## 819｜微软新工作未来报告：六条反常识发现，承认自己用AI反而不被信任

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我最近在一个公众号下面看到一条典型评论，一位读者说“本来觉得你这篇写的还挺好的，但是没有想到你是用AI写的，果断取关”。细想起来有点荒谬，因为我看了那篇文章，里面估计只用AI做了资料搜集和语气优化。

你可以想象一个场景：你用AI帮你写了一份方案，效率翻倍，质量也不错。结果你主动告诉同事“这是AI帮我做的”，他们对你的能力评分反而降低了。

这不是假设，是我最近在一份微软报告里看到的真实研究发现。

先和你简单介绍下这个报告。微软研究院每年会发布⼀份《新工作未来报告》（New Future of Work Report），这个系列的报告从2021年开始，至今已发布第五版。和以往不同，在第五版报告里，他们把关注点从“一个人用AI能多厉害”转移到更麻烦的问题上：团队、组织、整个公司，能不能靠AI一起变得更好？

说实话，答案没那么乐观。报告里藏着好几个反常识发现，非常值得认真看，今天我就和你分享一下。感兴趣的同学可以好好翻翻原报告，地址我也放在文稿末尾了。

第一个发现是，披露AI的使用，反而更不被信任。

先回到开头那个场景。研究发现，在工作场所，一旦别人疑似你在用AI，对你的道德评价就会下降，你会被认为更懒惰、能力较低、不够勤奋、不可信甚至不道德。这种评价偏见还有性别差异：同样是使用AI辅助写代码，女性软件工程师被扣的能力分数是男性的两倍多，女性程序员被扣掉13%，男性程序员只被扣掉6%。

这件事有意思的地方在于，AI本身没问题，问题是社会共识还没跟上。我们的大脑里有一套根深蒂固的判断，自己做才算本事，借助工具是走捷径。理性上知道AI是工具，但情感上还是会扣分。这个矛盾，短期内不会消失。

第二个发现是，你省下的时间，队友在帮你填坑。

报告里提到，对ChatGPT企业版用户的调查显示，AI每天能为个人节省40-60分钟。但问题是，你省下的时间有没有转化成团队效率的提升？

为探讨这个问题，报告里提到了一个新词，叫“Workslop”，翻译过来可以叫做“AI废料”，指的就是看起来像样，实际上内容空洞、不完整，甚至包含错误信息的AI生成内容。调查发现，这种东西在职场里非常普遍，约40%的职场员工在过去一个月里收到过“AI废料”，其中40%来自同级同事，18%来自上级。

这些“AI废料”的存在说明，很多时候个人的效率提升，是用队友的额外负担换来的。他们需要花时间花精力解读、核实、修正你发过来的内容，再处理自己的工作。也就是说，在使用AI方面，个人生产力和集体生产力之间，有一道真实存在的鸿沟。这正是这份报告想要正面回答的核心问题。

第三个发现是，你不去使用的能力，大脑真的会还给AI。

这是报告里让我印象最深的一个发现。医疗领域有一项研究，临床医生开始借助AI辅助检测肠息肉后，仅仅三个月，他们独立识别癌前病变的能力就出现显著下降。不是因为他们变懒了，而是那块能力真的在退化，用进废退，大脑很诚实。

编程领域也有类似证据：一些非技术背景的人借助AI完成了技术任务，看起来很厉害。但一旦失去AI访问权限，那种能力立刻消失，没有任何持久的技能沉淀。

报告里把这个现象叫做“认知去技能化”。意思就是AI把人类工作的重心从“通过做来思考”变成了“从输出中挑选”。前者是在锻炼你，后者是在代替你。两件事看起来都是在工作，但对你自己的成长轨迹，影响完全不同。

第四个发现是，刚入职的年轻人，才是这波职场中最惨的。

很多人以为AI对工作的冲击主要集中在中高层，也就是需要替换那些经验老到的职位，但数据显示并不是这样。

报告指出，在高AI暴露度的岗位上，22到25岁年轻员工的就业率比低AI暴露度岗位下降了约16%。而且入职时间最短的那批人，反而是被冲击最重的一群人。注意，这里说的AI暴露度，就是指工作中各种任务被AI取代的程度。

原因不难理解。年轻人刚进职场，承担的往往是最标准化、最容易被AI替代的基础工作，比如整理资料、写初稿、做分析、跑流程，这些恰恰是AI最擅长的。而工作二三十年的人，积累的是判断力、关系网络、对行业的直觉感知，这些东西AI暂时拿不走。

