导读   

最近，独角兽 Notion 的创始人 Ivan Zhao（赵一帆）写了一篇叫《蒸汽钢铁与无限大脑》的万字长文。我们引以为傲的脑力劳动，可能很快就一文不值。

作者 | 智慧君

原创出品 | 管理智慧

智慧君说：

硅谷独角兽 Notion 创始人伊万 · 赵近期发表万字长文《蒸汽、钢铁与无限心智》，在创投圈引发地震级讨论。这篇长文揭示了一个让职场人脊背发凉的真相：

我们引以为傲的脑力劳动，正在经历和 200 年前体力劳动一样的命运，从稀缺到普通，再到被技术替代。

你每天熬夜写报告、开会、做 PPT、调度团队，都可能很快就一文不值。

AI 不是在帮你，它正在彻底重写知识工作、组织架构，甚至经济体运作方式。

听完，你会明白，为什么有人的效率就像开汽车，而你还在蹬自行车。

早上你打开电脑，准备写个季度总结。你要干什么？

先去微信翻上周的聊天记录，再打开 Excel 找上季度的数据，然后去 OA 上看老板批注的战略方向，接着问财务要个费用明细，最后还得开会，和三个部门对齐口径。

一个简单的总结，你要在 5-6 个软件之间反复横跳，开 2-3 个会，等 1-2 天别人的回复。

说白了，你的大脑 70% 的时间不是在思考，而是在充当 " 信息搬运工 " 和 " 人肉翻译机 "。

最要命的是，好不容易搞定之后老板又说 " 可能会换方向 "。所以你之前所有的复制粘贴、开会对齐都白做了。

Notion 创始人伊万 · 赵用修好了信息高速路却在上面骑自行车的比喻，直击痛点。你并不是不努力，你只是用 19 世纪的交通工具去跑 21 世纪的赛道。

为什么越来越累？因为信息量在指数级增长，但你处理信息的方式还停留在石器时代。

你可能会说：公司不是一直在想办法提效吗？

对，但那些解决方案反而让你更累了：

项目出现问题就加审批流程，部门扯皮就加审批流程。结果如何呢？一个简单的决定要经过三层审批、开五次会、牵涉十个人。

公司会购买一大堆 SaaS 软件：文档用飞书、数据用 BI 工具、客户管理用 CRM 等等，结果你需要记住很多个账号密码，在各种软件之间来回切换。

团队由原来的 10 人增加到 50 人，然后又增加到 200 人。但是人越多，沟通成本就呈指数级增长。

伊万 · 赵一针见血地指出：用木头建摩天大楼。你以为升级，其实只是给旧系统打补丁。

公司的组织架构本质上就是一套 " 人肉通信系统 "。信息量少的时候，十个人开个会就能搞定。但是当公司做大、信息量增大的时候，这套系统就崩溃了。

现在转折来了。

有人已经跳出这个困局了。怎么做到的？

伊万 · 赵的联合创始人 Simon 以前是一名顶级程序员，一个人的工作量可以顶 10 个人。但是现在他几乎不写代码了。他正在做什么？

他睡觉前给 3-4 个 AI 代理安排任务，醒来活就干完了。

他的效率不是十倍，是 30 到 40 倍。注意，不是他用 AI 提高效率，而是他变成了管理无限心智的人。

你可能会想：程序员能这么干，我又不写代码，跟我有什么关系？

伊万 · 赵说，程序员只是第一批 " 上车 " 的人，因为他们的工作恰好满足两个条件：

1、工作环境集中。代码、工具、环境都在一个地方；

2、结果可验证。代码能跑就是对，跑不通就是错；

但你的工作呢？信息散落在十几个地方，而且没有标准答案。所以你暂时还上不了车。

可是，这个 " 暂时 " 正在快速消失。

伊万 · 赵在 notion 上做了一个实验：1000 名员工，700 名 AI 代理。代理们做什么？

做会议记录，自动整理要点，回答重复性问题，新人不用再问一遍处理 IT 请求，不用等两天工单回复写周报，自动从系统里抓数据生成。

更重要的是，这只是替换水轮阶段，就像蒸汽机刚发明的时候，工厂主只是把水轮换成蒸汽机，其他不变。

真正的变革是什么？当你不再需要在会议、邮件、审批上耗费 70% 精力时，你的工作会彻底重构。

说到这里，你最关心的问题是：我该怎么办？

1、停止做 " 信息搬运工 "。

如果你现在的工作 70% 的时间都在复制粘贴、开会对齐、等人回复，那么你就需要警觉了。在 1 到 2 年内就会被人工智能所取代。你需要把这些活交给工具，腾出时间来做需要判断、创造、决策的事情。

2、学会管理 AI，而不是被 AI 替代。

Simon 的启示就是，他不是被 AI 取代，而是从干活的 " 工人 " 变成了管理心智的 " 管理者 "。开始训练任务拆解清楚、结果质量验证、工作流程优化的能力。这才是最值钱的技能。

