不要让“AI工作流”拖垮你的公司

台湾省职场正面临一个令人担忧的现象，即“AI作品废料”（workslop）的蔓延。这一现象由BetterUp和斯坦福大学社交媒体实验室的研究人员提出，指的是AI生成的内容虽然看起来很精致，但缺乏实质性的进展。这种现象不仅造成了一定的困扰，还导致员工浪费大量时间纠正或重做这些作品，每年给一家拥有10,000名员工的公司带来约900万美元的财务负担。

特朗普总统的“AI行动计划”将无差别地推广AI使用，这无疑会加剧这一问题，无论是在联邦政府还是私营部门。这种现象不仅损害了生产力，还导致员工对同事的能力和可靠性产生怀疑，影响团队间的协作。当54%的员工认为使用AI的同事不够有创造力，42%认为不够可信，37%认为不够聪明时，人际成本可能超过财务成本。

人们通常会将问题归咎于技术本身或员工的懒惰，但这种观点完全忽略了问题的本质。在员工将AI视为神秘的“黑箱”时，这种现象尤为普遍。员工感到被迫使用AI，但并不真正理解其功能，这种压力源于所谓的“自动化焦虑”。调查显示，89%的员工担心AI对其工作安全的影响，65%的员工担心AI会取代他们的职位。当员工看到有关AI导致裁员的新闻并担心被淘汰时，他们就会表现出一种表面的采用行为。

这种现象形成了一个恶性循环。员工为了证明自己在使用AI，即使生成的内容质量低下，也会迅速完成任务。一位项目经理解释说：“这种低质量的工作浪费了我大量时间和精力。由于是上级提供的，我不敢直接指出其质量差，要求重新做。因此，我不得不承担本应由上级负责的工作。”

结果是，发送者节省了几分钟的时间，而接收者则需要花费数小时来解读、编辑或重新开始任务。有远见的组织通过培养围绕AI的自主和共创文化来对抗这一趋势。这一基础原则简单而深刻：人们支持他们创造的东西。这种方法将员工从被动的AI生成内容消费者转变为积极的AI解决方案构建者。通过利用低代码和无代码平台，非技术员工可以设计和构建符合其特定工作流程的AI助手。

员工在构建工具时必须进行批判性思考，定义成功的结果，结构化必要的输入，并迭代地完善提示以确保质量和相关性。当正确使用时，AI从神秘的“黑箱”转变为解决已理解问题的透明伙伴。

这种亲身体验不仅揭开了技术的神秘面纱，还使员工对输出质量产生强烈的归属感。低代码平台使员工在学习AI的固有限制时建立信心，这反而增加了他们的舒适度，使他们成为更敏锐的批判性思考者。

这种能力培养模式在实践中证明是有效的。例如，一家中型律师事务所的助理开始使用公共AI工具撰写法律文件的初稿，但结果往往包含模板语言，忽略了关键的司法细节，浪费了高级律师的计费时间。在转向共创模式后，助理和初级同事团队构建了自己的“合同审查助手”，并将其训练在公司最成功的简报和合同的精选库上。AI辅助的初稿一开始就与公司的标准高度一致，减少了高级审查时间和相关费用。

在另一例中，一家制造公司的质量控制团队最初使用了一款通用的数据分析工具，生成的报告过于高层，无法采取行动。团队参加了一个研讨会，构建了自己的“缺陷跟踪机器人”，设计它将传感器数据与维护日志进行交叉引用。由于他们自己设计了逻辑，机器人产生了具体且可操作的见解，促进了生产率的提高和缺陷的减少。

消除“作品废料”需要领导层的刻意转变，优先考虑策略而非工具，进行就绪评估以了解文化和技术差距，然后部署任何平台。领导者应培养自主性而非依赖性，将AI视为构建模块，并投资培训非技术团队创建自己的解决方案。组织必须通过促进团队关于高质量AI辅助工作的讨论并创建分享最佳实践的社区来建立明确的标准。最后，衡量结果而非活动至关重要。激励措施应奖励实质性成果，如解决实际问题、提高团队协作或提升交付质量的工具，而不是生成的AI提示数量等虚荣指标。

“作品废料”表明AI实施浅薄且无效。前进的道路不在于寻找更好的AI模型，而在于采用一种更周到的领导方法，赋能员工，培养创造性的文化，并建立真正的人本AI能力。这是将技术潜力转化为真正、可辩护的竞争优势的唯一可持续路径。（来源：国会山报  https://thehill.com/opinion/technology/5628196-overcoming-ai-workslop/）

