“我們總是通過後視鏡駛向未來” 推薦讀Notion CEO 這篇內容，關於AI 為什麼首先在程式設計領域爆發他的解釋很好。 知識工作的兩個瓶頸：上下文分散和可驗證性，這點分析得很準。 這就是為什麼程式設計師最先受益，因為他們的工作環境自然解決了這兩個問題。 其他知識工作者要等到什麼時候？可能取決於誰先把散落在幾十個工具裡的上下文整合起來。 ------------------------ 每個時代都有它的奇蹟材料。鋼鐵塑造了鍍金時代，半導體點亮了數位時代，現在AI以"無限心智"的形式到來了。 Notion創辦人Ivan Zhao用歷史隱喻說清楚了一件事：掌握這種材料的人定義時代。 為什麼AI是"奇蹟材料"？ 因為它解決的是規模問題。 19世紀前建築只能蓋六、七層，鐵太重太脆，樓層一多就塌。鋼鐵改變了一切，骨架更輕、牆體更薄，摩天大樓拔地而起。 AI對知識工作的意義和鋼鐵對建築一樣。人類溝通一直是組織的"承重牆"，每週兩小時對齊會、三級審核流程，都是在用人類尺度的工具解決工業規模的問題。 個人層面：什麼時候能開上"汽車"？ Ivan的共同創辦人Simon原本是10×程式設計師，現在同時指揮三、四個AI編碼agents，變成了30-40×工程師。他午餐前排好任務，agents在他離開時繼續工作。 這就像從踩自行車進化到開車。但為什麼只有程式設計師能開上車？ 兩個問題必須解決。第一是上下文分散，程式設計工具集中在IDE和程式碼庫，但一般知識工作散落在數十個工具裡。 AI要寫產品簡報得拉取Slack、戰略文件、儀表板數據，還有隻存在腦中的institutional memory。人類現在是黏合劑。 第二是可驗證性。程式碼能用測試驗證對錯，AI能用強化學習改進。但怎麼驗證專案管理得好不好、策略memo寫得行不行？沒辦法驗證就沒辦法訓練模型改進，人類只能繼續監督。 一旦這兩個問題解決，數十億知識工作者會從自行車進化到汽車，再從汽車進化到自動駕駛。 組織層面：我們還在"更換水車"嗎？ 工業革命初期，蒸汽機剛出現時，工廠主人只是把水車換成蒸汽機，其他都不變。生產力提升很有限。 真正的突破是工廠主意識到可以完全擺脫河流了。他們把工廠建在更靠近工人、港口和原料的地方，圍繞蒸汽機重新設計整個廠房。生產力才爆發。 現在的AI聊天機器人就像"替換水車"階段，只是附加在現有工具上。我們還沒重新想：當組織可以依靠永不疲倦的無限頭腦時，應該長什麼樣子？ Notion在做什麼實驗？ Notion現在有1000名員工，但同時有超過700個agents在處理重複性工作。 它們記會議紀錄、回答問題綜合tribal knowledge、處理IT請求、記錄客戶回饋、幫新員工辦入職、寫週報省去複製貼上。 Ivan說這只是起步，真正的收益只受想像力和惰性限制。 從佛羅倫斯到東京意味著什麼？ 鋼鐵和蒸氣不只改變建築和工廠，它們改變了城市。 幾百年前的城市是人類尺度的，你能在40分鐘內走完佛羅倫斯。然後鋼架結構讓摩天大樓成為可能，蒸汽鐵路連接市中心和內陸，城市在規模和密度上爆炸。東京、重慶、達拉斯都不是更大的佛羅倫斯，它們是完全不同的生活方式。 知識經濟現在占美國GDP近一半，但大多數還在人類尺度上運作：幾十人的團隊，會議和郵件控制節奏，組織超過幾百人就開始變形。我們用石頭和木頭建造了佛羅倫斯。 當大量AI agents上線，我們會建造東京。數千個agents和人類組成的組織，工作流程跨時區持續運行，不用等人醒來，決策在適量人類介入下合成。 會更快、槓桿更高，但起初也更迷失方向。週會、季度規劃、年度評估的節奏可能不再有意義。新節奏會出現。我們失去一些可讀性，但獲得規模和速度。
