人人都說AI會替代白領，但我認為這種說法忽略了重要的信息

AI一定會替代白領，白領完蛋了，犯了一個典型的時間與博弈結構錯誤：把“終局判斷”當成“當前狀態(tài)判斷”。

人人都在談AI 會替代白領，但我認為這種判斷本身忽略了極其關鍵的信息。

我打個比方：

一個圍棋九段，對戰(zhàn)一個剛學沒多久的人。九段執(zhí)黑，新手執(zhí)白。我們當然知道，從整體實力和勝率上看，黑棋贏面極大。但問題是：黑棋才剛下第一子，你就宣布白棋已經輸了，這合理嗎？這能對嗎？白棋再菜，他還沒下呢！

中國人講“博弈”，本來指的就是黑白雙方在時間中的對弈過程。就算最終是黑棋中盤確立勝勢，那也至少要經過一百八十步的展開。而恰恰是在這段“黑棋大概率穩(wěn)贏、但勝負尚未揭曉”的漫長中盤里，隱藏著大量被忽視的重要信息。

這兩年我聽了很多“AI 原生軟件 / 系統”的創(chuàng)業(yè)想法之后，我對其中很多的推理和邏輯都很贊同，但是覺得我們可以更清晰的，描述我們都看到的這個方向。而這些方向，就落在我要跟你說的以下推理之中。這個黑棋雖然看上去穩(wěn)贏，但是他還真必須要下百八十步才能確立的這個時間過程中。這個博弈過程，還很漫長，人類社會的結構，沒有那么容易用一個：

一個高手來了，下了一子，贏了。

這么簡單的論述來囊括一個階層的職業(yè)的消散。這種敘述跳過了時間，跳過了過程，也跳過了大量關鍵的信息。我相信許多AI 原生系統真正的落點，并不在終局宣判，而恰恰就在這段被輕易略過的博弈過程中。

上層白領之所以是社會中堅，不僅僅是因為他們腦里的教科書式知識。你要真正的去理解他們的“制度接口型”位置。

對于現代化、全球性工業(yè)體系這樣的高度復雜系統而言，白領階層這個橫跨發(fā)展中與發(fā)達國家、承載了制度運轉的中堅群體，其生產關系的變化，本質上是一場長時間、多回合、高風險的博弈

在這樣的博弈中，黑白雙方的每一子，都蘊含著真實而具體的機會與代價。它絕不只是代碼能力、生成式文本，或者“能否解題”“能否寫 prompt”這樣的問題。現在大家還都在窗口復制黏貼呢！這種生態(tài)說要替代白領生態(tài)那真是言之過早了。

以律師、會計師這類持證的上層白領職業(yè)為例：

他們的培養(yǎng)成本之所以高，并不是因為他們會寫更多文書、記住更多條文，而是因為他們占據的是一種被制度認可的決策與責任位置

這些職業(yè)的價值，建立在社會默認的一條深層規(guī)則之上：

你可以信他，因為一旦出事，他要負責。

這個“負責”不是抽象的，而是制度化的：職業(yè)紀律處分、民事責任、乃至刑事責任。

正因為如此，這類職業(yè)要求的不是一次性完成任務的能力，而是長期訓練成“穩(wěn)定風險承擔者”的能力。他們必須在不確定性中做判斷，在規(guī)則的灰區(qū)中承擔后果。

很多工作在表面上看起來像事務處理，做賬、報稅、起草合同、寫備忘錄。

但真正昂貴、真正稀缺的，是隱藏在其中的judgment

• 什么時候必須明確說“不可以”
• 什么時候可以允許“可控的例外”
• 當規(guī)則相互沖突時，如何解釋、如何取舍
• 當風險不可消除時，如何承擔而不是回避

