1. 核心观点

• AI 最先拿走的不是“工作”，而是复制、转述、协调、重复检查这些让人有班味的部分。
• 组织会被迫归核。
  • 真正有价值的核很小。
  • 规模化复制会越来越交给 AI。
  • 剩下的部分会更依赖天赋、创造力和具体的人。
• 大多数组织现在谈 AI 智能化太早。
  • 前面还有四个馒头：
    • 标准化、流程化、数据化、知识化。
  • 没有标准输入、稳定流程和可用知识，AI 只会放大噪音。
• “沉淀方法论”有时候是坏信号。
  • 方法论一上来，组织就开始收敛。
  • 真正赚钱和创造新东西，很多时候靠发散。
• AI 消灭“上个破班儿”的感觉，不是让人不用做事，而是让人少做那些不像人的事。

2. 总结

2.1. 组织三面向

• 经济面向追求效率。
  • AI 最容易打穿这一层。
  • 降本、提效、减少重复岗位，都发生在这里。
• 社会面向处理情感。
  • 组织结构图是假的。
  • 人和人的关系、信任、派系、照顾，会影响真实协作。
• 政治面向处理博弈。
  • 一旦损伤利益，讲道理就不一定有用。
  • OpenAI 这种 AI 原生组织也逃不开权力斗争。

2.2. 五个馒头

• AI 智能化是第五个馒头。
• 前面四个必须先吃：
  • 标准化：岗位、输入、输出先说清楚。
  • 流程化：把标准工作串起来。
  • 数据化：流程运行后留下可用数据。
  • 知识化：把经验、判断、隐性知识显性化。
• 胖东来能吃到后面的馒头，是因为很多年前就有岗位指导手册。
• 很多公司现在连第一个馒头都没吃完，就想让 AI 帮自己变标准。

2.3. 组织归核

• AI 接管复制，组织回到那个最小的核。
• 蜜雪冰城、麦当劳、肯德基这些例子，本质都是：
  • 第一家店的核要足够强。
  • 后面大量工作是在解决复制问题。
  • AI 会让复制变便宜，核本身会更重要。
• 这件事有残酷的一面。
  • 一般人能做的事，AI 一般都能做了。
  • 不一般的空间会越来越小。

2.4. 工作意义

• 很多人不是离不开工作，是离不开工作提供的意义感和工资。
• 当前白领工作设计得很差。
  • 反馈慢。
  • 闭环长。
  • 会议多。
  • 很多人不知道自己到底创造了什么。
• 粘火柴盒子、做陶罐这种看起来很低级的事，反而有更清楚的心流。
  • 手能碰到东西。
  • 结果能被看见。
  • 大脑知道自己在创造。
• AI 真正有价值的地方，是把工作重新推回到这种可感知、可闭环、有创造喜悦的状态。

2.5. 回到身体

• 良渚冷暖村这段最有意思。
  • 木樨家的爸爸不参与 AI 焦虑。
  • 他控制欲望，按自己的节奏开小店。
  • 他提醒丛龙峰别老碰手机，因为“知识是一种遮蔽”。
• 这不是反智。
  • 这是拒绝被一套知识系统牵着走。
  • 当所有人都往 A 走，往 B 走反而可能更有竞争力。
• AI 越强，人越需要重新确认：
  • 我的身体怎么样。
  • 我的家庭怎么样。
  • 我今天有没有晒太阳。
  • 我有没有在做真正让我活过来的事。

3. 非共识点

• AI 焦虑只发生在一小拨人之间。
  • 很多人的生活还是下水管、孩子、柴米油盐。
  • “18 个月改变一切”对一部分岗位成立，对整个社会不成立。
• 数字原生业务更容易 AI 原生。
  • 拉面馆不是飞书文档里长出来的。
  • 物理世界会拖住很多宏大叙事。
• 方法论太早出现，可能说明组织没在做新事。
  • 有未来感的组织会保留发散。
  • 只剩规范、开源、沉淀，可能已经缺少新机会。
• “财富自由”不是终点。
  • 更底层的问题是有没有兑现天赋。
  • 临死前不会只问自己赚了多少钱。
• 操自己的心就够了。
  • 马斯克、扎克伯格、人类未来，很多都操不了。
  • 肉身、牙、心脏、家人、自己的体重、今天的版本，才是能摸到的东西。

4. 金句

一般人都做的事，AI 一般都能做了。

真正赚钱的部分全是发散的，全是跟未来相关的。

知识是一种遮蔽。

重要的不是财富自由，也不是自我实现，重要的是能不能兑现自己的天赋。

操你自己的心就好了。

5. 启示

5.1. 先吃自己的四个馒头

• 对我来说，如果输入边界和文件命名都不稳定，就不要急着幻想 AI 自动理解我。
  • 各种毛病，各种逃避等等不解决，别想着后面的事情

5.2. 少用系统搭建逃避版本

• “沉淀方法论”这句话要警惕。
• 我很容易把它翻译成：
  • 再整理一下命令。
  • 再重构一下入口。
  • 再补一层文档。
  • 再换一个工具。
• 真正该问的是：
  • 这个版本跑起来了吗？
  • 这段代码我真的读懂了吗？
  • 今天有没有少一点转述，多一点交付？

5.3. 降低干扰比增加潜能更重要

• P = P - I 这个公式对个人也成立。
  • 备注：这里的 P = P - I 是 Performance = Potential - Interference，
    • 意思是表现等于潜能减去干扰；重点不是拼命增加潜能，而是先把会议、工具复杂度、上下文切换、情绪内耗这些干扰降下来。
• 现在最该减的 I：
  • 工具过多。
  • 入口过多。
  • 规则过多。
  • 看起来很高级但实际不进入版本的研究。
• AI 先用来砍杂事，不要先用来制造更多管理 AI 的杂事。

5.4. 班味的反面不是躺平

• 班味的反面是能看到自己创造了什么。
• 不是少工作，而是少做没有闭环、没有身体感、没有真实反馈的工作。
• 832X 如果要有意义，也得把这种感觉做出来：
  • 少猜上下文。
  • 少搬运信息。
  • 少做形式正确的文档。
  • 多进入代码、多跑版本、多留下可复用的判断。

6. 相关来源

播客地址：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a1d7d39989e711d01e30345
播客标题：丛龙峰：AI 会消灭掉“上个破班儿”的感觉