人可以不必做什么

有个对抗拖延的小技巧，叫”无论如何先做五分钟再说”。只要先启动哪怕五分钟，之后往往就能比较顺畅地做下去了。这其实是大脑工作模式的切换。从拖延着不开始，到慢慢专注在某件事上，中间是”静下心来”。而”静下心”这件事，是只有在做某件具体的事情时，才能做到的——当然，修行高人除外。光想，是想不出什么的。想象总是干净的。写文章只是”写文章”，在脑子里可以被规划得很整齐。一旦开始做，才会发现那些真实的小问题——材料比想象中乱，某个环节卡住了，花了两倍时间才绕过去，真正的问题和一开始以为的不是同一个。答案只能在笨拙地推进时被现实逼出来，不是计划出来的。恰恰是这些最初的、笨拙的尝试，最稀有也最珍贵。

不过，现在 AI 越来越强，估计十年内拥有具身智能的机器人应该也会发展成熟。直觉上的反应是做减法：AI 能做的部分让 AI 做，剩下的才是人的。人来定目标、做规划、树边界，就像现在流行的 Harness Engineering；而让 AI 去做那些更有摩擦的部分，让 AI 去逐步打磨光滑现实，直到其符合想象。这个想法没有问题。但有些事情，即使 AI 能做，人也不应该完全不做。今年我开始尝试种一点植物。我想再过几年，机器人应该能比我做得精确——知道什么时候浇水、间苗、施肥。但如果我完全不做，就不会知道一粒很小的生菜种子，长大后需要那么多空间、水分和阳光；也不会在剪掉那些其实也长得不错的苗时，突然意识到人生里很多选择也是这样，重点不是可能性，而是放弃。机器人可以替我完成结果，能把一棵好菜端上桌。但它不能替我获得那个理解。所以我想事情至少可以分成两类。一类是结果型任务，其过程没有必须由我经历的价值。另一类是经验型任务，我需要通过做来理解，而不做，理解就不会发生。前者可以尽量交给 AI，后者则不能完全交出去。第一类任务是应该被减掉的。它迫使人像机器一样工作，而完全不会产生新的理解。调整格式、排版文件、改文件名、把文件挪来挪去，在不同文件之间复制粘贴，都是这类任务。这些当然也需要规则，但是一旦确定了规则，人继续一遍遍手工做这些事，就只是在把自己的注意力当廉价脚本来跑。这部分应该交出去。而第二类任务则不能外包，因为做的过程就是塑造我们自身的过程。判断是最典型的例子。AI 可以列出利弊，给出方案，但承担判断的人，会被判断塑造——决定留下哪几株苗，把时间投向哪里。做出判断，就是在做取舍；做了取舍，人就会变得不同。写作也是同样道理。AI 可以帮人把文章写完，甚至写得比亲手写得更好。但如果完全不经历选题、犹豫、删改，没有这些挣扎和决定，作者就不会在这个过程里成长。还有更多的：审美判断、真实的关系、身体经验等等等等，都是这个逻辑。我们很容易把能外包的都交给 AI，然后以为是在节省时间。这个边界并不清晰，但却很重要。现在在使用 AI 时，真正值得问的问题只有一个：这件事交出去，我是否会失去本来能通过做这件事而生长出的东西。也许我们的工作，正在变得越来越像园丁——判断什么交给机器生长，什么需要自己照看，什么已经成熟可以摘下来，什么还没到时候。不是因为机器做不了。而是因为这些对我们而言很有价值的理解，只能从我们自己的手中，经由和真实世界的摩擦，像茧子一样长出来。做或不做，对我们自己来说，是两条生长的岔路。