3、倒逼你的公司换轨道。

如果你们公司还在用加流程、加会议、加人的方式来解决问题，那么你就要意识到，这条船正在下沉。不是促使公司变革，就是你自己先上岸。先换轨的公司会用 10 倍、30 倍的效率碾压旧玩家。

伊万 · 赵说了一句话，我建议你记下来：

不能用后视镜看未来。当组织被 AI 强化之后，它并不是过去放大版的延续，而是一个全新的物种。

附《蒸汽钢铁与无限大脑》全文：

从过去看未来

每个时代都由其奇迹材料塑造。钢铁锻造了镀金时代。半导体开启了数字时代。如今，人工智能以无限心智的形式降临。历史告诉我们，谁能驾驭这种材料，谁就能定义时代。

图：少年安德鲁 · 卡内基及其弟弟 / 镀金时代的匹兹堡钢铁厂

19 世纪 50 年代，少年安德鲁 · 卡内基作为电报信使，奔跑在匹兹堡泥泞的街道上。那时，十有六口的美国人是农民。仅仅两代人之内，卡内基和他的同代人便锻造出现代世界。马车让位于铁路，烛光被电灯取代，铁器升级为钢铁。

自那时起，工作从工厂转向办公室。如今，我在旧金山经营一家软件公司，为数以百万计的知识工作者打造工具。在这个行业重镇，人人都在谈论通用人工智能（AGI），但全球二十亿办公人员中的大多数尚未感受到其影响。知识工作的未来图景将会如何？当组织结构中融入了永不休息的 " 心智 "，会发生什么？

未来往往难以预测，因为它总习惯于伪装成过去的样子。早期的电话通话简明如电报。早期的电影像是舞台剧的录像。（这就是马歇尔 · 麦克卢汉所说的 " 透过后视镜驶向未来 "。）

如今最流行的 AI 形态，看起来就像是过去的谷歌搜索框。正如麦克卢汉所言：" 我们总是透过后视镜驶向未来。"

如今，我们将此视为模仿谷歌搜索框的 AI 聊天机器人。我们正深陷于每一次技术变革都会经历的、令人不适的过渡阶段。

关于未来，我并非全知全能。但我喜欢借助一些历史隐喻，来思考 AI 在不同层面——从个体、组织到整个经济体——如何发挥作用。

个体：从自行车到汽车

最初的迹象可以在知识工作的 " 高阶祭司 " ——程序员身上看到。

我的联合创始人西蒙曾是所谓的 "10 倍效率程序员 "，但他如今很少亲自写代码。走过他的工位，你会看到他在同时调度三四个 AI 编程代理。它们不只是打字更快，它们能思考，这共同使他成为 30-40 倍效率的工程师。他会在午饭前或睡前排好任务，让这些代理在他离开时工作。他已成为无限心智的管理者。

一份 1970 年代《科学美国人》关于运动效率的研究启发了史蒂夫 · 乔布斯著名的 " 思维自行车 " 比喻。然而，自那以后，我们已在信息高速公路上蹬了几十年的自行车。

20 世纪 80 年代，史蒂夫 · 乔布斯将个人电脑称为 " 思维的自行车 "。十年后，我们铺就了互联网这条 " 信息高速公路 "。但今天，大部分知识工作仍依赖人力驱动。这就好比我们一直在高速公路上蹬自行车。

有了 AI 代理，像西蒙这样的人已经从骑自行车升级到了开汽车。

其他类型的知识工作者何时能坐上 " 汽车 "？有两个问题必须解决。

第一，语境碎片化。对于编程，工具和语境往往集中于一处：IDE、代码库、终端。但一般知识工作则分散在几十个工具中。想象一个 AI 代理尝试起草一份产品简报：它需要从 Slack 对话、战略文档、仪表盘中的上季度数据，以及仅存在于某人脑海中的组织记忆中提取信息。如今，人类是胶水，通过复制粘贴和浏览器标签切换来拼凑这一切。在语境得到整合之前，代理将只能局限于狭窄的用例。

第二，缺乏可验证性。代码有一个神奇的特性：你可以通过测试和错误来验证它。模型制造者利用这一点来训练 AI 提高编程能力（例如通过强化学习）。但你如何验证一个项目管理得是否出色，或者一份战略备忘录是否优秀？我们尚未找到提升模型在一般知识工作上能力的方法。因此，人类仍需要参与其中进行监督、指导，并示范什么是优秀的成果。

图：1865 年的《红旗法案》要求车辆行驶时须有一名旗手在前方步行引路（该法案于 1896 年废止）。这是 " 人在回路 " 的不良示例。

今年的编程代理告诉我们，" 人在回路 " 并不总是可取的。这就像让专人检查生产线上的每一个螺栓，或者走在汽车前清理道路（参见：1865 年的《红旗法案》）。我们希望人类从一个有杠杆效应的位置来监督回路，而非置身其中。一旦语境得到整合，工作变得可验证，数十亿工作者将从蹬自行车升级到开汽车，再从开汽车迈向自动驾驶。

