▲位于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(chuàng)始人兼 CEO Ivan Zhao（趙伊）發(fā)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，他開啟了一個宏大的視角：AI 不僅僅是軟件的升級，而是這個時代的“基礎(chǔ)材料”——正如同百年前的蒸汽機與鋼鐵之于工業(yè)革命，AI 正在重塑文明的底層邏輯。

作為一名專注于如何提升辦公效率的AI創(chuàng)業(yè)者，Ivan 描繪了一幅令人震撼的未來圖景：企業(yè)將由“永不休眠的心智”（Infinite Minds）驅(qū)動。在那個世界里，無數(shù) AI Agent（智能體）承攬了所有的重復性勞動——從會議記錄、知識整合到處理復雜的 IT 請求和撰寫周報。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(jīng)冗長的幾小時的會議將縮減為10分鐘的異步審閱，人們可以分布在世界的任何地方工作，工作流晝夜不息，跨時區(qū)推進，不用等待任何人醒來，決策都在“恰到好處的人機協(xié)同”中完成。

到那時，我們熟悉的社會節(jié)律將被徹底打破：

“周會、季度規(guī)劃、年度考核……這些工業(yè)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(jié)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(guī)模與速度?！?/p>

然而，Ivan Zhao同樣提到了在通往未來的路上，我們?nèi)悦媾R著深刻的“認知慣性”。借用麥克盧漢那句名言：“我們總是看著后視鏡駛向未來?！?/p>

在技術(shù)變革的初期，人們習慣于用舊的框架去硬套新的事物。Ivan 尖銳地指出：相比于已經(jīng)進化到“全自動模式”的程序員，大多數(shù)知識工作者的現(xiàn)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(shù)標簽頁和碎片化信息間疲于奔命。

甚至，我們引以為傲的“Human in the loop”（人工介入）有時也是一種思維枷鎖。正如汽車剛發(fā)明時，法律竟要求派人舉著紅旗在車前開道——當我們在追求深度介入每一個執(zhí)行環(huán)節(jié)時，或許正是在阻礙那臺“無限心智”引擎的發(fā)力。

這篇文章不僅是關(guān)于工具的進化，更是一份關(guān)于組織、經(jīng)濟乃至人類存在價值的未來宣言。它邀請我們思考：當“心智”成為無限供給的資源，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于“透過后視鏡觀察未來”，一個截然不同的時代已然呼嘯而至，撞擊著舊日的邊緣。在這個萬象啟新的起點，《知識分子》特全文編譯并推介了此文，希望與讀者們一起共同探討《蒸汽、鋼鐵與無限心智》背后的人機共生藍圖。

編譯｜梅寶

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每個時代都有它的“奇跡材料”。鋼鐵鑄就了鍍金年代，半導體開啟了數(shù)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(nèi)基奔跑在泥濘的街巷，做著電報員的工作。當時六成美國人是農(nóng)民。僅僅兩代人之后，卡內(nèi)基與他的同輩們便“鍛造”出了現(xiàn)代世界。馬車讓位于鐵路，燭光被電力取代，鐵器升級為鋼材。

自此，勞動從工廠轉(zhuǎn)入辦公室。今天我在舊金山經(jīng)營一家軟件公司，為數(shù)百萬知識工作者打造工具。在這里，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(xiàn)實社會中的組織結(jié)構(gòu)吸納了永不休眠的心智，又會發(fā)生什么？

未來常難以預測，因為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：“我們總是透過后視鏡駛向未來”。如今的AI，最常見形態(tài)仍像昔日的谷歌搜索框。我們正處在每一次技術(shù)躍遷都會經(jīng)歷的尷尬過渡期。未來會如何，我并不能盡知。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(jīng)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(xiàn)在知識工作的頂尖群體——程序員中。我的聯(lián)合創(chuàng)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(diào)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為三十至四十倍效率的工程師。他在午休或睡前布置任務，任由它們在自己離開時持續(xù)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”。自那以后，我們在信息高速公路上騎行了數(shù)十年。然而，多數(shù)知識工作至今仍是由人力驅(qū)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?yōu)轳{駛者。

