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【多点AI】AI 2027：当代理人成为我的日常基建

对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这两个月，我已经全面把日常工作的重担交予AI代理人（Agent）。这些代理人不只是聊天机械人，而是能够真正“落手落脚”处理事情的工具。举凡更新网站、维护LinkedIn、在网上填写表格、输入资料、整理报告，甚至安排全天候的工作日程与资料搜集，代理人都能自动完成。这种感觉，就像忽然多了几个不用请假的助理。2026年开始，我就亲眼见证初代AI Agent出现在市场，虽然仍处于试验阶段，但已经能执行不少过去必须由人类处理的行政与操作工作。这个过程让我重新思考“工作分工”的概念。以前我们总以为“人类负责决策、机器负责执行”是自然分界，但当代理人能在Slack或Teams上接收指令，甚至能自主完成程式代码的修改和提交，这条界线开始模糊。半熟状态的“蹒跚学步” 根据《AI 2027》报告（由Daniel Kokotajlo等人于2025年4月3日发表，AI Futures Project出版，ai-2027.com），2025年被称为“蹒跚学步的代理人”阶段。研究指出，当时的代理人在OSWorld电脑任务基准测试中的表现约为65%，仅稍低于一名熟练人类的70%。换句话说，它们仍不够稳定，需要人类监督与复核。但这种“半信任”状态恰恰是企业的试炼场。因为这正迫使我们去重新设计流程：哪些工作可以外判给AI，哪些需要设置权限与监管，这些问题都必须被清楚定义。对我而言，这样的“半成熟”并不是坏事。因为企业转型不是等到AI完美才开始，而是要在风险可控范围内边走边试。这和创业精神有异曲同工之妙：永远没有最理想的时机，行动本身就是学习。日常生活的例子：AI在“前线” 举个例子：以前我需要一个助理每天整理新闻，帮我找出和AI、医疗或金融相关的资料。现在，一个AI Agent就能在30分钟内自动爬梳数十份新闻、研究和报告，然后浓缩成3页摘要，再自动送到我的邮箱。它虽然偶尔会错引或重复，但节省下来的时间，已经远超这些小错误的代价。另一个场景是财务：AI Agent可以直接打开会计系统，输入收支数据、做简单报表。虽然需要人类会计师最后审核，但流程已经由“手工输入”变为“监督检查”。这正是《AI 2027》所描述的“从工具转向代理”的过程。成本曲线的“剪刀差” 我读到最震撼的一段，是《AI 2027》提到尖端AI的成本和普及型AI的成本正出现“剪刀差”。专业级代理系统的月费可能达到数百美元，但达成“既有能力”的成本却在急速下降，研究估计下降速度达到每年50倍。这意味着什么？意味着未来的企业结构将会出现“双层账本”：一方面，企业会投资昂贵的尖端AI，用于战略性与高价值任务；另一方面，则以低成本的普及型AI渗透到员工日常工作。这种模式能同时创造差异化与规模化优势。从我的角度来看，这不仅是成本分配的问题，而是管理哲学的转变：领导层必须学懂怎样把资源分层使用，既不错失技术前沿，又能确保全体员工的工作效率获得提升。算力即国力：OpenBrain的启示《AI 2027》报告中虚构了一家公司“OpenBrain”，在2025年底建立了史上最大规模的AI丛集，相当于250万片H100 GPU，耗资1,000亿美元，功耗达2GW，并计划于2026年再度加倍。这不再只是工程壮举，而是国家级基建。当AI的进展和电力、光纤网络、供应链安全挂钩时，竞争已经超越“谁的模型更好”，而是“谁能负担这庞大基建”。这让我联想到冷战时代的核武竞赛。不同的是，这次竞争的武器不是导弹，而是GPU、数据中心和能源供应。换句话说，未来的“国力”，会和算力画上等号。 2027：AGI是否真的会来？报告同时引述了OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司领导层的预测，他们一致认为AGI（通用人工智慧）可能在五年内出现。Sam Altman更曾公开表示，OpenAI的目标是“真正意义上的超级智慧”（superintelligence）。 2027是否真的会是AGI元年？这个问题，我认为没有人能准确回答。但可以确定的是，AGI已不再只是科幻小说中的想像，而是必须严肃对待的未来选项。就算AGI没有如期出现，AI的普及和渗透速度，已经足以改变社会的运行逻辑。我读后的反思：设计容错的系统我在阅读《AI 2027》后得到最大的启发，是“容错性”的重要性。真正的挑战不在于AI能否取代人类，而是我们是否能设计出一套能容忍错误、能快速调整的制度，让我们在面对AI的不稳定时，仍能继续前进。这也许是对所有企业和个人的提醒：不要期望AI给我们完美答案，而是要打造一个能够“失败后迅速恢复”的环境。这样，即使AI犯错，我们仍然不会被世界淘汰。《AI 2027》给我的最大感受，是它让未来不再只是遥远的科技预言，而是一份必须立即行动的待办清单。 2027年的核心问题，不在于AGI是否真的诞生，而在于我们是否已经准备好迎接它。准备的重点，不是找到最正确的答案，而是设计能容错、能快速调整的制度，让我们即使在AI犯错时，仍能持续向前。对我来说，真正的课题是：如何利用AI，避免自己与企业被世界取代。这正是《AI 2027》抛出的最深刻问题，也是我写下这篇专栏的原因。更多文章：【多点AI】全自动程式设计：程式员会消失吗？【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验

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