## 779｜清华李宁教授：40分钟投入+AI完成20人天工作，工作量咋算？

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

如果有三个AI同时替你24小时不停地工作，你今天实际坐在电脑前下指令，只投入了40分钟。这一天，应该算你多少工作量？

这是咱们AI学习圈的老朋友、清华大学专门研究AI时代生产力和组织关系的李宁教授，在最近一篇文章里抛出的问题。他描述了这样一个场景：你坐在书桌前，三个终端窗口同时开着。第一个AI在跑市场分析报告，你只在最开始花了15分钟定义任务；第二个在帮你重构数据库架构，你昨晚花20分钟提了几处修改意见，然后去睡觉了；第三个在写文献综述，你早上花5分钟检查了一遍论文列表。

到今天结束，你拥有了一份完整的市场报告、一个重构完毕的数据库和一篇文献综述初稿。按传统算法，这相当于一个五人团队三四天的工作量，也就是15-20人天，可你今天实际投入的时间只有40分钟。

这种反差，一下子击中了一个沉默几十年的裂缝。你可以换个角度来看，如果你是传统公司的老板，会如何评价这个员工的工作？难道要靠钉钉打卡的时间记录吗？

“人天”这个词，相信做过定制开发或者外包项目的同学都不会陌生，当然，绝大部分公司的产研团队也不例外。不过我还要跟一些不了解产品开发的同学稍微解释一下。

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这里稍微岔开说句题外话，上周末很多中小学举行开学仪式，一个朋友发来照片，就是在清华附中的开学典礼上，校领导希望高中生能与时俱进，了解前沿进展，然后推荐了两门课程，一门是卓老板的《科技参考》，另一门就是我的《快刀广播站》。特别感谢清华附中老师的推荐，不过我说这个不是为了凡尔赛，而是想说这张照片在提醒我，会有不少高中生甚至初中生在听我的内容。

有些老同学以为的常识，对于不懂技术、刚接触AI的学生或者家长来说，可能是完全陌生的知识。所以在广播站里，我讲到一些内容的时候，也会尽量更加通俗易懂，让更多同学能听懂，也希望咱们的老同学们不要觉得我啰嗦，或者觉得“居然连这么基础的概念也要讲”。

好，现在回到正题。一人天，字面意思很容易理解，就是一个人工作一天的工作量。你去找一家软件公司做系统，对方报价的基础单位就是这个，比如这个项目需要3个开发人员做20天，共60人天，再乘以单价，就是总价。如果涉及不同级别的专家，每个人每天的单价还不一样，比如普通工程师一天两千，技术总监一天四千，要是这个活儿需要一个总监干两天、两个技术人员干五天，接下来就是小学数学的计算范畴了。整个项目管理排期、外包合同计费、团队工作量核算，几乎都建立在这个单位上。

这个单位的历史，比很多人以为的要长。1975年，计算机科学家弗雷德·布鲁克斯（Fred Brooks）写了一本书，叫《人月神话》。人月，就是人天的放大版，指1个人工作1个月。这本书在计算机领域的地位，相当于管理学里的《追求卓越》，也是当年我们进入互联网企业的必读书目之一。

布鲁克斯在书里说过一句话，后来被称为“布鲁克斯法则”：“向进度落后的项目中增加人手，只会使进度更加落后。”

这句话听起来反直觉，但逻辑很清晰。布鲁克斯认为，人月作为度量单位是个危险的神话，因为它暗示人数和时间可以随意互换，比如10个人干10天，就等于1个人干100天。他强调，这种互换只在一种情况下成立：任务可以完全拆开，参与者之间完全不需要沟通。

“这在割小麦或收棉花的工作中是可行的，在系统编程中近乎不可能。”加人不会直接增加产出，反而会增加沟通成本，比如培训、对齐、开会、扯皮等等，这些都会把所有效率增益吃干净。

