正在这一科技沉镇，虽然关于通用人工智能（AGI）的会商不停于耳，但Ivan Zhao指出，全球数十亿学问工做者尚未实正感遭到其冲击。他通过钢铁、蒸汽机等汗青现喻，深刻分解了AI若何沉塑小我、组织甚至整个经济体。

　　Ivan Zhao认为，我们正处于手艺转型的阵痛期，“当下最风行的人工智能形态，好似旧日的Google搜刮框”，人们正如Marshall McLuhan所言，“一直透事后视镜驶向将来”。

　　AI智能体将学问工做者从“思惟自行车”的骑行者升级为“无限”的办理者，好像从骑自行车转向驾驶汽车。

　　。工业初期，晚期的纺织厂依河道溪水而建，靠水轮驱动。当蒸汽机呈现后，厂从最后仅仅是将水轮番代为蒸汽机，其他一切依旧。出产力的提拔十分无限。

　　20世纪70年代《科学美国人》关于活动效能的研究，激发了Steve Jobs出名的“思惟的自行车”这一比方。但此后数十年，我们一直正在消息高速公上蹬着自行车。20世纪80年代，Steve Jobs称小我电脑为“思惟的自行车”。十年后，我们铺就了互联网这条“消息高速公”。然而现在，大大都学问工做仍依赖人力驱动。这就像我们正在高速公上骑自行车。取编程智能体比拟，AI为何更难帮力通用学问工做？由于后者存正在场景碎片化取成果难验证的特征。

　　曲到几百年前，城市仍是以报酬标准的。你能够正在四十分钟内走过佛罗伦萨。糊口的节拍取决于一小我能走多远，声音能传得多清脆。后来钢布局框架使摩天大楼成为可能。蒸汽机为毗连市核心取内陆的铁供给动力。电梯、地铁、高速公接踵而至。东京。沉庆。达拉斯。这些不只仅是佛罗伦萨的放大版。它们是判然不同的体例。超等都会令人丢失、充满匿名性、难以。这种“不成读性”（illegibility）是规模的价格。但它们也供给了更多机缘、更多。容纳了远超文艺回复期间城市所能支撑的人类勾当组合。现在，学问工做占美国P近半。但此中大大都仍以人力标准运做：数十人的团队，由会议和邮件设定节拍的工做流，一旦跨越几百人就会碰到瓶颈的组织。我们用石头和木头建制了“佛罗伦萨”。当AI智能体规模化上线，我们将建制“东京”。容纳数千智能体取人类的协同收集。跨时区不间断运转的工做流，无需期待或人醒来。决策机制中精准嵌入了适量的人正在回。这将带来全新的体验。更快速、更高杠杆，但初期不免也更让人。周会、季度规划和年度评估的节拍可能不再合用。新的节拍即将降生。我们得到了一些可读性。我们收成了规模取速度。每一种奇不雅材料都要求人们遏制透事后视镜看世界，起头想象新世界。Carnegie看着钢铁，看见了城市天际线。Lancashire的厂从看着蒸汽机，看见了离开河道的工场车间。我们仍处于AI的水轮时代，只是将聊器人简单地附加到为人类设想的工做流程中。我们不该再仅仅要求AI充任我们的副驾驶。我们需要想象一下，当人类组织获得钢铁般的强化，当繁琐的工做被委派给永不休眠的时，学问工做会是什么样子。

　　本年编程智能体的实践我们，“人正在回”并非老是抱负的。这好像放置专人查抄出产线上的每一个螺丝，或要求红旗头走正在汽车前开道（拜见1865年《红旗法案》）。我们但愿人类从杠杆支点进行监视，而不是身陷回之中。一旦上下文实现整合且工做可被验证，数十亿工做者将从蹬自行车升级为驾驶汽车，最终迈向从动驾驶。

　　正在个别层面，变化已正在法式员群体中。Ivan Zhao以其合股人Simon为例，描述了从“思惟自行车”到“汽车”的逾越：“颠末他的工位，你会看见他同时批示着三四个AI编程智能体。这些AI不只输入更快，更具备思虑能力……他已成为无限的办理者。”。

　　19世纪50年代，Andrew Carnegie仍是泥泞街道上的电报员。其时六成美国人是农人。但正在短短两代人之内，Carnegie和他的平辈们锻制了现代世界。铁代替了马车，电灯替代了烛火，钢铁改革了生铁。从那当前，工做沉心从工场转移到了办公室。今天我正在运营一家软件公司，为数百万学问工做者建立东西。正在这个科技沉镇，每小我都正在谈论通用人工智能（AGI），但全球二十亿案头工做者中的大大都尚未实正感遭到它的影响。学问工做正在不久的未来会变成什么样？当组织架构融入永不休眠的时，又将发生什么？

　　（Context Fragmentation）。对于编程而言，东西和上下文往往集中正在一处：IDE、代码库、终端。但通用学问工做分离于数十种东西中。设想一个AI智能体试图草拟一份产物：它需要从Slack会商串、计谋文档、上季度数据面板中的目标，以及仅存于或人脑海中的组织回忆中提打消息。今天，人类仍是粘合剂，通过复制粘贴和正在浏览器标签页之间切换来拼合所有消息。除非这些上下文被整合，不然智能体将受困于狭小的使用场景。（Verifiability）。代码具有一种奇异的属性：你能够通过测试和报错来验证它。模子开辟者操纵这一点来锻炼AI更擅长编程（例如强化进修）。可是，你若何验证一个项目能否办理适当，或者一份计谋备忘录能否优良？我们尚未找到改良通用学问工做模子的方式。因而，人类仍需“正在回中”（in the loop）进行监视、指点，并展现什么是好的尺度。1865年的《红旗法案》要求车辆行驶时须有人持红旗步行指导（该法案于1896年废止）。这是一个不受欢送的“人正在回”的例子。

