【專訪】Tara Seshan：ChatGPT work 模式背後，野心才是稀缺資源

這場訪談值得留意的地方有四個。第一，AI 時代的 PM 該怎麼工作，她給了一個反直覺的答案：不是更嚴謹，而是更快試錯。第二，她對agent 時代的描述——從自己划船變成掌舵，而且很快會變成多人一起掌舵一群 agent——比市面上大多數說法都具體。第三，ChatGPT 裡那個讓人看不懂的切換介面，她解釋了背後的邏輯，以及 OpenAI 真正想去的地方。第四，她對寫作的態度，在 AI 全面滲透的當下，是少數真正說清楚哪裡該用，哪裡不該用的人。合起來看，這場談的不只是 AI 工具怎麼用，而是在工具都一樣的世界裡，人的判斷力和野心才是真正的稀缺資源。

◎快試錯而非寫論文，這才是現在 PM 的核心工作

Tara 說得很直：她以前在 Stripe 那種相對穩定的市場裡，可以用寫長篇推理文件的方式做決策，因為市場夠可預測，嚴謹的推論是優勢。但在 AI 產品裡，這套完全失效。市場變動太快，沒有人能把一年後的狀況想清楚，連三個月後都很難。她的結論是：與其花時間寫一份完美的策略文件，不如把最核心的假設說清楚，然後盡快做出可以給用戶試的東西。這不是放棄嚴謹，而是把嚴謹用在刀口上——最重要的那個問題是什麼，怎麼驗證它。PM 的工作從沒變過，只是現在這件事比其他任何事都更重要。

◎從划船變成掌舵，下一步是多人一起掌舵

她用一個比喻說得很清楚：未來的工作不是自己划船，而是掌舵——agent 做那些執行層面的事，人負責決定方向。而且這個掌舵的層級會越來越高，從指令層級，到目標層級，再往上。但她補了一刀，現在市面上很多人在談的agent loop，都是一個人對一個 agent，這還不夠自然。她說 OpenAI 內部已經在想的是多人協作的場景：你的 agent 和我的 agent 同時在工作，我們兩個人一起掌舵這群 agent。工作變成多人遊戲。這個描述比AI 幫你做事這種說法具體多了，也更接近真正會發生的事。

◎ChatGPT 裡那個切換介面，背後在想什麼

ChatGPT 目前有 chat 模式，work 模式，還有獨立的 Codex 介面，看起來很混亂。Tara 解釋：這不是最終形態，這是過渡期。她的北極星是用戶根本不需要選——你說出任務，系統自己判斷該用哪個模式。現在分開，是因為用戶對這些概念的熟悉程度不同，要讓不同背景的人都能上手。Work 模式的底層其實就是 Codex，只是拿掉了程式開發的 UI，讓它看起來不那麼像工程師的工具。她舉了公司內部財務團隊用 work 模式做複雜財務模型的例子——以前要靠特定專家才能做的事，現在整個團隊都能執行。這是她想把 agent 能力推給十億 ChatGPT 用戶的核心邏輯。

◎寫作作為思考工具，這條線不能讓 AI 越過

她把工作裡的寫作分成兩種：寫作作為思考，以及寫作作為匯報。後者她全部交給 AI，沒有猶豫。但前者——寫一份新產品的方向，一個策略判斷，一個帶點爭議的立場——她堅持自己來，從頭到尾。理由很實在：寫作的過程就是理清思路的過程，如果把這個過程外包給 AI，你以為你在思考，其實你只是在看 AI 思考。她還提到一個細節：她不會把一份文件寫到百分之百才拿出去，而是寫到七成，然後帶去讓需要認同的人一起把它從七成推到百分之百。完美的文件讓別人的想法彈開，粗糙的文件讓別人有地方著力。這個觀察，在 AI 可以一秒生出一份看起來很完整的文件的時代，反而更值得記住。

工具的天花板在快速升高，但大多數人的野心還停在原地。Tara 說得很乾脆：能力的邊界已經擴大了，限制你的不再是你能做什麼，而是你敢不敢想得更大，更快。這不是激勵演講的套話，這是她在 OpenAI 觀察到的真實現象——用 AI 工具用得最好的人，不是用它來省事，而是用它來做以前根本不敢想的事。人的判斷力，品味和野心，才是這個時代真正稀缺的東西。