不可度量的工作将不再是奢侈品:AI吃掉可测量层之后
every · x · 2026-10-01
Tanis Labs 创始人 Calum Forsyth 为 Every 撰文,分析 AI 如何改变「做什么工作」。他的核心观察:知识工作总是向容易度量的地方聚集——凡能挂上指标(注册数、加载时间、留存率)的工作都能立刻回答「如何证明它有效」,从而赢得资源;而那些有名字没数字的大问题长期被饿着。
他以新闻业为鉴:当浏览量让一种价值可计数后,工作开始向它聚焦,多年经营的线人和领域专长这类不可计数的价值则被饿死,只有有终身教职或够固执的人还在做。
AI 恰恰擅长可度量层。对职业建立在这一层的人这是威胁;当机器替所有人做完了可计数的工作,这一层上几乎没什么可竞争的了。任何出售专家时间的事务所,一旦机器做完了计费工作,你的薪水就在为没有数字的工作买单——大多数公司会裁掉并称之为效率,而保留它的公司是出于最不感性的理由:那里还藏着竞争优势,只要有人能为它做出论证。记者、研究员、设计师这些多年在没有清晰指标的空间里推进工作的人,已经知道怎么做出这种论证。
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