企业为何在AI上撒谎：迎合老板走向破产

新古典经济学假定理性。“如果你这么聪明，为什么你不富有？”的推论是“你富有，所以你必定非常聪明！”因此，许多人认为，如果权势显赫、薪酬丰厚的CEO们坚称“AI正在改变一切”，那么AI肯定正在改变一切。

但“改变一切”这一论断的证据极为匮乏。尽管一场全球狂热把切实紧迫的数字主权需求缩减为一个想象中的“主权AI”需求，却没有人能真正阐明“主权AI”的理由。如果唐纳德·特朗普明天命令科技巨头关闭贵国所有的聊天机器人，什么都不会改变。贵国每个部委和企业都会照常运转，毫无障碍。家庭也一样，只不过其中一些年轻成员可能得重新自己做作业了。

（对比一下，如果特朗普指示他的科技巨头关闭贵国对Office 365的访问，或让你们的安卓和iOS手机变砖，或对你们的约翰迪尔拖拉机实施断电，贵国实际上将不复存在。如果“数字主权”有任何意义，它意味着应对这一紧迫事实：）
https://pluralistic.net/2026/06/18/their-trillions-our-billions/#eyes-on-the-prize

世界上到处有人坚称“AI正在改变一切”，但被追问时，他们不得不承认，他们的真正意思是他们相当确信AI将会改变一切。最终。在我们允许它消耗地球所有的能源、碳、水和财力之后。
也许。
（他们相当确信。）

有一位人士有很多机会观察企业/AI的公开宣称与实际状况之间的鸿沟，他就是Hermit Tech的Nikhil Suresh，该公司是一家由“彻底道德的数据巫师”（也就是技术顾问）组成的咨询公司。Suresh在一篇题为“AI狂热正在掏空全球决策”的文章中，报告了他与数百名高管（以及更重要的是，他们的下属）就AI对企业到底在做什么（如果有的话）进行交流的经验：
https://hermit-tech.com/blog/ai-mania-is-eviscerating-global-decisionmaking

Suresh在撰写犀利、坦率的AI批评方面有着良好记录。你可能知道他的2024年文章“如果你再提AI，我会狠狠把你摔在地上”：
https://ludic.mataroa.blog/blog/i-will-fucking-piledrive-you-if-you-mention-ai-again/
或者他的“驳Ptacek那篇糟糕的AI文章”，这是对Thomas Ptacek广为人读的“我的AI怀疑论朋友全是疯子”的尖锐反驳：
https://ludic.mataroa.blog/blog/contra-ptaceks-terrible-article-on-ai/

尽管这些是批判性AI现实政治的重要作品，但没有一篇能与“AI狂热正在掏空全球决策”的份量或紧迫性相比。其论点可以用这篇6000字文章中途的一段话概括：

[我们]正面临一个协调问题：高管们是否诚实地面对他们所见证的AI收益——如果他们合作，他们保住工作。如果他们背叛，他们可能被尴尬的同事（现在被含蓄地称为说谎者、懦夫或无能的家伙）解雇，然后被一个无论如何都会循规蹈矩的人取代。如果他们都能同时承认真相，或许还有希望，但没有办法协调这一事件。

换句话说，企业领导层以AI已经（或将）彻底改变业务为前提，然后从这个前提出发反向寻找证据支持这一信仰条款。

为支持这一论点，Suresh引用了与高管和员工的“数百次”对话，这些人在他同意“隐去故事的可识别特征”的条件下对他讲述。这些经历，加上他自己为数十亿美元规模大企业提供咨询的经验，清楚地表明“AI狂热”对企业界AI现状来说是一个完全合理的标签。

以下是今早阅读的几点亮点——那些我必须从屏幕上移开视线，向妻子读出一段话，以便共享一个“我靠”时刻的瞬间。

有个人所在的部门“转向”重新设计其软件，创建支持AI代理的界面。当发现只有十个用户接触过这项昂贵的新技术时，他们再次“转向”支持“代理式工作流”。为什么在发现市场对“代理式”如此巨大的冷漠后，他们还要加倍押注AI代理？“因为现在每家公司都必须做点代理式的东西。”

Suresh称这是一种字面意义上的宗教狂热。在他研究的500人以上的企业中，唯一获得晋升——甚至免于被解雇——的人是那些对“AI变革力量”作出“宗教式信仰宣言”的人。在工作中对AI提出诚实、知情反对的员工，要么晋升被跳过，要么成为裁员目标。

这造成了一种局面：所有人——“董事会、高管、员工、供应商、顾问”——都有强烈的动机谎报AI为他们的公司带来了多少成果。Suresh说，他见过上市公司发布关于AI胜利的公告，而他确知这些胜利从未发生。

Suresh说他从未见过成功的企业AI项目：“每一个——我们一年半来看到0%的成功率。”如果明天OpenAI倒闭，他们的客户没有一个会面临业务挑战。大多数公司苦苦挣扎的问题是，他们“在有效地运行软件项目方面极其糟糕”。把AI加入其中并不能解决这个问题——它只是增加了软件部署失败的一系列全新方式。

