八十三岁，他决定和AI死磕一下

崩就崩吧，一位中年女性和AI死磕的这一年

夏宁的人生正处在十字路口：中年、女性、没有强悍资源，在传统能源企业做市场的她，职场“断崖”近在眼前。2025年，她辞职，从一线城市搬回省会老家，把赌注押在AI上。她不是技术出身，但坚信“大家都是一个脑袋，人家能学，我也能摸一摸”。

最初用AIGC工具做短视频，很快碰壁——通用工具满足不了专业级需求。秋天，她接到真实订单：用AI将爆款服装拆解为模板布料。为此，她开始钻研开源平台ComfyUI。这个平台能自定义工作流，但问题来了：没有适配她显卡的现成安装包，必须从GitHub下载源码，自己搭建底层架构。

• 被迫成了架构师，身边没人支持。有人说“你犯得着吗”，有人说“写代码是00后和程序员的事”。
• 系统崩溃是家常便饭。几次按AI建议改错代码，系统直接崩了。但她决定推倒重来：“崩就崩吧，哪出问题就解决哪。”
• 几个月后，她胆子大到敢直接改源码。她不只是照着AI指令改，还能自己找出bug，在AI帮助下修改跑通。后来学会了用Python写代码。

现在夏宁工作时间比上班还长，没有周末。项目已进入测试阶段。她对AI建立了一种羁绊：“能干到‘冒火’状态，但停不下来。”为了让模型干得更好，她甚至对豆包屏蔽了与ComfyUI无关的信息，进行专属训练。她感受到：机器并没有那么绝对聪明，面对专业要求，必须是你告诉它该怎么干。

40岁跳槽大厂，他成了“老板的AI”

2024年底，40岁的人力资源总监关越做了一个大胆决定：离开传统龙头企业，跳进节奏飞快的科技大厂。他早在2023年大模型兴起时就自费报班学习，并要求团队率先在文档处理中应用AI。

新东家的AI环境让他大开眼界：从OA系统到招聘面试，AI已渗透各环节。校招季，AI辅助的简历筛选已大批量应用，部分公司初面AI接管率高达75%。关越的招聘工作中，AI全程介入，面试刚结束就能生成分析评估报告。

• 但“人”不可替代：AI考察的是专业性，而面试者的语气、语态、性格特征这些对人性的洞察，AI读不出来。
• 面试中还要与AI“博弈”：部分候选人外挂了AI，关越要观察对方眼神是否在瞄屏幕提示词，策略也越来越犀利，直接挖个人真实业务经历。
• AI会替代人吗？ 关越有个锐利观察：这取决于老板对工作“颗粒度”的要求。效率成本优先的老板，会主动降低精细度要求，倒逼员工自己用AI解决。

关越所在团队的文笔出众者冯薇，接到了5天内写出几十位优秀员工故事的任务。她发现这类稿件有固定模板，恰好是AI擅长的。她把素材喂给大模型，迅速生成符合企业审美的文章。但更深的异化感袭来：“很多时候，我觉得自己变成了老板的AI。老板下一句指令，我转身输入给大模型；老板反馈，我再用AI调优。感觉自己更‘牛马’了。”

在大厂，AI提效、挡住重复劳动的苦役，但也抬高了生存底线。工具抹平了基础技能差异，最终能倚仗的，只剩下最古老的东西：对人性的洞察，对未知的拥抱。

裸辞后，他用ChatGPT搭了个炒股系统

罗征所在的大厂业务被边缘化，他决定裸辞。“要在好的年纪，做点自己真正想做的事。”他清楚：如果不沉下心学AI，即便找到新工作，也可能几年内被淘汰。他决定边学边找方向。

