AI时代业务专家的“自我悖论”:阻碍企业10倍增长的,从来不是技术,而是傲慢
作者：微信文章硅谷的AGI创业者 Ben Goertzel 近期提出一个关于 AI 使用者的观察，让不少企业AI人深有同感：
AI 的价值不取决于模型，而取决于使用者。
第一类人-不懂业务但敢用的人： 非领域专家，能从AI拿到“看似有价值”的内容，但无法分辨正确与错误
第二类人-懂业务但拒绝改变的人： 拥有深厚领域知识，一眼能识别AI的错误，但坚持旧工作流不愿调整，更热衷于证明AI“不行”而不是尝试利用
第三类人-懂业务且愿意重塑流程的人： 精通专业，同时保持开放心态，能绕过模型短板、放大模型优势，产出速度和规模呈指数级提升，虽有 trade-off，但整体收益远超传统方式
▲ Ben Goertzel的原推
换句话说，AI 并不会自动让人变强，而是放大了人与人之间在认知方式上的差异。
过去一年里，在大量企业的 AI 落地实践中，真切地看到同样的现象出现：
AI 正在重塑企业内部的能力结构，让员工与 AI 的关系分成三种截然不同的层级。
企业数字化为何总在专家面前熄火？
在过去一年里，作为企业数字化推动者或IT负责人，你可能无数次在会议室里体会过同一种无力感：
你兴致勃勃向法务、研发、市场或咨询团队展示最新的AI能力，演示它如何生成合同、代码或解决方案。
然而资深专家只扫一眼，用五分钟试用，再指着一个错误冷冷一句：
“这不靠谱，连实习生都不如。改它的错比我自己写还累。”
空气瞬间凝固，AI 项目的阻力，总是来自最不应该阻力的地方。
这背后形成了一个讽刺的局面：
越是初级的员工越敢用AI，但越能驾驭AI的人，却越排斥它。
今天，我们不谈技术，而是要谈人性、心态与工作流重塑。
借助 Ben Goertzel、Aaron Levie 等顶尖思想家的洞察，这篇文章试图揭开一个企业里最被忽视的真相：
AI 从来不仅是给小白准备的，而是为专家设计的工具。
阻碍专家获得 10 倍增效的，不是 AI 不够“专业”，而是他们自己的 Ego（自我）。
01. 只有专家，才真正配得上用 AI
Ben Goertzel 的最新观点，彻底颠覆了“AI 是小白救星”的直觉。他将使用者分成三类，解释了为什么企业内部的AI应用会出现两极分化。
第一类：不懂业务的人（The Clueless）
对于一个完全陌生的领域，AI当然能给你点“灵感”，但也会夹带大量错误。
真正的危险不是错误本身，而是你根本不知道哪里错了。
在企业里，这类人用AI往往是事故源头。
第二类：懂业务但拒绝改变的人（The Rigid Expert）
他们拥有深厚经验，一眼就识破AI的漏洞。
但问题在于：
他们坚持用旧工作流评判新工具。
自然得出一句熟悉的评价：“AI 太笨了。”
第三类：懂业务且愿意重塑工作方式的人（The Augmented Expert）
这才是AI时代的真正赢家。
他们并不期待AI完美，而是把自己最重要的能力——辨识与判断——叠加到AI的速度上。
Ben Goertzel 的核心观点是：
“专家的价值在于能从混杂的输出中分辨黄金。只有专家能过滤‘幻觉’，并让AI真正成为杠杆。”
企业必须承认一个残酷事实：
专家用AI才是如虎添翼（而小白用户，却是当今大家的重点目标用户）
02. 阻碍专家使用AI的，从来不是“幻觉”，而是“傲慢”
那么问题来了：既然专家最适合用AI，为何他们反而是最抗拒的一群？
有另一位专家的观点是：
第二类人与第三类人的差别，从来不是能力，而是 Ego（自我）。
许多资深人士陷入一种“图灵测试式傲慢”：
他们把AI当成面试对象，只要抓到一个错误，就给自己一种“我比机器强”的心理安全感。
于是继续回到纯手工劳动的世界里。
这是一种昂贵的自我保护。
Aaron Levie （BOX 的 CEO） 的提醒特别值得企业管理者重视：
未来的竞争，不是比谁徒手造车，而是谁能驾驶好赛车。
▲ Aaron Levie的观点：那些最了解自己领域且具备高判断力的人，比非专家更有能力做到：为Agent提供正确上下文、审查其输出以及将其工作整合到更广泛任务中的能力
业务专家常见的误区是：
“AI 只有 80 分，我要把它改到 100 分，太麻烦。”
但现实恰恰相反：
• 专家写到 80 分，要两小时• AI 写到 80 分，只要三十秒• 你把80分修成100分，只需十五分钟
这不是“改作业”，这是加杠杆。
钢铁侠不会因为 Jarvis 偶尔理解错指令，就选择脱下战甲徒手干架。
03. 角色重塑：专家不再是“执行者”，而是“语境工程师”
真正跨入 AI 工作方式的专家，都完成了一个关键身份转变：
从 Doer（执行者） → Context Engineer（语境工程师）
Gaurav Sharma 的概念解释了未来专家的价值不再体现在“亲自写”，而体现在三个更高维的能力：
（1）构建约束（Constraining）
专家最大的价值，不是生成内容，而是 定义边界和约束条件。
让AI在你的逻辑框架里跳舞，而不是自由发挥。
（2）高维审核（Auditing）
幻觉率下降后，人类瓶颈变成：
提供正确上下文 + 审核结果。
能不能判断出 AI 是否在一本正经地胡说八道？
只有专家可以。
（3）闭环迭代（Iterating）
AI是一个速度极快、博学又偶尔神经质的助手。
你的任务不是替它干活，而是：
在关键节点把它拉回正轨。
04. 写给企业管理者的结语
回到文章开头那个尴尬的场景。
当资深专家再次抱怨“AI全是垃圾”时，你完全可以这样回应：
“正因为你是这里最顶尖的专家，所以它在你手里才不是垃圾。
我们不指望AI替代你的判断，我们是希望你用判断来驾驭它。”
80% 的 AI 交互，本质上是在和“更聪明的自己”对话。
你的问题越深刻，它的回答越精准；
你的逻辑越严密，它的执行越强大。
在这个时代，企业最危险的不是“不会用AI的实习生”，
而是拒绝穿上外骨骼、坚持徒手格斗的专家。
Takeaways
企业推动 AI 的最大阻力，从来不是技术本身，而是专家的迟疑与傲慢。
但必须直面一个残酷事实：
AI 用不好，并不是因为它不够强，而是因为组织里最强的那批人还没开始用。
因此，企业真正需要做的只有三件事：
- 让专家意识到：AI 不是来挑战他们，而是来放大他们的影响力。
- 让流程承认：未来的核心竞争力不再是“谁写得快”，而是“谁判断得准”。
- 让组织形成共识：高质量的上下文设计与审核，将成为新的生产力标准。
AI 不是革命员工的工具，它是强化专家的外骨骼。
一个组织能成长到什么高度，很大程度上取决于：有多少专家愿意穿上这套战甲。
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