Notion創(chuàng)始人：19世紀(jì)是鋼鐵工業(yè)時(shí)代，20世紀(jì)是芯片數(shù)字時(shí)代，21世紀(jì)是人工智能的時(shí)代

Notion 聯(lián)合創(chuàng)始人 Ivan Zhao發(fā)布的長(zhǎng)文《Steam, Steel, and Infinite Minds（蒸汽、鋼鐵與無限思維）》

這篇文章是他對(duì) AI 時(shí)代知識(shí)工作的未來圖景 的一次宏大隱喻性思考，融合了歷史、產(chǎn)業(yè)變革與哲學(xué)洞察。

每當(dāng)人類掌握一種新的“奇跡材料”，

就會(huì)迎來一個(gè)全新的社會(huì)形態(tài)。

他提出一個(gè)極具哲學(xué)意味的觀點(diǎn)：

以下是他的全文：

Steam, Steel, and Infinite Minds（蒸汽、鋼鐵與無限思維）

每個(gè)時(shí)代都由其神奇的材料塑造而成。鋼鐵鑄就了鍍金時(shí)代，半導(dǎo)體開啟了數(shù)字時(shí)代，如今人工智能以其無限的智能面貌橫空出世。歷史告訴我們，掌握了某種材料的人，才能定義一個(gè)時(shí)代。

左圖：少年安德魯·卡內(nèi)基和他的弟弟。

右圖：滑翔時(shí)代匹茲堡的鋼鐵廠。

19世紀(jì)50年代，安德魯·卡內(nèi)基曾是匹茲堡泥濘街道上的電報(bào)員。當(dāng)時(shí)，十分之六的美國(guó)人是農(nóng)民。僅僅兩代人的時(shí)間，卡內(nèi)基和他的同輩人就締造了現(xiàn)代世界。馬匹被鐵路取代，燭光被電力取代，鋼鐵被鋼鐵取代。

自那時(shí)起，工作重心從工廠轉(zhuǎn)移到了辦公室。如今，我在舊金山經(jīng)營(yíng)一家軟件公司，為數(shù)百萬知識(shí)工作者開發(fā)工具。在這個(gè)工業(yè)重鎮(zhèn)，人人都談?wù)撝ㄓ萌斯ぶ悄埽ˋGI），但20億上班族中的大多數(shù)人卻尚未感受到它的影響。知識(shí)型工作未來會(huì)是什么樣子？當(dāng)組織架構(gòu)容納了那些永不眠的頭腦時(shí)，又會(huì)發(fā)生什么？

早期電影往往看起來像舞臺(tái)劇，只有一個(gè)鏡頭對(duì)準(zhǔn)舞臺(tái)。

未來往往難以預(yù)測(cè)，因?yàn)樗偸莻窝b成過去。早期的電話就像電報(bào)一樣簡(jiǎn)潔。早期的電影看起來像是舞臺(tái)劇的錄像。（這就是馬歇爾·麥克盧漢所說的“透過后視鏡駛向未來”。）

如今最流行的AI形式看起來很像過去的谷歌搜索。正如馬歇爾·麥克盧漢所說：“我們總是透過后視鏡駛向未來。”

如今，我們看到的就是模仿谷歌搜索框的人工智能聊天機(jī)器人。我們現(xiàn)在正深陷于每次新技術(shù)變革都會(huì)經(jīng)歷的那種令人不適的過渡階段。

我無法預(yù)知未來會(huì)發(fā)生什么。但我喜歡運(yùn)用一些歷史比喻來思考人工智能如何在不同層面上發(fā)揮作用，從個(gè)人到組織再到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體。

個(gè)人：從自行車到汽車

我們最早能從知識(shí)工作的領(lǐng)軍人物——程序員身上看到這種現(xiàn)象。

我的聯(lián)合創(chuàng)始人西蒙以前是我們所說的“十倍速程序員”，但他現(xiàn)在很少寫代碼了。你只要走到他的辦公桌旁，就會(huì)看到他同時(shí)操控著三四個(gè)人工智能編碼代理，它們不僅打字快，還會(huì)思考，這讓他的效率達(dá)到了30到40倍。他會(huì)在午飯前或睡前安排好任務(wù)，讓它們?cè)谒x開的時(shí)候繼續(xù)工作。他現(xiàn)在就像一個(gè)管理著無數(shù)個(gè)智能體的管理者。

