55%裁人企業(yè)認(rèn)錯！福特澳行踩坑，AI終究替代不了人工？

最近幾年，伴隨著人工智能的高速發(fā)展，AI已經(jīng)迅速在我們的生活中普及開來，以至于不少公司甚至都希望趕快把員工裁掉，利用AI來降本增效，實現(xiàn)利潤的全方位提升，然而就在最近卻有媒體發(fā)出不同的聲音，有些公司突然發(fā)現(xiàn)裁員似乎裁早了，為啥會又越來越多的公司發(fā)生AI不能替代人工？

一、后悔裁員裁早了？

據(jù)財聯(lián)社的報道，一些專家和反對者曾經(jīng)預(yù)測，人工智能將對全球勞動力市場造成嚴(yán)重沖擊，而這似乎也被科技行業(yè)及部分制造公司的裁員計劃所印證。但有新的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，一些公司已后悔之前因人工智能裁員。

Intuition Labs的一份報告指出，在預(yù)算中只關(guān)注用技術(shù)取代人類，而不投資于培訓(xùn)或技能提升，將導(dǎo)致團(tuán)隊無法有效利用人工智能。大力推行自動化的公司中，許多公司后來都后悔裁員，因為他們裁掉的恰恰是那些負(fù)責(zé)監(jiān)督人工智能的關(guān)鍵人員。

另根據(jù)Orgvue的報告，39%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者因人工智能部署而裁員。其中55%的人承認(rèn)，他們在裁員問題上做出了錯誤的決定。

近日，美國汽車制造巨頭福特宣布重新聘用數(shù)百名經(jīng)驗豐富的工程師，以解決自動化系統(tǒng)無法處理的質(zhì)量問題。福特汽車硬件工程副總裁Charles Poon，人工智能是一個很棒的工具，但它的效用取決于你用來訓(xùn)練它的信息質(zhì)量。

除了福特之外，澳洲聯(lián)邦銀行以及軟件巨頭IBM也出現(xiàn)了自動化后效率不佳的問題。去年，澳洲聯(lián)邦銀行裁減了40多名客服人員，并用人工智能語音機(jī)器人取而代之。人工智能系統(tǒng)不堪重負(fù)，導(dǎo)致客服系統(tǒng)癱瘓，電話量積壓，迫使聯(lián)邦銀行撤回了裁員決定。

無獨(dú)有偶，即使是被譽(yù)為硅谷鋼鐵俠的馬斯克最近也在宣布對于AI使用的限制，據(jù)美國科技媒體The Information報道，從7月6日起，特斯拉每位員工每周AI花費(fèi)上限為200美元。超出部分，需要單獨(dú)審批。并且不再把AI作為最大的助力。

二、為啥越來越多的公司發(fā)現(xiàn)AI不能替代人工？

近兩年，AI浪潮席卷商業(yè)世界，不少公司仿佛抓住了“降本增效”的救命稻草，在裁員名單上大筆一揮，把AI當(dāng)成了能替代一切的萬能鑰匙。可如今，越來越多企業(yè)回過神來，發(fā)現(xiàn)自己當(dāng)初的裁員動作，實在操之過急，這件事我們該怎么看？

首先，AI從不是插上電就能跑的永動機(jī)。很多企業(yè)對AI的認(rèn)知，停留在互聯(lián)網(wǎng)宣傳的理想化場景里，認(rèn)為只要接入大模型、上線智能系統(tǒng)，就能自動完成工作、替代大量人力，是插上電就能持續(xù)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的永動機(jī)。但真實的產(chǎn)業(yè)落地，和輿論渲染的完全不一樣。任何企業(yè)級AI應(yīng)用，都不是一次性部署就能長期使用的，它高度依賴持續(xù)的數(shù)據(jù)投喂、精細(xì)化的提示詞調(diào)優(yōu)、海量錯誤輸出的修正迭代。沒有人工持續(xù)介入優(yōu)化，AI模型的輸出精度會持續(xù)下滑，適配性會越來越差，最終淪為擺設(shè)。

很多企業(yè)此前只看到了AI替代人工的顯性成本節(jié)省，卻完全無視了AI運(yùn)維的隱性人力成本。簡單來說，AI替代的是基礎(chǔ)執(zhí)行人力，卻催生了數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型調(diào)優(yōu)、內(nèi)容復(fù)核、場景適配、問題糾錯等一系列全新的人工崗位。不少企業(yè)盲目裁掉一線業(yè)務(wù)人員、基礎(chǔ)運(yùn)營人員后才發(fā)現(xiàn)，原本這些員工日常積累的業(yè)務(wù)經(jīng)驗、場景數(shù)據(jù)、問題處置方式，正是AI正常運(yùn)轉(zhuǎn)的核心支撐。比如說，AI的確可以替代客服很大部分的工作，但是一旦企業(yè)全方位用AI替代客服的時候就會發(fā)現(xiàn)，客服真正解決復(fù)雜問題的能力，那種需要同理心和梳理清楚用戶各種稀奇古怪表達(dá)中真正訴求的能力是AI所不具備的。

