一個基層科員的AI煩惱

“僅供參考”

34歲的孫通納，是長三角某二線城市政府部門的基層科員。AI加入工作系統后，他的生活變了。

“效率不一定加倍，但工作量肯定是翻番。”

孫通納的工作大多和文字打交道。過去，他的辦公桌上時常堆滿各種紙質材料，用以應對不同場合的發言需求。一份講話稿，初稿、修改稿、分管領導審閱稿、定稿、整理稿、印發稿——前后得花上兩天。

現在，紙質材料被收進了角柜，取而代之的是兩個常駐電腦桌面的AI寫作軟件。發言材料、總結匯報，常規的文件先交給AI起草，他再進行潤色提交。上級提出修改意見，他復制進對話框，讓AI執行。

“工作變成了‘傳聲筒’，領導不方便直接對AI說的，就通過我轉達。”孫通納苦笑。

圖源：圖蟲創意

幾個月下來，他算是適應了。

辦公樓的吸煙點，是他和同事適應之后的集中吐槽點。比如，看起來兩天的工作，AI幾分鐘就完成。但是否真能用、是否合適，用過才知道。

它（AI）是出了“活”，但對于培育AI的人，新麻煩也來了——這是孫通納和部分同事對于AI的共同感受。

AI在宏觀的敘事中被稱為“解放雙手的工具”。可在現實里，它更像是一個單面的透視玻璃，映出現實里最瑣碎、最真實的一面：效率與秩序、技術與情緒、指令與人性，混在其中，彼此糾纏。

成為“AI公務員”之前

事實上，孫通納說，AI走進他和同事的生活比外界想的早很多。

2024年夏天，孫通納所在部門開了一場名為AI賦能的會議，暢談人工智能在日常辦公中的應用與實踐。他所在的部門不到20人，普遍在35歲以下，多數是文科出身。會后，大家一度不以為意。

直到數個月后，AI正式進入了工作視野。

那年十月，他和同事被要求“先熟悉AI工具”，“認認軟件，知道哪個好用”。

這是他們工作變化的前奏。

孫通納說，首先而來的是加班。原本的工作就讓他感到吃力。如今，他和同事們都得用業余時間來完成試用的任務。同樣的問題，寫進不同的AI軟件里，答案全然不同。他得在這些龐雜的回應里面，找到領導認為靠譜的最優解。

這只是理論層面。落在實踐層面的工作，孫通納得花更多時間。

他和同事被要求梳理在政務大廳窗口遇見的問題，把聽到的、看到的和能想到的全寫下來，塞進試用的一款AI軟件，試圖讓它給出一個有效的回應。

“都是模版化的答復。”孫通納覺得這不實用，“很多問題不是設定好模版就能回答”。他遇過的真實情況是，一位老人帶著一摞護工簡歷，希望工作人員能幫忙背調。“這怎么用AI來回答？”但AI的出現，就是能讓人覺得無所不能。

軟件好不好用不是重點，他要做的是寫出邏輯清晰的使用體會，提出讓軟件能真正賦能到實際工作的建議。

孫通納花了一晚上，寫了大約600字的試用匯報。文末，他特意寫到，“在政務大廳內遇到的問題涵蓋市民生活的方方面面，此匯報不能一一羅列清晰，僅供參考。”

“其實想說的是，部門人手不足，同事們已經竭盡全力在加班做了。”孫通納說，考慮到保密要求，很多工作都沒辦法交給實習生或者外包來解決，只能靠內部工作人員來摸索，“這其實占據了不少原本的工作時間。”

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如果說這些還只是預熱，那么2025年春節前后的系列動作，則宣告AI全面介入了孫通納的工作。

先是春節期間，工作群里領導陸續發出DeepSeek等AI模型的新聞和試用視頻。領導連發信息：“趁著過節，快點熟悉。這是年后重點。”

節后第一天，開年大會照常召開，主題圍繞“人工智能將深度改變辦公方式”。

孫通納把這個問題丟給了AI：寫一篇AI動員會的講話稿。他連續輸入指令，界面頻繁報錯：“服務器繁忙，請稍后再試。”

斷斷續續的試驗，他終于整理出了一段話：“以積極主動的姿態擁抱、學習新技術，掌握DeepSeek等大模型使用方法，運用人工智能輔助決策、分析問題，以‘人腦+AI’增強能力、提升工作質效。”

