用 AI 并行很多任务,产出感反而更低,因为效率提升常被新任务填满;自由职业缺少外部边界,更容易滑向这种仓鼠轮。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
效率提升往往变成新的基准线
立正提到,AI 提效最常见的讲法是让人做更多:一天写五篇、管理二十个项目、一个人像一个小团队。但省下来的时间很可能马上被新任务填满,效率提升不一定变成闲暇,而会变成新的基准线,像仓鼠轮一样越跑越快1。他在讲副业时也说过类似的话:用 AI 提升效率之后,得到的往往是更多的工作,而不是可以摸鱼的时间2。所以“并行很多任务、忙到晚上十点、却觉得没产出”,可能不是能力问题,而是任务总量随效率一起膨胀了。
值得先问的是哪些事本来就不该做
AI推演他更关心的是 AI 能不能帮人少做一些本来就不值得做的事:重复的信息处理、无意义的行政劳动、只为维护形象而做的内容,以及那些“因为可以做”就被塞进行程的事1。自由职业没有老板替你挡掉这些,所有“可以做”的事都会落到自己头上,这可能是累和没产出同时出现的一个来源。一个可以试的做法:把最近一周做过的事列出来,只标出哪些是“因为能做所以做了”,先停掉其中一件,看省下的时间是被新任务吃掉,还是真的空出来。
自由职业缺的是外部边界
他讲高收入打工人的困局时提到,转型不是先想清终点,而是让真实的反馈逐步缩小不确定性,并用三本账检查每次尝试:有没有带来现金、有没有留下商业证据、有没有积累职业资本3。这套标准对自由职业同样适用:如果一天里并行的任务既不带来付款,也不留下作品或关系,那它们消耗了时间却没有沉淀,累和没产出就同时成立。反过来,如果某件事能带来第一笔职位之外的付款,它至少验证了方向。
这些材料讲的是效率与选择的一般关系,没有针对你具体的任务类型和收入结构,不能直接判断哪些任务该砍。
出处
- 1如果让我做一个role model,我想成为一个不 productive 的role model
直接解释效率提升为何变成新的基准线,以及“少做不值得做的事”这一判断。
- 2自媒体5年,没人告诉我的3个副业真相
用副业场景说明 AI 提效后得到的是更多工作而非空闲。
- 3年薪20万到300万,却越来越不敢停下来:高收入打工人的高配困局
提供用现金、商业证据、职业资本三本账检查每次尝试的标准。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
问类似的问题也可以接着问:
别人还问了
- 程序员辞职自由职业了,每天都很忙,但感觉没有产出
忙和产出是两回事:自由职业后,原本由公司提供的结构、反馈和身份都消失了,人容易用“填满时间”来逃避“我到底在产出什么”这个问题。
- 我不学习ai会怎样?
不学 AI 的代价,不在少懂几个名词,而在把判断力外包出去:工具替你做对了,你以为自己也会了,撤掉工具就交付不了。
- 非计算机行业,日常工作中涉及ai也比较少,除了日常问答或进行研究外,怎么更好学习使用ai并将ai应用到学习生活工作中
把AI当陪练而不是代做:让它看着你举,而不是替你举;从你工作里一件高频、重复的小事入手,用AI做出一件能验证结果的东西。
- 前端开发是不是找不到工作了呢?前端已死
前端没有整体消失,但“只会写页面”的岗位确实在收缩;真正被替代的是可被AI生成的交付物,而不是能改生产代码、在真实业务里把问题跑通的人。
- Codex的长效文件是怎么使用的?是不是把它放到你要做的所有的项目里面然后每次要做一个事情就跟他讲先读一下再去执行。
不是靠每次口头提醒,而是让文件成为任务交接的介质:脚本把完整任务写进文件,AI 读文件、把结果写回文件,下游只认产物文件,不认会话里说过什么。
- 怎么确认ai能否做一件事,做一个工具呢,我自己会用ai直接去实现,有时候效果不好,但是不知道要怎么确认这个东西就是ai做不好,还是我使用的问题
先别急着换工具,把“效果不好”拆成可检查的失败类型:是验收标准没定、上下文没给够、指令有歧义,还是任务本身超出模型稳定能力。多数情况属于前几类,能修;只有最后一类才接近“AI 暂时做不好”。