AI提效79%≠少干活!管理层和员工活在两个世界,差距藏在这里

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15. 罗楠:投资者可从三条线索入手,将AI风险纳入既有流程 9月22日,2026华夏ESG管理体系大会在京举行。负责任投资原则组织(PRI)中国区负责人罗楠在会上表示,AI迅速发展在重塑多个行业的劳动力结构和估值。根据世界经济论坛《2025年未来就业报告》,到2030年将受AI与信息处理技术影响的企业占比将达到86%。 AI 加速渗透软件、金融等行业,直接影响劳动力结构与股价表现。对于投资者来讲,需要开展行动,将AI风险纳入系统性ESG框架统一管理。 她表示,AI对ESG业带来的影响具有高度多样性,一方面,AI可以帮助企业提升效率,另一方面,AI也带来一系列重大风险。罗楠认为,投资者可以从尽职调查、参与议合与工具支持三条线索入手,把 AI风险纳入既有流程。她具体表示,对投资者来讲,投资者可以在很多方面采取行动应对AI议题。对被投资公司开展AI相关的尽职调查,更好了解AI相关的风险,将AI纳入到治理当中,PRI也推荐投资者参考和使用目前已有的工具,已经发布的相关资源。#2026华夏ESG管理体系大会

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18. #AI时代的工作环境有何变化#AI正在悄悄改变我们的工作环境。 以前员工大部分时间耗在重复的打字、整理资料、简单剪辑上; 现在AI接手基础杂活,人的重心转向创意、沟通、判断和客户对接。 带来两个明显变化: ✅效率大幅提升,单人能承接更多工作; ✅对人的能力要求变高,只会机械干活的人压力会变大。 未来职场,不是比拼谁干活更快,而是比拼谁更会用好AI工具。 你上班有没有在用AI辅助工作?#AI职场发展# #ai职场工具# #AI新工作机会# #AI工作方式# #AI办公思路#

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20. 比尔·盖茨最近在NBC的节目采访里直接放了狠话,说AI是有史以来威胁性远超任何武器的工具。 恶意使用者靠它完全能引发造成十亿人死亡的灾难性事件。 之前他还是AI最积极的支持者之一,今年夏天开始顾虑越来越重,直言光靠科技行业自我监管根本没用,必须拉上执法部门和政界一起定规则,把安全保障和监督做成强

21. 学术界争议炸了!监管跟不上AI速度,OpenAI火速成立顾问组应对! AI接连攻克多项数学难题,引发学界争议。 9月11日,多位菲尔兹奖得主发文警示,反对将经典开放难题当作AI的跑分工具,学界认可AI的辅助价值,但担忧行业盲目追求解题数量,忽视理论深耕。 AI批量输出证明成果,远超人类学术审核速度,

22. 北大复旦校长接连警告新生警惕AI依赖! 可真正该警惕的,是旧教学模式那块遮羞布终于被扯掉了。 调研显示,全国400多所高校,1953名本科生当中,AI 的使用率比例高达99.18%。超六成对合理使用的边界困惑,不到三成的学校才提供系统的 AI 课程。 AI让成品和能力彻底脱钩。论文结构完整,分数也