這種判斷能力，不是流程也不是模板。是高度“人本”的。而當前停留在“窗口交互”層面的語言模型，本質上并不具備這種灰度判斷的制度位置。

從更宏觀的角度看，這些職業(yè)其實是制度接口

它們不是憑空設計出來的，而是在漫長的工業(yè)化進程中，由生產與生產關系不斷摩擦、演化而形成的穩(wěn)定結構。西方幾百年的工業(yè)制度演化，全球化此消彼長的產業(yè)流動中，慢慢形成的。

它們最核心的資產，僅僅是教課書知識嗎？當然不是！而是：

reputation + track record

track record 是一種時間資產

你必須經歷足夠多真實情境、錯誤、復盤、紀律約束，才能被信任。在真正性命攸關、不可逆的時刻，你會信一個即時生成的輸出，還是一個擁有長期信譽記錄的老專家？

正因如此，很多白領職業(yè)設置了體系化門檻：

• 考試
• 執(zhí)照
• 繼續(xù)教育
• 事務所或機構內的長期訓練

這些門檻的本質，其實只在做兩件事：

1. 篩選：盡可能減少不穩(wěn)定個體進入高責任位置
2. 綁定：把個人與職業(yè)紀律體系綁定在一起（可懲戒、可追責）

換句話說，證照的意義不只是“證明你懂”，更重要的是“證明你可被制度約束”。而很多工程人員、程序員，尤其是理工背景出身的人，世界觀往往過于簡化，特別習慣于認為問題存在絕對正確答案。奧林匹克數學題答對了就可以了嗎？真實世界的博弈可比高中畢業(yè)就能參加的奧林匹克數學難多了。

“AI 不能替代白領，因為沒人背鍋”。

我認為這種粗暴的反證其實也不正確。因為“背鍋”本身并不難設計，電子簽名，human override…真正困難的，是讓一個決策主體在長期時間中，被制度持續(xù)約束、被歷史反復檢驗、被社會逐步信任。而這恰恰是那場“黑棋看似穩(wěn)贏、但仍需下完一百八十步”的博弈中，最難被跳過的一段路。路得一步一步走，棋要一子一子的下。我們作為程序員，如果看好這條道路，那么真正的機會在這個博弈的過程中，而不是，“啊，你輸定了，大家躺平吧。” 那這種態(tài)度，一躺就是幾十年以后了，真正的結構級機會你也錯過了。

這一輪 AI 最“神”的地方，就在于它橫空出世，就是一種“全域型技術”。

老師在用，學生在用；

律所在用，會計在用；

寫代碼的在用，寫小說的也在用；

搞金融的在用，搞醫(yī)學的也在用，居然連門診醫(yī)生都在問 GPT；

它能寫報告，能改合同，能生成結構化文檔，甚至連整篇形式語言都能直接給你鋪出來。

這種一出現就覆蓋幾乎所有認知型職業(yè)的技術形態(tài)，在技術史上是極其罕見的。我雖然不是科技史專業(yè)，但是本人是比較喜歡研究科技史這個冷門的專業(yè)。雖然不說精通吧，但是還是因為興趣看了不少書。絕大多數重大技術突破，路徑都恰恰相反：都是先在一個垂直領域打穿，再慢慢外溢到其他行業(yè)。蒸汽機、電力、計算機、互聯網，無一不是如此。如果非要在技術史中找一個相對接近的類比，我能想到的，恐怕只有印刷術

所以當很多人說“AI 要取代所有白領”時，這種直覺其實是直接來自這種“全域型覆蓋”的視覺沖擊。我一開始也被沖擊了，因為作為一名雙語者，編程語言使用者，形式語言讀得懂的人，他居然覆蓋了我所有的語言接口。這個一下子就把我對世界的所有通道給接住了。然后我就懵了，我也認為他無所不能。

