員工總擔心AI搶走飯碗,卻沒看到更大的危險
走進任何壹家企業的辦公室，你都會聽到同壹種充滿焦慮的討論：AI會不會消滅白領崗位？
樂觀派堅持認為，新工作會取代我們失去的舊工作，畢竟，以往的技術革命就是這種情況。務實派認為，勞動力大軍只會在AI的幫助下提升效率，在少量裁員的情況下創造更多價值。悲觀派則擔心，入門級知識型崗位可能會徹底過時。
但是，這場爭論忽視了壹個關鍵動態。如今，員工們可能正在訓練AI學會自己的技能，從而有壹天淘汰自己。而他們往往並沒有意識到這壹點。
企業使用的這種AI被稱為“企業級AI系統”。它可以捕捉你在工作中的幾乎所有行為，並利用這些信息進行自我訓練。這些系統能夠記錄你在平台內的互動——你輸入的提示詞、你創建的文檔和你運行的查詢。
換句話說，企業可能會追蹤（並主張擁有）你在系統內敲下的每壹個按鍵、記錄的每壹個想法以及你用這個平台創建的每壹個工具。它可以分析哪些方法最有效、什麼樣的郵件措辭能獲得回復以及你是如何與客戶溝通的。所有這些知識都可能成為企業級AI的壹部分，這樣壹來，它最終能夠在越來越精細的層面上理解你是如何完成工作的。
對於員工來說真正危險的部分在於：AI可以將這些信息傳遞給其他任何取代你的人，或者在某些情況下直接完成這些工作。隨著時間的推移，你對雇主而言的價值可能大大降低，從而也更容易被取代。
這種動態可能從根本上改變雇主與員工之間的關系。這個過程中蘊含的風險又高又緊迫，以至於雙方都在迅速布局（或者保護自己）。高管們正在快速部署企業級AI系統，尋求生產力的提升和競爭優勢——他們往往並未充分披露這些舉動對崗位安全和隱私的影響。與此同時，壹些員工正在悄悄使用個人AI工具（有時候甚至違反了公司政策），以防止雇主掌握他們的全部知識與工作方式。
捕捉精華
要理解即將發生什麼，首先需要理解企業級AI系統究竟是什麼。它們不同於你在家中使用的普通AI界面。企業級AI系統是直接嵌入公司工作流程的平台——例如嵌入Word、Excel和Outlook的Microsoft Copilot，或者Salesforce的整合進客戶關系管理系統的Einstein AI。這些系統存在於你日常工作所使用的工具中。它們有可能捕捉你在這個平台上的大量工作內容，從多次互動中學習，然後將知識嵌入公司擁有的基礎設施中。
過去只存在於員工頭腦中的、需要多年經驗積累且來之不易的專業技能，如今日益被實時“制度化”。當你離開公司時，至少壹部分知識會留在系統裡，由AI及你的繼任者（如果還需要繼任者的話）繼續使用。
假設你是壹位資深軟件工程師，正在排查系統崩潰問題。你運行了多項測試查找原因，當你發現現有文檔中沒有解決方案後，你開發了壹種新的臨時替代方案。你把方案分享給公司，但你為這個問題引入的專業知識和技術本質上全都屬於你個人。你之所以能找到這個解決方案，是因為你特有的知識和工作方式。
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樂觀派堅持認為，新工作會取代我們失去的舊工作，畢竟，以往的技術革命就是這種情況。務實派認為，勞動力大軍只會在AI的幫助下提升效率，在少量裁員的情況下創造更多價值。悲觀派則擔心，入門級知識型崗位可能會徹底過時。
但是，這場爭論忽視了壹個關鍵動態。如今，員工們可能正在訓練AI學會自己的技能，從而有壹天淘汰自己。而他們往往並沒有意識到這壹點。
企業使用的這種AI被稱為“企業級AI系統”。它可以捕捉你在工作中的幾乎所有行為，並利用這些信息進行自我訓練。這些系統能夠記錄你在平台內的互動——你輸入的提示詞、你創建的文檔和你運行的查詢。
換句話說，企業可能會追蹤（並主張擁有）你在系統內敲下的每壹個按鍵、記錄的每壹個想法以及你用這個平台創建的每壹個工具。它可以分析哪些方法最有效、什麼樣的郵件措辭能獲得回復以及你是如何與客戶溝通的。所有這些知識都可能成為企業級AI的壹部分，這樣壹來，它最終能夠在越來越精細的層面上理解你是如何完成工作的。
對於員工來說真正危險的部分在於：AI可以將這些信息傳遞給其他任何取代你的人，或者在某些情況下直接完成這些工作。隨著時間的推移，你對雇主而言的價值可能大大降低，從而也更容易被取代。
這種動態可能從根本上改變雇主與員工之間的關系。這個過程中蘊含的風險又高又緊迫，以至於雙方都在迅速布局（或者保護自己）。高管們正在快速部署企業級AI系統，尋求生產力的提升和競爭優勢——他們往往並未充分披露這些舉動對崗位安全和隱私的影響。與此同時，壹些員工正在悄悄使用個人AI工具（有時候甚至違反了公司政策），以防止雇主掌握他們的全部知識與工作方式。
捕捉精華
要理解即將發生什麼，首先需要理解企業級AI系統究竟是什麼。它們不同於你在家中使用的普通AI界面。企業級AI系統是直接嵌入公司工作流程的平台——例如嵌入Word、Excel和Outlook的Microsoft Copilot，或者Salesforce的整合進客戶關系管理系統的Einstein AI。這些系統存在於你日常工作所使用的工具中。它們有可能捕捉你在這個平台上的大量工作內容，從多次互動中學習，然後將知識嵌入公司擁有的基礎設施中。
過去只存在於員工頭腦中的、需要多年經驗積累且來之不易的專業技能，如今日益被實時“制度化”。當你離開公司時，至少壹部分知識會留在系統裡，由AI及你的繼任者（如果還需要繼任者的話）繼續使用。
假設你是壹位資深軟件工程師，正在排查系統崩潰問題。你運行了多項測試查找原因，當你發現現有文檔中沒有解決方案後，你開發了壹種新的臨時替代方案。你把方案分享給公司，但你為這個問題引入的專業知識和技術本質上全都屬於你個人。你之所以能找到這個解決方案，是因為你特有的知識和工作方式。
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