AI浪潮下的白领劳动困境:技术革新却让工作更沉重

发布日期: 2026-07-27
来源网站:www.laborfact.com
作者:
主题分类:劳动者处境
内容类型:深度报道或非虚构写作
关键词:白领, 工具, 管理者, 公司, 技能, 时间
涉及行业:制造业, 纺织/服饰/家具
涉及职业:蓝领受雇者, 白领受雇者
地点:

相关议题:工作时间, 技术变革与自动化

  • 企业以“拥抱AI”“不用就淘汰”等理由推动员工使用AI工具,劳动者不仅要完成原本工作,还要学习、调试、反馈和配合训练,实际工时和精力消耗被进一步增加。
  • AI提高了生成初稿、整理数据和处理流程的速度,但效率并未转化为休息时间,反而让管理者不断扩大员工任务边界,把更多跨部门工作塞进原有岗位。
  • 在“会用AI的人会取代你”的职场叙事下,员工被迫把学习AI、跟进模型更新和掌握提问技巧当成无偿的自我提升,替代焦虑被用来强化劳动规训。
  • 许多白领并没有被AI减轻负担,而是承担了校对、纠错、审查和维护AI产出的工作,原本的创造性劳动被压缩,工作倦怠和失控感加重。
  • 企业要求员工把经验、流程和专业判断整理成技能包输入内部AI系统,使个人长期积累的能力被转化为公司数字资产,相关补偿和权益边界仍不清晰。

以上摘要由系统自动生成,仅供参考,若要使用需对照原文确认。

人工智能曾被寄予“解放劳动”的厚望——人们期待技术能承接繁琐的重复性工作,让劳动者拥有更多闲暇与创造空间。然而短短数年间,现实与愿景出现了明显偏差。

《工劳小报》第57期总结道“AI技术的发展给部分劳动者带来了工作效率的提升,但同时也增加了他们的工作量,甚至导致一些岗位被取代。”2026年5月10日,英伟达CEO黄仁勋在美国一所高校中说到“AI很可能不会取代你,但比你更会使用AI的人,可能会取代你”。

这种“被ai代替”的叙事听起来很熟悉,就像曾经机器代替蓝领工人,或者是纺织工砸毁织布机,把劳动者和他们的技能放在一个无助的被动位置上。而这种叙事和情绪进入劳动场所,在AI模型可以成功代替劳动之前,它本身已经成为管理者压迫劳动者的工具。同时,这样的叙事也忽略了AI模型的应用在每个白领工人身上不同的影响,他们在工作中的学习、适应、判断,并非“代替”一个词可以笼统地替代。日新月异的技术革新并未自动转化为劳动者的福祉,反而在管理权力扩张、劳动规训强化与技能价值稀释三个维度上,重塑了白领群体的工作生态。

一、管理边界的扩张:AI成为权力延伸的工具

在劳动者反映的工作环境中,不少见到管理者强行推荐并要求员工使用AI工具,给出的理由通常是“时代在改变”、“拥抱科技进步”,不容质疑的空间。尽管劳动者对实际的劳动更清楚,对工具也更熟练,但由于管理者更在意公司对新技术的接受程度,劳动者反而需要学习、纠错,消耗大量的精力和时间。AI工具的推行,反映出管理者劳动者权力的不平等。

- HAPPY流浪地球(上班版): 公司明确说了,不用vibe coding提效就要被淘汰. (2026.04.20)

- 麻瓜世界体验家: 可不呗,但是还不敢不搞还搞的兢兢业业,因为不搞用我老板的话说,“现在就下车"。 (2026.04.17)

- 有栖: 真的,作为非技术本来已经够忙了,还得为了满足技术ai的kpi不断被打断沟通,以及训练ai、反馈进展。最近在岗时间已经到16h了,午饭晚饭加一起加上电梯时间能最多15分钟,每一秒都想死。 (2026.04.23)

- yage: 就拿我公司来说,领导都鼓励学习AI,鼓励开发AI工具来让业务流程自动化,甚至领导还扬言以后都不需要人介入了,全部都靠自动化实现,再加上公司节约资金,减少成本的严峻形势,如果真的实现了全面自动化, 那肯定是会淘汰一些人的。