聊天机器人帮不上忙。面向内部的聊天机器人本应帮助员工了解如何开展业务，但它很糟糕，因为它只和它的训练数据一样好——即企业对自己流程的记录。企业不擅长记录流程。面向客户的聊天机器人也很糟糕。它们要么无法解决你的问题，要么当它们似乎解决了你的问题时，这个“解决方案”毫无下文。

Suresh讲述了他唯一一次积极的客服聊天机器人体验：一个三菱聊天机器人，以自然、灵敏的声音礼貌地记下了汽车故障的所有细节，并承诺给他回电。回电从未到来，但Suresh确信三菱已将此记录为聊天机器人的成功案例，尽管这次经历让他决定不买三菱汽车。

Suresh和他在Hermit Tech的团队现在有一个政策：甚至不问进行中的AI项目。他们已经学到，一旦AI项目开始，没有人会诚实讨论它，直到它陷入危机。

Suresh说，他经常遇到那些反射性地背诵AI信条的人：“AI正在改变一切。”但当他追问细节时，他们承认自己的组织“目前没有将LLM用于任何事，事实上，除了使用ChatGPT得到一些用处之外，他们说不出一件已经改变的事情。”

这种落差（“AI正在改变一切”与“好吧，我们没有把AI用于任何事”）如此极端，以至于Suresh曾遇到一位高管，他承认自己为一家年收入20亿美元的企业制定了一项以AI为中心的AI战略，尽管这位高管“这辈子从未使用过ChatGPT或任何AI工具。”

有些人私下向Suresh承认，他们拥抱AI是为了在职场中赢得“思想领导力”的美誉，从而提升职业生涯。但许多其他人（尤其是非技术人员）真诚地相信AI即将“改变一切”。正如Suresh所说，如果你与一个说谎者共事，你或许能在私下与他们理论——但你无法与一个虔诚的信徒理论。

掌权的是虔诚的信徒。Suresh指出，一家工程公司或医院的CEO强行规定“未经在职专业人士明确同意的特定程序或建造技术”会非常奇怪。但在AI问题上，商业领袖会自信地要求那些执行企业核心职能的专业人士使用AI，即便这些专业人士认为这没有帮助。

顺便说一下：我记得互联网泡沫时代，商业媒体上满是关于CEO与要求在工作时使用网络的新劳动力之间冲突的文章。今天，商业媒体上满是关于劳动力与要求他们使用AI的CEO之间冲突的文章。

Suresh描述了那些觉得必须给自己的工作“洗AI”的工人：“他们只是像几十年来那样做工作，然后说是Claude做的。”为了给这种假装增加真实感，他们编写循环流程，让一个聊天机器人提示另一个，然后过程反过来重复，唯一目的是消耗AI令牌，在企业“令牌排行榜”上取得高排名。

如何解释这种疯狂、代价高昂且非理性的企业领导力？Suresh将其归咎于AI演示那催眠般、令人着迷的力量。例如：Hermit Tech经常受雇为客户搭建名为Snowflake的数据库产品。Snowflake有一个无用且昂贵的AI附加组件叫Cortex，Snowflake自称在理想情况下其准确率为92%（也就是说，至少有8%的时间它会误导你，也许非常严重）。

Suresh描述了与那些对用Snowflake进行改造并不热心、但对Cortex非常感兴趣的高管开销售会议的情景。尽管他们判断这不是好主意，Suresh和他的团队还是向他们展示了Cortex演示，并仔细解释这个AI工具无法满足他们的要求。毫无疑问，这导致此前态度冷淡的客户坚持要求立即购买Cortex。那些对能节省数百万美元的新技术推销无动于衷的销售线索，却被一个被描述为不适用且不可靠的产品的演示催眠了。

值得称赞的是，Hermit Tech拒绝向这些客户出售Cortex，并完全停止了Cortex演示。Suresh把这种“一百八十度大转弯，从冰冷到炽热的购买狂潮”描述为“令人深感不安”。此外，据他所说，他和同事们进行的Cortex演示相当平淡无奇。这些演示的亮点在于，它们向那些已经花费了数百万美元在AI上却一无所获的高管们展示了AI确实在做一些稍微有用的事情。AI做出了一些实际效果，这种景象激励了那些觉得自己是唯一找不到AI革命性用途的企业领导者。

这就是整个企业组织架构上上下下的状况。Suresh有一位读者，在一家十亿美元规模的公司担任“AI主管”，告诉Suresh“他们的工作完全是骗人的，但这是公司里剩下的唯一晋升途径”。这位高管并不孤单。他们是一批公司高管中的一员，这些公司公开宣布了“100倍”的生产力提升，但他们向Suresh承认根本没有发生这种事。

