自从大模型诞生之后，不少打工人就希望能让AI替代自己一部分工作提高工作效率。事实上也确实有人用AI协助工作，但问题是，真的提高效率了吗？

-我发现了一个AI图像生成工具

-我输入需求

-它就会给我输出结果

-如果不满意，不断的点刷新，它就会给我不断迭代结果

-直到一个相对满意的结果呈现给我之后，我交付了。

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老板说：“我感觉这个元素应该饱满一点”

我开始局部重绘，进行了多次的微调

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运营说：“这个表意不符合业务场景”

我开始替换掉主元素，进行了多次的溶图

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工程说：“我只要主体物就行，麻烦给我切下图”

我开始把图片算法放大、截出主体元素并用另外一个工具给背景去掉

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AI在里面提效了吗？好像是有提效，但是为什么感觉还是和传统工作流耗费的时间差不多呢…

为什么都想借助AI提效？

这个时代节奏太快了，这一问题的背后，是人类社会对“快”的狂热追求。我们希望做得更快、更好、更省力，从工业革命到信息时代，这种趋势从未停止。然而，当AI 以惊人的速度介入我们的日常时，我们真的如愿以偿了吗？还是说，这种“无脑应用”反而让效率变成了一种表面现象，掩盖了深层次的低效与困惑？更重要的是，我们该如何理性地使用AI工具，使其真正成为生活和工作的助力，而非一种快节奏焦虑的放大器？

在这个快速变化的时代，似乎每个人都在追求更高的效率。我们似乎都是这样：看剧用倍速、看书先翻阅书评、甚至做一张简单的图片都要找各种AI工具来“加速”创作。我们常常急于求成，仿佛不能再慢下来了。是人心浮躁吗？我反而更觉得是我们被这个时代的节奏“裹挟”着无法停歇。

追求效率并不是优先目标

马尔科姆曾提出过“10,000小时法则”，即任何人在某个领域达到大师级水平，需要至少10,000小时的练习与积累。然而，这一理论本身的核心是“慢”的过程，需要耐心、专注和时间的沉淀。而今天的我们，面对瞬息万变的技术和信息流，似乎已经没有那么多耐心去等待一个深刻的理解或成长的过程。正如他所言，虽然效率的提升能让我们完成更多的工作，但在这一过程中，是否也逐渐丧失了对“慢”的真正领悟？

在如今这个信息爆炸的时代，很多人反而把追求效率视为优先目标。就拿追剧举例，早期大家普遍习惯于按部就班地观看剧集，可如今许多人已经选择开倍速，甚至在抖音上会有很多博主针对一部2小时的电影做3-5分钟的电影解说。原来我们可能看一部电影需要看好几遍，才能明白其中蕴含的哲理。现在直接就把哲理“塞”进你脑子。你真的会有什么感触吗？反正我没有。

哲理的最大获益者是总结出哲理的人，而不是阅读哲理的人。跳过具象知识，我们只得到了一个不了解深度的空壳话术。而这种快速消费文化，似乎逐渐侵蚀了我们对深度思考和慢生活的追求。

AI真的提效了吗？

我经常开会，有的会议有算法、设计、前后端、运营。有时候一个会一二十个人在讨论一个方案，很多的action和改动点。稍有走神，可能就忽略了一个细节的讨论。我每次都录音，回去再慢慢听一遍，以防漏掉细节的改动。后来我开始用讯飞听见，把每次的录音转成文字，我不再需要听一遍，只需要浏览一遍文案，找到关键讨论的时间节点去看文字稿就好了，我感觉确实提高了一些效率。

后来我觉得慢了，我开始训练了一个会议纪要的模型助手，可以将我转文本的录音稿做整理，并输出纪要。我自觉聪明，之后的每次开会我都漫不经心，心里想着反正回头我有AI整理会议纪要。

