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林凡带新人，是从一个实习训练营开始的。
公司取消正式初级岗位后，为了显得自己没有完全放弃培养，搞了一个“AI运维治理实习训练营”。名字很长，周期很短，六周。HR说这是轻量化培养机制，老板说这是人才蓄水池，老周说这是“不给锅买锅盖，先买个锅盖贴纸”。
林凡被安排当导师。
他看着名单，十个实习生，学校、专业、背景各不相同。有人学计算机，有人学统计，有人学传媒，还有一个学心理学。大家都很积极，简历里写满了AI工具、数据分析、项目实战、提示词优化。
第一天，林凡问：“你们谁排查过线上事故？”
没人举手。
“谁处理过用户投诉？”
没人举手。
“谁看过模型评分分布？”
一个学生举手：“我在课程里看过模拟数据。”
林凡点头：“行，至少看过假的。”
实习生们笑了，笑里有点紧张。
问题很快出现。训练营要求他们学习模型监控、日志分析、偏见评估和人工复核流程。但这些东西本来应该建立在真实项目经验上。没有写过基础代码，就很难理解接口日志；没有接过用户投诉，就很难理解“申诉成功率”不是一个冷冰冰指标；没有经历过项目上线，就不知道为什么停机按钮不是装饰。
林凡试图给他们讲招聘系统年龄偏差。实习生们能理解概念，也能复述“敏感标签不得硬淘汰”，但一到真实案例，就会下意识问：“有没有标准处理模板？”
张磊在旁边听见，小声说：“孩子们已经被模板宇宙统治了。”
何苗说：“别叫孩子，人家是大学生。”
“我失业后看谁都年轻。”
林凡带他们看陈茜处理客服投诉。一个36岁候选人被系统低分，申诉说自己有十年项目经验。实习生小郑问：“如果模型判断他学习适应性不足，我们为什么不相信模型？”
陈茜反问：“你看过他的项目吗？”
小郑愣住。
“没有看过，就不要急着相信分数。”陈茜说，“分数是线索，不是判决。”
这句话比林凡讲半小时课有效。
老周建议林凡别只讲系统，带他们去看真实场景。于是第二周，林凡带实习生去社区活动室，看智能政务如何被老人使用；去客服中心，看用户如何被机器聊烦；去设计部，看阿宁如何判断一张海报会不会误导；去小面馆，看张磊的“会写一点”如何从猫和牛肉里找人味。
实习生们第一次发现，AI运维治理不是坐在电脑前调参数，而是要知道参数落地后会碰到什么人。
学心理学的女生小梁在小面馆后说：“我以前以为模型误伤是统计问题，现在觉得它也是叙事问题。系统没有听完一个人的故事。”
林凡看了她一眼：“这句话记下来。”
可训练营结束时，公司只留下两个实习名额，而且不是正式岗位，只是下一期项目储备。其他人拿着结业证书离开。HR说他们收获了实践经验，林凡听着这句话，心里很不舒服。
因为他知道，六周太短，短到刚看见门，门就关了。
小吴看着离开的实习生，说：“凡哥，我以前还觉得自己很菜。现在发现，我至少有工位。”
林凡说：“所以你要快点长。”
“长成什么？”
“长成能带下一个人的人。”
小吴沉默。