擔心被優化更應該用AI
過去一年半裡, 一些企業高估AI的作用開啟了裁員, 隨著時間推移, 企業慢慢發現AI並沒有預想的聰明和便宜, 開始減少AI token消費, 減緩裁員.有一個很重要的原因就是AI不便宜, 且沒法背鍋. 以往一些行業以AI無法坐牢作為調侃, 但根據我的實際工作…
過去一年半裡, 一些企業高估AI的作用開啟了裁員, 隨著時間推移, 企業慢慢發現AI並沒有預想的聰明和便宜, 開始減少AI token消費, 減緩裁員.有一個很重要的原因就是AI不便宜, 且沒法背鍋. 以往一些行業以AI無法坐牢作為調侃, 但根據我的實際工作體驗, 它確有一定合理性. 以程式設計師為例, 我們首先分析AI完成所有的工作需要哪些資訊, 它需要控制瀏覽器, 需要登入密碼, 需要MFA多因素認證, ssh private key, git private key, 資料庫連線URL, 有時還需要administrator/root權限, 這些重要的東西在每天工作裡只有少量時間需要, 但卻是關鍵資訊, 我們要判斷能否把這些東西全給AI. 交出這些資訊後, 最重要的或許並非AI帶來的效率提升, 而是個人和企業能否承受AI失智發癲帶來的損失.一般來說AI失控帶來的損失更難接受, 它不可控, 也不擔責.模型供應商在某段時間偷偷使用量化模型提供服務, 如果導致刪庫刪盤服務中斷等, 如何取證, 復盤報告如何寫, 誰來背C, 這是個大問題. 目前部分老闆認為AI比工位上的牛馬聰明且划算, 乃是因為見識有一些, 但還不夠多.我們普通打工人不應抗拒AI的發展, 恰恰相反, 我們應該在老闆付費的前提下, 大量的使用AI, 哪個貴用哪個, 問就是效果更好, 讓老闆知道AI沒預期那麼便宜.其次大膽的用, 要自動化就要給權限, AI失控刪盤刪庫了, 把AI的審計日誌拿出來, 員工擔AI使用不力的責, AI來擔意圖理解偏差的責, 讓老闆知道AI能捅多大的簍子. 大勢不可逆, 全身心擁抱AI, 達到老闆-AI-員工的新和諧平衡.
