I） TL;DR

去年五月，我预测过人工智能可能会带来的一些变化。

最近看到很多关于 ChatGPT 的新闻，各行各业的同学们都在聊。

它是类似克里斯滕森在《创新者的窘境》里面提出的，会带来颠覆性创新，形成新行业的「破坏性技术」吗？毕竟 Google、Meta 等等公司都已经慌了。

简单的结论是，短期内，No，长期看，Maybe Yes。

II）No？

At least not ChatGPT。

现在主流的 AIGC 作品界面都是个空白输入框，也就是 prompt。

之所以会有那么多 prompt 交流网站，或者是通过完成某个垂直场景（比如上传一张照片给你生成头像）来隐藏 prompt，因为使用它的时候，所有的负担都在用户这边：我问（画）个啥，怎么问（画），根据 AI 产生的结果调整输入，继续问（画）。

这不叫「用自然语言交互」：我们跟一个真正的助理，不管用文字或语音聊天，不需要先搞清楚自己大概的需求，然后根据对某个 AI 引擎的了解，转化成它好理解的可能有效果的 prompt 或者语音输入。

所以从输入来说，这是一个认知负担非常巨大的交互过程，当结果对比你付出努力显得不值当的时候，你就会弃用。

从反馈来说，ChatGPT 会提供不准确的信息，因为它在基于模式识别的基础上进行「创作」。它提供的是一个看起来「正确」的答案，你不能基于这个反馈进行推理、反思或对话。

好的交互界面应该是能够引导用户在某个场景里面去探索，并且快速剪枝的。

III） Maybe Yes？

但 ChatGPT 背后其实是 LLM 等，它不仅仅是一个 chatbot。

从长期来看，人类是不是真的可以造出像《Her》里面那样的通用 AI ？也许可以，如果人工智能领域也有摩尔定律，模拟一个单细胞内部的通信可能只需要，一百年？模拟人脑，我不知道，因为人脑究竟怎么工作我们不知道，我估计不出来它的复杂度。

但从短期看，LLM 是不是一个「破坏性」的技术呢？

我想可以看看「破坏性」技术的含义。克里斯滕森本质上是在说，这种创新会「破坏」现有的商业模式。

比如当年的柯达，其实是最早造出数码相机的。但因为胶片销售在业务整体占比里的规模更大，利润更高，它扼杀了这个业务的发展，最后公司倒闭了。

今天，比如 Google，从当年 Google Assistant 推出之后大家试用的感受就知道，它肯定有比 ChatGPT 更厉害的 LLM 应用，也肯定有比 Stable-Diffusion 更厉害的图片生成工具。但是，人们一旦用这些来替代搜索，它的广告业务就不值钱了。

那么 Google 会不会步柯达的后尘，因为自己的业务结构，封存本来领先的「破坏性技术」，最后死掉？

我认为：

• 柯达并不像很多商业书籍或者分析里面写的，就仅仅是因为业务上的固步自封就死掉了。单纯从业务决策上看，先好好卖胶卷是个绝对正确的选择：消费者真正大规模用上数码相机，离柯达发明数码相机过去了四分之一个世纪；
• Google 现有业务的护城河仍然很高。一个能够被大规模使用的 AI 助理，替代搜索引擎可能也要很长的时间；

所以：

• LLM ，很伟大。但它的用途应该远远不止 ChatGPT 这样的形式，也不会马上杀死 Google。
• 在这个领域，很长的时间内，最确定性的投资，应该仍然是 Nvidia 和台积电这样的「做铲子」的公司，而不是淘金的创业公司。
• 大厂都会研究自己的引擎和芯片，这不是个小公司或者普通创业者能够参与的事情。
• ChatGPT 能够带来什么变化？应该是带来更多文盲吧。因为今天的文盲已经不是不识字的人了，而是不能分辨信息质量的人。

I）TL;DR

这个系列前面讲了不少，如何管理上级、平级、下级。

管理上还有一个难题是管理异构的团队，就是背景和工作内容各不相同，特别是跟管理者自己的背景差异相当大的团队。

比如你是一个才华横溢的设计师，被派去管理一个在线教育业务团队，这个团队里面一堆的销售、技术、运营岗；再比如你是一个经验丰富的架构师，加入了一个内容创业公司，要去管理一些公司的 KOL/KOC。

