AI 把“把一件东西讲清楚”的成本,压得太低了

多客科技

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。