LLM 幾乎掌控了人類所有的語言表達形式，而語言正是所有行業(yè)的通用接口。當一個技術突然覆蓋了所有接口，你自然會產生一種錯覺：

那是不是所有接在這個接口上的職業(yè)，都會被整體替換？

但問題恰恰出在這里，在進入2016年之后，我對于LLM的看法逐漸變得腳踏實地，更加清醒，也更skeptical。

我完全認同：AI 對白領工作的覆蓋性是真實存在的。

而且這種“全域”，是因為 AI 懂所有行業(yè)的專業(yè)知識，也是因為語言本身就天然覆蓋所有行業(yè)。從合同、報表、病歷、論文、說明書、代碼注釋到會議紀要，白領世界的絕大部分可見產出，本來就以語言形態(tài)存在。

但覆蓋不等于替代。

一旦你從“看起來能做”這一步，走向“生產關系層面的替代”，事情就變得復雜起來。而恰恰是在這一點上，目前幾乎所有關于“AI 替代白領”的討論，都嚴重跳步了。我看過大量分析文章、視頻、創(chuàng)業(yè)敘事，但幾乎沒有人真正把“替代機制”本身講清楚。因為要講清楚這個問題，你必須先回答一個更基礎、也更困難的問題：

當下全行業(yè)白領工作的“通用運行機制”到底是什么？

白領并不是靠“會寫字”“會用語言”存在的。語言只是表層載體。真正的底層邏輯包括：

• 決策如何被授權
• 風險如何被分配
• 責任如何被追溯
• 判斷如何在不確定性中被接受
• 錯誤如何被制度性吸收，而不是系統性崩潰

你只有先把這套跨行業(yè)、跨職業(yè)、長期穩(wěn)定運作的機制講清楚，才能繼續(xù)問下一步：

AI 是否、以及如何，能夠完整接手這套機制？

而現在的很多“替代論”，其實只是停留在：

“它能生成得比人快 / 比人好 / 比人便宜”。

但從“生成能力提升”，直接跳到“生產關系被整體替換”，中間至少缺失了幾十個關鍵步驟：制度、責任、信任、時間、風險、治理、追責、復盤……幾乎全部被一筆帶過。

我認為白領工作的“通用運行機制”至少是：事務型流程和決策混雜。

我認為，白領工作的通用運行機制，并不是“純決策”，也不是“純事務”，而是一個長期極其穩(wěn)定的結構：

事務型流程與決策節(jié)點高度混雜。

先說什么是事務型工作。

這里我用一個非常樸素、甚至有點“難聽”的定義：**事務型工作，就是那些你每天都在做、并不需要高度智力投入、但又必須被反復、準確完成的工作。**如果翻成英文，我會直接叫它transactional tasks

它們構成了絕大多數白領日常工作的“體積”：

• 郵件有沒有發(fā)？
• 會議紀要有沒有整理？
• 上一輪修改版是不是同步給所有人了？
• 報表有沒有按模板更新？
• 審批流程走到哪一步了？
• 這個合同版本是不是最新的？
• 客戶是否已確認？
• 律師是否已 review？
• 合規(guī)意見有沒有反映進方案？

你甚至可以說，一個白領在辦公室小隔間里坐一天，80% 的時間都在處理這類事務型流程。它們重復、瑣碎、標準化，看起來完全不像“高價值工作”。也正是因為這一點，LLM 在這些場景里的表現，才會顯得如此“恐怖”：寫郵件、改文檔、補說明、出總結、對齊格式這方面，只要你把上下文給他補全了，它幾乎全面碾壓人類

但是如果你真的認真觀察過白領工作，你會發(fā)現：這些事務型流程里，密密麻麻地嵌著大量“非顯式的決策節(jié)點”。而且這些決策，并不是那種“我現在要不要選 A 還是 B”的顯性決策，而是：

• 這封郵件要不要現在發(fā)？
• 要不要抄送這個人？
• 這句話是寫得更保守一點，還是更激進一點？
• 這個問題現在提出，會不會引發(fā)不必要的風險？
• 這一步是不是可以先模糊處理，留到下個階段？
• 這個點要不要升級？
• 要不要在文檔里明確寫死，還是留解釋空間？

