资料来源：有一个chuangyebang丨bai huitian您有瞬间：无尽的摘要，无尽的ppt和形式，在做出三个更改后出错了……这太困难或太烦人了。完成后，它无法实现，如果慢慢完成，它也会影响开发。如果AI可以为您做某事，您想给它什么？去年，AI已成为工人周围最常见的“新伴侣”。从Copilot到代理商，更多的工人使用它来编写电子邮件，计划和编写代码。根据人类团队在2025年初发布的一项研究，全球36％的职业职位，员工使用AI至少四分之一的日常活动。 Openai的调查还指出，其中至少有10％的Whamerican工作会影响AI活动，而在近五分之一的工作中，AI介入了一半以上的工作内容。一个非常关键的问题是出现：我们真的不想被AI取代，但我们想节省一些努力。最近斯坦福大学的重大调查试图回答这个问题：这是AI，您想做什么？结果比我想象的更真实 - 更令人心碎。 AI不在这里展示技能，以帮助您节省努力。斯坦福大学的研究团队提供了一个不寻常的答案答案：人们想要采取的AI是不是要生成内容，编写代码或创意设计，而是在最有意义的，重复的和错误的低价值任务中，例如修复NG任命，修复NG的ng分类，对文件的分类，维修薪资，维修数据进口的薪酬，数据进口的互联性，在此研究中，该活动是在该活动之间进行的，该研究的研究和某个研究的研究是一项系统，该研究是一项系统的研究，该研究是一项系统，AI的研究，AI，AI，AI，AI，AI的研究，AI，AI，AI，AI，AI的研究，AI，AI，AI，AI的研究，AI和一个人之间的研究，AI和一个人之间的研究，该研究（AI）是一项系统，该研究是一项系统的研究，该研究是AI和一项系统的研究。已经开发了一个名为Workbank的系统。您想让它做到吗？ categories: H1: AI may be alone to complete H2: AI, and people have the main H3 intervention: Human-Computer Collaborations, each with a Labor H4 division: Human-based H3: Human-Computer Collaboration, each with a Labor H4 division: Human-based, AI provides support H5: The Support H5: The Support H5: The Support H5: The Support H5: The Human-Based, Ai, Ai support H5: Ai support H5 H5:支持H5：基于人类的交付，以人的结尾，AI没有胜任研究数据，表明在所有大约844个活动中，审查了46％以上在T地区工作的人中，有很高的分数“希望这样做”（≥4分）。超过70％的受访者显然拥有最期待的AI是“重复但低价值”的日常活动，例如文档的分类，错误的纠正和数据输入。最高的滚动活动包括：安排客户约会（例如税务助理）对紧急文件进行分类（例如警报警报），纠正转换数据转换数据和网站备份数据的格式。这些活动具有显着的统一性：高标准，频繁重复，判断力下降，但非常及时并且容易犯错。他们不是“创造性的”或“判断”活动，而对人们来说是伟大的活动，而是我们习惯的毫无价值的活动。这些具有最高“自动化欲望”的任务几乎都是“不可见的加时赛”的最困难的领域：它们不属于基本的KPI分析，BUt消耗额外的时间和精力，可以被视为工作场所中人们的“精神负担黑洞”。它还可以解释一个周到的现象：许多人的思想中的自动化不是技术幻想，而是一种情感上的幻想。这不是因为AI是“艳丽的”，而是因为它将帮助我们少按时工作，报告更少的错误以及修复我们没有自己做的报告。真正使用使用的意愿显示了一个重要的趋势：AI的真正机会不是要展示技能，而是要减少帕萨宁。在实际的工作场所中，可以帮助人们拥有大脑空间的AI比可以提出长期内容的AI更受欢迎。愿望≠功能：AI应用中的不匹配发生。 AI专家还回顾了每个任务的“技术实现学位”，结果与工作场所的人们的偏好结合在一起，以提出一个非常有趣的“愿望能量四季度”：绿灯：高度期望 +强大的痛苦y → priority can be deployed RD Opportunity Zone: Highly Wants + Poor Ability → It is worth investing in R&D & D & DWIDity: Low Wants → No Priority yet A search warning is many AI companies and research papers diligently investing in the "red light" zone, that is, those activities that"AI may do this, but users do not want to give it to AI" such as automatically writing articles and developing creative copying.