AI 寫了 722 篇論文沒人讀，那你的週報呢？

10 月 6 日，OpenAI 把 722 篇數學論文放上 GitHub，全部是一個還沒公開的內部模型寫的。隔天，它撤回了 3 篇（一個正負號寫錯，整個論證就倒了），又修改了 14 篇。

數學家的反應很分歧。有人說這是新時代的開始；MIT 的 Andrew Sutherland 提醒，裡面的證明應該預期會有錯，可能是嚴重的錯；一個數學家團體說得最直接：一次放出七百多份檔案，不是在展示學術，是在展示實力。還有一位紐約大學的數學家說，其中一部分寫得很差，如果是陌生人寄來的，他大概會直接刪掉。

我讀完這則新聞，第一個想到的不是數學，是我每週要看的那些報告。

              以前              現在（AI 幫你寫）
寫的人        花很多時間        幾乎不花時間
讀的人        讀完就懂          還要分辨哪裡是真的
成本誰付      寫的人            讀的人

寫變便宜了，讀沒有

這件事有一個名字。2025 年 9 月，史丹佛社群媒體實驗室和 BetterUp Labs 在《哈佛商業評論》發表研究，叫它 workslop：看起來像好作品、其實低投入低價值的 AI 產出。他們調查一千一百多位美國全職上班族，四成說上個月收過；每收到一次，要花將近兩小時處理——看懂它、查證它、或乾脆自己重做。

那 722 篇論文就是放大版的 workslop 問題，只是對象換成數學家。AI 讓寫變得幾乎免費，但讀的人一個字也沒少讀。寫的人省下的時間，變成讀的人多花的時間，而且讀的人通常更多。

週報是公司裡最容易變成這樣的東西。它每週都要交、格式固定、很少有人真的回覆，於是最適合丟給 AI 寫。結果就是一份每段都很完整、但你讀完說不出這週有什麼不一樣的報告。

這份週報該不該存在：五個問題

我自己判斷一份例行報告值不值得寫，會問這五題：

照答案處理：

另外有三個破綻，看到就知道是 AI 灌水：每一段都寫「持續推動中」；數字都是上週就有的；整份沒有一句需要讀者做什麼。

不是不要用 AI 寫

我不是要你回去手寫週報。AI 很適合幫你整理這週的郵件、會議記錄和進度表，變成一份草稿。問題是很多人到這裡就交出去了。

我自己的規則是：AI 寫的是「發生了什麼」，我寫的是「所以呢」。最上面三行一定是我自己打的字：這週最重要的變化、卡住的地方、需要誰決定什麼。後面的細節讓 AI 整理，讀的人想看再往下看。

拿你最近四週的週報試試看：

下面是我最近四週的週報。請用這五個問題逐份檢查，每題回答是或否，並附一句理由：
1. 有沒有人可能因為它做決定？
2. 有沒有讀者上週不知道的新資訊？
3. 有沒有一句需要讀者回覆或拍板？
4. 拿掉套話和重複的部分，還剩下多少實質內容（用百分比估）？
5. 讀者能不能在一分鐘內看完重點？
接著挑出「持續推動中」「穩定進行」這類沒有資訊量的句子。
最後把最新一週改寫成三行：這週變了什麼／卡在哪／需要誰做什麼決定。寫不出來的那一行，直接標「本週無」，不要編。
週報：（貼上）

AI 讓寫變得幾乎免費，讀卻一點也沒變便宜，寫的人省下的時間，全變成讀的人的負擔。判斷一份週報該不該存在，問五件事：有沒有人因它做決定、有沒有新資訊、有沒有要人拍板、拿掉 AI 還剩什麼、一分鐘看不看得完。AI 寫「發生了什麼」，最上面那三行「所以呢」留給你自己。

站內延伸

• 產生的人不要自己驗收 → 對抗式驗收
• 週報怎麼讓 AI 幫忙又不灌水 → 找方法AI 寫報告
• 交辦前先想清楚要什麼 → 你不是不會寫 Prompt

來源： NYU Shanghai RITS：OpenAI Drops 722 Math Manuscripts From an Unreleased Model（2026-10-06 發布 722 篇、10-07 撤回 3 篇並修改 14 篇、正負號錯誤、Sutherland、Bauerschmidt 與數學家團體「demonstration of power」的說法）；Harvard Business Review：AI-Generated "Workslop" Is Destroying Productivity（2025-09-22；作者來自 Stanford Social Media Lab 與 BetterUp Labs）；Allwork.Space：AI workslop is upsetting coworkers and costing companies millions（workslop 定義、調查一千一百多位美國全職上班族、四成上個月收過、每次將近兩小時）。五個問題與分級建議為作者自行整理。