Notion 聯(lián)合創(chuàng)始人 Ivan Zhao發(fā)布的長文《Steam, Steel, and Infinite Minds（蒸汽、鋼鐵與無限思維）》

這篇文章是他對 AI 時代知識工作的未來圖景 的一次宏大隱喻性思考，融合了歷史、產(chǎn)業(yè)變革與哲學洞察。

每當人類掌握一種新的“奇跡材料”，

就會迎來一個全新的社會形態(tài)。

他提出一個極具哲學意味的觀點：

以下是他的全文：

Steam, Steel, and Infinite Minds（蒸汽、鋼鐵與無限思維）

每個時代都由其神奇的材料塑造而成。鋼鐵鑄就了鍍金時代，半導體開啟了數(shù)字時代，如今人工智能以其無限的智能面貌橫空出世。歷史告訴我們，掌握了某種材料的人，才能定義一個時代。

左圖：少年安德魯·卡內(nèi)基和他的弟弟。

右圖：滑翔時代匹茲堡的鋼鐵廠。

19世紀50年代，安德魯·卡內(nèi)基曾是匹茲堡泥濘街道上的電報員。當時，十分之六的美國人是農(nóng)民。僅僅兩代人的時間，卡內(nèi)基和他的同輩人就締造了現(xiàn)代世界。馬匹被鐵路取代，燭光被電力取代，鋼鐵被鋼鐵取代。

自那時起，工作重心從工廠轉(zhuǎn)移到了辦公室。如今，我在舊金山經(jīng)營一家軟件公司，為數(shù)百萬知識工作者開發(fā)工具。在這個工業(yè)重鎮(zhèn)，人人都談?wù)撝ㄓ萌斯ぶ悄埽ˋGI），但20億上班族中的大多數(shù)人卻尚未感受到它的影響。知識型工作未來會是什么樣子？當組織架構(gòu)容納了那些永不眠的頭腦時，又會發(fā)生什么？

早期電影往往看起來像舞臺劇，只有一個鏡頭對準舞臺。

未來往往難以預測，因為它總是偽裝成過去。早期的電話就像電報一樣簡潔。早期的電影看起來像是舞臺劇的錄像。（這就是馬歇爾·麥克盧漢所說的“透過后視鏡駛向未來”。）

如今最流行的AI形式看起來很像過去的谷歌搜索。正如馬歇爾·麥克盧漢所說：“我們總是透過后視鏡駛向未來。”

如今，我們看到的就是模仿谷歌搜索框的人工智能聊天機器人。我們現(xiàn)在正深陷于每次新技術(shù)變革都會經(jīng)歷的那種令人不適的過渡階段。

我無法預知未來會發(fā)生什么。但我喜歡運用一些歷史比喻來思考人工智能如何在不同層面上發(fā)揮作用，從個人到組織再到整個經(jīng)濟體。

個人：從自行車到汽車

我們最早能從知識工作的領(lǐng)軍人物——程序員身上看到這種現(xiàn)象。

我的聯(lián)合創(chuàng)始人西蒙以前是我們所說的“十倍速程序員”，但他現(xiàn)在很少寫代碼了。你只要走到他的辦公桌旁，就會看到他同時操控著三四個人工智能編碼代理，它們不僅打字快，還會思考，這讓他的效率達到了30到40倍。他會在午飯前或睡前安排好任務(wù)，讓它們在他離開的時候繼續(xù)工作。他現(xiàn)在就像一個管理著無數(shù)個智能體的管理者。

20世紀70年代《科學美國人》雜志上一篇關(guān)于運動效率的研究啟發(fā)了史蒂夫·喬布斯著名的“思維自行車”比喻。只不過，幾十年來，我們一直在信息高速公路上騎行。

上世紀80年代，史蒂夫·喬布斯稱個人電腦為“思維的自行車”。十年后，我們鋪設(shè)了互聯(lián)網(wǎng)這條“信息高速公路”。但如今，大多數(shù)知識型工作仍然依賴人力。這就像我們一直在高速公路上騎自行車一樣。