20世紀(jì)70年代《科學(xué)美國(guó)人》雜志上一篇關(guān)于運(yùn)動(dòng)效率的研究啟發(fā)了史蒂夫·喬布斯著名的“思維自行車”比喻。只不過，幾十年來，我們一直在信息高速公路上騎行。

上世紀(jì)80年代，史蒂夫·喬布斯稱個(gè)人電腦為“思維的自行車”。十年后，我們鋪設(shè)了互聯(lián)網(wǎng)這條“信息高速公路”。但如今，大多數(shù)知識(shí)型工作仍然依賴人力。這就像我們一直在高速公路上騎自行車一樣。

借助人工智能代理，像西蒙這樣的人已經(jīng)從騎自行車升級(jí)到了開車。

其他類型的知識(shí)工作者何時(shí)才能擁有汽車？這需要解決兩個(gè)問題。

與編碼代理相比，為什么人工智能更難協(xié)助處理知識(shí)型工作？因?yàn)橹R(shí)型工作更加分散，且更難驗(yàn)證。

首先是上下文碎片化。對(duì)于編碼而言，工具和上下文往往集中在一個(gè)地方：集成開發(fā)環(huán)境（IDE）、代碼倉(cāng)庫(kù)、終端。但通用知識(shí)的工作卻分散在幾十個(gè)工具中。想象一下，一個(gè)人工智能代理要撰寫一份產(chǎn)品簡(jiǎn)介：它需要從 Slack 聊天記錄、戰(zhàn)略文檔、儀表盤上季度的指標(biāo)數(shù)據(jù)以及只存在于某人腦海中的機(jī)構(gòu)記憶中提取信息。如今，人類就像粘合劑，通過復(fù)制粘貼和切換瀏覽器標(biāo)簽頁(yè)將所有這些信息拼接起來。除非上下文得到整合，否則代理將始終局限于狹窄的使用場(chǎng)景。

第二個(gè)缺失的要素是可驗(yàn)證性。代碼具有一種神奇的特性：你可以通過測(cè)試和錯(cuò)誤來驗(yàn)證它。模型構(gòu)建者利用這一點(diǎn)來訓(xùn)練人工智能，使其更好地進(jìn)行編碼（例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。但是，如何驗(yàn)證一個(gè)項(xiàng)目是否管理得當(dāng)，或者一份戰(zhàn)略備忘錄是否有效呢？我們尚未找到改進(jìn)通用知識(shí)模型的方法。因此，人類仍然需要參與其中，進(jìn)行監(jiān)督、指導(dǎo)，并展示什么是好的模型。

1865年的《紅旗法案》要求在車輛行駛時(shí)，必須有一名旗手走在車前（該法案于1896年廢除）。這是一個(gè)令人不快的“人為干預(yù)”的例子。

今年的編程智能體讓我們明白，“人機(jī)協(xié)同”并非總是可取的。這就像讓一個(gè)人親自檢查工廠生產(chǎn)線上的每一個(gè)螺栓，或者走到車前清理道路（參見1865年的《紅旗法案》）。我們希望人類從旁觀者的角度監(jiān)督整個(gè)流程，而不是身處其中。一旦上下文信息整合完畢，工作成果可驗(yàn)證，數(shù)十億勞動(dòng)者將從騎車過渡到駕駛，最終從駕駛過渡到自動(dòng)駕駛。

