Notion创始人删除了三年的代码
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从 Notion 还很小的时候，我们就关心周围的环境。你不想听到噪音，也不想看到丑陋的东西。如果我们有选择，我个人更愿意看到一把漂亮的Eames 椅。虽然贵一点，但舒适度无论对身体还是对眼睛都极好。另一个因素是我们受到历史上永恒工具的启发——为什么不用永恒的办公工具来围绕自己呢，这样我们就能设计永恒的软件？

我是在一块地毯上长大的，来自我的家乡。我的家乡在中国一个穆斯林地区，所以我们经常用地毯。那块红蓝色的地毯从第一个 Notion 办公室一直随我们搬到所有的办公室。约六个月前我们搬到旧金山的新办公室，我终于把地毯带回家了。

一个由 AI 驱动的工作空间。但我们其实是从一个更哲学的角度开始的。我受到了 20 世纪 60-70 年代嬉皮士计算时代的启发——Alan Kay、Douglas Engelbart 那个时代。那时的问题是：你应该如何利用地下室里那台打印数字纸张的大型计算机？如果你把这台机器连接到显示器，让它变成交互式的，那它就变成了一种新媒介，可以增强人类智力。

Xerox PARC 做了一些令人惊叹的工作——图形用户界面、鼠标——这些后来变成了 Macintosh 和个人电脑。然后 1990 年代有了互联网和网络浏览器。但与此同时，计算机也催生了一些非常无聊的东西——企业软件。我们创办 Notion 时，问题是：人们如何在日常生活和工作中使用更灵活的工具？是否可以给每个人一种不必学习编程就能像编程一样强大的工具？

我们理解这项新技术的方式就像谷歌一样——一个文本输入框。在聊天机器人之前的杀手级应用就是搜索引擎。过去一年多，IDE 和编码代理变得非常流行。但当你管理十几个编码代理时怎么办？你回到看板。我们回到项目管理软件。约束变化得相当缓慢，因为人类学习速度和改变物理显示的难度限制了我们。

如果你想象一家 10 人、100 人、1000 人的公司，其中多少人在进行信息传递或协调？语言模型几乎可以比人类更好地完成这种对齐工作。为什么不让语言模型做那些简单的对齐工作？

我和 Sam 通过 OpenAI 的朋友获得了 GPT-4 的早期访问。说实话，我们当时以为所有人都能用。那时我们刚好在墨西哥坎昆做公司团建，结果我俩把自己锁在酒店房间里开始做原型。我们在 ChatGPT 发布前一周上线了 Notion AI。

那个时刻让我确信：这不只是一个增量改进，这是一个全新的计算范式。任何能够理解和生成人类语言的系统，都将重新定义我们与软件互动的方式。

软件 UI 就是一种语言——像法语或英语一样。你需要学习它的语法和词汇。Notion 的前提是：计算的核心构建块是什么？文本、关系型数据库、表格格式——非程序员能否把它们拼接在一起？

但有一个约束：你仍然必须盯着屏幕看。脑机接口可能不远了，但在那之前，我们受限于人类的生物学——看、触摸、点击、说话。这就是为什么好的 UI 设计仍然如此重要。你不能跳过人类尺度这一步。

完全正确。AI 的推理能力在飞速增长，但人类感知信息的带宽是固定的。这就是为什么我们不仅在做 AI，还在持续投资视觉设计和交互体验。

我喜欢用建筑的比喻。直到 130-150 年前，大多数建筑不超过五六层——因为砖或铁结构超过这个高度就会因自重坍塌。这有点类似于人类组织。AI 就是组织的钢铁骨架——它可以承担大量信息传递和协调工作，让我们的组织突破以前的规模限制。或者，你也可以选择保持小而精，像文艺复兴时期的佛罗伦萨。

