Notion 开创人 Ivan Zhao：蒸汽、钢铁和无穷量的智能

工业革命初期，早期的纺织厂依水而建，依附水车供给动力。

Notion开创人Ivan Zhao为AI写了一篇雄文：蒸汽、钢铁和无穷量的智能。

换句话说，我们至今仍在应用砖石与木材，建筑着佛罗伦萨式的常识工作模式。

在我司（Notion），实验一向在进行中。除了我们的1000名员工，还有跨越700个智能体在负责反复性工作。

他是很有资格下断定的，Notion本来就是最强的临盆力对象，搭上这波大年夜模型的顺风车后ARR（经常性年收入）更是快速涨到了6亿美金，个中跨越一半是AI供献的。

我试着翻译了全文，写得很流畅易懂：

 

每个时代都由其事业般的材料塑造。

钢铁锻造了镀金时代。半导体开启了数字时代。如今，AI以无穷的智能形态出现。

假如汗青教会我们什么，那就是控制材料者同时控制了若何控制时代。

19世纪中期，照样小孩哥的安德鲁·卡内基曾作为电报童工在匹兹堡泥泞的街道上奔驰，当时六成美国人照样农平易近。

但不出两代人的时光，卡内基和他的平辈人就锻造出现代世界——铁路代替马车，电力驱散烛光，钢材替代生铁。

自那今后，劳动从工厂转移到了办公室。如今我在旧金山经营一家软件公司，为数以百万计的常识工作者打造对象。

我地点的这座工业小镇，所有人都在谈论AGI，但全球二十亿白领工作者大年夜多尚未感触感染到其影响。

常识工作的将来会是什么模样？当组织构造图中融入永不休眠的智能，世界将会如何？

这种未交往往难以猜测，因为它老是假装成以前的样子：早期的德律风像电报一样惜字如金，早期的片子看起来像是被转录下来的舞台剧。

【组织层面 - 钢铁与蒸汽的时代产品】

这就是马歇尔·麦克卢汉所说的「我们老是经由过程后视镜驶向将来。」

今天也是如许，所有的大年夜模型产品，都在模仿Google的搜刮框。

我们正处在每一次新技巧风行前都邑出现的那种令人不适的转型阶段。

我无法给出关于将来会怎么成长的全部谜底，但我会用几个汗青片段来接洽关系AI发挥感化的过程——从小我到组织，再到全部经济体。

【小我层面 - 从自行车到汽车】

这在常识工作范畴的先行者——法度榜样员群体中已初现端倪。

我的同事、Notion的结合开创人Simon曾是大年夜家眼中的「10倍法度榜样员」，也就是他写代码的效力，是通俗员工的10倍。

转载自：阑夕

但他如今已经根本上不写代码了。

经由他的工位时，你会看到他在同时使唤3到4个AI编程助手，这些助手不仅敲代码更快，还能自立思虑。

这让Simon掉去了「10倍法度榜样员」的评价，他的工作效力达到了本来的30倍以上。

他常在吃饭和睡觉前安排义务，让AI在他分开时持续劳动，近乎无情的压榨着这些不知疲惫的智能体。

1980，史蒂夫·乔布斯将小我电脑称为「思惟自行车」。过了很多年，我们铺就了互联网这条「信息高速公路」，然而大年夜多半常识工作仍由人力驱动，这就像我们一向在高速公路上骑着自行车。

