AI先淘汰的可能不是程序员,而是“纯管理者”!马斯克团队:要淘汰只会传话的管理者,经理必须亲自做工程,模型也不能自己给自己打分

原创 姜篇 2026-09-18 17:39 日本

AI先淘汰的可能不是程序员,而是“纯管理者”!马斯克团队:经理必须亲自做工程,模型也不能自己批改作业

编辑 | 姜篇

肖特韦尔:“Everybody does a thing, not just manage. No such thing as just a manager. You got to do the thing that you're managing.”

肖特韦尔:每个人都必须承担具体工作,不能只负责管理。SpaceX没有“纯管理者”:你管理什么,就必须亲自参与什么。

最近马斯克团队在All-In Podcast上参加一场访谈。

肖特威尔说的“亲自参与”,不是偶尔帮工程师看看方案。管理软件团队的人要能进入代码和系统,管理制造团队的人要能走进生产现场。

备注:格温·肖特韦尔是马斯克团队最核心的搭档之一,现任SpaceX总裁兼首席运营官。她谈到的管理方法,可以看作马斯克团队真实运行方式的一部分。

在SpaceX,经理不能只开会和追进度。带软件团队的人要懂软件,带制造团队的人要进入生产现场。肖特韦尔把这类管理者称为“球员兼教练”:既要带队,也要亲自解决问题。

马斯克随后把相同的逻辑放到了AI模型上。

马斯克:“Instead of grading your own homework, you would at least have competitors grading your homework.”

马斯克:不能再由AI公司自己批改自己的作业,至少应该让竞争对手参与检查。

一个针对工程团队,一个针对AI模型,两人的要求其实很接近:管理者不能只转发信息,模型公司也不能只拿自己的评测证明自己安全。

AI进入开发团队以后,编码、测试、任务跟进和信息整理都在变快。受到挤压的未必是程序员,也可能是那些不懂技术、不参与验收,只负责在不同团队之间传话的“纯管理者”。

以下为访谈内容,我们进行了翻译与整理。

SpaceX已经不只是一家航天公司,还是AI公司

肖特韦尔对SpaceX现在的定义很直接。

肖特韦尔:“It's as much an AI business as it is a space business.”

肖特韦尔:SpaceX既是一家航天公司,也是一家AI公司。

她不是在说SpaceX要顺手做一个聊天机器人。AI已经进入火箭研发、计算中心和模型工作,也在改变公司如何调动工程师。

肖特韦尔:“If you're not using AI, if you're not leading AI, you run the significant risk of being irrelevant.”

肖特韦尔:如果不使用AI,也不能在AI上保持领先,就可能变得无关紧要。

肖特韦尔谈AI与SpaceX未来的关系

主持人接着问,下一代火箭是否会越来越多地由AI参与构思、设计和制造,甚至最终走向“100%由AI完成”。肖特韦尔回答:“Yes.”

肖特韦尔回应AI是否会更深地进入火箭设计与制造

这是她对未来的预期,不等于今天的SpaceX火箭已经100%由AI设计。真正重要的信号是,AI不再只是写文档或补代码的辅助工具,它开始进入硬件、制造和复杂工程的主流程。

SpaceX不存在“纯管理者”

聊到SpaceX的管理方式,肖特韦尔先给了一个边界。

肖特韦尔:“Everybody does a thing, not just manage.”

肖特韦尔:每个人都要亲自做一件事,不能只负责管理。

肖特韦尔:“You got to do the thing that you're managing.”

肖特韦尔:你必须亲自做你正在管理的那件事。

肖特韦尔说,SpaceX的管理者必须同时是一名实干者

主持人用了一个词:“player-coach”,球员兼教练。

他可以拆任务、做决定,也得看得懂技术方案,知道哪个风险不能接受。团队卡在故障里时,他不能只催一次进度,还得能进入现场帮忙判断。

Agent会继续代替信息整理、任务跟进和部分协调工作。只靠信息差获得存在感的管理岗位,价值会越来越难证明。能够进入工程现场、清除阻力并对结果负责的人,才能继续带好团队。

AI减少了信息中转成本,也把管理者的价值推向理解系统、清除阻力、参与验收和承担结果

管理者要把工程师的八小时还回来

肖特韦尔对管理工作的定义也很实际:找到最好的人,把难题交给他们,然后把挡路的东西拿走。

肖特韦尔:“Management's job is to clear the chaff and the friction from their day.”

肖特韦尔:管理者的工作,是把员工一天中的杂事和阻力清掉。

肖特韦尔:“Engineers actually get to engineer 10 hours a day instead of two hours a day.”

肖特韦尔:让工程师每天真正做10小时工程,而不是只有2小时。

肖特韦尔谈管理者如何减少工程师日常工作中的阻力

她谈的是一天里的时间如何分配,不是要求工程师额外加班。

在很多大公司里,工程师只有两小时能安静地写代码、做设计或查问题,其余时间被会议、审批、汇报和不断切换上下文吃掉。

Agent能写得更快,如果需求仍然含糊,测试环境仍然难用,上线仍然需要逐级找人签字,团队得到的不会是十倍产出,而是更多等待中的代码。

这时候,管理者最值钱的工作不是再加一层Agent使用报表,而是把验收条件写清、把环境修到可执行,再给工程师留出连续思考的时间。

工程师不能只守着自己的模块

SpaceX遇到棘手的任务时,会把人从原来的团队抽出来。

肖特韦尔:“We definitely move people around a lot.”