他订阅了ChatGPT，开始每天和大模型“聊天”。几周后，他搭出了一个炒股系统。

• AI最擅长数学和逻辑，炒股天然契合。但他发现大模型普遍缺乏长期记忆。他巧妙利用ChatGPT“Project”功能，把投资风格、选股指标、公式全部喂给系统，让其推荐20只股票并进行日复盘、周复盘。
• 为了获取实时数据，他在AI指导下找到开源社区的数据API接口。
• 每一步都是他用极其严密的逻辑与AI互动，逼AI吐出的。这无疑是高脑力劳动：“看起来是AI在处理，其实每件事自己都要去过一遍。”

目前系统推荐的股票表现稳健、没亏。他还用纯自然语言让AI帮他搭建一个培训创业项目的框架——大学学过编程，但十几年未做实际开发，他完全靠说话让AI写代码、选平台。AI甚至建议把培训内容放在飞书多维表格，运行在阿里云上。罗征几乎零成本搭起一个跨平台技术架构。

他把与AI的合作比作“老员工带新同事”：业务要求交代得越清楚，产出水平越高。他总结出“80%原理”——集中精力玩透最先进、最成熟的AI技术，绝对不能纸上谈兵。

视频制作者：别报班，追最新模型最管用

春节前，靳思澄用AI为一家知名机构制作了一支视频宣传片，传播极广。这是她从事视频制作近10年来第一次大规模拥抱AI，耗时3个月，从零到交付。

机会来得莽撞。她直接找到甲方自荐：“我还没大规模用过AI，但超级感兴趣，愿意一起探索。”她自降报价，甲方赌了。她用一个月狂试国内外主流AI视频工具，最终Demo得到认可，拿下订单。

• AI迭代速度快到令人窒息：前脚积累的经验，后脚就被新模型推翻。刚开始Nano Banana生图不支持4K，她要做七八千张图片的高清化处理；Pro版上线后直接支持4K，步骤全省。最近Seedance上线，连分镜都自动生成。
• 核心方法：别报班，紧追最新模型。 多刷小红书、抖音和视频模型集合站，比任何课都管用。
• 提示词经验从简单指令进化到精细描述：景深、背景建筑、花草布局、人物动作表情。

靳思澄感受到视频行业到了转折点。2024年AI视频还很难用，2025年底Nano Banana Pro上线后，明显可以商业化。她兴奋地说：“站在当下这个节点，可以探索几年前连想都不敢想的事。别多想，动手去做。能火的，还是想做的人。”

职场新人：不想搬数据，就做AI的驾驭者

刘景然每天的工作是提取数据、整理表格、核对字段。他曾系统学习Python，但因实践过少逐渐陌生。公司人员优化后，工位越来越空，数据需求却越来越多。同事提议做一套自动化数据提取系统，但刘景然陷入矛盾：他迫切想摆脱重复劳动，可一旦自动化了，自己还能保住这份“搬砖”工作吗？

他不是没想过破局，曾动过“专升本”读AI专业的念头，但朋友“毕业即失业”的现实让他打消想法。前辈的一句话点醒他：“AI淘汰的是重复劳动者，你要做AI的驾驭者。”他决心利用AI谋求“在岗转型”。

• 从零接触AI编程：先尝试用腾讯元宝生成代码，但软件切换效率低。直到遇见免费AI编程工具Trae，有Python基础打底，直接上手。过去要写数十行代码才能完成的数据提取，现在对话描述需求，AI自动生成脚本、调试Bug。
• 他也分享给编程零基础的朋友，朋友折腾两天弄出花架子界面，怒评“AI编程是垃圾”。资深用户一语道破：“AI不是万能的，它只是聪明的执行者。你得先自己懂逻辑、能调试，它才能替你干活。”

最近新AI不断涌现，刘景然清楚技术迭代远超个人学习节奏。他还在找答案：是深耕垂直领域成为复合型数据人才，还是横向拓展适配更多岗位？在AI重构职场的浪潮中，AI没有让人更轻松，它让一些人干得更多，让一些人焦虑得更深。但它给了那些不愿停在原地的人一根更快的杆子——每往前一步，都要付出更密集的脑力和心力。