别再做平庸者 —— 二阶独奏

别再做平庸者 —— 二阶独奏

> 作者：李笑来 · 2026年4月21日 · [原文链接](https://lixiaolai.com/articles/2026-04-21/no-more-mediocres)

读到一篇新的 AI 与就业文章时，你其实已经读过它。数字会换，结构不变。先是一组预测 —— 世界经济论坛 (World Economic Forum) 的 2025 年《未来就业报告》预计，到 2030 年，9200 万个岗位会被替代，1.7 亿个新岗位会出现，净增 7800 万；这个净增数字不知为何，总让人安心不起来 (WEF 2025)。接着是一波裁员，被解读为预测成真。2025 年，美国雇主宣布裁掉 120 万个岗位 —— 比 2024 年增加 58% —— 报道于是走完那条熟路：AI 已经来了，筛选已经开始，选边站吧（挑战者、格雷与克里斯马斯 (Challenger, Gray & Christmas) 2026）。

本文谈的是合奏式不透明的知识工作 —— 咨询、法律、产品、公司战略、研究写作。外科、航空、个人竞技，以及本来就单独衡量个人水平的职业，不在本文范围内；原本已经清晰可见的评价结构，AI 不会再把它变得可见一次。

多数报道没有说的是：这 120 万个被宣布裁掉的岗位里，只有 54,836 个 —— 占总数 4.5% —— 把 AI 列为原因。裁员潮是真的。AI 归因大多不是。多数岗位削减，并不是 AI 已经改变了产出。托马斯·达文波特 (Thomas H. Davenport) 和拉克什米·斯里尼瓦桑 (Lakshmi Srinivasan) 在《哈佛商业评论》(Harvard Business Review) 引用了一项 2025 年 12 月对 1000 多名高管的调查：裁员组织中有 60% 是在预判 AI 的未来影响，而不是因为 AI 已经带来收益；只有 2% 报告了与 AI 实际落地有关的大规模裁员（达文波特 & 斯里尼瓦桑 2026）。达文波特和斯里尼瓦桑的读法是：裁员本来就要来；AI 给了一个遮掩的理由。

这道裂缝 —— 被讲述的故事，与真正驱动故事的东西之间的裂缝 —— 就是本文的起点。若大多数岗位流失并非 AI 所致，那原因是什么？为什么 AI 这个故事，对讲故事的人如此好用？

南郭先生 —— 下文还会重讲这个中国寓言里的装吹者 —— 通常不是骗子。更多时候，我们今天想称为 “滥竽充数者” 的人，是被同一套激励训练出来的：这套系统奖励集体产出，从不要求个人交账，等规则一变，又对结果感到意外。要理解合奏为什么能运转这么久，得先看建造合奏的人，而不是坐在合奏里的人。

几十年来，组织绩效管理的大方向，是远离个人问责。彼得·卡佩利 (Peter Cappelli) 和安娜·塔维斯 (Anna Tavis) 在 2016 年一篇很有影响的《哈佛商业评论》文章中梳理过这条线索：公司从年度评级转向持续发展谈话，从个人打分转向团队指标，从问责转向培养（卡佩利 & 塔维斯 2016）。这个转向并非荒唐。个人归因痛苦，政治成本高，也容易搅动组织。麦肯锡公司 (McKinsey & Company) 2024 年发现，超过三分之一的经理被认为缺少直接谈绩效的能力 —— 这是感知调查，不是行为审计，而且很可能还偏保守（麦肯锡 2024）。

这种安排稳定了很久。经济学家知道原因。信号理论 —— 迈克尔·斯彭斯 (Michael Spence) 在 1973 年一篇后来拿到诺贝尔奖的论文中发展出来 —— 解释的是这样一种劳动力市场：雇主分不清高能力者和低能力者，于是两类人拿同样的资质，领同样的工资，并处在所谓合并均衡之中（斯彭斯 1973）。公式不必展开。很长一段时间里，资质足够便宜，虚张声势的人和真正懂行的人都能拿到同一个信号，赚到同一份工资。只要信号便宜，测试又迟迟不来，这个均衡就能维持。

中国有个老故事。齐宣王爱听 300 人合奏竽。南郭先生不会吹，却站在队伍里，手指照样动，也拿和真乐师一样的俸米。齐宣王死后，儿子齐湣王即位，想听乐师一个一个吹。南郭先生当夜逃走。这个故事后来被记成装样子的寓言。南郭先生成了中文里 “混在合奏里假装会吹的人” 的代称。可这个故事一直是从错的一端讲起。雇用南郭先生的人 —— 那个组织 300 人合奏而不是让任何一名单独试奏的乐官 —— 并不天真。他搭建的是一种结构：个人能力这个问题，永远不必被提出。真正有意思的人，不是那个不会吹竽的人，而是那个特意组织 300 人合奏、从而让谁都不必独奏的乐官。

