问答：处于被领导做空地位的状态怎么办？

万维钢 回复：

如果 AI 已经全能全知，如同神降临人间，那当然不只是放射科医生，所有人都不用工作了。

但现实中的 AI，包括未来几年内我们可能看到的 AGI，都不是神。它不是全能的，它尤其不是全知的——它不能自动知道一个患者为什么来医院、哪里疼、怕什么、能不能承受进一步检查、当地医院有没有处理能力、保险怎么支付、患者本人愿不愿意冒某个风险。

得有人把这些本地信息，以医学标准喂给 AI，再把 AI 的判断放回这个具体患者的处境之中。

临床这门业务并不是说把一张片子扔给机器，问这个人有什么病。该重点往哪儿看，看完怎么办，是一种主观的选择。具体症状该做什么检查，如果检查中有偶然发现应该怎么办，这些都是医生的责任。

比如一个人因为右下腹痛来急诊，那么医生的重点就是看有没有阑尾炎、穿孔、脓肿，要不要手术。片子上也许还看到肝囊肿、肺小结节、椎间盘退变，那些不是完全不管，但它们不应该抢走主问题的权重。

放射科医生一个关键任务，就是把临床问题翻译成影像问题，再把影像答案翻译回临床行动。尤其是前者。医生要先决定：这个病例到底在问什么问题。

据我了解，当前最强的专业影像 AI，大多还是「窄模型」。它的目标函数通常是识别某一种特定疾病：肺结节、颅内出血、骨折、乳腺癌、肺栓塞……它在单一任务上可能比人类医生更强，但前提是你已经把题目交给它了。你得先告诉它：现在要看什么。有了 AI，临床里最难的就不是答题，而是「定题」。

那你说现在的通用大模型，比如 GPT、DeepSeek，看片子看得也都有模有样，很准确啊？——也许通常都很准，但是这里边有复杂情况。你要知道看病不只是看片子。

真实的放射科判断，往往要结合一组检查、不同序列、既往影像、病史、主诉、实验室结果、临床医生真正担心的问题，以及下一步治疗选择。医生不是在作图像描述，而是在把影像放进整个治病过程里。医生训练的是「图像—病人—后果—责任」的闭环。

而大模型的训练目标不是「治病」，而更接近于把影像翻译成文字。它学到的是大量图像和报告之间的对应关系，所以它能说出专业术语，甚至生成一份漂亮报告。它很会「像医生那样说话」，但不一定稳定地「像医生那样看」。

所以就算 AI 比医生更会看片子，也得由医生先告诉它往哪看，给它提供以往的病史和所有的检查报告，并且给病人下单去做了那些检查，才能帮助 AI 看好。

当然，这一切很可能只是暂时的。也许将来 AI 就是能自己接触患者，自己采集本地信息，自己决定检查方案，自己解释结果，AI 公司或者医院愿意为所有误诊和漏诊承担法律责任，患者和监管机构也都接受这一套……如果真到了那一天，我们只能承认，放射科医生的大部分任务被取代了，他们应该离开岗位。

但即便在这个场景里，杰文斯悖论也仍然有效。杰文斯悖论说的不是「原岗位永远存在」，它说的是效率提高会释放更多需求——可能是其他岗位的需求。

影像诊断如果便宜到接近零，需求会爆炸。基层医院会做更多检查，体检会更频繁，慢病会被长期影像跟踪，癌症筛查会前移，患者会要求第二意见，临床医生会更依赖影像证据，偶然发现会更多，随访管理会更多。下面这些都会变成新的工作：

• AI 模型审计
• 医疗责任保险
• 数据治理
• 患者解释
• 过度检查控制

那你说利益集团是不是在阻挡 AI 进入医疗？美国医学会的确有一些制度上的设置，使得 AI 只能帮助医生，而不能直接替代医生——最重要的办法就是把最后的签字权和责任权死死掌握在医生手里。但至少在目前来说，这个规定并没有阻碍 AI 的进步。

万维钢 回复：

AI Agent 一定会打击一批旧平台，但 AI Agent 本身就是一个平台。比如说现在 ChatGPT、Google 和亚马逊都在搞 Agent 模式的购物和接入。

我们不妨设想，如果搞一种开源的 agent 购物机制：

• 商家通过这个机制发布他们的产品，维护自家的网站。
• 每个用户通过这个机制去扫描各个商家的网站，寻找所需的产品。

比如说各家航空公司官网列出随时间变动的各个时段机票价格，我想买机票，就用我的 Agent 到这几家官网扫描比价一番，给我拿一个最好的价格，这行不行？

这个机制就如同 OpenClaw 一样，背后的模型你可以随便换，但这个机制本身就是一个开源的框架。这样有没有可能绕过平台？

对买机票来说也许可以，毕竟全世界只有这么多家航空公司；但如果是对于小商家来说，恐怕还是需要平台的存在。

平台之所以必要，不是因为它会展示商品，而是因为它替社会解决了四个麻烦：发现、信任、支付、纠纷。

信誉不只是一个数字，更是一套防作弊系统。谁证明这个商家真实？谁防止刷单？谁识别假评价？谁处理 agent 之间互相刷信誉？谁判断一次退款到底是商家欺诈，还是用户恶意薅羊毛？谁防止成千上万个假 agent 注册账号给某个店铺抬轿子？

