每个时代，皆由其标志性的神奇材料塑造。钢铁铸就了镀金时代，半导体开启了数字时代，而今，人工智能以“无限心智”的姿态降临。历史的启示昭然若揭：掌握时代材料者，定义整个时代。 

19世纪50年代，少年安德鲁·卡内基穿梭在匹兹堡泥泞的街道上，以送电报为生。彼时，六成美国人以农耕为业。两代人之间，卡内基与同辈们重塑了整个现代世界：马车被铁路取代，烛光让位于电灯，铁器升级为钢材。 

时移世易，工作场域从工厂转向写字楼。如今，我在旧金山经营一家软件公司，为数百万知识工作者打造工具。在这座科技之都，人人皆谈通用人工智能，而全球二十亿伏案工作者中的大多数，尚未真切感受到它的存在。知识工作的未来图景将是怎样？当组织架构融入永不停歇的智能心智，一切又将如何改变？ 

未来往往难以预见，因它总以过往的模样伪装自身。早期的电话沟通如电报般简洁，早期的电影不过是舞台表演的影像记录（这正是马歇尔·麦克卢汉所言：“透过后视镜驶向未来”）。 

如今，我们所见的主流人工智能形态，恰似昔日的谷歌搜索。麦克卢汉的话依旧适用：我们始终在透过后视镜，驶向未来。当下的人工智能聊天机器人，不过是模仿了谷歌的搜索框形态。我们正深陷于每一次技术变革必经的、令人不适的转型阶段。 

我无法解答未来的所有问题，但愿以几则历史隐喻，探讨人工智能如何在不同维度实现规模化应用——从个体，到组织，再到整个经济体。 

个体层面：从自行车到汽车 

变革的初影，体现在知识工作的核心群体——程序员身上。 

我的联合创始人西蒙，曾是我们口中的“十倍速程序员”，但如今他已极少亲自编写代码。走过他的工位，你会看到他同时调度三四个人工智能编程代理；这些代理不仅打字更快，更拥有自主思考的能力，二者结合，让西蒙成为了“三十至四十倍速工程师”。他会在午餐前或睡前布置好任务，让智能代理在他离开时持续工作。他已然成为一名“无限心智的管理者”。 

上世纪70年代，《科学美国人》一项关于移动效率的研究，启发乔布斯提出了著名的“心智的自行车”隐喻。自那以后，我们已在信息高速公路上“骑行”了数十年。 

上世纪80年代，乔布斯将个人电脑称作“心智的自行车”；十年后，我们铺就了互联网这条“信息高速公路”。但时至今日，绝大多数知识工作仍依靠人力驱动，如同在高速公路上蹬着自行车前行。 

借助人工智能代理，西蒙这样的从业者，已然从骑自行车升级为驾驶汽车。 

其他领域的知识工作者，何时才能迎来属于自己的“汽车”？这需要解决两大难题。 

与编程代理相比，人工智能助力通用知识工作为何更难？只因知识工作更碎片化，且难以验证成果。 

其一，场景语境的碎片化。编程工作的工具与语境高度集中：集成开发环境、代码仓库、终端，皆在同一体系中。而通用知识工作的场景，散落在数十种工具之中。试想，一个人工智能代理要起草一份产品简报，需要从斯拉克的对话线程、战略文档、数据看板中的上季度指标，以及仅存于员工脑海中的企业隐性经验中提取信息。如今，是人类充当着粘合剂，通过复制粘贴、在浏览器标签页间反复切换，将这些碎片化信息拼凑起来。若无法实现语境的整合，人工智能代理便只能囿于狭窄的应用场景。 

其二，成果的可验证性缺失。代码拥有一种神奇的特质：可通过测试与报错验证其有效性。模型开发者正是利用这一点，训练人工智能提升编程能力（例如强化学习）。但我们该如何验证一个项目的管理是否到位，一份战略备忘录是否优质？目前，我们尚未找到方法，优化适用于通用知识工作的人工智能模型。因此，人类仍需参与其中，进行监督、引导，定义何为优质的工作成果。 

今年的编程代理实践让我们明白，“人类参与闭环”并非总是必要的。这就像让工人逐个检查生产线上的每一颗螺栓，或是让专人走在汽车前方清道（如1865年英国颁布的《红旗法案》所要求的那般，该法案于1896年废除）——这样的参与，并非我们想要的。我们希望人类从更具杠杆效应的视角监督整个流程，而非深陷于繁琐的闭环之中。一旦实现语境整合与工作成果可验证，数十亿工作者将从“蹬车前行”升级为“驾驶汽车”，并最终迈向“自动驾驶”的阶段。 

组织层面：钢铁与蒸汽 

企业是近代的发明，其发展会随规模扩大而效率衰减，最终触及增长极限。 

数百年前，绝大多数企业只是十几人的小作坊；如今，我们拥有数十万员工的跨国企业。以会议与消息为纽带、依托人类大脑构建的沟通体系，在指数级增长的负荷下濒临崩溃。我们试图通过层级架构、流程规范与文档记录解决这一问题，却始终在用适用于人类尺度的工具，应对工业级规模的难题，如同用木材建造摩天大楼。 

