震撼長文解讀AI 時代的工作 :週會、KPI、8小時工作制會崩潰嗎?

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位於斯洛文尼亞的盧布爾雅那的一臺蒸汽機車。圖源:Wikipedia

2025 年歲末,美國百億獨角獸公司Notion 創始人兼 CEO Ivan Zhao(趙伊)發表了長文《蒸汽、鋼鐵與無限心智》(Steam, Steel, and Infinite Minds)。在這篇極具洞見性的文章中,他開啓了一個宏大的視角:AI 不僅僅是軟件的升級,而是這個時代的“基礎材料”——正如同百年前的蒸汽機與鋼鐵之於工業革命,AI 正在重塑文明的底層邏輯。


作爲一名專注於如何提升辦公效率的AI創業者,Ivan 描繪了一幅令人震撼的未來圖景:企業將由“永不休眠的心智”(Infinite Minds)驅動。在那個世界裏,無數 AI Agent(智能體)承攬了所有的重複性勞動——從會議記錄、知識整合到處理複雜的 IT 請求和撰寫週報。公司不再是單純的人力集合,而是一個由 AI 代理與人類深度耦合的共生組織。 曾經冗長的幾小時的會議將縮減爲10分鐘的異步審閱,人們可以分佈在世界的任何地方工作,工作流晝夜不息,跨時區推進,不用等待任何人醒來,決策都在“恰到好處的人機協同”中完成。


到那時,我們熟悉的社會節律將被徹底打破:


“週會、季度規劃、年度考覈……這些工業時代的刻度或許將不再合時宜;取而代之的,是某種全新的、尚未被命名的節律。我們或許會失去一些熟悉的秩序,卻將換來前所未有的規模與速度。”


然而,Ivan Zhao同樣提到了在通往未來的路上,我們仍面臨着深刻的“認知慣性”。借用麥克盧漢那句名言:“我們總是看着後視鏡駛向未來。”


在技術變革的初期,人們習慣於用舊的框架去硬套新的事物。Ivan 尖銳地指出:相比於已經進化到“全自動模式”的程序員,大多數知識工作者的現狀仍像是在高速公路上拼命蹬自行車。人類像“膠水”一樣,在無數標籤頁和碎片化信息間疲於奔命。


甚至,我們引以爲傲的“Human in the loop”(人工介入)有時也是一種思維枷鎖。正如汽車剛發明時,法律竟要求派人舉着紅旗在車前開道——當我們在追求深度介入每一個執行環節時,或許正是在阻礙那臺“無限心智”引擎的發力。


這篇文章不僅是關於工具的進化,更是一份關於組織、經濟乃至人類存在價值的未來宣言。它邀請我們思考:當“心智”成爲無限供給的資源,人類該如何重新定義自己?


站在 2026 年的破曉時刻。無論我們是否仍習慣於“透過後視鏡觀察未來”,一個截然不同的時代已然呼嘯而至,撞擊着舊日的邊緣。在這個萬象啓新的起點,《知識分子》特全文編譯並推介了此文,希望與讀者們一起共同探討《蒸汽、鋼鐵與無限心智》背後的人機共生藍圖。


編譯|梅寶


每個時代都有它的“奇蹟材料”。鋼鐵鑄就了鍍金年代,半導體開啓了數字時代。如今,人工智能以“無限心智”之姿降臨。歷史告訴我們:掌握材料者,定義時代。


在19世紀50年代的匹茲堡,少年安德魯·卡內基奔跑在泥濘的街巷,做着電報員的工作。當時六成美國人是農民。僅僅兩代人之後,卡內基與他的同輩們便“鍛造”出了現代世界。馬車讓位於鐵路,燭光被電力取代,鐵器升級爲鋼材。


自此,勞動從工廠轉入辦公室。今天我在舊金山經營一家軟件公司,爲數百萬知識工作者打造工具。在這裏,人人都在談論AGI(Artificial General Intelligence ,通用人工智能)。但全球二十億辦公族大多尚未真切感受它的存在。知識工作的未來會是怎樣的?當現實社會中的組織結構吸納了永不休眠的心智,又會發生什麼?


