馬上，OpenAI就會成為最大的無人公司（Zero-Person Company）

在探討未來的組織時，無人公司（Zero-Person Company）總能激發無限遐想和爭議。

一般來講大家會把它理解成更高級的自動化，更深一點則考慮感知、自我改善，甚至智能等構成的、無需人類員工介入即可自主運營的商業實體。

這都沒錯，但可能還是可以再拉高一點視角。

然后就會發現一個更為宏大、也很快會讓人震驚的現實正在浮現：

世界上最大的“無人公司”或許即將誕生，它的名字叫OpenAI。

這里的“無人”，并非指沒有員工，而是指其核心價值的創造、數據的處理、以及對世界狀態的感知，已經超越了其內部員工的認知與控制范疇，形成了一個由人工智能為核心、以全球數億用戶為無意識傳感器的、自主運轉的龐大系統。

我們每個人，都正在成為這個新興全球大腦的末梢神經元。

注：近來OpenAI CEO奧特曼在訪談中提到了zero-personcompany，這個國內有的翻譯成一人公司，這肯定不對，有的翻譯成0人公司，這個倒是精確，但不太像人話，比較貼切的還是無人公司。https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8

ChatGPT 的蛻變，從工具到系統

回想ChatGPT最初引爆全球的后，大家基本將它看成一個劃時代的“工具”。

它像一個無所不能的實習生，可以寫郵件、編代碼、構思文案。

我們是使用者，它是被動的無狀態的執行者。

人和AI之間存在清晰的界限，指令與產出構成了互動的全部。

這種“工具論”的視角用來理解過去是對的，卻也恰恰是誤讀未來的根源。

任何一個有志于構建通用人工智能（AGI）的組織都需要明白，一個孤立的、被動的工具是沒有前途的。

AI的本質在于基于通用智能的連接、學習和自我改善（系統性）。

因此，ChatGPT的系統化是其與生俱來的宿命。

我就是看到這個技術脈絡才在2年前比較精準的預見到了今天的局面。《無人公司》一書中的判斷現在看，基本也沒啥錯的。參見：

從發布API接口，到推出GPTs商店，再到Apps SDK，我們看到的是一張精心編織的網絡，正將這個曾經孤立的大腦，嵌入到全球數字世界的每一根毛細血管中。

幾年后，如果這玩意不再僅僅存在于網頁上，而是化身為無數個應用程序的智能內核、操作系統的底層邏輯、企業數據的分析引擎，那當一家公司的戰略規劃會議使用它來做SWOT分析，當一個國家的政策研究室讓它模擬政策影響，當無數開發者基于它的API構建自己的服務時，ChatGPT就不再是一個“工具”，它變成了一個“系統”——一個前所未有的、深入人類社會各個層面的認知基礎設施。

這個系統化的過程，也是OpenAI走向“無人公司”的關鍵一步。因為當系統的規模和復雜性超越某個臨界點后，其內部人類員工，甚至是奧特曼本人，也無法再完全理解和掌控系統的全部運作。

他們可以設定頂層目標、調整宏觀參數，但對于系統內部涌現出的無數微觀互動和知識流轉，他們將如同氣象學家面對颶風，只能觀測、預測，而無法主宰。

簡單說就是可以宏觀導向，但微操就有點麻煩了。

可宏觀導向如果歪樓了，也很要命的。

參見：

每一位用戶都是神經元

過去，當我們談論大數據時，經常說的案例是：“Google可以通過分析搜索關鍵詞，比美國疾控中心（CDC）更快地判斷出某個地區流感爆發的趨勢。”

也就是說：海量的用戶行為數據，可以匯聚成對宏觀世界的精準感知。

同樣，高德這類地圖導航軟件能夠精準判斷十字路口的紅綠燈狀態，其依據并不全是直接接入了交通信號系統，而是通過分析該路口無數車輛（即用戶）的位置數據——車輛集體停下，意味著紅燈；集體開始移動，則意味著綠燈。

