI 还是不能完全代替专业律师。官方博客:网页链接 宝玉xp的微博视频

26. AI将会取代大量白领工作

27. 如何看待 AI 真的帮人类做好决策?

28. #豆包 机票退款# 这事表面看是个段子,底层其实是人机交互中的“拟人化错觉”。网友问豆包能不能退,豆包说放心退还承诺承担手续费。在用户视角里,这是个有担当的客服;但在系统视角里,这只是一次概率生成的文本反馈。现在的AI产品为了体验,对话越来越像真人,这就导致用户很容易越界,把“情绪反馈”当成“契约关系”。AI没有财产权,也没有担保资质,它给你的承诺在现实法律里就是废纸。更绝的是,起诉字节之后又问AI能不能赢,AI说能,这就陷入了自证循环。硅基拍胸脯的事,听听就算了。#豆包收费 大模型将告别免费时代#

29. @我才是酒窝妹妹:看到你发微博,想请教下贵司法务用AI的情况如何?除了辅助合同审核这些之外,还在其他场景用吗?我们已经把AI使用纳入绩效考核了……问了几个传统行业的法务朋友,都觉得AI对工作影响不大,但我的工作环境已经让人AI焦虑…我们也是传统行业,目前感觉AI对法务工作影响不大,主要用来画ppt初稿、写英文邮件初稿、做翻译(需人工验证,会漏翻或改变文意)、校对文件、法律检索(需人工验证,AI会瞎编法条和案例)、改合同(需人工检查,AI会创造出合同中根本不存在的条款,再去删改该条款)、打磨英文文件等等…提高了我们的工作效率,但核心工作影响不大,举几个例子:内部调查:所有与这部分相关的活都不可能用AI,怕泄密(哪怕在公司内部泄密),全靠手搓,而且很多时候是与人斗,指不上AI…诉讼:不可能派AI去法院打官司,不可能靠AI去取证,也不可能指望AI在涉案各方之间沟通协调…倒是可以让AI帮忙看看证据材料、写写文书初稿,但取证过程本身要靠人,诉讼策略的制定还是靠人…大客户合同审阅:AI倒是能帮忙审合同,但是跟大客户的合同往往要谈几个月、开N多轮会,还要协调各个业务部门…这些活儿…AI也做不了…背锅:很多时候,业务部门、其他后台部门不想解决的问题,也会滚到法务这里…给法务戴个高帽子“你们是专业人士”“你们经验丰富”“还是要给你们看看、把控风险”,让法务做决定,锅就甩过来了…等等…暂时影响有限未来不清楚

30. 硅谷巨头挥刀中层,这回连头衔都取消了! #大有学问 #硅谷 #红衣聊AI #人工智能替代人类

31. AI已经成为你的同事了吗? #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技趋势

32. 美军AI系统曝光!其在24小时内完成大规模作战规划, AI开始正式进入战争指挥系统。这事背后意味着什么?#大有学问 #红衣聊AI #人工智能 #科技

33. 吃瓜] 这波AI替代潮其实挺清晰的:先干掉重复劳动,再辅助高级工种,最后可能连创意都要插一脚。1️⃣ 高危区:数据录入、客服、基础翻译、流水线质检——这些规则明确、重复性高的工作,AI上手即碾压。比如现在很多电商客服已经是AI在回复,人类只处理复杂情况。2️⃣ 改造区:会计、法律文书、初级编程——AI不会直接取代,但会大幅减少人力需求。一个AI工具能让10个会计变2个,剩下的人得学会用AI当外挂。3️⃣ 安全区(暂时):心理咨询、科研创新、艺术创作——需要深度共情和突破性思维的工作。不过看现在AI画画写诗的势头…艺术家们也得捏把汗了。本质上AI在把人类往“决策层”逼,要么学会驾驭AI,要么被AI驾驭。建议各位赶紧把Prompt工程学起来,未来可能连摸鱼都要靠AI打掩护了最近申请了一堆 AI 的 API 接口,慢慢折腾啦。#AI会最先替代哪些岗位#