李诞用了OKR，效果好像不太行。我推荐的办法是，识别团队成员特性，然后根据工作合理搭配「电影类工作」和「剧场类工作」。

下面详细说说。

II）Why

我们今天的管理科学，是从工厂里沉淀出来的。安迪•格鲁夫的经典名作《High Output Management》，书名透露了这种管理的本质：要求 high output。

但发展到今天，只要管理的不是偏劳动力的团队，下属对工作的挑战性、影响力、创造感等等，肯定是有要求的。

我现在也管着相当异构的团队，比如既有标准动作较多的销售部门，也有相当偏创意的内容制作部门。我的做法是按照输出一致性要求的不同，把每个部门的工作分成「剧场类工作」和「电影类工作」两个大类，然后根据情况和需求调整这两类工作的组织和比例。

这么分类的原因是，是因为虽然看起来很多职能叫法都一样，比如导演、演员、编剧、化妆、道具等等，甚至很多演员会两种演出工作都接，但电影和戏剧是完全不同的：

1. 剧场是实时验收的，不能事后剪辑，需要很高的一致性，不鼓励挑战演员挑战自己（无论身体上还是情绪上）。
2. 电影是异步验收的，需要的是创造性（拍出没有被拍出的东西），因此导演、演员和其他工作人员会一起努力，挑战每个镜头的极限，即使这意味着大量的重来和时间浪费。

在我们的工作中，有一些是要求高一致性的，比如开发、测试、销售、运营里面的大部分动作。但也有一些是鼓励差异化的，典型的就是很多公司在起一个新产品或者新业务的时候，会赛马：

• 几个团队在同一个 topic 上竞争
• 每个团队快速产出并投入验证
• 每个团队根据自己和其他团队的产品拿到的市场反馈快速调整
• 不断重复直到有一个团队胜出

很多时候「赛马」被误会为老板逼员工「卷」，其实很大程度上，这是因为偏开放性、创造性的工作，大概只有通过各种差异化输出去交叉授粉，才可以快速收敛。

III）How

知道了怎么分类这两种工作之后，如何去管理？

1） 先分类你和你的下属

有一些人就是很喜欢工作上的一致性，他们不但自己追求，也希望其他人遵循「最佳实践」。

还有一些人，他/她们好奇心强，对某个细分领域研究得很深，常常提出让其他人惊讶的观点，并且对这之外偏事务性的工作往往反感甚至反抗。

注意区分真正能「创造」的人和「有想法」的人。

把自己也算进去，因为你往往只是其中一类，需要另一方面的补充。

2）构建不同的评价体系

要求高一致性的部分，要建立基线，通过数据去管理。比如销售，从 leads 获取到转化，各个链路上的指标和动作；比如开发，有类似于 DORA 这样的指标（未必适合每个团队，可以自己去找）；比如产品，也会有 PRD 的一次性通过率等等指标。

而那些追求差异化的工作，要明确你希望在什么地方有差异化，你的约束条件是什么，然后就放手。管理者的过分关注和参与，往往会扼杀创造力。你应该主动奖励那些优秀的探索和冒险，来建立信任而不是传递压力。

3）荤素搭配

大部分工作应该追求一致性。公司给你做管理的机会，大部分时候需要的是你的团队有稳定的输出。你在某个行业里沉淀的「know how」，也基本都是如何在某个领域产生比较一致的产出，以及准确地知道大概需要什么样的成本和时间。

但我们需要搭配一些探索性的工作。有一些是给自己的，大到思考业务的商业模式，小到去代码库里增加一个自己喜欢的功能。更主要是有意识地为团队留下预算，比如每年一两次共创会， Hackthon等等。不同的团队需要的比例是不一样的，要学会把握。

同时，在组织上，也要搭配。既然真正能够创造的人没那么多，大部分人是喜欢「当一天和尚撞一天钟」的。那每个团队的大部分成员，就主要负责按时保质交付，有一两个创造力强的就足够了：甚至最好是一个。

以上。