技术工具的普及,往往首先服务于管理效率的提升,学会压榨工人的剩余价值是资本家的终中级目的,AI的普及也是一样。在以互联网企业为代表的涉网产业中,最先改变的不是一线程序员、知识创造者、键盘主理人们的工作负荷,而是管理者的管理半径与控制能力。

在抖音平台搜索“AI管理企业”会发现有大量“老板只需要看屏幕了解一切”“超级老板如何搭建AI管理系统”等很多推荐视频,AI用算法和无限的脑力充当老板助手,教授老板“如何更好的压榨员工”。当管理者借助AI工具大幅压缩自身的决策、监督与文案成本后,他们并未将这份效率红利让渡给员工,反而以“AI能做”为理由,不断扩大员工的任务边界。

这种扩张首先体现为任务量的线性膨胀。在传统办公模式下,一份行业报告、一套活动方案、一批简历筛选都需要明确的人力投入与时间周期;而AI可以在几分钟内生成初稿,这让管理者天然产生了“员工可以做更多”的预期。

但工作效率的提升并未转化为休息时间。Active TraK对1111家企业、16.4万名员工的追踪数据显示,引入AI办公工具半年后,员工处理电子邮件与即时通讯的时间增加了100%,使用业务管理系统的时长上升94%,专注创造性工作的时间反而减少了9%。(链接)

更深层的问题在于工作边界的模糊化。AI降低了对于各类工作的门槛,使得非本职工作开始向本职工作渗透甚至转换。加州大学伯克利分校研究团队发表于《哈佛商业评论》2026 年 2 月刊的 8 个月田野研究证实,管理者常以 “用 AI 快速处理” 为由,无需正式加班安排,便将工作无缝侵入员工休息时间,形成效率反噬、劳动强度上升的普遍职场现象。(链接)

国内媒体曾引用一个案例——陕西某传统媒体公司的HR兼行政依霖:在公司引入AI工具前,她的工作虽琐碎但边界清晰;当公司经营着发现AI可以快速生成招聘文案、整理考勤数据后,便不断将原本属于市场部、运营部的文案撰写、数据统计工作划归她的职责范围,理由是“有AI帮忙,这些事花不了你多少时间”。最终她的工作量较之前翻倍,却并未获得相应的薪酬调整。(链接)

与此同时,管理的颗粒度也在AI加持下变得愈发精细。从考勤打卡、屏幕监控到键盘输入频率、AI工具调用量,越来越多的行为数据被纳入管理体系。企业通过算法自动生成“工作饱和度报告”,将员工的每一分钟都置于量化评估之下,这种趋于病态精细化管理最大限度地榨取时间价值——既然AI帮员工省了时间,那么省下来的时间必须被填满。

于是形成了一个悖论:技术越提效,工作越忙碌。

二、AI作为规训之鞭:替代焦虑下的白领劳动异化

如果说管理边界扩张是“量”的增加,那么AI替代叙事则是“质”的压迫。2026年以来在许多企业的管理话语中,AI不再是辅助工具,而是悬在劳动者头顶的达摩克利斯之剑。“你将会被AI替代”成为新的PUA口号。

替代焦虑并非空穴来风,白领工人们担心随时被辞退的同时也在不断被AI征服,AI缺乏情感但却充当了白领身边最能理解自己的“人”,AI不会生气、有问有答,每一个人都有借助AI变得更好的能力,从问同事到问AI,从拜师学艺到AI速成,焦虑也在打工人之间蔓延。

国际劳工组织2025年发布的研究显示,全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响,其中文秘、客服、初级财务、基础编程等白领岗位首当其冲。(链接)高盛调研数据表明,财务行业基础核算环节的AI替代率已超过85%,法律文书助理替代率达92%,初级程序员达87%。Anthropic的职业暴露度评估也显示,程序员、客户服务代表、数据录入员、市场分析师等白领岗位的AI暴露度均在60%以上,远高于多数蓝领岗位。

