在“范式转移”的时代，如何重塑“职业”的定义
（原标题：在“范式转移”的时代，如何重塑“职业”的定义）
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文/吴晨
历史总会给出不少关于改变的“比喻”，比如16世纪活字印刷术的发明，直接开启了文艺复兴时代，也为工业革命所需要的知识积累与传播奠定了基础，后人就用“古登堡时刻”来比喻革命性技术所引发的爆炸性改变。AI的广泛应用让我们迎来了全新的古登堡时刻，面对爆炸性的改变，个人和组织准备好了吗？
历史上有太多后知后觉的例子。甚至可以说，面临爆炸性的变革，在位者很少有能做到先知先觉的。以十多年前移动互联网所带来的“范式转移”（新成果打破了原有的假设或者法则，从而迫使人们对基本理论做出根本性修正）的过程为例，“后知后觉”的姿势大致有两种：
第一种是对正在涌现出来的全新模式“嗤之以鼻”，比如当年微软的CEO鲍尔默（SteveBallmer）对苹果手机的嗤之以鼻。2007年，被问及对iPhone发布的看法时，鲍尔默毫不掩饰地大笑起来，认为它太贵，而且没有键盘，算不上是一台好用的邮件设备，根本无法满足商务人士高效输入的需求，完全不可能赢得像样的市场份额。事实上，仅仅几年的功夫，iPhone就引领了智能手机的潮流，而微软基本上退出了智能手机的市场。
第二种则是缺乏对改变背后深层次逻辑的认知。比如，诺基亚在2007年并购车载导航系统全球领先者Navteq，以为这种合作是强强联合，将其在车载系统中的领先带到移动互联时代。殊不知，在“范式转移”实现之后，智能手机成为了全新的人机交互平台，手机上的每一个应用都能够替代一家原先的大型公司。诺基亚这场失败的并购背后的真正原因是，在“范式转移”的当口，线性思维根本无法对抗指数级增长。从线性思维来看，应对变化最好的方式是强强联手，是跨界联合，但这无法阻断指数级增长所带来的爆炸性冲击，因为这种冲击会打碎此前固有的商业逻辑。
恰恰因为商场中存在太多的后知后觉，才会不断涌现出来大卫战胜歌利亚（以弱胜强）的故事，让创新公司能够去挑战在位者的统治地位。最近的一个例子是OpenAI的ChatGPT在2022年11月的横空出世，对此前在AI领域占据统治地位的谷歌、Meta、微软和苹果发起挑战。微软的应对最快，通过大举投资与OpenAI深度绑定；谷歌则是立刻战略调整，将内部相互竞争的两大AI团队谷歌大脑和DeepMind整合；Meta也从全盘投入元宇宙迷途知返；苹果则略显滞后，原本与消费者的纽带最强，却迟迟无法为智能助手Siri换上AI大脑。在AI的战场，巨头们对大语言模型和生成式AI的后知后觉，本质上是因为他们在OpenAI的探索成功之前，没有在这一领域投入大量的资源和人力，其背后则折射出大企业对于自身内部创新本能的“免疫反应”。
AI狂飙的时代，我们正在经历一场更为宏大的商业“范式转移”，AI的指数级增长会将工业时代的制度和流程抛在脑后，快速迈进智能数字时代，也会把众多后知后觉者扫进当代的垃圾堆。我和凯文・凯利在新书《2049：未来10000天的可能》中恰恰强调了这种“范式转移”会在未来四分之一个世纪带来巨大的改变，而《指数型组织2.0》则是对这一范式的全新思考。
十年前，《指数型组织：打造独角兽公司的11个最强属性》刚刚出版的时候，仍然是移动互联网带来的变化正在发酵的时候，当时已经有了一些端倪，比如线性增长与指数级增长之间的区别――从一款APP上线到赢得一亿用户的时间越来越短，ChatGPT只用了不到一周；再比如虚拟数字世界中网络效应带来的边际收益和规模报酬同时递增的效果，因为在虚拟数字世界中边际成本趋近于零，而网络效应带来的连接和带给平台两边――即用户和服务提供商――的效用却呈现出指数级的增长。