相較于編程代理，AI 為何在輔助知識工作上更為困難？原因在于，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(lǐng)域，工具與上下文往往集中在同一處：集成開發(fā)環(huán)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(chǎn)品簡報，它需要從 Slack 的討論串、戰(zhàn)略文檔、儀表盤里的上季度指標，以及僅存在于人腦中的記憶中提取信息。如今，人類就像膠水，用復制粘貼與切換瀏覽器標簽頁等方式，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里，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。模型制作者借此訓練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，因此仍需人在回路（human in the loop，指的是在人工智能領(lǐng)域，系統(tǒng)的決策或執(zhí)行過程中，必須有人類參與、審核或干預的一種工作模式），進行監(jiān)督、引導并示范何為“好”。

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

今天的編程代理則啟示我們：“人在回路”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(jiān)督回路，而非陷于其中。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(fā)明，會隨規(guī)模擴張而衰減并觸頂。幾百年前，多數(shù)公司是十幾人的作坊；如今我們有數(shù)十萬人的跨國企業(yè)。以會議與消息相連的人腦溝通，在指數(shù)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(yè)級難題。

▲圖為1855 年紐約與伊利鐵路公司（New York and Erie Railroad）的組織架構(gòu)?，F(xiàn)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，因為鐵路企業(yè)率先面臨在廣袤區(qū)域協(xié)調(diào)成千上萬員工的挑戰(zhàn)。

兩個歷史隱喻昭示新的奇跡材料如何重塑未來的組織架構(gòu)。

第一個是鋼鐵。19世紀，建筑限高六七層。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、墻體更薄。樓宇可拔地數(shù)十層，新建筑形態(tài)應運而生。

AI之于組織，恰似鋼鐵：它有潛力在工作流間保持情境連貫，并在需要時呈現(xiàn)決策、屏蔽噪音。人類溝通不必再充當承重墻。每周兩小時的同步會可縮為五分鐘異步審閱；需三級審批的高管決策或可數(shù)分鐘完成。公司得以真正規(guī)?；?，而不必承受以往視為必然的衰減。

第二個是蒸汽機。工業(yè)革命初期，紡織廠傍河而建，靠水輪驅(qū)動。蒸汽機問世之初，廠主僅換掉水輪，其余都依舊，生產(chǎn)力并沒有大的提升。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，并圍繞蒸汽機重新設(shè)計布局。生產(chǎn)力爆發(fā)，第二次工業(yè)革命騰飛。

這是一座以水輪為動力運轉(zhuǎn)的磨坊。水力雖強勁，卻不穩(wěn)定，使磨坊只能設(shè)在有限的地點，并受季節(jié)變化制約。

我們?nèi)蕴幱凇皳Q掉水輪”的階段。AI聊天機器人外掛于原有工具，尚未重構(gòu)組織形態(tài)。當舊約束消解，公司可由永不休眠的心智驅(qū)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，七百余AI代理承擔重復工作。它們記錄會議、答疑整合知識、處理IT請求、歸檔客戶反饋、協(xié)助新人入職、撰寫周報等。這僅是起步，真正的收益只受想象力與惰性的限制。

03

經(jīng)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。鋼材使摩天樓成為可能，蒸汽機連通中心與腹地，電梯、地鐵、公路接踵而至。城市在規(guī)模與密度上爆發(fā)：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——其豐富與復雜度，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，知識工作已占美國 GDP 近半。但其運行方式多半仍停留在人力尺度：數(shù)十人的團隊、由會議與郵件牽動的流程、人數(shù)一多便捉襟見肘的組織。我們就像用石頭與木材，筑起了一座座佛羅倫薩。

而當 AI 代理大規(guī)模上線，我們將轉(zhuǎn)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(qū)推進，不再等待任何人醒來；決策在“恰到好處的人機協(xié)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。周會、季度規(guī)劃、年度考核的節(jié)拍，或許不再合乎時宜；新的節(jié)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(guī)模與速度。

每一種奇跡材料，都曾逼使人們不再透過后視鏡審視世界，而開始想象全新的圖景。我們?nèi)蕴幵?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：當繁雜瑣事托付給永不休眠的心智，知識工作將呈現(xiàn)怎樣的面貌？鋼鐵，蒸汽，無限心智。下一座天際線已在眼前，只待我們親手筑起。

來源：知識分子