为什么这些公司要做出这些宣称？因为它们的客户在做出这些宣称。如果你自己不曾实现100倍生产力提升，你怎么可能指望卖东西给一家用AI实现了100倍生产力提升的公司？作为供应商，如果你走进董事会会议室说这个说法不可信，你就是在当面说你的潜在客户是骗子，这会有真实后果：“因为你对一个与公司使命无关的事情发表意见而导致企业合同被取消，这是被解雇的好办法。”

在泡沫、谎言和互毁协议主导行业现状的情况下，难怪公司正在使用“完全可被操纵的指标，如“在AI上花的钱””作为评估员工和部门的手段。

在虔诚的信徒和必须找到方法合理地吹嘘其AI使用的人之间，现在有一个巨大的“AI解决方案”市场。这些充其量只是传统技术咨询合同，比如将数据库从Oracle迁移到Snowflake，并在边缘添加某种装饰性的AI使用，以便委托这项工作的人可以声称是在为企业“采购支持AI的服务”。

这不是无害的装饰：合同被推迟，工作被搁置，直到工作被变得“足够AI”以达到最低限度的流行词合规。更糟的是：每个产生真实结果（因为它不是真正的AI）的假AI项目，都增加了AI虔诚信徒的可信度，他们将这些项目视为AI无所不能的证据，因此要求知道为什么不是所有事情都由AI完成。

Suresh在文章结尾用了很长的篇幅讲述如何“驾驭AI狂热”——建议当面对AI狗屁时如何礼貌地微笑点头，同时避免最坏后果并避免无谓的争斗。这对任何身处企业环境的人来说都是非常合理的建议，但谢天谢地，我不在其中。

我不想总结这些建议，而是想稍微反思Suresh的文章提出但没有回答的两个问题。第一个是为什么？为什么掌权者如此容易改信这种宗教狂热？

我有自己的理论。有权势者经历的最重要的不适，是与那些知道如何做他们不知道如何做的事情的下属发生的、摧毁自我的冲突。你“当家作主”的事实，难以与你名义上管辖的人告诉你你的所有想法都不可能、非法、不道德或致命这一事实相调和：
https://pluralistic.net/2026/01/05/fisher-price-steering-wheel/#billionaire-solipsism

就拿那个Cortex演示来说。诚然，Cortex是一种昂贵且不可靠的查询Snowflake数据库的方式。但（与Snowflake不同）Cortex是通过对话式、平白语言命令来控制的。有了Cortex，老板不需要请下属从公司Snowflake系统检索信息——这种互动可能会带来对老板请求在技术上或商业上不一致的主动反馈。Cortex就是下属，只不过与人类下属不同，Cortex永远不会对你愚蠢的问题顶嘴。它8%的时间会严重误导你，这个代价很小，可以换来一种不受那些狂妄的蚁辈打扰的生活——他们坚持认为你的想法必须与他们认为的基本现实相符。

Suresh隐含提出的另一个问题是：“你如何将企业中AI的失败，与那些坚持认为AI帮助他们做出出色工作的熟练技术专家的个人说法调和起来？”答案是，这些AI用户是“半人马”——经验丰富的工人，按照他们自己设定的条件获得自动化辅助：
https://pluralistic.net/2025/09/11/vulgar-thatcherism/#there-is-an-alternative

凭借他们的技能和经验，这些工人拥有辨别力，能够区分好代码和坏代码，以及（更重要的是）区分代码生成工具的良好用途和糟糕用途。他们证明了这句格言：工人驱动的自动化提高质量，而资本驱动的自动化提高产量：
https://pluralistic.net/2026/07/28/hitl-ers/#ai-ai-oh

一种需要熟练且有经验工人密切监督的自动化技术，不会成为原始生产力发电站。你不能用这种方式“100倍”你的代码，至少不是解雇99个编码员、让剩下的程序员承担他们所有工作的那种意义。相反，一种需要持续并认真运用辨别力的自动化工具，将让个别从业者以极其令人满意和有用的方式改进他们的工作。这是一种在运营上投入更多以产生更好产出的方式。这不是削减劳动力、实现巨额节省，同时以低得多的成本生产同样商品和服务的方式。

这就是为什么一些个别编码员对AI工具如此满意。他们按自己的条件使用这些工具，以他们专家判断认为有益的方式改进自己的工作。没有人在“令牌最大化”记分牌上给他们排名。没有人告诉他们，如果项目不够“AI”就不能做。当他们开始一个项目时，没有人要求他们证明这个项目不能“由AI完成”。

一如既往，关于一项给定技术最重要的事实不是“它能做什么”，而是“它为谁服务”和“它对谁起作用”。

Suresh在这篇文章中观察并记录得如此透彻的所有病态，都是此前泡沫中流行词合规功能障碍的过度肥大版本，但规模前所未见。数量拥有其自身的品质。这些企业不仅浪费数十亿美元——它们正用有缺陷的聊天机器人取代熟练工人。正如我以前写过的，AI是我们正在铲进技术社会墙壁里的石棉。我们的后代将花好几代人的时间再次把它挖出来。泡沫越久不破，修复损害所需的时间就越长。