Три вещи, которые AI не сможет скопировать
"AI не сделал человеческие суждения устаревшими. Он сделал их единственным, что ещё имеет значение."
На прошлой неделе наша команда дизайна разбирала тридцать сгенерированных AI лендингов. Все тридцать выглядели хорошо. Мы два часа спорили, какой из них правильный.
В итоге выбрали один. Не самый отполированный. Просто он ощущался как Genspark. Я бы не смог заранее объяснить почему. Но в момент, когда я его увидел, в комнате что-то изменилось, и мы все это поняли.
Дело было не в лендинге. Дело было в самом акте выбора.
В предыдущих восьми статьях Seeing AGI я писал про приход AGI, AI-native команды, vibe working, токеновое неравенство и про то, как AI переписывает роль человека внутри оргструктуры. Через всё это шла одна тихая нить, которую я не назвал. Хочу попробовать в этой статье.
Моё лучшее предположение на сегодня: по мере того как AI превращает результат в товар, последние три вещи, которые сложно скопировать, — это вкус, суждение и доверие. Всё остальное можно сгенерировать. Эти три сопротивляются.
Результат становится бесплатным
В 2023-м рыночный анализ занимал две недели. Сегодня — четыре минуты. Лендинг занимал неделю. Сегодня — до обеда. Чистая функция занимала час. Сегодня — одиннадцать секунд.
Это не история про продуктивность. Сам акт производства чего-либо становится бесплатным — а когда производство становится бесплатным, ценность смещается в другое место. Так бывает всегда. Записанная музыка сместила ценность с пластинок на бренды артистов. Печатный станок сместил её с переписчиков на редакторов. PowerPoint не убил дизайнеров; он поднял планку для лучших.
Вопрос, с которым я сижу, уже не "как мне производить быстрее". Он такой: когда результат бесплатен, что остаётся дефицитным?
Мой рабочий ответ — три вещи.
Первое: вкус
Я должен быть честен, прежде чем напишу хоть слово об этом.
Есть сильный аргумент, что любой, кто пишет длинное эссе про вкус, почти по определению демонстрирует, что у него его немного. Люди, которыми я восхищаюсь больше всего в этом измерении, про вкус не говорят. Они просто хорошо выбирают, раз за разом, и дают работе говорить за себя. В момент, когда ты начинаешь объяснять, как выглядит хорошее, ты обычно перестаёшь им обладать.
В этом разделе я ученик, а не учитель.
С этой оговоркой: когда я смотрю на выборы, которые хорошо состарились в моей карьере — продукты, которые сработали, наймы, которые накопились, ставки, которые окупились, — это были не оптимизированные решения. Это были те, что ощущались правильно человеку, который смотрел на проблему достаточно долго, чтобы понимать, как должно выглядеть правильное.
AI не меняет этот механизм. AI меняет объём. Мышца выбора, которая раньше была маленькой частью работы, становится большей её частью.
Вот что мне в этом некомфортно: большинство из нас обучали производить. Я до сих пор ловлю себя на том, что через десять минут просмотра пятидесяти вариантов от AI начинаю печатать свою версию. Не потому что моя лучше — часто это не так, — а потому что производить ощущается больше похожим на работу, а выбирать ощущается слишком тихим, слишком пассивным, слишком похожим на то, что я не отрабатываю своё место.
Я пытаюсь, несовершенно, перевернуть эту привычку. Меньше времени на генерацию, больше на разглядывание. Сформулировать письменно, почему одно лучше другого — не потому что я уверен в своей правоте, а потому что формулирование — единственный способ понять, где мои инстинкты откалиброваны, а где нет.
Вот и вся практика. Она медленнее, чем производить. Я пока не знаю, работает ли это. Узнаю так же, как и все остальные.
В чём я довольно уверен: AI не сделал мышцу выбора устаревшей. Он сделал её той самой мышцей, которая имеет значение.
Второе: суждение
Вкус — это про выбор правильной версии чего-то. Суждение — это про выбор, делать ли это вообще.