這些判斷，全部發(fā)生在事務型動作的執(zhí)行過程中，而不是一個單獨被拎出來的“決策時刻”。

換句話說：

白領工作的真實形態(tài)是：

在連續(xù)不斷的事務執(zhí)行中，持續(xù)做微小但不可撤銷的判斷。

LLM在幫白領做事務型流程的任務方面，是無死角碾壓的。

在全行業(yè)，只要你把上下文足夠補全，約束（雖然prompt是軟約束）完整，且不論整個系統工程的完整性，也就是說在上下文的范圍之內，不會因為你這個工程或者系統的涵蓋面過于復雜，不需要把整個法典都翻遍了。那么這種事務型流程的輸出啊，簡直就是碾壓級的。因為以前白領的大量時間，都在做這種事務型流程，比如律師的陳述，那每一個字，每個引用….

LLM他恰好踩中了白領事務工作最核心的計算結構，那就是語言型事務 = 在約束下生成可接受的文本/結構化表達。只要你把上下文補全，把目標說清楚，把邊界和格式約束給夠（哪怕 prompt 只是軟約束，我以后再給你說這種軟約束和硬約束什么區(qū)別。只有真正的編程，程序語言執(zhí)行才能達到我說的“硬約束），并且把任務限定在“上下文封閉”的范圍內（也就是不要求它跨越整個系統工程的全域復雜性），那么這類事務輸出幾乎天然就是 LLM 的主場。

他能在極短時間內生成大量合格文本，保持體裁一致、語氣穩(wěn)定、結構完整、格式規(guī)范、引用風格統一，并且能按你的指令反復迭代、局部改寫、對齊模板、補齊缺口、降噪壓縮。

這種工作在傳統白領體系里占據了巨大的時間體積：律師寫陳述、寫 memo、寫條款、寫 correspondence；會計寫報表附注、寫解釋、做對賬說明；咨詢寫 deck、寫分析摘要、寫會議紀要；HR 寫 JD、寫績效評語、寫制度文案；產品寫 PRD、寫對齊郵件、寫 release note。

以前看上去這種工作蠻難，很耗時，這里的“難”，很多時候并不是因為多么燒腦，而是一種”要把作業(yè)寫的好看和無錯“的難。可交付、可讀、可復用、可審閱、可追溯，每一個字的語氣、每一個引用的格式、每一處措辭的風險偏好、每一段結構的完整性，都在消耗人類的注意力與體力。

人類其實是更適合創(chuàng)造力，激情，和想象力的意識體。對比LLM 的優(yōu)勢就在于：它本質上是一臺極強的“語言-結構生成器”，對這種“在約束內大量生產”的任務，擁有接近物理層面的規(guī)模優(yōu)勢：不疲勞、可并行、可重寫、可對齊、多版本同時產出，并且把原本需要白領“手工搬磚”的語言摩擦成本壓到極低。

現在LLM在這方面徹底直接把“寫作-整理-格式-改稿-復述-匯總-模板化表達”這一整條鏈條的邊際成本打穿；很多崗位過去被迫投入的時間，并不是因為這些動作有多“高價值”，而是因為組織需要這些產物作為協作介質與制度憑證，而現在這種介質生產被突然工業(yè)化了——這就是為什么人們會產生“全行業(yè)被替代”的感覺。

所以我有一個網友，直接稱此為：

“語言的工業(yè)化“。

我還挺認同他。

現在白領們看上去在窗口里復制黏貼，然而他們把決策全部融入prompt和上下文中了。所以看上去雖然LLM干了所有的臟活累活，但是這個決策卻是不可少的。

白領工作天然集事務型流程與決策于一體，那么只能承擔事務型流程的LLM，就以窗口復制黏貼這個形態(tài)就足夠替代白領了嗎？

不夠。

窗口里“復制黏貼 + 讓 LLM 干活”只是把事務外包了，但白領的核心價值并沒有因此自動消失。今天很多白領看起來像是在做“低級操作”，其實他們正在把真正昂貴的東西： 決策！以一種隱蔽的方式嵌進 prompt、上下文、約束、順序與取舍里。于是表面上是 LLM 在寫、在改、在出稿；本質上是人類在完成“制度化判斷”，LLM 只是被當作一個超強的事務執(zhí)行器。

