Notion 創(chuàng)始人年終預(yù)測(cè)：AI 是新時(shí)代的「鋼鐵」，未來(lái)的工作、組織架構(gòu)會(huì)這樣演變

最近，Notion 創(chuàng)始人 Ivan Zhao 寫(xiě)了一篇年終總結(jié)《Steam, Steel, and Infinite Minds》。

Ivan 講了一個(gè)特別有趣的觀點(diǎn)：AI 是我們這個(gè)時(shí)代的「革命性材料」。就像工業(yè)時(shí)代的鋼鐵、數(shù)字時(shí)代的半導(dǎo)體一樣。

AI 作為「infinite minds」已經(jīng)來(lái)了。誰(shuí)能掌握這種核心材料，誰(shuí)就能定義一個(gè)時(shí)代。

借用麥克盧漢的一句話：「我們總是看著后視鏡駛向未來(lái)。」在大的技術(shù)變革初期，人們總是有一種認(rèn)知慣性：習(xí)慣于用舊的、熟悉的框架，去理解和應(yīng)用全新的事物。

對(duì)比已經(jīng)用上 AI 的程序員，大多數(shù)知識(shí)工作者的工作方式，仍像是在高速路上踩自行車(chē)，靠人力驅(qū)動(dòng)。上下文的碎片化，讓人類(lèi)像「膠水」一樣，通過(guò)復(fù)制粘貼和在不同瀏覽器標(biāo)簽頁(yè)間來(lái)回切換，將碎片信息拼接起來(lái)。

「human in the loop」也不總是理想的狀態(tài)。讓人深度介入到每一個(gè)執(zhí)行環(huán)節(jié)，就像在汽車(chē)發(fā)明后，還在派一個(gè)人舉著旗子走在車(chē)前開(kāi)道。

這篇文章給出了一個(gè)更大的視角去思考，未來(lái)我們的個(gè)人生產(chǎn)力、組織架構(gòu)乃至經(jīng)濟(jì)模式應(yīng)該是什么樣。

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每個(gè)時(shí)代，都會(huì)被一種標(biāo)志性的革命性材料所塑造。鋼鐵鍛造了「鍍金時(shí)代」，半導(dǎo)體開(kāi)啟了數(shù)字時(shí)代，而現(xiàn)在，AI 作為一種 infinite minds 已經(jīng)到來(lái)。歷史告訴我們：誰(shuí)能掌握核心材料，誰(shuí)就能定義一個(gè)時(shí)代。

左圖：少年時(shí)期的安德魯·卡內(nèi)基和他的弟弟。 右圖：「鍍金時(shí)代」的匹茲堡鋼鐵廠。

19 世紀(jì) 50 年代，安德魯·卡內(nèi)基還只是一個(gè)穿梭在匹茲堡泥濘街道上的電報(bào)員。當(dāng)時(shí)，美國(guó)有六成的人口都是農(nóng)民。然而在短短兩代人的時(shí)間里，卡內(nèi)基和他的同輩們就締造了現(xiàn)代世界：鐵路取代了馬車(chē)，電燈取代了燭光，鋼鐵取代了鋼。

此后，工作的重心從工廠轉(zhuǎn)移到了辦公室。

如今，我在舊金山經(jīng)營(yíng)著一家軟件公司，為數(shù)百萬(wàn)的知識(shí)工作者提供工具。在這個(gè)科技之城，人人都在討論通用人工智能，但在全球 20 億的腦力勞動(dòng)者中，大多數(shù)人還沒(méi)有切身感受到它的影響。

未來(lái)的知識(shí)工作會(huì)是什么樣？當(dāng)一個(gè)組織的架構(gòu)中，融入了永不休眠的智能時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？

早期電影通常看起來(lái)像舞臺(tái)劇，只用一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)著舞臺(tái)拍攝。

未來(lái)之所以難以預(yù)測(cè)，往往是因?yàn)樗偸桥鴼v史的外衣。早期的電話通話像電報(bào)一樣簡(jiǎn)短；早期的電影則像錄制下來(lái)的舞臺(tái)劇。這正如傳播學(xué)家麥克盧漢所說(shuō)：「我們總是看著后視鏡駛向未來(lái)。」

當(dāng)今最流行的人工智能形式，看起來(lái)就像過(guò)去的谷歌搜索。引用馬歇爾·麥克盧漢的話：「我們總是看著后視鏡駛向未來(lái)。」

今天，我們看到 AI 聊天機(jī)器人很大程度上仍在模仿谷歌的搜索框。這正是每當(dāng)有新技術(shù)變革時(shí)，我們都會(huì)經(jīng)歷的令人不安的過(guò)渡階段。