组织：钢铁与蒸汽

公司是近代的发明。它们会随着规模扩大而效率降低，并触及极限。

几百年前，大多数公司只是十几个人的作坊。如今我们拥有员工数十万的跨国企业。通信基础设施（通过会议和消息连接的人脑）在指数级负载下不堪重负。我们试图通过层级、流程和文档来解决这个问题。但我们一直在用人类尺度的工具解决工业化规模的问题，好比用木头建造摩天大楼。

两个历史隐喻展示了未来的组织如何借助新的奇迹材料呈现不同面貌。

首先是钢铁。在钢铁之前，19 世纪的建筑高度限制在六七层左右。铁虽然坚固但易碎且沉重；增加楼层，结构就会在自身重量下坍塌。钢铁改变了一切。它坚固且具有延展性。框架可以更轻，墙壁可以更薄，突然间建筑可以拔地而起几十层。新型建筑成为可能。

AI 是组织的 " 钢铁 "。它具备跨工作流维持语境并在需要时呈现决策而不产生噪音的潜力。人类交流不再必须是承重墙。长达两小时的每周对齐会议可以变成五分钟的异步回顾。需要三层审批的高管决策可能很快在几分钟内完成。公司可以实现真正的规模化，而无需接受我们一直以来认为不可避免的效率衰减。

第二个故事关于蒸汽机。工业革命初期，早期的纺织厂依河而建，依靠水轮提供动力。蒸汽机出现后，工厂主最初只是用水轮换成蒸汽机，其他一切照旧。生产效率的提升有限。

真正的突破在于工厂主意识到他们可以完全脱离水源。他们建造了靠近工人、港口和原材料的大型工厂。并且他们围绕蒸汽机重新设计了工厂布局（后来，电力普及后，工厂主进一步摆脱了中央动力轴，将小型发动机分散安置在不同机器旁）。生产力爆发式增长，第二次工业革命真正兴起。

我们仍处于 " 替换水轮 " 的阶段。AI 聊天机器人被生硬地嫁接在现有工具上。我们尚未重新构想，当旧有约束消失，你的公司可以依靠永不休息的无限心智运行时，组织会是什么样子。

在我的公司 Notion，我们一直在进行实验。除了我们 1000 名员工，如今有超过 700 个代理在处理重复性工作。他们做会议记录、回答问题以整合组织内的隐性知识。他们处理 IT 请求、记录客户反馈。他们帮助新员工熟悉福利政策。他们撰写每周状态报告，让人们无需复制粘贴。而这只是最初的尝试。真正的收益只受限于我们的想象力和惯性。

经济体：从佛罗伦萨到超级都市

钢铁和蒸汽不仅改变了建筑和工厂。它们改变了城市。

直到几百年前，城市还是人类尺度的。你可以在四十分钟内步行穿过佛罗伦萨。生活的节奏由一个人的步行距离、声音的传播范围决定。

随后，钢结构使摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动的铁路连接起城市中心与腹地。电梯、地铁、高速公路接踵而至。城市的规模和密度急剧膨胀。东京、重庆、达拉斯。

这些不仅仅是放大版的佛罗伦萨。它们是不同的生活方式。超级都市令人迷失方向、充满匿名性、更难以驾驭。这种 " 不易解读性 " 是规模扩张的代价。但它们也提供更多机会、更多自由。更多人以更多样的组合方式从事更多样的事情，这是文艺复兴时期那种人类尺度城市所无法支撑的。

我认为知识经济即将经历同样的转型。

如今，知识工作占美国 GDP 近一半。其中大部分仍以人类尺度运行：数十人的团队、以会议和邮件为节奏的工作流、员工超过数百就难以为继的组织。我们一直用石头和木头建造 " 佛罗伦萨 "。

当 AI 代理大规模上线，我们将建造 " 东京 "。横跨数千代理与人类的组织。工作流将跨时区持续运转，无需等待某人醒来。决策将由恰到好处的人类参与进行综合生成。

那将是一种不同的感受。更快、更有杠杆效应，但起初也可能更令人迷失方向。每周例会、季度规划周期、年度评估的节奏可能不再适用。新的节奏将涌现。我们会失去一些确定性。但我们获得了规模与速度。

超越水轮时代

每一种奇迹材料都要求人们不再透过后视镜看世界，而是开始想象新世界。卡内基凝视钢铁，看到了城市天际线。兰开夏郡的工厂主凝视蒸汽机，看到了脱离河流束缚的工厂车间。

我们仍处在 AI 的 " 水轮时代 "，将聊天机器人硬塞进为人类设计的工作流中。我们需要停止仅仅要求 AI 成为我们的副驾驶。我们需要想象，当人类组织被钢铁（AI）强化，当繁琐工作被委托给永不休息的 " 心智 " 时，知识工作会是什么样子。

钢铁、蒸汽、无限心智。下一片天际线就在那里，等待我们去构建。

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