更嚴密地說：白領工作的“決策”不是一個單獨的按鈕，不是“現在請你決策”，而是分散在整個事務鏈上的連續(xù)微決策。你寫一封郵件時：抄送誰、措辭多硬、把風險說到什么程度、是否留下余地、把責任推向哪里、把時間線怎么定，這些都不僅僅是語言技巧，而是在組織結構、風險承受、權責邊界里的判斷。你起草合同條款時：是用“must”還是“should”，是寫死還是留解釋空間，是把例外寫在正文還是放進附件，是先讓對方承諾再給權利，每一個詞都是決策的載體。你做報表或合規(guī)說明時：哪些數字需要解釋、哪些風險要提前披露、哪些假設必須寫清、哪些可以“行業(yè)慣例”帶過，這些同樣不是事務，而是判斷。人類把決策融進上下文，就是把“我愿意為哪個版本的現實負責”寫進了文本生成的邊界條件里。LLM 碾壓的是“在既定邊界內生成可交付文本”的能力；但邊界本身、優(yōu)先級本身、風險偏好本身、例外策略本身，仍然需要一個能夠被追責、能夠被復盤、能夠在不確定性中承擔后果的主體來設定。

所以，“只要 LLM 能做事務型流程，就能替代白領嗎？”這個問題的答案取決于你如何定義“替代”。

如果你說的是替代勞動量，比如減少寫稿、整理、歸檔、對齊、改版這些體力勞動，那窗口形態(tài)已經能替代掉白領很大一部分“可見工作量”，并且會迅速改變崗位的數量結構。但如果你說的是替代職業(yè)功能，也就是替代那個在組織里被授權做判斷、被綁定承擔風險、被制度約束、并在長期軌跡中積累信譽的“決策接口”，那窗口形態(tài)遠遠不夠。因為窗口形態(tài)的本質是：決策仍在人的腦子里，只是事務被外包給模型；一旦遇到灰區(qū)、沖突、不可逆后果、需要背書與承擔的時刻，人類仍然必須把決定“簽出來”，否則系統無法閉環(huán)。

窗口悖論。

更進一步：窗口形態(tài)甚至會帶來一個悖論： 它越強，越會把白領的工作從“寫”推向“判”。因為當寫作成本趨近于零，真正稀缺的就不再是產出文本，而是：誰來定邊界、誰來承擔后果、誰來為例外負責、誰來解釋沖突、誰來在事后復盤并接受紀律約束。也就是說，LLM 會讓白領的事務勞動被蒸發(fā)，但同時會把白領職業(yè)的“制度核心”凸顯出來：判斷與責任的可追溯性

如果要我預測的話，那就是大量的職位的確會消失，但是會有一些“超級職位”出現，把消失的職位里面所有的決策全部集中到一個超級節(jié)點。

所以給我們工程人員的啟示是什么？我認為就是起碼在這一局AI執(zhí)黑棋碾壓全球白領執(zhí)白棋的棋局中，找到系統的切入點。

不是去造更強的“寫作機器”，而是去造“承載決策與責任的系統結構”。

一、不要再擠事務層：那里已經是碾壓區(qū)

事務型流程，寫文檔、整理材料、對齊格式、生成版本、補說明、跑流程，已經是 LLM 的絕對主場

你作為工程人員，再去做“更好用的 prompt 工具”“更順滑的文檔生成器”“更快的報告助手”，從系統視角看，大多是在紅海里微創(chuàng)新。看到一堆團隊早兩年去擠報表的生成啊，總結的生成啊，故事書還配圖的生成啊。甚至一些垂直領域的事物型流程，比如生成教科書啊，生成習題庫等等。我個人認為不是說這些東西沒價值，而是：

