别急着等下一代模型，先算这笔账

被朋友安利了 AI 等待方程，试试看到底好不好用。名字挺唬人，其实就一个问题，现在用 AI，还是等下一代模型。

等待方程最早来自科幻作家 Robert L. Forward，后来被 Andrew Kennedy 扩展，如果技术还会变强，等一等可能更划算。放到项目里，就是算一笔账，等待有成本，提前用也有风险。

技术进步很快时，等待计算很容易变成一种偷懒的暴政。

Ethan Mollick 这句提醒挺狠。工程上我也同意。很多人真正难的是面对“现在就能跑通一个最小流程”。最小流程就是先拿少量任务跑一遍，看模型能不能用、错在哪、人要不要兜底。

这个教程做一个“AI 等待判断表”。假设你要决定客户反馈摘要、简历分类、测试报告生成现在做，还是等模型升级。

先对比两个方案。方案 A 现在做，用当前模型，先跑 10 条样本，记录耗时、错误、人工复核时间。方案 B 等下一代，假设模型升级后准确率提升，但你得停掉项目，承担等待期的机会成本。机会成本就是这段时间不干，少赚多少、多错多少、多耗多少人。

新手用表格，熟一点也可以用终端。这里先给最直观的做法。打开表格软件，点 A1 输入 任务，B1 输入 数量，C1 输入 现在做每条省几分钟，D1 输入 等待天数，E1 输入 每天机会成本，F1 输入 下一代提升比例。填一行示例，客户反馈摘要、20、20、30、10、10%。G1 算现在总节省，B1 * C1；H1 算等待成本，D1 * E1；I1 算下一代额外收益，G1 * F1；J1 算净差，G1 - H1 + I1。

按这组数字，G1 显示 400，H1 显示 300，I1 显示 40，J1 显示 140。正数代表现在做更划算。

我这边跑了一下类似小样本，结论不神秘。多数日常任务里，等待收益很难覆盖停摆成本。

真正值得等的，通常是模型能力存在硬缺口，比如长文本读不全、图片视频处理不好、结构化输出经常跑偏。结构化输出就是按固定字段出结果，比如日期、金额、甲乙方。

这里有几个坑。

只算模型分数，不算人工复核。跑分显示提升，不代表你的脏数据不会翻车。客户反馈里一句“这个方案还行但别推了”，模型可能直接判成正面。

把等待天数算成日历天数，没算团队停摆。项目停 30 天，会少省 30 天工时，还会丢掉试点窗口、客户信任和内部立项机会。

没有验收标准。简历分类错一次，你可能要重跑一批。验收标准就是把“什么算对、什么错、错了谁兜底”写清楚。之前我回复 WorkBuddy 归档分错岗位那帖，核心问题是缺典型样本。

把“等下一代”当成逃避。很多项目的问题在于没拆小。你让它“自动生成高质量报告”，它当然不稳。你让它“抽取合同里的金额、日期、甲乙方”，成功率会高很多。

我的判断是先跑 10 条，再决定要不要等。如果 10 条里有 8 条能用，就先把流程、记录、回滚机制搭起来。回滚机制就是出错后能退回上一个版本。如果 10 条全错，再等也可以。

接下来一年，多数团队会先跑通最小流程，把失败样本整理进验收标准。等待方程会从战略口号变成项目预算表。

真实任务丢进表格跑 3 个案例，挑最脏的任务做 10 条人工标注，写清错误类型。

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📌 本文编译自 Hacker News，原文：https://xendo.bearblog.dev/the-wait-equation/

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