作者在休假期间思考现代管理理论及其在“AI”工具中的应用，认为分析高变异性的生产力干预措施可能有趣。然而，现实情况是，当今企业并不真正关心管理、生产力或成本，而是更关注对劳动力的控制和股价，忽视了现代管理理论及其相关领域。现代管理理论本身并不现代，且在实际中并未得到有效应用。

标题：别再假装管理者和高管关心生产力了

主要内容：

作者在夏季休假期间，思考了现代管理理论以及如何用这些理论来模拟“AI”工具的应用。然而，现实情况是，企业并不真正关心管理、生产力或成本，他们只关心对劳动力的控制和股价。现代管理理论起源于二战时期的美国，并在日本的重建过程中成熟，但如今已被科技行业和金融化趋势所忽视。

具体例子： 1. 开放式办公室：已被多次证明会损害生产力、专注力、协作和员工福祉，但能降低房地产成本和加强员工监控。 2. 远程办公：在生产力方面与设计合理的办公室相比并无明显优势，但能改善员工睡眠模式，降低办公室成本。然而，由于远程办公增加了监控难度，高管们并不热衷。

AI工具的分析： 即使大型语言模型能提高20%的生产力（可能性不大），这仍然远低于现代工作场所对生产力的负面影响。如果这些工具反而降低了生产力，企业也已经表明他们并不在乎。控制力和股价才是他们唯一关心的。

作者的困境： 对于那些关心如何改进工作方式，特别是开发更好软件的人来说，是否还有既关心做好事情又有能力改变实践的受众？虽然可能有一些中小型企业或大公司中的个别部门会重视良好的管理，但他们不太可能全面采用生成模型。

不使用生成模型的理由： - 存在明显的金融泡沫。 - 锁定效应是真实的问题。 - 成本已经高于许多企业的合理范围。 - 环境影响显著。 - 政治风险（与专制政府合作、承诺使模型“不那么觉醒”、攻击劳工等）。 - 管理层的宗教性（奇点、加速主义、长期主义等）让人质疑他们的决策是否理性。

结论： 对于那些已经决定使用大型语言模型的人来说，说服他们这些工具对工作场所和经济有害几乎是不可能的。因此，详细分析这些工具的潜在影响是徒劳的。那些需要听到这些分析的人不会听，而那些愿意听的人已经选择退出这场泡沫。

技术分析： 1. 任务序列作为向量：如果工作被建模为一系列任务，每个任务的持续时间和结果都有一定的变异性，整体序列的变异性将小于单个任务。如果变异性是对称的，随着序列变长，整体影响将趋向于零。 2. 排队理论：组织中的工作可以被建模为序列和队列。队列的设计对等待时间有非线性影响，高变异性会降低系统的过载点，增加项目延迟和失败的风险。

最终结论： 从系统和组织层面来看，这些工具在各个方面都显得不利。然而，由于“AI”现在已成为强制要求，这些问题可能已经深深嵌入科技行业的基因中，这令人担忧。

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1. 公司内部效率与股价脱节

   • fatbird 指出，尽管霍尼韦尔内部存在低效和浪费，股价却持续上涨，表明公司内部生产力和股价之间没有直接关系。
   • kenjackson 补充道，股价和利润往往取决于“更大的”因素，而非生产力，如谷歌和特斯拉的成功并非源于生产力。

2. 管理者对生产力的态度

   • burnte 认为，优秀的管理者确实关心生产力，并努力提升员工效率，而糟糕的管理者则更注重权力和控制。
   • tptacek 指出，管理者通常过于关注短期生产力，而忽视长期后果。

3. 生产力的最大化与效率

   • jackero 强调，最大化生产力需要全面分析任务并优化流程，但大多数人只在迫不得已时才会这样做。
   • paulcole 则认为，环境问题不应成为反对生产力的理由，因为即使没有大型语言模型，环境问题依然存在。

4. 大型语言模型（LLM）的局限性

   • mocwaswronged 批评 LLM 无法替代人类智能，且在企业中被滥用，导致短期利益优先于长期质量。
   • didibus 质疑 AI 是否能带来真正的增长，认为成本削减有限，增长需要新产品和新市场。

5. 工作的意义与个人动机

   • Buttons840 探讨了工作中个人意义的层次，从理想化的有意义工作到仅为赚钱而工作的“地狱模式”，并指出公司自毁行为使员工难以找到工作意义。
   • taeric 认为，短期结果往往能预测长期进展，团队持续努力比任何单一因素都重要。

6. 股价与公司健康的关系

   • ratelimitsteve 指出，股价不仅是公司盈利能力的反映，还受到投资者信心和市场波动的影响，导致股价与公司实际健康脱节。
   • wheelerwj 批评文章中的逻辑漏洞，认为不应仅凭域名就认定某人为专家。

总结：评论围绕公司内部效率、管理者态度、生产力优化、AI 的局限性、工作意义以及股价与公司健康的关系展开，观点多样且相互补充。