• 它們很難構成長期壁壘
• 很快會被模型能力本身吃掉
• 也很難真正改變組織的生產關系

如果你把“切入點”選在事務層，本質上是在和模型的自然能力對沖。

二、真正的空檔在：決策如何被接住

回到前面的核心判斷：LLM 可以大規(guī)模蒸發(fā)事務型勞動，但它不會、也無法自動承接判斷與責任

那這些東西去哪了？它們并沒有消失，而是在現實中迅速向少數節(jié)點集中——集中到所謂的“超級職位”，集中到少數人身上，集中到那些必須被制度認可、必須能扛事的關鍵位置。而我個人認為，這恰恰是工程人員真正的切入窗口

決策對人類系統的重要性，幾乎等同于“時間本身的意義”。

任何有意義的流程、任何能夠持續(xù)運轉的系統，本質上都是一個由節(jié)點與連接構成的網絡。而在這張網絡里，真正決定走向的，而是那些落在關鍵節(jié)點上的決策。事物只是連接線。

對一個人來說，重要決策塑造了人生軌跡；

對一個家庭來說，關鍵選擇決定了代際命運；

對一個組織來說，決策定義了戰(zhàn)略、風險與成敗；

對社會和歷史而言，決策本身就是勝負的分水嶺。

現在，這樣一張在時間中流動的網狀結構，正在被注入一種新的智能形態(tài)——AI。事務可以被自動化，路徑可以被加速，但節(jié)點仍然存在，而且變得更重要了

誰來接住這些節(jié)點？誰來為這些節(jié)點上的判斷負責？

這正是工程必須介入的地方。

工程的目標是讓決策本身具備系統形態(tài)

讓決策能夠被顯式表達被穩(wěn)定記錄被制度約束被事后復盤并在必要時被遷移、繼承與重用

我現在站在這個時間點上，想要展望未來這個系統能做的一切，我感覺這并不是一個“加個功能”就能解決的問題。這意味著的是一整類系統機會：

一種全新的基礎設施，用來承載判斷、責任與時間，

而不僅僅是提高效率、生成內容或優(yōu)化流程（這個遲早被模型吃掉）。

三、系統級切入點長什么樣？

如果把“白領的制度核心”拆成工程對象，你會發(fā)現至少有五個可落地的方向：

1?? 決策顯式化（Decision as Object）

今天大量關鍵判斷是“融在 prompt 里”的、不可追溯的。系統要做的第一步是：把“我為什么這么定”從隱式上下文，變成顯式對象

2?? 責任綁定（Responsibility Binding）

許多人提出的經典“誰來背鍋”問題。這個問題其實相反還是最好解決的：誰是 owner？誰是 reviewer？誰有 override 權？

3?? 決策日志與可復盤性（Trace & Replay）

工程系統可以把判斷本身變成一種可復用資產，而不是隨風飄散在聊天窗口里。

4?? 灰區(qū)與例外機制（Exception Engineering）

現實世界不是規(guī)則引擎。人類生產關系和政治的復雜性不是簡單的if-else能搞定的。

系統要支持：

• 明確允許“例外”
• 但強制記錄理由
• 并要求事后復盤

這是人類 judgment 的核心工作區(qū)，也是 LLM 最弱的地方。

全世界，能扛事，能負責的系統，管你是人的系統還是機的系統，還是人機的系統，都有必須符合“最小工程化”原則

不管是人的系統、機器的系統，還是人機混合系統——只要它要進入責任域（responsibility domain），它就必須滿足一條不可協商的底線：

系統的關鍵行為，必須能被確定、被記錄、可復盤、可追責。

這里的重點不在“系統是誰”，而在“系統能否被約束”。管你是人類專家、委員會、算法、AI agent，或任何混合形態(tài)；身份并不自動賦予可信度，真正決定可信度的是：能否滿足工程化約束

拿人類專家舉例：專家簽字意味著什么？意味著他在制度上承擔后果。那如果他違法，能不能起訴？當然能。但起訴靠什么？靠證據。證據從哪里來？來自可核驗的記錄、可追溯的鏈條、可被第三方理解與重建的事實。沒有這些，所謂“負責”就是個玩笑。無法被執(zhí)行，也無法被仲裁。

