## 594｜花生长树上了？别赖AI，是我们“装样子工作”太多了

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

上周，我闺女发给我一篇新闻，可能同学们都看到了，内容是关于良品铺子的商品宣传图：一张图里，花生竟然长在树上，一串一串的，像葡萄一样挂着；另一张图里，收割机像收割麦子一样在收割花生。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025083120/1886183220379144724/083120.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025083120/1886183231117150656/083120.png)

好家伙，这是要把花生改造成新物种吗？

我第一反应是，现在有些人对农作物常识真是“五谷不分”。这情形，就像当年80后上学时，上一辈人对我们的评价一样。第二反应是，这AI水平不怎么样，连最基本的农业常识都不知道。第三反应，我才陷入思考——这到底是怎么回事？

说实话，作为一个每天和AI协作的人，我对AI犯错这事儿并不意外。毕竟AI有时会出现幻觉，这是大家都知道的事情。但让我脊背发凉的是，这种连小学生都知道的常识错误，居然能堂而皇之地出现在一个年营收几十亿的大公司的官方宣传材料里。

我用一句非常简单粗糙的指令词“帮我画一张花生地丰收的情景”，测试了几个国内主流的生图应用，从豆包到即梦，它们都能准确地呈现花生从地里拔出来的场景。我在下方放了一张豆包生成的图，你可以看看。如果不相信，你花五秒的时间，自己也去尝试一下。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025083120/1886183259033850388/083120.png)

这说明什么？说明问题根本不出在AI身上，而在于这张图片，应该是他们的员工自己特意编写的图片提示词，例如“郁郁葱葱的花生地，每一株花生苗上都像秋天的葡萄藤一样，长满了丰满的花生”。而AI以为工作人员不是在考验它们的常识能力，而是在考验它们的图片创意能力。

所以这件事情，其实需要关注的压根不是AI幻觉，因为这张缺少常识的图片，根本不是AI的正常水平所能产生的。问题在于这张图片为什么能上线，是不是意味着我们的一些企业虽然看起来用上了AI，但从内核和流程来说，压根就没有为AI时代做好准备。

我们总说AI要颠覆这个、改变那个，但很多时候，真正需要被颠覆的，是我们自己那套陈旧的工作方式。

按理说，一个正常电商企业的宣传内容发布流程应该是这样的：运营或设计师用AI生成图片→项目经理审核→店铺或电商负责人确认→最终发布。这中间至少有三四个人，本应能发现问题才对。

但现实却是，这些明显有问题、“一眼假”的图片，就这么堂而皇之地发了出去。

这说明什么？说明在这个流程里，很可能根本没有人“真正在工作”，大家都在走过场、做表面功夫。设计师或许会想“反正后续有人会检查”，项目经理可能会觉得“反正有品牌负责人最终把关”，品牌负责人又可能默认“反正设计师是专业的”。结果就是，每个人都觉得自己完成了工作，可实际上，没有一个人在真正负责。

这就是问题的核心所在：我们的工作流程还停留在“人工时代”，但使用的工具已经进入了“AI时代”。

给你讲一个历史小故事，或许能更直观地理解这种矛盾。19世纪60年代的美国南北战争，恰逢后膛枪取代前膛枪的技术革命。对武器与军队的发展历史来说，这也是一次颠覆性的工具革命。因为后膛枪的装填速度比前膛枪提升3倍，射程也实现翻倍，更关键的是，士兵装弹时可以卧倒操作，无需再站立着从枪口填装火药，安全性与隐蔽性大幅提升。

然而，即便工具完成了迭代，南北战争双方的军官仍固执沿用拿破仑时代的“密集纵队战术”，也就是士兵们肩并肩紧密排列，以整齐的队形缓慢推进。更荒谬的是，士兵开枪后，还会依照前膛枪时代的遗留习惯，坚持站立装弹，即便面对敌方后膛枪织成的密集火力网，也绝不能卧倒，只因“卧倒会破坏队形”。在南北战争初期的布尔河战役中，北方军一天内伤亡3000人，南方军伤亡2000人，这样的伤亡规模远超当时医疗体系的承受能力，战场上“伤兵哀嚎彻地，断手断腿堆成小山”，场面惨烈至极。

深究根源，是那些西点军校毕业的军官们，始终迷信“教科书式战术”，认为“散开作战是流氓行径”，甚至嘲讽散兵战术“不符合军人荣誉”。

你不妨想想，我们现在的情况和这多像啊？明明有了趁手的AI工具，可公司的整套流程，还是和五年前、十年前一样，本质上没什么区别。

最近看到《快公司》网站上一篇专栏文章的观点，让我印象很深。

美国圣路易斯联邦储备银行的一项研究发现，使用生成式AI的员工，每周平均节省了5.4%的工作时间。这比例听起来不多，但换算一下就很直观：如果一个人每周工作40小时，那就能节省2.2小时。

