验证时代：重新定义知识工作 - 第 3 部分：编排经济
每个贡献者现在都是管理者
“验证时代：重新定义知识工作”系列 4 部分之第 3 部分
全球劳动力市场正在发生一场无声的晋升。它没有职衔变化，没有薪水加码，而且通常没有任何正式公告。但工作的本质已经在一夜之间发生了根本性的转变。
几十年来，知识工作的职业阶梯一直很清晰：你从个人贡献者（Individual Contributor，简称 IC）——即“执行者”开始；如果你擅长“执行”，最终就能获得管理他人的权利。你通过编写代码成为 Lead Developer；你通过撰写文案成为创意总监。
Generative AI 压缩了这一时间线。今天，当你打开聊天机器人或代理式 IDE 的那一刻，你就不再仅仅是一个“执行者”。你实际上变成了一名管理者。你正在雇佣、指导并审查一个不知疲倦、能力超强但经常产生“幻觉”的实习生的工作。
欢迎来到编排经济（The Orchestration Economy），在这里，价值的主要单位不再是“执行”，而是“协调”。在这个新时代，“个人贡献者”这一角色在功能上已经消亡。我们现在都是“总编辑”。
“独自”创作者的终结
在传统的知识经济中，价值是稀缺的，因为人类的精力是有限的。如果你想要一份 2000 字的市场分析，一个人必须花十个小时进行研究和撰写。价值与“创作过程”紧密相连。
在验证时代（正如在 [第 1 部分] 和 [第 2 部分] 中探讨的那样），创作成本趋于零。当 AI 可以在几秒钟内生成同样的市场分析时，瓶颈发生了转移。价值不再在于“写作”（执行），而在于确定“写什么”（策略）并确保其“准确”（验证）。
这迫使每个知识工作者进入一个新的原型：总编辑（The Editor-in-Chief）。
以现代软件工程师为例。借助 GitHub Copilot 或 Cursor 等工具，他们从头开始编写的代码行数越来越少。相反，他们正在审查来自 AI 代理的“拉取请求”（pull requests）。他们的角色已从“构建”转向“架构与视察”。他们不是在砌砖，他们是确保墙面平直的工地领班。
这种动态适用于各处：
- 文案撰稿人变成了品牌管家，生成十个版本的标语，并选择最符合品牌语调的一个。
- 数据分析师变成了洞察审计员，让 AI 处理数据，然后严格检查方法论是否存在逻辑漏洞。
- 平面设计师变成了艺术总监，引导图像生成器进行迭代，以符合特定的视觉愿景。
危险在于，大多数“执行者”从未接受过管理培训。他们习惯于“完成”任务带来的多巴胺刺激，而不是“委派”任务带来的模糊摩擦。
委托-代理问题的重生
经济学家长期以来一直在研究委托-代理问题（Principal-Agent Problem）：即当一个人（委托人）聘请另一个人（代理人）执行任务时产生的困境。该问题源于两个主要方面：
- 激励不一致： 代理人可能不像委托人那样关心结果。
- 信息不对称： 委托人无法完美监控代理人的努力或知识。
在 AI 时代，这一经济理论已成为日常运营的现实。你是委托人（Principal），AI 是代理人（Agent）。
“提示工程”（Prompt engineering）通常被视为一种技术技能，但实际上它是一种管理技能。它是委派的艺术。一个模糊的提示（例如“写一篇关于销售的博客文章”）是管理的失败。这类似于老板对下属大喊“增加收入！”然后转身离开。结果将是平庸、保险且可能毫无用处的。
相比之下，“管理式”的提示提供了背景、约束和成功标准：“扮演一名 B2B 销售资深人士。写一篇反传统观点的文章，论证冷启动电话（cold calling）已死，目标读者是 A 轮创始人。避免使用像‘协同效应’（synergy）这样的流行语。使用短促、有力的句子。”
这并不是用自然语言进行“编程”，而是撰写合同。我们正在为我们想要完成的工作编写规格说明。
道德溃缩区
研究人员警告说，存在一种被称为“道德溃缩区”（Moral Crumple Zone）的现象——即人类操作员需要为他们监管但并不完全理解的自动化系统的故障负责。随着我们将更多的执行工作委派给 AI 代理，我们面临着成为“懒惰委托人”的风险，仅仅因为 AI 的输出在表面上看起来似乎合理就接受它。
当 AI 虚构了一个法律先例或在代码中引入了安全漏洞时，“总编辑”是唯一的责任人。“机器人干的”这个借口在专业环境中没有任何分量。编排经济要求的是“更多”的问责制，而非更少。
从微观任务到战略监督
如果“执行者”现在是管理者，那么工作流程会如何变化？我们正朝着生产力的“人类-AI 三明治”模型迈进：
- 顶层切片（人类）：策略与背景。 人类定义“为什么”和“是什么”。这需要深厚的领域专业知识，以知道该问什么问题。
- 中间肉层（AI）：执行与迭代。 AI 承担繁重的工作——起草、编码、总结、综合。这是生产的“黑箱”。
- 底层切片（人类）：验证与完善。 人类重新介入，审计工作，检查幻觉，应用审美/细微差别，并将其整合到最终产品中。
编排经济中最成功的劳动者将是那些掌握“顶层”和“底层”切片的人。他们不会将 AI 视为神谕，而是将其视为一个需要明确指示和严格审查的下属。
微观管理的陷阱
这里存在一个悖论：为了从 AI 那里获得好的结果，你必须具体（微观管理）。但如果你必须重写 AI 生成的每一句话，你就失去了效率提升（“撤销”了委派）。
理想的平衡点是战略监督（Strategic Oversight）。这包括构建“评估机制”（Evaluation Rigs）——即自动化或半自动化的方式来检查 AI 的工作。
- 与其阅读 AI 清理过的数据集中的每一行，不如写一个脚本来检查异常值。
- 与其手动编辑每个段落，不如在查看最终草案之前，让 AI 根据风格指南“批评自己的工作”。
技能差距现在在于管理
我们正在目睹直觉的条理化（codification）。过去，高级工程师的“智慧”锁在他们的头脑中。现在，在编排经济中，这种智慧必须被转化为文本——转化为代理可以遵循的提示、系统指令和文档。
未来的技能差距不仅仅在于学习 Python 或 Excel，而在于：
- 系统思维： 你能否将一项复杂的工作分解为代理可以理解的步骤？
- 沟通： 你能否足够清晰地表达你的“品味”和“需求”，以便机器可以复制它们？
- 审计： 你是否具备足够的领域知识，能从 500 字流畅的散文中发现隐藏其中的微妙谎言？
我们正在进入一个一个人可以完成十个人工作的时代，但前提是他们具备指导十个代理的管理能力。个人输出的上限从未如此之高，但所需能力的下限也随之上升。你再也不能躲在“琐碎工作”后面了。琐碎工作消失了，剩下的只有管理。
本系列下一篇： 在最后一篇第 4 部分：判断层中，我们将探讨 AI 无法编排的一件事：人类的智慧、伦理分量以及对“签署”现实的最终责任。
本文是 XPS Institute “Schemas”专栏的一部分。在我们的 SCHEMAS 存档 中探索更多新经济框架。