当投资者和研究人员将资源集中在“红灯区域”中时，它可以对“能量不匹配”和“社会抵抗”产生双重攻击：前者不会形成真正的紧急情况，而后者则将AI部署给用户。这是“技术陷阱脱位”，应该反映在AI的开发中。任务分配图清楚地宣布了技术开发方向与实际需求之间的连通性。 AI研究人员可能热衷于为程序员编写代码，而工作场所的普通人希望AI将帮助他们付款，安排转移并遭受错误。这种不匹配反映了一个更深的问题：AI产品的AI产品的方向通常与用户的实际工作场景分开。真正高价值的机会可能不是“技术上最酷的”，而是最适合用户疾病的真正疾病的机会。另一组学习量表是“人类代理量表”，这是人们想要维持参与其使命的权利。令人满意的是，大多数受访者选择H3（由AI完全完成）选择H3（人为计算机合作）。它表明，大多数人没有对AI拒绝进行排名，而是寻找一种更好的合作方式：让AI持有基本的机械步骤，并且人们保持决策和创造。 AI人的作用确实与行业不同。在财务，法律活动和行政等运营中，只要AI“可靠且无可挑剔”，它就是愉快；在诸如媒体，教育和设计等创意情况下，用户高度关注“控制的表达”。这意味着AI系统不应假装是一个协作的单一范式，但是在“自动化”和“改善人员”的各种活动之间进行运动应该是灵活的。我们可能不必将AI设计为“超人替代者”，而是“合作伙伴”。在未来的人类计算机合作制度中，“如何分裂劳动”比“强”更重要。 AI悄悄地改变了“最重要的”能力结构。研究团队图是O*NET技能系统上每个任务的基本功能，并从两种尺寸中回顾了这些技能的“价值”：一个是当前的平均市场工资；其余的是，如果专家认为将来仍然需要深层人工干预（即高水平）。结果表明，即使是传统的高薪“信息处理”技能（例如数据分析，r）运行文件和实施规则仍然很重要，这些活动在AI的帮助下自动进行，并且“人类参与价值”降低。需要组织协调，跨团队合作，激发其他人并使莫尔高洛尔的“人际交往”和“管理”能力表现出更强的缺陷和不替代性。这种反向现象是“高薪但易于替代，低薪但强烈依赖人”的现象表明，对工作场所结构的重塑：将来无法替代的不是特定的技术本身，而是一种特定的技术，而是在AI参与下仍应承担的角色和决策。编程是一个常见的例子。拟人化的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在今年3月说，在接下来的3到6个月中，AI将撰写90％的代码。在12个月内，几乎所有代码都可以由AI制定。首席Openai首席产品官Kevin Weil还预测，到2025年底，我的编程将为99％自动。与以前的媒介和长期预测“ 3至5年”不同，两个主要执行模型提供的时间表是准确的，直到今年年底，这意味着AI对编程行业的影响不仅是“ Will Will”，而且是“现在”。互联网泡沫中过去超过700,000的职位只有一半。请注意“确定NG问题”，“固定资源”和“协调人 - 机器人”的全面判断。 AI的变化不仅是我们的工作，而且我们要做什么。越来越多的公司强调“判断力，同理心和交叉交流技能-Team -team”，因为他们肯定无法在短时间内做到这一点。工作场所中的人们将不再像“程序员”，而是“更像组织者，协调员和战略思维”。通过告诉我们AI可以完成多少任务，但要问一个更重要的问题：我们真正想要什么要做？答案并不总是“更好”。工作场所中的许多人欢迎AI处理琐事，但他们决定不要留下创造性的表达，对责任的判断以及与AI的人之间的关系。这不是保守主义，而是一种界限，也是我们对“人们应该保留什么”达成的集体共识。当AI不再仅仅是一种工具，而是向“合作伙伴”和“代理”移动时，其设计逻辑也应该改变。我们不需要代替所有人的AI，而是一个知道如何工作和知道如何离开的人工智能。真正完美的AI不是最明智的，而是最大的群众。它了解您不想做的事情，并且还了解您需要自己做。它了解可以自动的东西，并且也知道无法处理什么。 “快乐的钓鱼”从来都不是要懒惰，但是在反互动的工作场所中，反任务中隐藏了一种隐藏的哲学，并为关注的主权而战。当AI愿意占领我们终于有机会专注于最有价值的部分的判断，创造，合作和表达，这是一文不值和低成本。这是加强AI的真正含义。人工智能能力的界限促使我们更深入地理解“人类价值观”。可以更换替代品，也让我们想起我们继续问：什么不能替换？ Mawell，这些是塑造我们在AI期间真实身份的答案。