第一次工作中使用AI的复盘…

AI 不能替你去坐牢

高杠杆时代的个人责任与工作流进化

不久前，我第一次用 Agent 处理了一场实战：

三批助学贷款问卷、1583 条提交、3000 多份包含照片、扫描件、借款合同与嵌套压缩包的附件。目标是产出一份一人一行、能够直接交付校方审计的确定性总表。

这是我第一次在开薪资的工作中运用 AI 帮我干活。

在完成工作取得成果后，我有很多感触。

纳瓦尔在《纳瓦尔宝典》里写过：

现代人的二分法不再是穷人与富人、白领与蓝领。现代人的二分法，是“利用了杠杆的人”与“没有利用杠杆的人”。

代码和媒体是复制边际成本为零的杠杆。而 AI 把使用代码的门槛彻底碾平了——自然语言变成了新的编译器。一个人，一台电脑，就能调动过去一个协作小组才能吞吐的信息量。

但很多人忽略了这枚硬币的反面：

成果署的是你的名字。向社会交账的是你。承担商业风险或法律后果的，永远是你。

正因为责任无法外包，你才会像对待精密仪器一样打磨你的交付物。社会将根据责任、股权与杠杆效应回报你。想享受千倍放大的杠杆，你必须有胆量站在前线扛下最终的风险。

再聪明的 AI 也会犯错。

这不意味着你需要去逐行肉眼复查——那样做会让你失去使用杠杆的意义。我们需要的是“带有认知框架的抽样审计”。

AI 可怕的地方不是慢，而是它不知道自己不知道。它带着完美的自信，在一本正经地胡说八道。

在这次数据清洗中，机器踩了三次足以致命的暗坑：

• 细微字符倒错
  ：一张邮储回执影像里的六位字母码，AI 把 RCSAVL 读成了 RCSVAL。格式完全合法，AI 顺畅通过，最后是我肉眼比对原件才把它揪出来。
• 低分辨率脑补
  ：面对潦草的手写签名，缩略图网格让模型产生了幻觉。它把“徐某某”看成“张某某”，把“锦浩”看成“超逸”。直到我们拉取高清原图切片放大，错误才得以反转。
• 无中生有的合规假象
  ：一位名为马某的同学，表格里的回执码是工整的六位数字。AI 放行了。后来我复盘抽检原件，发现她上传的只是一份借款合同——合同上根本没有回执码字段。这个码是凭空编出来的，但因为“长得太合规”，机器直接盲视。

如果一项任务 100% 容不得差错，外部眼睛的介入就是不可妥协的底线。

“能让 AI 做填空题，就别让 AI 做判断题。”

大多数人之所以觉得 AI 蠢，是因为他们把 AI 推到了极其模糊的决策泥潭里。面对超载的信息、模糊的预期、未定义的标准，无论是人还是算法，都会本能地靠猜忌、权衡与迎合去胡乱判断。

结果就是看似花团锦簇，实则处处漏洞。

高效协同的底层逻辑，是先由人设计出精准的参数槽位、不可逾越的边界约束、极简的上下文，把开放式的选择题，压缩成毫无歧义的“填空题”（喜欢细细写人物设定的人真的不要太爽哈哈）。

这次工作流中具有爆发力的一幕：

表格里有 133 组错综复杂的重复提交。

我没有直接对模型说“你给我去除重复信息”，而是在表格里把两个人的后次提交手动标红后，说“我对某两条信息标红，他们是重复提交的信息，整行删除，并且按照同等规格对表格所有信息进行审查与修改。”

这两行标注一给，AI 瞬间锁定了背后的隐性参数：以身份证号为唯一主键、保留首次提交、标红剔除冗余。

工作流不是提前规划出来的，而是在战壕里被子弹打出来的。

完美的主观预设根本不存在。专项任务中的特定经验往往极其脆弱，换一个业务场景就会迅速失效。但在这次 AI 交互中，沉淀下来的元认知能力却是永恒的。

不必寄希望于机器一步登天。让 AI 先探路试水，在碰撞中摸清边界，再把跑通的逻辑凝结成稳固的产品链路：

创意孵化 → 规则定义 → 试水落地 → 独立审计 → 流程固化。

为了彻底杜绝幻觉，我们把“审核”从生产链路中解耦，单独成立了一道审计闸口。

这里是一段我使用的 prompt ——

效果可以说立竿见影，AI 自我审查的效果出奇的好。

八份无中生有的虚假回执、七份拿陈年旧账充数的过期证明、两处把身份证号硬塞进验证栏的荒唐错误，被连根拔起。

生产力革命的号角吹过很多次。

印刷术打破了知识垄断，互联网击穿了地理壁垒。而今天，AI 把“将想法转化为系统”的能力，毫无保留地交到了每一个个体手中。

和传统低效的肉身手工相比，这种维度的生产力差距是代际式的碾压。

学会用极度明确的规则驾驭它。学会用毫不妥协的责任审视它。学会把混乱的现实拆解成它可以无损执行的槽位。

早用早爽！

2026.9.25

另外，中秋快乐