蒸汽、钢铁与无限智慧

每个时代都由其奇迹材料塑造。钢铁锻造了镀金时代，半导体开启了数字时代。如今人工智能以无限心智的姿态降临。若历史有所启示，那就是：掌握核心材料者定义时代。

左图：少年安德鲁·卡内基和他的弟弟。右图：镀金时代匹兹堡的钢铁工厂。

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。当时六成美国人以务农为生。仅仅两代人之后，卡内基与同辈人便锻造出现代世界——铁路取代马匹，电力取代烛光，钢铁取代生铁。

自那时起，工作场所从工厂转向办公室。如今我在旧金山经营软件公司，为数百万知识工作者打造工具。在这个科技重镇，人人都在谈论通用人工智能，但全球二十亿办公族大多尚未感受到它的存在。知识工作将如何演变？当组织结构图吸纳永不休眠的智能体时，会发生什么？

早期的电影杭长看起来像舞台剧，一台摄像机聚焦于舞台

这个未来常常难以预测，因为它总是伪装成过去的样子。早期的电话通话像电报一样简洁。早期的电影看起来像拍摄的舞台剧。（这就是马歇尔·麦克卢汉所说的"通过后视镜驶向未来"。）

最流行的人工智能形式，宛如过去的谷歌搜索，引用马歇尔麦克鲁汉的话来说，我们总是通过后视镜驶向未来

当前，我们将其视为模仿谷歌搜索框的 AI 聊天机器人。正如每次技术变革都会经历的阵痛期，我们正深陷这场不适的转型阶段。

对于未来走向我并无全部答案。但我喜欢借助几个历史隐喻来思考 AI 如何在不同层面发挥作用——从个体到组织，再到整个经济体系。

个体：从自行车到汽车的转变

最初的迹象可见于知识工作的高级从业者：程序员。

我的联合创始人西蒙是我们所说的 10 倍效率程序员，但他如今很少亲自写代码。走过他的办公桌，你会看到他同时指挥三四个 AI 编程助手，它们不仅打字更快，还会思考，这共同使他成为 30-40 倍效率的工程师。他会在午餐前或睡前排队任务，让它们在他离开时工作。他已成为无限智能的管理者。

1907年代《科学美国人》一项关于运动效率的研究，启发了史蒂夫·乔布斯著名的“思想自行车”比喻，只是自那以后我们已经在信息高速公路上，登了几十年的车

上世纪 80 年代，史蒂夫·乔布斯将个人电脑称为"思想的自行车"。十年后，我们铺就了"信息高速公路"——互联网。但如今，大多数知识工作仍依赖人力驱动。这就像我们一直在高速公路上踩着自行车前行。
借助 AI 助手，像西蒙这样的人已经从骑自行车升级到了开汽车。 其他类型的知识工作者何时能拥有"汽车"？两个问题必须解决。

与编码代理相比，为何人工智能在协助知识工作方面更为困难？因为知识工作更为零散且难以验证

首先是语境碎片化。对于编码工作，工具和语境往往集中在一处：集成开发环境、代码仓库、终端。但通用知识工作却分散在数十种工具中。想象一个 AI 助手试图起草产品简报：它需要从 Slack 讨论串、战略文档、仪表板中的上季度数据，以及仅存在于某人大脑中的机构记忆里提取信息。如今，人类是粘合剂，通过复制粘贴和浏览器标签切换将这些碎片拼凑起来。在这些语境被整合之前，智能助手将始终局限于狭窄的应用场景。

第二个缺失的要素是可验证性。代码具有一种神奇的特性：你可以通过测试和错误来验证它。模型制造者利用这一点来训练人工智能，使其在编码方面变得更好（例如强化学习）。但是，你如何验证一个项目管理得是否良好，或者一份战略备忘录是否有价值？我们尚未找到改进模型以应对一般知识工作的方法。因此，人类仍然需要参与其中，进行监督、指导，并展示什么是好的标准。

1865年，《红旗法案》要求车辆在街道行驶时需要一名骑手走在车辆前方（该法案于1896年废止）这是“人在回路”模式中一个不受欢迎的例证

今年的编程智能体告诉我们，“人在回路中"并非总是理想选择。这就像让专人检查流水线上的每个螺栓，或走在汽车前方清理道路（参见：1865 年《红旗法案》）。我们需要人类从杠杆支点监督循环，而非置身其中。一旦工作情境得以整合且成果可验证，数十亿劳动者将从"蹬自行车"升级为"驾驶汽车”，进而迈向"自动驾驶"时代。

组织机构：钢铁与蒸汽

公司是近代的发明。它们随着规模扩大而效能递减，最终触及发展极限。1855年纽约与伊利铁路的组织结构图，现代企业及其组织结构图是随着铁路公司的发展而演变的，铁路公司是最早需要远距离协调数千人的企业