В начале этого года я попросил одного PM использовать AI, чтобы сгенерировать все разумные продуктовые идеи, которые мы могли бы реализовать в ближайшие полгода. Он вернулся с длинным списком. Все защитимые. Меньшая часть была действительно правильной для того, кто мы есть.
Мы выбрали две.
Часы, которые мы потратили на этот выбор, были самыми важными часами того месяца. Генерация ощущается как работа. Отказ ощущается как ничто — пока ты не оглянешься через год и не поймёшь, что это и была вся игра.
Что мне сейчас по-настоящему сложно в том, чтобы говорить "нет", — так это то, что "нет" звучат громче, чем раньше. Когда генерация варианта почти ничего не стоит, каждый вариант, который ты не выбрал, ощущается маленьким предательством. Реальная версия каждого из них сидит прямо там, в выводе AI, и выглядит разумно. Выбрать два значит пройти мимо пятидесяти пяти других разумных выборов. Это требует больше убеждённости, чем раньше, а не меньше.
У меня нет чистого метода. Самое близкое — то, чему я научился у одного старшего наставника: каждую неделю записывай на одной странице, что ты решил не делать и почему. Мне это сложнее, чем я ожидал. В некоторые недели страница почти пустая — и это и есть сигнал. Я на самом деле не решал. Я просто исполнял то, что кричало громче всего.
Третье: доверие
Вкус определяет, какая версия правильная. Суждение определяет, что строить. Доверие — это то, что заставляет кого-то вообще обратить внимание, что ты это построил.
В мире, где каждый конкурент использует одни и те же модели, вопрос, который задают пользователи — обычно не формулируя его так, — звучит как чьему результату я верю? Вопрос в том, какой человек, какой бренд заслужил право быть выслушанным.
Доверие — самое странное из этих трёх. Оно живёт не внутри твоей компании. Оно живёт внутри голов других людей. Его нельзя сгенерировать. Его нельзя купить. Можно только дать ему медленно накопиться, на горизонте, на который у большинства компаний не хватает терпения.
Буду честен про то, зачем я веду эту серию. Каждая статья, помимо прочего, — это вклад на счёт доверия, которым я не вполне управляю. Это счёт не доверия к Genspark как продукту. Это доверие ко мне как к человеку, который пытается ясно видеть публично, готовый ошибиться вслух. Если мои статьи Seeing AGI плохо состарятся, этот счёт будет пустым независимо от того, что я выпущу. Мне полезно ясно видеть эту сделку. Она держит меня честным — не писать того, во что я на самом деле не верю.
В чём я уверен: в мире почти идентичного AI-вывода та часть твоей компании, на которую пользователи в конце концов будут опираться, — это не то, что ты произвёл. Это летопись того, как держались твои решения. То есть проще говоря: доверие в эпоху AI — это длинная тень суждения.
Почему я продолжаю это писать
Один друг недавно спросил, почему я продолжаю эту серию.
Честный ответ — я всё ещё разбираюсь сам.
У меня 13-летний сын. У меня компания примерно из 70 человек, которые ставят свою карьеру на мои суждения. Я пишу эти статьи не потому, что во всём разобрался. Я пишу их, потому что единственный честный способ что-то понять, который я знаю, — записать это и дать людям умнее меня сказать, где я не прав.
Вкус, суждение и доверие — мои лучшие предположения. Возможно, есть другие, которых я не увидел. Одно из этих трёх может оказаться менее прочным, чем я думаю. Я буду писать дальше по мере того, как учусь. Я ожидаю, что часть того, что я здесь написал, через два года будет выглядеть наивно. Лучше быть наивным публично, чем уверенно молчать.
В одном я тихо уверен: когда машины смогут делать почти всё, то, что всё ещё имеет значение, — это что люди выбирают с ними делать. Не что мы можем. А что мы выбираем.
Сейчас работа — это выбирать.
Eric Jing Всё ещё разбираюсь, публично