　　出产力软件公司Notion是一家总部位于的超等独角兽企业，近年来其勤奋将本人打形成办公范畴的“全能使用”，挑和微软和谷歌正在出产力套件市场的从导地位。Notion不竭推出新的AI功能，旨正在建立一个集成化的办公允台，为用户供给从笔记记实到学问办理的全方位处理方案。

　　正在组织层面，Ivan Zhao将AI比做“组织的钢铁”。正如钢铁让摩天大楼冲破了砖木布局的层数，AI将打破组织规模的瓶颈。“AI是组织的钢铁……人类沟通不必再承受负沉：两小时周会可压缩为五分钟异步复盘……企业将实现实正意义上的无损规模扩张。”同时，目前行业仍处于“水轮时代”，仅将AI简单嫁接于旧流程，而未像蒸汽机时代那样完全沉构出产流程。

　　Notion已有700多名智能体取1000名员工协同工做，处置反复性使命，这仅是“无限”时代的起步。

　　实正的冲破发生正在厂从见识到他们能够完全脱节水力束缚之时。他们正在更接近工人、口岸和原料的处所成立了更大的工场。而且，他们环绕蒸汽机从头设想了工场（后来，当电力普及，厂从进一步摒弃了地方动力轴，将小型电机分布正在工场遍地驱动分歧机械）。出产力随之迸发，第二次工业实正起飞。我们仍处于“替代水轮”阶段。将AI聊器人简单嫁接到现有东西上。当旧有的，当你的公司能够依托永不休眠的无限驱动时，我们尚未从头构思组织会是什么样子。正在我所正在的公司Notion，我们一曲正在进行尝试。除了1000名员工外，现正在有700多名智能体担任处置反复性工做。它们记实会议纪要并回覆问题以整合部落学问（tribal knowledge）。它们处置IT请求并记实客户反馈。它们帮帮新员工领会员工福利。它们撰写每周形态演讲，如许人们就不必复制粘贴。而这仅仅是起步阶段。实正的收益仅受限于我们的想象力和惯性。

　　每一个时代都由其“奇不雅材料”所塑制。钢铁铸就了镀金时代。半导体了数字时代。而现正在，AI以“无限”的姿势。若是汗青了我们什么，那就是控制焦点材料的人终将定义这个时代。

　　。正在钢材呈现之前，19世纪的建建最多只能建六七层。铁虽然坚忍，但易碎且沉沉；楼层再多，布局就会因本身分量而坍塌。钢材改变了一切。它既坚忍又有韧性。框架能够更轻，墙壁能够更薄，俄然间，建建物能够建几十层。新型建建成为可能。AI恰是组织的钢铁。它有潜力正在工做流中维持上下文，并正在需要时精准触发决策而无消息过载。人类沟通不必再充任承沉墙。每周两小时的对齐会议能够变成五分钟的异步复盘。本来需要审批的高管决策可能很快就能正在几分钟内完成。公司将实现规模化，实正的规模化，而无需承受我们曾视为不成避免的效能衰减。

　　将来往往难以预测，由于它老是伪拆成过去的样子。晚期的德律风通话如电报般精练。晚期的片子看起来像被拍摄下来的舞台剧。（这恰是Marshall McLuhan所说的“透事后视镜驶向将来”。）当下最风行的人工智能形态，看起来好似旧日的Google搜刮框。援用Marshall McLuhan的话：“我们一直透事后视镜驶向将来。”今天，我们看到的AI聊器人仿照着Google搜刮框。我们正于每次新手艺更迭时必经的阿谁令人不安的过渡期。

　　AI时代的经济体将从“以报酬标准”的佛罗伦萨模式，进化为高密度、高速度、全天候运转的“东京式”超等都会模式。

　　对于接下来会发生什么，我并没有所有的谜底。但我喜好使用一些汗青现喻来思虑AI若何正在分歧规模上阐扬感化，再到整个经济体。我的合股人Simon曾是我们所说的“10倍效率法式员”，但现在他却鲜少亲身写代码了。颠末他的工位，这些智能体不只输入更快，它们更具备思虑能力，这使他成为了“30-40倍效率工程师”。他能正在午休或寝息前安插使命，让智能体正在他分开时持续工做。他已成为无限的办理者。

　　文章最初，Ivan Zhao透露了Notion内部的尝试进展：“除了1000名员工外，现正在有700多名智能体担任处置反复性工做……而这仅仅是起步阶段。”他呼吁行业遏制后视镜思维，“钢铁。蒸汽。无限的。下一个天际线就正在那里，期待着我们去建制。”。

　　几百年前，大大都公司只是十几人的做坊。现在我们具有雇员数十万的跨国企业。沟通根本设备（通过会议和消息毗连的人类大脑）正在指数级的负荷下不胜沉负。我们试图用层级、流程和文档来处理这一困局。但我们一曲是正在用人力标准的东西处理工业级的问题，犹如用木材建制摩天大楼。

　　正在经济层面，Ivan Zhao预言学问经济将履历从“佛罗伦萨”到“超等都会”的。受限于人力标准；而AI将建立“东京式”的组织——“容纳数千智能体取人类的协同收集，跨时区不间断运转的工做流”。这种变化虽然会带来“不成读性”和丢失感，但将换取史无前例的规模取速度。

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2025-12-31 16:10