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第 9496篇深度好文：7972字 | 21 分鐘閱讀

商業(yè)趨勢

筆記君說：

在與領(lǐng)英聯(lián)合創(chuàng)始人里德?霍夫曼的一次播客對談里，Notion聯(lián)合創(chuàng)始人Ivan zhao說：“我們正站在一個歷史性的轉(zhuǎn)折點上。就像150年前鋼鐵問世之后，摩天大樓才得以拔地而起?，F(xiàn)在AI正在成為組織的‘結(jié)構(gòu)鋼梁’，能讓人類的組織不用加人，也能建起更高的‘認知大廈’?！?/p>

這位從大學(xué)起就執(zhí)念于“讓普通人都能用得上計算能力”的技術(shù)人，如今正帶著Notion啃一塊硬骨頭：從傳統(tǒng)的SaaS軟件，徹底轉(zhuǎn)型成AI原生產(chǎn)品。

在他眼里，AI從來不只是個工具，而是一種全新的“基礎(chǔ)原材料”，會徹底顛覆我們和計算機打交道的方式。

現(xiàn)在很多工具，已經(jīng)讓編程能力變得像水電一樣隨用隨取。當(dāng)基礎(chǔ)的智力產(chǎn)出徹底平民化，科技公司的核心競爭力，會從“怎么把東西做出來”，變成“到底該做什么”。

那么，在這場即將到來的“智力工業(yè)革命”里，人類獨有的價值到底是什么？我們在享受AI帶來的效率紅利同時，又該怎么避免丟掉自己獨立思考的“主動權(quán)”。

今天，我們就跟著Ivan zhao的思考，一起走進這個滿是挑戰(zhàn)，也滿是機會的AI新時代。

以下是Ivan zhao在訪談中的口述部分，我們在不改變原文大意的情況下，做了簡單的編譯。

一、AI不是新工具，

是新時代的“基礎(chǔ)原材料”

很多人覺得Notion這家公司，做的是生產(chǎn)力工具，或者是個帶AI的工作空間，但其實我們做這件事的起點，從來都是對工具、對技術(shù)的底層思考。

1.我們做Notion的初心

我一直深受上世紀60-70年代那些計算機先驅(qū)的影響。當(dāng)年美國西海岸那批充滿理想主義的先行者，就在琢磨一件事：地下室里那些只能打印數(shù)字的大型機，除了算數(shù)據(jù)，還能干什么？如果給這臺機器連上顯示器，它就能變成可交互的、全新的媒介。

我大學(xué)最后一年讀他們的論文時突然想通：作為一個程序員兼設(shè)計師，我這輩子最該做的事，就是把這種“計算媒介”帶給更多人，讓它不再是少數(shù)專業(yè)人士的專利，讓普通人也能隨手用起來，讓計算能力真正平民化。

Notion這個想法，我打磨了十多年。最開始，我想把它做成一個“無所不能”的產(chǎn)品。而過去這三年，AI這個同樣“無所不能”的新技術(shù)，成了我們工具箱里，一塊全新的、顛覆性的樂高積木。

2.AI是能顛覆一切的新原料，就像當(dāng)年的鋼鐵和電

真正讓我有強烈共鳴的，是GPT-4這個級別的大模型。GPT-3、3.5當(dāng)然也有用，但GPT-4不一樣，它不再只是個復(fù)讀文本的機器，而是真的展現(xiàn)出了心智，有了人類思維的火花。

這是一種全新的基礎(chǔ)原材料，能打開無數(shù)全新的可能。

這里還有個有意思的小故事：我們在OpenAI有朋友，提前拿到了GPT-4的內(nèi)測權(quán)限。當(dāng)時我們還以為所有人都拿到了，心里慌得不行：天吶，我們得趕緊沖，做出全世界第一個落地的產(chǎn)品。

我們在ChatGPT發(fā)布前一周，就推出了首款帶AI能力的Notion產(chǎn)品。當(dāng)時我和聯(lián)合創(chuàng)始人Sam正在墨西哥坎昆參加公司團建，除了必須我上臺的演講，剩下的團建時間，我倆全鎖在酒店房間里敲代碼搞開發(fā)。

只有你真的用這種新材料去做東西，你才會明白：它和之前所有的東西，都完全不一樣。

二、AI，從個人效率到組織的“鋼筋鐵骨”

