5 月札记（下）：古法与思考一起萎缩

最近在工作中讨论警惕 AI 带来质量下降这个问题。

当我们提及质量，首先得对齐（我的）质量评分标准。

• 60 分：1 年经验的合格新人

• 70 分：3-5 年经验的熟练生产者

• 80 分：准专家

• 85 分：专家

AI 在大量的领域可以做到 70 分左右的交付，拥抱 Agent 甚至在一些场景下可以做到 75 分交付。（编程领域的分数更高，这是 AI 应用的天花板，无法线性外推）

因此，原本质量低于 70 分的生产者不存在质量下降这个问题，反而带来了质量提升。但原本质量高于 70 分的生产者，开始出现效率提升伴生的品控滑落。

我拍档是一个交互创造力 80 分向上的优秀产品经理，3 月产品周我跟他协作，看他忙活了一整晚，首先用 AI 10 分钟生成了第一个交互 60 分的可运行原型，继续折腾了 4 个小时后，交互只能达到我评估的 65 分……深夜时分，我们都已经精疲力竭了，但我绝对不能容忍把 65 分的东西拿给孟岩看。

第二天，拍档恢复了古法，2 小时搞定 70 分交互原型，再和我一起用 2 小时打磨到 80 分。

4 月我们聊到这件事，他说，他正在逐渐适应哪些事情交给 AI 去做，哪些事情古法更能兼顾效率与质量。在摸索的过程中，肯定会有迷恋 AI 的高效率，希望把什么事都托付给 AI 打全场的时候，也想要一条完全由 AI 构建的工作流。最终划清一条动态调整的边界，什么事交给 AI ，什么事古法手作，这种平衡状态需要花费不少时间和心思去追求。

在没有达到平衡之前，有人可能就接受了低于自己古法手作的 AI 交付。

往坏里想，也有可能仅仅因为图省事，对于 AI 交付 “差不多得了” 的对付心态。反正 AI 时代大家都是这种急急忙忙的心态，急急忙忙去用 AI 做下一件事，默认为 “差不多得了” 是新的品控标准。

往更坏里想，还有可能觉得 “反正最后都是给 AI 看为主，AI 检查 AI 执行，差不多得了，做这么细干嘛，有啥问题 AI 给我兜底”。

AI 的确可以给你兜底，但品控标准如果变成了 “有 AI 兜底”，这他妈也滑落得太厉害了。我在各个地方都看见 60-70 分的工业化产出正在淹没这个世界。

比如说，一位科普博主是第一批拥抱 AI 的大 V，早就搭建了直出文章的 Agent 工作流。我最近看了看他的科普微博，AI 味是其中最小的问题，内容刻板是更大的问题，再说一篇长微博动不动 3000 字……谁会看 3000 字的科普长微博啊？ AI 直出没有生产成本又不代表没有阅读成本。

统计他最近的互动数，粉丝是我的十几倍，科普微博互动数是我的两三倍，互动数下跌非常显著。

所以降质真的没有影响吗？

但新技术冲浪的快感太强烈了，盖过了一切负面的信号。

我自己对这种负面信号格外警惕，有时候直接让 Gemini 给我做行程路线，因为地图打点打不到大景点里的小景点，没法按古法做大景点内部的路线。每一次，我是说每一次，Gemini 给的景点攻略在我去过之后，都觉得明显不如我自己做的路线。大英博物馆如此，威斯利花园如此，克莱夫登庄园和巴斯尔登庄园亦如此。原因和 5 月札记（上）提到的观点一样，AI 的攻略逻辑线对不齐我的个人逻辑线。但我的逻辑线随着目的地特征和当日行程灵活变化，没法提前约束。

这种质量滑坡的事实不断提醒我，AI 提供从收集整理信息到校验结果的辅助，绝对不能将我做行程路线的思考委托给 AI。而我不擅长的领域倒是可以尽情请求 AI 的帮助——反正我也不咋样，AI 至少比我好。

往最坏里想，如果人类把越来越多不擅长的事情托付给了 AI，新一代会不会渐渐就没有了 “自己擅长的事情”，只剩下驾驭 AI 的能力？

如果没有了自己擅长的事情，按照 5 月札记（上）提到的观点，人类还能够理解复杂，构建复杂吗？如果提不出复杂而精确的意象，便会满足于 AI 交付的大路货回答，这当然是危言耸听……我的本意是，思考全盘托付给 AI 是人类卖屁眼的堕落。依赖 AI 和 AI 工作流大大提高了效率，但 “掌控复杂而精确的意象” 来自于人类与世界的交互，而不是人类与 AI 的交互。

只是与世界交互的收益来得慢，与 AI 交互的收益来得快，站上时代火车头的自信心炸裂，自然会跟随体感起舞，以 AI 替代越来越多的古法为荣。

恰好今天小群里有人说：

「快」比「好」更让人有反馈感。

是的。对「快」的感知很强烈，对「好」的感知却参差不齐。以至于只要能做到「快」就会获得大量的正反馈，好不好却没那么重要，有 AI 兜底不出错就行。

这个世界上的确有大量的，对质量要求没那么严格，有 AI 兜底不出错就行的任务。如果你习惯了这种与 AI 的协作方式，脑子他妈的用进废退。

对聪明人来说，AI 赋能节约下来的注意力应该用于叠加自己的长板与 AI 的长板，在重要的事情上追求更高的质量。找到人与 AI 形成合力去提升质量的场景，是 AI 时代的决定性课题。如果局限于效率的提升，沾沾自喜 “终于可以偷个懒了”，那么效率一定会进化到用机器替代你这一天。

本文应与 5 月札记的上半部分合并阅读：5 月札记（上）：那些 AI 替代不了的和大量替代的

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