未來常難以預測,因爲我們常常識別不出來。早期的電話像電報般簡短,早期電影宛如舞臺劇的錄像。正如麥克盧漢(Marshall McLuhan)所言:“我們總是透過後視鏡駛向未來”。如今的AI,最常見形態仍像昔日的谷歌搜索框。我們正處在每一次技術躍遷都會經歷的尷尬過渡期。未來會如何,我並不能盡知。但我喜歡用幾則歷史隱喻,去推想 AI 在個體、組織乃至整體經濟等不同尺度上的運作方式。


01 個體:從自行車到汽車


最早的變化跡象,出現在知識工作的頂尖羣體——程序員中。我的聯合創始人西蒙曾是所謂的“十倍速程序員”,如今卻很少親自敲代碼。走過他的桌前,你會看見他同時調度三四個AI編程代理,它們不僅打字更快,更能思考,它們合起來讓西蒙成爲三十至四十倍效率的工程師。他在午休或睡前佈置任務,任由它們在自己離開時持續工作。他成了“無限心智”的指揮者。


上世紀80年代,喬布斯(Steve Jobs)把個人電腦比喻成“頭腦自行車”。自那以後,我們在信息高速公路上騎行了數十年。然而,多數知識工作至今仍是由人力驅動,就像在高速公路上騎單車。有了AI代理,西蒙已從騎行者變爲駕駛者。


相較於編程代理,AI 爲何在輔助知識工作上更爲困難?原因在於,知識工作往往情境分散、信息零碎,且成果難以像代碼那樣通過測試與錯誤來直接驗證。其他知識工作者何時能換上“汽車”?須解決兩個問題:


其一,情境碎片化。在編程領域,工具與上下文往往集中在同一處:集成開發環境(IDE)、代碼倉庫、終端。而一般的知識工作卻分散在幾十種工具之間。試想一個 AI 代理要起草一份產品簡報,它需要從 Slack 的討論串、戰略文檔、儀表盤裏的上季度指標,以及僅存在於人腦中的記憶中提取信息。如今,人類就像膠水,用複製粘貼與切換瀏覽器標籤頁等方式,把這些碎片粘合在一起。除非能將情境整合歸一,否則 AI 代理只能困在狹窄的應用場景裏,難以拓展。


其二,可驗證性缺失。代碼有奇妙特性:你可以用測試與錯誤來進行驗證。模型製作者藉此訓練AI提升其編程能力。但如何驗證項目管理是否得當?我們尚未找到合適的方法,因此仍需人在迴路(human in the loop,指的是在人工智能領域,系統的決策或執行過程中,必須有人類參與、審覈或干預的一種工作模式),進行監督、引導並示範何爲“好”。



1865 年的《紅旗法案》(The Red Flag Act )規定,車輛行駛在街上時,必須有一名持旗者在車前步行開路(該法案於 1896 年廢除)。這是“人在迴路”適得其反的典型例子。


今天的編程代理則啓示我們:“人在迴路”未必可取——猶如在流水線逐一檢視每顆螺栓,或如1865年《紅旗法案》要求有人持旗步行在前清道。我們應讓人類在高位監督迴路,而非陷於其中。一旦情境整合、工作可驗證,億萬知識勞動者將從騎行邁向駕駛,繼而進入自動駕駛。


02 組織:鋼鐵與蒸汽


公司是近代發明,會隨規模擴張而衰減並觸頂。幾百年前,多數公司是十幾人的作坊;如今我們有數十萬人的跨國企業。以會議與消息相連的人腦溝通,在指數級負荷下不堪重負。我們嘗試用層級、流程與文檔來緩解,但這如同用木材建造摩天樓,以人力工具解決工業級難題。


