AI 把“把一件东西讲清楚”的成本,压得太低了
作者：微信文章最近在用 AI 做一些很小的事。
不是复杂项目，
也不是技术突破，
而是一些过去会觉得**“有点麻烦，但又绕不开”**的解释工作。
慢慢地，我意识到一个变化，
正在悄悄发生。
解释，正在变得很便宜
以前，如果你想把一件事讲清楚，
往往需要经历一整套流程：
查资料、整理逻辑、组织语言、反复修改，
最后才能勉强做到“别人能看懂”。
这个过程本身，
就是一种门槛。
它筛掉了很多人，
也让“能解释清楚”变成一种稀缺能力。
但现在不一样了。
当执行被系统性外包
AI 正在接管的，
并不是判断本身，
而是中间那一整段执行负担。
草稿、说明、结构梳理、表达润色，
都可以被快速生成、反复推翻、低成本试错。
结果是：
把一件事“做出来”，
把一件事“讲明白”，
正在变得前所未有地容易。
清楚，不再等于有价值
当解释成本很高时，
清楚本身就是价值。
但当解释可以被批量生成，
清楚就不再是分水岭了。
你会开始发现：
信息越来越完整
表达越来越顺滑
但真正有用的判断，反而更少了
不是因为内容变差了，
而是因为门槛下移了。
判断，开始浮出水面
当“怎么说”不再重要，
“为什么说”就会被放大。
真正开始拉开差距的，
不再是表达能力，
而是：
你选择解释什么
你选择忽略什么
你愿意为哪一步承担不确定性
这些问题，
AI 给不了你答案。
写在最后
当 AI 把越来越多的执行外包，
人真正需要面对的，
是选择本身。
这不是效率问题，
而是判断问题。
后面我会继续拆一个问题：
当 AI 连“好看 + 说明”都能一起外包，
人还剩下哪些不可外包的能力？
不是答案导向，
而是选择导向的问题。
这里是「爱折腾的李哥」。
7 年后端开发背景，长期从事系统设计与工程实践。
这几年持续折腾 AI，
更关心的是：
当执行成本被压低，人该如何重新做决定。
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