很多人聊AI，都只聊它能幫你寫文案、寫代碼，但在我看來，AI真正的威力，是從根上改變了個人的工作方式，甚至改變了企業(yè)組織的底層邏輯。

1.AI徹底改變了每個人的工作方式

先說說我自己的變化。我現(xiàn)在早就不用傳統(tǒng)的方式寫東西了，經(jīng)常早上泡茶的時候，我就對著手機說話，打開Notion開一場“一個人的會議”，把腦子里的想法隨口說出來。說完之后，直接讓AI把這些零散的隨筆，整理成一篇通順完整的文檔。

AI太擅長總結(jié)、復(fù)述、編輯了，它生成的文檔，往往比我自己寫的還要好。現(xiàn)在越來越多的人，都養(yǎng)成了這種工作習(xí)慣。

我處理郵件的方式也徹底變了。再也不用一條一條翻收件箱，我完全信任AI這個中間層，讓它幫我篩出真正重要的內(nèi)容，剩下的直接歸檔處理。

這些都是我們正在做、也會對外發(fā)布的產(chǎn)品功能，它真的徹底改變了我用電腦的方式。

2.AI解決了“組織做大就變慢”的死穴

聊到AI對企業(yè)的價值，我特別喜歡用紐約的建筑打比方。

150年前，絕大多數(shù)建筑都超不過五六層，都是用磚或者生鐵建的，再建高一點，樓就會被自身的重量壓塌。

人類的組織也是一模一樣的道理：員工越多，公司天然就會變慢。因為隨著規(guī)模變大，團隊上下對齊、跨部門協(xié)同的成本，會呈指數(shù)級上漲。等公司大到一定程度，要么拆成一個個事業(yè)部，要么就徹底陷入停滯，動不了了。

而大語言模型，就能幫你搞定這些協(xié)調(diào)對齊的雜事。這就是我為什么把它比作組織的“鋼梁”：它能讓你的組織，不用增加專門做信息傳遞、協(xié)同對齊的人手，就能大幅提升業(yè)務(wù)量。人就能從這些繁瑣的事務(wù)里解放出來，去做更有戰(zhàn)略價值的思考。

現(xiàn)在很多人都在聊，AI和人到底該怎么分工。說實話，現(xiàn)在沒人有標(biāo)準(zhǔn)答案，大家都在社交平臺、博客上分享自己的實踐，一起摸著石頭過河。

但有個大趨勢是確定的：不管多大規(guī)模的組織，總有大量的人在做信息傳遞、協(xié)同對齊的工作。這些事對組織運轉(zhuǎn)是必要的，但又特別繁瑣。而現(xiàn)在，大語言模型在這些事上，甚至比人做得更好。那為什么不把這些簡單的對齊工作，交給AI去做呢？

當(dāng)然，哪怕AI打開了無數(shù)的可能性，約束依然存在。比如，我們還是得盯著屏幕和內(nèi)容交互，語音雖然帶來了新的交互方式，但更高帶寬的交互，永遠是視覺。

除非我們發(fā)明并普及了腦機接口，這可能并不遙遠，但那是另一個話題。在那之前，人類能看、能摸、能點擊、能說話的生物學(xué)特征，就是我們繞不開的約束。

大語言模型改變了很多事，但我們依然受限于人的生理本能，受限于我們從小就習(xí)慣的、和屏幕上的按鈕交互的文化。

這事說起來有點像個輪回：你看第一代爆火的AI產(chǎn)品，是聊天機器人；而在聊天機器人之前，互聯(lián)網(wǎng)的殺手級應(yīng)用是Google，它本質(zhì)上也是文本輸入。

我們理解大語言模型這個最強新技術(shù)的方式，其實還是在復(fù)刻當(dāng)年Google的玩法。

過去幾年，編程代理特別火，集成開發(fā)環(huán)境也跟著火了，人人都在跑自己的編程代理。但過去大半年里，大家慢慢意識到：一個人管理單個編程代理的精力，是有上限的。當(dāng)你要管理幾十個代理的時候，該怎么辦？最后你發(fā)現(xiàn)，還是得用看板，還是繞不開項目管理軟件。

人類的學(xué)習(xí)速度是有限的，物理顯示器的尺寸是有限的，這些底層約束，變化得極其緩慢。

3.未來的核心命題，是管好人和AI組成的混合團隊

現(xiàn)在我們聊AI，大多還停留在“單機時代”：開發(fā)者在自己的電腦上，用自己的編程代理干活，本質(zhì)上還是一個人跟幾個AI Agent（AI智能體）配合。