当然，布鲁克斯说的是人和人协作时的沟通成本问题。但现在，当我看到李宁教授这篇文章时，我脑子里冒出的第一个想法就是“完啦，神话破灭了”。

现在出现了一个新情况，让“人天”这个单位从另一个方向开始失效，因为AI不需要沟通成本。你同时调度5个AI并行编程和工作，因为AI之间不需要开会、不需要培训、不需要对齐。你的一天还是24小时，却能同时驱动3个项目向前推进，每个项目都在独立运转。

用“人天”衡量这种工作方式，就像用“马力”衡量一辆电动车，单位本身没错，但它度量的东西已经不是决定性约束了。那什么才是真正的约束？

李宁教授的答案是：注意力。不是“盯着屏幕八小时”那种注意力，而是你的认知资源在某一个瞬间被调动、聚焦，用于做出一个判断的状态。他把这个称为“注意力时长”（Attention Time），衡量的不是你在椅子上坐了多久，而是你的认知资源被调动了多少次，投入到了哪些关键判断节点上。

他把注意力拆成了四种形态。

第一种是启动注意力。也就是任务开始时，要把你脑子里那些模糊的、说不清楚的判断标准，翻译成AI能执行的具体指令。

相信做过产品的同学对这点感受很深，比如写需求文档之前，最耗脑子的不是写，而是在脑子里把用户路径、边界条件、异常情况全部过一遍。用AI也是一样，你得先想清楚要什么结果、有什么限制、哪些绝对不能碰。

有经验的人和新手的差距，往往就在这一步：前者花15分钟能定义出精准的任务边界，后者可能花两个小时还在跟AI说“不是这个意思，你咋这么笨”，然后去朋友圈吐槽“你们都在夸的那个AI工具，一点儿都不好用，你们肯定收黑钱了”。

第二种是监督注意力。也就是AI跑起来之后，你定期回来检查、反馈、纠偏，过程短暂但要锐利。这就像编辑审稿，不需要自己写，却要一眼看出哪里“味道不对”。你不用从头审阅所有细节，只需快速扫描，判断大方向是否正确，发现AI遗漏了什么、理解错了什么。这也是为什么领域专家在AI时代更值钱，因为他们的监督注意力效率比新手高出一个数量级，他们知道该看哪里，也知道过去类似项目里，坑通常出现在哪里。

第三种是整合注意力。当你同时推进几个项目，AI各自产出的内容最终需要拼接、比对、协调。比如这份报告里引用的数据，和那个数据库的架构是否一致？这个功能的设计方案，和运营那边的排期有没有冲突？这有点像项目经理的工作，要把设计稿、开发文档、运营方案整合成一个能落地的计划。AI擅长在单个任务里深挖，但跨任务的全局一致性，仍然需要人来兜底。

第四种最有意思，是孵化注意力。比如你洗澡时突然想到的那个角度、睡前半梦半醒时冒出的“哪里不对劲”、散步时脑海里隐约浮现的关联，都属于这种注意力。认知科学发现，当你暂时放下一个问题，大脑并没有停止处理，只是把进程转移到了意识后台。这种注意力最难量化，却可能是人类在AI协作中最不可替代的部分，因为AI永远不会“突然想到”什么，它没有后脑。就像我发现，自己跟同事或朋友在微信里聊天，开头两个字往往是“对了”，一般这种开头，都是突然想到了某件事。

这套框架还有一个有趣的推论：碎片化注意力，在AI时代不再是缺陷，反而是超能力。

过去十年，我们被反复警告说碎片化是生产力的敌人。那没错，但那种碎片化是被动的，你的注意力会被别人的时间线随机劫持。但AI协作里的碎片化完全不同，是你主动选择在哪个时刻介入哪个项目，每次介入都带着明确目的，完成后立即抽身。这不是落叶被水冲散，而是蜜蜂在花朵间有序穿梭。

而且AI会帮你维持上下文——当你回到一个项目时，它能用30秒给你一份完整的进度摘要。过去切换任务要花15-30分钟重新加载状态，这个成本现在趋近于零。碎片化的损耗消失了，并行处理的优势全部保留了下来。

