Notion CEO長文刷屏：AI將把知識工作帶入“無限心智”時代

近日，Notion 聯合創始人兼 CEO Ivan Zhao 在 X 平臺發表了一篇題為《蒸汽、鋼鐵與無限心智》（Steam, Steel, and Infinite Minds）的長文，在 X 上引發廣泛討論。文章以歷史視角切入，探討了 AI 如何像曾經的鋼鐵和蒸汽機一樣，成為重塑組織與經濟的新“奇跡材料”。OpenAI 首席產品官 Kevin Weil、著名投資人 Sarah Guo 等人紛紛轉發點贊，甚至有人稱其為“關于 AI 與知識工作最優美的文章之一”。

圖丨相關博文（來源：X）

在這篇文章中，Ivan Zhao 并沒有局限于討論具體的 AI 功能，而是站在歷史的宏觀視角，將 AI 比作重塑時代的“奇跡材料”（miracle material，下文中意譯為“劃時代介質”）。他認為，正如鋼鐵不僅讓建筑變高、更重構了城市形態一樣，AI 作為一種“無限心智”，正在從根本上改變我們組織和經濟的運作邏輯。目前的我們，正處于將 AI 這個“新蒸汽機”簡單安裝在“舊水車”上的過渡期，而真正的變革才剛剛開始。

以下為全文譯文。

每個時代都有屬于它的劃時代介質。鋼鐵鍛造了鍍金時代，半導體點亮了數字時代。而今天，AI 正以“無限心智”的姿態登場。歷史反復證明：誰掌握了核心材料，誰就定義了那個時代。

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19 世紀 50 年代，安德魯·卡內基還是個在匹茲堡泥濘街道上奔跑的電報童。那時，六成美國人以務農為生。僅僅兩代人的時間，卡內基和他的同輩便鍛造出了現代世界：馬車讓位于鐵路，燭火讓位于電燈，生鐵讓位于鋼鐵。

自那以后，工作從工廠轉移到了辦公室。如今，我在舊金山經營一家軟件公司，為數百萬知識工作者打造工具。在這座科技重鎮，人人都在談論 AGI（通用人工智能），但全球二十億辦公室工作者中的大多數，尚未真正感受到它的存在。知識工作很快會變成什么樣？當組織架構開始吸納那些永不休眠的“思維”時，會發生什么？

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未來往往難以預測，因為它總是偽裝成過去的模樣。早期電話像電報一樣惜字如金，早期電影不過是把舞臺劇拍下來。正如馬歇爾·麥克盧漢所說：“我們總是透過后視鏡駛向未來。”

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我沒有關于未來的全部答案。但我喜歡借助幾個歷史隱喻來思考 AI 如何在不同尺度上發揮作用，從個人到組織，再到整個經濟。

個人層面：從自行車到汽車

最早的變化跡象，出現在知識工作的“大祭司”們身上：程序員。

我的聯合創始人 Simon 曾是我們所說的“10 倍程序員”，但他現在幾乎不親自寫代碼了。走過他的工位，你會看到他同時協調三四個 AI 編程智能體，它們不只是打字更快，它們會思考。這讓 Simon 成了一個 30 到 40 倍效率的工程師。他會在午餐前或睡前排好任務隊列，讓這些智能體在他不在時繼續工作。他成了“無限心智”的管理者。

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1980 年代，喬布斯把個人電腦比作“思維的自行車”。十年后，我們鋪設了名為互聯網的“信息高速公路”。但時至今日，大多數知識工作仍然由人力驅動。就好像我們一直在高速公路上騎自行車。

有了 AI 智能體，像 Simon 這樣的人已經從騎自行車升級到了開汽車。

其他類型的知識工作者什么時候也能開上“汽車”？有兩個問題必須解決。

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第一，上下文碎片化。對于編程來說，工具和上下文往往集中在一處：IDE、代碼倉庫、終端。但一般的知識工作分散在幾十個工具里。想象一個 AI 智能體試圖起草一份產品簡報：它需要從 Slack 對話、戰略文檔、上季度的數據儀表盤，甚至只存在于某人腦子里的組織記憶中提取信息。如今，人類充當著“粘合劑”，通過復制粘貼和在瀏覽器標簽頁之間切換來拼湊一切。除非這些上下文被整合起來，否則智能體只能困在狹窄的應用場景里。

第二個缺失的要素是可驗證性。代碼有一種神奇的特性：你可以通過測試和報錯來驗證它。模型開發者利用這一點訓練 AI，讓它在編程方面越來越強（比如強化學習）。但你怎么驗證一個項目管理得好不好，或者一份戰略備忘錄寫得如何？我們還沒有找到改進模型以處理一般知識工作的方法。所以，人類仍然需要“在回路中”（in the loop）監督、引導，并示范什么是好的成果。

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今年編程智能體的發展告訴我們，“人類在回路中”并非總是理想狀態。這就像讓人親自檢查流水線上的每一顆螺栓，或者走在汽車前面給它開道（參見：1865 年的《紅旗法案》）。我們希望人類從一個更有杠桿效應的位置來監督這些循環，而不是被困在里面。一旦上下文被整合、工作變得可驗證，數十億工作者就能從“騎自行車”升級到“開車”，再從“開車”升級到“自動駕駛”。

