当创业者开始用 GPT 裁员

AI+行业案例2年前 (2023)更新残剑@葫芦娃AI

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他说，从没想到科幻片的场景有一天会发生在自己身上。

作者 | 黎诗韵编辑 | 卫诗婕

几个月来，对话机器人 GPT 展现出的能力令世界惊叹。

它能够轻而易举地完成人类的工作：无论是写出华尔街日报风格的文章、还是接到需求后敲出流畅的代码，甚至仅靠手写稿纸就自动生成网站等等。当它高分通过人类的律法、外语、高考等考试时，人们不得不承认，GPT 在一定程度上接近、甚至超越了部分人类的能力。

GPT 会替代人吗？人会因此失业吗？这是人们谈到 GPT 时挥之不去的「恐惧」。然而，这一天似乎比想象中更早地到来了。

云飞是盈腾科技创始人兼 CEO，这家互联网公司位于郑州，主营业务是在小红书等社交平台上营销「带货」，团队规模在 15 人左右——然而，自去年底创始人云飞接触到 GPT 后，一切都发生了变化。云飞「痴迷」GPT，曾在一周内深度使用了 200 多个基于 GPT 的衍生产品，慢慢摸索出了驾驭 GPT 之道。

转折点在今年 1 月到来。当云飞试着把公司的文案模版输给 GPT 后，他发现后者给出的文案接近、甚至超过了员工写的文案。纠结数周后，他裁掉了文案团队的全部 7 名员工。而这一决定也是 GPT 帮他做出的。

当意识到 GPT 能给公司「降本增效」后，云飞迅速意识到这是一门好生意。今年 2 月，他成立了新团队，专门研究怎么帮企业完成人的「替代」。在 GPT 的建议下，他选中了客服行业。3 月，他研发出了基于 GPT 的客服系统——据他表示，一家使用了上述系统的电商公司，已经因此裁掉了整个客服团队的 25 名员工。

类似的动作还在不断发生。4 月 12 日，知名公关及广告服务商蓝色光标也发邮件称，为了遏制「核心能力空心化」的势头、也为了「全面拥抱 AIGC（AI 生成内容）」，管理层决定无期限全面停止创意设计、方案撰写、文案撰写、短期雇员四类外包支出。蓝色光标已表示邮件内容属实。

机器到底能不能「替代」人？云飞的故事目前显示，能，而且这一进程正在加速发生。这是这个时代浪潮下的一个切面。而作为人类，或许我们真正要思考的问题是，为什么人会不如机器？人究竟如何才能免于被机器替代的恐惧？

以下是云飞的自述：

提升 GPT 生产力的关键：

「调教精度」

当在对话框里看到 GPT 生成的那段媲美人工的文案时，我惊艳了。那一刻，我知道我可能不再需要那 7 名文案员工了。当然，这份惊艳并不是凭空发生的——它源于我对 GPT 长时间的痴迷钻研、以及不断优化迭代的 Prompt（GPT 的聊天提示词）。

去年 12 月初，GPT 大火，有朋友分享给我，说跟我的业务很契合，让我试试。我一用就很惊喜，没想到它比百度强，能给出很系统的答案。几天后，我就在想怎么把它跟公司业务结合起来。

我在 2021 年创立了盈腾科技，专门做图文带货业务，就是在社交媒体上发布图文内容、带动商品销量。当时，我招了 7 名文案和 4 名运营做这件事情，文案员工按照我写的《盈腾科技带货文案标准化写作》模版写文案，运营员工则负责发布和数据分析。这项业务高度依赖文本处理，GPT 恰好擅长这个事情。

所以当时，我就把这套写作模版分 10 次、每次 2000 字，「喂」给了 GPT。当时，GPT 写出来的文案还可以，但没有到直接可以用的程度，依然需要人工改。

等到今年 1 月初，网上关于 GPT 的讨论又很热了。看完别人厉害的使用案例后，我意识到或许不是 GPT 不够强大，而是我的调教方法不对。所以我开始了疯狂的研究。

大概一周多的时间，我沉迷于 GPT 无法自拔。我就在办公室没日没夜地研究，客户也不见，感觉一点不累，反而很亢奋。当时我试用了国内外 200 多个基于 GPT 的产品，包括日报生成器、用户画像生产器、流量报告生成器等等。我越用，越感到 GPT 的强大。就像你发现了一个宝藏，不愿被人知道。它深深地触动了我的内心，我几乎热泪盈眶，为「此生之年」能用上这个东西而感到感激。

