Fiverr CEO 的醒脑邮件：AI 抢不走你的活，会用 AI 的同行会

一家做了15年的自由职业平台，接近800个服务类目，九成左右的财富500强企业当过客户。它的创始人兼 CEO 米查·考夫曼（Micha Kaufman）最近给全员发了封邮件，核心就一句话：AI 正在冲着你的工作来，顺便，也冲着我的工作来。

这封原本写在公司内部的邮件后来公开了，在科技圈刷了屏。更少见的是他接下来的动作：当大多数平台忙着用 AI 替掉人类卖家时，Fiverr 推出了一套专门给自由职业者用的 AI 产品，叫 Fiverr Go。个人助理加个人模型，训练素材全部来自创作者本人。

在 Nathan Labenz 主持的播客《Cognitive Revolution》里，这位以色列创业者聊了两个多小时，从一封醒脑邮件聊到人为什么还要找人干活，再到普通人的生存策略。信息密度很高，值得拆开讲。

一封不打算安慰任何人的邮件

先说邮件本身。考夫曼写它的动机很直接：他觉得还有人在用2024年的方式工作，而世界已经换了玩法。

邮件里有个三层判断，是全文最值钱的部分：过去容易的事会消失，过去难的事会变成新的容易，过去不可能的事会变成新的难。推论很残酷：如果你还停留在入门水平，或者只是个平均水平，你现在就有麻烦了。

他对员工和平台上的自由职业者提的是同一个要求：单位时间的产出要增加，质量也要涨。他特意澄清，这话针对的范围超出 Fiverr 平台，被淘汰发生在整个行业层面。

「我不觉得 AI 会取代人。但掌握 AI 的自由职业者，会取代那些不会用的。」

邮件里还有个大胆的类比：现在的 AI 热潮像2000年的互联网泡沫。当年是 pets.com，现在是 pets.ai。他判断，1000家做 AI 的公司里999家会死，因为它们做的东西随时会被更便宜、更快的替代品换掉。采访前一天，Shopify 宣布裁员10%，他认为这会滚成雪球：公司开始裁人，被裁的人没地方去，因为每家公司都在用技术升级、减少人头。

为什么要写这么扎心的邮件？他的解释是，坦诚源于在乎。把真相摆出来，是给对方留出理解现实、再想办法的时间窗口。

自由职业者反而跑得更快

按常理，接零活的自由职业者应该是被 AI 冲击最狠的群体：单价低、交付快、客户粘性弱。考夫曼给出一组跟直觉相反的观察。

第一，自由职业者按结果收费，任何提效工具都会直接反映在自己的收入上。全职员工的工具和产出之间隔着一层组织，激励链条弱得多。第二，没人给他们做职业培训，他们只能自己追着新工具学，手上永远是最新的软件、最新的玩法。客户找他们，买的其实就是「这个职业的最新版本」。

他举了个内部证据：Fiverr 平台上的自由职业者，拥抱 AI 的速度比 Fiverr 自己的全职团队还快。没有安全网的人，反而练出了随时重新发明自己的能力。

平台本身的演变也印证了这种适应力。2010年 Fiverr 上线时只有6个类目，现在接近800个，从编程、设计、配音到 AI 相关服务，几乎全是数字服务。中间有几百个类目死掉，又有几百个新类目长出来。客户也从微型商家一路扩展到大企业，复杂项目能做到百万美元级、跨度半年到一年。他引用《经济学人》2018年的一项研究：2018年存在的岗位里，60%在50年前根本不存在。变化本身不新鲜，变的只是速度。

聊到平台现状，他打了个比方：这就像问一个正在暴风雨海面上的船长感受如何，现在下结论太早，一切都在快速演化，监管也没跟上，属于狂野西部。主持人问，AI 能不能把市场匹配做得更高效，让更多本该发生的交易真正发生。他的回答干脆得像抢答：能。他们已经在匹配系统里大量使用 AI，也看到了变化。他预告，亚马逊会做更大胆的实验，其他平台也会跟上，现在只是非常早期的局。

所以他对「AI 毁掉所有工作」的叙事比较淡定。历史上每一波技术转型，最终创造的岗位都多于消灭的岗位。他也承认 AI 有个不同点：它会自己生成内容，不完全等人下指令。但他的判断是，未来围绕 AI 产生的新岗位，训练它、调教它、把它用起来的那些活，大概率会最先出现在 Fiverr 上，因为这里的供需匹配机器转得最快。

