每个时代都由它的奇迹材料所定义。钢铁锻造了镀金时代，半导体点亮了数字时代。如今，AI 以无限心智的形态降临。如果历史教会了我们什么，那就是：掌握材料的人，定义时代。
19 世纪 50 年代，安德鲁 · 卡内基还是个在匹兹堡泥泞街道上奔跑的电报送信员。当时六成美国人是农民。仅仅两代人的时间，卡内基和他的同辈便锻造了现代世界。马车让位于铁路，烛光让位于电灯，铁让位于钢。
此后，工作从工厂转移到了办公室。今天，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。在这个行业之城，人人都在谈论 AGI，但全球二十亿办公桌前的工作者中，大多数尚未真正感受到它的影响。知识工作很快会变成什么样？当组织架构吸纳了永不睡眠的心智，会发生什么？
这个未来往往难以预测，因为它总是伪装成过去的样子。早期的电话通话像电报一样简短。早期的电影看起来像拍摄下来的话剧。（这就是马歇尔 · 麦克卢汉所说的「透过后视镜驶向未来」。）
今天最流行的 AI 形态看起来像过去的 Google 搜索框。借用麦克卢汉的话：「我们总是透过后视镜驶向未来。」
今天，我们看到的 AI 聊天机器人就是在模仿 Google 搜索框。我们正处于每次技术变革都会经历的那个令人不安的过渡阶段。
我没有所有答案。但我喜欢借助几个历史隐喻来思考 AI 如何在不同尺度上发挥作用——从个人到组织再到整个经济体。
个人：从自行车到汽车
最早的端倪可以在知识工作的「大祭司」——程序员身上找到。
我的联合创始人 Simon 曾经是我们所说的 10 倍程序员，但他如今很少亲自写代码了。走过他的桌子，你会看到他同时协调三四个 AI 编程代理，它们不只是打字更快，它们会思考，这让他成了一个 30-40 倍工程师。他会在午餐或睡前排好任务队列，让它们在他不在时继续工作。他成了无限心智的管理者。
1970年代《科学美国人》的一项移动效率研究启发了乔布斯著名的”心智的自行车”比喻。只不过，自那以后我们已经在「信息高速公路」上踩了几十年的踏板。
1980年代，乔布斯把个人电脑称为「心智的自行车」。十年后，我们铺就了互联网这条「信息高速公路」。但今天，大多数知识工作仍然由人力驱动。这就好像我们一直在高速公路上骑自行车。
有了 AI 代理，像 Simon 这样的人已经从骑自行车升级到了开汽车。
那其他类型的知识工作者什么时候能开上车？有两个问题需要解决。
与编程代理相比，AI 帮助知识工作为什么更难？因为知识工作更碎片化、更难验证。
第一，上下文碎片化。 对于编程来说，工具和上下文往往集中在一个地方：IDE、代码仓库、终端。但一般的知识工作分散在几十个工具中。想象一个 AI 代理试图起草一份产品简报：它需要从 Slack 对话、战略文档、上季度仪表盘上的指标，以及只存在于某人脑子里的组织记忆中提取信息。今天，人类就是那个「胶水」，通过复制粘贴和浏览器标签页切换把一切拼接在一起。在这些上下文被整合之前，代理将只能停留在狭窄的应用场景中。
第二个缺失的要素是可验证性。 代码有一个神奇的特性：你可以通过测试和报错来验证它。模型开发者利用这一点来训练 AI 使其在编程上不断进步（比如强化学习）。但你怎么验证一个项目管理得好不好，或者一份战略备忘录写得好不好？我们尚未找到方法来改进通用知识工作的模型。所以人类仍然需要「在回路中」来监督、引导，并展示什么是好的标准。
1865年的《红旗法案》要求一名旗手在汽车行驶时走在车前引路（1896年废除）。一个不可取的「人在回路中」的例子。
今年的编程代理教会了我们：让「人在回路中」并不总是可取的。这就像让人亲自检查工厂流水线上的每一颗螺栓，或者走在汽车前面为它开道（参见：1865年的《红旗法案》）。我们希望人类从一个有杠杆效应的位置来监督这些循环，而不是置身其中。一旦上下文被整合、工作变得可验证，数十亿工人将从踩踏板升级到开车，再从开车升级到自动驾驶。
组织：钢铁与蒸汽
公司是晚近的发明。它们随着规模扩大而退化，并触及自身的极限。