我认为人类价值可以分成三大类。第一是能力——你能做什么困难的事情。但 AI 正在快速缩小这个差距。第二是判断力和品味——在面对模糊情况时做出好的决策。什么是好的设计？哪个方向值得投资？AI 可以给你一百个选项，但选哪个需要人类的品味。第三是代理权——你愿意主动采取行动，而不是等着被告知做什么。

好的 AI 工具应该增强而非削弱人类的代理权。让人做更多自己想做的事，而不是变成 AI 的监工。

我的早晨是这样的：泡一杯茶，然后对着手机说话。我打开 Notion 里一个「与自己的会议记录」——一个人的会议。我就对着它漫谈，AI 会把我的胡言乱语整理成一份文档，说真的，比我自己能写的要好。

邮箱也完全不同了。我不再逐封邮件分类处理。我信任 AI 层来帮我甄别真正重要的邮件，把其余的归档。这不是偷懒——这是承认人类的注意力是最稀缺的资源，应该把它花在真正需要判断力的事情上。

几乎没有规模化的软件公司做好了这件事。首先，领导者必须全身心投入 AI——亲自使用每一个新工具，周末做实验、构建小游戏。没有什么秘密代码能让你一夜重生。我们重建了 AI 代理层 5-6 次，因为这个行业变化实在太快。

组织天然就会僵化。AI 之前的时代就像梦游一样。我的建议是：不要考虑成本。等你完成 ROI 计算的时候，数字已经错了，而且已经太迟了。鼓励你的工程师尽可能多地消耗 token——要有一种自豪感，而不是节省的心态。

知识工作经济占美国经济的一半。如果我们发现了无限的能源来源来驱动这个，世界会看起来什么样？缓慢变化的部分是我们的习惯和僵化心态。第一台蒸汽机并没有显著提高工厂的生产力——因为工厂主只是用蒸汽机替换水轮。直到他们意识到不再需要坐在河边，可以并行使用多台引擎，知识工业革命才真正爆发。我认为我们对 AI 还没有那种思维方式的改变。

我一直在思考佛罗伦萨作为一种组织模式。一个只有六七万人的城市，却产生了改变世界的文艺复兴。为什么？因为它有几个关键条件：密集的人才网络、美第奇家族的资助、跨学科的碰撞——画家和科学家在同一个圈子里。AI 让每个公司都有可能成为这样的「小佛罗伦萨」。

完全正确。最好的组织和工具也不应该是强加的模式，而应该让用户有机地创造自己的工作方式。这就是 Notion 的积木块设计理念——给你构建块，让你自己组装，而不是给你一个僵硬的模板。

你可以用编程代理在本地使用 Git 仓库工作。但 Git 从根本上是一个人与少数代理的协作框架。问题变成了：你如何让一群人与一群代理一起工作？不仅是一群代理，而是一个代理工厂。这就是我们正在构建的产品——让人类可以轻松修补和创建代理，让人类团队与代理团队协作。

曾经需要 18 个月来找到产品市场契合，现在应该是 18 天吗？可能。曾经需要 50 人来扩展公司，可以用 5 人吗？可以用一个周末吗？经济几乎可以变成每个人都有自己的 Etsy 店铺。放一些有价值的、至少是一件艺术品的东西。然后人类可以通过货币对其进行投票。

商业可能会变成创作艺术。当每个人都可以非常快速地创造很多东西时，你必须将你的价值观注入市场。然后让世界决定这应该是人们购买、追随、喜欢的最好东西。没有正确答案——你必须参与，你的参与就是你的价值、你的美学。

从能力上说，这完全可能。但有两个约束。第一是法律——CEO、CFO 必须签文件，这些角色在法律上是必需的。第二个更根本：孤独。你真的想一个人经营一家公司几十年吗？

