撰文：Will 阿望
导语：每个时代都由其标志性的奇迹材料所塑造。钢铁铸就了镀金时代，半导体开启了数字时代。如今，人工智能（AI）以「无限智能」（Infinite Minds）的姿态登场。历史的经验告诉我们：驾驭时代材料者，方能定义时代。
左图：少年时期的安德鲁·卡内基与弟弟；
右图：镀金时代的匹兹堡钢铁厂
19世纪50年代，少年安德鲁·卡内基曾奔跑在匹兹堡泥泞的街道上，以电报员的身份谋生。彼时，六成美国人以务农为生。短短两代人的时间里，卡内基与同时代的先行者们重塑了现代世界：马车被铁路取代，烛光被电灯照亮，铁器被钢材替代。
自此，人类的工作场景从工厂转向了写字楼。如今，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。在这座科技产业之城，人人都在谈论通用人工智能，但全球20亿白领劳动者中的绝大多数，尚未切身感受到它的影响。知识工作的未来形态将是怎样的？当永不疲倦的智能体融入企业组织架构，又会掀起怎样的变革？
早期电影的拍摄手法酷似舞台剧，通常只用一台摄像机固定拍摄舞台全景。
未来之所以难以预测，是因为它总是披着过去的外衣登场。早期的电话通话像电报一样言简意赅，早期的电影就像录制下来的舞台剧。（这正是马歇尔·麦克卢汉所言的「透过后视镜驶向未来」。）
如今最主流的人工智能应用，酷似过去的谷歌搜索。再次援引麦克卢汉的观点：「我们总是透过后视镜驶向未来。」
当下，我们看到的人工智能聊天机器人，本质上就是模仿谷歌搜索框的产物。每一次重大技术变革之际，都会经历这样一段令人不适的转型期，而我们正身处其中。
我无法预知未来的全貌，但我喜欢借助一些历史隐喻，思考人工智能如何在不同维度发挥作用——从个人、组织到整个经济体。
个人：从自行车到汽车
这种变革的雏形，最早出现在知识工作者的「先行者」群体中——程序员。
我的联合创始人西蒙曾是业内公认的「十倍程序员」，但如今他已很少亲自编写代码。路过他的工位，你会看到他同时调度着三四个人工智能编程智能体。这些智能体不只是打字速度更快，更具备自主思考能力，这让西蒙一跃成为能创造30~40倍价值的工程师。他会在午餐前或睡前下达任务指令，让智能体在他离岗时持续工作。如今的他，已然成为一名「无限智能管理者」。
20世纪70年代《科学美国人》杂志上一篇关于移动效率的研究，启发了史蒂夫·乔布斯提出那个著名的隐喻——「思想的自行车」。自那以后，我们已经在信息高速公路上「骑行」了数十年。
20世纪80年代，史蒂夫·乔布斯将个人电脑比作「思想的自行车」。十年后，我们铺设了名为互联网的「信息高速公路」。但时至今日，绝大多数知识工作仍需依赖人力驱动——这就好比，我们一直在高速公路上骑着自行车前行。
借助人工智能智能体，西蒙这样的人已经完成了从「骑自行车」到「开汽车」的跨越。
其他领域的知识工作者何时才能迎来自己的「汽车时代」？要实现这一目标，必须攻克两大难题。
相较于编程智能体，为何人工智能赋能通用知识工作的难度更大？原因在于，知识工作的场景更碎片化，成果也更难验证。
第一，场景碎片化。编程工作的工具和场景高度集中：集成开发环境、代码仓库、终端，这些工具协同运作。但通用知识工作的场景却分散在数十个平台上。试想，一个人工智能智能体要撰写一份产品简报，需要调取的信息包括：社交协作平台上的讨论记录、战略文档、数据看板里上季度的业绩指标，以及只存在于员工脑海中的隐性经验。如今，是人类通过复制粘贴、在浏览器标签页间频繁切换，才把这些碎片化信息串联起来。在实现场景信息整合之前，智能体的应用范围只能局限于特定场景。
