junior之死，与一个行业嘅慢性自杀｜林一一

上个月同团队开会，倾紧请唔请多个新人。我顺口讲咗句：「上次𠮶个junior都做咗年几，做熟咗㖞。」枱头一片静。然后最资深𠮶位同事，慢慢咁同我讲：「佢上星期递咗信。话喺度做咗年几，觉得『差唔多』，想去外面睇下。」我𠮶刻嘅表情，大概同股民见到自己只股票停牌差唔多。

请junior有几痛苦？

你要明白，请一个junior系几痛苦嘅一件事。收几百份resume，拣到眼蒙；见足几轮candidate，由「呢个有潜质」见到「点解全香港啲后生都系咁」；终于请到一个似样嘅，仲要安排一位senior同事做佢mentor，喺唔同项目入面手把手咁带——目的好单纯，一系想佢喺实质工作入面学嘢，真真正正摸到每个项目背后嘅要求；二系想佢唔好斋听，实质操练下保持下新鲜感。

听落好理想系咪？现实系另一回事。老实讲，啲嘢senior自己做，快十倍。后生仔无经验，做嘢一定有大大小小嘅错——错个数、会错个意、捉错个重点。senior带佢，等于做多一份功课：自己𠮶份要做，仲要帮佢execute、帮佢check、帮佢补镬。带到后尾，啲senior根本唔想带新人，宁愿自己OT。

更弊嘅系，junior呢样嘢，「保鲜期」通常得一两年。佢哋喺一间公司坐到第二年，就会递信。对我哋嚟讲，即系啱啱先将佢教到「可用」𠮶一刻，佢就走。两年嘅时间成本，连同senior为咗带佢而挨嘅OT、沟通压力、项目风险——一笔勾销，倒落咸水海。

所以当AI出现𠮶阵，我哋team几乎系松一口气。以前交俾junior𠮶啲嘢——爬数据、砌benchmark、执格式、查披露要求、整第一稿——AI而家基本上做晒。而且只要你个prompt落得啱，个outcome九成九唔会错。唔使check咁多，唔使补镬，重点系：AI唔会辞职。

然后倾倾下，我突然间静咗。因为有条问题，喺枱面上无人敢问：一个由头到尾都未曾撞过板、未曾错过、未曾喺真实项目入面瘀过嘅人，佢日后点样变成一个独当一面嘅senior？佢嘅经验，由边度嚟？如果全行都唔再请junior——咁十年之后，边度生得出senior？

最讽刺𠮶个「S」

呢条问题，表面睇系HR问题，系请人嘅问题。但企业嘅角度，叫人力资本嘅可持续性（human capital sustainability）。最讽刺嘅系，正正系我哋成日叫客户要做好𠮶个「S」。

ESG入面个S，Social，讲嘅唔净止系你对外做几多义工、捐几多钱。佢入面有一条好核心嘅嘢，叫人才发展同接班规划（talent pipeline & succession planning）。我哋日日同上市公司讲：你唔可以净系靠几个core老臣子撑住盘生意，万一佢哋退休、跳槽、出事，你盘嘢就冧——呢个叫key person risk，系实实在在要披露嘅一项风险。

于是好笑嘅画面出现喇：一班ESG顾问，一边收客户钱，教佢哋点样做好人才梯队、点样管理key person risk、点样确保企业「可持续」；一边喺自己间公司，亲手将自己条人才梯队嘅最底𠮶级（aka junior）斩到一个都唔剩。

我哋唔系唔识。我哋系明知。但每一个个别嘅决定，睇落都系啱嘅。请junior贵、慢、易走、要带——呢个系cost。用AI平、快、唔走、唔使带——呢个系saving。每一个季度，每一张report埋数，AI都赢。所以每一个理性嘅老板，都会选AI。

当全行每一个理性老板，都喺度做紧同一个理性决定：大家一齐唔再培养junior，个结果就一啲都唔理性。十年之后，市场上面会出现一个senior嘅大断层。到时你想请一个有十年经验、识同董事局拍枱讲真话、识喺一场各方角力嘅会议入面捉到边个讲大话嘅顾问。对唔住，无货。因为𠮶一批人，喺今日，根本无人俾机会佢哋由junior行起。

呢个喺风险管理上面有个名，叫集体理性，个体灾难的反面——个体理性，集体灾难。每一步都计到尽、都「optimize」咗，最后行落个悬崖。AI帮我哋把成本optimize到极致，但optimize走嘅𠮶样嘢，系下一代嘅判断力。

讲唔出口嘅最重要

要讲清楚我哋究竟optimize走咗啲乜，借一个人就够：Michael Polanyi，匈牙利裔嘅科学家兼哲学家。佢有一句话，后嚟啲经济学家成日攞嚟形容自动化嘅极限：「我哋知道嘅，远多于我哋讲得出嘅」（We know more than we can tell）——即系著名嘅Polanyi悖论。

人类最值钱𠮶种知识，往往系讲唔出口嘅。你识睇一个董事局主席嘅面色，知道佢句「我哋再研究下」其实即系「想都唔好想」。但你冇办法将呢种判断，化成一条prompt。呢种嘢，叫做默会知识（tacit knowledge），而佢唯一嘅学习方法，就系：撞板、出错、被人闹、补镬、再嚟过。

junior𠮶两年爬数据、砌报告、被senior改到一头烟——表面系喺度做啲「AI都做到」嘅低增值嘢；但实际上，佢喺𠮶个过程入面，偷偷吸收紧一啲冇人写得低、冇人教得到嘅嘢：边个客嘅数据要小心、边度系红线、边度有伏。AI做到𠮶part，叫explicit knowledge，可言明、可复制；AI做唔到𠮶part，正正就系tacit knowledge。最阴湿嘅地方系：tacit knowledge，系喺做explicit work嘅过程入面，免费附送、潜移默化咁长出嚟。