这不是在反驳达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoglu) 对宏观生产率的担忧；那是另一层问题。这里谈的是哪些个人会变得可见，不是蛋糕会长多大。

AI 在能够大规模进入的职业里做的事，与其说是揭露欺诈，不如说是制造一次可见性事件 —— 一个长期依靠集体产出运转的系统，第一次开始生成可读的个人信号。那 60% 因预判 AI 而裁员、并非因 AI 已经交付收益而裁员的组织，与其说是在回应新技术，不如说是在抓住一个新理由，为原先无法正当化的重组开路。合奏让个人归因在政治上很难。AI 时刻让它在政治上变得容易。病灶很旧；催化剂很新。

继续往下之前，必须替合奏说一句公道话。

不透明不只是平庸者的掩护 —— 也是学徒期的土壤。新人第一天不能独奏，也不该被要求独奏。医院有查房，律所有合伙人制，咨询团队带分析师，管弦乐团分声部。在这些结构里，新人由集体托住，判断力慢慢长出来。不透明在这里是保护，不是逃避。合奏吸收错误，学徒才有时间长出避免错误的能力。

ATM 是一面很有用的历史镜子。20 世纪 80 年代以后，ATM 在美国铺开，最后大约有 40 万台；你可能以为银行柜员岗位会崩塌。并没有。柜员就业反而从大约 50 万增长到 60 万。原因是网点运营成本下降，银行能开更多网点，柜员角色转向需要人类判断的关系型银行服务（贝森 2015）。ATM 没有揭穿柜员；它改变了柜员做的事。合奏换了形状，但仍然成立。

克劳迪娅·戈尔丁 (Claudia Goldin) 和塞西莉亚·劳斯 (Cecilia Rouse) 2000 年的盲选研究，展示了同一机制的反向版本：按研究说法，在乐手和评委之间放一块实体屏风，女性从初选晋级的概率大约提高 50% —— 后来安德鲁·盖尔曼 (Andrew Gelman) 的统计批评质疑了幅度，但方向仍然站得住（盖尔曼 2019）。有意拿掉一层不透明，改变了谁能过关。合奏托住的，原来不只是学徒，也有永久住客。

每个合奏里都有两种不透明。第一种是发展性不透明 —— 粮仓里的种子。第二种是永久性不透明 —— 粮仓永远不让种子出来。本文批评的是第二种。

发展性不透明会结束。学徒期有时间表，到了末端，学徒应该知道，也应该被人知道。合奏教人独奏；到某个时刻，它会要求独奏。本文关心的，是那个从不提出要求的合奏 —— 12 年、15 年、20 年过去，个人判断这个问题始终没有到场。戴维·邓宁 (David Dunning) 和贾斯汀·克鲁格 (Justin Kruger) 1999 年记录过这种状态从内部看是什么样：测试表现处在底部四分位的人，会把自己估在大约第 62 百分位；不是因为他们不诚实，而是因为做好一件事所需的知识，正是识别自己做不好所需的知识 —— 元认知缺口和表现缺口，原本就是同一道缺口。这个发现的幅度有争议；方向没有。

这不是反对学徒制。问题在于，学徒制本该通向什么 —— 以及合奏从不发问时，会发生什么。

实证图景确实复杂。假装不复杂，并不诚实。

把 AI 视为巨大拉平器，这个说法最强的一版是真实的，也值得认真对待。沙克德·诺伊 (Shakked Noy) 和张惠涵 (Whitney Zhang) 2023 年在《科学》(Science) 发表了一项预注册随机对照试验：在中等难度的专业写作任务上，ChatGPT 明显抬高了下限 —— 低能力写作者提升最大，分布被压缩，不平等下降（诺伊 & 张 2023）。如果 AI 给最弱者最大的助推，那么合奏的不透明并不是通过揭露南郭先生而消散，而是通过让他们真的更有能力而消散 —— 那样一来，二阶独奏这个判断就错了。彭思达 (Sida Peng) 等人 2023 年在编程中发现了类似结果：GitHub Copilot 在一个定义清楚的任务上，让开发者平均提速 55.8%，经验较少的开发者受益更多（彭等 2023）。两个领域里，分布都被压缩了。

