如今 ，很多行业不会使用AI的那批打工人 ，正在被淘汰。
根据微软等公司发布的《2024年工作趋势指数年度报告》数据：全球75%的知识型工作者都在工作中使用AI工具；据Gartner预测，到2026年 ，超过80%的企业将使用生成式人工智能API ，或部署生成式人工智能的应用程序 。
现在的职场人，不会使用AI就相当于当年不懂office软件一样 。虽然很多人不懂人工智能运行的那套高精尖知识，但在每天的工作中 ，AI已经成为必不可少的帮手 ，甚至都有些喧宾夺主的味道了。
以当代职场人吸收新知识的能力和学习资源的多样性，学着在工作中使用AI不难 ，难的是戒不掉 ，以及担心有一天没有自己的用武之地后，会被AI完全取代 。
我们访谈了几位不同行业的职场人 ，聊了聊他们在工作中的AI依赖症 ，以及AI在自己未来职业发展方面带来的喜忧参半的情绪 。
Qiang：策划专员≈AI饲养员
我是新能源汽车行业的一名策划专员，每天早上走进办公室 ，第一件事就是启动自己的三个AI伙伴：能把会议录音变成任务清单的钉钉闪记 、会自己分析数据的Excel AI ，还有我的左膀右臂Midjourney。这些AI工具正重新定义着我的工作法则。
钉钉可以把我半小时前说的话变成带重点标记的文字——遥想我刚工作那会儿，光整理会议记录就能吃掉整个午休 ，现在用AI ，十分钟就搞定任务清单 。
要交竞品分析时，我往对话框扔进“对比AAA品牌和BBB品牌最近的广告套路 ”，AI立马吐出分析框架 ，再联动Excel把十几G的销售数据变成动态图表 。
上周就靠这招 ，我用两小时就挖出了对手的定价规律，以前得通宵两天。
做方案涉及图片设计时 ，Midjourney必不可少 。比如 ，有一次总监提要求说设计要“有科技感但不能像太空站 ”，我在Midjourney上来回调了五次 ，得到领导认证 ，成功过审 。只是有时候，盯着那些完美的方案 ，自己心里会打鼓：这算我的本事吗？
作为一名策划专员 ，可以说，现在我70%的时间在当“AI翻译官” ，提示语用得越来越熟练 ，领导说“年轻化 ”我会翻译成“Z世代社交货币 ”，“控制成本”翻译成“高性价比视觉方案”。
手机里有着8个AI工具会员，收藏夹里全是提示词秘籍 。
有次公司网络出故障 ，AI工具用不了 。我对着空白文档死活憋不出方案开头 ，才惊觉自己已经开始丧失原创力 、成了名副其实的AI“人形校对机 ”。
我和同事们会笑称大家是“AI饲养员 ”，现在的工作日常就像在给一群数字宠物“铲屎”——早上要给ChatGPT喂最新行业黑话 ，午休得哄着Midjourney改设计稿 ，下班前还得遛一遛数据分析，防止它跑偏 。
我们这代打工人 ，可能正在亲手培养一个最懂自己的“数字同事 ” 。
与其焦虑自己被替代 ，不如把AI当职场搭子。
以我们做策划这一行来说，AI负责机械化输出 ，我们负责赋予温度、它生成标准答案或是制造惊喜反转 。哪天真失业了 ，带着这套“人机合体技 ”，说不定自己还能开个“AI驯化速成班” ，柳暗花明又一村 。
Lujun：视频剪辑师之我和AI抢饭碗
作为在一家短视频公司工作的视频剪辑师 ，我每天的工作任务就是剪辑 、调色 、加特效，并优化视频内容。短视频行业竞争激烈，我们必须快速产出符合热点趋势的内容 ，而AI剪辑工具已经成为我工作的得力助手。
导入采访视频后 ，我用AI生成字幕，几秒内语音识别完成 ，并同步到画面中 。检查后 ，我手动修改部分行业术语，并调整字号和颜色 ，使其符合品牌调性 。接着 ，我用“智能剪辑 ”功能，AI会自动删去停顿、口头禅和无效信息 ，仅保留核心内容 ，大幅减少剪辑时间。
调色时，我上传参考视频 ，让AI匹配色调和光影 ，自动完成调色并提供三种风格化方案 。我再微调对比度和饱和度，使画面更符合品牌要求 。
添加特效时，AI特效库会根据内容推荐动态标题、过渡动画和滤镜 ，自动应用并实时预览 ，省去繁琐的调整。
我用AI配音工具生成旁白，调整语速和情感参数 ，使声音更自然 ，再搭配AI推荐的背景音乐，提升视频感染力 。导出时 ，让AI自动优化大小 ，确保各平台播放效果最佳 。
