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被迫塞进旧流程变成低效的副驾驶。这就像给工厂换了蒸汽机却仍然把厂房建在河边。我们希望人类在高杠杆的位置监督系统而不是被嵌入每一个环节。一旦上下文被整合、工作变得可验证数十亿劳动者会从骑车到开车再到自动驾驶。如果 AI 真的是新的钢铁那接下来的变化不会只是效率提升而是组织、工作节奏乃至整个知识经济尺度的重构。我们还在水轮阶段但天际线已经在那里了。最后Zhao也指出了这种新的天际线也是有代价的我们将牺牲一部分可读性。“新的节奏会出现我们失去一部分可读性换来规模与速度。”全文融合了“钢铁、蒸汽和电力”时代的历史节点故事独具一格相信对历史感兴趣的朋友会更加喜欢。临近元旦希望对于大家展望2026开展新的工作有所启发。小编把原文整理如下enjoy蒸汽、钢铁与无限心智每一个时代都会被一种“奇迹材料”所塑造。钢铁锻造了镀金时代半导体点亮了数字时代而今天AI 以“无限心智”的形式到来。历史一再证明掌握这种材料的人定义时代。左少年时期的安德鲁·卡内基和他的弟弟。右镀金时代的匹兹堡钢铁厂。19 世纪 50 年代安德鲁·卡内基还是个在匹兹堡泥泞街道上奔跑的电报童。当时美国每 10 个人中就有 6 个是农民。短短两代人时间里卡内基和他的同代人锻造出了现代世界马匹让位于铁路烛光让位于电力铁让位于钢。从那以后工作逐渐从工厂转向办公室。今天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。在这座产业之城里人人都在谈论 AGI但全球那 20 亿坐在办公桌前的人大多数还没有真正感受到它。未来的知识工作会是什么样当组织结构开始“吸收”那些永不休眠的心智会发生什么早期电影往往看起来像舞台剧一台摄像机对准整个舞台。未来之所以难以预测往往是因为它总是伪装成过去。早期的电话通话简短得像电报早期的电影看起来就像被拍下来的戏剧。马歇尔·麦克卢汉将其称为“通过后视镜驶向未来”。今天最流行的 AI 形态看起来就像过去的 Google 搜索。用麦克卢汉的话说“我们总是通过后视镜驶向未来。”如今这种形态表现为模仿 Google 搜索框的 AI 聊天机器人。我们正深处于每一次技术变革都会经历的、那段令人不适的过渡期。我并不掌握接下来会发生什么的全部答案但我喜欢借助一些历史隐喻去思考 AI 在不同尺度上的运作方式——从个人到组织再到整个经济体。个人层面从自行车到汽车最早的变化迹象出现在知识工作的“高阶祭司”身上程序员。我的联合创始人 Simon 曾是那种典型的 10× 程序员但如今他已经很少亲自写代码了。你从他工位旁经过会看到他同时调度三到四个 AI 编程代理。它们不只是打字更快而是在思考这让他整体上变成了一名 3040× 的工程师。他会在午饭前或睡觉前排好任务让这些代理在他离开时持续工作。他已经成了一名“无限心智的管理者”。上世纪 70 年代《科学美国人》一项关于运动效率的研究启发了史蒂夫·乔布斯著名的“思维的自行车”比喻。只不过从那以后我们已经在信息高速公路上骑了几十年的自行车。20 世纪 80 年代乔布斯将个人电脑称为“思维的自行车”。十年后我们铺设了名为互联网的“信息高速公路”。但直到今天大多数知识工作依然是人力驱动的。这就像是在高速公路上骑自行车。有了 AI 代理像 Simon 这样的人已经从骑自行车升级成了开汽车。那其他类型的知识工作者什么时候也能开上“车”还需要解决两个问题。相比编程代理为什么 AI 更难帮助一般的知识工作原因在于知识工作更加碎片化也更难验证。第一是上下文碎片化。对于编程来说工具和上下文通常集中在一个地方IDE、代码仓库、终端。但一般性的知识工作分散在几十种工具中。想象一个 AI 代理要撰写一份产品方案它需要读取 Slack 讨论、战略文档、仪表盘里的上季度数据还要理解只存在于某个员工脑子里的组织记忆。今天人类就是那层“胶水”通过复制粘贴和不断切换浏览器标签把一切勉强缝合在一起。在这些上下文真正被整合之前AI 代理只能停留在狭窄的使用场景中。第二个缺失的要素是可验证性。代码有一种近乎魔法般的属性你可以通过测试和报错来验证它。模型研究者正是利用这一点来训练 AI 不断提升编程能力例如强化学习。但如果是项目管理得好不好或者一份战略备忘录质量如何又该如何验证我们还没有找到让模型在通用知识工作上持续改进的方法因此人类仍然需要参与其中进行监督、引导并示范什么是“好的”。1865 年的《红旗法案》规定机动车在街道上行驶时必须有人举着红旗走在车前1896 年废除。这是一个“不理想的人类在环路中”的典型例子。今年的编程代理已经清楚地告诉我们“人类在环路中”并不总是好事。