但真正的問題是：怎么讓一群人，跟一群AI Agent（AI智能體）一起協(xié)作？不只是幾個，而是一整個“Agent（智能體）工廠”。這本質(zhì)上，是生產(chǎn)力領(lǐng)域必須突破的人機交互瓶頸。

很多人聊“一個人就能開一家公司”，邏輯上是通的，但能不能成還要打個問號。這里有兩個很現(xiàn)實的問題：一個是法律約束，比如很多文件必須要人簽字，出了問題必須有CEO、CFO擔(dān)責(zé)任；另一個更核心的是，你真的愿意一個人經(jīng)營一家公司嗎？那也太孤獨了吧。

團隊合作的本質(zhì)是什么？當(dāng)生產(chǎn)力極度充裕，人的基本福利都有保障之后，你真正想做的是什么？是一個人對著電腦玩幾十年游戲，還是跟一群人一起做事？

我更向往的，是和一群人一起解決問題的世界，這也是開公司最有意思的地方。我做Notion覺得開心，就是因為身邊有一群我真心喜歡的伙伴，我們一起并肩作戰(zhàn)，一起啃硬骨頭。我希望哪怕個人生產(chǎn)力被AI無限放大，這種一起協(xié)作的快樂，也永遠不會消失。

三、AI時代，公司和人的核心競爭力，

到底是什么？

當(dāng)AI把寫代碼、做執(zhí)行的能力，變得像自來水一樣隨用隨取，不管是公司還是個人，核心競爭力都徹底變了。

1.從傳統(tǒng)SaaS轉(zhuǎn)AI原生，到底要闖過哪些關(guān)？

現(xiàn)在就說轉(zhuǎn)型成功還太早，這件事難到離譜。幾乎沒有哪家大型軟件公司，能把這種轉(zhuǎn)型做得特別好，我們可能算是里面做得最好的之一。

轉(zhuǎn)型的核心，首先是作為領(lǐng)導(dǎo)者，你必須親自去感受、去信任AI。

每出一個新工具、新模型，我都會深度去用，周末或者休息的時候，我會試著用Vibe Coding（氛圍編程）做游戲。你必須親手去摸一摸這種新材料，才知道它到底是什么。

還有一點Notion從來沒有什么“必須死守的教條”，我們愿意徹底重塑自己。當(dāng)年我們花了四五年才找到產(chǎn)品和市場的契合點，這期間為了找對方向，我們把Notion從頭到尾重寫了三四次。把核心的AI Agent（AI智能體）層的產(chǎn)品架構(gòu)，前前后后重新設(shè)計了五六次。

因為這個行業(yè)變化太快了，如果你的架構(gòu)不能被大語言模型高效利用，你根本就沒資格參與競爭。

組織這東西，天生就容易僵化。一旦僵化，你就再也變不了了。但外面的環(huán)境一直在變，大模型每隔幾周就有更新，能力天差地別，新的玩法也一直在冒出來。你僵化了，就根本跟不上。

當(dāng)別人適應(yīng)得越來越快，而AI工具帶來的又是復(fù)利式的回報，你很快就會被甩在后面。這件事經(jīng)常讓我睡不著覺，但也讓這場博弈變得無比精彩。相比之下，AI之前的時代，簡直就像在夢游。

也有很多創(chuàng)始人問我，轉(zhuǎn)型該注意什么？我的建議是：別死摳投資回報率。很多人總在算，做這個、做那個，回報怎么樣。等你把賬算明白的時候，結(jié)論早就過時了，什么都晚了。

在Notion，我們反而鼓勵工程師，盡可能多地用Token（詞元），能多消耗就多消耗，我們把這當(dāng)成一種驕傲，而不是要去省成本。你必須接受，剛進這個領(lǐng)域的時候，你什么都不懂，現(xiàn)在沒人有標(biāo)準(zhǔn)答案，哪怕是造出這些大模型的人，也沒有。