借助人工智能代理，像西蒙這樣的人已經(jīng)從騎自行車升級到了開車。

其他類型的知識工作者何時才能擁有汽車？這需要解決兩個問題。

與編碼代理相比，為什么人工智能更難協(xié)助處理知識型工作？因為知識型工作更加分散，且更難驗證。

首先是上下文碎片化。對于編碼而言，工具和上下文往往集中在一個地方：集成開發(fā)環(huán)境（IDE）、代碼倉庫、終端。但通用知識的工作卻分散在幾十個工具中。想象一下，一個人工智能代理要撰寫一份產(chǎn)品簡介：它需要從 Slack 聊天記錄、戰(zhàn)略文檔、儀表盤上季度的指標數(shù)據(jù)以及只存在于某人腦海中的機構(gòu)記憶中提取信息。如今，人類就像粘合劑，通過復制粘貼和切換瀏覽器標簽頁將所有這些信息拼接起來。除非上下文得到整合，否則代理將始終局限于狹窄的使用場景。

第二個缺失的要素是可驗證性。代碼具有一種神奇的特性：你可以通過測試和錯誤來驗證它。模型構(gòu)建者利用這一點來訓練人工智能，使其更好地進行編碼（例如強化學習）。但是，如何驗證一個項目是否管理得當，或者一份戰(zhàn)略備忘錄是否有效呢？我們尚未找到改進通用知識模型的方法。因此，人類仍然需要參與其中，進行監(jiān)督、指導，并展示什么是好的模型。

1865年的《紅旗法案》要求在車輛行駛時，必須有一名旗手走在車前（該法案于1896年廢除）。這是一個令人不快的“人為干預”的例子。

今年的編程智能體讓我們明白，“人機協(xié)同”并非總是可取的。這就像讓一個人親自檢查工廠生產(chǎn)線上的每一個螺栓，或者走到車前清理道路（參見1865年的《紅旗法案》）。我們希望人類從旁觀者的角度監(jiān)督整個流程，而不是身處其中。一旦上下文信息整合完畢，工作成果可驗證，數(shù)十億勞動者將從騎車過渡到駕駛，最終從駕駛過渡到自動駕駛。

組織：鋼鐵和蒸汽

公司是近代才出現(xiàn)的產(chǎn)物。隨著規(guī)模擴大，它們會逐漸衰落，最終達到極限。

1855年紐約和伊利鐵路的組織結(jié)構(gòu)圖。現(xiàn)代公司和組織結(jié)構(gòu)圖隨著鐵路公司的發(fā)展而演變，鐵路公司是第一批需要協(xié)調(diào)數(shù)千人跨越遙遠距離的企業(yè)。

幾百年前，大多數(shù)公司都只是十幾人的作坊。如今，跨國公司擁有數(shù)十萬員工。溝通基礎(chǔ)設(shè)施（人腦通過會議和信息連接起來）在指數(shù)級增長的負荷下不堪重負。我們試圖通過層級結(jié)構(gòu)、流程和文檔來解決這個問題。但我們一直用人類規(guī)模的工具來解決工業(yè)規(guī)模的問題，就像用木頭建造摩天大樓一樣。

兩個歷史隱喻表明，借助新型神奇材料，未來的組織可以呈現(xiàn)出不同的面貌。

鋼鐵奇跡：伍爾沃斯大廈于1913年在紐約市竣工時，是當時世界上最高的建筑。

首先是鋼材。在鋼材出現(xiàn)之前，19世紀的建筑最多只能建六七層。鐵雖然堅固，但卻易碎且笨重；增加樓層數(shù)，建筑就會因自身重量而坍塌。鋼材的出現(xiàn)徹底改變了這一切。它既堅固又具有良好的延展性?？蚣芸梢宰龅酶p，墻體可以做得更薄，建筑物也因此可以高達數(shù)十層。新型建筑由此成為可能。

人工智能是企業(yè)的鋼鐵。它能夠貫穿整個工作流程，并在需要時提供清晰的決策依據(jù)，避免信息干擾。人際溝通不再是重擔。每周兩小時的協(xié)調(diào)會議可以簡化為五分鐘的異步評審。過去需要三級審批的決策，可能很快就能在幾分鐘內(nèi)完成。企業(yè)可以真正實現(xiàn)規(guī)?；鲩L，而無需承受我們過去習以為常的性能下降。

以水車為動力運轉(zhuǎn)的磨坊。水力雖然強大，但供應不穩(wěn)定，因此磨坊的選址和建造都受到季節(jié)的限制。

第二個故事是關(guān)于蒸汽機的。工業(yè)革命初期，早期的紡織廠都建在河流溪澗旁，依靠水車驅(qū)動。蒸汽機出現(xiàn)后，工廠主最初只是用蒸汽機取代了水車，其他設(shè)備則保持不變。生產(chǎn)效率的提升并不顯著。

