AI 提速之后,先顶不住的是审的人|AI 解出难题之后 #3

你们公司里总有那么一道关：要签字，要评审，要一件件看过去。这道关的人手，是按过去的速度配的。一份 166 页的数学证明，AI 三天半写完；而认下它的规矩，是发表之后再等两年。写的那头快了几十倍，审的那头一点没变。

为什么提速之后，先堵死的往往不是干活那一环？

一、两个数摆在一起

先看两个数。

一份数学证明，166 页，AI 用了 88 小时写完。而认下这份东西的那套规矩，是发表之后至少满两年，并且被全球数学界普遍接受。

 88 小时，不到四天。两年，七百多天。这两个数各自量的东西不一样，不能直接相除。但摆在一起看，方向是清楚的：动手那一头已经换了速度，认账那一头还在按原来的节拍走。

这不是数学界独有的麻烦。任何一个流程里，只要有一环是「一个人逐件看」，那一环的节奏就由人的眼睛和耐心决定。眼睛和耐心不会因为上游换了工具而变快。

88 小时对七百多天，落差就摆在这。

二、两年不是官僚主义

那套规矩不慢，它只是按人的速度配的。配它的时候，没人设想过上游可以一夜快几十倍。

 同行评审，说白了就是把稿子交给这一行里的人逐字读、挑错，读完说这东西站不站得住。评审之后还有两年，叫观察期，留出时间看它会不会被人推翻。这两年不算在评审里，评审结束它才开始。它假设的是一条人手驱动的流水线：有人花几年想清楚一个问题，同行花几个月把它读懂，整个领域再花一两年消化、挑错、引用。整条线走完，按年算。

25 位菲尔兹奖得主在事件公布后 72 小时内联署，担忧之一就是匆忙宣布压掉了写论文、提炼方法、引用前人成果的时间。他们护的是流程里那些必须由人慢慢做完的事。

那份声明里有一句话，把这件事从数学推到了别处：数学界眼下碰到的问题，和其它做科研、搞创作的行业碰到的是同一类。

两年这个数，量的是人把一份东西读懂、挑错、消化掉要花多久。这个时长没变，排在它前面的队伍变长了。

三、一个人逐件看的那一格

凡是一个人逐件看的环节，就是最先堵死的那一格。

 我先把这个说法和常见的瓶颈、卡点区分开。瓶颈说的是流量，是管子细；卡点说的是位置，是某处不顺。我说的这一格，特征更具体：它必须由一个人，一件一件地看过去，看完还得签字。它慢不是因为设计得差，是因为它的速度上限就是一个人一天能认真看多少。

这个上限不会因为上游用了 AI 就变大。你一天能认真读多少行代码，能认真看几份方案，能逐字校几页稿子，这些数在你换了工具之后并不会跟着涨。上游提速不需要谁批准，改个工具就行；要把这一格加宽，需要预算、需要招人、需要培训，还需要时间。两头的调整速度根本不对等。

这样的口子，多数公司里不止一个：

• 代码评审里，上游写得越快，评审队列排得越长，排在后面的改动只能干等着。
• 方案、标书、报告的评审会，会议时长是固定的，交上来的份数却可以翻倍，于是每份分到的时间被自动摊薄。
• 稿件与文案审校，写得快了十倍，校对的那双眼睛还是那一双，错字和事实错误会按同样的比例漏出去。
• 质量抽检，抽检比例是按过去的出货量定的，出货量涨了而比例不改，实际效果就等于放松。
• 合同与报销审批，签字的人还是那几个，流程里排队的单子却越来越多。

这些环节的共同点是：它们的人手，是按上游过去的产出配的。上游一夜之间涨上来，这一格不会跟着涨。流程图上它通常只占一个小方块，压力却先压到这里。

四、堵住之后，真实会发生什么

把关扛不住的时候，通常不会有人宣布它扛不住。

 真实的过程是这样的：队列越来越长，交期越来越紧，于是有人开始调整。抽检的比例往下调一点，从百分之十变成百分之五；评审会上每份的时间压短一点，从四十分钟变成二十分钟；签字从「看过了」变成「走个流程」。每一步都有理由，每一步单独看都不算过分，合起来就是标准往下挪了一格。没有人开会宣布降低标准，但标准确实降了。

这个过程的可怕之处在于它的安静。它不产生事故报告，不产生投诉，只产生一批当时通过了、事后才发现问题的东西。等到问题浮出来，追责会追到签字的那一环，而那一环上的人会说自己当时确实看了。他确实看了，只是没时间看完。

回头看那两年的观察期，它还写在规矩里，一个字没改。变的是排队等着被观察的东西。定这条规矩的时候，一年能有多少份值得观察的成果，是有数的；现在这个数已经不一样了。规矩没动，队伍变长了。

前两篇讲的是这件事怎么发生的。这一篇想说的是，它会落到哪里。落到哪里，取决于你所在的流程里，哪一格是一个人逐件看的。找到那一格，就知道压力会先从哪里冒出来。至于它会不会被悄悄放松，那要看排队的人还能撑多久。

结语

这件事最后会走向哪里，我不知道。但有一个画面值得记住：若干年后回头看那些签字记录，每一步都合规，每一份都有签名，流程挑不出毛病。可标准已经挪了一格。挪的时候没人拍板，也没人反对，它就是在队列变长的过程中，一点一点让出去的。