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非常值得一读的Notion CEO Ivan Zhao写的万字长文《蒸汽、钢铁与无限的心智》。这绝对是今年关于AI最透彻的宏观思考之一。
他指出了一个残酷的现状:我们中的大多数人，还在用AI这种"核动力"去推旧时代的"水车"。
原文链接：
https://www.notion.com/blog/steam-steel-and-infinite-minds-ai
每个时代都由其背后的“奇迹材料” (miracle material)所塑造。钢铁锻造了镀金时代(Gilded Age)；半导体点亮了数字时代(Digital Age);而现在，AI作为“无限心智”(infinite minds)已经到来。如果历史能教会我们什么，那就是：谁掌握 了材料，谁就定义了时代。
19世纪50年代，安德鲁.卡内基还是个在匹兹堡泥泞街道上奔跑的电报童。当时，十分之六的美国人是农民。短短两代人的时间里，卡内基和他的同辈们就锻造出了现代世界：马车让位于铁路，烛光让位于电力，生铁变成了钢铁。
从那时起，工作重心从工厂转向了办公室。如今，我在旧金山经营着一家软件公司(Notion)，为数百万知识工作者(knowledge workers)构建工具。在这个工业小镇里，人人都谈论AGI(通用人工智能)，但全球20亿办公族中的大多数人尚未真正感受到它的力量。
未来的知识工作会变成什么样？当组织架构(org chart)吸收了那些永不眠的心智时，会发生什么？
未来往往难以预测，因为它总是伪装成过去的样子。早期的电话像电报一样简短;早期的电影看起来像拍摄下来的舞台剧(这就是马歇尔.麦克卢汉所说的"通过后视镜驶向未来")。
今天，我们看到的AI聊天机器人依然在模仿谷歌搜索框。我们正处于每种新技术变革都会经历的那个尴尬的过渡阶段。
关于接下来会发生什么，我并没有所有答案。但我喜欢借用几个历史隐喻，来思考AI如何在不同维度上发挥作用——从个人，到组织，再到整个经济体。
个人层面：从自行车到汽车
最初的曙光出现在知识工作的"高级祭司"身上:程序员。
我的联合创始人Simon就是我们所说的"10倍程序员"(10xprogrammer)，但最近他很少亲自写代码了。走过他的办公桌，你会看到他同时指挥着三四个AI编码代理(AIcodingagents)，它们不仅输入速度更快，而且还会思考。这让他变成了一个"30-40倍工程师"。他会在午餐或睡觉前布置好任务队列，在他离开时让它们继续工作。他已经成了一群"无限心智"的管理者。
20世纪80年代，史蒂夫.乔布斯将个人电脑称为"大脑的自行车"(bicycles forthe mind)。十年后，我们铺设了名为互联网的"信息高速公路"。但直到今天，大多数知识工作仍然是由人力驱动的。这就好比我们一直在高速公路上蹬自行车。
有了AI代理(AI agents)，像Simon这样的人已经从骑自行车进化到了开汽车。
那么，其他类型的知识工作者何时能开上汽车?有两个问题必须解决。
首先是语境碎片化(context fragmentation)。对于编程来说，工具和语境往往集中在一处:IDE(集成开发环境)、仓库和终端。但通用的知识工作散落在几十个工具中。想象一下，一个AI代理想要起草一份产品简报:它需要从S1ack聊天记录、战略文档、上季度的仪表盘数据，以及只存在于某人脑子里的制度记忆中提取信息。今天，人类是这中间的"胶水"，通过复制粘贴和切换浏览器标签将一切缝合在一起。在这些语境被整合之前，代理只能被困在狭窄的使用场景中。
第二个缺失的要素是可验证性(verifiability)。代码拥有一种神奇的特性:你可以通过测试和报错来验证它。模型厂商利用这一点来训练AI变得更擅长编程(例如强化学习)。但是，你如何验证一个项目是否管理得好，或者一份战略备忘录是否优秀?我们还没有找到为通用知识工作优化模型的方法。因此，人类仍然需要处于"循环"之中，进行监督、引导并展示什么是"好"的标准。
今年的编程代理告诉我们，"人在回路"(human-in-the-loop)并不总是理想的。这就像让专人检查生产线上的每一个螺栓，或者在汽车前面走路清障(参见1865年的<<人行旗法>>)。我们希望人类站在更有杠杆作用的位置来监督这个闭环，而不是亲身陷在环路中。一旦语境得到整合，工作变得可验证，数以亿计的工作者将从蹬车转为开车，再从开车转为自动驾驶。