后来有一次开会结束后，我还是用AI整理出会议action，然后针对讨论点进行整理和修改，自豪满满的在第一时间发给同开会的同事，觉得自己可牛了，非常有效率。

我同事指出很多地方和讨论的不一致，甚至有些是相反的，我只能悻悻地说：还有点瑕疵！自从那一次后我再也没有用过AI帮我整理会议纪要，每次还是自己一边听一边记下action。

怎么用AI才能提效？

AI真的可以提效吗？肯定是可以的。

以设计师举例，很多时候要用多个软件配合才能产出一张好看的符合业务逻辑的图片，现在可能用AI 不到5分钟给你生成一批。但是还是那句话，AI的提效是需要和场景相结合的，即便AI产出的图片再好看，如果不符合业务场景，运营也是不会投放的。这也是工作中经常发生的事情，设计师觉得整体方案没问题，但是运营觉得表意不明，甚至表意不符，就不会让你上线。

AI的强悍就在于用户体验到的就是输入-输出，把中间传统的复杂节点全部覆盖掉，只保留端到端。AI的链路节点一般就是：获取-总结（分析）-输出。

我可以说一下我现在在用的比较成功的一个场景，就是职场面试！ 我之前大大小小的面试不下20次，有时候碰到压力面，面试官会问很多的问题，问得我大脑过载，甚至一片空白。而下来之后呢，全然忘记刚才的问题。这是经常有的事。

后来我也和在开会一样，用了AI总结的能力，我炼制了一个面试复盘助手。当我把每次面试的复盘转文本发给它之后，它都会给我以可视化的表格以及精确的分析整个面试的过程，并且针对我这次面试进行打分和判断我通过的概率。 几乎现在没有怎么去再微调这个Prompt，依旧很好用。

提效的核心在于

AI，从长远看一定会非常厉害，但是他应该是在很多生产力量变到一定程度的时候产生的质，所以你对职场人来讲，就是要利用好现在的不完美的AI本质，再缩小AI的服务范围，让它极致垂直化，有契合场景。

为什么我用AI去总结面试内容顺风顺水，而用在会议纪要上反而起到了反作用？

1、面试一般是一对一，而会议基本是多人讨论。形式不同，会直接影响到投喂的文本质量。而投喂的文本质量有太多杂乱的信息，就会导致输出有误。

2、它不能代替我判断。面试一般是一问一答，一般一个话题最深进行三轮就结束了。而会议中多人参与讨论的点，会不断被推翻，相互输出，最终确定一个版本。

3、总结的本质是对具体内容的分析和高度概括。而我们所投喂的语料都是以语音转文本后的文件为参考。本身就脱离了正确的对话情景，AI是没办法身临其境去判断文字的指向。面试内容相对单一，一问一答。不过会议的多人讨论，很多的list需要分段总结，容易出错。

4、如果你不了解，你无法确定AI的总结就是准确的。面试我们都是高度集中的状态，基本上下来我们也能对大致的讨论内容有一个前置意识。会议如果我们完全走神，加上讨论信息过载，我们自己对于正确的信息没有记忆点，更无法判断AI所总结的是否是正确的。

所以单就AI总结来看，不是所有内容都适合，包括但不限于文本、视频。比如博客类的多人访谈，内容过于分散；又比如电影，仅看字幕，脱离画面，是无法总结的。 AI是否提效的前提在于是否有相契合的场景，对于AI的使用是否足够垂直化。

小结

虽然AI的未来前景广阔，但当前的应用仍然存在着泡沫。利用好现在的不完美AI本质，缩小服务范围，让AI在特定领域中发挥极致的垂直化效能，是现阶段最明智的选择。我感觉AI特别像是一个聪明但是现在还不是很职业化的一个实习生。然后你要给他一个SOP，让他做一些很垂直很细小的事情。

就像我在文章开头说的那样，AI它有时候不一定真的提效。我们不能因为追求速度而忽视质量，AI的应用需要我们更深入地思考，找到适合它的场景，合理利用它的能力。