未来不属于工作最努力的人。它属于那些构建了即使自己离开后仍能持续运转的系统的人。
午餐时间附近的咖啡馆是观察现代工作的有趣场所。有人在 Slack 通知之间来回切换，另一个人正在第三次重写同一封电子邮件，还有其他人打开了十二个浏览器标签页，手动将信息从一个网站复制到另一个网站。每隔几分钟，手机屏幕就会亮起。日历提醒打断了刚刚成型的思路。没有人看起来特别懒惰。每个人都显得很忙碌。
忙碌已成为一种地位象征。
高效则是完全不同的另一回事。
在当今对人工智能的痴迷之下，存在着一种奇怪的矛盾。我们可以使用能够编写软件、研究竞争对手、分析数千份文档、监控基础设施、生成报告、总结会议以及协调整个工作流程的模型。然而，数百万人仍然像使用昂贵的自动补全功能一样使用它们。他们问一个问题。复制一个答案。将其粘贴到其他地方。然后重新开始。
软件进化了。
工作流程却几乎没有变化。
这种差距正变得代价高昂。
人类的带宽始终是有限的
工厂的变革并非因为工人突然变弱。它们发生改变是因为机器可以不知疲倦地重复体力劳动。办公室实现数字化并非因为文件柜停止工作。它们发生改变是因为计算机整理信息的速度比人们搬运纸张的速度更快。
每一次技术飞跃都取代了不同的瓶颈。
人工智能正在取代另一个瓶颈。
取代的不是智能本身。
而是协调工作。
想想正常工作日中有多少时间是在搬运信息而不是思考信息。打开工单。关闭工单。将日志复制到错误报告中。搜索文档。比较电子表格。发送跟进消息。监视仪表板。刷新很少变化的页面。下载文件只是为了将它们上传到其他地方。
这些活动都不需要创造力。它们需要持久性。
人类在长期保持持久性方面表现糟糕。我们会分心。我们会感到无聊。我们会遗忘。我们会吃午餐。我们会睡觉。我们会决定某件事可以等到明天再做。
软件不会做这些事。
这种差异每个月都变得更加重要。
智能不再是稀缺资源
人们仍然谈论人工智能，仿佛模型本身就是产品。
事实并非如此。
模型正逐渐成为基础设施。
有趣的问题已经从“这个模型能做什么？”转变为“当这个模型在没有监督的情况下连续数周执行任务时，会发生什么？”
这听起来很微妙，直到你在实践中看到它。
想象一下，一名安全研究人员正在搜寻新暴露的资产。传统的工作流程涉及检查几个搜索引擎，打开浏览器标签页，收集截图，做笔记，并每隔几天重新访问相同的目标。
现在想象一下一个自主的工作流程。
它每小时唤醒一次。它发现新域名。它识别技术指纹。它将结果与昨天的扫描进行比较。仅在出现有意义的变化时发出警报。它自动提交报告。它利用公开情报丰富调查结果。它在操作员睡觉时构建历史时间线。
研究人员并没有变得更快。
研究人员不再是瓶颈。
这种区别改变了一切。
等待已成为隐形劳动
这里
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