第二，成果可验证性缺失。代码有一个独特优势：可以通过测试和报错验证有效性。模型研发人员正是利用这一特性，通过强化学习等方式训练人工智能，提升其编程能力。但我们该如何验证一个项目是否管理得当？一份战略备忘录是否具备价值？目前，我们尚未找到提升通用知识工作类人工智能模型性能的有效方法。因此，人类仍需全程参与，负责监督、指导，并为人工智能示范「优质成果」的标准。
1865年颁布的《红旗法案》规定，机动车上路时，必须有专人举着红旗在前方引路（该法案于1896年被废除）。这正是「人类全程介入」模式中不合理的典型案例。
今年，编程智能体的实践让我们意识到：「人类全程介入」并非理想模式。这就好比在工厂流水线，要安排专人检查每一颗螺栓；或是在汽车前方派人引路，扫清障碍（正如1865年《红旗法案》的荒唐规定）。我们希望人类能以更高效的方式监督工作流程，而非陷入繁琐的细节操作。一旦实现场景信息整合与工作成果可验证，数十亿劳动者将完成从「骑自行车」到「开汽车」的跨越，进而迈向「自动驾驶」的全新阶段。
组织：钢铁与蒸汽
企业是近代才出现的组织形态，随着规模扩张，其运转效率会逐渐下降，最终触及增长天花板。
1855年纽约-伊利铁路公司的组织架构图。现代企业制度与组织架构图，正是伴随着铁路公司的兴起而发展起来的。铁路公司是最早需要协调数千名员工、跨地域开展业务的企业形态。
几百年前，绝大多数企业都是仅有十几人的小作坊。如今，跨国企业的员工规模可达数十万人。依靠会议和消息串联起的「人脑通信网络」，在指数级增长的业务压力下不堪重负。我们试图通过层级架构、流程规范和文档记录解决这一问题，但这本质上是在用适用于小团队的人力工具，应对工业化规模的复杂挑战——就像用木材去建造摩天大楼。
两个历史隐喻，或许能为我们揭示：借助全新的时代材料，未来的企业组织形态将迎来怎样的变革。
钢铁造就的奇迹：1913年落成的纽约伍尔沃斯大厦，是当时世界上最高的建筑。
第一个隐喻是钢铁。19世纪，在钢铁普及之前，建筑物的高度极限只有六七层。生铁虽然坚固，但质地脆、重量大，楼层过高就会因自身重量坍塌。钢铁的出现改变了一切：它兼具高强度与韧性，用钢铁搭建的建筑框架更轻盈，墙体可以更薄，摩天大楼由此应运而生。全新的建筑形态，自此成为可能。
人工智能，就是赋能企业组织的「钢铁」。它有望打破工作流程中的信息壁垒，在需要时精准呈现决策所需信息，摆脱冗余信息的干扰。人类的沟通协作，将不再是支撑企业运转的「承重墙」。原本需要两小时的周度对齐会议，或将简化为五分钟的异步审阅；过去需要三层审批的高管决策，未来可能在几分钟内完成。企业终于能够实现真正意义上的规模化扩张，摆脱长期以来被视为「必然规律」的效率衰减困境。
一座依靠水车驱动的磨坊。水力动力虽然强劲，但稳定性差，且受地域和季节限制，磨坊只能建在河流沿岸。
第二个隐喻是蒸汽机。工业革命初期，早期纺织厂都依河而建，依靠水车提供动力。蒸汽机问世后，工厂主们最初只是简单地用水车替换成蒸汽机，其余生产模式一概不变，因此生产力提升十分有限。