在这段密集学习的时间里，我慢慢学会了调教 GPT 的核心方法——那就是更好的 Prompt。比如我会通过控制变量，改变 Prompt 的输入方式，去看 GPT 输出的结果有什么变化。最终，我总结出了这三条 Prompt 规律。

一是，GPT 更擅长识别精确的计算机语言（后者会给出明确的输入、运算、输出指令等），所以你的表达要像「计算机语言」一样精确；二是，GPT 更擅长识别专业性的语言（比如「股票市场的价格」更专业的表述是「股票价格」），这其实考验你的知识结构；三是，GPT 更擅长识别英文。

以专业性的语言为例。比如过去我会跟 GPT 说，「请你用 8 岁小孩能听懂的话，去描述 xx 产品的参数。」但实际上，这句话更专业性的表达应该是，「请你用自然语言去描述 xx 产品的参数。」因为在 GPT 眼里，自然语言就是人类的通俗语言。用这种专业语言式的 Prompt，得到的结果就会更好。

云飞在 Prompt 中用到了专业性话语「自然语言」

我开始用这套 Prompt，结合文案模版，让 GPT 帮我们写文案。结果发现，它竟然生产出了和我们的文案员工水平媲美、甚至更好的文案。它输出的文案完全达到了我们的使用标准。——可见，决定 GPT 生产力的关键因素是「调教精度」。

经过云飞反复 Prompt 后，GPT 产出了「跟人工媲美」的文案

考虑到使用的便利性，我们索性直接把这套方案做成了一个工具。毫不夸张地讲，这比以往我们使用过的任何提高文案创作效率的工具，要强至少几十倍。

1 月中旬，我已经确信，GPT 和衍生工具可以完全取代那 7 名文案。作为老板，我肯定会考虑降本增效的问题。于是，我想到了裁员。

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云飞团队制作的「知乎文案生成器」工具

披着「创造性工作」外衣，

做着「机械性工作」？

算一下帐，一名全职文案的月薪是 4500 元左右，7 名文案就要 3 万左右的支出。而 GPT 账号每个月只要 480 元。这是百倍的降本。而且，原来文案员工一天只能写 3、4 篇，但 GPT 的产量是他们的好几倍，大大增加了效益。

从理性的角度来说，我应该裁员。但从感性的角度来说，我依然感到犹豫、痛苦。

我知道裁员会给员工带来怎样的影响，特别是有一个文案同事跟了我一年半，我实在于心不忍。人类是有情感的动物，有时候没法做出理性的决策。那半个月，我一直反复纠结于裁员与不裁员。后来我灵机一动，不如把这个问题抛给GPT。

说实话，一开始它给我的答案并没有参考性。于是，我重新改变 Prompt，给它输入了几个专业的决策模型，如决策树（基于树形结构的分类模型）、贝叶斯（基于概率统计的分类模型）、神经网络（模拟人类神经系统的模型）和线性回归（基于线性模型的回归模型）等等。最终，GPT 给了我一个非常惊艳的答案。

它没有直接选择「裁」或「不裁」的答案，而是创造性地给出了第三种答案。

在它看来，我纠结的问题其实并不是裁员或者不裁员，而是「如何降低对跟随我时间最长的那个文案童鞋的愧疚感」。确实是这样啊，其实我心里已经做出了裁员的决定，只是无法消除愧疚感而已。GPT 帮我把这个问题浮现出来了。以此为突破口，我又问了它解决方案是什么。

「综合考虑员工情感和企业效益」——最后，我采纳了 GPT 给出的建议，将那位跟随我时间最长的文案同事安排到了一家朋友的公司，以 N+2 的方式结束了合同。其他六个同事则以 N+2 的方式直接结束合同。就这样，我解决了裁员的问题。

云飞就「裁员与不裁员」咨询 GPT 的过程

他们离职后，GPT 顶上了他们的工作。我给剩下的 4 名运营员工每人配置了一个 GPT Plus 账号，让 GPT 直接帮他们写文案。就这样，原先需要 11 个人做的事情，现在 4 个人就能搞定。我们人效翻了两番，每月收益也增加了 10 万元。

