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當AI真開始干活,問題才剛剛開始

   時間:2026-03-29 12:15:59 來源:虎嗅網編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

作者:竺大煒

最近頻繁嘗試OpenClaw類工具,在辦公環境下用,在自己的個人電腦上用,但是,越用越累了。

網上一人公司的“故事”太多了,真讓人焦慮。只要養好龍蝦,睡一覺,起來就能看到大筆訂單/收入,太美好了。

很自然地,我用“這個是不是可以claw”的眼光,審視工作中的每個步驟,就像有把無形的錘子,隨時把它們砸成釘子。

但問題在于,在企業里真正復雜的,從來不是“怎么做”。

而是:這件事到底該誰做?有沒有權限去做?做完以后領導認不認?

這些問題,AI其實解決不了。它只是把這些問題暴露出來,等著你去解決完成了,TA才可以干活。

一人公司,反而更容易用好AI。因為“一人”這種模式,天然清零了最致命的協同摩擦——沒有職責邊界的爭論,沒有跨部門的權限拉鋸,也沒有被動接活的內耗。

當然,也有不少重復性工作的確被解決了。

但過去那些“費時費眼睛,但腦子不累”的工作,其實是一種緩沖。

就像機械地削土豆皮時,大腦可以神游、充電、甚至無意識地消化難題。

現在,這些“摸魚時刻”被AI填平了。我被推入持續的高密度思考中。

“又有新的AI工具要學習了…”

“又出新的AI名詞了..,HARNESS”

“Deepseek提出來一個好思路,以前沒想到,值得一試啊…”

“AI給出了這么長一段總結,這里面有沒有幻覺,得檢查一下”

AI消滅了低效的體力活,卻成倍地制造了“高質量思考”的負荷。

再疊加一個現實:團隊也在用AI。

以前我可以掃一眼,用“寫了多少頁”來判斷下屬的投入程度。現在不行了。

AI讓“努力的痕跡”消失了,只剩下“思考的質量”。

如果是為了檢驗其能力水平,我不得不去問,“這里到底有多少是你自己寫的?”或者直接問,你用了什么樣的提示詞?

如果是要拿到結果,我不得不更費勁地去思考,用什么樣的標準去衡量產出?

用AI的當然不止自己團隊,其他部門也在大批輸出AI生成的報告。長篇大論下面,越來越多是“聽君一席話,如聽一席話”。

以前要手搓打字,即便是廢話也要消耗體力,現在“廢話文學”的代價小多了

當每個人的產出成本都趨近于零,那每個人的消費成本就開始暴漲。于是不得不用魔法打敗魔法,去用AI總結,將報告結論直接給到我。

但是,總歸有那么一點惶恐。

“AI說的這個挺新鮮,但會不會是幻覺?”

“AI說的這個挺新鮮,不試一下會不會錯過,領導也看到了怎么辦?”

“AI說的內容這么多,有沒有更好的AI新工具總結一下,或者直接判斷出結論?”

有一個新認識,就是大模型的能力其實相差無幾,關鍵在于有記憶,能了解上下文。

為了讓AI更好地幫助自己,我們開始做一件以前不需要做的事:不斷把自己“講清楚”。

回想一下過去使用傳統搜索引擎的時代,系統通過我們的搜索詞反推需求。那時,我們是“隱藏意圖”的,只給出關鍵詞,機器并不知道全部背景。

即便這樣,大數據還是能夠從片言只語里,“猜你喜歡”

現在呢,為了讓AI給出更準確的結果,必須提供:背景、目標、限制條件、使用場景,要把問題講得比對人還清楚。就像美劇里面去看心理醫生一樣,叨叨個沒完。

為了讓TA“喜歡”。

而在給團隊布置任務時,我發現自己也越來越像在寫提示詞,信息完整、結構清晰、沒有歧義。

但同時,我也不自覺地期待團隊能像AI一樣,快速響應、穩定輸出、永遠在線。

感覺這么下去,漸漸有向三體人發展的趨勢。越透明,效率越高。

但是,人應該完全透明嗎?

那些模糊的、矛盾的、甚至自我欺騙的部分,可能是創造力的源泉,也可能是最后的心理安全區。

在三體故事中,人類就是靠了隱晦的故事比喻,才制衡了高幾個效率層級的三體人。

完全透明意味著把自己壓縮成AI可理解的數據,是不是也意味著會被AI完全看穿?

昨天我卸載了QCLAW。安裝確實方便,但不好用。

比如我設置了一個每天發送新聞簡報的定時任務,測試的時候OK。但實際沒有發送,檢查了一下,說要設置微信ID,然后一頓交流,它終于找到了。

這個過程本來不應該發生,微信不應該比我更清楚我的微信ID是啥?

當然我相信,類似問題肯定可以解決,QCLAW會越來越好用。

但是,這件事本身提醒我,在我和AI之間又多了一層。假如我要對AI透明,那么我也會對QCLAW透明。即便有什么機制保證隱私,但趨勢一定會是讓我把數據和內容都放到這個平臺的云上,操作才更加無縫高效。

于是,我的思維模式會沉淀在SKILL里,我的歷史數據留在平臺,我的溝通方式會更加像一個Agent。

今天在企業里面,我們說,每個員工都需要有一個Agent。

這很快就會變成,每個崗位,都需要一個Agent。

接下去,每個崗位就是一個Agent。

那么一個自然的問題是:未來,員工的職責,會不會就變成“維護崗位Agent”?

我不知道。

但我越來越覺得,這個問題的答案,可能不取決于AI有多強,而取決于我們怎么看待那些AI做不到的事。

那些模糊的、不透明的、說不清的東西——

比如寫一首好詩,

比如講一個讓人記住的故事,

AI好像一直進不來。

這是暫時的缺陷,

還是某種更根本的界限?

我還沒有答案。

 
 
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