[加州] 裁员潮席卷硅谷 一线工程师:人类被倒逼成审核员
而最难被AI替代的，是需要全局理解力、审美能力和独立判断力的岗位，比如系统架构设计、产品战略制定、商务谈判沟通、创意内容策划等。这类工作的核心价值，从来不是“动手执行”。
其实绝大多数职场人都处于中间地带。工作不会直接消失，但必须面临转型。
NBD：你认为，员工核心价值正在发生怎样的转变？
Siddhant Khare：转变已经实实在在发生了，只是目前大部分企业的绩效考核体系还没有跟上。
未来，最优秀的工程师，不是写代码最快、产出最多的，而是能一眼看穿AI方案是否适配整体系统、思路是否合理的人。这种判断力依赖长期的行业经验和全局系统认知，不是靠优化提示词就能获得的。
员工价值正在发生迁移，从看重产出数量，转向看重判断质量；从比拼执行速度，转向比拼思考深度。未来最不可替代的员工，是能精准判断对错、并且能给出清晰合理依据的人，判断力，就是核心价值。
“疲劳的根源，是AI充满不确定性”
NBD：相比以往的自动化浪潮，为什么AI更容易造成疲劳？
Siddhant Khare：核心原因是以往的自动化工具是确定性的，AI却充满不确定性。
以前的工具，相同指令、相同输入，能得到相同输出，出错会直接报错；但AI不一样，同样的提示词，可能生成完全不同的内容，即便出现错误，表述也格外逼真、极具迷惑性。AI的错误藏得极其隐蔽，代码能正常运行、文案读起来通顺、报表格式规整，但可能在某一页暗藏事实错误，在某一行有逻辑漏洞，再或者在某一段出现个虚构的数据。
这种安静的错误，要求人时刻专注，长期下来是非常耗费精力的。而且AI会高度模仿人类的表达风格。审核AI内容，需要付出和自主创作几乎一样的认知成本。
NBD：如果AI的输出无法完全信任，但又必须规模化使用，我们要如何弥补这种“信任缺口”？
Siddhant Khare：很遗憾，绝大多数公司采用的都是最糟糕的方式，即把人工审核当作唯一的质量把控关口。
做得好的企业，会建立一套我称之为“反压机制”（backpressure）的体系。简单来说，就是在AI内容进入人工审核环节之前，先通过自动化反馈机制，提前拦截大部分明显错误，减少人工审核的压力。
“最重要的工作往往不需要AI”
NBD：面对AI带来的工作重压和精神内耗，普通白领该如何正确与AI相处？
Siddhant Khare：我推荐三种办法。
第一，不要在“思考本身就是价值”的任务中使用AI。比如制定战略方案，价值在于思考，而不是打字。如果直接用AI跳过思考，等于削弱了自己工作的价值。AI更适合用在“结果重要、过程次要”的重复性任务上。
第二，为审核时间设定明确边界。如果每天花在审核AI产出的时间超过2小时，就说明工作流程出了问题，要么是提示词不清晰、上下文信息不足、工作规则不严格，要么是企业缺少自动化检查机制，千万不要把“无限制审核AI所有产出”当成工作常态。
第三，保护你的深度工作时间。AI会把人困在一个循环里：生成、审核、再生成、再审核。这种循环会不断打断注意力。你需要刻意留出一段时间，完全不使用AI。最重要的工作，往往不需要依赖提示词，而是靠独立思考完成。
NBD：对于已经对AI产生依赖的人来说，应该如何改变？
Siddhant Khare：首先要改变的，就是AI的使用习惯。
现在很多人遇到问题，会下意识打开ChatGPT。还没开始独立思考，就直接让AI生成内容。
一定要把顺序倒过来。先独立思考，明确工作目标，再判断是否需要使用AI。很多时候，一张白纸和二十分钟的独立深度思考，效果更好。
人们对AI的焦虑，本质是失去了掌控感。当AI始终在不停生成、不停给出建议，你就会觉得自己只是被动的执行者。而一旦重新掌握“是否用AI、何时用AI”的决定权，掌控感就会慢慢回归，焦虑感自然会下降，也能真正跳出AI疲劳的困境。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
