AI热潮的社会叙事与价值重排 - AI热潮构建了一种“效率至上”的技术乌托邦叙事，将社会劳动简化为算力输出，并引发身份焦虑，使用者担心被归类为“落后” [1] - 技术转型常伴随对“过去”的道德审判，将行业分为“高科技/高精尖”与“低端/污染/重资产”，使结构性失业被归咎于个人“不够先进” [2] - AI从工具变为圭臬，效率从“手段”变成“道德”标准，将“快、自动化、会用AI”定义为体面，而“慢、手工、不会用AI”则被视为落后 [2] AI在企业管理中的制度化与异化 - 互联网公司要求设计、视频等部门将“使用AI辅助创作”写入KPI，使AI从可选工具变为必须完成的指标，进入“为了科技而科技”的状态 [4] - 当AI被写入流程和绩效考核，可能成为一种新型剥削手段，在“效率提升”名义下，将学习成本、适配成本及加速风险转嫁给个人，要求同样工资下更高产出 [5] - 制度化的AI与单一的效率主义标准结盟，将“速度、成本、可量化、可复制”置于评价劳动中心，使难以量化的经验积累和复杂判断等工作被贬值 [6] AI对创作行业的影响与同质化风险 - AI设计工具被形容为“拼尸块”，未经授权拼接他人作品，但其“又快又像样”的产出在结果导向的商业环境中取得成功，推动“结果主义”偏好 [10] - AI生成作品导致高度同质化，如App中充斥“一个模板刻出来”的整齐漂亮但相似的设计，使原创性在对比中更显珍贵 [10] - 专业设计师被迫使用AI，但需努力与“AI感”割裂，重新练习判断“美”与“共鸣”，因为AI作品缺乏情感、叙事和“活人感”，仅适合作为辅助工具 [12] AI作为“预制菜”式基础设施与专业替代边界 - AI生成内容被比作“预制菜”，追求快、稳、标准，但省掉了“火候”即现场的试探、调整及偶然的灵光，若被奉为先进并写入KPI，传统方法反被定义为低效 [13] - AI的短期价值在于处理低门槛、可标准化的环节，扩大“可以做”的人群，其价值更接近新型基础设施，而非值得无限溢价的“高智能” [14] - 在专业工作流中，AI难以一步到位替代所有环节，例如为“不会剪辑但有需求的人”提供粗剪、自动字幕等基础功能，更容易达到“够用”效果 [13] AI在具体行业中的应用与不可替代性 - 在外语教学行业，AI可替代方法讲解、语法拆解和例句生成，但难以替代真实交流中的人类情感如犹豫、幽默及关系亲疏的表达 [15] - 在金融行业，AI可接管信息整理、产品筛选和方案草拟，但“客户陪伴”尤其面对高净值客户时仍难被替代，因涉及承接焦虑、分享喜悦及深化信任的关系性劳动 [16] - “AI不能替代的部分”如情感劳动和关系陪伴，并非天然更高级，而是在技术逻辑挤压下人类劳动退守的领地，且面临被商品化的风险 [16][17] “慢工”与经验积累的价值被侵蚀 - 社会科学田野调查以“年”为单位，需经历完整四季和各类社会时刻，才能理解传统、秩序及分工，时间让研究者看到事件关联及规则在现实中的演变 [18] - 手打田野笔记是重新组织经验的过程，虽耗时但能连接细节、生成新问题，文字带有“烟火气”和“灵气”，与身体、现场及犹豫相连 [19] - AI能在几分钟内将语音或碎片整理得工整标准，但“太像标准答案”，收缩了犹豫、绕路及低效却能生成新思想的时间，可能抹平细节与语境中的真实 [21] 效率主义对社会评价体系的塑造 - 当技术掌握被视为“优越”，效率追求成为道德标准，技术便开始参与划分社会等级，将“会不会用AI”和“够不够快”作为价值评判尺度 [21] - 若“不会用AI”被视为缺陷，“手工”和“慢”被嘲笑，被淘汰的不仅是技能，更是对人的理解，人不应因工具熟练度被归类为“零分” [22] - “效率—体面—价值”链条固定后，“低端”成为可扩散的羞耻机制，波及无时间学习者、需慢工出细活者、重视关系照护者及所有无法被量化比较的人 [23] 技术发展逻辑与人类幸福感的反思 - 对比亚马逊丛林“冷社会”与工业化“热社会”，前者不将进步视为动力，通过神话仪式维持秩序，提问没有科技飞跃是否意味着不幸福 [23] - 当技术以指数级增长将人类推向加速点，生活节奏交给增长逻辑，把缓慢当落后、停顿当懒惰、不熟练当羞耻，需反思是否更幸福 [24] - 真正值得期待的技术不应仅让少数人更快更强，更应让更多人免于羞耻、被敷衍和被迫加速，而非构建精密的筛选机制 [24]