当下，我们正处在一个由速度定义的时代。仿佛一日如三秋，一年胜十年，昔日小众的“加速主义”思潮也开始甚嚣尘上。人们相信，只要我们能以更快的速度构建出超级智能的计算机程序，能源生产、医疗保健和消除贫困等问题就能迎刃而解。然而，自 ChatGPT 问世三年以来，无数专家学者预言的社会巨变却迟迟未能到来，大规模失业、创造力爆发和经济重组等景象也仍停留在蓝图之上。那么，这场“革命”为何总是延期？文章的核心探讨了AI技术应用落地的速度问题，以及文化、组织结构和人员因素在减缓AI技术应用速度中的作用。
发明与采用的鸿沟：技术创新≠快速变革
我们从未见过一项技术能像AI预测者所说的那样迅速改变社会。这些预测忽略了一个关键点：发明并非难题，而将AI这种新事物融入我们的工作和生活中，却需要数十年甚至更长的时间。这个观点呼应了文章中提到的“AI as Normal Technology”模型，该模型将技术采用分为三个阶段：发明、创新和扩散。前两个阶段，即基础模型和产品层的迭代，速度相对较快。但真正的宏观经济影响，如生产力提升和失业率变化，只有在产品创新被广泛应用于实际工作后才会显现。虽然有研究表明，高达 40% 的美国成年人已经“使用”过生成式 AI，但实际工作中使用 AI 的时间占比仅为 0.5%-3.5%。这个比例与个人电脑在早期的普及速度相当，说明 AI 的广泛采用并非一蹴而就。
Slack 的启示：软件无法塑造文化
文章中作者以企业内部通讯工具 Slack 为例，生动地说明了文化的重要性。作者提到，曾经在 Slack 总部见到过一个近乎完美的 Slack 使用环境：频道命名规范、信息井然有序、工作流程自动化，仿佛一切都经过深思熟虑。然而，在其他公司，Slack 却常常沦为低效混乱的工具。这是因为，Slack（产品）是 Slack（公司）文化的自然延伸，而其他公司即使购买了 Slack，也无法复制 Slack 的文化。
同样的道理也适用于 AI。Anthropic 和 OpenAI 等公司向我们描绘了一个信息工作更快、更高效、更廉价的未来，并将其自身团队的运营模式作为样板进行推销。但仅仅购买了 Claude 或 ChatGPT，并不能保证你就能获得与这些 AI 公司一样的成功。因为你没有他们的员工、品牌、薪酬预算，更重要的是，你没有他们的文化。文化会影响软件的使用方式，而不是相反。一个缓慢的团队即使使用了 Claude，也仍然会是一个缓慢的团队。正如风险投资家常说的那样，“文化在早餐时吃掉战略”，同样，文化也能轻易地“吃掉”软件。软件只是团队文化的表达，采用软件的团队文化也会在软件上留下印记。
电力与飞机的历史：技术变革的漫长征程
文章中，作者进一步引用了电力和飞机的历史作为佐证，强调技术变革是一个漫长的过程。电力在工厂的应用经历了近 50 年的时间，这并非因为电力技术不够成熟，而是因为工厂需要彻底改变其商业模式、工人培训和工厂设计。同样，从莱特兄弟的第一次飞行到道格拉斯 DC-3 的交付，也经历了大约 30 年的时间。这 30 年间，需要建立包括零部件供应、维修、机场建设和飞行员培训在内的整个经济系统。
AI 的发展也必然会遵循类似的历史规律。即使 AI 的交互门槛较低，非专业人士也能轻易上手，但要真正将其融入到组织的工作流程中，仍然需要时间来调整组织结构、政策、激励机制和员工培训。
组织内部的阻力：重塑工作模式的挑战
采用新的技术，意味着要重新谈判团队内部的协议，这并非易事。员工可能会抵制他们不喜欢的工具，或者仅仅为了应付绩效考核而进行表面上的使用。组织内部的现状之所以存在，是因为它在某种程度上对所有人都有效。任何需要员工改变行为、感到不适、承担风险或使他们更容易被替代的变革，都会面临巨大的阻力。相比过去的许多工作场所技术，AI 工具需要做出更多的改变才能发挥价值。
文章中，作者提到了 Duolingo 的案例。该公司最初大胆宣称要成为一家“AI 第一”的公司，但很快又改口表示，“我不认为 AI 会取代我们的员工所做的工作”。这表明，即使是技术创新者，也需要考虑到员工的感受，并避免激进的变革引发恐慌。
谨慎乐观：消费者端的成功与未来的可能性
尽管 AI 的企业级应用面临诸多挑战，但消费者端的成功却是不容忽视的。数百万的月活跃用户表明，AI 并非虚张声势，它确实能为人们带来价值。当然，我们也可以从规范的角度出发，质疑 AI 的经济结构，或者认为不应该使用 ChatGPT。但从描述性的角度来看，我们必须正视 AI 使用的规模，以及它所代表的巨大潜力。
文章的作者最后呼吁大家，AI 竞赛远未结束，现在只是马拉松的起点。虽然 AI 的发明和创新正在高速发展，但真正改变世界的是扩散，而非发明。我们应该积极思考如何将 AI 融入到我们的工作和生活中，并通过实际行动来引领变革。
总的来说，AI 的发展速度并非由技术本身决定，而是受到组织文化、人员因素和历史规律的制约。我们应该对 AI 的未来保持谨慎乐观的态度，既要看到其巨大的潜力，也要认识到其面临的挑战。通过耐心和努力，我们或许能够构建一个对每个人都更有利的未来。
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- 速度：强调 AI 技术发展和应用的速度，以及文化和组织结构对速度的影响。
- AI：文章的核心主题，贯穿各个段落。
- 发明：强调技术发明本身并非难题，真正的挑战在于技术的应用和普及。
- 文化：强调组织文化在 AI 技术应用中的重要性，文化会影响软件的使用方式。
- 组织：强调组织结构、人员因素和历史规律对 AI 技术应用速度的影响。
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