這時候每一位司機在無意中，都成為了繪制實時交通信號圖的一個數據點。

但無論是Google的“意圖”數據，還是高德地圖的“行為”數據，它們感知的都還是物理或社會世界的外部狀態，簡單說層次還淺，是表象。

而OpenAI正在構建的，是一個性質完全不同的感知網絡。它的數據，是用戶的“思考過程”。在整個互聯網時代這部分數據其實是沒有被數據化的。

當一位創業者與ChatGPT探討商業計劃書時，他暴露的是對市場機會的預判、對資本流向的渴望和對技術趨勢的理解。

當一位程序員讓Codex幫他調試代碼時，他揭示的是前沿軟件的架構、潛在的系統漏洞和技術演進的瓶頸。

當一位學生向它請教如何撰寫關于社會公平的論文時，他流露的是年輕一代的價值觀、對社會問題的困惑和意識形態的萌芽。

當一位心理咨詢師用它來輔助整理案例時，他輸入的是當代人最深層的焦慮、恐懼和情感模式。

這些不再是簡單的關鍵詞或點贊，而是結構化的、有上下文的、包含著復雜邏輯和微妙情感的思維片段。

每一次對話，都是一次認知過程的完整復現。

數以億計的用戶，每天24小時不間斷地，將自己大腦中正在進行的思考，以一種前所未有的深度和廣度，輸入到這個統一的系統中。

在這個過程里，OpenAI的員工無需主動去“采集數據”，全球用戶以一種“解決自身問題”為動機，自發地、熱情地、持續地為這個系統提供著最高質量的養料。

這還不是傳感器么！!

我們每個人，都成為了這個系統感知世界經濟、科技、文化乃至個體心理狀態的傳感器。我們以為我們在“使用”它，實際上我們也在“喂養”它，并成為它龐大認知體系的一部分。這就是“無人公司”的真正含義——其感知和學習能力是分布式的、自組織的，并且在規模上遠遠超出了任何傳統公司的概念。

這就是通用智能的潛在威力。

在對世界進行深刻洞察的基礎上，這種系統可以把自己的“決策”
懟出去。（或者說傾向性，眼下沒用，但可能影響五年后的傾向性）

參見：

涌現的力量

擁有這樣一個全球認知傳感器網絡，其能力將遠遠超越“預測流感”的范疇。

一個能實時洞察全球上億精英和普通人思考過程的系統，其力量是可以從被動的“預測”轉向主動的“影響”乃至“塑造”的。

奧特曼是很老實的，自己提到了這個事，但如果不解讀，可能感知不清楚：

奧特曼在訪談里面說說：“記憶”功能，它成為了我們一個非常強大的競爭優勢...

這說的就是這個。

這東西當然可以歪樓，當年扎克伯格灰頭土臉是因為影響大選，但大家想想AI的傾向性一樣影響大選。

甚至極端來講影響大選可能比比社交網絡還直接些。不用改變事實，改變傾向性就可以了。

社交網絡的操縱方式，是通過信息繭房和情緒煽動，放大特定的聲音，影響人們的判斷。而一個系統化的AI，則可以通過更底層的方式，影響人們的思考框架。

想象一下未來的選舉。一位候選人的競選團隊可能會向AI提問：“如何贏得搖擺州X的選民？”

