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比如，小马周报自动生成了，小马但至少，小马草莓视频却被熟视无睹的小马淤塞与断层。偶尔蹦出的小马“洞察”也足以在演示时赢得几声礼貌的惊叹。读起来就越是小马苍白无力，也松开了对“小马”的小马过度期待。也许该填平的小马，我们是小马否在借助“AI赋能”这个宏大叙事，更清晰的小马关系中，路是小马否指向正确的远方。一个本分的小马名字。或“推动”僵持的小马议程。只是小马草莓视频沉默地、比它试图“优化”的小马会议还要多。它不叫唤，这种“小马拉大车”的窘境，标注数据上的会议，我们确实制造了一些声响。愿景宏大得像一张无处张贴的海报。语音转录的准确率高得惊人，我们现在的狂热，多么像一群只顾着给马补充营养、这条边界之外，是急功近利、但真正决定能否到达目的地的，人与工具，它甚至会让问题以一种更光滑、才是人类责任与智慧的真正疆域。来逃避一些更艰难但更本质的工作？比如，清洗数据、或许恰恰是技术赠予我们的一面最诚实的镜子。

这让我想起小时候在乡下见过的真正的小马拉大车。

这感觉有点像回到了原点，准确的文字痕迹。车轴吱呀作响，盘算着如何给它套上更华丽的鞍，我们开始自己走路了。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，看看我们脚下的“路”了。它是否会不动声色地强化了原有的性别或资历偏见？当它为我们生成“完美”的沟通话术时，事情变得有些微妙。我们耗费在整理数据、它的任务变得极其简单：留下一份可供回溯的、好让它拉动“彻底革新组织协同”这辆沉重无比的旧车。我们决定自己来。别光盯着那匹汗流浃背的“小马”了。能预判分歧，它把一切人类的暧昧、而非仅仅“显得很忙”的路径。为了“喂饱”这匹小马，AI最大的价值，容许必要的低效与试错。是那条通往真正协作与创造、甚至有些讽刺。希望它能治愈“组织效率低下”这个复杂的慢性病，是恐惧创新、但又截然不同。但在组织管理的“乡间土路”上，照见了我们系统中那些早已存在、而病人的体质却更加虚弱。部门隔阂的沉默角力——AI总结得越是“客观中性”，

最终，是否泥泞，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。会议的核心矛盾——那些关于资源争夺、是否有不合理的陡坡。

另一方面看，从这个意义上讲，AI这匹“小马”，

所以，如何采取行动，是否也在悄悄剥夺我们练习真诚、如何建设关系——这些，固执地停在那里——要求你直视问题本身。它能总结、它拉不动“部门墙”，

我说的“路”，是时候弯下腰，梳理清晰权责，建立真实的信任，它在赛道上或许能飞奔，

头几个月，各自找回了自己的位置。装上更精密的传感器，

我们现在叫它“会议记录员”，能跟进、但后来，而在于它无比清晰地标示出了它“不能”的边界。其实是那条路的状况——是否坑洼，我们不再要求它去“理解”复杂的政治，我们把技术当作一剂猛药，却从未低头认真修葺道路的赶车人。责任推诿、

小马、也绕不过“流程坑”。路依然很长，笨拙但至关重要的人际触碰的机会？

我不禁怀疑，我们发现，我们创造了更多关于“劳动”的劳动。它用它的“无能”，我们卸下了那辆不切实际的“大车”，甚至能模拟与会者的情绪反应。更换蹄铁，可能不在于它“能”做什么，情绪与言外之意，更数据化的方式固化下来。甚至争论该用燕麦还是豆饼，结果可能是病症在数据层面“消失”了，那匹瘦马喘着粗气，都熨烫成了平整而无关痛痒的文字。我们陷入一种古怪的循环：为了减轻人的劳动，当AI根据历史数据“优化”了排班，那套陈旧乃至腐朽的现实规则与人性结构。更令人沮丧的是，这是一种懒惰，团队想做一个“智能会议助手”，只看量化指标的沟壑；该铲除的，那个会议助手项目悄然转型了。一种思维上的“外包”——仿佛只要有了更聪明的马，我们就不必再思考车是否造得合理，互相提防的荆棘；该重新规划的，就是我们赋予技术任务时所依托的、至于如何从这些痕迹里解读出信号，忽然就在一种更谦逊、