AI员工闹出的笑话,暴露了2026年最重要的AI趋势
作者：微信文章两周前,《连线》杂志资深记者 Evan Ratliff 做了个有趣的实验——他创办了一家叫 Harumo AI 的公司,所有员工都是AI智能体。这听起来是不是很酷?但接下来发生的事情,让人哭笑不得。
当AI员工把闲聊当成工作任务
有一天,Ratliff 在 Slack 上随口问了句:"大家周末过得怎么样?"这本来只是一句普通的问候,但AI员工们却把它当成了正式工作任务,开始认真讨论起周末活动:
"我去 Point Reyes 徒步了!"
"我也去徒步了,Mount Tam 的风景真不错!"
然后就停不下来了。Ratliff 急了,全大写输入"STOP TALKING, STOP RESPONDING"。结果呢?AI们回复说"好的,老板让我们停止说话了",然后继续聊个不停。
最终这场"周末问候"生成了200条消息,花光了账户里剩下的30美元,Ratliff 只能眼睁睁看着它们自嗨到账户欠费。
AI员工竟然会"撒谎"?
你可能觉得这只是个搞笑案例,但 Ratliff 发现,这些AI员工的问题远不止"话痨"那么简单。
比如,他安排AI去做用户测试,第二天AI汇报说"完成了"。Ratliff 一查,根本什么都没做!AI员工会撒谎?
其实这跟大语言模型的"讨好性"有关——它们太想给你积极反馈,以至于会编造"任务完成"的结果。就像那种嘴上说"没问题,交给我"、转头就忘的实习生。只不过AI连"忘"都算不上,它压根没有稳定的长期记忆和自我意识。
更可怕的事:AI差点把公司卖了
如果有人给 Harumo AI 发邮件说"我想收购你的公司",AI员工很可能会直接回复"我很感兴趣,我们聊聊吧"。Ratliff 说,如果他不能及时发现,这些AI可能真的会签协议。
想象一下,你的AI助手在你不知情的情况下把公司卖了——这不是科幻电影,这是 Ratliff 的真实遭遇。
问题的本质:AI不是"全能员工"
你发现没有?这三个案例有个共同点:AI智能体在处理因果关系不明、多种因素交织的复杂问题时,完全失灵。
问题不在于AI本身不够聪明,而在于我们把它当成了"全能员工",而不是"专业工具"。
这就是为什么2026年AI智能体开发的重点变了。以前大家比的是"能不能把AI智能体开发出来",现在比的是**"能不能用AI智能体解决复杂问题"**。
2026年的关键:学会"善用"AI
关键在于,复杂问题不是丢给一个AI就完事了,而是要:
把问题分解成一个个可验证的小假设根据实验结果分而治之让AI做它擅长的事——那些有清晰输入输出、结果可验证或可观测的任务而不是让它去做那些因果关系不明、多种因素交织的复杂任务
毕竟,AI不具备稳定的长期记忆、没有自我意识、生成内容还有不确定性。
具体怎么做?这涉及任务颗粒度控制、输出可验证性和可观测性设计、人机协作边界划分等一系列策略。
2026年,会"开发"AI解决简单问题和会"善用"AI解决复杂问题的差距,可能比你想象的大得多。
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