企业管理者精准地利用了这种焦虑,行业中AI成风、AI赋能下的专业化管理更加促使了管理者的钻研和变革,他们借助ai快速掌握极致的苛刻,但却忽略AI不是一个人,而是全部人类的结晶。不断向员工强化“不努力就会被AI替代”的观点,将使用AI、跟上AI迭代速度内化为员工的自我要求。于是,学习AI工具、掌握向AI提问的技巧、跟进最新模型功能,变成了员工必须无偿完成的“自我提升”任务,但实际这些学习工作并不计入正式工时,却占据了劳动者大量的业余时间。

更值得警惕的是考核标准的AI化。2026年许多企业开始以token的使用量、AI的产出速度与数量等为基准设定绩效指标,忽略作为一个正常的人所必须经历的思考、纠错、证明、反思等环节,以机器标准要求人的做法,本质上是将人类劳动者向“低配AI”的方向改造,同时强化了对劳动力的压榨。

同时,员工还承担了大量“修理”和“校对”AI模型的工作。AI生成的内容往往存在事实错误、逻辑漏洞与风格偏差,需要人工逐一修正;AI编写的代码需要人工审查、调试与维护;AI整理的数据需要人工核验真伪。许多劳动者认为这样的劳动方式从很多方面造成了他们的职业倦怠:

- 阿栗聊AI: 我现在哪还在创造什么,每天就是盯着 AI 吐出来的东西,像个质检员一样找茬。那种以前写东西时的投入感,早xx不知道跑哪去了。 想手写点东西,脑子转得贼慢,因为太习惯直接问 AI 了。这xx比累更可怕,我们是不是在慢慢变傻? (2026.02.12)

- 时安亦柔: 以前用py写个脚本从头到尾都知道流程是怎样的,然后不停的迭代加功能,知道哪一块是在哪里,现在直接用ai生成感觉好累,就算是成功了看代码也觉得好吃力。有一种无力感。感觉这东西我完全没办法掌控,不知道这块功能是怎么用是干嘛的。 (2026.02.20)

- 小红薯 67FC7336: 看别人的代码是最累的,宁愿自己写。而且问题在于原来自己写可能1天做2个功能,现在有了ai要求你一天做5个功能,反而要花更多时间去检查ai写的代码,还不能漏掉任何一个细节,绝对比自己写代码还累。 (2026.04.12)

- 小贝老师的美术课(有课): 真的,超级累,...,感觉一直在给它纠错,而且还得思考怎么问,因为怎么问给的答案不一样,感觉是自己一直在引导它,教它,真的好累。而且它那个答案真的是想怎么变怎么变,做图累,做分镜累,询问累,聊天也累,啊,是真的好累人。每次都感觉头很晕很疼。 (2026.04.07)

新华网曾转载法国《回声报》的文章也指出,在大多数组织中,AI并非取代人类工作,而是叠加于人类工作之上,人类必须参与监督和控制,这反而令工作负担更重 。(链接)

三、经验的“炼化”:个人技能如何成为公共资产

AI浪潮带来的第三个深层变化,既是一种服务、也是对劳动者个人经验与技能的“肆意攫取”。

会用AI的人巧妙的利用AI提升工作效率,通过训练AI培养了一个自己的“秘书”,一千个人手中有一千个AI的样子,被劳动者掌控的AI默默的提升劳动者的能力和工作潜力,为劳动者提供了新的工作体验。

但同时,越来越多的企业开始要求员工将自己积累的工作技巧、流程经验、问题解决方案,整理成标准化的“技能包(Skill)”投喂给AI系统。表面上看这是知识沉淀与团队共享,实质上却是将员工的核心竞争力无偿转化为企业的数字资产,最终替代员工自身。

这种现象在互联网行业尤为突出。据界面新闻报道,北京某互联网大厂要求全员“写Skills”,对日常工作经验、流程、技术细节与常见问题进行全面盘点,文档化、Skills化后输入内部AI系统。部门考核的重要指标之一,就是员工贡献的技能包数量与质量。员工一边用AI辅助工作,一边亲手把自己的看家本领教给AI,最终培养出一个可以随时取代自己的“数字分身”。(链接)