裁员的那一天，我把文案的小伙伴们都叫到会议室，开诚布公地讲了是因为 GPT，才导致了他们被替代。

这个事比我想象中地更伤人。会议结束之后，有小伙伴感到非常失落，单独找我谈话。他说，从没想到科幻片的场景有一天会发生在自己身上。他觉得，哪怕是被另一个文案写得更好的人取代了，自己都可以接受。而被GPT替代了，他真的心有不甘。

如果你要问我，为什么人会不如机器、会被机器替代？我想先问你，是不是你做的是类似机器的工作？

机器的特点是高重复性，遵循规定的流程和程序，没有太多的创造性。就像我们的文案写作一样，我已经把模版给写出来了，你要做的只是按照这个模版去填内容，这是不是一件相对机械性的工作？如果是机械性的工作，那你怎么比得过机器呢？

云飞团队的《盈腾科技带货文案标准化写作》册子

其实在职场上，我们做习惯了很多事情，就赋予了它创造性的含义。比如文案写作，你认为是「创造性」的，但其实他们本质上做的是机械性的工作。从这个角度出发，可能许多职场白领们需要反思的一个问题是：你的工作到底是不是披着「创造性工作」外衣，本质上在做着「机械性工作」的事情？

一个职场白领做的很多事情，比如数据的输入、整理和归档，文件的管理和归档，审批的申请和处理等等，在我看来其实都属于「机械性工作」。

当然，我也会反思自己，我的工作难道就没有「机械性」吗？当然会有。比如，我要流程性地收发一些信息、签合同、盖章等等。但是，我也有自己不可替代的部分。比如我有商业思考、能跟人社交、手握资源等等。GPT 没法陪我跟客户吃饭、代我参加圈子聚会吧？这可能是我有生之年「不可替代」的部分。

而那几位离职的文案同学，他们有些还是选择继续从事这个行业。他们也开始买我们公司的 GPT 课程，决心要拥抱 AI，跟其他人拉开差距。当然更根本的是，他们说，希望多去做一些「高思考性」、「高创造性」的工作。

用 GPT，

帮其他企业裁员

裁员事件结束后，我已经深深地被 GPT 的能力震撼了。当时我就觉得，自己有责任把这个好东西推广给别人。比如帮助其他行业进行「降本增效」——当然，这也是一个好商机。

2 月，我成立了基于 GPT 的新业务「一起 AI」，招了 6 名开发、2 名商务。业务的核心就是基于 GPT，打造应用产品。

当时 GPT 正在风口浪尖，时间很紧张。为了快速确定创业领域，我就直接问 GPT，「中国最有可能被替代的岗位有哪些？请列举 25-30 个，并进行排序。」紧接着，我们把得到的答案做成调研问卷，发到了我所在的创业交流圈子里。这个圈子大概有 1000 多人，很多都是创业者。我让大家投票，哪些岗位更容易完成人工替代。

最后，投票的结果，前三名是客服、编辑等。我盘算了一下，似乎选择客服行业最能给我们带来正反馈。

我找了几个电商领域的朋友，快速地了解了一下客服行业的痛点。我发现这个行业的人工投入非常重，有朋友甚至招了 25 人的客服团队，三班倒回复消息。不过这里面有大量重复性的工作，比如电商公司都建了标准问答库，人工客服主要是从这个库里搜集答案给消费者——而理论上基于这个语料问答库，GPT 也能具备回答的能力。

就这样，我们判断可以做基于 GPT 的客服定制解决方案。为了稳妥起见，我测试了一下市场需求。我在一天之内让设计人员画出了产品原型图，很快有 5、6 个电商老板找过来，每人付了定金买了一套。我意识到，这个东西真的有市场。

从有创业想法到拿到客户定金，总共花了三天。而从拿到定金到做完产品，我们只花了两周。目前，这套 GPT 客服系统已经在客户公司使用了一个月。

如果你要问，为什么同期这么多做基于大模型的客服方案的公司，我们能率先落地。我觉得是因为我们的执行速度比较快，而这也离不开GPT的帮助。比如在产品的开发过程中，我遇到了机器回答不准确的问题，就会直接去问 GPT 该怎么办。在它的指导下，我们用更快的速度把产品开发出来了。

