一个基层科员的AI烦恼

　　孙通纳的工作大多和文字打交道。过去，他的办公桌上时常堆满各种纸质材料，用以应对不同场合的发言需求。一份讲话稿，初稿、修改稿、分管领导审阅稿、定稿、整理稿、印发稿——前后得花上两天。

　　现在，纸质材料被收进了角柜，取而代之的是两个常驻电脑桌面的AI写作软件。发言材料、总结汇报，常规的文件先交给AI起草，他再进行润色提交。上级提出修改意见，他进对话框，让AI执行。

　　“工作变成了‘传声筒’，领导不方便直接对AI说的，就通过我转达。”孙通纳苦笑。

　　几个月下来，他算是适应了。

　　办公楼的吸烟点，是他和同事适应之后的集中吐槽点。比如，看起来两天的工作，AI几分钟就完成。但是否真能用、是否合适，用过才知道。

　　它是出了“活”，但对于培育AI的人，新麻烦也来了——这是孙通纳和部分同事对于AI的共同感受。

　　AI在宏观的叙事中被称为“解放双手的工具”。可在现实里，它更像是一个单面的透视玻璃，映出现实里最琐碎、最真实的一面：效率与秩序、技术与情绪、指令与人性，混在其中，彼此纠缠。

　　成为“AI公务员”之前

　　事实上，孙通纳说，AI走进他和同事的生活比外界想的早很多。

　　2024年夏天，孙通纳所在部门开了一场名为AI赋能的会议，畅谈人工智能在日常办公中的应用与实践。他所在的部门不到20人，普遍在35岁以下，多数是文科出身。会后，大家一度不以为意。

　　直到数个月后，AI正式进入了工作视野。

　　那年十月，他和同事被要求“先熟悉AI工具”，“认认软件，知道哪个好用”。

　　这是他们工作变化的前奏。

　　孙通纳说，首先而来的是加班。原本的工作就让他感到吃力。如今，他和同事们都得用业余时间来完成试用的任务。同样的问题，写进不同的AI软件里，答案全然不同。他得在这些庞杂的回应里面，找到领导认为靠谱的最优解。

　　这只是理论层面。落在实践层面的工作，孙通纳得花更多时间。

　　他和同事被要求梳理在政务大厅窗口遇见的问题，把听到的、看到的和能想到的全写下来，塞进试用的一款AI软件，试图让它给出一个有效的回应。

　　“都是模版化的答复。”孙通纳觉得这不实用，“很多问题不是设定好模版就能回答”。他遇过的真实情况是，一位老人带着一摞护工简历，希望工作人员能帮忙背调。“这怎么用AI来回答？”但AI的出现，就是能让人觉得无所不能。

　　软件好不好用不是重点，他要做的是写出逻辑清晰的使用体会，提出让软件能真正赋能到实际工作的建议。

　　孙通纳花了一晚上，写了大约600字的试用汇报。文末，他特意写到，“在政务大厅内遇到的问题涵盖市民生活的方方面面，此汇报不能一一罗列清晰，仅供参考。”

　　“其实想说的是，部门人手不足，同事们已经竭尽全力在加班做了。”孙通纳说，考虑到保密要求，很多工作都没办法交给实习生或者外包来解决，只能靠内部工作人员来摸索，“这其实占据了不少原本的工作时间。”

　　如果说这些还只是预热，那么2025年春节前后的系列动作，则宣告AI全面介入了孙通纳的工作。

　　先是春节期间，工作群里领导陆续发出DeepSeek等AI模型的新闻和试用。领导连发信息：“趁着过节，快点熟悉。这是年后重点。”

　　节后第一天，开年大会照常召开，主题围绕“人工智能将深度改变办公方式”。

　　孙通纳把这个问题丢给了AI：写一篇AI动员会的讲话稿。他连续输入指令，界面频繁报错：“服务器繁忙，请稍后再试。”

　　断断续续的试验，他终于整理出了一段话：“以积极主动的姿态拥抱、学习新技术，掌握DeepSeek等大模型使用方法，运用人工智能辅助决策、分析问题，以‘人脑+AI’增强能力、提升工作质效。”

　　孙通纳的理解是，先提升效率。完成上级交办的任务是主要的，AI能帮助他在快速响应的过程中提升速度。

　　其次是质量。“AI快速响应的成果肯定不能直接取用，我得挨个看过、改过，才算完成。”他以写讲话稿为例，AI没法完全吃透人的想法，到最后还是得不断花时间，甚至是加班来培训AI，这跟提升效率可能是矛盾的。

　　尽管如此，AI与政务的连接已经进入多个应用场景。

　　譬如2月，全国多地都在政务系统接入DeepSeek，并在本地部署和应用，从公文处理到民生服务，从应急管理到招商引资，几乎涵盖了政务服务的全链条。

　　AI话题登上微博热搜，“AI公务员”一度成为网民热议的关键词。

　　“我们真的会被AI取代吗？”面对人们的猜想，孙通纳和同事们有过这样的想法。

　　得到上述答案之前，孙通纳已经感受到AI带来了一些便利。

　　“确实减负了。大量的非常基础的工作是可以用的，有时候还能用来进行文本错误的筛查”。

　　他所在的部门是文稿密集型部门，每天主要工作是写与改。讲话稿、会议纪要、政策通告、调研报告——一份完整文件通常要经历五六轮修改，甚至十几轮。

　　刚接入AI的时候，孙通纳和同事是高兴的。

　　他说，写讲话稿有了“第一稿”；写报告能“起个头”；写总结报告能一键梳理关键词、生成逻辑大纲。更重要的是，有些繁杂但必须做的文字工作，用AI确实节省时间，比如把十份材料合成一份，从文字材料里提炼主旨观点，“AI挺靠谱”。