AI正在创造新工作。根据3位专家的说法，以下是值得关注的新职位及其职责。

在人工智能时代，新兴的职业角色正在出现，这些角色主要围绕人类与人工智能的协作展开，结合了机器学习、心理学、组织设计和工作流程管理等多方面的知识。这些角色包括决策设计师、数字伦理顾问和AI体验官等。

决策设计师、数字伦理顾问和AI体验官等职位听起来颇具未来感，但目前它们主要还是如此。JFFVentures的管理合伙人Sabari Raja表示，大多数公司面临的挑战是如何让人类和人工智能有效协作。这些新角色涉及设计这种协作方式，培训团队，并确定人类判断的介入点。Raja认为，人工智能虽然强大，但需要方向。

这些角色需要理解人类的认知极限、信任破裂点以及在压力下做决策的方式，同时也需要理解人工智能模型的推理方式、它们的失败点以及如何处理不确定性。Raja强调，关键在于围绕人类和人工智能共同设计，将人工智能视为团队成员和合作者。

SAS的全球AI和生成式AI市场策略负责人Marinela Profi指出，随着公司从试点转向生产，人工智能角色的设计正在从现有角色的改造转向为原生AI时代设计。一些角色专注于治理，以安全和战略性地管理人工智能。例如，AI决策设计师将确保高风险决策（如欺诈检测、贷款审批和信用评分）的制定过程。AI体验官则负责确保公司的AI与公司的价值观和业务目标保持一致，关注人们如何与AI共存。

Humanoid Global的首席执行官Shahab Samimi预测，数字伦理顾问将成为更常见的角色。这些角色将为人工智能和机器人建立安全系统，包括足够的检查点和反馈循环，以早期发现潜在问题。他们还需关注行业标准和监管要求。Samimi认为，当机器与人类互动时，总会出现问题，因此公司需要专注于安全的人。

这些新兴角色只是人工智能对工作场所带来更广泛变革的一小部分。专家指出，尽管人工智能承担更多任务，但人类在环监督仍然至关重要。Raja认为，这将是一场全面的重塑，包括工作流程、技能和管理结构的变革。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/new-jobs-ai-creates-workforce-decision-designer-experience-officer-2025-12）

埃隆·马斯克表示AI将使大多数技能过时——但他的孩子如果想还是可以去上大学

埃隆·马斯克认为人类劳动的时代即将结束，但他仍然希望自己的孩子去上大学。

在与投资者兼播客尼赫利·卡马特的对话中，马斯克表示，人工智能和机器人技术将对社会产生前所未有的巨大影响，甚至传统的高技术技能也可能变得无关紧要。“人工智能和机器人技术是一场超音速的海啸。这将是人类历史上最激进的变化。”马斯克说。

他预测，在不到20年的时间里，工作将成为选择性活动，甚至完全不工作也将成为选择。“我的预测是，在不到20年的时间里，工作将成为可选的。完全不工作也将成为可选的。”马斯克说。

马斯克的孩子们也认识到，他们的技能可能会被AI迅速取代，但他们仍然希望去上大学。“他们同意AI可能会在未来使他们的技能变得不必要，但他们仍然想去大学。”马斯克说。

马斯克对高等教育的态度

尽管马斯克长期以来对正规教育的价值持怀疑态度，认为大学“不是为了学习，而是为了证明你能完成你的任务”，但他在此处采取了更为平衡的态度。“你不一定非得去上大学，”他对卡马特说，同时认为高等教育更多是一种社交环境，而不是技能工厂。

“如果你想因为社交原因去上大学，我认为这是去大学的一个理由——在一个同龄人的学习环境中。”马斯克说，“如果你这样做，尽量广泛地学习各种学科。”

教育与AI的未来

教授和研究人员正在应对AI的崛起及其对教育的影响。德克萨斯大学奥斯汀分校的历史教授史蒂文·明茨上周告诉商业内幕网站，AI并没有使学习变得无关紧要，它揭示了高等教育的浅薄和机械化，并迫切需要重新设计。

加州大学尔湾分校哲学助理教授安娜斯塔西娅·伯格也警告说，过度依赖AI正在削弱基础能力，使初级员工无法在没有数字辅助的情况下独立工作。几位研究人员表示，对于年轻员工来说，最安全的做法不是放弃技能建设，而是加倍专注于AI难以替代的能力。

伦敦大学学院的研究员詹姆斯·兰森上周告诉商业内幕网站，Z世代应该停止专注于职位头衔，而是理解这些角色内的任务，然后展示他们如何比同龄人更有效地监督和扩展AI。马克·库班则认为，学会批判性地使用AI的学生将成为更敏锐的思考者和更强的领导者，而不是更不称职的人。金融专家昆廷·纳森在10月告诉商业内幕网站，随着入门级职位的减少和AI驱动的招聘，年轻人比以往任何时候都更需要培养实际技能，如创业和金融知识。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/elon-musk-ai-replace-jobs-skills-college-education-still-useful-2025-12）