所以你必須把心態(tài)，從“追求完美的計劃”，變成“敢想敢試，先動起來再說”，把緊迫感和執(zhí)行力拉滿。

2.將來，拼的是你的品味、判斷力和心氣

我一直習(xí)慣把人的素質(zhì)分成三個部分：

第一個是你的能力，也就是你能干成什么事；

第二個是你的判斷力、品味和價值觀，包括你在乎什么、想給世界帶來什么，還有你的審美；

第三個是你的能動性、心氣和意志力。

從某種意義上說，大語言模型真正實現(xiàn)了知識和能力的平民化。三年前，編程還是一門極其稀缺的能力，現(xiàn)在呢？隨手就能獲得。

所以現(xiàn)在公司的瓶頸，再也不是“能不能把產(chǎn)品做出來”，而是“到底該做什么產(chǎn)品”。這件事，取決于你的判斷力和品味，取決于你有沒有穿透層層阻礙、把愿景落地到全世界的意志力。

比如編程，它幾乎是第一個被大語言模型完全顛覆的職業(yè)。而在AI之前，它曾是最有門檻、最高端的職業(yè)。未來其他的知識工作，大概率也會走同樣的路。

回頭看第一次、第二次工業(yè)革命，當(dāng)動力和能源變得取之不盡，工業(yè)革命才真正發(fā)生，商品才實現(xiàn)了規(guī)?；a(chǎn)。那現(xiàn)在當(dāng)智力、思想類的商品，也有了這種無限充裕的動力，世界會變成什么樣？

現(xiàn)在知識經(jīng)濟占了美國經(jīng)濟的半壁江山，如果我們找到了一種能驅(qū)動這半壁江山的無限能源，整個世界的格局，都會被徹底重塑。

而現(xiàn)在變化最慢的，是我們的習(xí)慣，是我們對“知識工作到底是什么”的僵化思維。

我特別喜歡一個類比：在化石燃料被發(fā)現(xiàn)之前，工廠、磨坊的動力，基本都靠水力。后來蒸汽機和化石燃料出現(xiàn)了，但第一代通用蒸汽機，一開始根本沒帶來多少生產(chǎn)力提升。因為工廠主們只是用集中的蒸汽機軸，換掉了原來的水輪軸，玩法還是老一套。

后來他們才想明白：能源是充裕的，他們根本不用守在河邊，完全可以搬到港口、平原，還能同時用好幾個蒸汽機。

正是這種思維定式的轉(zhuǎn)變，才真正催生了第二次工業(yè)革命（筆記俠注：以電力的發(fā)明和廣泛應(yīng)用為標(biāo)志，工業(yè)重心由輕紡工業(yè)轉(zhuǎn)為重工業(yè)，出現(xiàn)了電氣、化學(xué)、石油等新興工業(yè)部門），才有了后來繁榮的紡織業(yè)，和在全球流動的海量商品。

我覺得現(xiàn)在，我們在知識工作領(lǐng)域，還沒完成這種思維轉(zhuǎn)變。我們還處在“水輪時代”的早期，只是拿著蒸汽機，生搬硬套原來處理信息的老模式而已。

3.未來的商業(yè)，本質(zhì)上是一場創(chuàng)意市集里的藝術(shù)創(chuàng)作

回到剛才說的三個素質(zhì)維度：速度、執(zhí)行力這些，都屬于能力范疇，這個領(lǐng)域往往有最優(yōu)解。

但中間那個維度，也就是價值觀、品味，根本沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。你喜歡中餐還是西餐，沒有對錯，全看個人喜好。

經(jīng)濟本質(zhì)上是個混沌系統(tǒng)，市場充滿了變數(shù)，沒人能預(yù)判結(jié)果，因為每個參與者的加入，本身就在改變結(jié)果。

我們把自己的商業(yè)創(chuàng)意匯聚起來，創(chuàng)造出市場，再由市場來篩選。這跟藝術(shù)圈幾乎是一模一樣的。你可以把產(chǎn)品做得很漂亮，但它到底是不是好的藝術(shù)品，最終是我們?nèi)祟惾后w的共識說了算。

我覺得未來的商業(yè)，會慢慢變成一種藝術(shù)創(chuàng)作。當(dāng)每個人都能快速做出大量的產(chǎn)品，你就必須把自己的價值體系，注入到市場、注入到世界里，讓世界來判斷，這東西值不值得大家買單、追隨和喜愛。

這里沒有唯一正確的答案，你必須親自參與進來，而你的參與本身，就是你的價值和審美的體現(xiàn)。

以前，一家A輪公司通常要花18個月，才能找到產(chǎn)品和市場的匹配點?，F(xiàn)在呢？可能只需要18天。以前要50個人才能做出來的規(guī)?；a(chǎn)品，現(xiàn)在四五個人行不行？甚至一個周末就能做出來，行不行？