對(duì)于未來(lái)，我沒(méi)有全部的答案。但我喜歡借助幾個(gè)歷史上的比喻，來(lái)思考 AI 如何在從個(gè)人、組織到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的不同尺度上發(fā)揮作用。

01個(gè)人：從自行車(chē)到汽車(chē)

最初的線索，出現(xiàn)在知識(shí)工作的先行者，程序員身上。

我的聯(lián)合創(chuàng)始人 Simon 曾是典型的「10 倍效能程序員」，但現(xiàn)在他已經(jīng)很少親自編寫(xiě)代碼。你經(jīng)過(guò)他的工位時(shí)，會(huì)看到他同時(shí)調(diào)度著三到四個(gè) AI coding agents。這些智能體不僅打字更快，它們還能思考，這讓 Simon 的綜合效率提升到了 30-40 倍。他會(huì)在午飯前或臨睡前分配好任務(wù)，讓智能體在他休息時(shí)繼續(xù)工作。他已經(jīng)成為了一位「無(wú)限智能」的管理者。

20 世紀(jì) 70 年代，《科學(xué)美國(guó)人》雜志一項(xiàng)關(guān)于運(yùn)動(dòng)效率的研究，啟發(fā)了史蒂夫·喬布斯提出著名的「思想的自行車(chē)」比喻。但在此后的幾十年里，我們其實(shí)一直都在「信息高速公路」上踩著這輛自行車(chē)。

上世紀(jì) 80 年代，史蒂夫·喬布斯將個(gè)人電腦稱(chēng)為「思想的自行車(chē)」。十年后，我們鋪設(shè)了互聯(lián)網(wǎng)這條「信息高速公路」。但時(shí)至今日，大多數(shù)知識(shí)工作依然依賴(lài)人力驅(qū)動(dòng)。這感覺(jué)就像是我們一直在高速公路上騎自行車(chē)。

而有了 AI agents，像 Simon 這樣的人就已經(jīng)完成了從騎自行車(chē)到開(kāi)汽車(chē)的升級(jí)。

那么，其他知識(shí)工作者何時(shí)才能開(kāi)上自己的「汽車(chē)」呢？這需要解決兩個(gè)核心問(wèn)題。

相比于編程，為什么用 AI 輔助知識(shí)工作更加困難？因?yàn)橹R(shí)工作的場(chǎng)景更分散，成果也更難驗(yàn)證。

首先是上下文的碎片化。對(duì)于編程而言，工具和所需的上下文往往集中在一個(gè)地方：IDE、代碼庫(kù)、終端。

但普通的知識(shí)工作卻分散在數(shù)十個(gè)不同的應(yīng)用中。想象一個(gè) AI 智能體要起草一份產(chǎn)品說(shuō)明，它需要從 Slack 的聊天記錄、一份戰(zhàn)略文檔、某個(gè)數(shù)據(jù)看板的上季度指標(biāo)以及只存在于某人記憶中的隱性知識(shí)里整合信息。

目前，人類(lèi)扮演著「膠水」的角色，通過(guò)復(fù)制粘貼和在不同瀏覽器標(biāo)簽頁(yè)間來(lái)回切換，將這些碎片化的信息拼接起來(lái)。只要這些上下文沒(méi)有被有效整合，AI 智能體就只能局限于一些非常狹窄的用途。

第二是缺乏可驗(yàn)證性。代碼有一個(gè)神奇的特性：它的正確性可以通過(guò)測(cè)試和報(bào)錯(cuò)來(lái)驗(yàn)證。模型開(kāi)發(fā)者可以利用這一點(diǎn)來(lái)訓(xùn)練 AI 提升編程能力，例如通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

但你要如何驗(yàn)證一個(gè)項(xiàng)目管理得好不好，一份戰(zhàn)略備忘錄寫(xiě)得優(yōu)不優(yōu)秀？我們還沒(méi)有找到有效的方法來(lái)評(píng)估和提升模型在通用知識(shí)工作上的表現(xiàn)。因此，人類(lèi)仍然需要作為監(jiān)督者和引導(dǎo)者參與其中（human in the loop），來(lái)定義什么是「好」的標(biāo)準(zhǔn)。

1865 年的《紅旗法案》要求必須有一名旗手走在機(jī)動(dòng)車(chē)前面引導(dǎo)（該法案于 1896 年廢除）。這是一個(gè)我們不希望看到的「human in the loop」的例子。

今年，編程智能體的發(fā)展讓我們認(rèn)識(shí)到，human in the loop 并不總是一個(gè)理想的模式。它就像讓一個(gè)人去檢查生產(chǎn)線上擰緊的每一顆螺絲，像《1865 年紅旗法案》要求的那樣，派個(gè)人走在汽車(chē)前面清理道路。

