不要做最贵的“复读机”和“粘贴怪”！

观察这个图，我们会发现，如今最流行的AI形式看起来很像过去的谷歌搜索。正如马歇尔·麦克卢汉所说：“我们总是透过后视镜驶向未来。”

Notion的创始人Ivan Zhao在最新的一篇文章中提到了一些观点，启发了一些想法。

上世纪80年代，史蒂夫·乔布斯称个人电脑为“思维的自行车”。十年后，我们铺设了互联网这条“信息高速公路”。但如今，大多数知识型工作仍然依赖“人力”，这就像我们一直在高速公路上骑自行车一样。

类似的，还有一个关于蒸汽机的故事。工业革命初期，早期的纺织厂都建在河流旁边，依靠水车驱动，当纺织厂主们了解到蒸汽机这种划时代的能量源时，做的第一件事只是拆掉水车，把蒸汽机塞进原来的位置，而其他的生产环节、机器布局、协作流程全都按兵不动，因此，生产效率并没有得到质的提升。

如今，我们仿佛又面临着这个问题。

在数字化协作越来越深度的今天，知识工作者正面临着一种诡异的悖论，我们拥有的工具越多，信息的碎片化程度反而越高。Ivan Zhao在文章中也提到，在 AI 浪潮中，程序员已经率先享受到了“自动驾驶”的红利，而广大的通用知识工作者却依然在数字化泥潭中挣扎。这种差距的本质，不在于AI模型本身的能力，而在于“上下文基础设施”的极度匮乏。

程序员之所以能这么快用上AI，是因为他们的工具和语境集中在一个地方，比如代码仓库、IDE、终端等。

但普通的知识工作分散在几十个工具里，灵感在Notion里、Flomo里、Ulysses里，数据在Excel里、腾讯文档里，沟通在微信聊天记录里、在飞书里，参考资料在浏览器的50个标签页里。

我们每天花费大量精力在不同的App间“复制、粘贴、切换”，通过这种低维度的手工拼接，勉强维持系统的运转。如今，人类就像粘合剂，通过复制粘贴和切换浏览器标签页将所有这些信息拼接起来。除非上下文得到整合，否则代理将始终局限于狭窄的使用场景。

如果上下文不整合，AI代理（Agent）就永远只能是一个“局促的临时工”，而不是你的“分身”。

或许，我们不能再仅仅要求人工智能充当我们的副驾驶，而是需要想象，当繁琐的工作被全部委派给永不眠的AI时，知识型工作将会是什么样子。

如果你想早一点拿到那个足以撬动未来的杠杆，或许现在唯一能做的、且必须开干的事情，就是构建自己的“上下文基础设施”。所以，从今天开始，要有意识地把自己的知识、经验、工作流程沉淀下来。

为什么要沉淀？

为了让你的知识、经验和工作流从“离散状态”进入“连续状态”。

为什么要整合？

为了在AI真正大爆发的那个“分岔点”，让它能瞬间感知到你的全量信息，从而产生协同效应。

一旦上下文信息整合完毕，工作成果可验证，数十亿劳动者将从骑车过渡到驾驶，最终从人工驾驶过渡到自动驾驶。

真正的进步只受限于我们的想象力和惯性。

只有当你从繁琐的信息搬运中解脱出来，你才有精力去仰望那片更高维度的、属于创造与判断的万里长天。

这个过程虽然痛苦，但它让我确信，我没有在重复昨天，我是在为未来那个“自动驾驶”的自己，预埋一份了入场券。