大多數人低估了高端知識工作的存續時間。

他們看到 AI 正在碾壓中階任務，並假設曲線會持續平滑向上。

事實並非如此。

因為「更難的任務」不僅僅是需要更多智商的相同任務。

AI 已經在以下方面展現出精英水平：

1. 模式匹配
2. 檢索
3. 一階合成
4. 流暢度
5. 速度

這些都會抹去大量的初級和中階工作。

任何看起來像是「將輸入轉化為輸出」的工作，都變得廉價、快速且豐富。

但高端知識工作運作在一個不同的範疇。

它不是「產生答案」。
而是「決定下一步該做什麼」。

在頂端，工作不再是執行，而是面對不確定性做出決策——目標不明確、資料不完整、反饋循環緩慢、錯誤代價高昂。

我們所謂的「判斷力」並非神祕。

它是人類執行的一系列具體操作，暗中進行，當前系統仍難以在沒有大量支架的情況下可靠完成：

1. 目標建構——
將模糊的目標轉化為可測試的指標
(「我們在優化什麼？」)

2. 因果建模——
將相關性與因果因素區分開
(「什麼改變了什麼？」)

3. 資訊價值——
決定不去學習某些資訊，因為太慢或太貴

4. 誤差範圍思考——
在範圍內操作，而非點估計
(「我可能錯多遠？」)

5. 可逆性分析——
選擇可以在錯誤時恢復的行動

6. 激勵現實性——
模擬人與制度的反應，而非理想反應

7. 時序與排序——
選擇行動的順序，以免過早暴雷選項

8. 責任追究——
承擔下游後果，而非僅僅是輸出

這也是為什麼你可以從 AI 得到「很棒的輸出」，但在現實世界中仍會失敗。

模型可以保持流暢，卻忽略了隱藏的限制。

它們可以具有說服力，卻在優化錯誤的目標。

它們可以充滿信心，卻在情況需要校準的猶豫時顯得過於自信。

當然，工具有幫助。記憶有幫助。多代理工作流程可以減少愚蠢的錯誤。

但它們無法解決核心問題：在一個雜亂的世界中，選擇框架，並在資料永遠不完整時堅持一條路。

因此，結果並非整個階梯被大規模取代。

而是階梯在中間折斷。

> 底層變成 AI 輔助的商品輸出。

> 中層被掏空，因為它主要是轉換和通量。

> 高層變得更有價值，因為它設定目標、管理風險，並在不確定性下分配注意力。

AI 不會消除高端判斷力。

它會讓判斷周圍的一切變得更便宜——因此瓶頸和價值會更集中在做出決策的那一點。