打工人的“救星” 企业职员璐璐平时主要做文稿编辑工作，她常用字节跳动的豆包和腾讯的元宝。最初使用大语言模型是为了完成工作中的一些形式主义的文件，她希望能提高效率，挤出更多时间去做更能提升自己能力的事情。 她发现，使用AI工具的效果很好，“有时候总觉得稿子里的某句话有语病，但我又拿不准，此时把这句话单独摘出来让AI帮忙校对和完善，比自己绞尽脑汁思考或者上网搜索别人的句子要高效得多。” 长期用下来，璐璐的感受是，文字方面，元宝要比豆包更接地气一点，人工智能感稍微弱点。但在作图方面，她更喜欢用豆包，可以有尺寸、风格的选择。 出版行业从业者张清常用AI产品做翻译、整理类工作，豆包、Kimi、通义等工具给她的工作带来的很大的方便。 她的整体感受是，这几个产品做翻译类、整理类、搜索类工作都比较智能。以翻译为例，将外语译成中文时，中短篇幅的文章能做到准确、语言通顺，也符合中国人的表达方式，但如果是长篇文章，能感受到是机翻。在中译英的时候，语法很准确，但是一个明显的问题是，AI不懂文化。 图源 / Unsplash 张清介绍，比如，中国人在邮件中寻求合作后，会问对方“意下如何，我们可以详细聊聊吗？”这在中文语境没啥毛病，就是一种礼貌的问询，对方可以回复也可以不回复。但是AI会翻译成“What's your opinion? Can we have a detailed talk?”在英文邮件语境里就会有一种强迫回复的意思，在初期寻求合作会显得很不礼貌。 文化行业从业者张瑞提到的“救星”，则是文小言。 她的工作比较繁杂，除了本职业务之外，经常要写方案、活动总结、学习心得等。她苦恼的是，这类型“杂活”已经严重影响到了她的本职工作。 比如举行消防演习、交通安全讲座、体育节、艺术节、读书节等活动，她所在的机构要求他们活动前出策划方案，活动后出宣传文案，还要交学习心得，日常还要写工作故事、读书笔记等，忙的时候，她几乎每天都有要写的材料，苦不堪言。 她认为大模型最方便的地方在于，定了主题，系统会把该主题下有用的资料都整合好，附有出处，生产的内容也有一定的逻辑。如果是要求比较低的总结和汇报材料，可以直接用，即便是要求高一点的，在AI的基础上做一些修改，也比自己写省事多了，和网络资源的重合率也比较低。 在AI的辅助下，她经常不到半小时就能完成一篇文案。据她所知，年轻的同事们大多都用AI辅助工作，领导对此表示默许。 AI帮人提升了工作效率，但是这样的操作也有隐忧，璐璐最担心隐私泄露的问题。 她提到，为了让AI写出更符合要求的内容，有的时候需要告诉AI很多前提，比如自己的身份、要做什么事情……从旁观者视角看，循着和AI对话的轨迹，很容易勾勒出提问者的画像。“这是我比较担心的，毕竟我不想让同事和领导知道我用了AI完成某些工作。”
