Notion CEO 最新好文：蒸汽、鋼鐵與無限心智

Notion ，并且一半已經是來自 AI。前幾天其 CEO Ivan Zhao 針對 AI 的未來寫了一篇非常不錯的文章《Steam, Steel, and Infinite Minds》《蒸汽、鋼鐵與無限心智》。

這篇文章表達的觀點和 Notion 在 AI 這塊做的非常類似：如何解決上下文和切換窗口以及切換軟件《》。

他通過歷史隱喻，把蒸汽、鋼鐵與人工智能（AI）比作不同時代的“奇跡材料”，揭示了技術如何重塑個人工作方式、組織結構和整個經濟生態。

Ivan Zhao 認為，我們現在正處于 AI 技術從“模仿過去”向真正重塑未來的過渡期。就像蒸汽機和鋼鐵推動工業革命一樣，AI 有潛力把知識工作從高度碎片化和人力密集型的模式，轉變為由“無限心智”驅動的高效協作體系。

他認為這場變革不僅僅是工具替換，而是對工作本質的重構。對于個人來說，AI 能讓知識工作者從“騎自行車”躍升到“駕駛汽車”甚至“自動駕駛”；對于組織而言，AI 有望打破層級和流程的效率瓶頸，實現真正可擴展的組織運作；

對于經濟體，則可能催生類似現代超級城市那樣全新的生產力形態——從“佛羅倫薩式”的小規模組織，邁向“東京式”的大規模、持續運行的智能生態。下面是原文的翻譯：

每個時代都由其“奇跡材料”所塑造。鋼鐵鑄就了鍍金時代，半導體開啟了數字時代。而現在，AI 以"無限心智"的姿態降臨。歷史告訴我們，掌握核心材料的文明終將定義時代。

左圖：少年安德魯·卡內基與其弟。右圖：鍍金時代的匹茲堡鋼鐵廠

19 世紀 50 年代，安德魯·卡內基還是匹茲堡泥濘街道上的電報員。當時六成美國人是農民。但在短短兩代人之內，卡內基和他的同輩們鑄造了現代世界：鐵路取代了馬車，電燈替代了燭火，鋼鐵革新了生鐵。

從那以后，工作從工廠轉移到了辦公室。今天我在舊金山經營一家軟件公司，為數百萬知識工作者構建工具。在這個科技重鎮，每個人都在談論通用人工智能（AGI），但全球二十億知識工作者中的大多數尚未真正感受到它的影響。知識工作在不久的將來會變成什么樣？當組織架構融入永不休眠的智能體，又將引發怎樣的化學反應？

早期電影常常看起來像舞臺劇，鏡頭始終對準舞臺。

未來總戴著過去的偽裝，令人難以辨識。早期通話如電報般簡練，初期電影像戲劇錄影（這正是麥克盧漢所言"透過后視鏡駛向未來"）。

當下最流行的人工智能形態，恰似昔日的 Google 搜索框。引用傳播學大師麥克盧漢的比喻："我們始終透過后視鏡駛向未來。"

當前我們正處于每次技術更迭時必經的陣痛期，對于接下來會發生什么，我并沒有所有的答案。但我喜歡運用一些歷史隱喻來思考 AI 如何在不同規模上發揮作用，從個人到組織再到整個經濟體。

個體層面：從自行車到汽車

變革先兆顯現于知識工作的祭司階層——程序員群體。

我的合伙人 Simon 曾是"10 倍效率程序員"，如今卻鮮少親自寫代碼了。經過他的工位，你會看見他同時指揮著三四個 AI 編程智能體。這些 AI 不僅輸入更快，更具備思考能力，使他成為"30-40 倍效率工程師"。他能在午休或就寢前布置任務，讓智能體持續工作。他已成為無限心智的管理者。

1970 年代《科學美國人》關于運動效能的研究，激發了喬布斯"思想自行車"的著名比喻。但此后數十年，我們始終在信息高速公路上蹬著自行車。

1980 年代喬布斯稱個人電腦為"思想的自行車 bicycles for the mind"，十年后互聯網鋪就"信息高速公路"。然而如今的知識工作仍依賴人力，猶如在高速公路上騎自行車。

而像 Simon 這樣的先鋒，已完成從自行車到汽車的升級。

其他知識工作者何時能開上汽車？需破解兩大難題：

與編程輔助相比，AI 為何更難助力通用知識工作？因為后者存在場景碎片化與結果難驗證的特性。

首先是場景碎片化。編程工作集中在 IDE、代碼庫和終端中，而通用知識工作分散于數十種工具。設想 AI 撰寫產品方案：需整合 Slack 討論、戰略文檔、上季度數據面板中的指標，以及僅存于人腦的組織記憶。目前人類仍是粘合劑，通過復制粘貼和標簽頁切換拼合信息。唯有實現場景整合，智能體才能突破局限。

其次是驗證機制缺失。代碼可通過測試驗證，模型開發者借此訓練 AI（如強化學習）。但如何評估項目管理水平或戰略備忘錄質量？我們尚未找到提升通用知識工作 AI 效能的方法，因此仍需人類監督指導和展示什么是善。