前几天我也在X上展示了我的龙虾助手梦之队，也就是我用来干不同活儿的智能体，都是我喜欢的球星。

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比如巴蒂是队长，帮我协调任务、每天自我提升、学习新技能，还帮我找各种媒体素材来源；克罗地亚球星达沃·苏克是设计师，帮我设计图片；托马斯·穆勒帮我做经营分析；贝克汉姆帮我做社交媒体；内斯塔帮我盯几十个我关注的大神的每日动态；门将奇拉维特帮我管理Gmail邮箱。有位网友突然问我，这么多智能体同时跟你说话、催进度，你真能盯得过来吗？

说实话，咱们现代人，缺的就是专注的力量，比如专注看一本书、专注做一个任务、专注和一个人聊天，在过程里全程不看手机，这件事很难。但是要同时并行多个任务，反而是咱们现代人很擅长的，比如一边打游戏一边看电视，峡谷死亡的30秒里还能切出去回几条微信。所以一个人指挥一个智能体团队完全没问题，只不过不用像我这么强迫症，因为我总觉得不凑够11个人，我的智能体团队就是残缺的。

可能有同学会觉得李宁教授这套四种注意力的框架初听起来比较理论，但有意思的是，企业软件已经开始用产品动作来回应它了。

最近，全球著名的协作软件公司Atlassian在Jira里推出了“Agents in Jira”功能。先和你简单介绍下Jira，它是全世界产研团队用了很多年的项目管理工具，整个团队的协作都在上面流转。现在，它在同一个看板里能同时显示人类员工和AI智能体的工作进度，任务既能分配给人，也能分配给AI，进度、截止日期、产出并排放在一起，一目了然。

Atlassian产品负责人说了一句很直白的话：“智能体正在做很多以前由人来做的工作，所以你需要能在同一个地方协调人和AI。”

说白了，AI不是你的工具，而是你的同事。这块看板上，人天和AI天第一次站在同一个坐标系里，可以被比较、被评估、被管理。

再看埃森哲，这是全球最大的咨询公司之一，最近向高级员工发了一份内部备忘录，核心意思很简单：想晋升到高级职位，必须证明自己在持续使用AI工具，公司还会追踪使用数据。麦肯锡则更直接，在面试评估环节，直接要求候选人使用他们的内部AI工具。

两年前我就在学习圈里跟同学们说过，以后每个人的简历可能会自然分成两个部分，一部分是传统工作经验，比如10年产品经理、5年行政专员，另一部分是AI工具经验。一个有半年人事专员经验的同学，拥有两年AI工具使用经验会很常见。当时很多人觉得还早，现在埃森哲的动作告诉我们，不早了，这件事正在发生，而且速度比大多数人预想的快。简历里AI经验那一栏的权重，正在以肉眼可见的速度超过工作年限那一栏。

把这三件事放在一起看，其实是同一件事在三个层面的回响。李宁教授说的是底层逻辑，也就是衡量生产力的单位变了，不再是时间，而是注意力。Jira说的是工具层面，连项目管理软件都把人和AI并排放在同一个看板里了。埃森哲说的是现实层面，大公司已经开始用行动表态，会用AI是职场和晋升门槛，不会用是淘汰信号。

《人月神话》的作者布鲁克斯在五十年前就告诉我们，“人天”这个单位从一开始就不是铁板一块，沟通成本会吃掉它。AI时代让这个裂缝彻底撕开：当执行力可以无限外包给AI，真正稀缺的就只剩下那束手电筒的光，你把注意力照向哪里，哪里就有人类智慧的参与。

那个每天摸鱼刷手机、下午六点准时走人的同事，如果他背后有五个AI在替他跑任务，你能说他懒吗？与其焦虑这个问题，不如先想清楚一件事：你今天的四十分钟，到底用AI驱动了几个项目向前？

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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