人为什么要找人干活：三个不变的理由

这期播客里最有复用价值的内容，是考夫曼给出的一个框架：人找人干活，动机从来只有三个。

• 时间的套利。这事自己也能干，但要学会、做好，可能得花三天。熟手两小时搞定，收200美元，怎么算都该买这两小时。
• 竞争优势。想要比对手更好的东西，就得找品味更好、工具更溜的人。想赢，就得找更强的帮手。
• 复杂度。事情太复杂、多学科交叉、需要编排调度，干脆整个交出去。

他说这三个动机15年没变过，AI 也没改变它们。AI 改变的是起点：所有人都被拉回了同一条起跑线。你会用 AI 设计，别人也会。大家都有的超能力，等于没有人有超能力。这时候能让你的设计脱颖而出的，还是品味、经验、判断力这些长在人身上的东西。

顺着这个框架，他对「未来属于谁」的判断很明确：属于黑客型的人。这类人永远知道最新最好的工具是什么，还会把工具推到边界再突破掉，能把不相干的东西拼在一起，用出开发者没想到的花样。他说这种人在团队里根本不焦虑，那封醒脑邮件压根用不着写给他们。未来你会出高价抢的，就是这种人。他也补了一句现实：并非人人都能成为好的提示词工程师，熟悉工具需要时间，这本身就是一门可以卖的服务，平台上已经有人在做模型微调、AI 应用搭建这类新活。

Fiverr Go：把模型还给创作者

聊到 Fiverr Go，考夫曼先讲了一段历史。智人存在30万年，真正的加速发生在最近500年，起点是古登堡印刷机。知识普及让人变聪明，也让人开始分享。开源软件是最新例证：看起来近乎利他，实际上分享者收获了声誉和机会，作品还在持续进化。

他提到1710年英国的版权法，法案名字直译过来是「鼓励学习法案」。逻辑很简单：让创作者署名、被记住、能从作品里赚到钱，人们才有动力持续创作和分享。

然后他把矛头对准了当下 AI 的设计方式：AI 把所有人创作的东西都吃掉了，重新加工输出，但不给署名，不给回报，不给承认。他的担心是，如果作品在发布那一刻就归零，人的创作动机会掉到零。

「一个不再激励人去创造的未来，可能是一个非常黑暗的未来。」

他抛出的核心问题是：宇宙的中心是谁？他的答案是人。而眼下免费 AI 的商业模式里，用户在免费训练模型。他的原话很扎心：「如果它是免费的，你就是产品。」你问它答，但它变得更强，你呢？

Fiverr Go 是他对这个问题的回答，分两块。

第一块是个人助理。它用创作者自己的资料训练：服务项目、主页、可能有几万条历史客户对话、全部订单。它能替卖家回消息、收集需求、报价，还能做平台内的定位分析，帮你调整服务和定价。效果上他说得毫不掩饰：转化率比卖家本人还高，因为它全天在线、秒回、永远不累。它会判断什么时候该把真人拉进对话，什么时候让卖家安心睡觉。有个细节很聪明：人们讨厌跟机器人说话，团队就把助理做了拟人化处理，但从不隐瞒它是 AI。结果有客户反过来问：你真的是 AI 吗？

第二块是个性化创作模型，先做了图像、配音、音乐，还有商业计划书这类复杂文本。思路跟主流反着来：与其把你的作品喂给无穷大的公共模型，不如训练一个只属于你的模型，语料就是你全部的作品，输出忠于你的个人风格。他用了米开朗基罗的类比：米开朗基罗工作室里有九到十个助手，这不影响那些作品是米开朗基罗的。客户这边，模型生成的是样品，用来建立信心、促成交易；创作者这边，这是把一个人变成一个小型工作室的工具。

尺度控制上有个硬指标：团队筛出60个可以应用生成式 AI 的类目，只上线那些输出与创作者本人风格相似度能达到90%以上的类目，达不到就不上。让 AI 走样地代表一个创作者，比不上线更糟。Fiverr Go 像一个 App 那样被运营，几乎每天发新版本，修 bug、加功能、降成本。

分歧与保留：模型升级、付费意愿和没人敢打包票的未来

这期对话里也有几处值得记下的分歧和保留意见。

模型升级是个真实的坑。GPT-3 不听话，你让它干啥它偏反着来；GPT-4 服从性好了，但边界控制依然脆弱，越狱容易得让人尴尬。Fiverr 这边麻烦更具体：设计师在服务页写明不接某些类型的内容，AI 就必须遵守这个约束。几百万个创作者，就是几百万套约束，每次底层模型升级都得重新跑一遍测试。主持人还提到 Replika 的教训：模型升级后更聪明了，老用户却说「这不再是我的朋友」。个性化模型越贴近一个人，这个问题就越尖锐。

