你好，我是郑工长。
最近，AI圈发生了一件极具戏剧性、也极其值得我们深思的事情。
一边，是微软研究院发布报告，高调宣称：金融、法律、软件工程等高端白领工作，最容易被AI颠覆。AI的强大能力，似乎已经兵临城下。
但另一边，作为当今世界最顶尖的AI模型之一，Anthropic的Claude，其公司在分析了真实世界的使用数据后，却默默地将AI对生产力提升的预测，直接砍半。
看明白这个巨大的矛盾了吗？
AI正在陷入一个“从‘令人印象深刻’到‘实际有用’的鸿沟”（The Gulf from Impressive to Useful）。它在演示中看起来无所不能，但在真实的、复杂的工作流中，其价值却大打折扣。
这，就是Anthropic“自曝其短”背后，整个AI行业正在面临的、最真实的“价值幻灭”。为什么会这样？
AI的“能力幻觉”：三大工程学“硬伤”
从一个工程师的视角看，造成AI“演示惊艳，落地拉胯”的原因，不是它不够“聪明”，而是它在面对真实世界时，存在三大绕不过去的工程学“硬伤”。
隐性知识的缺失 (Lack of Tacit Knowledge):
- 真实的工作，不仅仅是执行写在文档里的明确指令。它包含了大量的、无法言传的“隐性知识”——比如，如何根据老板的语气调整PPT的措辞；如何在一群人开会时，判断谁是真正的决策者；如何处理一个突发的、流程之外的客户投诉。
- AI不具备这些基于社会经验和人际互动的“隐性知识”。你让它写一份报告，它能做得又快又好；但你让它“搞定”一个复杂的项目，它会处处碰壁。
复杂流程的理解障碍 (Inability to Understand Complex Workflows):
- 真实的工作，是一个由无数个环节、工具、人员构成的复杂流程。一份合同的诞生，需要法务、业务、财务等多个部门的协同。一个软件的上线，需要产品、开发、测试、运维的紧密配合。
- 目前的AI Agent，大多是“单点工具”，它们能解决某个环节的特定问题，但很难理解整个端到端的、充满变化的复杂工作流。它就像一个能力超强的“实习生”，你让他干啥他能干好，但他完全没有“大局观”。
鲁棒性与可信度的脆弱 (Fragility of Robustness and Trust):
- 在演示中，我们总会给AI提供最清晰的指令、最干净的数据。但在真实世界里，充满了各种“脏活累活”——数据是混乱的、需求是模糊的、环境是多变的。
- AI的鲁棒性（即在异常情况下的稳定性）还很脆弱。一个微小的输入偏差，就可能导致它输出完全错误的结果。而在金融、医疗等高风险领域，这种“偶尔犯错”是致命的，我们根本不敢“信任”它。
郑工长总结：从“AI能做什么”到“我该让AI做什么”
所以，Anthropic的“价值幻灭”，不是AI的失败，反而是AI走向成熟的、必经的“清醒时刻”。
它告诉我们所有正在拥抱AI的企业和个人一个至关重要的道理：
在当前阶段，最重要的能力，不是去追逐AI的“新功能”，而是去清醒地评估AI的“真价值”。
你必须从一个“技术乐观主义者”，转变为一个“务实的工程师”，然后问自己三个问题：
- 任务是否可被“形式化”？ 这个任务是否能被拆解成一系列清晰、明确、没有太多“隐性知识”的步骤？（例如，总结一篇财报 vs. 搞定一个客户）
- 流程是否“足够简单”？ 这个任务是否只涉及少数几个环节和工具，而不需要复杂的跨部门协同？（例如，写一段代码 vs. 负责整个项目上线）
- 容错率是否“足够高”？ 这个任务即使AI犯了错，其后果也是可控、可挽回的吗？（例如，AI生成一张宣传图 vs. AI做出一笔投资决策）
如果这三个问题的答案都是“是”，那么恭喜你，这正是AI能大放异彩的地方。如果答案是“否”，那么请立刻放弃让AI“包办一切”的幻想，老老实实地把它当作一个“辅助工具”。
停止问“AI能做什么”，开始问“我该让AI做什么”。
这，才是我们在AI的“价值幻灭期”，最宝贵的生存心法。