23. AI失控真的会发生吗?不用恐慌!这套科学防控体系,锁住人工智能

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25. 越来越多人失去工作,是智能深化的宿命吗? 早上用 AI 写周报,中午看新闻说“某大厂裁掉一半基础运营”,晚上刷到“AI 客服替代 300 人”——很多人心里冒出一句话:是不是以后干活的人,注定越来越多余? 答案先说在前头:旧岗位消失,是技术进化的常态;人整体没工作,不是必然宿命。 AI 带来的不是“人类终结上班”,而是一场很疼的“职业大搬家”。 一、企业为什么爱用 AI?因为账算得过来 经济学里有个很朴素的道理:老板雇人,不是因为“人好”,是因为“这人能干的事值这个钱”。 AI 一进来,写文案、做表格、审合同、剪视频、答客服问题,这些“规则清楚、样本多、容错高”的活,机器越做越便宜。 原来花 1 万块雇个人,现在花 2 千块买工具+留一个会管 AI 的人,产出还不降。 换你当老板,你也会心动。 所以被冲掉的首先不是“人”,而是“重复性的任务”。 基础翻译、初级剪辑、普通录入、模板化销售话术、简单财报核对……这些环节会先被拆走。 二、但历史一次次证明:机器吃任务,不等于人没饭吃 当年 ATM 出来,大家说“银行柜员完蛋了”。 结果呢?银行开更多网点,柜员变成理财顾问、客户专员、复杂业务处理人。 马车被汽车取代,马车夫是真失业了;但后来多了司机、修车工、加油站、物流员、交警、汽配厂工人。 互联网一来,打字员没了,但多了运营、产品经理、主播、数据分析师、电商客服。 世界经济论坛预测:到 2030 年,全球约 9200 万个岗位被替代,但同时新增 1.7 亿个岗位。 净下来不是零,是“换赛道”。 AI 也是这样:它消灭“伪知识劳动”,放出时间去干更需要人味儿的事——判断、共情、现场应变、跨领域整合、带团队、做责任兜底。 三、真正可怕的,不是 AI 太强,而是“中间层塌了” 最容易被挤的,是中间那段: 不靠体力吃饭,也没到专家层;会点 Excel、会写八股文案、会走流程,但核心判断和人际关系都不深。 上层是“造 AI、管 AI、用 AI 做决策”的人,吃香。 底层是养老陪护、装修、维修、餐饮、线下服务——机器短期替代不了,因为场景乱、人要信任。 中间层最尴尬:像白领,其实干的是“可自动化的白领活”。 这才是“越来越多人觉得自己要被甩出去”的真实原因: 不是总岗位归零,而是原来那张舒服的办公椅不见了。 四、宿命论最大的漏洞:省下来的钱,总会去别处 AI 把成本打下来,企业少花钱,消费者也少花钱。 省出来的 200 块,不会蒸发:可能去学钢琴、请人做饭、做体检、找咨询师、搞小生意、养宠物、做短视频、请人线下陪练。 每一笔新消费,背后又有人。 医生+AI 看片更准,老师+AI 备课更快,房产经纪+AI 筛房更准,设计师+AI 出图更多——人没被删掉,是被推到“最后拍板、做温度、扛责任”的位置。 当然,这事不会自动发生。 如果红利全进大平台和股东口袋,普通人只看到裁员,那就会变成“技术富了资本,苦了打工者”。所以宿命不在技术,在分配和制度。 五、普通人怎么办:别跟 AI 比手速,跟 AI 比“人味” 以后最亏的活法,是“我和 AI 干一样的活,还指望我更便宜”。 最稳的活法,是三层叠起来: 1. 会用 AI:写提示词、审 AI 错、把工具嵌进工作流。 2. 有硬场景:懂医疗/ 《法律》/制造/教育/装修/外贸,懂人在哪疼。 3. 有人类稀缺件:判断力、信任感、复杂沟通、扛事、审美、长期信用。 翻译不一定当“字对字翻译员”,可以当“跨文化交流顾问”; 会计不一定做贴票,可以转“业财分析+风险顾问”; 文员不一定输数据,可以变“流程改造+AI 巡检”的人。 未来不是“AI 或人”,是“人+AI 打那些不会用 AI 的人”。 六、说到底 智能深化像河决堤: 你骂水没用,站在原地等淹也没用。 会游泳的、会划船的、会修桥的、会带别人过河的,反而更值钱。 失去旧工作,不是宿命; 停止学新本事、把人当成“会动的机器”来用,才是宿命。 AI 不会让“工作”消失, 它会让“不用脑、不用心、不用负责任的工作”消失。 而这,说不定才是进步该有的样子。

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