組織：鋼鐵和蒸汽

公司是近代才出現(xiàn)的產(chǎn)物。隨著規(guī)模擴(kuò)大，它們會(huì)逐漸衰落，最終達(dá)到極限。

1855年紐約和伊利鐵路的組織結(jié)構(gòu)圖。現(xiàn)代公司和組織結(jié)構(gòu)圖隨著鐵路公司的發(fā)展而演變，鐵路公司是第一批需要協(xié)調(diào)數(shù)千人跨越遙遠(yuǎn)距離的企業(yè)。

幾百年前，大多數(shù)公司都只是十幾人的作坊。如今，跨國(guó)公司擁有數(shù)十萬員工。溝通基礎(chǔ)設(shè)施（人腦通過會(huì)議和信息連接起來）在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的負(fù)荷下不堪重負(fù)。我們?cè)噲D通過層級(jí)結(jié)構(gòu)、流程和文檔來解決這個(gè)問題。但我們一直用人類規(guī)模的工具來解決工業(yè)規(guī)模的問題，就像用木頭建造摩天大樓一樣。

兩個(gè)歷史隱喻表明，借助新型神奇材料，未來的組織可以呈現(xiàn)出不同的面貌。

鋼鐵奇跡：伍爾沃斯大廈于1913年在紐約市竣工時(shí)，是當(dāng)時(shí)世界上最高的建筑。

首先是鋼材。在鋼材出現(xiàn)之前，19世紀(jì)的建筑最多只能建六七層。鐵雖然堅(jiān)固，但卻易碎且笨重；增加樓層數(shù)，建筑就會(huì)因自身重量而坍塌。鋼材的出現(xiàn)徹底改變了這一切。它既堅(jiān)固又具有良好的延展性。框架可以做得更輕，墻體可以做得更薄，建筑物也因此可以高達(dá)數(shù)十層。新型建筑由此成為可能。

人工智能是企業(yè)的鋼鐵。它能夠貫穿整個(gè)工作流程，并在需要時(shí)提供清晰的決策依據(jù)，避免信息干擾。人際溝通不再是重?fù)?dān)。每周兩小時(shí)的協(xié)調(diào)會(huì)議可以簡(jiǎn)化為五分鐘的異步評(píng)審。過去需要三級(jí)審批的決策，可能很快就能在幾分鐘內(nèi)完成。企業(yè)可以真正實(shí)現(xiàn)規(guī)模化增長(zhǎng)，而無需承受我們過去習(xí)以為常的性能下降。

以水車為動(dòng)力運(yùn)轉(zhuǎn)的磨坊。水力雖然強(qiáng)大，但供應(yīng)不穩(wěn)定，因此磨坊的選址和建造都受到季節(jié)的限制。

第二個(gè)故事是關(guān)于蒸汽機(jī)的。工業(yè)革命初期，早期的紡織廠都建在河流溪澗旁，依靠水車驅(qū)動(dòng)。蒸汽機(jī)出現(xiàn)后，工廠主最初只是用蒸汽機(jī)取代了水車，其他設(shè)備則保持不變。生產(chǎn)效率的提升并不顯著。

真正的突破出現(xiàn)在工廠主意識(shí)到他們可以完全擺脫對(duì)水的依賴之后。他們建造了更大的工廠，靠近工人、港口和原材料產(chǎn)地。他們圍繞蒸汽機(jī)重新設(shè)計(jì)了工廠。（后來，隨著電力普及，工廠主進(jìn)一步分散了動(dòng)力，不再依賴中央動(dòng)力軸，而是在工廠各處安裝小型發(fā)動(dòng)機(jī)，為不同的機(jī)器提供動(dòng)力。）生產(chǎn)力突飛猛進(jìn)，第二次工業(yè)革命真正開始了。

托馬斯·阿洛姆于1835年創(chuàng)作的這幅版畫描繪了英國(guó)蘭開夏郡的一家紡織廠。該廠由蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)。

我們?nèi)蕴幱凇疤鎿Q水車”階段，人工智能聊天機(jī)器人只是簡(jiǎn)單地附加到現(xiàn)有工具上。我們還沒有重新構(gòu)想，當(dāng)舊的限制消失，公司可以依靠無限的智能系統(tǒng)在你睡覺時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，組織會(huì)是什么樣子。