纽约与伊利铁路公司的组织架构图，1855年。现代公司和组织架构图随铁路公司一起演化——它们是第一批需要跨越巨大距离协调数千人的企业。
几百年前，大多数公司还是十来个人的作坊。如今我们有了拥有数十万员工的跨国企业。通信基础设施（由会议和消息连接的人类大脑）在指数级负荷下不堪重负。我们试图用层级制度、流程和文档来解决这个问题。但我们一直在用人类尺度的工具解决工业尺度的问题——就像用木头盖摩天大楼。
两个历史隐喻展示了未来的组织如何在新的奇迹材料加持下呈现不同的面貌。
第一个是钢铁。 在钢铁出现之前，19世纪的建筑上限是六七层楼。铁虽然坚固，但脆且沉重；加层越多，结构在自身重量下崩塌。钢铁改变了一切。它既坚固又有韧性。框架可以更轻，墙体更薄，建筑突然可以拔地而起数十层。全新类型的建筑变得可能。
AI 就是组织的钢铁。它有潜力在工作流程中维持上下文、在需要时浮现决策，而不产生噪音。人类沟通不再需要充当承重墙。每周两小时的对齐会议变成五分钟的异步审阅。需要三级审批的高管决策可能很快只需几分钟。公司可以扩张——真正地扩张——而不必承受我们一直视为不可避免的退化。
第二个故事关于蒸汽机。 在工业革命初期，早期的纺织工厂建在河流和溪流旁边，靠水车驱动。蒸汽机出现后，工厂主最初只是用蒸汽机替换了水车，其他一切照旧。生产力的提升并不显著。
真正的突破出现在工厂主意识到他们可以彻底摆脱水源的束缚之时。他们把更大的工厂建在更靠近工人、港口和原材料的地方。他们围绕蒸汽机重新设计了工厂。（后来电力上线时，工厂主进一步去中心化，从中央动力轴转向在工厂各处放置小型电机驱动不同机器。）生产力爆发式增长，第二次工业革命真正起飞。
我们仍处于”替换水车”的阶段。AI 聊天机器人被简单地嫁接到现有工具上。我们还没有重新想象——当旧的约束消解、你的公司可以靠在你睡觉时仍在工作的无限心智来运转时——组织会是什么样子。
在我的公司 Notion，我们一直在实验。在1,000名员工之外，超过700个代理现在处理重复性工作。它们记录会议纪要、回答问题以综合部落知识。它们处理 IT 请求、记录客户反馈。它们帮助新员工了解员工福利。它们撰写每周状态报告，免去人们复制粘贴之苦。而这只是蹒跚学步。真正的收益只受限于我们的想象力和惰性。
经济：从佛罗伦萨到超级城市
钢铁和蒸汽不仅改变了建筑和工厂，还改变了城市。
直到几百年前，城市还是人类尺度的。你可以在四十分钟内步行穿越佛罗伦萨。生活的节奏由一个人能走多远、声音能传多远来决定。
然后钢框架使摩天大楼成为可能。蒸汽机驱动的铁路将城市中心与腹地连接起来。电梯、地铁、高速公路紧随其后。城市在规模和密度上爆炸式增长。东京、重庆、达拉斯。
它们不只是更大版本的佛罗伦萨。它们是不同的生活方式。超级城市令人迷失方向、匿名、更难导航。这种不可读性是规模的代价。但它们也提供了更多的机会、更多的自由——更多人以更多方式做更多事情，这是一个人类尺度的文艺复兴城市无法承载的。
我认为，知识经济即将经历同样的转变。
今天，知识工作占美国 GDP 的近一半。其中大部分仍以人类尺度运作：几十人的团队、由会议和邮件节奏推动的工作流程、超过几百人就开始崩溃的组织。我们用石头和木头建造了佛罗伦萨。
当 AI 代理大规模上线，我们将建造东京。跨越数千个代理和人类的组织。跨时区持续运转、无需等人醒来的工作流程。以恰到好处的”人在回路中”比例综合出的决策。
感觉会不一样。更快、更有杠杆效应，但起初也更令人迷失。每周例会、季度规划周期、年度评审的节奏可能不再有意义。新的节奏会浮现。我们失去一些可读性，换来规模和速度。
超越水车
每一种奇迹材料都需要人们停止透过后视镜看世界，开始想象新的世界。卡内基看着钢铁，看到了城市天际线。兰开夏的磨坊主看着蒸汽机，看到了不再依赖河流的工厂。
我们仍处于 AI 的水车阶段——把聊天机器人嫁接在为人类设计的工作流程上。我们需要停止只让 AI 做我们的副驾驶。我们需要想象：当人类组织被钢铁加固、当琐碎的工作被委托给永不睡眠的心智——知识工作会是什么样子。
钢铁。蒸汽。无限心智。下一条天际线就在那里，等待我们去建造。