这就像让人逐一检查流水线上的每一颗螺栓或者让人走在汽车前面为它清路参见 1865 年《红旗法案》。我们希望人类在高杠杆的位置监督系统而不是被嵌入每一个环节。一旦上下文被整合、工作变得可验证数十亿劳动者会从骑车到开车再到自动驾驶。组织层面钢铁与蒸汽公司其实是一项相对较新的发明。它们在规模扩张时会逐渐劣化直至触及极限。1855 年纽约—伊利铁路公司的组织结构图。现代公司与组织结构正是随着铁路公司的出现而演化出来的因为它们是最早需要跨越巨大距离、协调成千上万人的组织。几百年前大多数公司只是十几人的作坊。如今我们拥有员工数以十万计的跨国公司。沟通基础设施——由人脑、会议和消息构成——在指数级负载下不堪重负。我们试图用层级、流程和文档来解决问题却是在用人类尺度的工具解决工业尺度的问题就像用木头建摩天大楼。两个历史隐喻展示了在新的奇迹材料下组织可能呈现出的不同形态。钢铁的奇迹伍尔沃斯大厦在 1913 年于纽约完工时是世界上最高的建筑。第一个隐喻是钢铁。在钢铁出现之前19 世纪的建筑高度通常不超过六七层。铁虽然坚固但又脆又重楼层越高结构就越容易被自身重量压垮。钢铁改变了一切它既坚固又可塑结构更轻墙体更薄建筑可以轻松拔地数十层全新的建筑形态因此成为可能。AI 对组织而言就是钢铁。它有潜力在不同工作流之间维持上下文在需要时浮现关键信息与决策而不是制造噪音。人类沟通不再必须成为承重墙。每周两小时的对齐会议可以变成五分钟的异步审阅原本需要三层审批的高管决策可能在几分钟内完成。公司第一次有机会真正实现规模化而不必接受“规模必然带来退化”的宿命。以水轮驱动的工厂。水很强大但不稳定并且将工厂限制在少数地点和季节。第二个故事是关于蒸汽机的。工业革命初期早期纺织厂依河而建由水轮驱动。蒸汽机出现后工厂主最初只是用蒸汽机替换水轮其他一切保持不变生产力提升有限。真正的突破出现在他们意识到可以彻底摆脱水源之后。工厂被建在更靠近工人、港口和原材料的地方并围绕蒸汽机重新设计流程。后来电力出现后动力进一步去中心化不再依赖单一主轴而是在工厂各处布置小型电机驱动不同机器。生产力随之爆发第二次工业革命由此真正展开。这幅由托马斯·阿洛姆于 1835 年创作的版画描绘了英国兰开夏的一座纺织厂它由蒸汽机驱动。我们仍处在“更换水轮”的阶段把 AI 聊天机器人硬接到既有工具上。我们还没有重新想象当旧有约束消失当公司可以依靠在你睡觉时仍在工作的无限心智运行组织会是什么样子。在 Notion我们已经开始实验。在 1000 名员工之外700 多个 AI 代理正在承担重复性工作记录会议纪要、回答问题以沉淀组织知识、处理 IT 请求、记录客户反馈、帮助新员工完成福利入职流程、撰写每周状态报告让人们不必再复制粘贴。这还只是婴儿步真正的提升只受限于我们的想象力与惯性。经济层面从佛罗伦萨到超级城市钢铁和蒸汽不只是改变了建筑和工厂它们也改变了城市。直到几百年前城市仍然是“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取决于人能走多远、声音能传多远。随后钢结构让摩天大楼成为可能蒸汽机驱动的铁路将城市中心与腹地连接起来电梯、地铁、高速公路相继出现城市在规模和密度上爆炸式增长东京、重庆、达拉斯。这些城市并不只是“更大的佛罗伦萨”。它们代表着完全不同的生活方式。超级城市令人迷失、匿名、难以理解这种不可读性正是规模的代价。但与此同时它们也提供了更多机会、更多自由让更多人在更多组合中做更多事情这是人类尺度的文艺复兴城市无法承载的。我认为知识经济即将经历同样的转变。今天知识工作占据了美国 GDP 的近一半但它依然运行在人类尺度上几十人的团队、由会议和邮件驱动的工作流、一旦超过几百人就开始失灵的组织。我们建造的是用石头和木头搭起来的佛罗伦萨。当 AI 代理真正规模化上线时我们将建造东京——由成千上万名代理与人类共同组成的组织工作流跨越时区持续运转无需等待某个人醒来决策在恰到好处的位置引入人类参与。这种体验会很不一样更快、杠杆更高但在一开始也更令人不适。每周例会、季度规划、年度评估的节奏可能不再成立。新的节奏会出现我们失去一部分可读性换来规模与速度。超越水轮每一种奇迹材料都要求人们停止通过后视镜看世界转而开始想象一个全新的未来。卡内基看到钢铁想到的是城市天际线兰开夏的工厂主看到蒸汽机想到的是摆脱河流束缚的厂房。而我们仍然处在 AI 的水轮阶段把聊天机器人拧在为人类设计的流程之上。我们需要停止只把 AI 当作副驾驶需要去想象当组织被“钢铁”加固当琐碎劳动被交给永不休眠的心智知识工作会变成什么样。钢铁。蒸汽。无限心智。下一条天际线就在那里等待我们去建造。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量