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

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

      這篇文章是他對 AI 時代知識工作的未來圖景 的一次宏大隱喻性思考,融合了歷史、產業(yè)變革與哲學洞察。

      每當人類掌握一種新的“奇跡材料”,

      就會迎來一個全新的社會形態(tài)。

      他提出一個極具哲學意味的觀點:

      每個時代都有一種“奇跡材料”,重新定義人類社會的結構與節(jié)奏。

      19世紀是“鋼鐵”塑造了工業(yè)時代,20世紀是“芯片”開啟了數(shù)字時代,而現(xiàn)在,21世紀的“奇跡材料”是 人工智能(AI)——無窮的思維(Infinite Minds)。

      過去的材料改變了物理世界,而 AI 正在改變“認知的結構”。

      誰能掌握并重新設計這種新材料,誰就將定義新的時代。

      以下是他的全文:

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

      每個時代都由其神奇的材料塑造而成。鋼鐵鑄就了鍍金時代,半導體開啟了數(shù)字時代,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,才能定義一個時代。



      左圖:少年安德魯·卡內基和他的弟弟。

      右圖:滑翔時代匹茲堡的鋼鐵廠。

      19世紀50年代,安德魯·卡內基曾是匹茲堡泥濘街道上的電報員。當時,十分之六的美國人是農民。僅僅兩代人的時間,卡內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。

      自那時起,工作重心從工廠轉移到了辦公室。如今,我在舊金山經(jīng)營一家軟件公司,為數(shù)百萬知識工作者開發(fā)工具。在這個工業(yè)重鎮(zhèn),人人都談論著通用人工智能(AGI),但20億上班族中的大多數(shù)人卻尚未感受到它的影響。知識型工作未來會是什么樣子?當組織架構容納了那些永不眠的頭腦時,又會發(fā)生什么?



      早期電影往往看起來像舞臺劇,只有一個鏡頭對準舞臺。

      未來往往難以預測,因為它總是偽裝成過去。早期的電話就像電報一樣簡潔。早期的電影看起來像是舞臺劇的錄像。(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器人。我們現(xiàn)在正深陷于每次新技術變革都會經(jīng)歷的那種令人不適的過渡階段。

      我無法預知未來會發(fā)生什么。但我喜歡運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,從個人到組織再到整個經(jīng)濟體。

      個人:從自行車到汽車

      我們最早能從知識工作的領軍人物——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,就會看到他同時操控著三四個人工智能編碼代理,它們不僅打字快,還會思考,這讓他的效率達到了30到40倍。他會在午飯前或睡前安排好任務,讓它們在他離開的時候繼續(xù)工作。他現(xiàn)在就像一個管理著無數(shù)個智能體的管理者。



      20世紀70年代《科學美國人》雜志上一篇關于運動效率的研究啟發(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80年代,史蒂夫·喬布斯稱個人電腦為“思維的自行車”。十年后,我們鋪設了互聯(lián)網(wǎng)這條“信息高速公路”。但如今,大多數(shù)知識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)從騎自行車升級到了開車。

      其他類型的知識工作者何時才能擁有汽車?這需要解決兩個問題。



      與編碼代理相比,為什么人工智能更難協(xié)助處理知識型工作?因為知識型工作更加分散,且更難驗證。

      首先是上下文碎片化。對于編碼而言,工具和上下文往往集中在一個地方:集成開發(fā)環(huán)境(IDE)、代碼倉庫、終端。但通用知識的工作卻分散在幾十個工具中。想象一下,一個人工智能代理要撰寫一份產品簡介:它需要從 Slack 聊天記錄、戰(zhàn)略文檔、儀表盤上季度的指標數(shù)據(jù)以及只存在于某人腦海中的機構記憶中提取信息。如今,人類就像粘合劑,通過復制粘貼和切換瀏覽器標簽頁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景。

      第二個缺失的要素是可驗證性。代碼具有一種神奇的特性:你可以通過測試和錯誤來驗證它。模型構建者利用這一點來訓練人工智能,使其更好地進行編碼(例如強化學習)。但是,如何驗證一個項目是否管理得當,或者一份戰(zhàn)略備忘錄是否有效呢?我們尚未找到改進通用知識模型的方法。因此,人類仍然需要參與其中,進行監(jiān)督、指導,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,必須有一名旗手走在車前(該法案于1896年廢除)。這是一個令人不快的“人為干預”的例子。

      今年的編程智能體讓我們明白,“人機協(xié)同”并非總是可取的。這就像讓一個人親自檢查工廠生產線上的每一個螺栓,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,工作成果可驗證,數(shù)十億勞動者將從騎車過渡到駕駛,最終從駕駛過渡到自動駕駛。