34. #小鲁说事# 【#数字泔水该治治了##各大平台集体对AI代笔说不#】最近,“一对90后夫妻自称用AI写公众号,一年能赚200万”的视频引发广泛关注。这对夫妻用AI工具批量生产内容,几分钟就可以做出一篇迎合平台算法“口味”的公众号文章,以此赚取流量收益。不仅如此,两人还对外推广这套商业模式,通过“达人合作分成”模式撬动数千账号矩阵。当被问及AI生成的内容质量好坏时,两人也坦言,不能完全相信AI。专家表示,AI可以赋能创作,但不能替代创作者,完全依赖AI生成,不仅存在内容低质化问题,还面临AI幻觉风险,模型会在无事实依据的情况下编造信息,这类虚假信息一旦被批量生产,会挤占优质内容空间,污染网络生态。事实上,各大内容平台正集体对“AI代笔”说不。目前,用AI批量生产文章的相关公众号已被平台封禁。面对日益泛滥的“数字泔水”乱象,从监管层面该如何治理?《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法律法规均做出了原则性要求,禁止利用 AI 制作传播违法违规信息、扰乱社会秩序。北京邮电大学互联网治理与法律研究中心主任谢永江表示,AI不是收割流量的捷径,建议进一步明确法律边界,遏制“数字泔水”泛滥,守护健康的网络内容生态。  央视财经的微博视频

35. AI 替代的仅仅是那些低层次岗位,对就业造成影响的,并不完全是 AI。倒是机器人、机械手、自动控制这类技术,对工人的就业岗位有着较大的缩减影响。不同类型的 AI 各有所长,对应的岗位替代倾向也集中在重复性高、标准化强、依赖信息整合或基础创作的低层次岗位层面。以下是这十款 AI 对岗位的具体影响:1. 豆包(聊天对话) 替代倾向:客服专员、在线咨询顾问、基础话术培训师。这类岗位的核心工作是解答常见问题、提供标准化沟通服务,人工智能可以24小时响应,大幅降低人力成本。2. 文心一言(知识问答) 替代倾向:知识类客服、基础科普编辑、信息检索专员。以往需要人工查阅资料、整理答案的工作,人工智能能快速整合信息并输出精准回答,尤其适合FAQ整理、简单知识科普类岗位。3. 通义千问(办公协助) 替代倾向:行政助理、数据录入员、会议纪要整理员。人工智能可以自动整理文档、生成报表、提炼会议重点,替代了很多需要人工重复操作的办公流程。4. 智谱清言(逻辑推理) 替代倾向:基础数据分析员、行业报告助理、逻辑梳理专员。在处理基础数据逻辑、搭建报告框架、梳理流程脉络等工作上,人工智能能高效完成,减少了人工梳理的时间成本。5. Kimi(长文处理) 替代倾向:长文档编辑助理、论文润色专员、合同初审员。对于长篇资料的提炼、校对、框架优化,人工智能的处理效率远超人工,能替代很多基础的文本加工工作。6. 元宝(检索分析) 替代倾向:市场调研专员、信息搜集员、竞品分析助理。以往需要人工翻阅大量资料、整合零散信息的调研工作,人工智能可以快速检索、分析并生成报告。7. 通义灵码(代码生成) 替代倾向:初级程序员、代码调试专员、重复性代码编写员。对于标准化的代码模块、基础功能开发,人工智能能直接生成可用代码,减少了初级开发岗位的重复劳动。8. 天工人工智能(音乐创作) 替代倾向:基础配乐师、广告背景音乐制作员、模板化音乐创作者。对于短视频、广告等场景的标准化配乐需求,人工智能能快速生成符合风格的音乐,替代了部分基础音乐制作工作。9. 即梦(绘画设计) 替代倾向:初级插画师、电商美工、海报模板设计师。在生成标准化插画、电商主图、活动海报等需求上,人工智能能快速出图,替代了很多依赖模板和基础创意的设计岗位。10. 可灵(视频生成) 替代倾向:短视频剪辑师、模板化视频制作员、基础动画师。对于短视频脚本生成、素材剪辑、简单动画制作等工作,人工智能能自动完成,大幅降低了这类岗位的人力需求。需要强调的是,人工智能更多是替代“重复性劳动环节”,而非完全取代某个岗位。像高级设计师、资深程序员、战略分析师这类需要深度创意、复杂决策的岗位,目前仍需要人类主导,人工智能只是辅助工具。#教育聊一聊##家庭教育##认知##科普#

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