更麻烦的是，年轻人原本应该通过做这些基础工作来积累经验、建立判断力。但如果这些工作被AI接管，他们的成长路径就被截断了。这其实和第三条的“认知去技能化”是同一个问题的两面：一个是用AI之后技能退化；一个是还没来得及用AI积累技能，机会就没了。

第五个发现是，先问AI，是在给自己的创意设限。

这个发现有点颠覆直觉。很多人的习惯是先让AI给几个方向，再自己判断筛选。感觉上是借力，实际上可能是在限制自己。研究发现，如果先独立构思再引入AI，产出的原创想法明显更多；反过来，先看AI的建议再独立构思，产出的原创想法就明显更少。

更麻烦的是，这个效应有残留，也就是即使你之后停用AI，独立构思的质量也没有完全恢复。AI提前介入，会在你的思维里留下某种“锚定”，让你不自觉地在一个更窄的范围内打转，而你自己往往感觉不到。

第六个发现是，AI在团队里，还是个笨蛋。

这是这份报告最核心的命题，也是它和前几年最大的不同。过去几年，研究者们反复证明一件事，AI能让一个人变得更高效。比如法律和行政类任务能节省80%以上的时间，写作、翻译、分析效率都有显著提升。但到了团队层面，这个优势就不存在了。

目前的AI在团队协作上有一个根本性的短板：它不懂“共识是怎么建立的”。两个人对话，会有大量隐性的信号交换，比如确认对方理解了没、调整措辞、感知情绪、建立信任。现有的大语言模型在生成回答时，往往直接输出一个“看起来已经达成共识”的文本，跳过了这个过程。结果就是，AI说的话听起来很笃定，但实际上双方并没有真正对齐。

这也是为什么现在很多地方都在强调一人公司或者几个人小团队。因为在某些特定任务上，个人配合AI的表现，有时候能媲美一个十个人的团队；但在真实的多人协作场景里，AI的贡献远不如预期。

说到这里，报告里还对AI在团队中的可能角色做了几个设想：共同构思者、魔鬼代言人、调解员、会议协调员。这几个角色听起来还挺有意思，我和你简单介绍一下。

共同构思者适合的是头脑风暴场景，可以用来生成新颖建议，帮助完善概念，增加想法多样性；魔鬼代言人主要适合决策环节，可以用来改善团队对AI的适当依赖，放大少数派的声音；调解员主要用在冲突解决环节，综合不同观点，形成平衡的群体意见，减少两极分化；最后一个协调员角色，主要做会议管理，促进信息共享，提高包容性，明确团队目标。

不过报告里也说了，这些方向有潜力，但现在都还是实验室阶段的研究。距离AI真正成为一个靠谱的“团队成员”，还有相当长的路要走。

说了这么多，我们回头看微软《新工作未来报告》发布的这五年，会发现每年的核心问题都不一样：

我顺带翻了一下2021年那版报告的预测。当时最大的判断是“灵活工作将长期存在”——这个准了。还有一个判断是“Z世代面临风险”——这个也准了，年轻人处境更难这件事，五年来没有改变。

不过，2021年最大的盲区，是完全没有预见到ChatGPT这些大语言模型的出现。那一年的报告通篇在讨论远程工作和混合办公，没有一句话提到大语言模型。这当然没办法苛责，毕竟ChatGPT是2022年底才出现的。但这件事本身也说明，技术的跳跃有时候快到让所有人都来不及预判。

所以，在这里我必须补充说明一点，给自己叠个甲。这份报告的所有数据，都是基于2025年的研究。而我们都知道，进入2026年之后，以龙虾（OpenClaw）为代表的主动型AI智能体掀起新热潮——各类Agent产品开始真正走进企业的工作流，技术影响的深度和广度又上了一个台阶。

这也意味着，这份报告里那些关于“AI在团队中表现不佳”的结论，可能很快就要被重新检验。那么，今年微软的第六版报告会写什么？我觉得值得期待。到那时，今天的这些“反常识发现”，也许会变成新研究的常识起点。

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最后，聊一件咱AI学习圈的事。

做财务的同学应该都有这种体验：月末对账，几百笔银行流水，摘要写着“货款”或者一堆乱码，根本认不出对应哪张订单。对不上就截图发给销售，对方正忙没空回，一来一回半天没了。每个月都要重演一次。

但这套流程其实可以自动化掉：把你脑子里那套匹配逻辑说清楚，让AI生成脚本，剩下的它自己跑。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 1.微软最新文章：
> https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/new-future-of-work-ai-is-driving-rapid-change-uneven-benefits/
> 2.2025新工作未来报告原文：
> https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/12/New-Future-Of-Work-Report-2025.pdf

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