整洁的房子

DJ Patil在过去几个月进行了一次倾听之旅。无论走到哪里，他都会找到当地大学，联系教职员工、学生以及任何愿意参与的人，举行一场“问我任何事”活动。他听到了研究生无法获得面试机会的抱怨，医院管理者面对联邦政策变化如同物理定律改变般的无奈，以及高管们无法预测未来六个月的AI支出。他试图综合所有这些信息，并帮助重新构建更广泛的对话。

Patil是“数据科学家”一词的共同创造者，曾在奥巴马总统任内担任美国首位首席数据科学家，并在领英担任首席科学家。他是奥莱利的长期作者，从《构建数据科学团队》和《伦理与数据科学》开始，也是Devoted Health的创始团队成员，在那里他花了十年时间构建了大多数组织仍在艰难搭建的数据基础设施。他称之为“整洁的房子”。他与我坐下来讨论了技术能力与大多数机构实际吸收能力之间的差距。

破碎的承诺

Patil在巡回中反复听到的是愤怒和焦虑。一个经常出现的词是“恐惧”。工人们担心失业。同时，包括麻省理工、卡内基梅隆和加州大学伯克利等顶尖大学的学生，申请了300多个实习岗位，却只得到不到10个回复，许多人到夏天都没有任何录用通知。而行业的回应是让他们学习更多AI、消耗更多代币。Patil解释说，这本质上是“一个破碎的承诺”：

> 我们说，“去上大学，获得这些东西，你会得到实习，你会得到工作培训，你会还清学生贷款，然后你会拥有社会契约中的一切。” > 学生们第一次感受到的是……“等等，如果我得不到这个实习，我就从根本上偏离了获得这份工作的轨道。”这不一定只是技术人员，也可能是营销人员、文科学生或研究人员……我交谈过很多本应进入博士项目或医学院的学生，但由于整体预算影响，名额不存在了。所以无论你称之为AI影响还是经济重构，事情已经破碎了。

这就是我试图构建反叙事的地方。AI实验室的故事是破坏性的：“我们会让你们所有人失业，等智能爆炸到来后我们再解决其余问题。”这不仅是对AI的糟糕公关，也是魔法思维。经济是一个循环系统。你不能让客户失业，同时期望经济照常运转。一场灾难性的衰退可能轻易中断维持AI增长路径的资金，以及他们假设用于全民基本收入和扩大安全网的财富集中。

这就是我支持机制设计的原因：从你想要的结果开始，然后制定产生该结果的游戏规则。目前，他们设计了一个将所有价值集中在AI先行者手中的游戏。他们本可以设计一个在整个经济中创造价值的游戏，但他们没有为此构建功能。

YouTube的ContentID是机制设计创造经济价值的一个好例子。当在线视频创作者未经授权使用音乐引发版权方反弹时，YouTube以允许音乐所有者和使用者都获得报酬的方式回应了删除通知。一个完整的创作者经济由此诞生。AI实验室面前有同样的机会，但大多没有抓住。

Patil想到了一个具体机制：

> 想象OpenAI、Anthropic和微软……聚在一起说，“如果你为当地社区建设东西，我们将在一定时间内全额补贴代币成本。”……在事物频谱上，这涉及边际代币使用，但潜在创新和利用AI帮助当地社区的潜力可能惊人。你不会因此让任何人失业……你填补了系统中已经存在的漏洞。

OpenAI基金会刚刚宣布今年将投入10亿美元用于公益项目，其中2.5亿美元旨在构建经济未来。这是一个开始。但这似乎主要是为了缓解AI的负面影响，而不是通过构建更具包容性的AI未来来预防它们。如果实验室开始投资于人类加AI的经济，而不仅仅是研究失业，那么对当地社区的回报可能是真实的。

弥合实习差距的创客空间

Patil的计划是搭建一座桥梁。他正在启动一个项目，基本上是一个创客空间，面向今年夏天没有实习的学生。在两个为期四周的冲刺中，第一批学员将获得导师、演讲者以及探索他们感兴趣的任何领域的空间。不一定非得是AI。无论是调查性新闻、编剧还是构建公民技术，参与者都将获得一些当前工具的体验，并制作出有形的资产来证明他们的知识。正如我在对话中告诉Patil的，我认为他确实抓住了重点，我希望奥莱利能成为他所构建的一部分。

