换了个更强的模型，生意反而掉了：一席现场我记下的四条
周五下午，外滩大会。
一席在这儿办了一场专场，五个讲者。场子不大，三百六十个座位，坐满了，后排还站着人。主持人上来第一句就说，在这种大会上聊 AI，有点"贴脸开大"的意思。因为一席的三个词是人文、科技、白日梦，前两个他们不太懂，只有白日梦一茬接一茬做到了现在。
上午我在另一个厅，一屋子律师、监管、做法律科技的人，聊了一上午 AI 怎么管、律所怎么用。下午这五个人，没有一个是 AI 专家。一个做网页解谜游戏的，一个前编剧现在做软件，一个科技博主，一个北大读博的，一个哲学教授。
我坐在下面，在手机上记了四条。回来越想越觉得，这四条每一条都跟律师有关。
01 · 好的模型，不一定更好
第二个上台的叫赵纯想，以前写小说、做编剧，现在做一个给编剧用的 AI 写作软件，叫 Laper。
要听懂他后面那件事，得先知道剧本是怎么写的。
他在韩寒的公司做编剧，没几个星期就挨了一下。他在剧本里写"远处的山坡上有一间孤零零的房子，里面透出昏黄的灯光，一切显得非常寂寥"。编剧主管把键盘夺过去，整句选中，删掉，改成八个字：远处山坡，一灯如豆。
为什么？因为"孤零零"拍不出来，"寂寥"也拍不出来。摄影机只能拍山坡、拍房子、拍那盏灯。每个人拿到剧本，要一眼知道这一场自己该干什么。所以剧本的语言要最简单、最干净，不要形容词，不要抒情，能拍就行。
剧本不是给读者看的文学，是给美术、灯光、道具、演员看的片场工作手册。 记住这条，再听他讲换模型。
有一天他们想给用户更好的东西，就把底下的模型换成了一个海外更强、更先进的。结果当天的首日订阅率，从 6.3% 掉到 1%。他说如果不回滚就这么跑下去，相当于以前一天赚六百，现在只能赚一百，公司就没了。
他们把新模型、新功能全部回滚，订阅率回来了。
然后去找原因。找到的结论是：更高级的模型，你用系统提示词压不住它。你告诉它只能写能拍的句子，它还是忍不住给剧本铺一堆高级词藻、排比、文学细节——就是那种"孤零零""寂寥"。写剧本的人看着这一屏，写不下去了。他的话是，用户"作为创作者的主体性被剥夺"了。
低一档的模型反而好。它给的句子简单，受控，说只写能拍的它就只写能拍的。用户顺着往下写就行。
他总结了一句：我们做的是一个容器，让用户进来创作，不是一个模具，把用户压成模型的样子。
更高级的模型有自己的风格 你压不住它 我听到这儿的时候，想起前阵子分析一个案子的事。
那次我先用的是 DeepSeek V4 Flash。它分析得比较简单，出得也快。我跟它说了几个方向，调了两三轮，基本就没什么问题了。
后来我想验证一下，拿同样的问题去问 GPT 5.6 sol。它先思考了很久，等了很久。出来的东西是 DeepSeek 的好几倍长，方方面面都有。
全面是全面。但它没有侧重点，没有律师那种经验判断在里面——一个案子的要害在哪、哪几个点决定输赢、哪些只是顺带一提。它把所有点摊平了给你。要把它调到能用，我得跟它说的东西反而更多。
之前有用户问我，案件看板能不能接这个模型、那个模型。我的回答一直是：我们是律师，不是折腾工具的。听完赵纯想这段，我觉得这话还有另一层意思——最强的那个，未必是最好最适合的那个。
02 · 工业化，是所有人围着同一条渠道干活
还是赵纯想。他讲中国影视和好莱坞差在哪。
不是差在棚拍现场和机器。是你一个新人进中国的剧组，先被拉进一个群，群里飞着剧本的若干个版本、选角表、服装表、日程表，命名乱、格式乱，全是 Word。你光是搞清楚这些文件，就耗掉九成心力，剩下一成才轮到艺术。
好莱坞所有人围着一个软件干活，叫 Final Draft。编剧、导演、灯光、选角，都在同一个文件上工作。选角导演要看某个演员的所有场次，点一下就出来。在中国你就去 Word 里自己找、自己标黄。
他说，工业化本质上是流程管理：让所有人围着同一个软件、同一条信息分发渠道干活，才有心力回到故事本身。
所谓工业化 是让所有人围着同一条信息渠道干活 这段我听完往前多想了一步。
律所现在的活是怎么交接的？微信群、邮件、U 盘。一个案子的材料，律师电脑里一份，助理邮箱里一份，客户微信里一份。哪一份是最新的，谁也说不准。这套东西人用着都费劲，AI 更进不来。
你没法把一个 agent 拉进微信群让它跟着看，也没法让它去翻你的邮箱理上下文。微信和邮件天生就不是为这个设计的。 所以我现在真正在找的，是一个通道。类似飞书那种，但要满足一条：律师、助理、客户、agent，所有人所有交互都在同一个通道里，上下文在里面往下传，谁接手都能看到前面发生了什么。这个东西找到了，agent 才算真的进了律所的工作流。换一个更强的模型，反而是次要的。
03 · AI 在后台，人在前台
