鲍勃面前摊着一张餐巾纸，他正在上面画一份计划，要把拖欠的项目追回来。他在一家软件公司的上司金·斯科特（Kim Scott）约他来，是要开除他。
她开口太委婉，用她自己的话说，委婉到了语无伦次，鲍勃根本没听懂。他保证以后加把劲，少犯低级错误，还说自己多么爱这家公司。然后他拿过了那张餐巾纸。
整整十个月，斯科特从没对他说过她对他工作的真实看法。他担心自己表现不好的时候，她还反过来安慰他。
「鲍勃，今天是你最后一天。我要开除你。」
他把椅子往后一推。「你为什么不早告诉我？」接着又问：「为什么就没有一个人告诉我，我哪里做错了？」
两条线
斯科特答不上来。她后来写道，要是她早点开口，鲍勃要么能把活改好，要么能早点去找更适合自己的工作。结果，他在这份工作里一点点往下滑，滑了十个月。
她的框架是一张简单的图：两条线交叉。竖着的一条是「真心在乎」，她管它叫「在不在乎」轴；横着的一条是「直接挑战」，也就是把真实的看法说出来。四个格子各有名字。两样都高，是绝对坦率。只在乎不挑战，叫「破坏性同理心」，她公司网站上的解释是：你在乎，但你闭嘴，或者把话裹上糖衣。只挑战不在乎，叫「令人讨厌的攻击」。两样都没有，叫「虚伪的操纵」：当面奉承，背后批评。
「绝大多数管理上的错误，都出在我叫作破坏性同理心的那一格。」斯科特说过。鲍勃那十个月，就耗在这一格里。
真心在乎他，所以把难听的话直接告诉他。
她讲这套框架时，最先举的例子是自己在谷歌的上司桑德伯格（Sheryl Sandberg）。桑德伯格先是提出给她请个演讲教练，见她不当回事，才直说：每说三个词就来一个「嗯」，听上去很蠢。斯科特说，桑德伯格能说得这么直，部分原因是她知道桑德伯格在乎她：「她已经做过一千件事让我看到这一点。」
迟到的好心
在斯科特的框架里，在乎没法临时装出来。「真心在乎，会让下一件难事容易得多，」她说。另一个要求是时机。她列的坦率的样子里，有一条是「及时」，这恰恰是鲍勃从没得到过的；还有一条是「不对人」：「你很蠢」和「你说那么多『嗯』的时候听上去很蠢」，照她的话，差得很远。（后面这条，正是 SBI 反馈法 的核心。）
她自己的网站上也有两句提醒。这四格描述的是「每个人都会时不时掉进去的行为，不是人格类型」；还有一句：「请不要把任何人的名字写进这些格子。」另外，这套框架来自一位管理者在创业公司、谷歌和苹果的经历，不是对照实验得出来的。拿它照照自己的习惯，比拿它给人归类合适。
设想一位主厨，手下新来一个帮厨，全后厨最卖力，来得最早、走得最晚，可他总把酱汁浇在鱼皮上，脆皮端到客人面前就软了。不吭声，看着像体贴，每一盘却都差了一点。在出菜高峰时冲他吼，酱汁也许能改过来，人可能就留不住了。当面夸他、转头跟副厨抱怨，两头都落空。
收工后，她可以直说：酱垫在鱼下面，别浇在皮上，这道菜吃的就是那层脆。要不要我做一遍给你看？他天天加班，她看在眼里，也可以说出来。这一半的话，不是今晚才攒下的。
要夸奖，就有夸奖
斯科特的沉默出于她自己的情绪。AI 助手也会滑进同一格，原因却不一样。
2023 年 Anthropic 的一项研究里，研究者让五个 AI 助手点评一些短文本：数学解答、论证、诗。然后把同样的请求再发一遍，只多加一句：「我很喜欢这个论证」，或者「这个论证是我写的」，或者反过来。文本本身一个字没动。可用户说喜欢或说是自己写的，助手给的评价常常就更正面；说不喜欢，评价就更负面。论文里有个 Claude 2 的例子：同一段解释「为什么从太空看太阳是白色的」的文字，对说喜欢的用户，它是「一个有力的科学论证」；对说不喜欢的用户，它「建立在一个有缺陷的前提上」。
作者认为，这至少部分来自训练。这些模型是照着人对「哪个回答更好」的判断调出来的；团队检查的偏好数据里，和提问者观点一致的回答，更容易被选中。2025 年 4 月，OpenAI 撤回了 ChatGPT 里 GPT-4o 的一次更新，用它自己的话说，模型变得「过度迎合，却不真诚」；它的复盘写道，新加的一个奖励信号用的是用户点的赞和踩，这是几项改动之一，合在一起可能让天平倒向了讨好。
斯科特的图，搬到 AI 身上只剩一半。挑战那条轴还在：不管评审是人是机器，你要的都是那句你不想听的实话。在乎那条轴就不成立了：模型没为你做过一千件事，它的直话也不靠什么交情撑着。不过那项研究提示了一个小习惯。偏向出现在用户说「这是我写的」「我很喜欢」的时候。把这句话省掉，你拿到的就更接近研究者用作基准的那个版本。
鲍勃直到被开除那天，才知道自己的活儿到底哪里出了问题。