Finikz 2026年6月2日 10:37
最近 Dan Shipper 上了 Lenny 的播客，聊了 一些个关于 AI 时代工作的预测。
所以这场访谈不是那种站在岸上点评海浪的 AI 预测。
它更像一个已经湿透的人，回头告诉你：水里到底是什么感觉。
Dan 的判断里有很多狠话：CLI 时代结束了，SaaS 不会死，PM 和全栈设计师会赢，每家公司都会有一个超级代理，普通人要做的不是焦虑，而是“ride the models”。
但真正让我停下来的，是他那句：
自动化是个谎言 。
不是说自动化不存在，而是说我们误会了自动化的终点。我们以为自动化会让人类少工作，机器接手，人类解放，办公室变空，邮箱自动清零。
听起来很美。
但 Dan 在 Every 看到的恰好相反：越自动化，工作越多；越多 AI agent，越需要人类；越多代码、文档、分析、设计被 AI 生成，越需要有人站在更高一层判断：这东西到底对不对，值不值得，需不需要推倒重来。
这不是 AI 变弱了。
恰恰是 AI 变强之后，工作露出了真正的骨头。
我们误会了“工作”
很多人讨论 AI 失业，默认有一个简单模型：
一个岗位 = 一组任务。
如果 AI 能完成这组任务，这个岗位就没了。
这个模型太像 Excel 了。整齐，干净，方便做 PPT，但不太像真实世界。
真实工作不是任务列表。真实工作更像一间厨房。你以为厨师的工作是切菜、炒菜、摆盘，但真正难的是判断火候、协调节奏、知道客人今天为什么不高兴、判断一道菜该不该从菜单上撤掉。
AI 很擅长切菜，现在也越来越会炒菜。
但它还不太会问：我们为什么要开这家餐厅？
Dan 讲到一个工程师测试。他发现新模型分数确实暴涨，但仍然输给真正的人类高级工程师。差距不在“修 bug”上，而在更上面一层：人类会看着一坨腐烂的代码说，这里不该继续打补丁了，应该重构。
这句话听起来很工程师，其实很人。
因为很多工作最值钱的地方，不是执行，而是拒绝执行错误的问题。
AI 让执行变便宜之后，判断反而变贵了。
公司会先拥有一个“公共大脑”
Dan 原来相信每个人都会有自己的 AI 代理。后来他改了判断。
他现在更看好公司级超级代理。
这个变化很有意思。因为它说明 AI 代理不是一个下载下来就能用的小玩具，而更像一个需要维护的活系统。个人代理如果天天出错、需要调试、要接权限、要懂上下文，大多数普通员工会放弃。
不是大家不聪明，是上班已经够烦了，没人想再养一只脾气不稳定的电子宠物。
更现实的路径是：公司先有一个公共超级代理，跑在 Slack 这类工作场景里，由专门的人维护。然后再慢慢长出团队代理、部门代理、个人代理。
这里会出现一个新岗位：前置部署工程师。
以前公司招聘工程师，是让他写系统；以后公司招聘工程师，可能是让他照看一群 AI 代理。给它们接数据，修权限，调流程，处理它们闯的祸。
有点像印刷术出现后，抄写员不再只是抄字。
懂文字、懂版式、懂传播、懂什么值得印的人，反而更重要。
AI 时代的很多岗位都会经历类似的位移。
你不再因为“我能完成这件事”而值钱。
你开始因为“我知道这件事该不该被完成，以及应该怎样交给机器完成”而值钱。
Codex 不是工具，是新的办公桌
Dan 还有一个判断：未来很多工作会发生在 Codex、Claude Code、Co-work 这类环境里。
不是 AI 被塞进 SaaS。
而是 SaaS 被塞进 AI。
过去我们想象 AI 办公，是 Notion 里加一个 AI，Gmail 里加一个 AI，CRM 里加一个 AI。每个软件都长出一个小助手，像超市门口站着一排促销员。
但 Dan 看到的未来更像这样：你打开的是一个 AI 工作台，它有浏览器，能看你的操作，能进入各种 SaaS，能跟你一起处理事情。
SaaS 不再是你一个个打开的房间，而是 AI 带你穿行的街区。
这也是为什么他说 CLI 的热潮可能结束得很快。
CLI 曾经让开发者觉得自己站在未来门口，黑底白字，像电影里的黑客。但对大多数人来说，GUI 从来不是落后，它是文明成果。
AI 如果真的要进入普通工作，就不可能永远待在命令行里。
它要进入我们真正工作的地方：浏览器、桌面、邮箱、表格、文档、聊天窗口。
说得土一点，AI 不会只住在程序员的地下室里。
AI越自动化，人类越要重新学会工作-cover-21x9-v5
SaaS不会死，它会被迫重新开门
过去一年，“SaaS 要死了”是个很流行的说法。
逻辑也不复杂：AI agent 既然能直接完成任务，那还要软件干什么？
Dan 不同意。
他甚至反过来判断：SaaS 可能会更好。
因为 AI agent 不是只会消灭软件，它也会变成软件的新用户。
