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當(dāng)AI成為辦公桌上的“新同事”，打工人最想要的不是讓它炫技，而是讓它替自己干臟活累活。斯坦福最新研究揭示了職場(chǎng)人最想交給AI的46%任務(wù)清單：從排班、修工資單到數(shù)據(jù)備份，全是“隱形加班黑洞”。文章犀利指出，AI的真正機(jī)會(huì)不在取代人類，而在幫人“快樂(lè)摸魚”——把瑣碎留給機(jī)器，把創(chuàng)造和決策留給自己。

你有沒(méi)有過(guò)這樣的瞬間：寫不完的總結(jié)、畫不完的PPT、改三遍還會(huì)出錯(cuò)的表單……不是太難，就是太煩，做完沒(méi)成就感，做慢了還影響進(jìn)度。

如果AI能替你做點(diǎn)事，你最想交給它干什么？

過(guò)去一年，AI成了打工人身邊最常出現(xiàn)的“新同事”。從Copilot到Agent，越來(lái)越多打工人已經(jīng)在用它寫郵件、排日程、寫代碼。根據(jù)Anthropic團(tuán)隊(duì)2025年初發(fā)布的研究，全球已有36%的職業(yè)崗位中，員工已將AI用于至少四分之一的日常任務(wù)。OpenAI的調(diào)研也指出，80%的美國(guó)職場(chǎng)人至少有10%的任務(wù)受到AI影響，其中近五分之一的崗位中，AI已介入超過(guò)一半的工作內(nèi)容。

一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題正在浮出水面：我們不是真的想被AI取代，但我們真的很想省點(diǎn)力。

斯坦福大學(xué)最近的一項(xiàng)大規(guī)模調(diào)研就試圖回答這個(gè)問(wèn)題：AI來(lái)了，你最希望它來(lái)做什么？

結(jié)果，比想象中更真實(shí)——也更扎心。

AI不是來(lái)炫技的，它是來(lái)幫你省力的

斯坦福的研究團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)反常識(shí)的答案：人們最希望AI接手的，并不是生成內(nèi)容、編寫代碼或創(chuàng)意設(shè)計(jì)，而是那些最瑣碎、最重復(fù)、最容易出錯(cuò)的低值任務(wù)——比如安排預(yù)約、整理文件、修工資單、導(dǎo)入數(shù)據(jù)……

為了更系統(tǒng)地理解AI與人的任務(wù)分工，這項(xiàng)研究構(gòu)建了一個(gè)名為 WORKBank（AI Agent Worker Outlook & Readiness Knowledge Bank） 的研究體系。研究團(tuán)隊(duì)從O*NET數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出2000多個(gè)具體任務(wù)，邀請(qǐng)1500位來(lái)自104個(gè)職業(yè)的一線職場(chǎng)人士逐項(xiàng)評(píng)估：

“如果AI能勝任這個(gè)任務(wù)，你愿意讓它來(lái)做嗎？”

與傳統(tǒng)“AI能做什么”的研究視角不同，這項(xiàng)調(diào)研反其道而行，從“人類愿不愿意交出去什么”出發(fā)，反向定義AI的真正落地優(yōu)先級(jí)。

為實(shí)現(xiàn)“人愿望 × AI能力”的雙維分析，研究團(tuán)隊(duì)還邀請(qǐng)了52位AI Agent開發(fā)者為每項(xiàng)任務(wù)打分，并引入“Human Agency Scale（人類介入度等級(jí)）”，將任務(wù)分為五類：

• H1：AI可獨(dú)立完成
• H2：AI為主，人類僅關(guān)鍵干預(yù)
• H3：人機(jī)協(xié)作，各有分工
• H4：人類為主，AI提供支持
• H5：完全由人完成，AI無(wú)法勝任

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在所有被評(píng)估的844項(xiàng)任務(wù)中，有超過(guò)46%被職場(chǎng)人士打出了“希望AI來(lái)做”的高分（≥4分）。其中七成以上的受訪者明確表示，最希望AI接手的，是那些“重復(fù)但低價(jià)值”的日常事務(wù)，如整理文檔、修正錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)錄入。

排名前五的任務(wù)包括：

1. 安排客戶預(yù)約（如稅務(wù)助理）
2. 整理應(yīng)急檔案（如接警臺(tái)）
3. 修正工資記錄
4. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)格式與導(dǎo)入
5. 網(wǎng)站數(shù)據(jù)備份

這些任務(wù)有一個(gè)顯著共性：標(biāo)準(zhǔn)化高、重復(fù)頻繁、判斷強(qiáng)度低，卻極其耗時(shí)、容易出錯(cuò)。

它們不是人類擅長(zhǎng)的“創(chuàng)造性”或“判斷力”任務(wù)，而是我們習(xí)慣性忍受、但最不想親自處理的瑣碎工作。這些“自動(dòng)化愿望”最高的任務(wù)，幾乎都集中在“隱形加班”重災(zāi)區(qū)：不屬于KPI考核核心，卻極度消耗時(shí)間精力，堪稱職場(chǎng)人的“精神負(fù)擔(dān)黑洞”。

