1914 年，英国皇家海军在役的主力舰有 62 艘，到 1928 年只剩 20 艘。官兵从 14.6 万人减到 10 万人。从 1922 年起，舰队连恢复规模的指望都没有了：那一年的《华盛顿海军条约》限定了它的舰艇数量。
管着这支越变越小的海军的伦敦海军部，却朝着反方向走。1914 年，它有 2000 名官员；1928 年，3569 名，涨了 78.45%。
当时就有人挖苦，说这是造出了「一支岸上的威武海军」。1955 年 11 月，历史学家 C. 诺斯古德·帕金森在《经济学人》上把这组数字重新摆了出来，得出的结论更古怪：就算一个真正的水兵都没有，这些官员「也会以同样的速度繁殖」。
寄往博格诺里吉斯的明信片
帕金森的文章，是从一件比海军小得多的事开头的。第一句是：「工作会膨胀，直到填满完成它所能用的时间，这是人人都见过的现象。」
他举的例子，是一位闲居的老太太，给住在博格诺里吉斯的外甥女寄一张明信片。找明信片，一小时；找眼镜，又一小时；找地址，半小时；写，一小时十五分钟；再花二十分钟，琢磨去隔壁街的邮筒要不要带伞。一整天就这么过去了。换一个大忙人，他写道，同样的事三分钟就办完。
给一件活一周时间，它往往就干上一周。
这里有个前提。帕金森用的词是「有弹性」：工作，「尤其是文书工作」，占用多少时间是有弹性的。一张明信片可以没完没了地斟酌下去，一份备忘录也一样，打磨这种活儿没有天然的终点。活儿本身不告诉你什么时候算完，那就由钟表来定。
他把这个发现叫作帕金森定律，说是一条「头一回公之于众」的「新科学定律」，然后拿它去量政府机关。他说，推动人员膨胀的有两股力：官员想增加的是下属，不是对手；官员会互相给对方制造工作。在他的故事里，一个忙不过来的官员 A，宁可要两个初级助手，也不要一个同级同事，因为同级的人会和他争升迁。很快，原来一个人回的一封信，要经七个人的手：起草、修改、转交，绕了一大圈，A 最后写出的回信，和他一个人写的一模一样。「多得多的人，花了长得多的时间，做出了同样的结果。没有一个人闲着，人人都尽了力。」
这些话，帕金森都是一本正经写的，连公式都有：人员每年增长 5.17% 到 6.56%，「不管要做的工作量（如果还有的话）怎么变」。这个区间要当成玩笑的一部分来读，它是一篇讽刺文章里的说法，算不上测出来的规律；帕金森自己也说，更详细的统计「放在这样一篇文章里不合适」。
二加三
机器没有退休金，也没有争升迁的对手。可那张明信片，还是在 AI 研究里出现了。
2024 年 12 月，一组研究人员问推理模型 QwQ-32B-Preview：「2 加 3 等于几？」它第一次作答，用 39 个 token 就答对了。token 是这类模型计数用的文字小块。然后它没停：把加法拆成更小的步骤，又拿数东西来打比方。整个回答写了 901 个 token，一共 13 种解法，答案全是 5。
同一个月，另一组研究人员试着给模型定预算。一道应用题，问某人下班后的各项活动一共要花几个小时。GPT-4o-mini 一步步推理，用了 258 个 token。提示里加一句「用少于 50 个 token」，它用了 86 个，答案照样对。
接着他们把预算定成 10。模型用了 157 个 token，差不多是预算 50 时的两倍。在这项测试里，从 50 收紧到 10，换来的是更多的活，而不是更少。
这些数字来自一个模型、一道题。如果你用的 AI 工具会显示 token 数，可以看看在你那儿是否也成立：挑一个你常问的问题，加一句预算，比比加之前和加之后的数字。
一件没有天然边界的活
设想你的经理要一份两页的方案，「下周末之前给我」。你打开一个空白文档，又关上了。离交差还有将近两周。
于是你换个办法。第二天上午划出九十分钟，手机扔进抽屉，开写。规矩是时间一到就停笔，哪怕第二页还很毛糙；停笔之后，另留十五分钟做一次简短检查，然后发出去。Scrum 是一套组织软件团队的方法，它把同样的做法写进了规则：Scrum 指南规定，每个冲刺固定长度，不超过一个月；一个月的冲刺，计划会最长八个小时。
这种时间盒，适合有弹性的活，也就是本身没有边界的那种。帕金森那张明信片，正是这种活。
闹钟响了，你停了笔。在那十五分钟的检查里，你把草稿读一遍，改好第二页，发了出去。一周以后，日历上为它留的那个下午，还空着。