我们也没有心理包袱。哪怕做不成又怎么样呢？我们起码在 GPT 这个风口浪尖的赛道上尝试过，就算做不成，也能给我们之后的创业积累经验。

目前，这个 GPT 客服不仅完全具有人的说话逻辑、语气，还比人类回答得快、回答得准。而且它完全不需要休息，可以 7*24 小时回复。

现在使用我们这套系统的客户，是郑州的一家二类电商公司。他们做的是家装品类，在京东、淘宝排名前列。它们在使用我们这套GPT客服系统的第一周，就把原来客服团队的 25 人全部都裁了，一个都没留。这真的超乎我想象，我以为至少要等上一个月。现在，它们只剩下 3 名客服主管，处理一些 GPT 实在无法回答的问题。

一个月的试用时间结束后，我们马上会将这套客服系统向所有的客户推广。现在，有来自成都、宜宾等地的一些客户，在找我们学习、参观完之后，想采购这套系统。这意味着，很快在各地会有更多的客服将被裁员。

九个机器人助手，

个人生活已离不开 GPT

除了助力公司业务，GPT 也已经「接管」了我的个人生活。

我梳理了一下自己生活中，有哪些事情可以交给 GPT 去做，比如涉及文本写作、思考决策等等。最终，我部署了 9 个专属的 GPT 机器人，专门打理我的生活。

比如「日报机器人」。我给自己定了一个规矩，每天五点要发一份日报给所有员工，这样大家都知道今天 CEO 都干了什么。原来，我要吭哧吭哧写很久。但现在，我把日报写作结构用 Prompt「喂」给了 GPT，它就可以帮我写。每天，我只需要输入自己做的事情，它就会以我的名字、语气生成日报，一键发送给全员。

又比如「小飞 AI 决策机器人」。这是 GPT 为我做出裁员决策时，我拎出来的工具。AI 没有人类情感的干扰，只会根据事实和逻辑进行分析和判断。所以它能帮我避开认知盲区，更好的决策。比如当你纠结要不要跟某个老板吃饭时——不吃饭，会丢单子，吃饭，又会得罪女朋友。这时候它就会给出答案。

我也把这套机器人卖给了别的老板，近 3 万元一套。可见个人的需求也是商机。

云飞的「AI 决策机器人」

这么说吧，这 9 个机器人至少帮我省了 60% 的时间。我经常上午就把事情做完了，下午时间就喝喝茶、跟朋友聊聊方向。这也是为什么现在，我可以从容地接受采访。我不再沉溺于事情本身，而是可以去做真正重要的事情上了。

所以我说，我已经离不开 GPT 了。前阵子，GPT 关停了很多账号，我感到特别难过，就好像生活突然少了什么东西的感觉。我有时候甚至在想，所谓人工智能——逐渐变成了我是人工、它是智能，我这个人工，离不开它这个智能了。

云飞公司开发的几款基于 GPT 的工具

但其实，目前面对 GPT，愿意去探索、研究的人还是少数。年龄偏大的人更是这样。很多人甚至对它有抵触情绪，会心想，「这东西不就是小孩玩的吗？我何必研究呢？」而那些在研究的人，可能又很少有人会实际落地做些事情。大多数人都是在观望阶段。

我一直是个比较愿意学习新东西的人。我 1996 年出生，今年 27 岁。我的大学专业是工科，但我就自己学习了计算机语言。因为我经常听搞技术的人说一句话，「这个事情不就写一个脚本的问题吗？」所以我也决定要学。这也是我现在能更好地跟 GPT 交互的原因。

2018 年毕业之后，我去了一家咨询公司。当时我们主要是给一些企业诊断问题、分析问题、解决问题。那两年多的时间，让我积累了大量的商业认知和方法。

或许正是这些原因，让我比较敏锐地踏上了 2020 年图文带货的风口。今年，我又抓住了 GPT 这个风口。

我曾经看过一个 TED 演讲，它提到人的 20-30 岁是黄金时期。这时人各方面压力都比较小，而且思维模式、情绪模式、人际交往模式等等都还没有定型。所以这时候不要浪费时间，一定要抓住机会成长。这给我很大的启发，让我重新思考我的人生。以前下班回家之后很累，我就开始刷抖音。但现在，我会学习这些新的东西。

未来，我觉得会用AI的人、和不会用 AI 的人，差距会越来越大。长期来看，前者肯定会淘汰后者。所以，我们可以拆解一下日常工作中，哪些事情是 AI 能做的，把自己的竞争力和 AI 结合起来。我觉得只有这样，我们才能获得指数型的成长，从而不被机器「替代」、不被时代「淘汰」。