要求把自己和同事的工作内容写成Skills已经屡见不鲜,并且引发劳动者“自己代替自己”的担忧。在技术更前沿的skill里,一个劳动者的本身甚至可以被拆解为知识、人格、信任、思维这几个维度,在公司里复现。(链接)

2026年山东离职员工被做成AI数字人继续“打工” ,山东一游戏传媒公司尝试将离职员工训练成AI人继续工作一事引发关注。4月6日,公司一位在职员工称,该离职员工原为人事专员。数字分身目前能做咨询、邀约、制作PPT和表格等简易工作,但反应较慢。该项目被网友称为“炼化同事”或“赛博永生”。目前仅为公司内部测试,没有对外开放。

- 小柚不躺了: (公司)推了(skill),开始把工作流自动化,然后说不是想要取代你的工作。 (2026.03.30)

- 小宝: 我好抵触现在的ai,但是你猜我在做什么,给我的活是用ai砍掉所有审核员…………我还必须要干ai代替员工的活,估计干到最后就是把我自己干掉。 (2026.04.23)

- 乌啦啦啦哪啦: 因为AI,大家磨还没卸明白,全在想好怎么杀驴了。 (2026.04.17)

- 妞妞有在好好生活: 我承认AI确实干了很多统计以及搜索的事情且整理,但是看上去都是花里胡哨的东西!...长期以往不仅会有大量的skill满天飞,且对我们的工作一点帮助也没有,我想思考了也懒得思考,觉得什么可以交给AI,长期这种大批量的统计和整理让我忘记了怎么思考。 (2026.04.16)

《吉林日报》对此评论道:“工作经验、处事逻辑、专业判断——这些储存在劳动者头脑中的隐性财富,是其长期实践沉淀的智力成果,更是人格要素的延伸。当企业未经充分、平等协商,便将其提取、封装、固化为AI技能包,甚至纳入考核强制推进,本质上是把劳动者的人格价值、智力贡献异化为无偿占有的技术资产。”

Skill有多个特性。它作为劳动者的工具时,是比先前任何工具都要更灵活且强大的。有人说,“每个人写的第一个skill就是用来模仿自己的”,其实很准确:训练AI培养了一个自己的“秘书”,一千个人手中有一千个AI的样子,被劳动者掌控的AI默默的提升劳动者的能力和工作潜力,为劳动者提供了新的工作体验。但是在公司里不平等的关系下,随着管理者对于skill的强制推行,skill很快异化为帮助公司从劳动者身上夺取劳动能力的工具。

所谓喂养Skill带来的后果是双向的。一方面,频繁依赖AI而缺乏独立思考,员工有了自己的倦怠,工作中赖以生存的经验积累、学习、讨论的过程不再被重视;另一方面,企业借助AI拥有了强大的模型和成型Skill,会把更多预算留给购买token,进而减少聘请高级技术人才的成本,转向低成本的低级技术人才,形成就业市场大规模的供求错位。

更关键的问题在于权益边界的模糊。员工在工作中积累的经验,哪些属于职务成果,哪些属于个人智力资产?企业要求员工投喂技能,是否应当给予相应补偿?如果员工用自己的经验训练出的AI最终取代了自己,这是否构成不公平的用工行为?目前这些问题在法律层面尚无清晰界定,劳动者往往只能被动接受企业的安排。

当前的公司和媒体的叙事习惯于过度聚焦在AI模型,并把它放在主语的位置上,讨论“AI会不会代替xxx”。事实上AI技术本身并无善恶,它对劳动者的影响,取决于它被嵌入怎样的生产关系与管理逻辑之中。当前我们看到的工作量增加、焦虑加剧与技能稀释,包括这样的叙事,并非技术进步的必然结果,而是资本逻辑下效率至上、成本优先的管理策略所催生的现象,这样的劳动关系不应被忽视。技术进步的红利被企业与管理者截取,而风险与代价却更多由普通劳动者承担。

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