调节变量是任务类型。

收敛结果在一类任务上很稳：不妨称为 “前沿以内的生产任务”。写一份初稿，为指定函数生成代码，完成一个界定清楚的交付物；质量标准明确，AI 的错误谁都能查。这类任务会收敛。分化出现在任务从 “按规格生产” 转向 “判断什么算正确” 的时候，尤其是任务要求你在具体领域里回答这个问题：*这对吗？*

法布里齐奥·戴尔阿夸 (Fabrizio Dell'Acqua) 等人 2023/2026 年做了一项田野实验，对象是 758 名波士顿咨询公司 (Boston Consulting Group, BCG) 顾问。在专业前沿以内的任务上 —— 也就是标准咨询工具箱 —— 低于平均水平的顾问使用 AI 后，质量提高 43%；高于平均水平的顾问提高 17%。收敛。但任务换成一个落在 AI 能力前沿*之外*的商业问题解决任务时，使用 AI 的顾问给出正确解法的概率，比不用 AI 的顾问低 19 个百分点（戴尔阿夸等 2023）。AI 给了人虚假的信心。论文说，工作者 “在方向盘前睡着了” —— 看到输出像权威答案，就不再追问。研究所说的 “参差不齐的技术前沿”，就是 AI 可靠帮忙的任务与 AI 可靠误导的任务之间那条边界 —— 关键能力，是知道自己站在哪一边。

这个机制在卢卡·文德拉米内利 (Luca Vendraminelli) 等人 2025 年哈佛商学院 (Harvard Business School, HBS) 一篇讨论生成式 AI 墙效应的工作论文里更清楚。在一家大型英国公司的受控实验中，AI 在执行任务上拉平了相邻外行和内行的差距 —— 但远距离外行缺少评价 AI 输出的领域知识，即使有 AI 帮忙，也无法追上内行（文德拉米内利等 2025）。墙不是努力问题。墙是评价问题。远距离外行判断不了 AI 输出是否合适；内行可以。AI 放大了这个差别。

METR 在 2025 年发现了编程里的相邻现象：有经验的开源开发者在复杂代码库上使用 AI 工具，实际慢了 19%，尽管他们原先预期会快 24%；事后，他们仍然相信 AI 让自己更快了（METR 2025）。这项研究样本小（N=16；结果有启发性，不是定论），但感知缺口重要：连专家也会误判评价问题。

三个职业呈现同一种结构：

在**法律工作**里，生产任务是借助 AI 起草诉状；合格的律师助理能用过去一小部分时间完成。评价任务，是在签上自己名字之前，识别哪些引文是幻觉。这两件事要求不同。前者要熟悉格式。后者要熟悉法律原则，熟到知道*法布洛佐航空诉卡里洛案*并不存在。

在**管理咨询**里，生产任务是生成一套行业动态的 40 页幻灯片；AI 几分钟内就能做出一个看似合理的版本。评价任务，是识别 AI 的哪些框架假设不适用于这个客户的真实问题 —— 那些嵌在数据选择、竞争框架、隐含市场定义里的假设。要抓住这些问题，必须在足够多场景里做过足够多次，才认得出看起来合理的答案何时是错的。

在**产品管理**里，生产任务是写需求文档和用户故事；AI 做得很好。评价任务，是看出 AI 生成的综合稿漏掉了哪个会在生产环境里炸开的边界情况 —— 这要求你把产品带过足够多次生产流程，脑子里有一套边界情况如何出现的模型。

这三个职业共同的一点是：评价环节需要领域判断，而这种判断不能向 AI 借。因为 AI 正是被评价的对象。

评价型 AI 正在到来。它不会拆掉这个机制，因为搭建评价型 AI 需要领域评分准则，而这套准则只能由已经有领域判断的人写出来 —— 这正是生成式 AI 墙效应显示的东西。护城河也许会变窄，但仍要有人告诉评价型 AI，在目标领域里 “正确” 长什么样。即便护城河收缩得比这个论证预想的更快，“建立评价能力” 在 24 个月的时间范围内仍然可执行 —— 而读者眼下要做的大多数决定，都落在这个时间范围里。

劳动力市场数据也支持这个大方向。埃里克·布林约尔松 (Erik Brynjolfsson)、巴拉特·钱达尔 (Bharat Chandar) 与陈茹玉 (Ruyu Chen) 2025 年使用 ADP 薪资记录和 AI 暴露指数发现，在 AI 暴露最高的职业中，22–25 岁劳动者的相对就业下降 16%，同一职业里的有经验劳动者则保持稳定或继续增长（布林约尔松等 2025）。这种模式符合一个预期：AI 正在自动化入门级生产任务，而高级评价任务大体仍在。