组织层面：钢铁与蒸汽
"公司"是近代才出现的发明。它们会随着规模的扩大而退化，并最终达到极限。
几百年前，大多数公司只是十几个人的作坊。现在我们有了拥有数十万员工的跨国公司。通信基础设施(由会议和消息连接的人类大脑)在指数级负载下会发生崩塌。我们试图用层级、流程和文档来解决这个问题。但这就像用木头盖摩天大楼我们在用"人类尺度"的工具解决"工业尺度"的问题。
下面两个历史隐喻向我们展示了，有了新的奇迹材料后，未来的组织会有何不同。
第一个隐喻是钢铁。在钢铁出现之前，19世纪的建筑极限是六七层。生铁虽强但易脆且笨重;层数一多，结构就会在自重下崩塌。钢铁改变了一切。它既坚固又具有延展性。框架可以更轻，墙体可以更薄，楼层突然可以拔地而起几十层高。全新的建筑形式成为了可能。
AI就是组织的"钢铁"。它有潜力在不同的工作流之间保持语境，并在需要时浮现决策，剔除杂音。人类的沟通不再需要充当唯一的承重墙。两小时的每周同步会议可以变成5分钟的异步回顾。原本需要三级审批的高管决策，可能在几分钟内就能完成。公司可以真正实现规模化，而不会出现我们以前认为不可避免的那种效率退化。
第二个隐喻是蒸汽机。在工业革命初期，早期的纺织厂坐落在河流边，依靠水车(waterwheels)驱动。当蒸汽机出现时，工厂主起初只是把水车换成了蒸汽机，其他一切照旧，生产力的提升非常有限。
真正的突破发生在工厂主意识到他们可以彻底摆脱水源的时候。
他们把更大的工厂盖在离工人、港口和原材料更近的地方。
他们围绕蒸汽机重新设计了工厂(后来电力普及后，工厂主进一步去中心化，不再依靠中央动力轴，而是把小型电动机分布在工厂各处)。
生产力随之爆炸，第二次工业革命真正腾飞。
我们现在仍处于"更换水车"的阶段。AI聊天机器人只是被生硬地嫁接到现有的工具上。我们还没有重新构想：当旧的限制消失，当你的公司可以依靠那些在你睡觉时也在工作的"无限心智"运转时，组织会是什么样子?
在我的公司Notion，我们一直在做实验。除了1,000名员工，现在还有700多个AI代理在处理重复性工作。它们记录会议摘要，回答问题以整合"部落知识"(tribalknowledge);它们处理IT请求，记录客户反馈;它们帮助新员工了解福利待遇;它们撰写每周状态报告，让人类不再需要复制粘贴。这还只是最初的尝试。真正的飞跃只受限于我们的想象力和惯性。
经济层面：从佛洛伦萨到超级城市
钢铁和蒸汽不仅改变了建筑和工厂，它们也改变了城市。
后来，钢框架让摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动了将市中心与边远地区连接起来的铁路。电梯、地铁、高速公路紧随其后。城市在规模和密度上爆炸式增长:东京、重庆、达拉斯。
这些城市不仅仅是"放大版"的佛罗伦萨。它们是完全不同的生活方式。超级城市(Megacities)让人迷失方向，冷漠且难以导航。这种"不可读性"(illegibility)是规模化的代价。但它们也提供了更多的机会和自由。比起人类尺度的文艺复兴城市，这里有更多的人在以更多的组合方式做更多的事。
我认为知识经济也即将经历同样的转型。
今天，知识工作占美国GDP的近一半。大部分工作仍以"人类尺度"运行:几十人的团队，由会议和邮件主导的工作流，超过几百人就会崩塌的组织。我们是在用石头和木头建造"佛罗伦萨"
当AI代理大规模上线时，我们将建造"东京"。那是跨越数千名代理与人类的组织;那是跨越时区、无需等待某人醒来即可持续运行的工作流;那是伴随着恰到好处的人工干预而合成的决策。
这感觉会很不一样。更快、更有杠杆力，但起初也会更让人晕头转向。每周会议、季度规划、年度回顾的节奏可能不再适用。新的节奏将会出现。我们失去了一些清晰度(legibility)，但赢得了规模和速度。
超越水车阶段
每一种奇迹材料，都需要人们停止通过"后视镜"观察世界，并开始构思新的世界。卡内基看着钢铁，看到了城市的轮廓线;兰开夏郡的厂主看着蒸汽机，看到了不再受河流束缚的厂房。
我们现在仍处于AI的"水车阶段"，只是把聊天机器人塞进为人类设计的工作流中。我们需要停止要求AI仅仅作为我们的"副驾驶"(copilots)。我们需要想象一下:当人类组织有了钢铁的加固，当繁琐的工作被委托给永不眠的心智时，知识工作会是什么样子。
钢铁、蒸汽、无限心智。下一道天际线就在那里，等待着我们去建造。
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