赵纯想还做过一个小东西，叫陌生人闹钟。每天早上，一个陌生人的声音叫你起床。
有人问，万一有人上传骂人的、奇怪的声音怎么办。以前做这个得雇两三个人天天审核。现在 AI 来审：这段声音是不是真的在叫人起床。审完了，人叫人起床。
他说自己做的所有东西，从小说到软件，AI 都在幕后——审核、写代码、做容器，"绝对不去触碰人本身应有的权利"。台前永远是人和人。
第三个讲者小狮日记讲了另一个故事。他姥爷家有个书柜，左边贴着爱因斯坦的照片和名言，右边贴着他太姥的照片。他对爱因斯坦了如指掌，相对论高二就在看，连爱因斯坦老婆是谁都知道。他太姥叫什么，全家没人知道。
他就做了一个 App，叫人生之书。AI 以晚辈的身份陪老人聊天，老人说到的往事，它按时间线一条条记下来。聊一两个月，一本回忆录就出来了。第一版像审问：姓名、年龄、职业，请描述您的一生。后来他去请教倪萍，学的是别按清单问，从对方上一句的回答里引出下一个问题。
他姥爷说了一句话：
把一个普通人的一生保留下来，和把一个文物保存下来，价值别无二致。
AI 在后台把事理顺 台前还是人和人 听这段的前一天，我跟杨卫薪聊了一次。他讲到一点：到了 AI 时代，人和人的关系并没有变快。工具提效了，但两个人从认识到信任，还是得一点一点处出来，这个没法提效。
他说的这点，我听一席那两个故事的时候又想起来了。
这半年我的注意力全在人怎么跟 AI 打交道上：怎么协作、怎么提效、怎么分工。但还有一拨人在想人和人的事。AI 时代，人跟人应该怎么相处，这个我以后可能也得想一想。因为到最后，AI 替代不了人。客户找的是一个人，他信的是这个人。这个东西是独一无二的。
04 · 两个能力
最后的问答环节，有观众问：AI 让创新变得很丝滑，但也很快同质化，那创新的源头在哪？
北大读博的那个讲者叫薛瀚霖，他做的是大模型可解释性。他的回答我基本是原话记下来的：
AI 时代，我们只需要两个能力。第一，你知道什么是好的东西，你有自己对"好"的标准。第二，你知道怎么跟 AI 合作，达到那个标准。
他举的例子是财务报表。我不需要会做一张财务报表，我只需要知道什么是一张好的财务报表，然后知道怎么跟 AI 一起把它做出来。PPT 也一样。
他还说了一句我觉得更狠的：以前一个好程序员要写一万行、十万行代码，才配谈代码的审美；要做一万张报表，才有报表的审美。但现在时代不允许你再走这条路径了。
知道什么是好的 知道怎么跟 AI 一起做到 这两个能力，我拆开说。
先说第一个。我一直觉得，AI 来了之后知识平权了。大家获取知识的能力和方式都在同一条起跑线上，你比别人多出来的，只剩经验和判断——你之前经历的所有事，攒成了你自己的判断和品味。而且学习的速度永远跟不上模型进化的速度。所以在这个时代，判断和品味比以前更重要。
为什么一定要有自己的标准？因为模型给你的是概率，是平均值。薛瀚霖在问答里讲了一个例子，他说永远别用形容词描述一个人，举的例子就是他父亲。
你说"我父亲很聪明"，对模型来说信息量是零。它见过太多聪明的人了，只会给你一个"聪明的人"的平均值。 放到我们的活上。一份尽调报告，哪些要分析、哪些只需要摘录，摘录摘哪些，分析从什么角度切，客户真正关心的是什么——这个标准在律师脑子里，是干出来的。你不告诉它，它给你的就是一份"尽调报告"的平均值：什么都有，什么都不深。
然后是第二个能力。你有了标准，得用 AI 能理解的方式告诉它。不是说"写好一点""专业一点"，那跟"我父亲很聪明"一样没用。是把你的标准拆成它能执行的东西：这一部分只摘录不分析，这一部分从这三个角度分析，客户是做什么的、他最怕什么。它的长处是分析快、能发散、方方面面都想得到；你的长处是知道要哪一面。两个凑起来，才能用更高的效率把事情做到一个好的标准。
第一个讲者银河电灯讲过一段，正好是这两个能力的创作者版本。他一行代码不会写，做了四部网页解谜游戏，第一部一个月四十三万访问。他跟 AI 的分工是：AI 给他一堆千奇百怪的点子，他筛，有时候筛得一条不剩。"这是人要完成的工作。"
05 · 回来路上
哲学教授王小伟是最后一个讲的。他说，改良、进步、征服，人不会比 AI 厉害。但人还有另一种能力，叫被触动。
主持人收场的时候说了一句，今天的题目叫"重写想象的权利"。重写和想象聊了一下午，后面还有一个词是"权利"。这个权利到底是谁的，现在又把哪些人落下了。
我没想那么远。回来路上我把这四条又看了一遍，发现它们其实是一件事：AI 把"做出来"变得很便宜了，剩下的贵的是"知道要什么"。
回到家，我把三个半小时的录音丢给了家里的盒子转文字。这篇就是对着那份文字稿写的。
AI 把"做出来"变便宜了 剩下贵的，是知道要什么
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