评价失败要付出什么代价，最具体的证据来自法律 —— 那里有书面记录，法院碰到无能时，也有结构性动机把它点名。

2023 年，律师史蒂文·施瓦茨 (Steven Schwartz) 用 ChatGPT 研究一起航空人身伤害案。他提交的诉状里包含多个案件引文：*瓦尔盖塞诉中国南方航空公司案 (Varghese v. China Southern Airlines)*、*沙布恩诉埃及航空案 (Shaboon v. EgyptAir)*、*彼得森诉伊朗航空案 (Petersen v. Iran Air)*，等等。这些案件并不存在。P。凯文·卡斯特尔 (P. Kevin Castel) 法官要求提供案卷副本时，施瓦茨没有核查，又提交宣誓书证明它们真实。法院最后对施瓦茨、他的合伙人洛杜卡 (LoDuca) 和律所分别罚款 5,000 美元 —— 共 15,000 美元 —— 并认定存在 “有意回避以及向法院作出虚假和误导性陈述” (*马塔诉阿维安卡案 (Mata v. Avianca)* 2023)。生成很容易。评价这一关，失败了。

问题不在于施瓦茨是个异类。斯坦福法学院 (Stanford Law School) 2025 年一项预注册研究，测量了专为降低幻觉而设计的 AI 法律研究工具的幻觉率：Lexis+ AI 在 17% 的查询中生成虚构引文；Westlaw AI 辅助研究在 33% 的查询中如此；GPT-4 是 43%（马格什等 2025）。这些不是通用聊天机器人。它们是专门工具，使用检索增强生成，瞄准的正是引文准确这个具体问题。它们仍然在大约六分之一到三分之一的查询中出现幻觉。评价测试不是思想实验。它已经是职业基本要求，而且正在运行。

加利福尼亚州上诉法院 (California Court of Appeal) 在*诺兰诉自由之地公司案 (Noland v. Land of the Free)* 2025 年把这一点说得更具体。律师阿米尔·莫斯塔法维 (Amir Mostafavi) 提交的开庭陈述里，23 段引文中有 21 段是编造的；法院罚他 10,000 美元，并移送州律师协会。至于对方律师费，法院拒绝判给 —— 因为对方律师也没有发现这些虚构引文，显然直到法院自己提出，才意识到问题。一个信号正在形成：识别对方诉状里的 AI 幻觉，正变成职业基本能力的一部分 —— 不是新的法律义务，而是一种悄悄成形的职业期待 (*诺兰诉自由之地公司案* 2025)。

先把文章放下半分钟。想想你上一次依赖的 AI 生成工作 —— 备忘录、草稿、市场摘要、一段代码、研究综述、一套幻灯片。具体说出，在依赖之前，你最后一次核查过的 AI 生成主张是哪一个。不是 “我通常都会审一遍”。不是 “我大体有数”。请说出过去两周里，你从某一份具体 AI 输出中拿出、并对照一手来源核验过的一个具体主张。说不出来，就说明你是在用 AI 生产，而不是用 AI 评价。这不是判决。这是诊断。

说得出来的话，注意一下那件事的感觉 —— 花了多久，做了什么，下次遇到新内容还会不会再做。那种感觉，就是评价能力正在被调用的感觉。那就是测试正在进行的感觉。

以上所有论证，都有一个真正的反对意见。它值得的不只是一条脚注。

未来出现的具体测试，会带有政治性。哪些幻觉算数？哪个 “正确” 才算正确？每一套评价制度都会偏向某些知识，设定测试的人，也会塑造哪些工作者能通过。法律引文核查、战略框架核查、产品边界情况核查，都是同一种要求的不同版本 —— 但它们不是中性指标。它们是被建构出来的类别，而且会由有利益的人来建构。

回想戈尔丁和劳斯 2000 年的盲选研究：屏风提高了女性晋级概率，因为它去掉了一种偏见来源 —— 但试奏标准本身，曲目、评审准则、对 “正确” 音准的标准，仍由掌权位置上的人设定，也带着这些人的假设。盲选比之前更公平。它并不在绝对意义上公平。

但是：因为测试有争议，就拒绝建立评价能力，这个立场等于在 1970 年拒绝盲选，理由是试奏标准有争议。标准确实有争议。盲选仍然重要。

机制的方向不是编出来的。无论咨询、法律、产品、公司战略里最终出现哪种具体测试，它们都会要求评价能力，而不只是生产能力。在自己的领域里建立评价判断 —— “正确” 长什么样，AI 最可能在哪里漏掉它，输出看起来合理时该追问什么 —— 这是能跨越各种测试设计的投资。具体落地会有政治性。底层要求不会。