我們希望人類(lèi)從一個(gè)更高的維度去監(jiān)督整個(gè)系統(tǒng)，而不是成為系統(tǒng)中的一個(gè)執(zhí)行環(huán)節(jié)。一旦碎片化的上下文得到整合，工作成果變得可驗(yàn)證，數(shù)以十億計(jì)的知識(shí)工作者就將經(jīng)歷從「騎行」到「駕駛」，再到「自動(dòng)駕駛」的飛躍。

02組織：鋼鐵與蒸汽

公司是近代才出現(xiàn)的發(fā)明。它們會(huì)隨著規(guī)模擴(kuò)大而退化，最終觸及極限。

1855 年紐約和伊利鐵路公司的組織架構(gòu)圖。現(xiàn)代企業(yè)和組織架構(gòu)圖正是隨著鐵路公司的發(fā)展演變而來(lái)，因?yàn)殍F路公司是第一批需要遠(yuǎn)距離協(xié)調(diào)成千上萬(wàn)名員工的企業(yè)。

幾百年前，大多數(shù)公司都只是十幾人的小作坊。而現(xiàn)在，我們有了數(shù)十萬(wàn)員工的跨國(guó)企業(yè)。組織的溝通基礎(chǔ)設(shè)施，即通過(guò)會(huì)議和信息相連的人類(lèi)大腦，在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的負(fù)荷下早已經(jīng)不堪重負(fù)。

我們?cè)噲D通過(guò)層級(jí)、流程和文檔來(lái)解決問(wèn)題，就像是用木材去建造摩天大樓，一直用著與問(wèn)題規(guī)模不匹配的工具。

兩個(gè)歷史上的比喻，展示了在新的革命性材料下，未來(lái)的組織會(huì)是什么樣子。

鋼鐵的奇跡：1913 年在紐約落成的伍爾沃斯大廈，是當(dāng)時(shí)世界第一高樓。

第一個(gè)比喻是鋼鐵。

在鋼鐵出現(xiàn)之前，19 世紀(jì)的建筑最多只能蓋到六七層。因?yàn)殇撾m然堅(jiān)固，但又脆又重，樓層再高，建筑結(jié)構(gòu)就會(huì)因?yàn)椴豢白灾囟逅ｄ撹F改變了一切，它既堅(jiān)固又有延展性，使得建筑框架可以更輕，墻壁可以更薄，樓層瞬間就能拔高到幾十層。全新的建筑形態(tài)也由此誕生。

AI 就是組織的「鋼鐵」。它有潛力跨越不同的工作流來(lái)維持信息的上下文，并在需要時(shí)精準(zhǔn)地呈現(xiàn)決策依據(jù)，消除溝通噪音。人類(lèi)的溝通將不再是限制組織發(fā)展的「承重墻」。每周兩小時(shí)的同步會(huì)議，可以變成五分鐘的異步審閱；過(guò)去需要三級(jí)審批的行政決策，未來(lái)可能在幾分鐘內(nèi)就能完成。公司能夠?qū)崿F(xiàn)真正的規(guī)模化擴(kuò)張，不再受困于我們過(guò)去認(rèn)為不可避免的效率衰減。

一座依靠水車(chē)提供動(dòng)力的磨坊。水力雖強(qiáng)，但既不穩(wěn)定，又受地理位置和季節(jié)的限制。

第二個(gè)故事關(guān)于蒸汽機(jī)。

工業(yè)革命初期，紡織廠大多建在河邊，靠水車(chē)提供動(dòng)力。當(dāng)蒸汽機(jī)問(wèn)世后，工廠主們起初只是簡(jiǎn)單地用蒸汽機(jī)替換掉水車(chē)，工廠的其他部分則維持原樣。結(jié)果，生產(chǎn)力的提升相當(dāng)有限。

真正的突破，發(fā)生在工廠主們意識(shí)到可以徹底擺脫對(duì)河流的依賴(lài)時(shí)。他們開(kāi)始將規(guī)模更大的工廠建在離工人、港口和原材料更近的地方，并圍繞蒸汽機(jī)重新設(shè)計(jì)了整個(gè)工廠的布局。（后來(lái)，隨著電力的普及，工廠主們又進(jìn)一步擺脫了對(duì)中央動(dòng)力軸的依賴(lài)，改為在各臺(tái)機(jī)器旁安裝小型電動(dòng)機(jī)。）生產(chǎn)力就此迎來(lái)了爆炸式增長(zhǎng)，第二次工業(yè)革命也真正拉開(kāi)了序幕。

這幅由托馬斯·阿洛姆于 1835 年創(chuàng)作的版畫(huà)，描繪了英國(guó)蘭開(kāi)夏郡的一家由蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)的紡織廠。

