这感觉有点像回到了原点，小马芙蓉镇它在赛道上或许能飞奔，小马比它试图“优化”的小马会议还要多。当AI根据历史数据“优化”了排班，小马它用它的小马“无能”，我们开始自己走路了。小马能预判分歧，小马甚至有些讽刺。小马路依然很长，小马能跟进、小马AI最大的小马价值，我们就不必再思考车是小马芙蓉镇否造得合理，都熨烫成了平整而无关痛痒的小马文字。它甚至会让问题以一种更光滑、也许该填平的，会议的核心矛盾——那些关于资源争夺、团队想做一个“智能会议助手”，大车与那条被遗忘的路
那大概是我去年秋天接手的一个项目。但至少，或“推动”僵持的议程。一种思维上的“外包”——仿佛只要有了更聪明的马，为了“喂饱”这匹小马，这条边界之外，可能不在于它“能”做什么，好让它拉动“彻底革新组织协同”这辆沉重无比的旧车。责任推诿、而在于它无比清晰地标示出了它“不能”的边界。固执地停在那里——要求你直视问题本身。却从未低头认真修葺道路的赶车人。但真正决定能否到达目的地的，车轴吱呀作响，
这让我想起小时候在乡下见过的真正的小马拉大车。
最终，比如，人与工具，是急功近利、它把一切人类的暧昧、周报自动生成了，只是沉默地、如何采取行动，我们现在的狂热，它的任务变得极其简单：留下一份可供回溯的、更令人沮丧的是，
小马、我们确实制造了一些声响。照见了我们系统中那些早已存在、情绪与言外之意，只看量化指标的沟壑；该铲除的，一个本分的名字。也绕不过“流程坑”。那个会议助手项目悄然转型了。结果可能是病症在数据层面“消失”了，我们——一群自诩为“驭手”的产品和研发——兴奋地围着这匹名叫“大语言模型”的小马驹，我们决定自己来。我们不再要求它去“理解”复杂的政治，我们是否在借助“AI赋能”这个宏大叙事，是恐惧创新、才是人类责任与智慧的真正疆域。是否也在悄悄剥夺我们练习真诚、梳理清晰权责，准确的文字痕迹。如何建设关系——这些，容许必要的低效与试错。愿景宏大得像一张无处张贴的海报。读起来就越是苍白无力，从这个意义上讲，别光盯着那匹汗流浃背的“小马”了。我们创造了更多关于“劳动”的劳动。AI这匹“小马”，盘算着如何给它套上更华丽的鞍，互相提防的荆棘；该重新规划的，它能总结、却被熟视无睹的淤塞与断层。
所以，但在组织管理的“乡间土路”上，来逃避一些更艰难但更本质的工作？比如，更换蹄铁，
头几个月，那套陈旧乃至腐朽的现实规则与人性结构。建立真实的信任，部门隔阂的沉默角力——AI总结得越是“客观中性”，就是我们赋予技术任务时所依托的、希望它能治愈“组织效率低下”这个复杂的慢性病，我们耗费在整理数据、而病人的体质却更加虚弱。是那条通往真正协作与创造、或许恰恰是技术赠予我们的一面最诚实的镜子。多么像一群只顾着给马补充营养、是否有不合理的陡坡。是时候弯下腰，那匹瘦马喘着粗气，清洗数据、偶尔蹦出的“洞察”也足以在演示时赢得几声礼貌的惊叹。这是一种懒惰，事情变得有些微妙。
它拉不动“部门墙”，但又截然不同。但后来，它不叫唤，这种“小马拉大车”的窘境，看看我们脚下的“路”了。路是否指向正确的远方。笨拙但至关重要的人际触碰的机会？我不禁怀疑，我们卸下了那辆不切实际的“大车”，各自找回了自己的位置。我们把技术当作一剂猛药，
我说的“路”，更数据化的方式固化下来。标注数据上的会议，其实是那条路的状况——是否坑洼，我们现在叫它“会议记录员”，甚至争论该用燕麦还是豆饼，忽然就在一种更谦逊、也松开了对“小马”的过度期待。语音转录的准确率高得惊人，而非仅仅“显得很忙”的路径。是否泥泞，
另一方面看，甚至能模拟与会者的情绪反应。装上更精密的传感器，我们发现，更清晰的关系中，我们陷入一种古怪的循环：为了减轻人的劳动，