因此，任何嚴肅社會都不會允許關鍵事實“消散到窗口里”。全世界的公司會把會計憑證、賬本、審計底稿、稅務依據都留在聊天窗口里嗎？不會。相反，在很多國家，賬簿與憑證的保存、格式、留存周期、審計要求都極其嚴格；合規(guī)之所以成立，正是因為它可以被審計、被復核、被追責。你做一個會計/稅務軟件，必須符合本國會計準則與監(jiān)管要求；當這樣的系統引入 AI、甚至變成 AI 原生之后，它面對的不是“責任變輕”，而是責任域更復雜：更多自動化、更快迭代、更大的規(guī)模效應，會把錯誤的外溢半徑放大，也會把責任鏈條的工程要求推得更硬。

所以這是一條橫跨計算機科學、制度設計、社會共識與監(jiān)管治理的長周期演化路徑，根據我對技術史的研究，往往是十年、幾十年的系統工程。我是很認真的在找我自己未來幾十年的飯碗，不是在這里亂吹，我的主業(yè)又不是寫作文。

責任 = 時間 + 記錄 + 結構 + 可解釋性

• 時間：行為發(fā)生在何時、基于何種當時信息與規(guī)則
• 記錄：關鍵事實是否被固化為可核驗材料
• 結構：事實是否以穩(wěn)定、可解析的形式組織起來
• 可解釋性：第三方是否能理解、復核、重建決策路徑與依據

因此，一個能長期“扛事”的系統，其最小工程化至少必須具備以下五個要件——缺一不可：

1. 明確的行為對象（Action Object）
2. 這一次到底做了什么？輸出是否被“凍結”為一個可指認、可引用、可審計的對象，而不是漂浮的文本流。
3. 明確的責任主體（Actor）
4. 誰發(fā)起、誰批準、誰擁有權限、誰承擔后果？責任主體必須可識別、可綁定、可懲戒。
5. 明確的時間錨（Time）
6. 行為在何時生效？當時適用的規(guī)則版本是什么？時間錨是復盤與仲裁的前提。
7. 明確的可回放記錄（Trace / Log）
8. 能否復現當時的輸入、依據與路徑？能否在事后重算、對比、追查偏差來源？沒有 replay（程序員插播一句，我其實在前面的文章里說過 replay不等于re-run) ，就沒有糾錯能力。
9. 明確的失敗路徑（Failure Mode）
10. 錯了怎么辦？例外如何批準？風險如何升級？復盤如何觸發(fā)？能扛事的系統必須默認自己會錯，并把“錯”工程化處理掉。

也正因為這一切的推導，我現在堅決反對一種流行說法：

“大模型是概率的、不確定的，所以我們要接受未來的不確定。”

這句話在消費級應用里也許成立，你可以接受一切不確定的生成式視頻。生成視頻的那個女生穿的是紅色還是綠色沒關系。但在責任域里是危險的。嚴肅的生產、嚴肅的制度演進、嚴肅的生產關系變革，不可能建立在“放棄確定性”的前提上。相反，任何真正推動社會前進的系統化變革，最終都必須回到同一個底座：

以人類可接受的最大確定性為基礎，去承載規(guī)模化的協作與責任。

不能“扛事”的AI，只是一臺“語言機bot“ 的AI，扛不起萬億估值。

大模型的窗口從本質上來說，還在“裸奔”。

如果我們嚴格按照前面所說的最小工程化標準來審視當下白領對大模型的使用方式，你就發(fā)現窗口完全還在裸奔。把今天白領最常見的Prompt → 復制 → 黏貼的窗口式操作拆解開來，并把所有真正進入責任域的部分剝離掉：

