聊聊“容错空间”：为什么 AI 能画好图，却不容易搞好某些工作
最近在观察 AI 在不同领域的落地情况时，尝试把背后的逻辑抽象成一个简单判断：
AI 替代潜力 ≈ 容错空间 /（责任权重 × 验证成本）
不一定严谨，但用来理解“哪些工作容易被 AI 吃掉，哪些不太行”，还算顺手。
容错空间
不同任务对“不完美”的接受程度差别很大。
高容错空间的工作（插画生成、营销文案撰写、基础 UI 排版）：
结果差一点，通常只是“没那么好”
有一定偏差，整体价值仍然存在，甚至可能被当成风格
低容错空间的工作（外科手术中的实时操作决策、在轨航天器轨道参数调整、核心系统的控制与调度逻辑）：
问题不在于错多少，而在于能不能错
一旦越过阈值，后果往往是非线性的，直接归零甚至更糟
AI 的输出本质是概率性的，这在高容错场景不是问题，在接近零容错的场景就很致命。
责任权重
如果一项工作的失败后果涉及重大损失、法律风险或人身安全，责任归属就会变得很重要。
由于算法无法承担法律责任，只要最终责任仍然在人类身上，人类就不可能完全放手。 在高责任场景下，AI 更像是辅助工具，而不是决策主体。
验证成本
AI 是否真的省事，很大程度取决于“验证它对不对要花多少代价”。
验证成本低的任务（如画图）：
人类可以快速判断结果好坏
AI 的效率优势很明显
验证成本高的任务：
AI 给方案很快
但人类为了确认其在各种极端情况下都安全，往往要投入大量时间
当验证成本接近甚至超过自己处理的成本时，AI 的替代价值就会明显下降。
总结
目前 AI 主要擅长的是：
容错空间大
验证成本低
责任后果可控的任务
而在低容错、高验证成本、高责任权重的场景中，人类的深度介入短期内仍然很难被替代。
(AI 参与润色)
 | 1 metalvest 23 天前 via Android 单个任务越小，多个任务之间越独立，越不容易失败。任务耦合越高，token/算力消耗越大，越容易失败。生成一个大型风景图集和生成一部长篇漫画，验证成本都很低，但后者显然更容易失败。 |
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