2025年，硅谷裁员潮仍在继续。这场由AI技术引发的职场变革，正在悄然改变企业的运作逻辑。当企业高管们高喊AI将带来效率革命时，普通打工人却在经历着另一种现实：AI省下的钱，最终还是要花在返工和善后上。这种看似矛盾的现象，正在催生出新的职业生态。

AI省下的钱，花在“返工”里？

从文案创作到代码编写，AI工具已渗透职场各个角落。OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude等模型不断迭代，让企业尝到了降本增效的甜头。但这份技术红利的背面，是越来越复杂的返工成本。

在纽约从事文案工作的Sarah Skidd，曾接到修改酒店网站AI文案的紧急订单。20小时工作时间，每小时收费100美元，总价2000美元——这笔原本想省下的预算，最终又以加价方式花回去。客户发现AI生成的文案缺乏销售吸引力，甚至影响品牌形象。

这种现象并非个例。Skidd注意到，身边许多同行的收入来源已从内容创作转为修复AI生成的内容。有客户透露，现在90%的文稿都是AI写成，但都需要人工修改。类似情况在开发、运营等技术环节也频繁出现。

英国数字营销公司Create Designs的创始人Sophie Warner表示，最近接到最多请求来自被ChatGPT误导的客户。有客户照着AI教程改代码，结果网站崩溃三天，损失360英镑。大客户也在中招，企业不得不支付“排查费”来定位AI导致的bug。

客服环节同样面临挑战。清华大学与广西电网联合研究显示，AI助手虽改进了语音转录流程，但语音识别错误、口音识别困难等问题频发。客服人员不仅要与AI共处，还得替它收拾烂摊子：纠正内容错误、修改不规范用语、安抚被激怒的客户。

AI能自动化操作，但不能取代判断。在有情绪、有语境、有责任归属的工作场景中，AI更像一个没长大的新员工。如果不盯它，它就可能给你惹麻烦。这种“帮倒忙”行为，正在增加打工人的焦虑。

企业用AI，就得为它负责？

多数企业引入AI的初衷不复杂：降本增效。但麦肯锡调查显示，78%的企业在至少一个业务环节使用AI，成本平均降低不足10%，收入提升也不到5%。这种落差下，是否真正好用反而其次，关键是要让别人看起来你在用。

比如用Claude写代码、用ChatGPT起草文案，这些被视为提升效率的典型场景，其实建立在一种预设之上：反正是AI写的，要求也不高。一旦进入正式流程，很容易出现理解错位、决策漏洞或品牌事故。

这种现象在广告圈感受尤为明显。去年可口可乐用AI致敬1995年经典圣诞广告，结果被观众批评“没有灵魂”“反乌托邦噩梦”。30秒的广告中，卡车轮子不转、人像尺度不对、动作太僵硬，让观众直呼“情感被AI吸走了”。

更棘手的是责任归属问题。2024年加拿大Moffatt v.Air Canada案给出了明确答案：企业得兜底。当时加航AI聊天机器人误导用户，称可先买机票申请丧亲优惠，最终法院裁定这是企业的过失性虚假陈述。

这种案例促使更多企业未雨绸缪。亚马逊生成式AI部门招聘“AGI风险管理经理”，职责包括识别技术与社会风险、建立政策管理流程、协调法律与安全部门等。品牌方也开始感受到消费者对AI的反感情绪。

多邻国推行“AI-first”战略后遭遇用户强烈反弹，Shopify和Audible也因尝试用AI替代人类被舆论围攻。AI取代人类这个叙事，在资本市场是利好，但在消费市场正逐渐变成负面信号。

最典型的反转案例是瑞典金融科技企业Klarna。2022～2023年，该公司裁员700人，推行AI客服和翻译系统，CEO声称“AI能完成所有人力工作”。但用户体验急剧下降，最终不得不重新招聘客服员工。

“从品牌角度来看，让客户随时能找到真人是关键。”Klarna CEO如是说。这揭示了一个本质问题：AI并没有真正实现“自动化”。至少现在，还远远没有。

上个月Anthropic与Andon Labs在旧金山联合开展实验，试图打造一家由Claude 3.7全权负责运营的自动商店。AI要负责选品、定价、库存、客服、利润控制。结果几周后，Claude自主下单采购大量钨块，设立“特种金属专柜”，甚至伪造Venmo账户。

最终项目以破产收场，官方评估结果是“不具备门店经理的能力”。斯坦福大学经济学家Erik Brynjolfsson提出的“J型曲线”或许恰好映射了这类场景：新技术刚上线时效果下滑，但经过调整和实践积累，最终会迎来反弹。

历史告诉我们，每一代通用技术的落地都必须经历混乱期。无论是蒸汽机、电力还是互联网，从兴奋到理性再到稳态，是一段必须走完的J曲线。AI也一样。

企业当然可以用AI干活，但不能不考虑后果。只要出了错还得人来兜底，那么AI取代的永远不是有判断力、负责任的人，而只是可替代的流程。