模型越会写说明书，人越容易慌：仿佛凡是说不清的本事，都快被算法掏空。近日有公开帖重提迈克尔·波兰尼《默会维度》（1966）里那句老话——「我们知道的，比我们能说出来的多。」认出一张熟悉的脸、骑自行车，你都做得到，却往往讲不清自己是怎么做到的。焦虑在这句话里松了一点：说不出来，不等于没有。

波兰尼说的「默会」（tacit），不是神秘主义，而是承认知识有一层住在身体与练习里。学徒看着师傅的手，比背十页流程更早学会火候；医生扫一眼片子，判断里叠着无数说不全的先例。把一切都逼成可写进提示词的条文，既高估了语言，也低估了练习。语言能搬运一部分知道；另一部分，只能靠你亲自摔过、摸过、错过。

默会不是借口含糊，而是提醒：可言说的地图，从来盖不住全部的地。

在智能工具铺开的年代，这句话反而更尖。机器擅长把已说出的知识压缩、重组、再生成；人若只和它比赛「谁更能说」，会越比越虚。更稳妥的分工或许是：让模型帮忙起草、检索、对照；让自己保住那些必须用身体完成的判断——实验台上的手感、教室里对学生神色的察觉、一篇文章「差一口气」时说不出但改得动的直觉。

【推论】「人还剩什么优势」若只在排行榜上找答案，会找成一场话术竞赛。波兰尼指向的另一条路是：把说不清的知道，当成值得继续练习的资产，而不是缺陷。写下来、教出来、交给模型的，可以很多；骑上车还不倒、一眼认出故人、在混乱里先做对的那一步——这些仍要你在场。灯下记这一笔，是为了少一点被说明书取代的恐慌，多一点对未言说练习的尊重。