從某種意義上說，未來的經(jīng)濟，可能就像一個巨大的創(chuàng)意市集，每個人都經(jīng)營著自己的小店，展示有自己獨特價值，至少是帶著藝術(shù)屬性的作品。然后人類用貨幣給自己喜歡的作品投票。

在后AGI（通用人工智能）時代，我們買的，可能就是彼此的藝術(shù)品。而大語言模型每天、每周都在推著這種速度和效率往前走，這可能也是一場關(guān)于未來風(fēng)格的大實驗。

四、AI狂奔的路上，

我們最該守住什么？

AI給我們帶來了前所未有的力量，但力量越大，越要想清楚：我們到底要去哪里？我們該守住什么？

1.技術(shù)再厲害，人永遠是核心

有一個概念我特別喜歡，也希望大家都能直觀地理解它，那就是“人本尺度”。這里說的，就是那些歷經(jīng)千百年，從來沒變過的、屬于人的本質(zhì)需求。

什么叫符合人本尺度的城市？典型的就是歐洲的那些老城，比如佛羅倫薩，就是完美的范本。從城市的一頭走到另一頭，步行一小時就夠了，街道也不會寬得離譜。

100多年前，我們發(fā)明了燃油汽車，它跑得比馬、比人快太多了，于是城市的尺度就變了，變成了“汽車尺度”。這件事有利有弊：汽車尺度讓美國得以向西擴張，但代價是，原本符合人本尺度的城市，不得不向汽車尺度妥協(xié)。

現(xiàn)在，大語言模型給了我們像鋼梁一樣的力量，去傳遞信息、提升速度和規(guī)模，就像當(dāng)年汽車在物理空間里做的事一樣。而現(xiàn)在，我們正在對信息空間、知識工作的空間，做一模一樣的事。這就是我們必須做選擇的地方。

這個系統(tǒng)太復(fù)雜了，我們很難看清，哪個選擇才是真正的杠桿點。但我們必須先意識到，正在發(fā)生的是什么。因為往往等你反應(yīng)過來的時候，高速公路已經(jīng)穿過了你的城市，再也回不去了。

傳播學(xué)家麥克盧漢說過一句話：我們總是盯著后視鏡，全速沖向未來。等你察覺到變化的時候，它早就過去了，你已經(jīng)成了新文化的一部分，再也回不了頭。而這一切，現(xiàn)在就正在我們眼前發(fā)生。

某種程度上，AI和經(jīng)濟體系的價值取向，可能和人類的價值觀并不匹配。就像汽車，某種意義上也有自己的“意志”。我們必須清醒地意識到，我們正在走向哪一條未來的分支。

說實話，現(xiàn)在絕大多數(shù)的決策，都不是以人為中心的，而是以市場為中心的。我們參與市場、推動市場，但最終的受益者，是市場和公司。

當(dāng)市場借著大語言模型，爆發(fā)出像當(dāng)年汽車一樣的威力時，我們必須想清楚：到底誰，才是中心？

我不是一個要砸紡織機的盧德分子，畢竟我自己就在經(jīng)營一家技術(shù)公司。但關(guān)鍵是，我們要有這份清醒的意識。如果每個人，都能多10%的覺察，就完全不一樣了。

2.別讓AI廢掉你思考的“肌肉”

人的“主動權(quán)”，也就是獨立思考、主動做事的意識，就像肌肉一樣，越用越發(fā)達，不用就會萎縮。

我去年結(jié)婚了，和妻子相處這么多年，我發(fā)現(xiàn)一件事：以前很多我自己獨立做的事，因為她做得更多，我慢慢就不做了。我做這件事的習(xí)慣、主動去做的意識，就變?nèi)趿?。因為我產(chǎn)生了依賴。我明明還有能力做，但主動去做的意愿沒了。

如果我們不小心，這種萎縮也會發(fā)生在思考這件事上。

印刷機出現(xiàn)之前，抄寫員能記住海量的信息，印刷機出現(xiàn)之后，人的記憶力就萎縮了，靠記憶傳唱史詩的游吟詩人也消失了。

后來有了Google，我記得大一的時候，英語老師是唯一一個逼著我們?nèi)嶓w圖書館的人，到現(xiàn)在我都記得那些書的顏色、觸感，還有找參考文獻的過程。但現(xiàn)在，我們再也不會那么做了。