孫通納的理解是，先提升效率。完成上級交辦的任務是主要的，AI能幫助他在快速響應的過程中提升速度。

其次是質量。“AI快速響應的成果肯定不能直接取用，我得挨個看過、改過，才算完成。”他以寫講話稿為例，AI沒法完全吃透人的想法，到最后還是得不斷花時間，甚至是加班來培訓AI，這跟提升效率可能是矛盾的。

盡管如此，AI與政務的連接已經進入多個應用場景。

譬如2月，全國多地都在政務系統接入DeepSeek，并在本地部署和應用，從公文處理到民生服務，從應急管理到招商引資，幾乎涵蓋了政務服務的全鏈條。

AI話題登上微博熱搜，“AI公務員”一度成為網民熱議的關鍵詞。

“我們真的會被AI取代嗎？”面對人們的猜想，孫通納和同事們有過這樣的想法。

加班變少了？

得到上述答案之前，孫通納已經感受到AI帶來了一些便利。

“確實減負了。大量的非常基礎的工作是可以用的，有時候還能用來進行文本錯誤的篩查”。

他所在的部門是文稿密集型部門，每天主要工作是寫與改。講話稿、會議紀要、政策通告、調研報告——一份完整文件通常要經歷五六輪修改，甚至十幾輪。

剛接入AI的時候，孫通納和同事是高興的。

他說，寫講話稿有了“第一稿”；寫報告能“起個頭”；寫總結報告能一鍵梳理關鍵詞、生成邏輯大綱。更重要的是，有些繁雜但必須做的文字工作，用AI確實節省時間，比如把十份材料合成一份，從文字材料里提煉主旨觀點，“AI挺靠譜”。

那段時間，孫通納加班都變少了。但那是短暫的“黃金期”。

不久之后，AI的能力開始在政務系統中逐漸鋪開。

在孫通納如今使用的最新AI系統內，整合了三類功能：政務問答、行政寫作、公文草擬。他可以通過“模板窗口”輸入標題關鍵詞，讓AI自動生成不少常規的公文。

從表面上看，至少這樣的工具能夠大大地減少人工的工作壓力。有報道稱，深圳AI政務助手上線首日，就回答了超過8000個問題，平均每天幫助超2000名市民辦理業務。

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但落至更具體的工作，孫通納說還得靠人。政務大廳里的AI替代了前臺的第一道問詢，但復雜問題依然需要人來兜底，“市民的問題五花八門，不是所有東西都能歸檔回答”。

AI進入政務工作的速度越來越快。今年4月，孫通納工作的地方發布《高質量發展三年行動計劃》，其中就點出要深入實施“人工智能＋”行動。

換言之，與AI有關的話題進入更多工作場景。

上級要的反饋時間越來越短，孫通納和同事被迫要更快、更好地完成工作。有同事私下里提過意見，結果被告知，讓盡快學會善用AI工具，“花了大力氣部署的AI，就是要讓大家開始用，總不能只當個擺設”。

于是，孫通納使用AI工具的頻率越來越多，培訓AI的時間也越來越多，加班的時間也越來越多。

“像在給AI打工”

要說AI與政務的融合，孫通納感覺還是差點意思。

一個例子是，他需要寫一篇“AI助力基層治理”為主題的講話稿。在輸入指令后，AI在20秒內生成了1200字，通篇充滿了常見的公文詞句，比如賦能基層、重塑治理模式、打造智能城市……

上級領導看完之后反問了一句，“你理解我在講什么嗎？”

