同事发来的AI文档,正在成为一种新的工伤?

同事用 AI 生产的垃圾，他自己都懒得看，凭什么要我仔细读？

这个问题我想了很久。现在的职场，最不想遇到的已经不是不会用 AI 的人了——是只会用 AI 的人。

我是石榴爸爸，一个天天用 AI 做内容但也天天跟 AI 较劲的人。

看起来什么都有，真要用的时候什么都没有

先说我最近服务企业 AI 落地时候客户给我反馈的问题

对接的同事甩来一份万字项目文档，看着洋洋洒洒，关键背景和信息全是错的，根本没法人肉落地。

讨论问题，对面发来一段 AI 小作文，星号、破折号、引号满天飞，看不出一句核心观点。

领导下指令，你只能从满屏车轱辘话里找线索，琢磨他到底想让你干啥。

看似内容丰富，实则空洞低质。这些东西有一个共同的名字：workslop。

slop 是泔水，workslop 就是职场里的信息泔水。它看起来是一份完整的工作成果，但缺了三样东西——专业背景、事实核查，以及来自人的真实判断。

我做设计那 9 年，方案、汇报、施工图和现场落地都干过，后来又连续做了 100 多篇家居内容。所以"看着很完整"和"真的能交付"之间的差距，我一眼就能闻出来。

设计方案做得再漂亮，背景错了、现场条件没核清，最后照样重做。AI 文档一模一样。

过去一个人没思路，写不出一份像样的文案。

现在有了 AI，哪怕没有思考和判断，也能迅速产出一版看起来像样的初稿。格式完整，措辞专业，逻辑连接词一个不差——可结论是空的，事实是错的，根本没法落地执行。

一个人的工作看起来是完成了。链条上其他人的噩梦，才刚刚开始。

这种情况，在需要频繁对接配合的岗位上尤其严重：产品经理、内容策划、活动执行，一个都跑不掉。

发送的人省下了思考、核查和整理的时间。收到的人呢？重新判断背景、重新找重点、重新修正事实，最后再把整份东西从头做一遍。

BetterUp Labs 和 Stanford Social Media Lab 调查了 1,150 名美国全职员工，其中 40% 的人说，过去一个月收到过同事发来的 workslop。每处理一次，平均花掉 1 小时 56 分钟。数据来自 Harvard Business Review 的研究

我自己用 AI 做内容，从来不让它一口气跑到最后。我经常讲一句话：AI 先出 60 分底稿，人补剩下 40 分的判断、事实、场景和人味。

这不是什么理论。是我自己踩过坑——AI 一把写完的东西，看着能用，真正准备发布或者交给别人之前，还是从头核了一遍才放心。

更麻烦的是，这东西会像齿轮一样形成恶性循环。

第一个人用 AI 敷衍交付。第二个人发现自己要替别人收拾 AI 残局，于是也开始用 AI 回复 AI 生成的需求。

再往后呢？AI 生成的方案交给 AI 总结，AI 的总结再被 AI 扩写成汇报。

每一个环节都说自己提高了效率。但整个团队，并没有更快接近结果。

方案和汇报越做越长，决策越做越慢。表面上看所有产出都增加了，业务却在用更快的速度原地打转。

这才是 workslop 真正要命的地方。

AI 没有把低质量工作消灭掉，它只是给低质量工作套了一层壳——专业、完整、像是已经做完了。仅此而已。

还有一些激进公司，开始把 Token 使用量、AI 排名跟绩效挂钩。

用得多，仿佛就等于更懂 AI；更懂 AI，仿佛就等于更符合组织的战略方向。

就这样，workslop 从一堆低质量内容，慢慢变成了一套被错误奖励出来的工作方式。

在这套模式下，认真意味着承担更多，敷衍反而能快速通关。所有人开始跟着齿轮一起转。

你想停下来判断、核查和校准？可以。但你得做好被甩到协作链条最底层的心理准备。

我经常说的一句话

人负责判断，AI 负责执行和放大。

AI 会把你已经想清楚的东西放大——也会把你没想清楚、没核查过的东西一起放大。

所以，一份 AI 生成的文档交给同事之前，至少，发送的人自己先读一遍。

要不然，你省下来的那点时间，最后都会变成另一个人的工伤。

我是石榴爸爸

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