乱用AI，打工人被坑惨了

提效还是乱用AI背锅？

定焦One（dingjiaoone）原创

作者 |金玙璠 陈丹 王汉星 李梦冉 雷晶

编辑 |陈丹

AI已深度渗透进现代职场。公关经理用它构建策划框架，打工律师用它起草基础文书，人被程序员用它生成代码片段。坑惨对许多从业者而言，乱用AIAI宛如工位旁那位随叫随到、打工不知疲倦的人被“超级实习生”。

AI惊人的坑惨交付速度极易让人产生“掌控魔法”的错觉，甚至让人陷入效率至上的乱用AI狂热。

然而，打工魔法的人被另一面往往是陷阱。

它会凭空捏造不存在的坑惨竞品品牌与行业数据，会一本正经地引用虚构的乱用AI法条，会在代码中擅自篡改核心模块。打工许多职场“翻车”事故，人被恰恰是因为AI生成的内容过于逼真，诱使使用者放松了警惕。

我们访谈了多位在工作中被AI“坑”过的职场人。他们并非AI新手，相反，AI已嵌入他们大半的工作流。即便如此，他们仍会在关键时刻被AI带偏。

这些经历揭示了一个残酷真相：AI给出的答案越完整，使用者越需要保留判断、核验与兜底的能力。

所谓的“AI提效”，从来不是将工作甩手不管，而是一场新的职场筛选：善用者如虎添翼，而只会机械复制者，可能在关键时刻被AI拖入深渊。

01. AI编造三家“隐形”竞品，我在提案现场被当场拆穿

林晨｜上海 30岁 公关公司策略经理

作为乙方策略经理，我常自嘲为“提案机器”。客户往往要求我们在极短时间内，吃透陌生行业，挖掘洞察并输出惊艳的营销方案。时间紧迫、行业陌生、要求极高，这是常态。

因此，AI出现初期，我几乎是“扑上去”拥抱它的。

我每天至少三分之一的时间与大模型交互，主要用于头脑风暴和搭建框架。起初的体验极佳。例如，面对一个仅给两小时的“银发经济”营销概念需求，我让AI一口气生成十几个方向，挑选其一稍作润色便提交，客户满意度极高。

那种感觉，如同掌握了某种捷径。但也正是这种“爽感”，让我逐渐降低了戒备心。

真正的教训发生在今年4月。

我们竞标一个千万级的年度全案，客户计划推出高端宠物食品线。时间依然紧迫，不到一周需出提案。我负责竞品分析环节。

我将客户资料及主要竞品名称输入大模型，要求生成详尽报告，重点挖掘高端市场的“营销盲区”。

AI迅速交卷，逻辑严密。它不仅分析了已知竞品，还“额外”列出了三家我未曾留意过的“新兴高端宠物粮品牌”，连营销打法、受众画像都描绘得栩栩如生，末尾甚至引用了某行业研究机构的数据。结论清晰：主打“原产地溯源”以填补市场空白。

因时间紧迫，我未做核实，直接将内容复制进PPT。

提案当天，讲到“竞品格局”时，客户突然打断：“这三个品牌，我怎么从未听说过？”

我大脑一片空白，强作镇定回应“会后核实”。结果，那三家品牌纯属AI捏造，引用的数据也无从查证。

后果严重：我们丢掉了项目，公司认定我审核失职，扣除三个月绩效。我认为处理公正。

此事后，我立下铁律：凡AI生成的数据、案例、品牌名，必须逐一交叉验证，无出处者宁可不用。我开始自建竞品资料库，强制AI基于真实素材分析，严禁其自行编造。

我逐渐意识到，“AI提效”是个伪命题。它节省了初稿时间，却对鉴别能力提出了更高要求。

如今，我与AI的关系是：离不开，但不敢信。

02. AI擅自“发挥”添加冗余代码，全组加班倒查

鹿遥｜上海 32岁 产品经理

我的工作流程清晰：产品写需求，研发设计实现，测试验收上线。如今，AI已渗透至流水线每个环节。

我使用AI较为保守：仅用于查询历史需求、梳理杂乱文档。最终决策权始终在我手中。研发同事也会利用AI梳理逻辑，但方案需经人工确认。

这次事故源于一名新入职的校招生。

他对业务和代码库不熟悉，甚至未完全理解AI输出的方案，便直接按AI建议跑了一版。产品和测试初步验收无误，项目看似顺利推进。

直到大范围测试，问题爆发。

AI并未局限于需求范围，而是“擅自发挥”，增加了大量额外代码。那版代码中近一半内容都是AI“顺手”添加的。这就像一个过度热情的同事，你只让他搬一张桌子，他却重摆了整个办公室。而我们只检查了那张桌子。

文档多出废话可删，代码牵一发而动全身。那几天，产品、测试、设计及研发全员加班，排查线上影响，追溯问题源头。

(注：此处保留原图链接逻辑，实际渲染需确保链接有效)