一套组合拳打下来，行云流水 ，工作相当丝滑。
AI确实让我的工作效率大幅提升 ，过去剪辑一个视频至少需要四五个小时，如今一两个小时就能完成；但带来的焦虑也悄然浮现 ，老板对内容质量要求越来越高 、更新频率要求越来越快 、工作节奏反而越来越紧张 。
更重要的是 ，AI的剪辑能力越来越强，从字幕生成到智能选片，从调色到特效 ，许多初级剪辑师的工作已被AI替代 。以前 ，视频剪辑是一个依赖专业技能和经验的职业，但现在 ，AI剪辑软件的发展极大降低了门槛 ，甚至连一些中级剪辑师也开始面临危机。
如果只依赖AI完成基础任务，自己迟早会被取代 。在这一行 ，只有提升自己的核心竞争力 ，才能有生存的机会 。
比如，加强对高阶剪辑技巧的学习 ，像电影级别的调色、复杂特效制作和人工精修 ，确保自己能做AI无法完成的创意化内容；比如，要拓展内容策划能力 ，不再只是执行剪辑任务 ，而是主动参与视频创意和剧本策划，提升自身的不可替代性。
但在技术层面，我不相信人类能跑过人工智能。未来我们这行的从业者何去何从 ，大家普遍都挺悲观 。
阿森：对AI爱恨交加的程序员
即使你不是程序员 ，这两年恐怕也没少听说，拜AI所赐 ，美国各科技大厂不停歇的裁员潮 ，程序员成为重灾区 。
即使AI断我们财路，我作为一名硅谷非大厂科技公司的软件工程师 ，AI也依然是我工作中的得力助手 ，帮助我加快开发进度 、优化代码，我对他的情绪真是又爱又恨 、相当复杂。
比如 ，最近我负责开发一个支付功能 ，在编写代码时，我启用GitHub Copilot ，它能根据我的编码内容和项目上下文 ，快速提供相应的代码补全建议 。AI不仅提供了一段完整的代码、处理了错误，还加入了日志记录规范 。我只需要负责仔细检查每一行代码，确保它符合我们的业务逻辑 ，这大大提升了我的工作效率。
还有 ，在遇到Bug时，过去会用传统的调试方法debug ，现在可以直接向ChatGPT发问 ，让它给我列出一些有价值的建议 。另外，在代码修复完成后 ，我们公司内部还有一套集成了AI的代码审查系统 ，这个系统能够在我每次提交代码时自动扫描潜在的安全风险和性能隐患 。
在一套AI的协助下，我的代码高效又漂亮。
AI还能根据更新后的代码自动生成详细的技术文档 ，让团队成员对功能模块的理解更加迅速 。对于整个项目的后期维护来说 ，这无疑是一大福音 。
像GitHub Copilot和ChatGPT这样的工具极大地提升了我们的工作效率，让我们能够更专注于解决核心问题 ，而不必纠结于重复性劳动；但我也深切地感受到一种隐隐的不安：当越来越多的编码 、调试乃至代码审查都由AI代劳时 ，程序员的创意和判断力，是否会因为依赖自动化工具而逐步退化？
短期内，它当然不可能让所有程序员集体失业 ，但它可以帮助2个人完成原来5个人的工作量 ，用人单位当然会大刀阔斧裁人。这两年各大科技互联网公司减员一直未停就是最有力的证明 。
AI的确改变了游戏规则，只会写代码的程序员注定将被淘汰 ，但不代表程序员这个职业会消亡 。
学会用AI让自己更值钱 ，而不是成天焦虑自己被AI替代而停滞不前，才是解决之道。
比如 ，纵向深耕自己的行业。能理解业务 、搭建架构、优化系统的程序员 ，依然是稀缺资源 。未来更吃香的，是能结合AI工具 ，找到最优解决方案的人 ，而不是只是按需求敲代码的人 。
再比如，转型研究AI本身 ，做时代的弄潮儿。作为程序员可以去研究AI ，转型机器学习 、数据科学 、大模型开发，这些程序员会成为未来抢手的人才 。
AI在职场中的角色，像是一面镜子 ，照出了我们的焦虑 ，也放大了我们的依赖 。
我们一边害怕它的崛起、一边离不开它的高效；一边担心被取代 、一边又用它用的爱不释手。当AI能写方案 、做决策，甚至给出比专业人士更精准的建议 ，我们还能提供的价值是AI无法复制的东西——创造力、共情、判断力 ，甚至是对世界独特的理解 。
如果未来的职场只剩人与AI的竞争，那或许关键并不是“如何打败AI ” ，而是“如何成为AI无法模仿的人” 。
当然 ，我们还需要警惕过分依赖AI，当你遇到凡事都会不自觉地找AI帮忙 ，你的思考就会减少 ，这很可怕。
