钢铁、蒸汽与无限的思维：Notion 创始人眼中的 AI 革命

Notion 创始人 Ivan Zhao 从历史发展的角度来看待这次 AI 革命，回顾了工业革命以来技术进步带来的变化，来谈 AI 在未来可能会是什么样子。这篇文章聊到了一些大家可能比较关心的核心问题，很有启发。

一、每个时代都有自己的奇迹材料

1850 年代，少年卡内基在匹兹堡泥泞的街道上奔跑，当时他只是个电报员。那时候，十个美国人里有六个是农民。但仅仅两代人之后，卡内基和他的同行们用钢铁锻造了现代世界。马车被铁路取代，烛光变成了电灯，铁器进化成钢铁制品。 Ivan Zhao 写下这段历史，是想说明一件事：每个时代都被其奇迹材料所定义。钢铁塑造了镀金时代，半导体开启了数字时代，现在 AI 作为无限的思维降临了。历史告诉我们，掌握这种材料的人会定义这个时代。从那之后，工作从工厂转移到了办公室。今天 Ivan 在旧金山经营一家软件公司，为数百万知识工作者开发工具。在这个科技之都，大家都在谈论 AGI，但全球 20 亿办公室职员中，大多数人还没有真正感受到它的影响。知识工作很快会变成什么样？当组织架构里加入永不休息的思维会发生什么？

二、我们总是透过后视镜看未来

预测未来很难，因为未来总是伪装成过去的样子。早期的电话通话像电报一样简洁。早期的电影看起来就像舞台剧的录像。传播学家麦克卢汉把这叫做"透过后视镜开向未来"。今天我们看到的 AI 聊天机器人，就像过去的谷歌搜索框。我们正处在每次新技术转变都会经历的那个不舒服的过渡阶段。 Ivan 说他没有所有答案，但他喜欢用几个历史比喻来思考 AI 如何在不同规模上发挥作用，从个人到组织再到整个经济。

三、从自行车到汽车的飞跃

知识工作的最前沿是程序员。 Ivan 的联合创始人 Simon 曾经是个 10 倍程序员，但他现在很少写代码了。走过他的办公桌，你会看到他同时在指挥三四个 AI 编程代理，它们不只是打字更快，它们会思考，这让 Simon 变成了 30 到 40 倍的工程师。他会在午饭前或睡觉前排好任务队列，让这些代理在他不在的时候工作。他已经变成了无限思维的管理者。 1980 年代，乔布斯把个人电脑称为"思维的自行车"。十年后，我们铺设了互联网这条信息高速公路。但今天，大多数知识工作仍然靠人力驱动。就像我们一直在高速公路上骑自行车。有了 AI 代理，像 Simon 这样的人已经从骑自行车升级到开汽车了。那其他类型的知识工作者什么时候能开上车？有两个问题必须解决： 第一个是上下文碎片化。对于编程来说，工具和上下文往往在一个地方：IDE、代码库、终端。但一般的知识工作分散在几十个工具里。想象一个 AI 代理试图起草产品简报：它需要从 Slack 聊天记录、策略文档、上季度的仪表板指标，以及只存在于某人脑子里的机构记忆中提取信息。今天，人类就是那个粘合剂，通过复制粘贴和在浏览器标签页之间切换把这一切拼接起来。在这些上下文被整合之前，代理只能局限在狭窄的用例里。 第二个缺失的要素是可验证性。代码有个神奇的特性：你可以通过测试和错误来验证它。模型制造商用这个来训练 AI 更好地编程。但你怎么验证一个项目管理得好不好，或者一份战略备忘录写得怎么样？我们还没找到改进通用知识工作模型的方法。所以人类仍然需要在循环中监督、引导，展示什么是好的。今年的编程代理教会我们，让人类在循环中并不总是好事。这就像让人在生产线上亲自检查每颗螺栓，或者走在汽车前面清理道路。1865 年英国有个红旗法案，真的要求有人举着旗子走在汽车前面。我们希望人类从一个有杠杆作用的点监督循环，而不是身在其中。一旦上下文被整合，工作可以验证，数十亿工作者就会从骑车变成开车，然后从开车变成自动驾驶。想想看，当你不需要亲手做每件小事，而是能够设定方向、监督过程时，你的能量能释放多少倍？这不只是效率提升，而是角色的彻底转变。

四、AI 是组织的钢铁

公司是个相对新的发明。它们在扩大规模时会退化，并且会达到极限。几百年前，大多数公司都是十几个人的作坊。现在我们有几十万人的跨国公司。沟通基础设施，也就是通过会议和消息连接的人脑，在指数级负载下不堪重负。我们试图用层级、流程和文档来解决这个问题。但我们一直在用人类规模的工具解决工业规模的问题，就像用木头建摩天大楼。两个历史比喻展示了未来的组织如何因为新的奇迹材料而变得不同。 第一个是钢铁。在钢铁出现之前，19 世纪的建筑最多只能有六七层楼。铁很坚固但易碎且沉重，加更多楼层，结构就会在自身重量下坍塌。钢铁改变了一切。它既坚固又有韧性。框架可以更轻，墙壁可以更薄，突然之间建筑可以升到几十层高。新的建筑类型成为可能。 AI 就是组织的钢铁。它有潜力在工作流程中维护上下文，在需要时呈现决策而不产生噪音。人类沟通不再需要成为承重墙。每周两小时的对齐会议变成五分钟的异步审查。需要三级审批的高管决策可能很快就能在几分钟内完成。公司可以真正地扩大规模，而不会出现我们已经接受为不可避免的退化。这让人想到很多组织的困境。随着团队变大，效率反而下降了。开会的时间越来越多，真正做事的时间越来越少。如果 AI 能承担那些维护上下文、传递信息的工作，人们就能专注于真正需要人类判断的事情。

