@heyshrutimishra：任何一家公司三个月前写下的 AI 工作流程，现在可能已经过时了。这并不是我的惊人论断，而是 Aar…

一家公司三个月前写下的任何 AI 工作流程，现在很可能已经过时了。这不是我故意标新立异的观点，而是 Box 首席执行官 Aaron Levie 的看法。Box 是一家为全球一些最大型企业提供软件的公司。

他的帖子在大约一天半的时间里获得了超过 300 万次阅读。我想，这是因为他说出了一种很多人都有、却又难以准确表达的感受。

他的核心观点是这样的。通常，一项新技术出现后，会先快速进步一段时间，然后增长曲线趋于平缓。正是这种放缓，让其他人有机会赶上。企业开始规范使用方式，实践方法逐渐普及，先行者的优势也慢慢消失。

Levie 说，AI 的情况恰恰相反。曲线没有趋于平缓。用他的话说，它“现在基本上正在垂直上升”。所以，站在前沿的人和其他人之间的差距并没有缩小，而是在扩大。

最让我触动的是时间尺度。他说，如果一家公司在 3 到 6 个月前把 AI 流程固定成章，那它现在很可能又落后了。而那些一年前开始行动、以为已经大功告成的公司，落后得就更远了。

他还说，在他的人生和职业生涯中，从未见过任何技术以这样的速度进步。这话出自一个花了大约二十年开发企业软件的人，分量确实很重。

我最真实的直觉反应是：这是我见过对 AI 与就业关系最有帮助的一种解读。对大多数人来说，最大的风险并不是某一天 AI 突然取代了他们，而是在技术前沿每隔几个月就向前推进时，自己却还在用同样的方式使用同样的工具，不知不觉地掉队。

每天使用这些工具的人，多多少少都体会过这一点。夏天还觉得很先进的配置，如今用起来已经有些笨拙；几个月前完全做不成的事，突然就能做成了。

他的建议很简单。不断重新测试以前行不通的东西，并以技术自身升级的速度更新你的预期。他认为，AI 原生公司目前拥有明显优势，真正的问题是那些大公司能不能跟上。

我们的大脑并不是为一种每个季度都会显著变强的工具而设计的。把 AI 学会一次，已经不再是关键技能。每隔几个月重新学一遍，才是。

太赞同了。只要加上一个简单的“上次检查”日期，过时的工作流程就一目了然，而用最新模型重新跑一遍，是看清哪些变化已经发生的最快方式。

在这件事上，动手做是最好的老师。模型发布的那一周，你就能察觉它发生了什么变化，而不是等到三个月后工作流程文档终于更新时才知道。

确实，这就是那种不易察觉的成本。一个仍然运行正常的工作流程，可能藏着一些新工具早已能代劳的步骤，所以每隔几个月重新审视一次很有必要。

我也有同感。Levie 那篇帖子最惊人的地方在于，差距并没有缩小，而是在扩大。每个季度重建工作流程，如今已经成了新常态。

埃隆·马斯克刚刚向超过 300 万人表示，拉里·佩奇关于人类将在 2100 年前借助自我复制的机器人探测器探索银河系的预测，“可能是对的”。而这个预测背后的故事，要从 SpaceX 的一间食堂说起。

DeepMind 联合创始人、现任微软 AI 业务负责人穆斯塔法·苏莱曼在最近的一次采访中分享了这件事。2015 年，他来到 SpaceX，参加 DeepMind 伦理与安全委员会的首次会议。

先简单交代一下背景。2014 年谷歌收购 DeepMind 时，创始人把一个条件写进了协议：成立一个有独立成员参与的伦理与安全委员会。谷歌方面的成员是拉里·佩奇、谢尔盖·布林和大卫·德拉蒙德。DeepMind 方面则是苏莱曼、德米斯·哈萨比斯和肖恩·莱格。他们共同挑选了独立成员，埃隆就是其中之一。

午餐时，苏莱曼坐在拉里旁边。拉里告诉他，他预计到本世纪末，自己将置身于一艘冯·诺依曼探测器的前端，探索各个星系。

简单解释一下这个术语：冯·诺依曼探测器是一种机器人航天器，可以在恒星之间航行，沿途收集能源和材料，并制造自身的复制品。这个构想源于数学家约翰·冯·诺依曼对自我复制机器的研究。一艘探测器变成两艘，两艘变成四艘，一个文明就可能在不派出任何载人飞船的情况下，遍布整个星系。

说实话，我的第一反应是，这听起来完全像科幻。然后我看了看如今人们实际在造什么。能自主着陆并再次飞行的火箭。通过视频学习新任务的人形机器人。能编写代码、开展实验并加速自身研究的 AI 模型。这种探测器所需的几乎每一个组成部分，如今都已经是有大量资金投入的真实研究领域。

埃隆的看法是，如果我们能在 2100 年前实现这一目标，那将是我们文明的一次辉煌胜利。他还补充说，拉里曾准确预测过很多事情。这话出自正在打造星舰的人，可不是随口一说。

让我反复琢磨的是这个时间跨度。距离 2100 年还有 74 年。而在 74 年前，商用计算机才刚刚开始销售，人类制造的任何东西都还没有进入过轨道。

所以，也许这个故事最不可思议的地方并不是预测本身，而是等到它成真时，听起来可能已经多么稀松平常。