有些工作只要 AI 能夠獨自運行、不需要人工介入，就可以整段交出去放著跑，那怕它要跑四小時或八小時。而這種形狀的工作還有一個特性，它可以被複製。
於是我可以在數個、十幾個不同的會話裡同時交辦不同的事情，就像是可以隨時產生新的工讀生或員工一樣，我後來給它一個暱稱，叫無限的工讀生。
這個詞聽起來很美好，但實際使用一段時間之後，我發現它真正改變的不是我的產能，是我的職位。
工讀生變多，你就不再是做事的那個人#
當十件事同時在跑，你不可能還親手做其中任何一件，你能做的只剩下四件：
- 正確地下指示
- 過程中補上它缺的資訊
- 在它走偏的時候中斷它
- 檢查結果
這四件事情合起來，其實就是管理。
AI 剛開始比較像義肢，是身體的延伸，但義肢會增生，最後義肢變成分身，長成了一支團隊，而我連帶接收了帶團隊的所有好處及壞處。
工作沒有變少，是我把自己升級成了驗收者。
驗收的疲勞被嚴重低估#
驗收的疲勞，是我最想講、也最少有人講的一件事。執行本身的時間減少，並不代表工作時間也會跟著減少，如同主管乍看沒有在做事一樣，許多工作只是換成比較看不見的形式。
上面那四件事，每一項都需要專注力，而且那跟親手執行時的專注力不太一樣，你必須理解得夠深才審核得動，卻沒有親手做過的過程可以幫你建立信心。
還有一個更麻煩的地方，許多需要高度專注力或是心流的工作交給 AI 之後，也意味著人只剩下需要負責任、以及最無趣的那部分可做。 原本想通了、跑起來了所帶來的多巴胺，有很大一部分也一起被外包出去，最後留下來的是責任跟校對。
所以「同時開十個」不是免費的#
無限的工讀生有一個很現實的上限，而那個上限不在 AI 那邊，在你這邊：
- 你能同時追蹤幾件事的脈絡？
- 你能在一件事跑偏的第幾分鐘察覺？
- 你能在不重做一遍的前提下，判斷結果對不對？
我的經驗是，能穩定並行的數量遠低於技術上能開幾個，瓶頸從手換到了注意力。
這也是為什麼「AI 讓一個人抵十個人」這種說法我一向持保留態度，它讓一個人能發包給十個人，這跟一個人能做完十個人的事情是完全不同的兩件事，而中間那道差距叫做驗收能力。
如果你要開始並行#
三個實際有用的做法：
- 一次只開你審得動的數量，開十個然後每個都只看一眼，等於十個都沒做。
- 把驗收標準寫在交辦的時候，不是收貨的時候，你事後才想到的標準，它不可能猜得到。
- 留下可以重跑的痕跡，你會忘記三天前那個會話裡發生過什麼，它不會，但前提是你讓它寫下來。
延伸閱讀：「可以放著跑」的工作為什麼會滾成複利，以及省下來的那段時間該去哪裡。〈省下時間之後才是分水嶺〉 →
如果你正在把流程交給 agent，卻發現自己每天都在追十件半成品，那問題通常不在 agent，在交辦的規格。