几百年前，大多数公司只是十几人的手工作坊。如今我们拥有数十万员工的跨国企业。沟通体系（通过会议和信息连接的人脑）在指数级负荷下不堪重负。我们试图用层级制度、流程规范和文件体系来解决这个问题。但这无异于用人类尺度的工具解决工业规模的问题，好比用木材建造摩天大楼。

两个历史隐喻揭示了新型"奇迹材料"将如何重塑未来组织形态。

钢铁奇迹：伍尔沃斯大厦于1913年在纽约竣工时曾是世界上最高的建筑

首先是钢铁。在钢铁出现前，19 世纪的建筑高度被限制在六七层以内。铁材质坚固但脆硬沉重；增加楼层会导致建筑被自身重量压垮。钢铁改变了一切——它既坚固又具延展性。框架可以更轻盈，墙体可以更纤薄，建筑突然能拔地而起数十层。新型建筑由此成为可能。

人工智能是组织的钢铁。它有能力在工作流程中保持上下文，并在需要时呈现决策，而无需噪音干扰。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了五分钟的异步审查。需要三级审批的高管决策可能很快在几分钟内完成。公司可以扩展，真正地扩展，而不会出现我们曾认为不可避免的退化。

一座依靠水轮驱动运转的磨坊，水力虽强大但不可靠，且限制了磨坊只能设定在少数地点并受季节影响

第二个故事是关于蒸汽机的。工业革命初期，早期的纺织厂依河而建，依靠水车提供动力。当蒸汽机问世时，工厂主最初只是用水车换成了蒸汽机，其他一切照旧。生产力的提升并不显著。

真正的突破发生在工厂主意识到他们可以完全摆脱对水的依赖。他们在靠近工人、港口和原材料的地方建造了更大的工厂。并且围绕蒸汽机重新设计了工厂布局（后来，电力普及后，工厂主进一步摆脱了中央动力轴的束缚，在工厂各处为不同机器配备了小型发动机）。生产力因此爆发式增长，第二次工业革命真正拉开了序幕。

这幅由托马斯阿洛姆于1835年创作的版画描绘了英国兰开夏郡的一家纺织厂，它由蒸汽机提供动力

我们仍处于“替换水车”的阶段。人工智能聊天机器人被硬塞到现有工具中。我们尚未重新构想当旧有约束消失、你的公司可以在你睡觉时依靠无限思维运行时，组织会是什么样子。

在我的公司 Notion，我们一直在进行实验。除了我们 1000 名员工外，现在还有 700 多个智能体处理重复性工作。它们记录会议笔记并回答问题，以整合团队知识。它们处理 IT 请求并记录客户反馈。它们帮助新员工了解员工福利。它们编写每周状态报告，这样人们就不必复制粘贴。而这仅仅是初步尝试。真正的收益只受限于我们的想象力和惯性。

经济：从佛罗伦萨到特大城市

钢铁和蒸汽不仅改变了建筑和工厂，它们还改变了城市。

直到几百年前，城市还是以人类尺度建造的。你可以在四十分钟内步行穿越佛罗伦萨。生活的节奏由一个人能走多远、声音能传多远来决定。

钢铁框架让摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动的铁路将城市中心与腹地相连。电梯、地铁、高速公路相继出现。城市的规模和密度急剧扩张。东京。重庆。达拉斯。

这些不仅仅是佛罗伦萨的放大版。它们是不同的生活方式。大都市令人迷失方向，充满匿名性，更难以驾驭。这种难以辨识是规模扩张的代价。但它们也提供了更多机会和更多自由。相比文艺复兴时期那种适合人类尺度的城市，大都市能容纳更多人以更多样的组合方式从事更多活动。

我认为知识经济即将经历同样的变革。

如今，知识工作已占美国 GDP 的近一半。其中大部分仍停留在人类尺度：数十人的团队，以会议和电子邮件为节奏的工作流程，超过数百人就会运转失灵的组织架构。我们一直在用石头和木头建造佛罗伦萨式的知识体系。

当人工智能体大规模上线时，我们将构建起"东京式"体系——横跨数千智能体与人类的组织架构。工作流将跨越时区持续运转，无需等待任何人醒来。决策过程将精准融合恰到好处的人类介入。

这种体验将截然不同。更快速、更具杠杆效应，但初期也会令人更无所适从。周例会、季度规划周期和年度评估的固有节奏可能不再适用。新的节律正在浮现。我们失去了部分可解读性，却换来了规模与速度。

超越水车时代

每种奇迹材料的诞生，都需要人们停止通过后视镜观察世界，转而构想全新图景。卡内基凝视钢铁时看见了都市天际线，兰开夏郡的工厂主注视蒸汽机时，看见了脱离河流束缚的生产车间。

我们仍处于人工智能的"水车时代"，勉强将聊天机器人嫁接在人类设计的工作流程上。我们不应再要求人工智能仅仅担任副驾驶，而应畅想这样的图景：当人类组织被钢铁般的人工智能强化，当繁琐事务托付给永不休眠的智能体，知识工作将呈现何种新形态。

钢铁。蒸汽。无限的智慧。下一道天际线就在那里，等待我们去建造。

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