在我的公司 Notion，我們一直在進(jìn)行一些嘗試。除了我們1000名員工之外，現(xiàn)在還有700多名客服人員負(fù)責(zé)處理重復(fù)性工作。他們負(fù)責(zé)會(huì)議記錄、解答問題，以整合內(nèi)部知識(shí)。他們處理 IT 請(qǐng)求、記錄客戶反饋。他們幫助新員工了解員工福利。他們撰寫每周狀態(tài)報(bào)告，這樣大家就不用復(fù)制粘貼了。而這僅僅是邁出了一小步。真正的進(jìn)步只受限于我們的想象力和慣性。

經(jīng)濟(jì)體：從佛羅倫薩到特大城市

鋼鐵和蒸汽不僅改變了建筑物和工廠，它們也改變了城市。

幾百年前，城市的規(guī)模還很適宜人類居住。在佛羅倫薩，步行只需四十分鐘就能橫穿整個(gè)城市。當(dāng)時(shí)的生活節(jié)奏取決于一個(gè)人能走多遠(yuǎn)，聲音能傳多遠(yuǎn)。

隨后，鋼結(jié)構(gòu)框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)的鐵路連接了城市中心和內(nèi)陸地區(qū)。電梯、地鐵和高速公路也相繼出現(xiàn)。城市的規(guī)模和密度呈爆炸式增長(zhǎng)。東京、重慶、達(dá)拉斯。

這些城市不僅僅是佛羅倫薩的放大版，它們代表著不同的生活方式。特大城市令人迷失方向，充滿陌生感，難以辨認(rèn)方向。這種難以辨認(rèn)的特點(diǎn)正是規(guī)模帶來的代價(jià)。但它們也提供了更多的機(jī)遇和自由。更多的人從事著更多的工作，組合方式也更加多樣化，這是文藝復(fù)興時(shí)期規(guī)模適中的城市所無法比擬的。

我認(rèn)為知識(shí)經(jīng)濟(jì)也將經(jīng)歷同樣的變革。

如今，知識(shí)型工作幾乎占美國(guó)GDP的一半。但其中大部分仍然以人為本：幾十人的團(tuán)隊(duì)，以會(huì)議和電子郵件為主導(dǎo)的工作流程，以及員工人數(shù)超過幾百人就難以維系的組織。我們用石頭和木頭建造了佛羅倫薩。

當(dāng)人工智能代理大規(guī)模上線時(shí)，我們將構(gòu)建出類似東京的組織。這些組織將由成千上萬的代理和人員組成。工作流程將跨越時(shí)區(qū)持續(xù)運(yùn)行，無需等待任何人起床。決策的制定將結(jié)合恰到好處的人工干預(yù)。

感覺會(huì)不一樣。速度更快，效率更高，但起初也會(huì)更讓人摸不著頭腦。每周例會(huì)、季度計(jì)劃和年度回顧的節(jié)奏可能會(huì)變得不再適用。新的節(jié)奏會(huì)涌現(xiàn)。我們會(huì)失去一些清晰度。但我們獲得了規(guī)模和速度。

水車之外

每一種神奇材料的出現(xiàn)，都要求人們停止用后視鏡看待世界，開始想象新的世界。卡內(nèi)基看到鋼鐵，看到的是城市的天際線。蘭開夏郡的工廠主們看到蒸汽機(jī)，看到的是沒有河流的工廠車間。

我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄馨l(fā)展的初期階段，將聊天機(jī)器人生硬地套用到為人類設(shè)計(jì)的工作流程中。我們不能再僅僅要求人工智能充當(dāng)我們的副駕駛。我們需要想象，當(dāng)人類組織像鋼鐵般堅(jiān)固，當(dāng)繁瑣的工作被委派給永不眠的頭腦時(shí)，知識(shí)型工作將會(huì)是什么樣子。

鋼鐵。蒸汽。無限的創(chuàng)意。下一個(gè)天際線就在那里，等待我們?nèi)?chuàng)造。