真正的突破，源于工厂主们意识到：他们可以彻底摆脱对水力的依赖。他们开始在更靠近工人、港口和原材料产地的地方，建造规模更大的厂房，并围绕蒸汽机重新设计工厂布局。（后来，电力普及后，工厂主们进一步打破了中央传动轴的限制，为不同机器配备独立电机。）这一系列变革带来了生产力的爆发式增长，第二次工业革命的浪潮也由此席卷而来。
这幅1835年的版画由托马斯·阿洛姆创作，描绘了英国兰开夏郡一家由蒸汽机驱动的纺织厂。
如今，我们仍处在「替换水车」的初级阶段——只是将人工智能聊天机器人生硬地嫁接在现有工具上。我们尚未真正想象过：当旧有的约束条件不复存在，当企业可以依靠永不疲倦的无限智能运转时，组织形态将会发生怎样的颠覆性变革。
在我所创办的诺顿公司，我们已经开始了相关尝试。目前，除了1000名员工之外，已有700多个人工智能智能体负责处理重复性工作：它们记录会议纪要、解答问题以整合企业隐性经验；处理IT支持请求、录入客户反馈；协助新员工了解福利政策；撰写每周进度报告，让员工摆脱复制粘贴的繁琐工作。而这，还只是万里长征的第一步。未来生产力的增长空间，仅受限于我们的想象力和变革的惰性。
经济体：从佛罗伦萨到特大城市
钢铁和蒸汽的影响，绝不仅限于建筑与工厂——它们彻底改变了城市的形态。
几百年前，城市的规模以「人力可达」为限。在佛罗伦萨，人们步行穿越整座城市只需40分钟。人们的生活节奏，由步行的距离、声音传播的范围所决定。
后来，钢铁框架让摩天大楼成为现实，蒸汽机驱动的铁路将市中心与周边腹地连接起来。电梯、地铁、高速公路相继出现，城市的规模与人口密度呈爆炸式增长。东京、重庆、达拉斯……这些特大城市应运而生。
它们绝非佛罗伦萨的「放大版」，而是一种全新的生活方式。特大城市令人眼花缭乱、充满陌生感，也更难探索。这种「难以捉摸」的特质，正是规模扩张的必然代价。但与此同时，特大城市也带来了更多机遇与自由——无数人在这里创造、联结，产生的可能性远超文艺复兴时期那个依赖人力运转的小城。
我认为，知识经济即将迎来同样的变革。
如今，知识经济贡献了美国近一半的国内生产总值。但绝大多数知识经济活动，仍停留在「人力规模」：几十人的小团队、由会议和邮件主导的工作流程、规模超过数百人就运转失灵的组织……我们正在用「石头和木材」，建造一座座「佛罗伦萨式」的知识经济体。
当人工智能智能体实现规模化应用，我们将开始打造属于知识经济的「东京」：由数千名人类员工与智能体协同组成的组织；不受时区限制、全天候运转的工作流程；人类以最优方式介入决策的协同模式。
这种全新的模式，必然会带来强烈的「不适感」。它更高效、更具杠杆效应，但初期也会让人感到无所适从。周会、季度规划、年度考核这些传统工作节奏，可能会逐渐失去意义。新的运转节奏将应运而生，我们或许会失去一部分「确定性」，但换来的是规模的扩张与效率的跃升。
超越「水车思维」
每一种划时代的材料，都要求人们放下「后视镜视角」，敢于想象全新的未来。卡内基凝视着钢铁，预见了城市天际线的无限可能；兰开夏郡的工厂主们看到蒸汽机，便构想出摆脱河流束缚的工厂蓝图。
如今，我们仍处在人工智能的「水车时代」，只是将聊天机器人生硬地嫁接到为人类设计的工作流程中。我们需要跳出「让人工智能做助手」的局限，大胆想象：当人类组织有了钢铁般的支撑，当繁琐工作交由永不疲倦的智能体完成，知识工作将会呈现怎样的全新面貌？
钢铁、蒸汽、无限智能。全新的城市天际线，正等待着我们亲手去铸就。