不过作者想表达的，并不是这家银行的AI落地能力有多强，也不是鼓吹AI能提升多少效率，而是借此指出一个关键问题：我们过去的工作里，其实有大量时间都在做“AI几秒钟就能完成”的事情。

文章中还提到，人类学家大卫・格雷伯针对这类工作提出过一个概念，叫“BS经济”。这个缩写听起来好像挺高深，其实就是“Bullshit”的缩写，指的就是那些徒有其表、没有实际意义的工作。用我们老家的话来说更直接，这种工作就叫“装样子工作”。

有意思的是，大卫・格雷伯做这项研究时，人工智能还只是个非常小众的概念；但他研究里的很多内容，在我看来，到了AI时代反而焕发了新生，甚至更值得我们关注。

我跟你简单梳理一下，估计说的过程中，你会特别有共鸣。2013年，大卫・格雷伯在《STRIKE!》杂志上发表过一篇短文，用中文翻译过来的标题就是“论职场中的‘狗屁工作’”。

他在文中提到，现代职场体系里，充斥着很多“看起来必须、其实可有可无”的岗位或任务，这些岗位即便消失，也不会影响组织的正常运转。他把这类“无意义工作”界定为：连当事人自己都说不出存在价值，却必须装作它有意义的一类工作。和这类工作形成鲜明对比的，是“很苦很累但有用的脏活累活”。

2018年，作为研究“无意义工作”的专家，他经过几年时间收集资料、走访调研，写成了一本同名图书。这倒让我陷入了一种纠结的矛盾情绪：一个专门研究“无意义工作”的专家，他的研究本身，到底是有意义还是无意义的呢？

他的书里有两组数据，让我记忆深刻。一组是2016年的一份调查，数据显示，美国办公室人群花在“本职核心工作”上的时间，从之前的46%降到了39%；其余的大量时间，都被会议、邮件、行政工作给稀释了。换句话说，也就是程序员本应用来写代码的大量时间，要分给各种沟通协调会；设计师本应用来创作的大量时间，要耗在听需求方说“虚无缥缈的创意”上；运营本应用来和用户沟通的大量时间，要浪费在听老板“务虚画饼”的会上。而这些，都属于他所说的“无意义的任务”。

另一个数据来自2015年，YouGov在英国做的一项民调显示，37%的在职者认为自己的工作对世界没有任何意义。

我敢说，要是现在咱们也做一次类似调查，相关指标的现状估计会更可怕。而且大卫・格雷伯在书里，还专门对“无意义的工作”做了盘点，把它们分成了五种不同类型。

第一种是门面型，这类工作存在的意义，本质是让上级显得更重要。比如最近有件事：一家大厂的副总裁想约我吃饭，却一直派手下的总监来传话。我当时特别纳闷，这位副总裁明明有我的微信，自己发个消息问一句就行，为啥非要绕这么大个弯？直到看到这个分类，我突然悟了。

第二种是对抗型，就是“别人有，我们也得有”，别管用不用得上。就像看到别家公司有新媒体团队、有公关团队，或是在做创始人IP，不管自己公司需不需要，先把这些岗位和业务配齐再说，仿佛少了就落了下风。

第三种是补锅型，就是专门有人来修补“本不该存在的缺陷”。有些事明明一次流程优化就能彻底解决，却偏要安排一个人在现有流程里重复手动操作。

第四种是打勾型，就是为了证明“我们做了”，而在流程里专门负责打勾确认的岗位和任务。其实很多公司的内部审批流程里都有这种情况，我最近看我们内部的一些审批流程就发现，有些流程存在一些环节，审批人几乎是秒点通过；说实话，我自己收到一些审批时，也常会飞快地点了“同意”。我觉得这种就是“无意义”的任务，但按传统思路，可能会批评我这种审批态度不负责任。但我反而在想：这些流程运行了这么久，我“不负责任”地快速审批也这么久了，公司既没出问题，也没受影响，那是不是说明，我这个审批环节本来就该直接砍掉？

第五种是指派型，说白了这就是我们常说的企业里的“传声筒”，自己不用实际干活，主要工作就是传达公司或上级的指示。

其实看到这五种无意义工作的分类，我们很容易就会联想到自己的工作内容，不少日常事务，好像都能对号入座。特别是现在AI越来越先进，我发现被AI接管的工作都是什么？是写邮件、整理会议纪要、制作PPT、撰写报告……这些曾经看起来很“专业”的白领工作，如今AI做起来不仅更快，质量还不差。

AI的出现，就像一面照妖镜，一下子照出了我们工作里那些“装样子”的部分。原来有这么多看似忙碌、看似重要的事，本质上只是在重复固定模式的机械劳动。原来很多白领岗位上的工作，从一开始就不需要依赖人来完成，它们更像是为了“显得有事做”而存在，而非真正需要人的判断和创造力。

就像有的中层经理，天天埋首做PPT，可做出来的东西从来没人仔细看；有的咨询顾问，费劲儿写了一堆报告，最后全在硬盘里积灰，成了没人翻阅的“电子废纸”；还有的分析师，每周花大量时间整理数据，可这些数据根本影响不了任何决策，只是在重复“无效的数据搬运”。