你一旦开始解决这些问题，就会需要身份系统、押金、仲裁、黑名单、保险、审计、治理委员会。于是平台又回来了。

而且还有一个入口问题。就算协议是开放的，商家网站也是开放的，模型也可以随便换，又有多少用户真的会自己跑一个本地 agent，到处扫描全网呢？恐怕大多数人还是用手机里默认的 agent，那么这就是新的平台位置：不是谁拥有商家，而是谁拥有用户的默认 agent。

但开源的 AI 机制能起到制衡和补充的作用。比如说我就听说，在某些边远的县城，人们是不用滴滴之类的打车平台的。要用车都是直接打电话给熟悉的司机，或者到一个司机群里发个消息，不让平台赚取差价。这种熟人小市场对平台没有很大的依赖。

我看这个「小群」机制完全可以用开源 AI 接管起来，稍微扩大规模。如果它能形成某种竞争，那就是好的。

平台最强的地方，是陌生人大市场；平台最弱的地方，是熟人小市场。平台最怕你能用别的机制解决信誉问题。

万维钢 回复：

现在毕业生人数越来越多，市场就业机会越来越少，学历贬值的局面下，你的确不能等拿到好工作之后再开始积累可托付性，而是必须先表现出一点可托付性，别人才敢给你机会。

这是我多次说过的一个建议：你需要拿「作品集」。你有没有什么完整的作品？哪怕是几段短视频、一个上架了的 APP，但最好是你真实解决过，并且完成交付的一个什么东西——给一个开源项目修一个小问题，帮老师整理一个数据集，给小商家做一个自动化工具，给一家目标公司写一份产品诊断，甚至把你学到的某个技术做成一个可复用的 Skill.md。

如果你问一问那些做事的企业家，你会发现现在中国不是人才过剩，而是人才不足：大量的毕业生什么都不会干，没有解决问题的能力，而且对做事没有激情——你要做的，就是证明你有这个能力。

就拿工程师来说，他们最在乎的就是这个人有没有动手能力，特别是手要快：今天有个想法，明天就去实践；今天有个问题，现场就给你解决。你要有这样的功夫，哪个单位都愿意用你。

要抓住在大学最后一两年和读研究生的这几年，利用这段时间找机会建立自己的作品集，最好在网上留下痕迹。无论是帮导师做的事、在单位实习，还是你自己折腾出来的小东西都可以。目标是让别人一看就能被你吸引到注意力；别人一问你是怎么做的，你能思路很清晰地表达出来。

万维钢 回复：

老实人遇到挫折总爱先找自己的原因，这其实也是一种科举思维：系统总是对的，只是我没达到系统的要求。是不是我表达不够好，是不是我不够成熟，是不是我应该再努力一点？

但现实很可能是系统有问题。如果你的领导已经决定做空你，那这就不是心态问题，这是定价权问题。

领导要做空你的地位，他会做三件事：减少你的信用、切断你的资源、降低你的可见性。

他可能不正面否定你，但让你永远做边角活；他可能口头表扬你，但关键场合不提你；他可能让你干最难的事，但成果出来以后变成「团队共同努力」；他可能让你承担责任，但不给你相应权限。

如果有以上表现，他已经辜负了你。那你就不要替一个不承认你的人创造资产了。你需要的不是什么调整心态和情绪。为什么是你调整心态呢？难道不应该是这个系统需要调整吗？

你要做的是重新获得行动感。这个场域不是你效忠的对象。你可以在这里继续拿工资，但从现在开始，你真正的任务是把自己从那个领导的定价权里解放出来。

1. 第一，保留证据。把任务、贡献、结果、沟通记录、关键节点都沉淀下来。不要指望别人凭良心记得你做了什么。职场里，没有证据的功劳，等于没有发生。
2. 第二，建立绕开领导的、更大的可见性。不要只让直属领导一个人知道你的价值。让协作部门、上级的上级、客户、外部同行，通过你的作品和数据知道你。你的价值如果只有一个人能证明，那他就拥有你的定价权。
3. 第三，积累可迁移资产。技能、作品、客户理解、行业判断、项目经验、人脉，这些东西要长在你身上，而不是只长在当前岗位里。一个坏系统最怕你变得可移动。
4. 第四，设定止损线。你可以努力沟通，可以争取机会，可以调整表达，但要给自己一个期限。如果到某个时间点，资源、评价、机会都没有改善，就不要继续向这个系统乞讨认可。

知道自己在积累证据、扩大可见性、建设可迁移资产、准备退出选项，你的情绪自然就变好了。