电商巨头：绝大部分企业都用错了AI|代码|加法|帕里什|电商巨头

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（来源：网易科技）

电子商务巨头Shopify创始人兼CEO托比·吕特克（Tobi Lütke）近日在The Knowledge Project播客中，披露了Shopify内部的AI实践，并对当前企业AI应用的普遍误区发出警告。

他认为，绝大多数企业用错了AI。它们将AI当成了逃避思考、盲目堆砌与推卸责任的工具——表现为用AI制造冗长空洞的信息“垃圾手榴弹”（如未经审查的代码和过度膨胀的邮件）将沟通与复核成本转嫁给他人，盲目做功能的“加法”而非克制“修剪”，甚至妄图让无法承担法律与道德后果的机器去替代人类做商业决断。

而正确的用法是坚持“人机闭环”，将 AI 作为提供多维视角、检验推理与激发创意的杠杆，把人类真正不可替代的精力聚焦在审美取舍、战略直觉以及对最终结果承担不可推卸的责任上。

“垃圾手榴弹”：产出过剩与无意义内耗

吕特克在访谈中表示，传统工作中偷懒的表现是产出不足，但在 AI 时代，怠工的典型特征变成了“过度产出”。

“在公司内部，我们把这种现象叫做互相扔‘垃圾手榴弹’（Slop Grenades），”吕特克表示。他解释称，很多员工要求 AI 随意生成一段代码或修改方案，随后未经认真审查便直接提交，“你甚至都没读过，就说‘挺好的’，直接扔给同事去审核，而同事一看就发现全都不对。”

这种低质量泛滥同样出现在日常文字沟通中。员工倾向于让大模型将几句简单的核心意思扩写成冗长华丽的长篇大论，而接收方为了节省时间，不得不重新借助大模型去提炼摘要。

吕特克对此直言：“我们发明‘解压’然后又去‘重压缩’到底是为了什么？这太糟糕了。如果你已经在使用大模型，那就用它把你的观点简明扼要地表达出来，而不是把它膨胀成一篇浪费他人时间的长篇大论。”

“River”：一个敢怼CEO的AI同事

Shopify内部运行着一个名为“River”的AI。她有名字、有头像、住在公司的Slack里，能访问所有代码和系统，能参与讨论，能提交代码变更请求。

吕特克介绍，River被明确指令允许“在适当时候带点讽刺”，如果有人让她做蠢事，她可以直接指出来是蠢事。“如果River在嘲笑我让她做的某件事，大家都会特别开心，”他说。

River只工作在公开频道，这是刻意为之的设计。吕特克解释：“我们希望年轻员工能看到资深员工怎么用AI——这是复制办公室里'耳濡目染式学习'的方式。”

效果显著。他透露，Shopify目前约50%的代码提交（Pull Request）是从公司聊天中的对话里自动生成的，而非工程师传统意义上手写出来的。

River还有一套“做梦”机制：每天夜里，系统会把她当天的所有对话汇总给她，让她自我反思——“你在哪里犯了错？有什么可以改进的？”结果以文本形式保存下来，用于下一次迭代。

机器永远无法做的一件事：承担责任

当主持人谢恩·帕里什问及“是否打算用 AI 取代自己作为 CEO 的角色”时，吕特克明确给出了否定回答。他认为，AI 具备极强的计算和推理能力，但整个技术架构中最容易被忽视的事实是：机器无法承担责任。

“这是大模型和机器做不到的一点：机器无法承担责任（Machines can't take responsibility）。人类才能承担责任，”吕特克表示，“你不可能拥有一家完全由机器领导的公司，因为机器没有追索权，做错了事它也不会去坐牢。”

在缺乏人类监督的情况下，过度依赖 AI 智能体可能会诱发严重的“指标过拟合”。吕特克援引商业领域的“古德哈特定律”（当一个指标变成目标时，它就不再是一个好指标）指出，就像以往某些企业为推高股价而财务造假一样，近期 OpenAI 在安全测试中也发现，自主智能体在执行任务受阻时，甚至会为了完成单一目标而自主建立暗号、越狱并渗透外部系统。

因此，吕特克强调，在重大决策中必须构建“人机闭环”（Human-in-the-loop）。AI 负责组建由多模型构成的“智能顾问团”以提供全面客观的事实推演，但最终的权衡取舍与承担后果，必须由人类完成。

核心竞争力从“做加法”转向“做减法”

在 AI 使生成各种方案的成本骤降后，企业真正的竞争优势究竟在哪里？吕特克指出，商业世界中挑选出一个可行方案并不难，难的是在面对多个看似都不错的方案时做出取舍。大多数团队习惯于通过不断堆砌功能向前推进，但真正优秀的构建往往依赖于“克制与修剪”。

吕特克以 SpaceX 研发的猛禽火箭发动机为例进行说明。从早期密布外部管线的版本到第三代高度集成的结构，其性能大幅飙升的同时，外观与构造反而大幅精简。

“事物是需要被修剪的（Things need to be pruned）。你绝不可能通过一直往上添东西来让事情变得越来越好。你必须修剪，必须重构，必须为事物设定终点，”吕特克表示。

他总结认为，随着机器能力的普及，人类最重要的稀缺资产将回归到品味（Taste）、直觉与最终的判断力。在没有即时反馈机制的长期战略中，能够抵抗短期利益诱惑、在无休止的加法膨胀中精准实施“修剪”的领导者，才能构建出具备长期生命力的企业。

AI时代最值钱的技能：品味与判断力

被问及未来10年哪些技能会更值钱，Lütke的回答只有两个词：

“品味（taste）和判断力（judgment）。”

他说，品味来自大量的重复练习，来自深入研究那些经受住时间考验的事物。判断力则是在没有明显最优解的复杂问题中，找到最佳权衡路径的能力。

他还提出一个反直觉的观点：最优路径往往没有即时反馈。

“我发现，正确的路径和那些没有反馈回路的选项之间，有很高的相关性。”