當技術成為潤滑劑：AI時代的職場溝通

我們作為普通人，與AI最多的交集多半存在於手機的移動應用之上。今日頭條的資訊流推薦、手機攝影的AI拍照，包括還有prisma這樣主打神經網路遷移的“硬核AI應用”。不過最近，越來越多的AI應用開始走進PC端。其中一大陣地，就是辦公軟體。

可以看到，越來越多的辦公軟體開始應用上AI技術。例如Adobe系列已經應用上了視訊智慧標籤化分類、智慧剪輯和內容自動識別等等技術，而Office 365中則會自動利用Excel中的資料自動生成圖表，並對郵件進行自動分類排序和摘要。

但今天我們所要討論的，並不是作為生產力工具的辦公軟體AI，而是那些正在進入職場溝通環節，作為“職場潤滑劑”存在的AI工具。

郵件、招聘、協同辦公，AI如何將撕X宮鬥變成歡聲笑語?

說“溝通”二字，在職場中一直屬於一種很特別的存在。往小了說，溝通方式只是一些可有可無的“郵件禮儀”，可很多時候溝通上存在的問題，往往後續會成為撕X的導火索。比如某一封郵件回覆的不夠禮貌，很可能影響了客戶對於整個專案組的不滿。

甚至在招聘啟示、公開通知等等對外溝通的視窗中，一旦出現問題就會醞釀成公關禍事。例如2017年曾經出現過的，某家網際網路企業在招聘資訊中提及地域問題，就直接“出圈”受到廣泛的批評。而每當有企業嘗試用公開信、公開道歉等方式進行公關時，隨之而來的一定是“挑病句”小分隊。

總之職場中的“細節魔鬼論”往往藏於那些不經意的語言之中，畢竟人作為感性的動物，工作又是一個相對理性和封閉的環境，於是情緒就很容易在溝通這個相對灰色的環節中顯露出來。

要說“莫得情緒”的員工，自然也只有AI莫屬了。我們可以通過幾個案例，看看AI是優化溝通流程的。

首先從發郵件這件小事來說，谷歌的Gmail就是一個典型案例。

在2016年穀歌Gmail就推出過Smart Replies——智慧回覆功能，利用遞迴神經網路對海量郵件內容資料進行結構化處理，學習使用者的語言習慣，根據郵件中的語境提供一些自動回覆建議。

在去年，Gmail又在智慧回覆的基礎上增加了Smart Compose，智慧郵件撰寫功能。在使用者編寫郵件時自動給出撰寫建議，而這些建議都是非常禮貌性的“客套話”。例如AI可以通過郵箱名稱提取收件人姓名，在開頭自動加上“Hey 某某某”;還可以根據郵件內容引導使用者對收件人吹彩虹屁，例如使用者如果打下“感謝你的……”，AI就會引導使用者輸入“它真的給了我很大幫助”;如果發件時間是星期五，AI還會建議你在郵件最後加上一句“週末愉快”。

微軟則提出過一個更誇張的想法，聲稱未來AI可能會從使用者的郵件中識別出負面情緒，在使用者按下傳送鍵之前進行再一次的詢問。

這種智慧化的郵件禮儀可以帶來很多好處。

首先最起碼節約了使用者輸入這些客套話的時間，同時還能再使用者確實產生負面情緒時起到緩衝和引導作用。如果使用者是初入職場的新人，這種自動從個人郵箱中進行資料訓練的機制也能幫助他們更快的適應一家企業郵件禮儀風格。

除了注重小範圍內部溝通的郵件以外，現在也有企業開始著手用AI解決招聘啟事這樣的外部溝通問題。

像一直專注於商業寫作增強的Textio，原本推出的產品是商業文案的AI優化，近年則開始著重利用相同的技術手段服務企業招聘。使用者可以向Textio遞交自己撰寫的招聘文案，Textio系統對其進行評分，一般來說超過90分以上才能進行釋出。

通過對招聘文案，尤其是其中職業描述以及招聘反饋資料的訓練，Textio還能向使用者提供一套職業描述撰寫指南。什麼樣的職位應該如何精準描述、哪些用詞會增加應聘者的壓力，都可以通過AI進行指點矯正。

Textio的使用效果是很明顯的，客戶Zillow Group表示，公司在招聘資訊的處理效率方面提升了16%，而強生公司的資料是增長了25%。

甚至連用於整合各種聊天、郵件、簡訊、群組的企業溝通協作平臺slack，都開始出現了幫助使用者處理訊息的slackbot。開發者們在對slackbot的開發過程中，也加入了大量自然語言處理技術。例如很多人會通過slack向遠端協作的同事分發工作任務，引入slackbot後，則可以實現將更多的語氣詞、禮貌用語等詞彙融合到任務分發中，使得整個任務分發過程更具人性化。

總體來說，當職場溝通中應用了越來越多的機器學習、NLP技術，確實能夠省去很多費腦子想措辭的時間，也一定程度上能夠避免一些不必要的摩擦。

塑料AI情的界限究竟在哪?

可實際上，並不是每個人都對這種“職場潤滑劑”報以歡迎的態度。

最首要的問題，就是AI正在用這種方式悄悄擴充自己的應用的邊界，從物理角度上的工具，逐漸向情感蔓延。

就拿傳送郵件這件小事來說，即使在從職場角度而言，在郵件中表露出自己的負面情緒確實是一種不當行為，但這並不意味著科技巨頭們有權力去引導甚至控制我們的情緒表達。

如果科技巨頭們經過更多計算得出，歡快活潑的語言表達更有利於提升工作效率，是否也會利用增強寫作技術引導員工們違心的寫下一封封看似歡樂的郵件呢?

長久以往，是否會對員工的真實情緒進行壓抑，從而引發更多負面反應?

而通過對不同群體語言習慣的學習，AI已經能夠實現“看人下菜碟”，知道如何利用語言調動起對方的情緒。就拿Textio來說，Textio所能提供的一項服務就是分析出招聘文案中哪些用詞更容易吸引男性求職者，比如“忍者”;哪些用詞更容易吸引女性求職者，比如“獨立”。很多人認為，這種技術的出現正在讓職場歧視隱於無形，如果一家企業不想招聘女性，AI可以幫忙寫出一份極具“直男氣質”，讓女性毫無興趣的職業描述就可以了。

更可怕的是，這種技術之於情感的操縱和模擬，是否會從工作場合進入更多地方?

谷歌Gmail的智慧回覆模式，也許會推出更多模式，幫助使用者模擬出針對情侶的、針對親人的、針對朋友的語氣。Textio的寫作增強，也許會從商業領域進入日常領域，幫助使用者撰寫親友愛人之間的年節祝福、情書和道歉信。

到了那一天，我們的語言和文字表達出的，到底是真心還是假意?

我們常說AI可幫助人類完成重複性的勞動工作，解放人類的精力和時間，讓我們可以更好地投入到創作性的工作中來。

可當有一天，AI可以替代我們通過語言輸出情感，人類是會變的更加多情呢?還是更加無情呢?

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