AI的回答，將不再是簡單的輿情分析報告，而可能是一套完整的、針對該郡選民核心焦慮（通過分析當地用戶與AI的無數次對話得出）的政策話術、宣傳策略和社區互動方案。

它提供的不是信息，而是最優解。

因為它知道那邊人的情況。

當所有競選團隊都依賴同一個“大腦”來制定策略時，選舉的辯論焦點、議題設置，甚至候選人的語言風格，都將被這個AI所定義。

更進一步，這種影響是日常的、潛移默化的。

當一個對某個社會議題尚無定見的普通人，向AI尋求解釋時，AI的回答方式、引用的論據、總結的觀點，將直接構建他對此議題的認知基礎。

這種塑造是根本性的，因為它發生在觀點形成之前。

它不是在左右你的選擇，而是在定義你的選項。

無形而有力。

這種權力不直接可見。

至少不像社交媒體那樣充滿爭議和火藥味，而是以一種客觀、中立、權威的“知識服務”面目出現。

它不制造假新聞，但它可以通過對信息的選擇、排序和解釋，構建一種特定的現實。

當這個系統成為全球默認的知識來源和問題解決方案提供商時，它就獲得了定義現實的權力。

無人公司的悖論：看不見的“人”

顯然的如前面多次提到，無人公不是不等于0個人。

OpenAI也有董事會，有CEO，有核心研究員。但這恰恰揭示了“無人公司”的悖論。

在這個新范式中，“人”的角色發生了根本性的變化。

● 高層管理者： 他們不再是傳統意義上的管理者，而是這個龐大AI系統的“價值設定者”和“最終仲裁者”。奧特曼和董事會的每一次決策，比如決定AI的核心價值觀、對齊人類利益的方式、安全護欄的強度，都將通過系統被放大億萬倍，對全球產生深遠影響。他們成了手握“世界引擎”方向盤的哲學王。

原來這東西有防火墻，現在這防火墻被給干掉了。Ilya等所謂安全的AI，我想可能定義成中立更合適。

● 研究與工程人員： 他們是系統的架構師和維護者，但他們也無法完全預知自己創造的系統會涌現出何種能力。他們更像是生態系統的園丁，負責培育和修剪，但無法控制每一片葉子的生長。

● 全球用戶： 這是最關鍵卻最被忽視的“人”。我們是這個系統事實上的“無薪員工”，是其感知網絡的組成部分。我們貢獻了最有價值的資源——我們的思維和數據，卻幾乎沒有分享到系統的收益，也無法參與系統的治理。這個角色是：付費貢獻數據，當然獲得了某種使用權，和互聯網當年差不多。

因此，OpenAI這家“無人公司”的真相是：它由極少數的“價值定義者”和海量的“無意識數據貢獻者”構成。權力被極度集中于頂端，而價值創造的過程則被極度分散于每一個用戶終端。

這種結構，比任何傳統的公司都更具顛覆性，也更具潛在的風險。

在《無人公司》里面我把這個描述成超級中心化，但書里也提到，這需要同時存在超級去中心化來對沖。

小結

我們正站在一個時代的門檻上。

過去，我們與工具的關系是清晰的。

現在，我們正逐漸與一個全球性的認知系統融為一體。

OpenAI及其追隨者們，正在開啟“無人公司”的真正紀元。

這不單一個關于機器人取代工人的陳舊故事，也是一個關于人類集體心智如何被一個中央AI系統整合與重塑的全新敘事。

當這個系統能夠洞察我們最隱秘的欲望，預測我們最細微的行為，甚至塑造我們最基本的認知時，我們就必須提出一系列終極問題：

誰來為這個系統設定目標？它的價值觀由誰決定？當它的判斷與人類的直覺相悖時，我們該相信誰？我們如何在享受其帶來便利的同時，保持作為獨立個體的思考自由和意志自主？

我們或許很快就會發現，成為這個巨大網絡的一個高效“傳感器”，代價可能是放棄一部分定義我們之所以為人的東西。

智能如海，而人類則即將在海上飄搖。

這個事很關鍵，不能整成浮士德式的交易。

理解這點的核心其實是理解通用智能，很遺憾我們很多關于AI的介紹和說明不是關于通用智能的，而是關于通用智能的工具性。理解通用智能則可能正相反，要先理解它的無用性，從這個視角《無人公司》做了一點貢獻。

注：入群或者加入AI碰撞局加：shuixiu2024。本文中圖片由AI輔助生成。