AI写代码、AI出方案、AI做分析，速度越来越快。但每一步落地之前，还得等人点一下"通过"。这个动作正在变成整条链路上最慢的一环。

Sebastian Martinez Torregrosa在文章里把话说得很直：人类审批永远不会像AI基础设施那样扩展，我们不该假装它可以。这句话不是技术判断，是对现实的承认。

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审批不是瓶颈，它只是暴露了瓶颈

很多人把人类审批当成AI流程里的堵点，觉得只要审批再快一点、人再多一点，问题就解决了。Sebastian Martinez Torregrosa的看法相反——人类审批不是AI的瓶颈，它只是在揭示瓶颈。

这个区别很关键。如果审批本身是瓶颈，那优化审批流程就够了。但如果审批只是把更深层的问题显影出来，那再怎么优化审批环节，也只是在症状上打转。

AI的输出速度可以按秒算，人类的判断速度按分钟、按小时算。两者的节奏根本不在一个量级上。把这两个节奏硬接在一起，慢的那一端必然拖住整条链路。

人类失忆，正在让我们看不清AI的真实速度

Farooq A Rahim提出了另一个角度：人类失忆正在蒙蔽我们对AI速度的感知。

人对变化的适应速度很快，快到会忘掉不久前事情是什么样子。当AI的能力每隔一段时间就上一个台阶，人的参照系却停留在上一次的印象里。结果就是，我们感知到的AI速度，比它实际的速度要慢。

这种感知偏差会直接影响判断。如果连AI跑得有多快都感知不准，那围绕它设计的审批流程、协作方式、组织节奏，自然也对不上。

Prosper Otemuyiwa给了个有意思的类比：人类本身就是开源项目。开源项目的迭代靠社区、靠提交、靠评审，节奏天然比不过一条自动化流水线。把人类放进AI的流水线里当审批节点，等于让开源项目的评审速度去追一条全自动产线。

承认限制，比假装能扩展更实际

Sebastian Martinez Torregrosa的核心主张是：不要假装人类审批可以无限扩展。

假装它能扩展，会带来两个后果。一是资源错配，把精力花在让审批"更快"上，而不是重新想清楚哪些环节真的需要人。二是预期错位，以为只要流程优化到位，人类审批就能跟上AI的节奏，结果一次次落空。

Arnold Kling提到人是社会性的。审批这件事从来不只是判断对错，它还牵扯责任归属、协作关系、组织信任。这些都不是靠加人加流程能线性扩展的东西。

所以更实际的做法，可能是先承认人类审批有它自己的速度上限，然后在这个前提下重新安排哪些事交给AI自动跑、哪些事必须停下来等人。而不是反过来，先假设人能跟上，再去补流程的窟窿。

AI的速度还在往上走。人类审批的速度，短期内看不到同比例提升的可能。这两条曲线的差距，才是真正需要被正视的东西。