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钛媒体 45分钟前

大厂 AI 的“包身工困境”

文 | 智械岛,作者 | 沈怀铮

一个朴素的问题:AI 到底为谁服务?

七万多字离职长文《置身钉内》,从阿里内网流传至外部被广泛阅读;腾讯云 AI 产业应用大会上,腾讯云负责人汤道生问腾讯 AI 负责人姚顺雨 " 腾讯 AI 是不是慢了?",结果被反问 " 感觉应该是我问你的问题 "。

前者代表大厂里那些沉默的大多数,后者被知名媒体人阑夕锐评 " 高手过招,重剑无锋,几秒钟的功夫,两人内心已经互撕了千百次 "。

AI 为谁服务,并不是技术问题,是产品伦理问题。

钉钉从出生那天起就带着结构性撕裂,付钱的是老板,要的是管控;干活的是员工,要的是自主和减负。

一个 AI 产品卡在这两者之间,结果就是反复横跳:今天帮员工自动汇总消息,明天帮老板生成考核报表;今天说要事找人,明天变成事压人。

AI 主动推送待办、会议、提醒,表面上是提高效率,本质上是在重新分配注意力压力和权责关系。你说是帮员工减负,员工感受到的是变本加厉的被监控。

钉钉没想清楚这个矛盾,腾讯也没有。腾讯会议、企业微信,都是夹在付费方和使用者之间。

AI 介入只会把这种张力放大,不会消解。

大厂的底层代码是 KPI,AI 项目刚好与与底层代码冲突。KPI 已经把 AI 项目跑成了外卖骑手。

《置身钉内》有个说法是 " 每日一包 ",每天出一个可交付版本。听起来是不是很敏捷?实际上,在这种节奏下团队只能优先堆表面功能,底层基建长期没人敢动。

因为动底层意味着三天不出活,三天不出活包就断了。一个 AI 项目被跑成了配送时效考核,结果就是功能越叠越多,体验越来越烂,技术债滚雪球。

到最后所有人都在疲于奔命地敷面膜,没人有精力治脸上的痘。

阿里文化的 " 此时此刻,非我莫属 ",放在电商战场是英雄主义,放在 AI 探索里就变成了权力美学,每一个 AI 项目不仅要证明自己是好技术,还要证明是好战略、好生意、好政绩。

姚顺雨在腾讯的对谈谈及:能不能够保持耐心,这是 AI 下半场最重要的事情。在大厂的 KPI 绞肉机里,耐心是最贵的奢侈品。

让一个 BU 总裁在董事会上说 " 这个 AI 项目前两年不设 KPI,纯探索 ",他敢吗?他不敢,因为他的晋升通道不允许。所以大厂的 AI 项目从一开始就背着过重的证明包袱,还没学会走就被逼着跑百米冲刺。

还有一个更隐蔽的幻觉:有海量数据不等于有场景理解。姚顺雨在那场对谈里提出,大厂的竞争壁垒已经不是模型本身,而是 Context,也就是真实的业务场景、产品生态和高质量的数据上下文。

钉钉 ONE 就是活教材。钉钉有几亿用户、每天海量的工作消息,做 AI" 事找人 " 简直是天选之子。

结果呢?算法推过来的 " 事 ",用户觉得不是我真正需要优先处理的。为什么?因为算法只看到了消息的结构和关键词,它看不懂权力关系、人情世故和隐性优先级。

这些东西不在数据表里,在真实的人际拉扯里。腾讯有没有这个问题?当然有。姚顺雨自己说选择腾讯是因为这里有大量好问题、好产品。但好问题摆在那里,不等于你能解决它。

把模型能力转化成场景理解力,中间隔着整个组织对用户的同理心。这种同理心,恰恰是大厂最容易在规模扩张中失去的东西。你天天看 DAU、看收入、看留存,会离真实的人越来越远。

所有这些问题的最后都会指向一个东西:文化惯性。

阿里是典型的强目标驱动,定一个目标,拆解 KPI,层层压实,所有人往一个方向猛冲。这套打法在电商、本地生活这些成熟战场上百战百胜。

但 AI 是什么?AI 是一个探索性、不确定性极高的事物。你定一个 DAU 目标,团队就会用一切手段去冲 DAU,哪怕手段是伤害长期价值。

钉钉 ONE 的 " 每日一包 " 就是这种文化惯性的自然产物,不是某个人坏,是整个系统逼你短视。你想慢下来思考?对不起,你的绩效不允许。

反过来看腾讯,文化惯性是 " 产品经理驱动 "" 赛马机制 "" 慢工出细活 "。这套打法养出了微信、王者荣耀。

在 AI 这个需要压强式投入、需要战略定力的领域,慢到底是定力还是犹豫?当年微视做不起来,不是腾讯没有资源,是整个组织对 " 要不要真投入 " 始终下不了决心。

姚顺雨来了,腾讯开始重写混元的底层,动作比过去几年都频繁,说明之前的 " 慢 " 未必是深思熟虑,有时候就是惯性。

一个想慢却慢不下去,不是战略想慢,是惯性错过了太多窗口。一个想快却快不起来,不是技术快不起来,是组织不允许你慢下来思考。

谁更难?都难,大厂在 AI 这件事上,卡在组织的底层逻辑上了,卡在 KPI 文化和探索文化有着根本冲突,卡在管理意志和用户价值会反复拉扯,卡在短期证明和长期建设的零和博弈。

钉钉 ONE 死了,但阿里的悟空还在继续。腾讯承认慢了,但姚顺雨说这是一个长期游戏。

谁都没赢,都在承受阵痛。但谁能先在自己组织的 DNA 里找到一个让 AI 既能短期试错、又能长期积累的平衡点,谁就能真正走出这个迷局。

否则,再强的模型、再多的算力,也只是给旧文化穿了一件新外套。

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