当生产力变得无限丰富，你会选择独自玩一个游戏，还是和其他人一起玩？让 Notion 有趣的，是这群人在一起工作的过程。我希望这一点不会消失。

McLuhan 说我们塑造工具，工具反过来塑造我们。这对 AI 时代特别重要——如果我们设计的 AI 工具鼓励被动消费而非主动创造，那人类的代理权就会被侵蚀。反过来，如果工具鼓励好奇心、实验和创造，人类就能成为更好版本的自己。

我们需要的人才像 Richard Feynman 那样——既有深度专业能力又保持好奇心。像 Buckminster Fuller 那样——用系统思维让复杂的事情变简单。像 Alan Kay 那样——相信每个人都应该能用计算机来表达思想。

说实话，大多数决策可能是以市场为中心的，而不是以人为中心。公司是受益者，但公司的利益并不总是与个人的价值观重叠。

我不想听起来像个卢德派——但如果每个人能对此多 10% 的自觉意识，世界就会好很多。技术不是中性的。每一个设计选择都隐含着价值判断：我们优先考虑什么、忽略什么、让什么变得容易、让什么变得困难。

代理权就像肌肉——它可以增长，也可以萎缩。我举个个人的例子：我结婚之后，我曾经独立完成的一些技能因为妻子帮我做了而逐渐萎缩。

印刷术之前，人类有惊人的记忆能力。诗歌和韵律不只是艺术形式——它们是记忆工具。印刷术杀死了记忆力，但带来了启蒙运动。我的大学英语老师要求我们去实体图书馆查资料——到现在我还记得那些书的颜色。现在 ChatGPT 一代已经不用 Google 了。每一次技术革命都是一次交换：我们失去一些旧能力，获得一些新可能。

没人知道正确答案。每个人都在分享实践，我们一起在摸索。但总体趋势很清楚：你会有一个AI 代理团队，你会有一个人类团队，人类工作者和 AI 之间会有各种界面模式。不只是「一个人加一个代理」的简单配对。

CFO 这个职位在 1970 年代之前几乎不存在。组织结构是随环境进化的。AI 时代一定会催生全新的角色和协作模式。这就是为什么 Notion 要构建代理工厂——不是给你一个预设的模板，而是给你工具来发现最适合你的模式。

我们受 Seymour Papert 的 Logo 语言启发——通过动手创造来学习。Notion 的积木块让每个人都能像搭乐高一样构建自己需要的工具。你不需要学编程就能拥有编程的灵活性和力量。一段文字是一个块，一个数据库是一个块，一个 AI 对话也是一个块。

完全同意。如果你创建了什么，你希望用户享受它。Merchant Ivory 的电影告诉我们，美不是奢侈品——它是让人们愿意投入的必要条件。好的软件也应该如此。

Alan Kay 的这句话是关于代理权的——不是做一个受害者，而是做一个创造者。Engelbart 说过：「我们越善于变得更好，我们就越快变得更好。」这就是自举——语言模型现在正在做的事情。

Feynman 说：「无法回答的问题比无法质疑的答案更有价值。」我还想补充一句：换个视角相当于多 80 点智商。问对问题才是真正重要的事。

Jane Jacobs 说：「不要把逻辑强加给城市，让人们自己创造它。」Fuller 说：「不要与现有现实斗争，建立新模型。」语言模型给了我们机会用全新的工具去解决老问题——癌症、全球变暖。说到灵感来源，对我来说最大的灵感是历史。科技之外，历史教会你最多。

我认为我们有技术——用 Engelbart 的术语——来启动知识工业革命。这现在已经在发生了。它可以解决我们过去所有的问题，如果我们小心驾驶喷气背包的话。我真的希望我们能保护使我们成为人类的东西。

总的来说，是历史给了我最大的启发。如果你从现在的事情缩小来看，会让你对科学、商业、和人类的聪慧感到惊奇——这个肉球机器从非洲出发，能够想出如何跨越海洋，弄清楚上面是什么、下面是什么，仅仅通过坚持思考和代理权和聪慧，永远不放弃。我认为这是最值得保存的东西。