用我们河南话说，就是“装样子瞎忙活”。

但问题的关键在于，这种“瞎忙活”并不是个别现象，而是已经形成了一套完整的“装样子工作”的体系。公司里到处都是这类岗位：开没完没了的会、写没人看的报告、应付各种表面功夫。大家明明都清楚这些事没什么实际用处，却还得装出一副“这事很重要”的样子。

我之前在一些活动里，分享过一个朋友找我咨询工具的事儿，特别能说明问题。他是一家大厂的中层，管着150多人的销售团队。去年年底的时候，他找到我，问有没有合适的AI工具，能帮他从上百份文档里提炼工作重点。我问他具体想怎么用，他说自己每周五都要读手下150多个人的周报，实在扛不住，想找个AI工具一键读完，直接把重点提炼出来给他。

我当时就跟他说：“你手下这150多份周报，估计绝大部分都是用AI写的。他们用AI写周报，你再用AI读周报，这事儿本身就没意义啊。毕竟真正重要的事，比如拿下一个大客户，或者丢了一个大客户，手下肯定会第一时间跟你说，不可能等到周五晚上七点交周报才说。既然这样，为啥不直接把周报制度取消呢？”

他的回答解开了我的疑问：因为到了周五晚上，他也需要用AI帮自己写一份周报，提交给上级，也就是公司的销售副总裁。

你看，这事儿多荒谬，愣是形成了一个完美的“装样子闭环”：员工用AI写周报，领导用AI读周报，从头到尾没有任何真正的信息交换，纯属互相配合完成一场“工作表演”。

同学们都知道，我做了Get笔记这个产品。去年春节回家，我把它推荐给了在体制内工作的同宿舍好友。我去他办公室时，意外看到他还在桌上用纸质笔记本，一笔一画工整地写着会议纪要。当时我特别吃惊，要知道他当年可是我们班第一个有手机的人，一直都是追着各种新产品的数码达人。他试用完Get笔记后，其实特别喜欢，但已经走上领导岗位的他，还是语重心长地跟我说：“我们手写笔记，重点哪是记录的内容啊？你还是太单纯了，我们要的就是‘亲手做笔记’这个动作本身。不过这几年已经好很多了，以前还会有人来对照我们笔记本上的字，查到底是不是自己写的呢。”

想想这个案例就觉得耐人寻味：从手写笔记，到检查笔记，这一整套流程里，到底藏着多少“装样子工作”呢？

当然，说了这么多问题，我们该怎么办呢？

这类问题的关键，从来不是抵制AI，也不是换用更强大的AI，而是要重新设计我们的工作流程。要基于“AI与人类共存”的逻辑，去重构以往那些陈旧的流程。我们内部现在这项工作也刚刚启动，等之后有了更成熟的实践，会拿出来和你分享。不过最近我一直反复强调的一句话是，我根本不关心这个流程已经运行了多少年，我只想知道，如果现在要完成这项任务，在AI的帮助下，如何从零开始搭建最合理的流程。

就像我们Get笔记团队，今年年初正式变成了“AI产品部”。到现在已经9个月了，哪怕团队只有13个人，我们也从没开过一场全员会议，连每周例会这种定期汇报都没有。所有人都遵循“有事说事”的模式，群里能说明白的，就在群里说；群里说不明白的，找个角落，三五个人聊十几分钟。结果实践下来发现，效率反而比以前更高了。

说到这里，我又想起了“花生长在树上”那张宣传图，它其实给我们上了一课：AI时代最大的风险，从来不是AI会犯错，而是我们的工作流程根本跟不上AI的节奏，最终让先进工具的价值彻底落空。

对普通人来说，这意味着什么？意味着那些纯粹靠重复、靠套路就能完成的工作，确实面临被AI替代的风险。但反过来，那些需要常识判断、创意思考，以及人际沟通的工作，重要性会变得越来越突出，这些也是人类目前无法被AI替代的核心价值。

而对管理者来说，现在正是重新审视组织效率的绝佳机会。那些让大家忙得团团转，却没什么实际价值的流程，是时候果断砍掉了。与其让员工和AI都陷入“做无用功”的循环，不如把时间和精力集中投入到真正能创造价值的事情上。毕竟，连机器都能胜任的工作，我们又何必浪费人类的时间去重复呢？

最后说一个福利，又到一年开学季，新学期新知识，做家长的可能又会为辅导孩子而犯愁。为了帮你做好准备，我们特别邀请了中国人大附中高级教师和渊老师，准备了15条知识清单，聊聊怎么用AI高效辅导孩子学习。推荐所有有孩子的家长，点击下方的活动图片，查看和收藏这份清单，也欢迎你把清单分享给身边更多的家长朋友，让大家能一同高效辅导孩子学习。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025090500/1886567089523739072/090500.png)

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。

---

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025090119/1886268901755549708/090119.jpeg)