真正的突破出現(xiàn)在工廠主意識到他們可以完全擺脫對水的依賴之后。他們建造了更大的工廠，靠近工人、港口和原材料產(chǎn)地。他們圍繞蒸汽機重新設(shè)計了工廠。（后來，隨著電力普及，工廠主進一步分散了動力，不再依賴中央動力軸，而是在工廠各處安裝小型發(fā)動機，為不同的機器提供動力。）生產(chǎn)力突飛猛進，第二次工業(yè)革命真正開始了。

托馬斯·阿洛姆于1835年創(chuàng)作的這幅版畫描繪了英國蘭開夏郡的一家紡織廠。該廠由蒸汽機驅(qū)動。

我們?nèi)蕴幱凇疤鎿Q水車”階段，人工智能聊天機器人只是簡單地附加到現(xiàn)有工具上。我們還沒有重新構(gòu)想，當舊的限制消失，公司可以依靠無限的智能系統(tǒng)在你睡覺時運轉(zhuǎn)時，組織會是什么樣子。

在我的公司 Notion，我們一直在進行一些嘗試。除了我們1000名員工之外，現(xiàn)在還有700多名客服人員負責處理重復性工作。他們負責會議記錄、解答問題，以整合內(nèi)部知識。他們處理 IT 請求、記錄客戶反饋。他們幫助新員工了解員工福利。他們撰寫每周狀態(tài)報告，這樣大家就不用復制粘貼了。而這僅僅是邁出了一小步。真正的進步只受限于我們的想象力和慣性。

經(jīng)濟體：從佛羅倫薩到特大城市

鋼鐵和蒸汽不僅改變了建筑物和工廠，它們也改變了城市。

幾百年前，城市的規(guī)模還很適宜人類居住。在佛羅倫薩，步行只需四十分鐘就能橫穿整個城市。當時的生活節(jié)奏取決于一個人能走多遠，聲音能傳多遠。

隨后，鋼結(jié)構(gòu)框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機驅(qū)動的鐵路連接了城市中心和內(nèi)陸地區(qū)。電梯、地鐵和高速公路也相繼出現(xiàn)。城市的規(guī)模和密度呈爆炸式增長。東京、重慶、達拉斯。

這些城市不僅僅是佛羅倫薩的放大版，它們代表著不同的生活方式。特大城市令人迷失方向，充滿陌生感，難以辨認方向。這種難以辨認的特點正是規(guī)模帶來的代價。但它們也提供了更多的機遇和自由。更多的人從事著更多的工作，組合方式也更加多樣化，這是文藝復興時期規(guī)模適中的城市所無法比擬的。

我認為知識經(jīng)濟也將經(jīng)歷同樣的變革。

如今，知識型工作幾乎占美國GDP的一半。但其中大部分仍然以人為本：幾十人的團隊，以會議和電子郵件為主導的工作流程，以及員工人數(shù)超過幾百人就難以維系的組織。我們用石頭和木頭建造了佛羅倫薩。

當人工智能代理大規(guī)模上線時，我們將構(gòu)建出類似東京的組織。這些組織將由成千上萬的代理和人員組成。工作流程將跨越時區(qū)持續(xù)運行，無需等待任何人起床。決策的制定將結(jié)合恰到好處的人工干預。

感覺會不一樣。速度更快，效率更高，但起初也會更讓人摸不著頭腦。每周例會、季度計劃和年度回顧的節(jié)奏可能會變得不再適用。新的節(jié)奏會涌現(xiàn)。我們會失去一些清晰度。但我們獲得了規(guī)模和速度。

水車之外

每一種神奇材料的出現(xiàn)，都要求人們停止用后視鏡看待世界，開始想象新的世界?？▋?nèi)基看到鋼鐵，看到的是城市的天際線。蘭開夏郡的工廠主們看到蒸汽機，看到的是沒有河流的工廠車間。

我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄馨l(fā)展的初期階段，將聊天機器人生硬地套用到為人類設(shè)計的工作流程中。我們不能再僅僅要求人工智能充當我們的副駕駛。我們需要想象，當人類組織像鋼鐵般堅固，當繁瑣的工作被委派給永不眠的頭腦時，知識型工作將會是什么樣子。

鋼鐵。蒸汽。無限的創(chuàng)意。下一個天際線就在那里，等待我們?nèi)?chuàng)造。