当AI接管沟通：我们都成了算法的“咀嚼玩具”

你的老板，还看你的周报吗？

一个令人不安的场景正在成为现实：你花数小时精心撰写的周报或项目方案，你的老板可能再也不会完整阅读了。一个AI摘要助手，正在替他完成这件事。你的深度思考被压缩成几个要点，你的字斟句酌被简化为一两个关键词，而你真正想传达的语气、担忧和热情，则完全消失了。

你，连同你的工作成果，被高效地“处理”了。这种感觉，就像一个狗啃的玩具，被AI系统反复咀嚼、提炼，然后吐出一份“营养摘要”，而玩具本身则被丢在一边。

这种“被咀嚼”的感觉，正从招聘流程中的简历筛选，蔓延到我们工作和生活的每一个角落。当AI被置于人与人之间，我们追求的所谓“效率”，可能正在掏空沟通的本质。

效率的诱惑：当沟通变成“待办事项”

AI工具对沟通的介入，始于一个极具诱惑力的承诺：节省时间，解放精力。在飞书或钉钉上，一键生成会议纪要；在邮件客户端，AI帮你草拟回复；面对冗长的群聊记录，AI能迅速提炼要点。

在“内卷”成为常态的职场，这种效率的提升似乎是天赐的礼物。沟通，这个原本耗时耗力的活动，被简化成了一个个可以快速勾选的“待办事项”。

但问题也随之而来。当管理者习惯于阅读AI总结的员工反馈，而不是亲自查看原文时，他们失去的是对团队情绪的真实感知。AI可以识别出“项目延期”的风险，但无法捕捉到员工在文字中流露出的疲惫与无奈。根据IBM研究团队的一项分析，虽然AI在用户研究中能高效进行主题分析，但这种纯粹的数据聚合，往往会过滤掉那些带有强烈个人情感的边缘案例——而这些案例，恰恰是产品创新的灵感来源。

“咀嚼玩具”的诞生：谁在乎你说了什么？

当沟通链条中的一方开始依赖AI进行“预处理”时，另一方就不可避免地沦为了“咀嚼玩具”。

想象一个软件开发的场景。一位工程师提交了代码，并请求同事评审。评审者花时间阅读代码，提出了几条具体的修改建议。然而，代码的提交者只是将这些建议一股脑地喂给AI编程助手，让AI自动完成修改。

在这个过程中，一次本应是思想碰撞、共同提升的专业交流，变成了一场人与机器的互动。评审者的宝贵经验，成了训练AI模型的免费数据。评审者会感到自己的专业判断没有得到真正的尊重，而提交者也错失了深入理解问题、提升能力的机会。双方的信任关系，在这种“高效”的互动中被悄然侵蚀。

在中国这种高情境（High-context）的文化环境中，这种模式的危害尤其严重。“听话听音”是我们沟通的常识，大量信息隐藏在字面意思之外。而AI摘要本质上是一个“低情境”工具，它擅长提取事实，却完全无法理解意图、暗示和潜台词。让一个低情境的工具去处理高情境的沟通，结果必然是信息的严重失真和人际关系的隔阂。

沟通的“苦功”，正在被AI瓦解

社会学家Allison Pugh曾提出一个概念叫“连接劳动”（Connective Labor），指的是人们为了理解他人和被他人理解所付出的努力。这种看似“低效”的努力，恰恰是建立信任、深化关系、激发创新的基石。

“连接劳动”的核心之一，是“看见”对方，并让对方知道自己被“看见”了。而AI工具的过度使用，恰恰允许我们逃避这种“苦功”。我们不必再费力去理解同事邮件中的复杂逻辑，不必再耐心倾听用户的抱怨，也不必再仔细揣摩朋友消息里的情绪波动。

我们只需点击“总结”按钮，就能得到一个干净、整洁、毫无情感负担的结果。这很轻松，但代价是我们与真实世界之间，隔上了一层由算法编织的毛玻璃。我们看到的是轮廓，而不是细节；是结论，而不是过程。

AI的最佳角色：做你的“陪练”，而非“替身”

我们并非要全盘否定AI在沟通中的价值，关键在于重新定义它的角色。

AI不应该成为我们沟通的“替身”（Proxy），替我们去理解、去回应。它更应该扮演一个“陪练”（Sparring Partner）的角色。一个好的陪练，不会替你上场比赛，而是在台下帮助你发现弱点、模拟对手、提升技能，让你在上场时变得更强。

在沟通中，AI可以：

• 成为你的批判性伙伴：在你发送一份重要的商业计划前，让AI挑战你的逻辑漏洞和数据矛盾。
• 成为你的代码预审员：在请求同事评审代码前，让AI先过滤掉那些低级的语法错误和不规范的写法，让真人评审者能专注于更高层次的架构和逻辑问题。
• 成为你的表达教练：当你需要撰写一封棘手的邮件时，让AI为你提供不同的措辞风格和语气建议，但最终的决定权和发送键，必须掌握在你手中。

技术的浪潮无法阻挡，但我们可以选择如何驾驭它。我们可以选择成为一个高效的“信息处理器”，将他人视为数据来源；或者，我们可以利用AI的辅助，让自己成为一个更专注、更深刻、更具同理心的沟通者。

最终，我们是想生活在一个由无数“咀嚼玩具”构成的世界，还是一个由真正相互连接的人类构成的社会？这个选择，始于我们每一次与人沟通时，是否愿意投入那份不可或缺的“苦功”。