　　那段时间，孙通纳加班都变少了。但那是短暂的“黄金期”。

　　不久之后，AI的能力开始在政务系统中逐渐铺开。

　　在孙通纳如今使用的最新AI系统内，整合了三类功能：政务问答、行政写作、公文草拟。他可以通过“模板窗口”输入标题关键词，让AI自动生成不少常规的公文。

　　从表面上看，至少这样的工具能够大大地减少人工的工作压力。有报道称，深圳AI政务助手上线个问题，平均每天帮助超2000名市民办理业务。

　　但落至更具体的工作，孙通纳说还得靠人。政务大厅里的AI替代了前台的第一道问询，但复杂问题依然需要人来兜底，“市民的问题五花八门，不是所有东西都能归档回答”。

　　AI进入政务工作的速度越来越快。今年4月，孙通纳工作的地方发布

　　换言之，与AI有关的话题进入更多工作场景。

　　上级要的反馈时间越来越短，孙通纳和同事被迫要更快、更好地完成工作。有同事私下里提过意见，结果被告知，让尽快学会善用AI工具，“花了大力气部署的AI，就是要让大家开始用，总不能只当个摆设”。

　　于是，孙通纳使用AI工具的频率越来越多，培训AI的时间也越来越多，加班的时间也越来越多。

　　要说AI与政务的融合，孙通纳感觉还是差点意思。

　　一个例子是，他需要写一篇“AI助力基层治理”为主题的讲话稿。在输入指令后，AI在20秒内生成了1200字，通篇充满了常见的公文词句，比如赋能基层、重塑治理模式、打造智能城市……

　　上级领导看完之后反问了一句，“你理解我在讲什么吗？”

　　孙通纳不敢接话。他当然知道这意味着什么：AI不懂“讲什么”和“怎么讲”的区别，更不懂在不同场合下的用词份量，“要讲到什么份上”。

　　比如一份发言稿，上级领导会在批注里改了几个词：“推动——换成深化”，“成效显著——换成阶段性成果”，“大力落实——换成有序推进”。

　　虽然全篇改动不大，但语义完全不同。他说，“某些特定的词汇得规范使用”。

　　材料里要传达的，不只是字面内容，更是上级与下级之间的距离感与含蓄规则。这样的修改，AI看不懂、也学不会——它不太懂“留白”，也不懂“拿捏分寸”。

　　最后，他只好推倒重来。后来干脆改了策略——先让AI写初稿，再拆写、重组，有时干脆拿它当个素材库，从中抠出几句能用的形容词。

　　“我越来越像在给AI打工。”他说。

　　这种折返跑式的工作方式，没能提升效率，反而变成额外的负担。

　　在体制内，还需要考虑信息安全问题。一位曾在引擎公司任职的技术工程师向

　　这意味着，正在办公室使用的电脑可能不太适应现在的AI运行速度。

　　孙通纳那台用了六年的老机器，加载了两个AI软件之后，风扇发出的噪声越来越响。只要打开Word文档、网页和AI平台，系统就会跳出提示条：“内存占用过高，建议关闭窗口。”

　　有一天下午，他同时处理三个文件，一次性喂给AI几十条指令，结果系统直接崩溃。几个小时的工作内容没有保存，只能坐在椅子上，对着黑屏发呆。

　　“我们和AI，可能是一种彼此拖累的关系，AI强，电脑硬件差……”

　　更大的麻烦还在于：AI的数据池，是个半真半假的“混合体”，它会一本正经地制造错误。

　　有一次，孙通纳要写“本市过去三年AI相关应用概况”，结果AI列出五条“重点成果”，其中两条纯属捏造，甚至还配了数据指标。回查

　　问题的根本在于，AI仍在学习阶段。许多本地政务信息无法联网、无法入库，也无法喂给它做基础。系统后台的数据更新滞后，模型输出的答案自然也错漏百出。它能熟练地套用模板，却难以判断真假。

　　于是他学会了一件事：先怀疑AI，再查证AI，最后“重写AI”。

　　某种程度上，这像极了他小时候抄书的方式：写下来，背一遍，再划掉重抄一遍——直到像是自己的话为止。

　　李开复曾说：2033年前，40%的工作岗位会被AI替代。人们的梦想与专业可能在不知不觉中被AI蚕食殆尽。更深层的危机，不是失业，而是“失去了作为人的价值”。

　　他在

　　如今，孙通纳似乎身处其中。

　　AI写稿、AI

　　6月底，市里下发了一份

　　1: 您认为人工智能在哪些方面改善了您的工作？

　　2: 您对人工智能的未来发展持何种态度？

　　3: 您主要在哪些场景使用人工智能产品？

　　领导在会上提醒：“认真填一下，看看AI到底有没有帮到大家。”

　　孙通纳认真思考了一下，给出了几个正向的答案。在他的概念里，经过长时间磨合的AI，应该会越来越好。

　　几周后，结果出炉：91.67%的调查者表示满意，83.33%的人认为“AI提高了工作效率”。

　　其实，无论结果如何，孙通纳还是要继续和AI为伴。

　　6月中旬，他又接到了新任务，当地要全面铺开AI，需要抽调各部门的人去夜校讲课，要连着开50场的AI培训。

　　孙通纳依然先把这个问题丢给了AI——帮着写培训的教案。尽管他知道生成的结果还是需要花上更多时间去调整。但时间紧，至少得先有个初稿给出去。

　　回到最初的问题，AI会取代公务员吗？

　　孙通纳的感受是，有些工作确实是被分担了——材料起草更快、办事流程整理得更顺。也正因为此，对于公务员的要求也在水涨船高：用得不够快、不够准，可能变成了能力问题。