圖爲1855 年紐約與伊利鐵路公司(New York and Erie Railroad)的組織架構。現代公司和我們熟悉的組織圖,正是在鐵路公司的推動下逐步成形,因爲鐵路企業率先面臨在廣袤區域協調成千上萬員工的挑戰。


兩個歷史隱喻昭示新的奇蹟材料如何重塑未來的組織架構。


第一個是鋼鐵。19世紀,建築限高六七層。鐵雖強卻脆且重,加層會塌。鋼材改變一切,它強而韌,框架更輕、牆體更薄。樓宇可拔地數十層,新建築形態應運而生。


AI之於組織,恰似鋼鐵:它有潛力在工作流間保持情境連貫,並在需要時呈現決策、屏蔽噪音。人類溝通不必再充當承重牆。每週兩小時的同步會可縮爲五分鐘異步審閱;需三級審批的高管決策或可數分鐘完成。公司得以真正規模化,而不必承受以往視爲必然的衰減。


第二個是蒸汽機。工業革命初期,紡織廠傍河而建,靠水輪驅動。蒸汽機問世之初,廠主僅換掉水輪,其餘都依舊,生產力並沒有大的提升。真正的突破來自徹底擺脫河流。在靠近工人、港口與原料處建更大廠房,並圍繞蒸汽機重新設計佈局。生產力爆發,第二次工業革命騰飛。


這是一座以水輪爲動力運轉的磨坊。水力雖強勁,卻不穩定,使磨坊只能設在有限的地點,並受季節變化制約。


我們仍處於“換掉水輪”的階段。AI聊天機器人外掛於原有工具,尚未重構組織形態。當舊約束消解,公司可由永不休眠的心智驅動,我便能想象全新可能。在我所在的Notion公司,我們已試驗:在千名員工之外,七百餘AI代理承擔重複工作。它們記錄會議、答疑整合知識、處理IT請求、歸檔客戶反饋、協助新人入職、撰寫週報等。這僅是起步,真正的收益只受想象力與惰性的限制。


03 經濟:從佛羅倫薩到超級都市


鋼鐵與蒸汽改變的不僅是樓宇與工廠,還有城市。幾百年前,城市依人而建——佛羅倫薩四十分鐘便可穿城。鋼材使摩天樓成爲可能,蒸汽機連通中心與腹地,電梯、地鐵、公路接踵而至。城市在規模與密度上爆發:東京、重慶、達拉斯……它們不只是放大的佛羅倫薩,而是全新的生存方式。超級都市令人迷失、難行,但也帶來了更多機遇、自由。越來越多的人,以越來越多樣的方式,做越來越多的事——其豐富與複雜度,早已超出一個人行可達、人際親密的文藝復興古城所能容納的極限。


如今,知識工作已佔美國 GDP 近半。但其運行方式多半仍停留在人力尺度:數十人的團隊、由會議與郵件牽動的流程、人數一多便捉襟見肘的組織。我們就像用石頭與木材,築起了一座座佛羅倫薩。


而當 AI 代理大規模上線,我們將轉而營建東京——橫跨成千上萬AI代理與人類的巨型組織;工作流晝夜不息、跨時區推進,不再等待任何人醒來;決策在“恰到好處的人機協同”中完成。


置身其中,感受會截然不同:更快、更省力,但起初也會令人暈眩。週會、季度規劃、年度考覈的節拍,或許不再合乎時宜;新的節律會悄然成型。我們或許失去了一些熟悉的秩序,卻換來前所未有的規模與速度。


每一種奇蹟材料,都曾逼使人們不再透過後視鏡審視世界,而開始想象全新的圖景。我們仍處在 AI 的“水輪階段”——把聊天機器人生硬地加裝到工作流上。我們必須停止只讓 AI 做副駕,而要暢想:當繁雜瑣事託付給永不休眠的心智,知識工作將呈現怎樣的面貌?鋼鐵,蒸汽,無限心智。下一座天際線已在眼前,只待我們親手築起。

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