這或許也解釋了一個(gè)令人深思的現(xiàn)象：自動(dòng)化在很多人心中，并不是技術(shù)幻想，而是一種情緒釋放。不是因?yàn)锳I做得有多“炫”，而是因?yàn)樗軒臀覀兩偌訋讉€(gè)班、少報(bào)幾次錯(cuò)、少整理幾次本就不該自己動(dòng)手的報(bào)表。這種真實(shí)的使用意愿揭示了一個(gè)重要趨勢(shì)：AI的真正機(jī)會(huì)，不在炫技，而在減負(fù)。在實(shí)際職場(chǎng)中，能幫人騰出腦力空間的AI，遠(yuǎn)比會(huì)生成長(zhǎng)篇內(nèi)容的AI更受歡迎。

愿望≠能力：AI應(yīng)用的錯(cuò)配正在發(fā)生

AI專家同時(shí)評(píng)估了每項(xiàng)任務(wù)的“技術(shù)可實(shí)現(xiàn)程度”，結(jié)果和職場(chǎng)人的意愿組合成了一個(gè)非常有趣的“愿望-能力四象限”：

• Green Light：愿望高 + 能力強(qiáng) → 可優(yōu)先部署
• ? Red Light：愿望低 + 能力強(qiáng) → 需慎重推進(jìn)
• R&D機(jī)會(huì)區(qū)：愿望高 + 能力弱 → 值得投入研發(fā)
• Low Priority：愿望低 + 能力弱 → 暫無(wú)優(yōu)先級(jí)

一個(gè)令人警惕的發(fā)現(xiàn)是：不少AI公司和研究論文熱衷投入“Red Light”區(qū)，即那些“AI可以做，但用戶根本不愿意交給AI做”的任務(wù)，比如自動(dòng)撰寫文章、生成創(chuàng)意文案等。當(dāng)投資者、研究者將資源集中在“Red Light區(qū)”，就可能形成“精力錯(cuò)配”與“社會(huì)阻力”雙重夾擊：前者讓真正的AI剛需場(chǎng)景無(wú)人開發(fā)，后者讓已部署AI遭遇用戶冷落。這是AI發(fā)展過(guò)程中必須反思的“技術(shù)與意愿的錯(cuò)位陷阱”。

任務(wù)分布圖清晰揭示了技術(shù)的發(fā)展方向與真實(shí)需求之間存在脫節(jié)。AI研究者可能熱衷于替程序員寫代碼，而普通職場(chǎng)人更希望AI能幫他們報(bào)銷、排班、查錯(cuò)。這個(gè)錯(cuò)配反映出一個(gè)更深層的問(wèn)題：AI產(chǎn)品的方向設(shè)計(jì)，往往脫離了用戶真正的工作場(chǎng)景。真正高價(jià)值的機(jī)會(huì)，可能不是“技術(shù)上最酷的”，而是最貼合用戶真實(shí)痛點(diǎn)的。

研究中的另一套量表是“Human Agency Scale”，即人類希望在任務(wù)中保留多少參與權(quán)。令人欣慰的是，大部分受訪者選擇了 H3（人機(jī)協(xié)作）而不是 H1（完全由AI完成）。這表明，大多數(shù)人并不排斥AI，而是在尋找一種更理想的協(xié)作方式：讓AI處理底層機(jī)械步驟，人類保留決策與創(chuàng)造。

人們對(duì)AI的角色定位，其實(shí)因行業(yè)而異。在金融、法務(wù)、行政等職能中，只要AI“靠譜不出錯(cuò)”就已令人滿意；而在媒體、教育、設(shè)計(jì)等創(chuàng)意場(chǎng)景中，用戶則高度在意“表達(dá)主控權(quán)”。

這意味著，AI系統(tǒng)不該預(yù)設(shè)統(tǒng)一協(xié)作范式，而應(yīng)在“自動(dòng)化”與“增強(qiáng)人”的不同任務(wù)之間靈活切換?；蛟S我們不該把AI設(shè)計(jì)成“超人型替代者”，而應(yīng)是“伴隨型搭檔”。在未來(lái)的人機(jī)協(xié)作體系中，“如何分工”遠(yuǎn)比“誰(shuí)更強(qiáng)”更重要。

AI正在悄悄改變“最值錢”的能力結(jié)構(gòu)

研究團(tuán)隊(duì)將每項(xiàng)任務(wù)背后的核心能力映射到了O*NET的技能體系中，并從兩個(gè)維度重新評(píng)估這些技能的“價(jià)值”：

一是當(dāng)前市場(chǎng)上的平均工資；

二是專家認(rèn)為未來(lái)是否仍需人類深度介入（即高HAS等級(jí)）。

結(jié)果顯示：傳統(tǒng)上高薪的“信息處理”類技能（如分析數(shù)據(jù)、整理文檔、執(zhí)行規(guī)則）雖然依舊重要，但在AI的輔助下，這些任務(wù)正變得越來(lái)越自動(dòng)化，其“人類參與價(jià)值”正在下降。而那些需要組織協(xié)調(diào)、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作、激發(fā)他人、做出判斷的“人際型”與“管理型”能力，反而呈現(xiàn)出更強(qiáng)的稀缺性與不可替代性。