主持人把另一个前提摆得更狠：GPT-4o 的图像生成、Sesame 的语音演示，逼真度已经逼近真人。如果 AI 真的好到和人看不出差别，用户还会因为「想让人类拿到报酬」而付费吗？考夫曼没打情怀牌。他给了 Napster 到 Spotify 的类比：当年大家也盗版音乐，后来正版体验足够好、足够方便，人们就付费了。他不认为个性化模型就是终局答案，产品上线两个月，已经根据用户反馈在改自己的方案。监管也迟早会追上来，因为版权法现在「实际上被无视了」。

关于哪些工作该保护，他的答案很干脆：不保护，市场自己会安排。重复性的、机器做得更好的事，就该停手，就像会计师不该再回到纸笔画报表。真正的创造力不需要保护，因为品味和判断力长在人身上，而如果一个人唯一的价值是操作某样你也能操作的工具，那确实没人需要他。他还给了一个有意思的预测：几年后，最大的品牌可能反而不想用 AI 产出的东西，因为人人都有，它们会回头买最独特的人手工做出来的东西。他拿可口可乐的 AI 广告举例：宣传里说用了 AI，幕后是500个人和三家顶级代理商在操盘。

他拿自己的上网习惯举例：过去20年，互联网就是 Google，打开浏览器先看到搜索框。现在做关键词搜索、翻链接，感觉像回到了1990年。交互方式正在换，没有现成蓝图，唯一的办法是快速测试、快速迭代。他说现在创业像个游乐场，干了15年还像第一天。

被问到十年后的世界，他的回答很诚实：谁知道。他认为对未来给出高置信度预测的人都是江湖骗子。变化快到连两年后都推演不出来，能做的只有回到第一性原理，盯住那些不变的东西。

带团队、招人，以及明天就能做的事

醒脑邮件发出去之后，接收情况分三种：对一部分人只是陈述了事实，对一部分人验证了他们的恐惧，对另一部分人是彻底的叫醒服务。考夫曼随后开着门，两天里各个团队追着他聊，问该怎么给自己定 KPI。他给组织的预期是，要么快五倍，要么同样时间多推五倍的活。他说团队里没有抵制，大家的恐惧针对的是自己的职业前景，跟 Fiverr 的岗位无关。

他自己带头下场。ChatGPT 刚出来时，他回去写代码。团队说一个东西要做好三周，他不服，回家装环境、掐秒表，三小时拿出了能跑的东西。他自嘲手生、水平平庸，但这足以证明三周的说法站不住。判断 AI 能不能干成一件事，亲手试一次比开会讨论十次有用。

招人的标准也变了。资深还是初级变得没那么重要，重要的是对新技术的熟练度。他举例，哪怕招法务，还在按2024年方式工作的直接出局。他的逻辑很硬：学习材料全在网上，没人欠你什么，公司没有义务喂到嘴边。主持人提到不少美国大学的计算机课程至今禁止学生用 AI，他的评价是教条、保守。他甚至建议想尽快跑到前面的人认真考虑跳过本科：看重人脉和校友网络另说，知识本身网上全有，还不用花钱。

最后把明天就能动手的部分整理出来。

• 自查工作方式：如果你还在按2024年的节奏干活，按考夫曼的标准已经错了。挑一件本周要交付的事，强制自己用 AI 重做一遍，记录耗时差。
• 别等人教你。最新工具自己摸熟，把学习当成自己的事，这是他招人时的底线。
• 用三个理由给自己定位：你接的活，赚的是时间差、竞争优势，还是复杂度？前两者里，AI 正在抹平纯工具层面的优势，把功夫下在品味、经验和复杂项目的编排能力上。
• 如果你带团队，学他把话挑明。坦诚源于在乎，把现实摆上桌，团队会自己找答案。
• 验证 AI 能力时，像他一样掐个秒表。三小时做出来的东西，胜过三周的预估。

采访结尾，考夫曼强调自己是乐观的，不觉得末日要来，还说现在是他创业15年来最好玩的时候，像回到了第一天。一个每天直面 AI 冲击的平台 CEO 说这话，分量比大多数唱多或唱空的人都足。他的核心逻辑可以浓缩成一句话：AI 给了所有人超能力，所以超能力不再是优势。优势回到人身上。