微軟高層警告 AI「末日循環」：AI 寫、AI 摘要，最後乜都冇諗到

Ryan Roslansky 所講嘅「末日循環」，唔係叫大家完全唔好用 AI，而係提醒大家：唔好將寫得順口，誤當成真正有價值嘅思考。

佢形容過一個工作場景：有人交嚟一份明顯由 AI 寫成嘅文件；Roslansky 讀完之後，再叫自己嘅 AI 幫手總結，結果總結內容「冇帶來任何新思考」。1134

表面上，流程好有效率；實際上，可能只係將「寫」同「讀」都交畀 AI，最後冇人負責諗清楚件事。

所謂「末日循環」係點樣發生？

可以將 Roslansky 講嘅流程拆開做四步：

1. AI 生成一份工作文件。
2. 收件人再用 AI 代替自己完整閱讀或者消化內容。
3. 摘要被轉發，令人以為工作有所推進。
4. 由始至終，冇人加入新證據、專業判斷、解讀，或者作出決定。

問題唔單止係初稿可能有錯。更大嘅風險係，一間公司可以自動化資訊嘅生產、傳遞同消費，卻同時刪走咗令溝通真正有價值嘅人類貢獻。

一份文件可以文法正確、結構清晰、語氣專業，但入面仍然可能冇任何實質新意。

「AI slop」唔只係社交平台問題

Roslansky 所講嘅「AI slop」，係指一啲睇落似乎完成度好高，但內容空泛、公式化、欠缺原創觀點嘅低價值 AI 作品。佢認為，問題已經由社交網絡蔓延到日常工作之中。38

佢用「一片千篇一律的海洋」去形容更深層嘅憂慮：如果員工都依賴相似嘅模型、提示詞、範本同企業語言，職場溝通可能會愈來愈似樣，最後一篇同另一篇幾乎冇分別。

代價唔只係文章冇咁好睇，仲可能包括：

• 分析變得冇咁有個人特色；
• 外界更加難分辨員工真正相信乜嘢；
• 大家花更多時間審閱一堆睇落有料、其實冇增加價值嘅內容；
• 決策建基於冇人真正核實過嘅摘要，而唔係有人願意負責嘅推理。

呢個係一個幾諷刺嘅效率陷阱：AI 可能令寫作同摘要成本下降，但亦令資訊本身變得冇咁值錢。有報道將 Roslansky 嘅憂慮概括為：「用一個非常昂貴嘅方法，去逃避寫作同閱讀。」4

AI 應該係放大人，而唔係取代思考

Roslansky 更廣泛嘅立場，係 AI 應該幫助人去做事、學習同創作，同時保留每個人自己嘅經驗同觀點。1130

分別在於：當一個人本身掌握住個想法，AI 可以幫佢整理表達、比較證據、搵出漏洞，或者處理重複工作；但如果 AI 變成「諗出第一個想法」嘅代替品，或者根本冇人負責核實結果，效用就會大打折扣。

一個實用問題係：AI 做完之後，人究竟加咗啲乜？

答案唔應該只係「批准咗啲字眼」。真正有價值嘅人類貢獻，可以係核實過嘅事實、對取捨嘅判斷、一個清晰決定、客戶洞見，或者一個單靠一般化整合唔可能得出嘅觀點。

點解呢個警告對 Microsoft 特別尷尬？

Roslansky 嘅批評，正正來自一間令呢種工作流程更加容易出現嘅公司。Microsoft 一直將 Copilot 推入旗下生產力工具生態，亦正擴大可以負責重複流程、毋須等候使用者提示就採取行動，甚至可以連接獲准應用程式同檔案、在背景執行工作嘅 agents。202118

呢個矛盾唔代表 Roslansky 反對 AI。佢指出嘅其實係工作設計同管理問題：系統愈能夠生成、傳送、摘要同處理資訊，人就愈需要清楚界定邊一個環節必須有人審核，邊一個決定必須有人負責。

Microsoft 自己嘅產品文件亦保留 Copilot Chat 嘅 AI 免責聲明，並容許管理員將提示設為更顯眼，或者連結到公司本身嘅 AI 政策。19 呢件事唔代表所有輸出都唔可靠，但反映出生成內容應該被視為需要審閱嘅材料，而唔係自動等同於可信嘅工作成果。

Microsoft 內部其實有兩種講法

Roslansky 使用「AI slop」呢個詞，亦同 Microsoft 行政總裁 Satya Nadella 早前反對以呢個詞作為主要框架嘅看法並列存在。Nadella 認為，AI 應該被理解為支撐人類潛能嘅工具，而唔係單純取代人類能力。3235

兩個人用字唔同，但核心問題相近：AI 究竟係放大組織嘅思考，定係取代組織原本依賴嘅思考？

Microsoft 現時係兩邊一齊行：一方面，佢繼續打造可以監察事件、作出判斷，再按照既定指示同防護規則執行工作嘅自主 agents；另一方面，產品控制項同免責聲明亦承認，自動化需要界線同監督。21

Brad Smith 同 Roslansky 公開對談時，重點放喺 AI 焦慮、技能，以及未來工作。不過，現有資料只足以顯示兩人曾經討論相關議題，未能證明 Smith 特別支持 Roslansky 8 月 31 日嗰篇「末日循環」帖文。30

對職場使用 AI 有咩實際提醒？

Roslansky 真正關心嘅，唔係點樣捉出邊篇文章由 AI 寫，而係邊個對內容負責。

一份文件唔會因為夠長、夠順，或者有一份漂亮摘要，就自然變得有價值。始終要有人為入面嘅事實、推理、後果同決定負責。

較穩陣嘅做法唔係一刀切禁止 AI 寫初稿或者做摘要，而係喺產生實質內容、需要運用判斷嘅位置保留清晰嘅人類責任：

• 用 AI 幫手整理結構、協助研究、起草初稿，以及處理例行轉換；
• 對重要事實，要求具備相關專業知識嘅人核實；
• 清楚寫出作者嘅建議、證據同假設；
• 將摘要當成閱讀輔助，而唔係逃避理解內容嘅理由；
• 每次都問一句：經過 AI 協助之後，究竟帶來咗乜嘢新決定或者新洞見？

最核心嘅訊息其實好簡單：AI 可以加速一個人嘅想法，但唔可以代替一個人先有想法。