也許在ChatGPT時代長大的孩子，將來連Google都不會用了。他們不用再去閱讀、消化一個個鏈接，直接就能拿到答案。這就是一種思考主動權(quán)、行為習(xí)慣的萎縮。

我們得到了效率和生產(chǎn)力，但也失去了一些東西。我們很難預(yù)判，哪些損失是致命的，哪些無關(guān)緊要。

我們必須對自己得到了什么、失去了什么，保持清醒，不斷反思。如果你在乎人，就一定要確保，人永遠在中心位置。

最后，有三句前輩的話，我特別認同，也一直影響著Notion的戰(zhàn)略：

一句是道格拉斯?恩格爾巴特(筆記俠注：美國著名發(fā)明家、電氣工程師，被譽為“交互計算之父”和“增強智能的奠基人”)說的：“我們在‘讓自己變得更好’這件事上做得越好，我們進步的速度就越快?！?/b>這說的就是引導(dǎo)的力量，你能不能用一個系統(tǒng)，去完善這個系統(tǒng)本身？這種自我改進的復(fù)利循環(huán)，比單純的人力投入快太多了，而現(xiàn)在，我們正看著大語言模型把這種復(fù)利循環(huán)變成現(xiàn)實。

還有一句是麥克盧漢（筆記俠注：加拿大傳播學(xué)家、媒介理論家）說的：“我們塑造工具，而后工具亦塑造我們?！?/b>這句話，就寫在Notion戰(zhàn)略文檔的第一頁。我們必須清醒地知道，你塑造了一種文化，這種文化反過來，也會重塑你。

最后一句是巴克敏斯特?富勒（筆記俠注：美國建筑師、工程師、發(fā)明家、設(shè)計師、作家和教育家。以其創(chuàng)新的建筑設(shè)計和理論而聞名）說的：“你永遠無法通過對抗現(xiàn)狀來改變現(xiàn)實。要改變現(xiàn)狀，你需要構(gòu)建一個新的模型，讓舊的模型自行過時?！?/strong>這就是新技術(shù)最大的希望，而大語言模型，給了我們一個解決那些陳年舊疾的機會。

很多人問我，如果一切順利，未來15年我們能做成什么？第一步該怎么走？

我的答案是：我們已經(jīng)擁有了足夠的技術(shù)，去開啟一場智力工業(yè)革命。只要我們能像背著噴氣背包飛行一樣，保持足夠的謹慎，它就能解決人類歷史上所有的難題。

而我最真誠的希望是：在這個過程中，我們能永遠留住那些，讓我們之所以成為人的特質(zhì)。

結(jié)語

Ivan zhao說：“思考也可能像人的肌肉一樣，不用就會萎縮。”

這句話十分深刻。我們拼盡全力追求極致效率的同時，也可能在不知不覺中，廢掉了自己獨立思考的能力。就像汽車讓我們的雙腿變?nèi)?，GPS讓我們的方向感退化，當(dāng)AI能替我們思考、寫作、寫代碼的時候，我們還能剩下多少“獨立思考”的肌肉記憶？

但Ivan zhao的思考從來不是悲觀的。在他眼里，AI帶來的不是人類的終結(jié)，而是人類價值的重新定義。

當(dāng)基礎(chǔ)的執(zhí)行能力變得人人可得，真正的競爭，會從“怎么把東西建起來”，轉(zhuǎn)向“到底該建什么”.這件事，最終取決于人類的判斷力、審美品味，和內(nèi)心的價值觀。

當(dāng)技術(shù)解決了效率的問題，人類終于可以回歸創(chuàng)造的本質(zhì)。我們不再是為了生存而工作，而是為了表達自我、創(chuàng)造價值、連接彼此而創(chuàng)造。

畢竟，技術(shù)的終極意義，從來不是取代人類，而是讓我們成為更好的人類。

我們深嵌于一個政治、經(jīng)濟、科技、哲學(xué)都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會與商業(yè)系統(tǒng)之中。

真正的挑戰(zhàn)是：我們的認知框架、組織形態(tài)和行動工具，還停留在“前AI時代”。

在前所未有的復(fù)雜系統(tǒng)性變革中，我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代，筆記俠PPE（哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟學(xué)）課程，正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生：理解國際貿(mào)易與經(jīng)濟政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術(shù)與科技范式、理解AI哲學(xué)和科技經(jīng)濟、理解文明進程與哲學(xué)意義。

這是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套“操作系統(tǒng)”。

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