今天，我們?nèi)蕴幵?AI 應(yīng)用的「替換水車(chē)」階段：將 AI 聊天機(jī)器人簡(jiǎn)單地嫁接到為人類(lèi)設(shè)計(jì)的現(xiàn)有工作流程上。我們還沒(méi)有真正開(kāi)始重新構(gòu)想，當(dāng)舊的限制不復(fù)存在，當(dāng)你的公司能依靠永不休眠的智能來(lái)運(yùn)作時(shí)，組織會(huì)是什么樣子。

在 Notion，我們一直在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。除了 1000 名員工，我們現(xiàn)在還有 700 多個(gè) AI 智能體在處理重復(fù)性工作。它們會(huì)整理會(huì)議紀(jì)要，整合團(tuán)隊(duì)的隱性知識(shí)、處理 IT 支持請(qǐng)求、記錄客戶(hù)反饋、自動(dòng)生成每周工作報(bào)告。而這一切，才剛剛起步。真正的潛力，受限于我們的想象力和慣性。

03經(jīng)濟(jì)體：從佛羅倫薩到超級(jí)城市

鋼鐵和蒸汽不僅改變了建筑和工廠，它們還重塑了城市。

直到幾百年前，城市都還是以人的尺度構(gòu)建的。你只需四十分鐘就能徒步穿越整個(gè)佛羅倫薩。生活的節(jié)奏，取決于人能走多遠(yuǎn)，聲音能傳多遠(yuǎn)。

后來(lái)，鋼鐵催生了摩天大樓；蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)的鐵路將市中心與廣闊的腹地連接起來(lái)；電梯、地鐵和高速公路也相繼問(wèn)世。城市在規(guī)模和密度上都發(fā)生了爆炸性的增長(zhǎng)，東京、重慶、達(dá)拉斯等超級(jí)城市應(yīng)運(yùn)而生。

它們不僅僅是放大版的佛羅倫薩，更是一種全新的生活方式。超級(jí)城市令人感到陌生、迷失方向，難以把握。這種「不可理解性」正是規(guī)模化所付出的代價(jià)。但與此同時(shí)，它們也提供了更多的機(jī)遇與自由，讓更多的人能以更多元的方式組合在一起，完成文藝復(fù)興時(shí)期那種「人的尺度」的城市所無(wú)法支撐的偉大事業(yè)。

我認(rèn)為，知識(shí)經(jīng)濟(jì)也即將經(jīng)歷同樣的變革。

如今，知識(shí)工作幾乎占了美國(guó) GDP 的一半，但運(yùn)作方式大多還停留在「人的尺度」：團(tuán)隊(duì)規(guī)模不過(guò)幾十人，工作節(jié)奏由會(huì)議和郵件主導(dǎo)，組織人數(shù)一旦超過(guò)幾百便開(kāi)始舉步維艱。我們一直以來(lái)，都是在用石頭和木材建造自己的「佛羅倫薩」。

當(dāng) AI 智能體大規(guī)模應(yīng)用時(shí)，我們將開(kāi)始建造屬于知識(shí)經(jīng)濟(jì)的「東京」：由成千上萬(wàn)的智能體和人類(lèi)共同組成的組織；跨越時(shí)區(qū)、持續(xù)運(yùn)行的工作流，實(shí)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)；決策在「恰到好處的人類(lèi)介入」下完成。

這種感覺(jué)將會(huì)截然不同。更快，杠桿效應(yīng)更強(qiáng)，但起初也會(huì)讓人感到迷茫。每周例會(huì)、季度規(guī)劃、年度評(píng)估這些我們熟悉的節(jié)奏或許將不再適用，新的節(jié)奏將會(huì)出現(xiàn)。我們會(huì)失去一些舊有的熟悉感，但換來(lái)的是前所未有的規(guī)模和速度。

04超越水車(chē)時(shí)代

每一種革命性的材料，都要求人們停止通過(guò)后視鏡看世界，而是開(kāi)始想象一個(gè)全新的未來(lái)。卡內(nèi)基看到鋼鐵，預(yù)見(jiàn)了城市的摩天輪廓；蘭開(kāi)夏郡的工廠主看到蒸汽機(jī)，構(gòu)想出不再受河流束縛的廠房。

我們?nèi)陨硖?AI 應(yīng)用的「水車(chē)時(shí)代」，滿(mǎn)足于將聊天機(jī)器人嫁接到為人類(lèi)設(shè)計(jì)的工作流程上。我們應(yīng)該停止僅僅讓 AI 充當(dāng)我們的 Copilot。我們需要開(kāi)始大膽想象，當(dāng)人類(lèi)組織被「鋼鐵」加固，當(dāng)繁雜的事務(wù)被托付給永不休眠的智能時(shí)，知識(shí)工作將會(huì)是一番怎樣的景象。

鋼鐵，蒸汽，無(wú)限智能。下一個(gè)天際線，就在那里，等待我們?nèi)ソㄔ臁?/p>

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