“现在写材料，第一反应是先让AI帮我搭一个框架。”

在某高校从事行政工作的张宇说，他每周至少要处理三份汇报材料、两份会议纪要。最忙的时候，一天里塞了四场会、两份千字发言稿。他算了算，写材料大概占了他工作时间的四成以上。

但现在，他把录音导入AI，一两个小时就能改完一份会议纪要。“过去一份需要大半天。”

写材料这件事，正在被AI从“手艺活”变成“选择题”。那么，靠写材料吃饭的人，出路在哪里？

01  

AI能替你写，但代替不了你“确认”

AI在公文写作中的局限性，已经有了具体的教训。

某县一名干部向媒体讲述了自己的经历。上级要求写一份关于当地某行业的情况反映，他让AI匹配四个发生在当地的真实案例，结果两起是张冠李戴，两起是凭空捏造。

还有一个案例，村干部用AI简化政策文件后发到群里，AI在简化过程中将补贴申领条件遗漏、申请截止日期错误推算，导致有的群众白跑一趟，要么错过申报窗口。

广州市黄埔区一名毕业生咨询创业补贴时，先后点开两个智能问答入口，得到两套不同答复，其中一套甚至引用过期政策。媒体调研发现，部分干部对AI工具的使用，正从辅助参考滑向代笔依赖，“AI幻觉”风险开始渗入公文写作、情况汇报等严肃工作场景。

四川省机关公文写作技能大赛已经办了九届，累计超一万二千人次参赛。在AI可以一键生成公文的时代，这场“手搓”公文大赛的热度不减反增。主办方的解释值得反复读：“人工智能软件能极大提升公文写作效率，但其生成的文本也具有明显局限性，按下‘确认键’的那份政治担当，以及字里行间那份源自田野调查的深切关怀，必须由我们亲自赋予。”

AI做的是“把话说对”，人要做的是“把事想清楚”。AI可以生成一万份格式正确的文件，但只有人知道，哪一份文件真正解决了一线的问题。

02  

大学应该教什么

不培养“成品”，培养“干细胞”

上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心联合合作伙伴发布的《AI时代的中国劳动力市场：从职业消失论到任务重组论》报告，基于7.43亿条招聘数据，给出了一个值得深思的结论：本科专业招生热度与四年后市场招聘需求之间的相关系数仅为0.23，超三成2025级本科生就读于高替代压力专业。本科培养周期长达四年，而AI仅需三年就能完成一轮完整的市场重构。

这意味着，大学如果还在教“标准答案”，学生毕业时可能发现题目已经换了。

复旦大学原校长金力说过一句话：“在人工智能时代，我们的目标很明确，不培养‘成品’，而是培养‘干细胞’，让每个学生都具备多向分化的潜力和持续自我更新的能力。”

全国超过80%的高校已开设AI通识课，但问题也很明显。广东某高校中文系学生小林在第一堂AI通识课上就被“砸”晕了，“一学期下来，感觉就是在混学分”。北京某高校一位老师坦言，他的课“一开始坐得满满当当，到第三节课就只剩一半人了”。

北京航空航天大学的做法提供了一个对照，教授让学生现场向AI提问“洗车店离家仅20米，该开车还是推车前往”，AI推演步步缜密，最终却得出了一个荒谬的结论，通过这个案例，学生直观理解了AI的逻辑边界在哪里。

大学真正应该教的，不是AI怎么用，而是AI不可替代的是什么。是对一个复杂问题的判断力，是在信息不完整时做出决策的勇气，是在AI给出“标准答案”之后知道什么时候应该推翻它。

03 

 职场人从“写的人”变成“定的人”

如果说大学生是AI时代的“预备役”，那么已经在职场中的人，就是正在被AI直接冲击的“现役”，他们的转型窗口，比大学生更窄。

香港劳工及福利局发布的最新“人力推算中期更新”报告显示，随着企业扩大AI应用以处理常规行政工作，“文书支援人员”于2028年预料将出现约2.5万至3万人的人力过剩，全港约7万名未持有大专学历的中年文书支援人员面临转型压力。

但同一份报告也指出，具备AI应用及跨领域能力的“复合型人才”将成为市场新宠。

对于写材料的人来说，这意味着一条清晰的转型路径：从“写的人”变成“定的人”。AI负责生成初稿，你负责判断方向、核实事实、评估影响、承担责任。

更进一步的转型方向，是成为“翻译者”。一汽解放数控机床技能师曹磊，从业13年始终扎根汽车新产品试制一线，他把长期积累的加工参数、异常处置案例梳理成知识库，让AI学会“补刀”和“预判”，全年节约返修费用超800万元。对于写材料的人，这个逻辑同样适用：把你对政策逻辑的理解、对基层情况的掌握、对文字分寸的把握，变成AI可以学习和调用的能力。你不是被AI替代，你是让AI替你干活，自己去做AI干不了的判断。

AI时代最稀缺的能力，不是“写得比AI好”，而是“知道什么该写、什么不该写、写到什么程度”。写材料的人真正的出路，不是和AI比速度，而是和AI比判断。

你花在“判断”上的时间占比，就是你的不可替代性。