两则历史隐喻，向我们揭示了借助新的神奇材料，未来的组织形态将迎来怎样的变革。 

第一个隐喻是钢铁。19世纪，在钢铁出现之前，建筑的高度极限仅有六七层。铁器坚固却脆重，层数增加，建筑便会因自身重量坍塌。钢铁的出现改变了一切：它坚而有韧，用钢铁搭建的框架更轻盈，墙体可更薄，建筑的高度陡然突破至数十层，全新的建筑形态成为可能。 

人工智能，便是属于组织的钢铁。它能在各类工作流中持续整合语境，在需要时精准呈现决策依据，且不会产生冗余信息。人类的沟通，不再需要充当组织的“承重墙”。原本两小时的周度对齐会议，可简化为五分钟的异步审阅；原本需要三层审批的高管决策，或许几分钟内便能完成。企业终于能够实现真正的规模化发展，摆脱我们此前默认的、必然的效率衰减。 

第二个隐喻是蒸汽机。工业革命初期，早期的纺织厂依河而建，依靠水车驱动。蒸汽机问世后，工厂主最初只是将水车换成了蒸汽机，其余一切皆保持不变，生产率的提升微乎其微。 

真正的突破，源于工厂主意识到，他们可以彻底摆脱对水源的依赖。他们在更靠近工人、港口与原材料的地方，建造了更大规模的工厂，并围绕蒸汽机重新设计了工厂的布局（后来，电力出现，工厂主进一步打破了中央传动轴的限制，为不同机器单独配备了小型发动机）。生产率呈爆发式增长，第二次工业革命也由此真正拉开序幕。 

如今的我们，仍处于“替换水车”的阶段：将人工智能聊天机器人简单嫁接在现有工具上，却未曾设想，当旧有的约束消失，当企业能依靠永不停歇的无限心智运转时，组织形态会发生怎样的颠覆性变化。 

在我所在的Notion公司，我们已展开了相关实践。如今，除了1000名员工，已有700多个人工智能代理接手了重复性工作：它们记录会议纪要、解答问题，整合企业的隐性经验；处理IT需求，记录客户反馈；协助新员工了解员工福利，完成入职流程；撰写每周进度报告，让员工不必再做复制粘贴的繁琐工作。而这，不过是起步阶段。未来的增长潜力，仅受限于我们的想象力与思维惯性。 

经济体层面：从佛罗伦萨到超级都市 

钢铁与蒸汽机的变革，不仅重塑了建筑与工厂，更改变了城市的形态。 

数百年前，城市的规模皆以人类尺度为限：步行四十分钟，便可穿越整个佛罗伦萨。人们的生活节奏，由步行的距离、声音的传播范围决定。 

而后，钢铁框架让摩天大楼成为现实，蒸汽机驱动的铁路将市中心与郊区相连，电梯、地铁、高速公路相继出现，城市的规模与密度呈爆炸式增长。东京、重庆、达拉斯……这些超级都市，早已不是佛罗伦萨的放大版，而是全新的生活方式。 

超级都市令人感到迷茫、陌生，难以适应，这份“难以理解”，正是规模扩张的代价。但与此同时，它也带来了更多机遇、更多自由：在这里，更多人以更多样的组合方式，做着更多元的事，这是佛罗伦萨这样的、以人类尺度构建的文艺复兴城市，永远无法承载的。 

我认为，知识经济即将迎来同样的变革。 

如今，知识工作贡献了美国近一半的国内生产总值，而其运作模式仍大多停留在人类尺度：数十人的团队，以会议和邮件为节奏的工作流，规模超过数百人便会陷入混乱的组织——我们仍在用石头和木材，建造着一个个“佛罗伦萨”。 

当人工智能代理实现规模化应用，我们将开始建造属于知识经济的“东京”：由数千名人类与智能代理共同组成的组织，跨时区不间断运转的工作流，无需等待任何人醒来即可推进；人类以恰到好处的方式参与决策闭环，完成信息整合。 

一切都会变得不同：效率更高、杠杆效应更强，却也在初期令人感到无所适从。周会、季度规划、年度考核的固有节奏，或许将失去意义，新的工作节奏应运而生。我们会失去些许“可理解性”，但终将收获规模与速度的提升。 

走出水车时代 

每一种划时代的神奇材料，都要求人们放下后视镜，停止用过往的视角看待世界，开始想象全新的可能。卡内基凝视钢铁，看到了城市的天际线；兰开夏郡的工厂主凝视蒸汽机，看到了摆脱河流束缚的工厂。 

如今的我们，仍身处人工智能的“水车时代”，将聊天机器人简单嫁接在为人类设计的工作流上。我们需要停止将人工智能仅仅视为“副驾驶”，而应大胆想象：当人类组织由钢铁般的人工智能筑牢根基，当繁琐的工作交由永不停歇的智能心智处理，知识工作的未来，将会是怎样的图景。 

蒸汽、钢铁、无限心智。新的城市天际线就在前方，静待我们亲手搭建。