我们曾尝试让AI自查，它笃定地指向某个根源，但资深同事一眼看出那段代码与问题无关。最终，我们不得不删除整版代码，重新人工开发。

万幸，事故发生在上线前。

我认为，这不仅是AI的错，更是人与流程的滞后。若不优化流程，未来会有更多同事重蹈覆辙。关键在于厘清AI在哪个环节引入问题，并调整审核重心。

现在，我更加谨慎。AI虽能缩短查询时间（从一两天缩短至十几分钟），但我必复核来源并追问细节。

你必须清晰定义需求，细节想透再让AI执行。模糊的思路只会换来更模糊的结果，风险只是被推迟爆发。

AI越强，对人的掌控力要求越高。若工作沦为对AI的复制粘贴，被淘汰只是时间问题。

03. 省了四成工作量，却差点栽在一条“虚构法条”上

Delia｜北京 独立律所律师 31岁

我在一家涉外业务为主的律所，日常处理大量中英文合同及商业纠纷。AI已成为我的“隐形同事”，覆盖大半工作流，但这“同事”是踩坑踩出来的。

我主要用AI做三件事：中英文合同翻译、基础文书撰写、法律热点检索。

翻译是AI最稳定的领域。律所大量双语合同耗费精力，AI在术语和句式上表现稳定，几乎无错译漏译，直接削减了近四成基础工作量。

文书撰写则是高危区。

2024年起，我尝试用AI搜法条辅助写作。初期偶有错误，但可通过人工审核规避。

真正让我警惕的，是AI在我的知识盲区“一本正经胡说八道”。

去年年初，我处理一起地方股权纠纷，涉及复杂的区域监管规定。我让AI辅助撰写初稿，并要求补充地方性法条及生效案例。

AI交付了逻辑流畅、引用规整的成品。我因忙于对接客户，仅修订了主要法条，便将其归档。

万幸，卷宗报送合伙人复核时，同事发现了问题：几处地方性法条纯属虚构，错误隐蔽，非专门研究地方法规者难以察觉。

那一刻我警醒：AI可在我的认知框架内提效，但一旦超出框架，哪怕微小偏差，也足以踩坑。

为规避幻觉，我开始自建资料库，限定AI仅在此范围内检索，并订阅专业付费数据库。

与同行交流发现，许多人误以为多模型交叉审核可规避错误。实则，多个模型可能在同一处共同犯错。

我的观点：AI无好坏，取决于使用者的专业认知。它能解放双手，但无法替代律师的逻辑研判、法条核验与价值判断。

法律从业者共识：AI的幻觉问题可通过人的能力解决，但其因果与逻辑能力尚远未达冲击行业的程度。法律从来不是简单的“是非题”。

不会用AI会落后，但无脑依赖AI更危险。

04. 项目延期两周、自费七千Token，我还背上了职场“黑点”

童桐｜90后 深圳 程序员

我从事编程10年，去年3月开始用AI写代码，12月基本全权交给AI，极少手写。

近期，团队需为老产品搭建Agent系统进行智能化升级。初期体验顺畅，效率倍增，我放松了校验警惕。原定一个月的项目，因我的疏忽陷入困境。

有一次，我设定好需求标准后去休息，次日交付的代码存在明显黑盒缺陷。AI擅自改动了线上已有代码逻辑，破坏了他人已完成的代码。我不得不紧急补救，并在群里道歉。

此后，我加强审查，每日处理AI的小毛病。项目磕磕绊绊折腾一个半月，原定四周的项目延期两周，我自费充值AI Token额外投入七千多元。甚至因无法忍受AI的折磨，我的产品经理提出离职。

我向来准时交付，此次自我怀疑深刻。更致命的是，项目延误打乱了公司布局，老板原计划让我接手新业务，却因我被此项目卡住。领导虽未明责，但耐心已耗尽。具体处罚未定，但我清楚，后果迟早要承担。

AI确实提效，但未让我省心。它省去了部分人力，但审核与兜底的工作量丝毫未减。

反思后我明白：AI对使用者的把控与校验能力要求极高，考验的是人的主观能动性。

两名实习生的对比印证了这一点：
* 实习生A：无脑丢需求，单日消耗两百元算力，产出无法落地，需全程陪同核对。
* 实习生B：梳理清晰提示词，交付前自行校验，产出仅需微调，是团队唯一可靠帮手。

用心输入、细心检查，AI是帮手；全盘依赖，资金损耗、项目延期、职场问责，只能自己吞下。

05. 海报错字、座位排错职级，最后被问责的还是我

一一｜95后 北京 广告策划

我负责活动全案策划及物料对接。团队鼓励使用AI，从文案、创意到基础物料设计，均先由AI生成初稿再优化。领导视其为降本增效利器，我也曾认为这是高效省心的新模式。

但一年实操让我认清：AI终归是辅助，过度信赖即埋雷。

第一次坑：海报错字。
品牌快闪活动海报，AI生成效果达标。我粗略浏览后发给客户，结果角落品牌名称有错别字，因字体小、位置隐蔽未被发现。客户反馈后，我尴尬道歉，担心失去专业形象。

教训：AI生成的图文，细节需反复核对。

第二次坑：座位排错职级。
地方产业峰会，嘉宾包括省市领导及行业大佬。领导要求按职级排序，但名单仅有姓名职务，无明确职级。我检索信息零碎，便让AI排序。AI输出条理清晰的座次表，看似严谨，我直接提交。

活动当天，一位高職级嘉宾被安排至低職级席位。AI搞反了职级。领导当众质问，我无言以对，无法解释是AI所为。嘉宾虽未发作，但全程脸色难看。

教训更深刻：涉及陌生领域的AI输出，绝不能照搬。

如今，我仍用AI，但不再将其产出视为最终答案。AI可提效，但不能替我承担结果。它写错字、弄错信息，向客户解释的是我，被追责的也是我。

该自己做的判断，一个都不能省。

题图及文中配图均来源于pixabay。应受访者要求，文中林晨、鹿遥、童桐、一一为化名。