人工裁掉了，配套的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、場景認(rèn)知、糾錯能力也就消失了，AI不僅無法高效工作，反而頻繁輸出錯誤內(nèi)容，拖累整體業(yè)務(wù)效率。這也是當(dāng)下很多企業(yè)最直觀的感受：單純靠AI脫離人工，不僅降不了本，反而會增加大量隱形投入，得不償失。

大規(guī)模推行AI化的公司容易陷入“要素錯配”陷阱。在一個生產(chǎn)體系里，各要素得匹配才能出效益。現(xiàn)在的情況是，AI輸出的質(zhì)量高度依賴于人工的輔助，特別是那些具有專業(yè)判斷力的復(fù)核人員。很多企業(yè)把那批懂業(yè)務(wù)、有經(jīng)驗的老員工裁了，留下的只是一群對著屏幕發(fā)呆的操作員，或者是根本看不懂AI在說什么的管理層。這時候，AI產(chǎn)出的東西沒人能把關(guān)，錯誤率直線飆升。

更要命的是，AI本質(zhì)上是個基于概率的生成模型，它只能在既定的框架里解決問題，它不會主動突破規(guī)則，更別提什么市場創(chuàng)新了，這可能就是目前AI與人類最大的區(qū)別。商業(yè)競爭靠的是什么？很多時候靠的是那一點(diǎn)點(diǎn)“不講理”的創(chuàng)新和直覺，在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特將其歸納為“破壞性創(chuàng)新”，但是就是這個“破壞性創(chuàng)新”往往就是AI給不了。結(jié)果就是，那些已經(jīng)AI化的工作流程，因為缺乏創(chuàng)新和判斷力，又得重新把人工找回來摻和進(jìn)去，這其實是一種資源的巨大浪費(fèi)。

AI缺乏共情能力，它聽不懂弦外之音，更理解不了客戶憤怒背后的深層訴求。這時候，一個有經(jīng)驗的人工客服，可能幾句軟話就能把事兒平了，但AI可能只會機(jī)械地復(fù)讀條款，直接把客戶氣跑，筆者最近在不少互聯(lián)網(wǎng)公司和商業(yè)銀行的AI客服中有深刻體驗，AI車轱轆話來回說，讓人無力吐槽。這種在復(fù)雜場景下的無力感，讓很多企業(yè)意識到，所謂的“標(biāo)準(zhǔn)化”只是理論上的烏托邦，現(xiàn)實中處理“例外情況”的能力，才是企業(yè)的核心競爭力，而這恰恰是AI的短板。

第四，從目前這個階段來看，AI的確可以極大地提高效率，這一點(diǎn)毋庸置疑。但指望它完全替代人工，至少在可見的未來，還是一個代價高昂的幻想。特別是最近一段時間，大家都注意到了，大模型的調(diào)用成本，也就是token費(fèi)用，其實一直居高不下。當(dāng)你把API調(diào)用費(fèi)用、算力租賃費(fèi)用、數(shù)據(jù)治理成本、以及為了維護(hù)AI系統(tǒng)而新增的工程師團(tuán)隊成本全部算上，你會發(fā)現(xiàn)，用它來完全替代一個中等水平員工的成本，可能并不劃算，甚至更貴。這就像用一架精密昂貴的無人機(jī)去取代一個提著籃子采茶的農(nóng)婦，賬不是這么算的。

所以，AI的最優(yōu)定位，應(yīng)該是輔助人類的效率工具，而不是完全的替代品。它最好的角色，是成為員工手里的那把“瑞士軍刀”，幫他們從繁瑣、重復(fù)、低價值的信息檢索和整理工作中解放出來，讓他們有更多精力去做那些需要判斷力、創(chuàng)造力和情感連接的高階工作。通過AI賦能你的員工，讓一個普通員工能發(fā)揮出骨干的效能，這比簡單粗暴地裁員，要聰明得多，也有效得多。畢竟，工具的價值在于被人使用，而不是取代使用工具的人。

因此，技術(shù)替代人類從來都不是一蹴而就的線性過程。每一次技術(shù)變革都會帶來陣痛，但陣痛之后往往是生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。企業(yè)在面對AI浪潮時，與其在舊世界里恐懼和盲目試錯，不如主動走進(jìn)新世界，重新審視人與機(jī)器的邊界。

畢竟，被淘汰的從來不是某個具體的崗位，而是那些可被輕易蒸餾的標(biāo)準(zhǔn)化工作能力。只要人類還掌握著定義問題、共情他人和突破規(guī)則的能力，AI就永遠(yuǎn)只能是工具，而人，才是駕馭工具的主人。