IBM CEO 表示“投入数万亿美元建设AI数据中心根本无法在今天的基础设施成本下盈利”

IBM CEO 阿文德·克里希纳在“Decoder”播客中对AI公司在数据中心上的巨额投资进行了分析。他认为，这些公司在数据中心上的资本支出很难获得回报。

克里希纳指出，建设一个一吉瓦的数据中心需要大约800亿美元。如果一家公司计划投入20到30吉瓦的数据中心，那么资本支出将达到1.5万亿美元。他还提到，AI芯片在五年内必须被完全使用，否则就需要更换，这进一步增加了成本。

克里希纳估计，全球在追求AGI（通用人工智能）方面的总投入可能达到100吉瓦。按照每吉瓦800亿美元计算，总投入将达到8万亿美元。他认为，这样的资本支出需要大约8000亿美元的利润来支付利息，这几乎是不可能实现的。

OpenAI CEO 山姆·阿尔特曼在致白宫科技政策办公室的信中建议，美国每年应增加100吉瓦的能源容量。克里希纳认为，阿尔特曼的看法是一种信念，但他并不完全同意这种观点。

克里希纳认为，当前的技术可能无法实现AGI，实现这一目标的概率在0-1%之间。多位知名人士对AGI的加速发展持怀疑态度，包括Salesforce CEO 马克·贝尼奥夫、Google Brain创始人安德鲁· Ng 和Mistral CEO 阿瑟·门舍。

尽管如此，克里希纳认为当前的AI工具将为企业带来巨大的生产力提升。但他也指出，实现AGI需要更多技术，而不仅仅是当前的大规模语言模型路径。他提出将硬知识与大模型结合可能是未来的一种可能路径。

克里希纳表示，即使如此，实现AGI的可能性仍然存在，但他认为这仍然是一个未知数。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/ibm-ceo-big-tech-ai-capex-data-center-spending-2025-12）

降低房贷利率、同居人士增加和AI助力找房：六项将塑造明年房地产市场的发展趋势

根据Redfin的预测，明年可能是美国房地产市场的一个新篇章。Redfin的经济学家认为，市场将在明年年初迎来一个“重置”期，这将逐步改善购房者的负担能力，并吸引更多买家进入市场。Redfin首席经济学家陈昭和Daryl Fairweather表示，2026年的“大住房重置”不会迅速纠正房价，也不会引发经济衰退。

他们预测，30年固定抵押贷款利率将在2026年平均约为6.3%，比2025年的6.6%有所下降。他们指出，尽管存在持续的通胀风险，但美国避免经济衰退的可能性意味着美联储可能不会像投资者预期的那样大幅降息。因此，抵押贷款利率可能会偶尔降至6%以下，但不会持续很长时间。

预计2026年将出现大规模的再融资热潮，因为许多近期购房者的借款成本将有所降低。Redfin预计，再融资活动将比2025年增长超过30%，达到6700亿美元。大约20%的有房贷的房主目前的利率高于6%。

房价增长将放缓，预计2026年房价将比2025年增长1%，而工资增长预计保持在4%左右。这将使购房变得更加负担得起，因为房价的增长速度将低于工资增长速度，这是自金融危机以来的首次。较低的抵押贷款利率将使月供增长速度低于工资增长速度。

预计2026年房屋销售将略有增加，Redfin预计现有房屋销售将达到420万套，比2025年调整后的410万套有所增加。这得益于抵押贷款利率下降和负担能力略有改善等因素。

Redfin预计，由于住房负担能力的改善不足以阻止年轻人与室友同住或推迟生育，千禧一代和Z世代的 homeownership 率将在2026年保持稳定。他们预计，家庭构成将进一步远离传统的核心家庭，更多成年子女将与父母同住，反之亦然。他们还预计，朋友之间将共同购买房产，通常会签订类似婚前协议的协议。

此外，Redfin预测，高购房成本将使家庭规模变小，生育率预计将继续下降。他们还指出，人工智能将在购房过程中发挥更大作用，成为“匹配者”，帮助购房者找到符合预算和其他需求的房产。购房者将能够进行精确搜索，并与搜索网站进行互动，提供反馈以定制搜索结果。（来源：商业内幕  https://www.businessinsider.com/housing-market-2026-outlook-mortgage-rates-prices-buying-a-home-2025-12）