這種“高薪但易被取代、低薪卻強(qiáng)依賴人”的倒掛現(xiàn)象，預(yù)示著一場(chǎng)職場(chǎng)能力結(jié)構(gòu)的深度重塑：未來(lái)不可替代的，不是某項(xiàng)技術(shù)本身，而是在AI參與下仍必須由人類承擔(dān)的角色與決策。

編程就是一個(gè)典型例子。今年3月，Anthropic首席執(zhí)行官 Dario Amodei 表示，未來(lái)3到6個(gè)月內(nèi)，AI將編寫90%的代碼；12個(gè)月內(nèi)，幾乎所有的代碼都可能由AI生成。OpenAI首席產(chǎn)品官 Kevin Weil 也預(yù)測(cè)，到2025年底，AI編程將實(shí)現(xiàn)99%自動(dòng)化。

不同于以往“3到5年”的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，這兩位大模型公司高管給出的時(shí)間表精確到了“今年底”，也就意味著：AI對(duì)編程行業(yè)帶來(lái)的沖擊，不只是“會(huì)不會(huì)”，而是“馬上來(lái)”。

現(xiàn)實(shí)的確如此。根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局《當(dāng)前人口調(diào)查》數(shù)據(jù)顯示：美國(guó)“計(jì)算機(jī)程序員”崗位就業(yè)比例已降至1980年以來(lái)最低點(diǎn)。曾在互聯(lián)網(wǎng)泡沫高峰期達(dá)到70多萬(wàn)個(gè)的職位，如今僅剩其一半?？梢哉f(shuō)，程序員們夜以繼日訓(xùn)練的大模型，首先革了自己的命。

這也解釋了為何我們需要一種“超越技能”的能力結(jié)構(gòu)更新：

不再只強(qiáng)調(diào)“寫Prompt”“掌握語(yǔ)法”這類技術(shù)性技巧；

更重視“界定問(wèn)題”“組織資源”“協(xié)調(diào)人機(jī)”的綜合判斷力。

AI改變的不只是我們做什么，而是我們被需要做什么。

越來(lái)越多公司在招聘中強(qiáng)調(diào)“判斷力、共情力、跨團(tuán)隊(duì)溝通能力”——因?yàn)檫@些，恰恰是AI短期內(nèi)無(wú)法勝任的。

未來(lái)職場(chǎng)對(duì)人的要求，不再是“更像程序員”，而是“更像組織者、協(xié)調(diào)者、戰(zhàn)略思考者”。那些靠熟練度贏得優(yōu)勢(shì)的能力，正在讓位于人格的完整度、協(xié)作的彈性與思維的清晰度。

寫在最后：真正理想的AI，不是最聰明的，而是最識(shí)趣的

這項(xiàng)調(diào)研最有價(jià)值的地方，不在于告訴我們AI還能干多少種任務(wù)，而是反問(wèn)了一個(gè)更重要的問(wèn)題：我們真的想讓它做什么？

答案并不總是“越多越好”。很多職場(chǎng)人歡迎AI處理瑣碎事務(wù)，卻堅(jiān)決不愿將創(chuàng)意表達(dá)、判斷責(zé)任、人與人之間的互動(dòng)交給AI。這不是保守，而是一種邊界感，是我們對(duì)“人該保留什么”達(dá)成的集體共識(shí)。

當(dāng)AI不再只是工具，而走向“搭檔”“代理人”，它的設(shè)計(jì)邏輯也必須隨之改變。

我們不需要一個(gè)什么都替代的AI，而更需要一個(gè)懂得配合、知道退場(chǎng)的AI。一個(gè)真正理想的AI，不是最聰明的那個(gè)，而是最識(shí)趣的那個(gè)。

它懂你不想干什么，也懂你必須自己來(lái)；它理解什么可以高效自動(dòng)化，也知道哪些事情永遠(yuǎn)不能被流程化。

“快樂(lè)摸魚”，從來(lái)不等于懶散，而是一種反內(nèi)卷、反任務(wù)淹沒(méi)、爭(zhēng)取注意力主權(quán)的隱性職場(chǎng)哲學(xué)。

當(dāng)AI愿意接手那些瑣碎低值的任務(wù)，我們終于有機(jī)會(huì)把注意力重新放在判斷、創(chuàng)造、協(xié)作、表達(dá)這些最值得由人來(lái)完成的部分。

這，才是AI賦能的真正含義。

AI的能力邊界，正在倒逼我們更深刻地理解“人的價(jià)值”。它替代的是可替代的，也提醒我們不斷追問(wèn)：

什么才是不可替代的？

也許，正是這些答案，塑造了我們?cè)贏I時(shí)代的真正身份。