被蒸馏的白领

最近跟朋友聊AI替代的事，
我发现大多数人在猜这个进程有多快，
但趋势更重视的应该是“形态”。

它是阶梯式的。
某个能力跨过阈值之前，
AI一直是辅助工具，
但到了跨过去的那一刻，
整类工作会从"能帮忙"直接变成"能独立交付"。
编程就是这样，
一年之内从勉强能用跳到解决大部分问题。
所以在体感上会觉得很怪：
好几年没什么动静，
然后某个季度开始，整层的人发现自己是多余的了。
其实焦虑总是比裁员先到的。

我的想法一直都是，
决定快慢的根本不是技术，永远是组织。
"理论上AI能做"和"实际在做"能差出很大一截，
那是信任的差距和责任的差距，
这个阶段还是出了事要有人签字。
这反而是个缓冲带，
但这取决于"谁来负责"这件事多难解决。

真正该小心的一直是中层。
最顶端要下判断、担后果，
还要维系官僚和利益共同体存在，所以相对结实。
最底端需要人在现场的手艺和应变，也还算稳的。
中间那层的标准化的知识工作正在被抽走。
白领们会被逐个“蒸馏”成几十kb的skill，
写PPT、跟流程、整理材料，
把复杂东西包装成看起来专业的东西，
这些能力曾经停值钱的，
但现在AI要把这个成本打下来了。

更深一层，
公司过去默认有一条训练人的流水线。
新人进来做基础工作，
犯低成本错误，
在重复劳动里理解业务，
被骂、被要求重做，
一点点变成能负责的人。
AI冲击的恰好是这条流水线，
以后公司只想要已经成熟的人，
那条从笨拙到成熟的通道本身就会萎缩。
年轻人最危险的处境是没有低级错误可犯！
AI直接生成一个"看起来不错"的结果，
但他不知道为什么不错，
也不知道错了代价在哪里。

所以以后人会分化。
等任务等安排的人最危险。
会用工具提效的人能活下来，
但依然被卷。
真正的出路是能制造场域的人，
有自己的问题意识、内容和信用。
工具能力会很快变成基础配置，
值钱的是你知道该问什么，
知道什么结果算好，
能把结果交到真实的人手里，并且能让别人相信你。

我们需要训练自己变成一个
能定义问题、组织资源、持续输出，
并且形成信用的人。
我是这样要求自己的，
要让别人持续看到我怎么理解世界、怎么处理问题。
当内容泛滥，漂亮表达会贬值，
但长期稳定的审美和判断会升值。

以后每个人都需要一点主理人意识。
哪怕规模很小，
一个账号、一个服务，
但它得有明确对象和真实的问题，
让人可以持续交付并积累信任。
AI越强，平庸执行会越便宜，
但能真正负责的人反而会更贵。