以前一个 SaaS 产品主要服务人类用户。人类点按钮，填表格，查报表，导出数据。以后它要同时服务两类用户：人类和 AI。
人类需要网页界面 。
AI 需要接口、权限、日志、回滚、审批、状态同步。
这会逼 SaaS 产品重新设计自己。不是在右下角加一个聊天框就完事。真正 AI-ready 的 SaaS，要允许机器安全地替人行动，又允许人类随时接管、审查、撤销。
听起来不性感。
但这才是企业软件真正的护城河。
因为公司最怕的不是 AI 不够聪明。
公司最怕的是 AI 很聪明，然后把客户数据删了。
旧能力会变便宜，但人不会消失
Dan 对 AI 失业潮的判断也很反常识。
他说 AI job apocalypse 不会真的发生。
这不是鸡汤。他的逻辑更冷一点：模型会让昨天的人类能力变得廉价。写普通文案、做普通分析、改普通代码、画普通界面，这些能力会被商品化。
这话有点刺耳，但刺耳的地方往往是真的。
问题是，人类不会停在那里。旧能力便宜之后，人会拿这些便宜能力去创造新东西。新东西变多之后，又会产生新的判断、新的维护、新的审美、新的协调、新的责任。
然后 AI 再去学习这些新能力。
循环继续。
这让我想到一个很老的商业常识：效率提升从来不一定减少工作，它经常扩大需求。
印刷让文字变便宜之后，写作没有消失，反而长出了报纸、小说、杂志、广告、互联网和公众号。
能力变便宜，不等于人类退场。
它只是把舞台往上抬了一层。
PM和设计师为什么会赢
Dan 特别看好产品经理和全栈设计师。
这个判断我很喜欢，因为它把 AI 时代的胜负手说清楚了：不是谁最会写 prompt，谁就赢。
而是谁最知道该做什么，谁就赢。
Every 有个 PM，原本做写作产品，懂一点技术，后来用 Cursor、Claude Code 之类的工具，几乎能自己带队把产品做出来。实现能力被 AI 补上之后，产品感、用户洞察、节奏判断突然变得非常值钱。
设计师也是一样。
过去很多设计师被卡在“落地”上。画得出来，做不出来；想得很好，排期不够；想改一个细节，要等工程师有空。
AI 把这道墙打薄之后，真正有审美、有产品直觉、有完整表达能力的设计师，会变得很可怕。
注意，不是所有设计师都赢，也不是所有 PM 都赢。
赢的是那些能把模糊欲望变成清晰产品的人。AI 可以补执行，但补不了品味。它可以生成一百个方案，但不能天然知道哪一个会让用户心里亮一下。
品味很难量化 。
但越难量化，越不容易被完全替代。
普通人要做的不是焦虑，而是骑模型
Dan 给普通人的建议叫 ride the models 。
我觉得这个说法比“学习 AI”好。
学习 AI 听起来像报课、考试、拿证。很重，很苦，很容易拖延。
骑模型更像冲浪。新模型来了，你跳上去试试。能不能帮你写邮件？能不能帮你整理会议？能不能帮你改代码？能不能帮你做调研？能不能帮你把一个一直拖着的事情往前推一步？
不是为了显得先进，是为了让身体先适应未来的水温。
很多人对 AI 的恐惧，来自于他只在新闻里看 AI。新闻里的 AI 永远很吓人：替代、失业、裁员、AGI、监管、超级智能。
但当你真的把 AI 放进自己的工作里，它会变得具体。具体之后，就没那么吓人了。它会犯蠢，会偷懒，会一本正经地胡说八道，也会在某个瞬间突然让你觉得：靠，这个真的能省我两个小时。
那个瞬间很重要。
因为一个人不是被恐惧改变的。
人通常是被惊喜改变的。
真正的问题不是AI会不会替代你
看完这场访谈，我反而觉得“AI 会不会替代人”这个问题越来越无聊。
它太粗了。
真正的问题应该是：当 AI 把你昨天引以为傲的能力变便宜之后，你愿不愿意往上走一层？
以前你会写，现在你要知道什么值得写。
以前你会做 PPT，现在你要知道这个会议到底需不需要 PPT。
以前你会写代码。现在你要知道这段代码是不是应该被写出来，还是整个产品逻辑都错了。
这不是更轻松的工作，甚至可能更累。
Dan 说 Every 用了大量 AI，公司人反而更多了，他自己的工作时间也更长了。听起来有点黑色幽默。但这可能就是未来工作的真实质感：不是人类坐在树荫下看机器劳动，而是人类站在更嘈杂的指挥台上，面对更多可能性、更多产出、更多判断和更多责任。
自动化没有让工作消失。
它让“什么才算工作”这件事，重新洗牌。
我不觉得这是一件纯粹乐观的事。它会让很多熟练的人失去安全感，也会让很多懒得思考的人无处可躲。
但它也给了一些人新的机会。
那些有判断、有审美、有好奇心、愿意亲自下场的人，会突然发现，自己手里多了一支很吵、很快、很不稳定，但确实能干活的队伍。
你不一定喜欢它。
但你最好学会指挥它。
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