Tobi Lütke：AI 负责产出，人负责判断和担责

为什么值得读

Tobi Lütke 是 Shopify 创始人兼 CEO。2025 年 4 月，他在内部备忘录里把“本能地使用 AI”定为全员的基本要求，是最早这样做的大公司 CEO 之一。一年半之后，他第三次上 The Knowledge Project，讲这套要求落地后的样子：内部 AI 同事 River 怎么工作，他自己怎么用 AI 做决策，以及 AI 让哪些事变得更糟。对正在推动团队用 AI 的管理者，这是一份难得的一线实况。

核心观点

1. 01

   AI 同事只在公开频道工作，好让人旁观学习

   “one of the most important skills for people to build is this reflexive reaching for AI and using it well”

   “眼下人们最需要练就的技能之一，就是本能地伸手去用 AI，而且用好它。”

   谈为什么规定 River 只在公开频道里工作

   我们的解读River 是 Shopify 的内部 AI，有名字、有头像、有记忆，被允许在别人提出蠢要求时直说“这很蠢”。把它限定在公开频道，是为了复刻办公室里“耳濡目染”的学习，让新人看老手怎么用。他口头估计，公司里“可能高达约 50%”的代码合并请求是从聊天对话里产生的，这是估计，不是统计口径。

2. 02

   AI 不替他拍板，只负责搭好做判断的环境

   “I use it for creating the right environment for judgment. ... Machines can't take responsibility.”

   “我用它来为判断创造合适的环境。……机器没法承担责任。”

   回答“AI 的推理是否已经比你强”

   我们的解读他的做法是让 AI 幕僚组建一个五六人的“小型评议会”，分别从数据、论文、商业、工程角度分析，再交给多个不同的大模型交叉论证、汇总，花十几二十美元、半小时拿到结论。但他强调，拍板和担责仍是人的事，这也是他认为 CEO 不会被 AI 取代的原因：机器犯了错，没有人能被追究。

3. 03

   AI 时代偷懒的新形态，是产出过量

   “the failure case now of lazy work is not lack of output. It's actually over output now.”

   “现在偷懒的失败形态不再是产出不足，而是产出过量。”

   回答“AI 有没有让公司里的事变得更糟”

   我们的解读内部管这叫“slop grenade”（垃圾手雷）：随手让 AI 做出一个改动或一封长邮件，自己没细看就扔给同事，审阅和压缩的成本全转嫁给了别人。这和外部研究里说的“workslop”是同一个问题，说明即便在最拥抱 AI 的公司，这道坎也绕不过去。

4. 04

   最对的路，往往是没有即时反馈的那条

   “I find a very high correlation between the right path and the ones that don't have feedback loops attached.”

   “我发现，正确的路和那些没有反馈回路的路之间，相关性非常高。”

   与主持人争论直觉是否需要快速反馈

   我们的解读他的逻辑是：难的不是在对错之间选，而是在五个都说得通的选项里选。其中能在本季度看到收入的那一个最诱人，人人都会选它，这就是短视。他当年把盈利的滑雪板网店做成电商平台，也是放弃了“局部最优”。这套说法有创始人身份的前提：不必每个季度向谁证明自己。

5. 05

   靠加东西改不好系统，要修剪、要“重新创立”

   “You cannot make things better and better by adding stuff. You can't. You must prune.”

   “靠不断加东西，是没法让事情越来越好的。不可能。你必须修剪。”

   谈 SpaceX 猛禽发动机的迭代

   我们的解读他拿猛禽发动机一代比一代管线更少、性能更高做例子，主张部门有时也需要一次“重新创立”，推倒重来做 2.0 版。他认为大公司失去竞争力，常常是因为问题都靠层层叠加来解决，最初的意图被埋进了“沉积层”。

观点追踪

和 Tobi Lütke 过去的说法相比：

• 不变2025 年 4 月的内部备忘录把“本能地使用 AI”定为全员基本要求；这次他仍把“本能地伸手用 AI”称为最重要的技能之一，River 只在公开频道工作，正是为此服务的机制。
• 新公开承认 AI 让一些事变得更糟：偷懒的新形态是产出过量，团队内部已经给它起了名字“slop grenade”。
• 不变他在第一次上这档节目时说“书是人生的作弊码”，这次说这一点没变，但他已经基本不读新近出版的书，只读经过时间检验的旧书。
• 新对超级智能的看法：它不会是“云开雾散、号角齐鸣”的一天；城市和社会这样的集体本就是超级智能，AI 只是往里注入更多智能。

对你的启发

• 如果团队在推 AI，试试把共用的 AI 助手放进公开频道，而不是各自私聊：好用法会被旁观、被复制，坏用法也更早暴露。
• 立一条规矩：AI 做出来的东西，提交人必须自己读过、能为它负责；把“没看就转发”的长文和改动当作新型偷懒来管。
• 做重大决策时，列出所有说得通的选项，标出其中唯一能在短期见效的那个，然后专门问一句：我们选它，是因为它对，还是因为它最好交代？

延伸阅读

• 原始材料 Tobi Lütke：“本能使用 AI”备忘录发出一年后的回顾（X，2026 年 4 月） 2 分钟

  他本人回看 2025 年 4 月那份备忘录，说它在公司内部带来了巨大变化，可以和本期的一线描述对照着读。

• 背景 HBR：AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity（2025 年 9 月） 8 分钟

  BetterUp Labs 与斯坦福的调研，给“产出过量”这个问题提供了数据和管理建议，正好对应他说的“slop grenade”。

• 对立观点 McKinsey Quarterly：Strategic decisions: When can you trust your gut?（Kahneman 与 Klein 对谈） 15 分钟

  两位决策研究大家认为，直觉是否可信取决于环境是否有规律、有没有机会从反馈中学习，与他“没有反馈的路往往才对”的说法形成张力。

• 背景 Omarchy 官网 5 分钟

  他日常使用、并参与维护的 Linux 发行版，由 Ruby on Rails 作者 DHH 发起。他把“对着 AI 说出愿望，系统就照此改变”看作软件的未来，也是 Shopify 的方向。