組織層面：鋼鐵與蒸汽

公司是一種晚近的發明。它們在擴張過程中會逐漸衰退，并最終觸及極限。

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幾百年前，大多數公司不過是十幾個人的作坊。如今我們有了擁有幾十萬員工的跨國企業。人腦通過會議和消息連接而成的通信基礎設施，在指數級增長的負載下不堪重負。我們試圖用層級、流程和文檔來解決這個問題。但我們一直在用人類尺度的工具解決工業級的問題，就像用木頭建摩天大樓。

兩個歷史隱喻可以展示，有了新的“奇跡材料”，未來的組織會是什么樣子。

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第一個是鋼鐵。在鋼鐵出現之前，19 世紀的建筑最高只能建到六七層。生鐵雖然堅固，但又脆又重；層數一多，建筑就會在自身重量下坍塌。鋼鐵改變了一切。它既堅固又具有韌性。框架可以更輕，墻壁可以更薄，建筑突然可以升至幾十層。新型建筑由此成為可能。

AI 是組織的鋼鐵。它有潛力在工作流程中維護上下文，在需要時呈現決策，而不產生噪音。人類的溝通不再必須是承重墻。每周兩小時的對齊會議可能變成五分鐘的異步審核。需要三層審批的高管決策可能很快就能在幾分鐘內完成。公司可以真正地擴張，而不必承受我們以為無法避免的那種組織退化。

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第二個故事是關于蒸汽機的。在工業革命初期，早期的紡織廠坐落在河流和溪流旁邊，靠水車驅動。當蒸汽機問世時，工廠主最初只是把水車換成了蒸汽機，其他一切照舊。生產力的提升很有限。

真正的突破發生在工廠主意識到他們可以完全擺脫對水源的依賴之后。他們在更靠近工人、港口和原材料的地方建起了更大的工廠。他們圍繞蒸汽機重新設計了工廠（后來，當電力出現時，工廠主進一步去中心化，不再依賴一根中央動力軸，而是在工廠各處為不同機器安裝小型電機）。生產力由此爆發，第二次工業革命真正啟動了。

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我們仍處于“把水車換成蒸汽機”的階段。AI 聊天機器人像螺絲一樣被擰到現有工具上，我們還沒有重新想象：當舊的約束消失、公司可以靠在你睡覺時仍在工作的“無限心智”來運轉時，組織會是什么樣子。

在 Notion，我們一直在做實驗。除了 1,000 名員工之外，現在還有超過 700 個智能體在處理重復性工作。它們做會議記錄，回答問題以整合組織知識，處理 IT 請求，記錄客戶反饋，幫助新員工熟悉員工福利，撰寫周報以免大家再復制粘貼。而這只是剛剛起步。真正的收益，只受限于我們的想象力和慣性。

經濟層面：從佛羅倫薩到超級都市

鋼鐵和蒸汽不僅改變了建筑和工廠，還改變了城市。

直到幾百年前，城市還是人類尺度的。你可以在四十分鐘內走遍佛羅倫薩。生活的節奏由一個人能走多遠、聲音能傳多遠來決定。

然后，鋼框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機驅動的鐵路將市中心與腹地連接起來。電梯、地鐵、高速公路相繼出現。城市在規模和密度上爆炸式增長。東京、重慶、達拉斯。

這些不只是更大號的佛羅倫薩，它們代表著不同的生活方式。超級都市令人眩暈、匿名、更難導航。這種“不可讀性”是規模的代價。但反過來，它也釋放了前所未有的機會和自由：更多的人、用更多的方式、在更多的組合里做更多的事；這類密度與復雜度，放在一座以步行尺度運轉的文藝復興城市里，根本無從承載。

我認為知識經濟即將經歷同樣的轉變。

今天，知識工作占美國 GDP 的近一半。其中大部分仍以人類尺度運轉：幾十人的團隊、由會議和郵件決定節奏的工作流、組織一旦超過幾百人就開始“擰巴”。我們一直在用石頭和木頭建造佛羅倫薩。

當 AI 智能體大規模上線，我們將開始建造“東京”：組織里同時存在成千上萬的人與智能體；工作流跨時區持續運轉，不必等誰醒來；決策也不必層層拉齊，而是由系統綜合出結果，再讓人類在最關鍵處介入——介入得“剛剛好”。

這會帶來不同的感受。更快、更有杠桿效應，但起初也會更令人眩暈。每周例會、季度規劃、年度評審這些舊節奏，可能逐漸失效；新的節奏會自然長出來。我們會犧牲一些可讀性，換來規模和速度。

超越水車

每一種劃時代的介質都要求人們停止透過后視鏡看世界，開始想象新的世界。卡內基看著鋼鐵，看到了城市的天際線。蘭開夏郡的工廠主看著蒸汽機，看到了擺脫河流束縛的工廠車間。

我們仍處于 AI 的“水車階段”，把聊天機器人擰進為人類設計的流程里，讓它充當副駕駛。真正需要發生的，是更激進的想象：當組織被“鋼鐵”加固，當瑣碎工作交給永不休眠的思維，知識工作會變成怎樣？

鋼鐵。蒸汽。無限心智。下一道天際線已經在那里，等待我們去建造。

參考資料：

https://x.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400

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