借助AI，Simon这类人总算是把汽车开上路了。

那么问题来了，你们关怀的是，本身——以及更多通俗的常识工作者——什么时刻才能开上汽车？

必须解决两个问题。

其一，是高低文的碎片化。

对于编程来说，对象和高低文往往集中在一处：IDE、代码库、终端。

但通用常识型工作却分散在数十种对象中，想象一个AI对象试图草拟产品简报：

当工作情境完成整合且成果具备可验证性时，数以亿计的劳动者将实现从「踩踏板」到「握偏向盘」的跨越，最终迈向「主动驾驶」。

它须要从Slack的聊天记录、云文档、仪表盘中的上季度指标，以及仅存于或人脑海中的记忆里提守信息。

所以你们认为AI不堪大年夜用的原因，照样在于本身须要频繁扮演粘合剂的角色，经由过程复制粘贴和在浏览器标签页之间切换来拼凑这些信息。

在实现高低文整合之前，AI将始终局限于特定应用处景。

其二，在于可验证性的缺掉。

代码的好处在于，可以随时测试它能不克不及跑起来，大年夜模型的开辟者应用这种特点，来为AI练习强化进修的才能。

但在有着标准谜底的编程或是数学场景之外，怎么验证一个项目标治理是精确的、备忘录的记录质量是否优良？

我们尚未找到泛化的评判办法，是以，人类仍需大年夜量介入个中，进行监督、指导和示范。

事实注解，让不稳定的人类给AI当师长教师并非老是可取。

这就像是让专门派人逐个检查流水线上的螺栓，或是效仿1865年的「红旗法案」，在汽车前面安排一个旗手驱赶路人、清理门路。

我们须要的是让人类站在制高点监督全部轮回体系，而非深陷个中。

企业是近代的人造产品，它们在扩大过程中效能递减，终将触及成长瓶颈。

时至今日，拥稀有十万雇员的跨国集团也为数不少了，传统沟通模式（依附会议与信息传递的人脑协作体系）在指数级增长的压力下已难堪重负。

它们整顿会议记录、答复问题以整合内部经验；处理 IT 需求并记录客户反馈；协助新员工熟悉福利轨制；编写周度进度申报，让人们无需手动复制粘贴。

我们试图经由过程层级治理、流程优化和文档体系来解决这一问题，但这无异于用建造板屋的对象来建筑摩天大年夜楼——选择人类标准的对象应对工业级范围的挑衅。

现代企业这种组织，是由铁路公司演进而来，因为这是人类第一次须要调和分散在广阔地区内的数千名员工。

我想用两段汗青来解释，材料的创造，才是改变组织的原动力。

起首是钢材。在钢材出现前，地球上的建筑高度被限制在六七层阁下。

铁虽稳定，但易碎且沉重，增长楼层会使构造因自身重量而坍塌。

钢材改变了一切——它既稳定又具延展性，从此建筑框架可以变得更大年夜，墙体也能更纤薄，高楼大年夜厦忽然就能拔地而起建好几十层了。

AI就如同组织的钢材。它能跨越工作流持续保持语境接洽关系，在须要时出现决定计划要点而不掺杂干扰信息。

于是人类之间的查对不再须要充当承重墙：

每周两小时的调和会议可紧缩为五分钟的异步核阅，须要三级审批的决定计划可能很快在几分钟内完成，企业得以真正实现范围化扩大，而无需接收那些曾被视作必定的效力损耗。

第二个故事是关于蒸汽机的。

当蒸汽机出现时，工厂的主人只是下意识的将水车调换为蒸汽机，其他一切保持不变，照样磨坊的形态，故而临盆效力的晋升微乎其微。

真正的冲破产生在他们意识到可以完全摆脱对水的依附之后。

简单来说，在接近工人、港口和原材料的处所建造更大年夜的工厂，并根据蒸汽机的特点从新设计了工厂构造。

比如电力普及后，工厂进一步摆脱了对中心动力轴的依附，在车间遍地为不合机械设备了小型发念头。

成果就是，临盆效力呈爆炸式增长，第二次工业革命一发而弗成整顿。

如今，我们仍处于「调换水车」的本能阶段，现有的对象里被塞进去一个又一个的聊天机械人。

我们尚未从新构思，当旧有的束缚消掉、公司可以依附在你睡觉时仍一向止工作的无穷智能运行时，组织形态应当如何与时俱进。

而这仅仅是迈出的第一步，真正的效益仅受限于我们的想象力与行动力。

【经济体 - 从弗洛伦萨到超等都会】

钢铁与蒸汽不仅改变了建筑与工厂，它们从新设计了人类集合的城市情况。

要知道，仅仅是在几百年前，城市仍以人的标准构建，穿越佛罗伦萨只需四十分钟，生活节拍由步行距离和人声的传播范围决定。

钢材的出现让摩天大年夜楼成为可能，蒸汽发念头驱动铁路，将市中间与腹地连接，电梯、地铁、高速公路接踵问世。

然后，城市的范围开端超出想象，东京、重庆、达拉斯莫不如斯。这些已不仅是佛罗伦萨的放大年夜版，它们代表着全新的生活方法。

超等都会如同一个巨大年夜的生命，体里的毛细血管流动着工业文明的血液与细胞，既深奥复杂，又充斥机会，可以或许容纳远比文艺中兴时代更多的人，创造各类新的作品。

我认为常识经济即将经历一场类似的变更。

今朝，常识工作差不多占据了美国GDP的一半，个中大年夜多半仍逗留在作坊式的范围：

团队不过数十人，工作流程依附会议和电子邮件推动，组织范围一旦冲破数百人便面对困境。

当AI劳动力普及之后，我们将复制东京式的事业，由成千上万个智能体和人类耦合在一路的地图渐渐展开，跨时区持续运转的工作流程不再因人类休眠而停止，决定计划过程精准融入适可而止的人类聪明，形成人机协同的黄金配比。

全新的运作节拍会带来颠覆性体验——更迅捷高效，更具杠杆效应，但初期不免令人无所适从。

周例会、季度筹划、年度评审这些传统周期律可能掉去意义，我们在获得范围化与速度的同时，也将面对部分运行逻辑的透明性消减。

【超出水车时代的认知局限】

每一次事业材料的出生，都请求人们摒弃后视镜式的陈腐视角，转而看到某种全局化的将来。

就像卡内基注目钢铁时，预感的是都会天际线；兰开夏郡的工厂主人注目蒸汽机时，构思的是摆脱河道束缚的工业化临盆图景。

我们要快点分开「水车阶段」，不要再勉强AI融入人类为本身设计的工作流里了，试着开端搭建属于AI的临盆情况，付与它们行动权。

钢铁意志。蒸汽轰鸣。无穷智能。下一座天际线已在远方浮现，静待我们亲手建筑。