如果你在上一节说不出一个核查过的主张，羞愧不是正确反应。有用的事，是看清自己领域里真正的评价能力长什么样 —— 不是把它当成一个类别，而是把它练成一种习惯 —— 然后开始建立它。

从下一份你要依赖的 AI 输出开始。具体说出，在你的领域里，“正确” 长什么样。然后检验输出是否符合这个定义。不是看它是否像那么回事 —— 是看它是否符合定义。一直做下去。评价能力靠重复长出来，最开始几次会慢，会不确定，也很可能让你发现：过去依赖的东西，比核查过的东西多得多。

读到这里的中年职业人，正站在一个特定节点上。12 到 15 年过去 —— 发展性不透明本该结束。学徒窗口已经关上，或正在关上。里面到底有没有长出真正判断力，接下来 24 个月会回答这个问题，一次 AI 输出回答一次。这不是敌意判断。处在这个阶段的人 —— 中年、持有资历、有经验，身在本文所说的合奏式不透明的知识工作里 —— 拥有早期职业人没有的东西：多年真实领域暴露，可以用来支撑评价。

问题是，那些年养成的是核查习惯，还是生产习惯。两者不是一回事。过去产出总是集体的，这个差别不容易看见；AI 让它变得可见。

发展性不透明与永久性不透明的区别，在这里很重要：如果合奏曾把你当学徒托住，又逐步给你更多个人责任，那么 AI 测试的是你已经长出的判断。用到它时，你会认得出来。若合奏从来没有问过 —— 若 12 年过去，你一直只是那个给幻灯片出过力的人，却从不是那个必须为幻灯片是否正确而辩护的人 —— 那么 AI 安装的，是一场本该早就到来的测试，只是迟到了。

南郭先生当夜逃走，因为他知道自己过不了独奏。二阶独奏不一样。不是齐湣王召你上前吹竽。它是晚上 11 点那个安静时刻：你把又一份 AI 草稿贴进又一份将署上自己名字的文件里，然后决定要怎样读它 —— 像一个能抓出错误的人那样读，还是像一个只盼着别出事的人那样读。

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迈克尔·斯彭斯. 《劳动力市场信号》. *Quarterly Journal of Economics*, 87(3):355–374, 1973 年 8 月.

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世界经济论坛. 《2025 年未来就业报告》. 2025 年 1 月. https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2025/

戴维·邓宁、贾斯汀·克鲁格. 《无能而不自知：识别自身无能的困难如何导致自我评价膨胀》. *Journal of Personality and Social Psychology*, 77(6):1121–1134, 1999 年 12 月. PubMed PMID: 10626367.

达龙·阿西莫格鲁、帕斯夸尔·雷斯特雷波 (Pascual Restrepo). 《错误类型的 AI？人工智能与劳动需求的未来》. *Cambridge Journal of Regions, Economy and Society*, 13(1):25–35, 2020. NBER 工作论文 25682. https://www.nber.org/papers/w25682

- 沙克德·诺伊、张惠涵. 《生成式人工智能生产率效应的实验证据》. *Science*, 2023. —— 储备语境；前沿以内的收敛发现，是第 §4 节直接处理的两个钢人锚点之一。
- 贾斯汀·克鲁格、戴维·邓宁. 《无能而不自知》. *JPSP*, 1999. —— 第 §3 节用于说明元认知缺口机制；幅度有争议（Krueger & Mueller 2002; 盖尔曼）——本文只使用方向。
- 达龙·阿西莫格鲁、帕斯夸尔·雷斯特雷波. 《错误类型的 AI？》. *Cambridge Journal of Regions, Economy and Society*, 2020. —— 第 §2 节只作一次括号引用；阿西莫格鲁的宏观生产率担忧在本文中被绕开，而不是被反驳；供想看宏观层面反方位置的读者参考。
- 迈克尔·斯彭斯. 《劳动力市场信号》. *QJE*, 1973. —— 第 §2 节将其转写为叙事；正式的合并均衡/分离均衡模型，是“暴露机制”的理论骨架；想看完整经济学形式化的读者，可从这里开始。
- 托马斯·达文波特. 《AI 优势》. MIT Press, 2018. —— 关于组织如何采用 AI 工具的背景；影响了第 §2 节的制度框架，但没有生成具体引用主张。

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