• 最終落盤到 ERP / 財務系統中的結構化數據
• 被正式發(fā)送、歸檔、可審計的郵件
• 經過審批流程、帶有責任主體的簽字文件
• 進入合同系統、具備法律效力的正式文本
• 任何可以被事后追責、復盤、仲裁的制度性記錄

你發(fā)現：

大模型的窗口，在真正的經濟運作中，幾乎處于“裸奔”狀態(tài)。

窗口里的生成過程本身，不承擔責任，也無法承載責任。它沒有穩(wěn)定的行為對象，沒有凍結的決策記錄，沒有明確的責任主體，沒有時間錨，也沒有可回放的制度日志。一旦脫離了那些“最終被制度接住的系統”——ERP、郵件系統、合同系統、審批系統、賬本系統——窗口里的那一切，在工程意義上等同于沒有發(fā)生過

真正承載責任的，不是窗口，而是窗口之外的制度系統。

白領并不是在“用窗口做決策”，而是在用窗口進行認知加工：整理想法、生成候選文本、模擬不同說法、尋找語氣與結構的最優(yōu)解。一旦進入“要對外生效、要對后果負責”的階段，他們必然離開窗口，把結果重新輸入到一個滿足最小工程化要求的系統中。也正因為如此，現在的大模型窗口，哪怕再聰明、再高效、再令人震撼，它在嚴肅經濟活動中的地位仍然是：非責任系統。它可以極大地提高事務處理效率，但它本身不構成一個可被信任的責任節(jié)點。

換句話說：

不是白領在用窗口扛事，而是白領在窗口之外扛事。

窗口只是把“思考、試探、推演、表達”的成本壓低了；真正決定能否進入現實世界、進入賬本、進入合同、進入法律與制度鏈條的，仍然是那些符合最小工程化原則的系統。

為程序員的任務，在AI原生系統形成趨勢的時代，就是幫這個正在“裸奔“的強大系統穿上衣服。

在 AI 原生系統逐漸成型的時代，對應用型程序員而言，真正的任務并不是繼續(xù)放大這套系統已經具備的能力，而是要正視一個更根本、更艱難的問題：這樣一個在認知與生成層面極其強大的系統，當前仍然處在“裸奔”狀態(tài)

它缺乏責任錨點、缺乏制度接口、缺乏可追溯的歷史結構，因而無法被真正納入現實世界的生產與治理體系。一部分程序員所要做的是為這股已經出現、卻尚未被約束的力量穿上衣服——用工程結構去承載判斷，用記錄去固定行為，用時間軸去約束演化，用責任機制去對接法律、合規(guī)與社會共識。

這是一項必然橫跨計算機工程、制度設計與社會協商的長期工程；一旦進入責任域，它的時間尺度就不可能是產品迭代的幾個月，而必然是十年、二十年，甚至更長的周期。歷史上一切真正改變生產關系的技術，都經歷過這樣的過程：能力先出現，秩序隨后補齊，生產力必須通過制度化才能轉化為可持續(xù)的社會力量。今天的 AI 正站在這個臨界點上，我從來沒有否認過這場變革的偉大：能力已經爆發(fā)，但責任尚未落位；工具已經成形，但治理仍在追趕。最終將現行的ERP、郵件系統、合同系統、審批系統、賬本系統等等靠譜的制度系統全部并入AI原生的框架。

• 落盤（Commit / Persist）
• 固化（Freeze）
• 簽字（Sign-off）
• 審批（Approval）
• 追責（Accountability）
• 審計（Audit）
• 復盤（Replay / Post-mortem）
• 仲裁（Arbitration）
• 歸因（Attribution）
• 問責（Liability）

而程序員在這個時代所承擔的角色，如果我們寫代碼的功能已經變得微不足道，更像是參與完成一次更深層演化的人：把一個強大卻無錨的系統，轉化為一個能夠被社會接納、被制度信任、并在時間中長期運行的系統。這條路徑緩慢、沉重、幾乎不可捷徑的道路，才真正符合生產力與生產關系演變的歷史規(guī)律。

一場偉大的棋局。