當 AI 成為一種不再受物理限制的「心智材料」，人類管理者的首要任務是學會從瑣碎的執行中抽身，轉向具備更高槓桿效應的目標驗證。
Notion 創始人 Ivan Zhao 在 2025 年末分享了他對未來的長期想像，提出一個極具啟發性的觀點：
AI 應被視為人類歷史上第一次掌握的「無限心智」，這不僅是技術工具的升級，更像是一場材料革命。
認知資源的材料革命：從木頭到鋼鐵
回顧歷史，每個時代都有其標誌性的「奇蹟材料」。
19 世紀末的鋼鐵定義了美國經濟飛速發展的「鍍金時代」
- 在鋼鐵普及前，建築物受限於材料重量，高度多在六至七層，強行加高會導致結構坍塌。
- 但鋼鐵的出現，讓 1913 年竣工的伍爾沃斯大樓這類摩天大樓成為可能。
AI 之於組織，正如同鋼鐵之於建築。
以前我們擁有的是批量生產的工廠材料或固定輸出入的程式碼，但這是我們第一次擁有了無限的認知資源與思考腦力。
當組織架構圖中融入了永不休息的大腦，人類的溝通成本將不再是限制規模的「承重牆」。
轉型期的管理考題：停止揮動紅旗
要邁向這個未來，我們必須克服「透過後視鏡駛向未來」的慣性。
Ivan Zhao 舉了 1865 年《紅旗法案》為例：當時法律要求汽車行駛時，前方必須有人手持紅旗開路，這種保護思維反而成了干擾技術效率的負面效果。
我想，現代管理者應學會對 AI 夥伴「抓大放小」，就跟管理「人」一樣。
以 Notion 的聯合創始人 Simon 為例，他透過指揮三、四個 AI 智能體（Agents），讓自己從「10 倍工程師」進化為「30-40 倍工程師。
這意味著人類應站在更有槓桿效應的高度進行宏觀管理，而不是陷在檢查每一顆螺絲的細節循環中。
邁向「超級都市」：重塑組織的新節奏
儘管產品仍處於「替換水車」的尷尬期，但轉型的方向已然明確。
我們正從人類尺度的「佛羅倫薩」小鎮組織，邁向規模與密度爆炸的「超級都市」型態（如東京）。
未來的產品將不再是固定的容器，而是承載思考能力、為人類工作的智能系統。
我們需要思考如何運用這些無限的算力，去解決複雜問題並貢獻原本難以想像的價值。
宏大理論與Notion AI一言難盡的產品體驗
看到宏大的理論固然令人興奮，但作為 Notion 的忠實用戶，我卻感受到理想與現實之間強烈的「割裂感」。
儘管創始人對未來的描繪極具高度，但 Notion AI 目前的產品表現顯然尚未跟上這份遠見。若以文中提到的「心智材料」來衡量，現階段的 Notion AI 遠非所謂的「無限心智」，反而處處顯露其局限性。
實際操作時，其智力表現極不穩定，甚至在資料庫權限的執行上呈現「實有實無」的狀態——同一項修改指令，這一次說可以，下一次卻宣稱無法執行。論及核心心智水準，它也始終落後於 Gemini 或 ChatGPT 等算力強大的模型。
這導致使用者寧可將內容在 Notion 與這些強大模型間來回複製貼上，或直接轉向擁有卓越引用能力、絕無幻覺且講話「有憑有據」的 NotebookLM，只求一個穩定可靠的產出。
總之，作為 Notion 的一名愛用者，還是希望它未來也能成為我的無限心智工作夥伴。
最後，如果你對這個主題感興趣，非常推薦閱讀原文分享，有以下兩個版本
《蒸氣、鋼鐵與無限的大腦》FAQ
Q1：為什麼作者將 AI 稱為一種「奇蹟材料」？
A： 每個時代都由標誌性的材料塑造。鋼鐵鍛造了 19 世紀末的「鍍金時代」，半導體開啟了數字時代，而 AI 則被視為一種「無限的大腦」或「心智材料」。誰能掌握這種材料並將其融入生產力結構，誰就能定義這個時代。
Q2：在個人層面，AI 如何改變我們的工作方式？
A： 以前個人電腦被譽為「大腦的自行車」，但大多數工作仍靠人力驅動，像是在高速公路上踩單車。有了 AI 智能體（Agents），人類正從「騎車」升級到「開車」。
例如 Notion 聯合創始人 Simon 透過管理多個會思考的編程智能體，從「10 倍工程師」進化為「30-40 倍工程師」，他已轉變為一位管理無限大腦的經理。
Q3：為什麼 AI 目前處理「一般知識工作」比「寫程式」困難？
A： 主要有兩個阻礙：
- 上下文碎片化（Context Fragmentation）： 知識工作分散在 Slack、文件、數據庫等多個工具中，目前仍需人類作為「膠水」來縫合資訊。
- 缺乏可驗證性（Verifiability）： 程式碼可以透過測試自動驗證對錯，但「一份備忘錄寫得好不好」很難客觀驗證，因此模型難以透過強化學習快速改進，仍需人類介入監督。
Q4：為什麼說 AI 是組織的「鋼鐵」？
A： 在鋼鐵出現前，建築受限於重量只能蓋六、七層；鋼鐵讓摩天大樓成為可能。傳統組織受限於人腦溝通的負荷（如頻繁的會議），就像是用木頭蓋樓。AI 讓人類的溝通不再是組織的「承重牆」，決策與審閱可以變得異步且高效，讓組織規模能真正擴大而不再伴隨效能衰退。
Q5：什麼是「替換水車」的隱喻？
A： 工業革命初期，工廠主最初只是把動力來源由水車換成蒸汽機，其他流程不變，生產力提升有限。直到他們圍繞蒸汽機重新設計工廠，生產力才爆發。作者認為我們現在仍處於「替換水車」階段，只是把 AI 聊天機器人硬塞進舊工具，尚未真正重新構想 AI 驅動的新流程。
Q6：未來的知識經濟（佛羅倫薩 vs. 東京）會變成什麼樣子？
A： 以前的組織像「佛羅倫薩」，是以人類為尺度的，節奏緩慢且易於理解。未來的 AI 組織將像「東京」或「重慶」等超級都市：規模巨大、密度極高且工作流跨時區持續運行。雖然這種「不可讀性」會讓人起初感到迷失，但它能承載人類尺度無法實現的規模與速度