1865年《紅旗法案》要求車輛行駛時須有人持紅旗步行引導（1896年廢止），這是"人在回路"模式的負面案例。

今年編程智能體的實踐表明，"人在回路 human-in-the-loop"并非最優解。這如同安排專人檢查生產線每個螺絲，或要求紅旗手為汽車開道（參見 1865 年《紅旗法案》）。我們需要的是杠桿式監督而非全程參與。一旦實現場景整合與工作驗證，數十億工作者將從蹬自行車升級為駕駛汽車，最終邁向自動駕駛。

組織層面：鋼鐵與蒸汽

公司是近代發明，隨規模擴大會效能衰減。

1855年紐約伊利鐵路的組織架構圖。現代公司與組織架構隨鐵路公司演進，這類企業首次需要遠程協調數千人。

幾百年前的公司多是十幾人作坊，如今跨國企業雇員數十萬。依賴會議訊息的溝通基礎設施難以承受指數級負荷。我們試圖用層級、流程和文檔化解困局，但實屬用人力工具解決工業級難題，猶如以木材建造摩天大樓。

兩個歷史隱喻揭示新材料如何重塑未來組織：

鋼鐵奇跡：1913 年落成的紐約伍爾沃斯大樓曾是世界最高建筑。

首先是鋼材。在鋼材出現之前，19 世紀的建筑最多只能建六七層。鐵雖然堅固，但易碎且沉重；樓層再多，結構就會因自身重量而坍塌。鋼材改變了一切，它既堅固又有韌性。框架可以更輕，墻壁可以更薄，突然間，建筑物可以建幾十層。新型建筑成為可能。

人工智能正是組織的鋼材。它能維持工作流場景感知，精準觸發決策而無信息過載。人類溝通不必再承重負重：兩小時周會可壓縮為五分鐘異步復盤，三級審批的決策可能分鐘級完成。企業將實現真正意義上的無損規模擴張。

一座用水輪驅動運轉的磨坊，水動力強大但不穩定，限制了磨坊只能建在少數地點且受季節影響。

其二是蒸汽機。工業革命初期的紡織廠依水而建，靠水輪驅動。蒸汽機出現后，廠主最初僅替換動力源，效能提升有限。

直到意識到可徹底擺脫水力約束，將工廠建在工人、港口和原料附近，并圍繞蒸汽機重構生產流程（電力普及后更進一步分布式配置），才真正引爆第二次工業革命。

托馬斯·阿羅姆 1835 年版畫描繪英國蘭開夏郡的蒸汽動力紡織廠，它由蒸汽機驅動。

我們仍處于"替換水輪"階段。給現有工具嫁接 AI 聊天機器人。當舊有限制瓦解，組織由永不休眠的智能體驅動時，我們尚未完成想象力跨越。

在我所在的公司 Notion，我們一直在進行實驗，除了 1000 名員工外，現在有 700 多名智能體負責處理重復性工作。它們記錄會議紀要、回答問題以整合部落知識。它們處理 IT 請求并記錄客戶反饋。它們幫助新員工了解員工福利。它們撰寫每周狀態報告，這樣人們就不必復制粘貼。而這僅僅是起步階段，真正的突破只受想象力和慣性制約。

經濟層面：從佛羅倫薩到超級都市

鋼鐵與蒸汽不僅改變建筑與工廠，更重塑城市形態。

直到幾百年前，城市還是以人為為本的。你可以在四十分鐘內走過佛羅倫薩。生活的節奏取決于一個人能走多遠，聲音能傳得多響亮。

后來鋼結構使摩天大樓成為可能。蒸汽機為連接市中心與內陸的鐵路提供動力。電梯、地鐵、高速公路接踵而至。城市規模和密度都爆發式增長。

各種超級城市并非佛羅倫薩的簡單放大，而是全新的生存方式。這些句型都市令人迷失、充滿匿名性、難以導航，這種"不可讀性"是規模的代價，卻也帶來更多機遇與自由，容納遠超文藝復興城市的人類活動組合。

我認為知識經濟即將經歷同樣蛻變。

如今，知識工作占美國 GDP 近半，但多數仍困于人力尺度：數十人團隊、會議郵件節奏的工作流、數百人即現瓶頸的組織。我們用石頭和木頭建造了“佛羅倫薩”。

當 AI 智能體規模化啟用，我們將建造東京式的組織——容納數千智能體與人類的協同網絡，跨時區不間斷運行的工作流，精準嵌入人類判斷的決策機制。

這將帶來全新體驗：更快速、更高杠桿，但初期難免也更讓人迷惑。周會、季度規劃、年度評估等節奏可能失效，新的節奏即將誕生。我們在喪失部分可讀性的同時，收獲規模與速度。

超越水輪時代

每種奇跡材料都要求人們停止后視鏡思維，擁抱新世界想象。卡內基從鋼鐵看見城市天際線，蘭開夏 Lancashire 的廠主從蒸汽機看見脫離河流的工廠。

我們仍處于 AI 的水輪時代，只是將聊天機器人簡單地附加到為人類設計的工作流程中。我們不應再僅僅要求 AI 充當我們的副駕駛。我們需要想象一下，當人類組織得到強化，當繁瑣的工作被委派給不知疲倦的智能時，知識工作會是什么樣子。

鋼鐵。蒸汽。無限的心智。下一個天際線就在那里，等待著我們去建造。

End！

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