其实绝大多数职场人都处于中间地带。工作不会直接消失，但必须面临转型。
NBD：你认为，员工核心价值正在发生怎样的转变？
Siddhant Khare：转变已经实实在在发生了，只是目前大部分企业的绩效考核体系还没有跟上。
未来，最优秀的工程师，不是写代码最快、产出最多的，而是能一眼看穿AI方案是否适配整体系统、思路是否合理的人。这种判断力依赖长期的行业经验和全局系统认知，不是靠优化提示词就能获得的。
员工价值正在发生迁移，从看重产出数量，转向看重判断质量；从比拼执行速度，转向比拼思考深度。未来最不可替代的员工，是能精准判断对错、并且能给出清晰合理依据的人，判断力，就是核心价值。
“疲劳的根源，是AI充满不确定性”
NBD：相比以往的自动化浪潮，为什么AI更容易造成疲劳？
Siddhant Khare：核心原因是以往的自动化工具是确定性的，AI却充满不确定性。
以前的工具，相同指令、相同输入，能得到相同输出，出错会直接报错；但AI不一样，同样的提示词，可能生成完全不同的内容，即便出现错误，表述也格外逼真、极具迷惑性。AI的错误藏得极其隐蔽，代码能正常运行、文案读起来通顺、报表格式规整，但可能在某一页暗藏事实错误，在某一行有逻辑漏洞，再或者在某一段出现个虚构的数据。
这种安静的错误，要求人时刻专注，长期下来是非常耗费精力的。而且AI会高度模仿人类的表达风格。审核AI内容，需要付出和自主创作几乎一样的认知成本。
NBD：如果AI的输出无法完全信任，但又必须规模化使用，我们要如何弥补这种“信任缺口”？
Siddhant Khare：很遗憾，绝大多数公司采用的都是最糟糕的方式，即把人工审核当作唯一的质量把控关口。
做得好的企业，会建立一套我称之为“反压机制”（backpressure）的体系。简单来说，就是在AI内容进入人工审核环节之前，先通过自动化反馈机制，提前拦截大部分明显错误，减少人工审核的压力。
“最重要的工作往往不需要AI”
NBD：面对AI带来的工作重压和精神内耗，普通白领该如何正确与AI相处？
Siddhant Khare：我推荐三种办法。
第一，不要在“思考本身就是价值”的任务中使用AI。比如制定战略方案，价值在于思考，而不是打字。如果直接用AI跳过思考，等于削弱了自己工作的价值。AI更适合用在“结果重要、过程次要”的重复性任务上。
第二，为审核时间设定明确边界。如果每天花在审核AI产出的时间超过2小时，就说明工作流程出了问题，要么是提示词不清晰、上下文信息不足、工作规则不严格，要么是企业缺少自动化检查机制，千万不要把“无限制审核AI所有产出”当成工作常态。
第三，保护你的深度工作时间。AI会把人困在一个循环里：生成、审核、再生成、再审核。这种循环会不断打断注意力。你需要刻意留出一段时间，完全不使用AI。最重要的工作，往往不需要依赖提示词，而是靠独立思考完成。
NBD：对于已经对AI产生依赖的人来说，应该如何改变？
Siddhant Khare：首先要改变的，就是AI的使用习惯。
现在很多人遇到问题，会下意识打开ChatGPT。还没开始独立思考，就直接让AI生成内容。
一定要把顺序倒过来。先独立思考，明确工作目标，再判断是否需要使用AI。很多时候，一张白纸和二十分钟的独立深度思考，效果更好。
人们对AI的焦虑，本质是失去了掌控感。当AI始终在不停生成、不停给出建议，你就会觉得自己只是被动的执行者。而一旦重新掌握“是否用AI、何时用AI”的决定权，掌控感就会慢慢回归，焦虑感自然会下降，也能真正跳出AI疲劳的困境。
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