孫通納不敢接話。他當然知道這意味著什么：AI不懂“講什么”和“怎么講”的區別，更不懂在不同場合下的用詞份量，“（話）要講到什么份上”。

比如一份發言稿，上級領導會在批注里改了幾個詞：“推動——換成深化”，“成效顯著——換成階段性成果”，“大力落實——換成有序推進”。

雖然全篇改動不大，但語義完全不同。他說，“某些特定的詞匯得規范使用”。

材料里要傳達的，不只是字面內容，更是上級與下級之間的距離感與含蓄規則。這樣的修改，AI看不懂、也學不會——它不太懂“留白”，也不懂“拿捏分寸”。

最后，他只好推倒重來。后來干脆改了策略——先讓AI寫初稿，再拆寫、重組，有時干脆拿它當個素材庫，從中摳出幾句能用的形容詞。

“我越來越像在給AI打工。”他說。

這種折返跑式的工作方式，沒能提升效率，反而變成額外的負擔。

在體制內，還需要考慮信息安全問題。一位曾在搜索引擎公司任職的技術工程師向時代周報記者表示，在許多政務部門，數據安全一直是重點任務。

這意味著，正在辦公室使用的電腦可能不太適應現在的AI運行速度。

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孫通納那臺用了六年的老機器，加載了兩個AI軟件之后，風扇發出的噪聲越來越響。只要打開Word文檔、網頁和AI平臺，系統就會跳出提示條：“內存占用過高，建議關閉窗口。”

有一天下午，他同時處理三個文件，一次性喂給AI幾十條指令，結果系統直接崩潰。幾個小時的工作內容沒有保存，只能坐在椅子上，對著黑屏發呆。

“我們和AI，可能是一種彼此拖累的關系，AI強，電腦硬件差……”

更大的麻煩還在于：AI的數據池，是個半真半假的“混合體”，它會一本正經地制造錯誤。

有一次，孫通納要寫“本市過去三年AI相關應用概況”，結果AI列出五條“重點成果”，其中兩條純屬捏造，甚至還配了數據指標。回查來源時，他才發現系統引用的是“類似地區”的舊材料——樣式對了，數據卻錯了。

問題的根本在于，AI仍在學習階段。許多本地政務信息無法聯網、無法入庫，也無法喂給它做基礎。系統后臺的數據更新滯后，模型輸出的答案自然也錯漏百出。它能熟練地套用模板，卻難以判斷真假。

于是他學會了一件事：先懷疑AI，再查證AI，最后“重寫AI”。

某種程度上，這像極了他小時候抄書的方式：寫下來，背一遍，再劃掉重抄一遍——直到像是自己的話為止。

繼續與AI為伴

在老詹的記憶里，那7輛壓在手里的新能源車，起源于年前朋友打來的一通電話。

李開復曾說：2033年前，40%的工作崗位會被AI替代。人們的夢想與專業可能在不知不覺中被AI蠶食殆盡。更深層的危機，不是失業，而是“失去了作為人的價值”。

他在《AI未來進行時》里寫了一個場景：一群被AI取代的工人，被安排在一間房子里，通過VR操作不存在的建筑工地，體驗“像工作一樣的游戲”。他們不知道，那不過是一場安慰人心的幻象。

如今，孫通納似乎身處其中。

圖源：《A.I. Artificial Intelligence》

AI寫稿、AI制表、AI匯報……從使用AI，到配合AI，到服務于AI，“人”的角色逐漸變成了中介者和協調者。

6月底，市里下發了一份《AI應用效果調查問卷》，其中三個問題是：

1: 您認為人工智能在哪些方面改善了您的工作？

2: 您對人工智能的未來發展持何種態度？

3: 您主要在哪些場景使用人工智能產品？

領導在會上提醒：“認真填一下，看看AI到底有沒有幫到大家。”

孫通納認真思考了一下，給出了幾個正向的答案。在他的概念里，經過長時間磨合的AI，應該會越來越好。

幾周后，結果出爐：91.67%的調查者表示滿意，83.33%的人認為“AI提高了工作效率”。

其實，無論結果如何，孫通納還是要繼續和AI為伴。

6月中旬，他又接到了新任務，當地要全面鋪開AI，需要抽調各部門的人去夜校講課，要連著開50場的AI培訓。

孫通納依然先把這個問題丟給了AI——幫著寫培訓的教案。盡管他知道生成的結果還是需要花上更多時間去調整。但時間緊，至少得先有個初稿給出去。

回到最初的問題，AI會取代公務員嗎？

孫通納的感受是，有些工作確實是被分擔了——材料起草更快、辦事流程整理得更順。也正因為此，對于公務員的要求也在水漲船高：用得不夠快、不夠準，可能變成了能力問題。

他說，AI帶來的，不只是效率革命，也對自己提出了新的考驗。

“我們既要教會它，還要保證不被它取代。”

孫通納不懷疑AI的價值，他說“畢竟這是大勢。”

只是，在AI的大勢之下，孫通納和他的同事們仍舊需要時間來磨合。

（應采訪對象要求，文中的孫通納為化名）

文 ：傅一波

編 輯 ：黎廣