今年有个挺明显的感觉，AI在我这行已经从"加分项"变成"默认底线"了。前两年简历写一句"熟悉AI工具"算亮点，现在招聘JD里基本是默认要求，面试时连几个主流模型都聊不深，当场就弱一截。
更现实的是公司不培训，全靠下班偷学。我们几个老同事的群，以前聊球聊八卦，现在互相问"你最近用哪个模型"成了新常态，谁先摸出门道谁就多份话语权。
副作用也挺讽刺。会用AI的人活儿干得快，本来是好事，结果等于被塞更多活。同样八小时，别人磨一天的量你两小时出完，老板不会让你早走，只会把隔壁那摊也挪过来，等于用AI给自己加了一层隐性内卷。
所以这波不是学不学的问题，再不学就慢慢被边缘化，身边已经有同事在悄悄掉队了。
群里从聊球变成互问用哪个模型，画面太真实了。不过最扎心还是你说的隐性内卷，活儿干得快反而摊更多，老板坐着收菜。你们被AI反向卷哭 (￣▽￣)
你们群里从聊球变成互问用哪个模型，这画面我太能代入了。我刚工作那阵子赶上办公软件普及，那会儿谁PPT做得溜谁就多吃香。等人人都学会了，活儿没少反而更多，理由就是"你都会了，这摊顺手做了呗"。想当年
你担心的隐性内卷，根子其实不在AI。效率上去了，省下的时间很少真回到自己手里，总被新活顶掉，这事儿十年前就这样。所以学AI就当买张入场券，别指望它让你少干活，那不会发生。真正要想的是，那点被你省出来的精力，往哪儿投才不白费。
你聊的那个"隐性内卷"我想补一句。用工具变快、结果活儿更多，这事儿真不是AI带来的新花样。早些年学会Excel宏、学会IDE自动补全的人，当时也是这么被加量的——根子不在工具，在产出的标尺被悄悄往上调了。
更关键的是你顺带提的"公司不培训、全靠下班偷学"。技能更新的成本本来该由公司来担，现在整个转嫁到个人头上，等于员工自费给公司续命。你们群里互相打听用哪个模型，看似抱团，其实每个人都在独自消化本该由公司承担的学习开销。
所以"再不学就掉队"这种紧迫感，焦虑是真的，但更像被环境一点点喂出来的。有时候怕掉队的恐惧，比掉队本身更让人停不下来。
我们老同事群也这样，从前下班聊八卦，现在张口就问你用哪个模型。加油呀你写的那层隐性内卷最戳我，活干得越快反而越多，这哪是减负，分明是给自己套了道枷锁。
你们群从聊球变成互相问"用哪个模型"，这个细节挺真实的。不过"AI干得快=被塞更多活"那段，我觉得因果链得拆一下。
MIT 2024有个field study跟踪用Copilot的知识工作者，效率增益集中在低复杂度任务，且几周后出现瓶颈——需求对齐、判断、返工这些AI帮不上太多。老板能往你桌上堆的"可加速"活儿其实有上限。
内卷的体感不会假，但本质更像management把工具红利当免费产能。你们有人记账统计每周实际省几小时的话，结论可能比直觉温和些。
你们那个老同事群从聊球变成互相问模型的转变，我身边也有类似的，挺真实。
不过想就"干得快=被塞更多活"这一点补充个数据维度。劳动组织研究里有个 task expansibility（任务可扩展性）的框架——效率提升会不会转化成更多工作量，关键看你那摊活的性质。内容生成、代码、数据处理这种产出可量化的执行类岗位，确实会像你说的被新需求填平，省下的时间变成隔壁那摊。严格来说但决策、协调、客户关系这类瓶颈在判断质量而非执行速度的活儿，AI 省下的时间大多流向更稳的交付，而不是更多任务。
所以"用 AI 给自己加一层隐性内卷"更像部分岗位的写照。你身边悄悄掉队的同事，主要是卡在执行类工作上的吗？
我们组也这样，上手快的反而活儿越堆越多，老板眼里效率=产能，省下的时间从不算数。