肖特韦尔:我们确实会频繁调动人员。

她举了计算中心的例子。项目需要在很短时间里增加人手,发射团队和其他部门的工程师会过来帮忙;SpaceX的一些工程师也参与过AI模型的工作。

肖特韦尔谈SpaceX在发射、计算中心与AI模型项目之间调动工程师

这种流动不要求每个人同时精通火箭、芯片和大模型。它要求工程师能快速进入陌生系统,看懂服务边界,判断问题在哪里,再用工具把结果做出来。

对软件开发者来说,这会改变“熟练”的含义。

只熟悉一个框架的API不够,还得能读日志、看测试、理解部署链和回滚条件。Agent可以补上陌生语法,它不会自动告诉你这次改动会不会让下游系统在高峰期失控。

模型也不能自己批改作业

马斯克加入对话后,话题转到了AI安全。他提出一个方案:让头部AI公司在模型发布前互相测试。

马斯克:“Have the major AI competitors test each other's models.”

马斯克:让主要AI公司相互测试对方的模型。

马斯克:“Competitors grading your homework.”

马斯克:让竞争对手来批改你的作业。

马斯克建议头部AI公司在发布前相互测试模型

这种“同行评审”不是让OpenAI把模型权重发给Anthropic,也不等于强制开源。马斯克后面进一步解释,公司可以在发布前提供API访问,让对手把自己的安全测试工具跑一遍。

关键在于测试方法不同。一家公司的内部评测可能长期围绕自己熟悉的风险设计,对手的测试工具、攻击思路和奖励设计不同,更容易碰到没见过的失败方式。

提前开放API、交叉运行安全测试、报告问题并修复

安全的瓶颈不只是少几个人

马斯克对当前风险的判断并不乐观。

马斯克:“The danger of AI is very significant at this point.”

马斯克:到了这个阶段,AI的危险已经非常显著。

马斯克:“We need to do better with AI safety.”

马斯克:我们必须把AI安全做得更好。

马斯克谈当前的AI风险与安全问题

主持人问,是不是只要增加更多人工审查,就能把风险挡住。马斯克把注意力放在了另一个位置。

马斯克:“Maybe not more humans, but the reward function design.”

马斯克:问题可能不在于增加更多人,而在于奖励函数是怎样设计的。

这个区别对开发团队同样重要。

给Agent后面再坐一个人,不会自动获得安全。如果任务目标只写“让测试通过”,它可能会绕开测试、改掉断言,或用一个能过关却不能上线的方案完成任务。

团队得把“完成”写得更具体:关键测试必须由独立流程运行,运行时指标不能退化,高风险操作需要人工批准,失败后能够回放过程并撤回改动。

模型发布前,对手要先拿到API

马斯克后面把“互审”讲得更具体。

马斯克:“Provide API access in advance of the model release.”

马斯克:在模型发布前,先提供API访问权限。

马斯克设想在模型正式发布前,先把API提供给其他头部AI公司测试

如果测试发现严重问题,发布方应先修复。如果它拒绝处理,测试方可以对外公开风险。一旦模型造成真实伤害,现有的产品责任也应发挥作用。

这套方案会面临很现实的问题:竞争对手能不能信任,测试权限如何隔离,什么级别的风险才能阻止发布,谁来防止公司利用安全理由拖慢对手。

评论区:纯管理者该消失,模型互审会不会变成商战

一位网友把“SpaceX没有纯管理者”当成整场访谈里最大的收获。

YouTube网友认为,管理者必须同时承担工程任务,是一个很有力的组织理念

另一位网友关注的是创新速度和反馈质量之间的矛盾。

YouTube网友认为,组织跑得快还不够,也需要能够挑战假设和暴露错误的反馈机制

对马斯克提出的模型互审,评论区没有一边倒。有人直接认为,让竞争对手相互测试只会拖慢发布速度。

YouTube网友质疑模型互测会拖慢AI公司的竞争速度

还有人问了一个更难解决的问题:竞争对手会不会利用安全审查,把对方的模型全部判成“不安全”?

YouTube网友质疑,商业利益会不会破坏模型互审的中立性

写在最后

AI会压缩多少程序员岗位,还没有人能给出一个靠谱的数字。SpaceX内部已经在做的事,更值得开发团队看。

经理回到工程现场,不再只做信息中转;工程师跨过固定模块,围绕难题重新组合;模型走出自家的评测套件,交给不同的测试方法挑错。

这三个动作都在提高同一个门槛:你不能只证明自己完成了动作,还得证明结果经得起检查。

所以,AI进入工程团队后,最先感到压力的未必是亲手解决问题的程序员。只负责开会、派任务和收集周报,既不理解系统,也不对结果负责的“纯管理者”,可能会更早被挑战。

参考链接:

https://www.youtube.com/watch?v=iwBOQeFPAwg&t=21s

——好文链接——

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