      組織:鋼鐵和蒸汽

      公司是近代才出現(xiàn)的產物。隨著規(guī)模擴大,它們會逐漸衰落,最終達到極限。



      1855年紐約和伊利鐵路的組織結構圖。現(xiàn)代公司和組織結構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)調數(shù)千人跨越遙遠距離的企業(yè)。

      幾百年前,大多數(shù)公司都只是十幾人的作坊。如今,跨國公司擁有數(shù)十萬員工。溝通基礎設施(人腦通過會議和信息連接起來)在指數(shù)級增長的負荷下不堪重負。我們試圖通過層級結構、流程和文檔來解決這個問題。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,是當時世界上最高的建筑。

      首先是鋼材。在鋼材出現(xiàn)之前,19世紀的建筑最多只能建六七層。鐵雖然堅固,但卻易碎且笨重;增加樓層數(shù),建筑就會因自身重量而坍塌。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。它能夠貫穿整個工作流程,并在需要時提供清晰的決策依據(jù),避免信息干擾。人際溝通不再是重擔。每周兩小時的協(xié)調會議可以簡化為五分鐘的異步評審。過去需要三級審批的決策,可能很快就能在幾分鐘內完成。企業(yè)可以真正實現(xiàn)規(guī)模化增長,而無需承受我們過去習以為常的性能下降。



      以水車為動力運轉的磨坊。水力雖然強大,但供應不穩(wěn)定,因此磨坊的選址和建造都受到季節(jié)的限制。

      第二個故事是關于蒸汽機的。工業(yè)革命初期,早期的紡織廠都建在河流溪澗旁,依靠水車驅動。蒸汽機出現(xiàn)后,工廠主最初只是用蒸汽機取代了水車,其他設備則保持不變。生產效率的提升并不顯著。

      真正的突破出現(xiàn)在工廠主意識到他們可以完全擺脫對水的依賴之后。他們建造了更大的工廠,靠近工人、港口和原材料產地。他們圍繞蒸汽機重新設計了工廠。(后來,隨著電力普及,工廠主進一步分散了動力,不再依賴中央動力軸,而是在工廠各處安裝小型發(fā)動機,為不同的機器提供動力。)生產力突飛猛進,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蘭開夏郡的一家紡織廠。該廠由蒸汽機驅動。

      我們仍處于“替換水車”階段,人工智能聊天機器人只是簡單地附加到現(xiàn)有工具上。我們還沒有重新構想,當舊的限制消失,公司可以依靠無限的智能系統(tǒng)在你睡覺時運轉時,組織會是什么樣子。

      在我的公司 Notion,我們一直在進行一些嘗試。除了我們1000名員工之外,現(xiàn)在還有700多名客服人員負責處理重復性工作。他們負責會議記錄、解答問題,以整合內部知識。他們處理 IT 請求、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)報告,這樣大家就不用復制粘貼了。而這僅僅是邁出了一小步。真正的進步只受限于我們的想象力和慣性。

      經(jīng)濟體: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城市。當時的生活節(jié)奏取決于一個人能走多遠,聲音能傳多遠。

      隨后,鋼結構框架使摩天大樓成為可能。蒸汽機驅動的鐵路連接了城市中心和內陸地區(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。東京、重慶、達拉斯。

      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,難以辨認方向。這種難以辨認的特點正是規(guī)模帶來的代價。但它們也提供了更多的機遇和自由。更多的人從事著更多的工作,組合方式也更加多樣化,這是文藝復興時期規(guī)模適中的城市所無法比擬的。

      我認為知識經(jīng)濟也將經(jīng)歷同樣的變革。

      如今,知識型工作幾乎占美國GDP的一半。但其中大部分仍然以人為本:幾十人的團隊,以會議和電子郵件為主導的工作流程,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。

      當人工智能代理大規(guī)模上線時,我們將構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。工作流程將跨越時區(qū)持續(xù)運行,無需等待任何人起床。決策的制定將結合恰到好處的人工干預。

      感覺會不一樣。速度更快,效率更高,但起初也會更讓人摸不著頭腦。每周例會、季度計劃和年度回顧的節(jié)奏可能會變得不再適用。新的節(jié)奏會涌現(xiàn)。我們會失去一些清晰度。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,看到的是沒有河流的工廠車間。

      我們仍處于人工智能發(fā)展的初期階段,將聊天機器人生硬地套用到為人類設計的工作流程中。我們不能再僅僅要求人工智能充當我們的副駕駛。我們需要想象,當人類組織像鋼鐵般堅固,當繁瑣的工作被委派給永不眠的頭腦時,知識型工作將會是什么樣子。

      鋼鐵。蒸汽。無限的創(chuàng)意。下一個天際線就在那里,等待我們去創(chuàng)造。

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