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图文Ethan Mollick：AI 委派效果取决于成功率与验收成本
Mollick：AI委派、验收成本与创业原型案例
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Ethan Mollick 认为，AI 能否帮你省时，不只看它做得快不快，还要看成功概率以及提示、检查和返工的成本。他以宾夕法尼亚大学一门四天创业课为例：学生用 Claude Code、Google Antigravity 做原型，并借助 ChatGPT、Claude 和 Gemini 完成构思与市场分析；成果走得很远，但还不是成熟创业项目。有效委派的关键，是把目标、交付物和验收标准说清楚，而领域经验能帮助人判断结果是否可靠。
继续看关键要点
- Mollick 引用 GDPval 的任务设定说明验收成本的重要性：专家平均需 7 小时完成任务，AI 输出只需几分钟，但专家仍需约 1 小时检查。按文中描述的“提示、检查，失败时自己完成”流程，GPT-5.2 Thinking 和 Pro 模型以 72% 的胜平率对应平均节省 3 小时；实际结果因任务而异。
- 文中建议的委派说明应覆盖：要达成什么及原因、授权边界、完成标准、所需交付物和阶段性产出，以及交付前应检查什么。
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