有一种人一直是奥莱利社区的核心，他们从不等待职位描述。高中辍学生创办公司的人。环顾四周，发现有些事情需要做，然后就去做的人。Patil就是这样的人。他是一个社区大学的孩子，从好的当地图书馆、封面有“有趣动物”的书籍以及开源中学习。那条路仍然开放。早期的奥莱利业务正是源于这种本能。我们是一家技术写作咨询公司，当付费工作完成后，我们编写了当时还不存在但认为需要的手册。后来，当每个企业技术都有大型会议而开源没有时，我们为Perl举办了第一次会议。会议成为了我们全新的业务。你寻找差距并填补它。

Patil将同样的想法推向社区层面：

> 如果你想感到有成就感，就去修理社区里的东西。去帮助食品银行。去帮助当地的寄养儿童系统。去帮助公园和娱乐部门。用那些技能去做点什么，然后你会看到……人们以不同的方式回应……问题丰富的领域是巨大的。你只需要去看。

我从未相信过失业未来的故事。早在2016年写《WTF?》时，我就指出周围有太多需要改进的地方。限制从来不是问题短缺。AI给了我们解决这些问题的新工具。它应该是让人们工作，而不是失业。

组织是瓶颈

Patil也在访问医院和诊所，与CIO和CTO交谈，他看到的情况令人担忧。

联邦对Medicaid和《平价医疗法案》的修改正在冲击已经接近崩溃的系统。依赖结肠镜等门诊手术盈利的医院，因人们无法负担保险而导致手术量下降20%至30%。有些医院每天亏损100万美元，全年亏损3到4亿美元。

与此同时，AI公司告诉这些医院进入新世界，部分由于AI实验室的“你很快就会被取代”的叙事，劳动力像加州凯撒护士那样回应，将任何AI使用作为谈判条件排除在外。正如Patil指出的，当AI有潜力自动化医疗工作者最痛苦的部分，让他们“做他们受过训练的工作”而无需行政负担时，我们不能忽视AI。企业不仅需要改变叙事，还需要改变策略。他们应该这样说：“我们将使用AI帮助你为客户做更多。我们将让你的工作更人性化，让机器处理那些废话。”

这里的限制是组织能力，而不是技术。硅谷的默认假设是现有企业将被初创公司颠覆，就像媒体被谷歌和Meta颠覆，零售被亚马逊颠覆一样。这有一定道理。但颠覆所需的时间比人们想象的要长得多，在这个核心领域，延迟意味着对真实人群的实际伤害。医疗保健占经济的三分之一。你不能放任它失败并重建，而人们依赖它生存。

有一种版本是AI创造的效率被重新投入到更好的患者护理中。还有另一种版本，在大多数地方实际发生，即私募股权将节省的资金作为利润攫取。区别在于制度设计，而改革并未在此发生。我通过Code for America的一个名为“Clear My Record”的项目直接看到了这一点。加州的一项倡议将一些轻罪变为轻罪，但很少有人请愿改变他们的身份。我们开始使用软件简化一个荒谬复杂的犯罪记录清除流程，但随后我们问自己为什么帮助人们填写本不应存在的表格。法律已经改变了记录。流程应该是一个数据库更新，而不是需要向法院请愿。这就是AI天生要解决的问题。它可以帮助我们重构旧的僵化流程，转向更好的方式。

如果做得好，DOGE本可以是实现这种大规模制度变革的机会。但它却成了破坏球，并给整个制度改革理念带来了坏名声。

数据基础设施是竞争优势

Patil对他生活在Devoted的替代方案的术语是“整洁的房子”。他在LLM存在之前的多年就构建了无聊的基础设施，这就是为什么公司能在AI到来时立即行动。

> 我们试图使其工作的方法之一仍然是数据101：统一数据环境、清洁的数据流、大量组织……因为我们大量投资于该基础设施，那些确保拥有非常好的数据仓库、出色的数据工程管道以及所有相关元数据的愚蠢、无聊、痛苦的部分，当AI出现时，你可以立即使用它。现在你可以专注于编排、工具等部分。

当其他组织在上下文窗口中重构ETL并支付GPU成本时，Devoted的团队可以专注于实际的临床问题。正如Patil所说，转型医疗系统“就像一边走路一边嚼口香糖，同时头顶平衡保龄球并骑独轮车”，而物理定律一直在变化。能够坚持下来的组织将是那些做了不光彩的工作，保持清洁、流动的数据及其沿袭和元数据完整的组织。而那些没有做的组织将继续支付重构本应一直拥有的上下文的代价。

自己构建代理的药剂师

当你把工具交给已经了解领域的人时，整洁的房子就会得到回报。在Devoted，临床医生在没有等待产品经理先了解问题的情况下就开始构建东西。这些一线工人已经花了数十年理解问题。

一位药剂师……说，“嘿，你知道吗？当我看到这类药物出现时，我非常担心……”