所以当你用AI取代咗junior𠮶份explicit work，你以为只系悭咗啲闷工，但你连𠮶份「免费附送嘅默会知识培训」都一齐cut埋。你斩走嘅唔系一份junior嘅人工，你斩走嘅系一条senior嘅成长路径。

越自豪越易被取代

但讲咗咁耐，我都唔想将支箭射晒去个别老板度。因为我哋成个ESG行业，本身就有个更深嘅盲点：我哋一直都系用「量」嚟衡量自己嘅价值。
呢行嘅KPI系咩？系一年出几多份报告、跑几多个framework、攞几多个奖、补几多页披露。客户睇你交几厚一叠嘢，老板睇你billable hours够唔够数。整个行业嘅自我认同，都建立喺「我哋产出咗几多文件」之上。而AI最叻嘅，恰恰就系产出文件。

于是一个好荒谬嘅画面出现喇：当AI可以一夜之间帮你生十份报告、砌一百个benchmark——如果你成个行业嘅价值都系用「产出量」嚟计，咁恭喜你，你亲手证明咗：你哋大部分人嘅工作，AI做得到，而且做得快过你、平过你、靓仔过你。你越系自豪自己「做咗几多」，你就越系喺度宣布自己「几容易被取代」。

AI之后，顾问剩低咩？

咁究竟系咩？呢个正正系我哋成个行业，而家最应该停低嚟谂嘅问题：当AI接手晒啲「量」，ESG这个行业，未来对人才嘅「质」同「量」，到底有咩需求？

老老实实，未来行业对junior𠮶种「爬数据、执格式、砌第一稿」嘅人手需求，一定大跌——呢个系必然嘅，逆唔到，AI做得到嘅嘢，市场唔会再愿意俾钱请人做。否认呢一点，系自欺欺人。

但「质」呢？「质」嘅需求，系不跌反升。因为当所有人手上都揸住同一部AI、generate到同一种四平八稳嘅报告𠮶阵，行业真正缺嘅，已经唔系「识整报告嘅人」，而系识问问题嘅人、识判断嘅人、出咗事肯孭飞、肯负责任嘅人。呢啲，就系AI帮到你之后，顾问仲剩低嘅价值——亦都系，呢个行业如果想行得长远，无论如何都要守住嘅特质：

第一，系判断力。AI俾到你答案，但俾唔到你「应唔应该信呢个答案」嘅判断。框架系死嘅，每间公司嘅处境系生嘅，边样material、边样系伏、边条红线踩唔得——呢种判断，AI学唔到，因为佢从未孭过后果。

第二，系问问题嘅能力。AI系一部答题机器，你问乜佢答乜。但成盘ESG工作最值钱𠮶一步，从来系「问啱条问题」——而问啱问题，需要对行业、对人性、对权力关系嘅理解。framing永远系人嘅工作。

第三，系孭得起责任。 呢样最朴实，但最关键。AI唔会辞职，但AI亦都唔会负责。一份报告出事，唔可以叫AI去面对监管、去同董事会交代、去喺自己块招牌上面孭住个污点。可以孭飞、肯孭飞𠮶个人，先至系专业之所以为专业嘅核心。

换句话讲，AI唔系嚟取代顾问。AI系嚟逼我哋谂清楚：剥走晒啲AI都做到嘅嘢之后，一个顾问，究竟仲剩低啲咩？而剩低𠮶啲，先至系我哋本来就应该收钱嘅嘢。

悭返时间去望远啲

正面啲睇，呢度其实藏住一个好难得嘅机会。AI悭返嘅，唔净止系成本，仲有时间——啲本来消耗喺爬数据、执格式、砌benchmark嘅钟数，而家攞返晒喺手。问题系，我哋打算攞𠮶啲时间嚟做咩？如果只系攞嚟接多三个client、出多五份报告，咁我哋不过系将自己变成一部碳基嘅AI，继续喺「量」嘅死胡同度兜。

但如果我哋够醒，呢啲时间应该攞嚟做返一啲，过去十年我哋一直话「无时间做」嘅嘢：抬起头，认真观察、了解、思考——香港，以至成个亚洲嘅可持续发展，究竟行紧去边度？我哋嘅监管同欧盟差几远、差喺边？大湾区嘅供应链转型有咩真实阻力？东南亚嘅碳市场系咪又一场泡沫？呢啲问题，AI答唔到，但偏偏系推动成个行业向前行、最需要有人坐定定去谂嘅嘢。顾问真正嘅升呢，唔系手快咗，而系终于有条件，由一个「执行者」，变返一个「思考者」。

判断力、问问题嘅能力、孭责任嘅胆量，以至呢种抬起头睇远少少嘅眼界，呢几样，全部都系默会知识，全部都要靠一个人由junior做起、撞够板、瘀够次，先培养得出。

留低肯孭飞𠮶个

开头𠮶位递信嘅junior，临走前send咗封email多谢我哋嘅栽培。我望住封email，谂起team𠮶句「AI唔会辞职」。系，AI唔会辞职，唔会嫌闷，唔会做咗两年觉得「差唔多」想去外面睇下。但AI亦都永远唔会喺一份出晒事嘅报告下面，签返自己个名。

到𠮶一日，我哋至会发现，原来成个行业最值钱嘅，从来唔系𠮶个唔会辞职嘅——而系𠮶个，肯留低孭飞嘅。

林一一