五、我们还在水车阶段

第二个故事关于蒸汽机。在工业革命开始时，早期的纺织厂建在河流和溪流旁边，由水车驱动。当蒸汽机到来时，工厂主最初只是把水车换成蒸汽机，其他一切保持不变。生产力提升很有限。真正的突破来自于工厂主意识到他们可以完全脱离水源。他们在更靠近工人、港口和原材料的地方建造更大的工厂。他们围绕蒸汽机重新设计工厂。后来电力出现时，工厂主进一步去中心化，不再依赖中央动力轴，而是在工厂各处为不同机器放置小型引擎。生产力爆炸式增长，第二次工业革命真正起飞了。 我们现在还在换水车阶段。AI 聊天机器人被嵌入现有工具。我们还没有重新想象当旧限制消失、你的公司可以靠永不休息的无限思维运转时，组织会是什么样子。在 Notion，Ivan 他们一直在实验。在 1000 名员工之外，现在有 700 多个代理在处理重复性工作。它们做会议记录，回答问题来综合部落知识。它们处理 IT 请求，记录客户反馈。它们帮助新员工了解员工福利。它们写每周状态报告，这样人们就不用复制粘贴了。这只是小小的尝试。真正的收益只受限于我们的想象力和惯性。想想你每周要做多少重复性的事情。整理邮件，更新进度表，回复常见问题，准备例会材料。如果这些都能自动化，你能省下多少时间去做更有创造性的工作？

六、从佛罗伦萨到超级都市

钢铁和蒸汽不只改变了建筑和工厂，它们也改变了城市。直到几百年前，城市都是人类尺度的。你可以在四十分钟内走遍佛罗伦萨。生活的节奏由一个人能走多远、一个声音能传多响来决定。然后钢铁框架让摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动的铁路连接市中心和腹地。电梯、地铁、高速公路随之而来。城市在规模和密度上爆炸式增长。东京、重庆、达拉斯。这些不只是更大版本的佛罗伦萨。它们是不同的生活方式。超级都市让人迷失方向，匿名化，更难导航。这种难以理解是规模的代价。但它们也提供了更多机会，更多自由。更多人做更多事情，产生比人类尺度的文艺复兴城市所能支持的更多组合。 Ivan 认为知识经济即将经历同样的转变。今天，知识工作占美国 GDP 的近一半。其中大部分仍然在人类规模上运作：几十人的团队，由会议和邮件推动的工作流程，超过几百人就会崩溃的组织。我们用石头和木头建造了佛罗伦萨。 当 AI 代理大规模上线时，我们会建造东京。跨越数千个代理和人类的组织。持续运行的工作流程，跨越时区，不用等任何人醒来。用恰到好处的人类参与综合决策。感觉会不一样。更快，杠杆作用更大，但一开始也更让人迷失方向。每周会议的节奏，季度规划周期，年度审查，可能不再有意义。新的节奏会出现。我们失去一些可读性。我们获得规模和速度。这个比喻很精妙。就像从小镇搬到大城市，你会觉得不适应，觉得混乱。但大城市给你的机会也是小镇无法比拟的。关键是适应新的节奏，找到新的生活方式。

七、超越水车

每种奇迹材料都需要人们停止透过后视镜看世界，开始想象新世界。卡内基看着钢铁，看到了城市天际线。兰开夏郡的工厂主看着蒸汽机，看到了不受河流限制的工厂车间。我们仍然处在 AI 的水车阶段，把聊天机器人嵌入为人类设计的工作流程。我们需要停止只把 AI 当成副驾驶。我们需要想象当人类组织被钢铁加固，当繁琐工作被委托给永不休息的思维时，知识工作可能是什么样子。钢铁、蒸汽、无限的思维。下一个天际线就在那里，等着我们去建造。

写在最后

读完 Ivan 的这篇文章，你会发现一个核心问题：我们现在用 AI 的方式，就像刚有汽车时还按照马车的逻辑来使用它。我们把 AI 当成更快的打字机，更聪明的搜索引擎，但没有重新思考整个工作方式。真正的变革不会来自把旧工具替换成 AI 版本，而会来自彻底重新设计我们的工作流程、组织结构，甚至我们对工作本身的定义。就像工厂主把工厂从河边搬到城市中心，围绕蒸汽机重新设计整个生产线，我们也需要围绕 AI 重新设计我们的工作。对于大多数人来说，这个转变才刚刚开始。程序员可能是第一批感受到变化的人，但其他知识工作者的车也在路上了。当上下文整合和可验证性这两个问题解决后，变革会迅速扩散到所有领域。问题不是变化会不会来，而是你准备好了吗？你还在用骑自行车的思维，还是已经开始学习怎么开车了？ --- *原文来源：[Notion 官方博客](https://www.notion.com/zh-cn/blog/steam-steel-and-infinite-minds-ai)* *本文整理自微博 @默庵·超级个体的解读*