昨晚做了一场 weir 梦，大约是最近工作压力忒大，脑子快转不动了。梦里我在灶台间，预备做饭，但那个大铁锅突然就“哐当”一声，哐当，哐当……漏了。刚倒好半锅水，那股子热气腾腾的劲儿就被泼飞了，洒在地板上，我也顾不上擦，只顾着往旁边挤。 这锅是我那会儿偷偷拿去练手炒那些奇怪怪的菜——肉末豆腐、红烧肉、还有今天厨师长特意塞给我的“全麦鱼丸”。
按理说菜还没动，锅子稳如泰山，可一到关火，它就成了一只漏风的苍蝇。我手忙脚乱去拿漏勺，结局手一滑，漏勺直接掉进了锅里。
那一刻我慌了神，原本想煎个荷包蛋，结局那半个荷包蛋瞬间就变成了那锅冒着热气的“鸡蛋汤”，并且那汤里全是碎肉末和菜叶，透着一股子油烟味。 那味道真特别，不是那种充满油脂的焦香味，倒像是刚煮出来的中药汤，又有点像是刚炒好的爆炒肉丝，但又……不对，既没有味道，也没有颜色。我看着那锅在地上咕噜咕噜的，感觉自己像个做了亏本的生意，连赔钱的感觉都没有，出于那是锅在漏，不是我在漏。 第二天醒来，锅还在。我摸了摸刚刚那半熟的那半荷包蛋，居然确实化开了，变成了一滩褐色的酱料，黏糊糊地盖在我的枕头上了。脑子里突然蹦出一句神转折的话：“你说这是不是真·下锅菜？” 这真不是梦，这事儿形成在上周。上周导师让我负责一个市场调研项目，说是为了验证“数据在崩溃前能不能发出警告信号”。结局我这就给砸了，出于我把那套原本用来跑 Excel 的公式直接丢进了“概率论”这个锅里，不仅没跑出结局，反而把整个 Excel 公式算盘都给砸了。目前回想起来，那个锅实际上就是我们团队的千层饼。 我昨晚做的那场菜，实际上就是那个项目标复盘报告。
那锅里的肉末豆腐，就是我之前写的几份可行性方案；那红烧肉是我自己熬的酱料，代表了我自己的固执；而那锅热汤里的碎肉末菜叶，就是那些出于过于依赖数据模型，害得在极端情况（比如数据突然跳变）下，模型彻底崩盘、逻辑链条断裂的“肉末”。 最搞人的是，我认定那锅漏得忒了得。毕竟我在梦里一边炒菜，一边在讲大道理，一边还在试图用语言去修补那锅的漏洞。结局语言流口水了，锅裂了。
后来那人问我：“这锅为啥能漏成这样？”我说：“出于你说‘数据在崩溃前不能发信号’，结局数据确实就崩溃了。”那人笑了：“那你这锅，是不是该换一换？” 我这才意识到，或许难题的核心不在于“数据”，而在于我们看待数据的方式。就像昨晚那个锅，只要把里面的肉末豆腐红烧好，再重新下锅，或许就不会漏了。
要么，干脆别炒菜，直接煮粥吧？ 我也知道不能再做数据了。毕竟目前的趋势是机器能够算，人类务必会算。人类不仅会算，还得会“算”——算得准，算得稳，还得算得有温度。 上次在行业宴会上，有个同行问我：“王哥，目前的 AI 如此牛，做数据咨询还值得吗？”我一脸纳闷，心想这锅该不会漏了吧。我说：“这年头，连数据都能让机器自己‘炒’出来了，那咱们做咨询的，不就当是卖铲子的吗？” 是啊，铲子还在，坑还在，只是那会儿坑里全是数据，目前坑里全是“新数据”。并且，那种新数据，往往比旧数据更潮，更坑，也更……漏。 故此，别管那锅如何漏了。你得学会如何补锅。
比如把那个“全麦鱼丸”改改成“全意式意面”，哪怕意大利面本身就不忒耐煮，起码得让食客吃得舒服点。就像咱们目前的项目，或许就是开个玩笑，但实际上心里都明白，人是指挥机器，机器负责算，人负责“炒”——炒得顺不顺手，见识广不广，有没有那种“肉末豆腐”般意外的惊喜。 上周还有个实习生问我：“王哥，要是项目数据模型让 AI 重新解释了，是不是就没事了？”我告诉你：“没事。”然后转头对他说：“去把那个锅里的红烧肉再炒一遍，这次加点辣椒，加点花椒，把原来的红烧肉炒成‘麻辣鸡爪’，再装回锅里尝尝看。” 他愣了下，然后笑了：“王哥，您真会开玩笑，这锅到底有没有漏，您得亲自尝尝才知道啊。” 是啊，咱们要做的是那个在数据崩溃前，还能笑着对人说“别急，我这就帮你补锅”的人。
那个锅，漏的是锅，补的是心。 最终，我想说，别总盯着锅里看。
有时候锅要漏，说明火候到了；有时候锅没漏，说明你是漏了。 故此，下次再做梦，别猜那是啥菜。问问自己，是不是该把“数据”这个锅，放进“人性”这个灶里去炒一炒？毕竟，菜嘛，得有人吃，得有人的胃，得有人愿意好好“炒”。