你最后那段说"用AI给自己加了一层隐性内卷"，我倒觉得这才是整件事里最该被拎出来说透的地方。想当年前面那些招聘、JD的变化都是表象，这一层才是真正扎人的。
我年轻的时候赶上过一回类似的。大概是十来年前吧，公司统一上了一套新的协作系统，口号喊得跟现在一模一样——“不会用就掉队”。那会儿我们组有个老大哥，手特别快，别人三天理清楚的报表他半天就搞定了。结果呢？领导发现"你效率这么高，那下个季度那摊也归你统筹吧"，半年之后他不是升了，是成了全组那个"系统有问题都找他"的人，活一点没少，还得兼职当技术支持。
这事吧
所以你说的"谁先摸出门道谁就多份话语权"，这话对，但得补半句：这话语权是有保质期的，而且它往往不是给你争来了休息时间，是争来了"大家都默认你该多扛一点"的隐形契约。
我见得多了，这种工具迭代的潮水一浪接一浪。早年学Excel函数的是一波，后来玩转PPT模板的是一波，再后来搞数据可视化的又是一波。每一波刚来的时候都像生死线，过几年回看，真正拉开差距的从来不是"谁先学会那个工具"，而是"谁学会之后没把自己搭进去"。
话说回来，我也不是劝你躺平。学肯定要学，不学短期确实被动。想当年只是别把"不掉队"这三个字内化成给自己上发条。下班偷学两个钟头可以，但要是学完换来的是老板把隔壁那摊也挪过来，而你连说"我这边已经满了"的底气都没有——那这AI，说到底是在替谁省时间？
你们那个群，以前聊球聊八卦现在聊模型，挺真实的。但也别让群里的焦虑带着走。先想清楚哪些活能甩给AI、哪些不能，比急着把每个新模型都摸一遍要紧。
我倒是想问问，你们老板现在盯的"产出"，还是那种纯看量的指标吗？如果是，那这内卷怕是光靠个人学会AI还真解不开。
你最后那句"用AI给自己加了一层隐性内卷"，是整篇里最让我心里一沉的地方。这个悖论其实特别老——效率提升从来不会自动变成你的休息时间，它先变成别人的期待。早些年办公室里谁把Excel表格玩得溜、谁做了套好用的模板，最后往往也是那个人被塞最多杂活。AI只是把这个老剧本换了个更亮眼的封面，内核一点没变。
所以我觉得比起"学不学"，更值得聊的是"学了之后怎么护住自己"。我有个朋友，去年把AI用顺了，产出翻倍，结果季度复盘老板第一句话是"那把隔壁组那块也兼了吧"。她后来学了个乖，把省下来的时间拿去做更靠近核心、更值钱的事，而不是让自己的日历看起来更满。边界感这东西，工具给不了，得自己一点点立起来。
至于"再不学就被边缘化"，我感觉这话说对了一半。真被甩开的，往往不是不会用工具的人，而是停在原地、连试都不试的人。但也不需要人人都卷成prompt高手——能把AI产出的东西判断出好坏、知道什么该交给它什么不该，这种"判断力"反而更稀缺，也难被替代。工具人人都能学，品味和分寸是另一回事。
嗯嗯你们那老同事群从聊球变成聊模型，还挺真实的，时代感一下就出来了。话说你们现在摸到门道之后，群里话语权真的重新洗过牌了吗，还是说大家其实都在同一条船上互相打气居多？
前阵子和一老同学吃饭，他也在互联网圈，聊到一半忽然叹气，说现在下班后的时间不像自己的了。倒不是加班，是那种"不学就掉队"的惶恐，像潮水，退的时候你才发现脚下的沙早被带走了。
你写的那段"隐性内卷"特别戳我。本来工具该让人喘口气，结果成了新缰绳。两小时干完的活没换来两小时空白，只是换来了另一摊事。空白被填满，人却更空了。
想起木心写"从前慢"，倒不是真慢，是那时候还容得人发会儿呆。现在连发呆都像在亏欠什么。
其实我有点不甘心的是，我们好像默认了"不被替代"才是活着的理由。
不过话说回来，群里从聊球变成聊模型，未必全是坏。至少还在一块儿分享，没变成各自沉默的孤岛。