十年后，《指数型组织2.0》提供了一个更新的框架，让我们更全面、整体地去思考AI赋能的商业模式大变革。书中提出了两组指数型组织的概念，分别是：对外的“SCALE”，即按需使用员工、依赖社群与大众、AI与算法赋能、杠杆与共享资产、参与感；对内的“IDEAS”，即界面、仪表盘、实验、自组织、社交技术。作者也对指数型组织做了定义：一个目标驱动的、敏捷的、可扩展的组织，使用不断加速的技术将产品和服务数字化、去物质化、大众化和去货币化，从而使其效能比非指数型组织高10倍。
基于《指数型组织2.0》的分析架构，我觉得值得从三个方面去理解和阐释正在发生的从线性增长迈向指数级增长的变革：
AI时代，知识工作者扎堆的组织如何改变
谈到组织变革，并非简单地从实体经济和虚拟经济的分野来判断两者之间的区别，重资产与轻资产，制造业和数字服务，差别很大。但如果我们从AI如何赋能知识工作者，他们的工作方式会发生怎样的改变，以及相应的组织需要发生什么样的改变来分析，两者则有共通之处，也不难发现正在发生的组织变革涉及多个重要的维度。
第一个维度是组织的扁平化和组织边界变得模糊。组织变革第一组概念“SCALE”中的前两点，按需配置员工（Staff-on-demand）和依赖社群与大众，就是在强调这种组织的变化。结合杠杆与共享资产，未来的组织一定是资源与人力共享的时代。但未来到底是“零工经济”，还是“灵工经济（Gigecono－my）”？从“零工”到“灵工”，背后需要一系列思维观念的改变。“零工”把人等同于资源，会让人质疑AI时代是否能创造出足够的就业机会，甚至不是就业岗位。“灵工”则强调个人的主动性，不再是依附于和具体企业的羁绊，可以灵活选择自己想要投入的努力。
《2049：未来10000天的可能》就是从“灵工”的角度去思考这种组织变革，提出未来更多的组织会是围绕项目构建的组织，项目有明确的目标和生命周期，每个知识工作者的参与也体现了“用完即走”的概念，大家因为对项目有所贡献而聚集，在聚集的过程中碰撞出新的想法，完成任务之后则离开。从这一视角去看“按需配置员工”，就增加了员工自身的能动性，他们也是按照自身的需求和能力去参与到更多的项目中去。
这种按需配置员工也可以理解为更为广泛的外包行为。比如硅谷一家利用AI来研发新材料的公司，只有五名员工，除了CEO之外，一人负责运营，剩下两名员工都是研发专家，外加一名律师。这家公司把轻资产、轻人力的模式发挥到了极致，一方面所有“后台”――比如财务与人事――都外包出去，另一方面不涉及任何生产制造，只依赖IP的授权来获取现金流。
不过要警惕的是，按需配置员工有一种将员工等同于资本一样的物化倾向。随着AI的强大，按需配置员工（Staff-on-demand）的很大一部分可能被按需使用AI（AI-on-demand）所替代。
第二个维度是社群和大众的参与会给组织带来哪些改变？
社群和大众明确了知识工作者扎堆的合作原则，好的想法来自紧密的社群与更广泛的大众，他们既是碰撞出想法的源泉，又是检验想法是否有效的回声壁。
企业缩小，组织的边界模糊，对应的是组织外延到社群，甚至通过与更多大众的互动达到共创的目的，同时也可能塑造全新的商业模式。凯利讲过1000个铁杆粉丝的重要性，认为一位创作者可以通过1000个粉丝的供养获得足够的支持，专注于自己的创作。我们可以在这一基础上重新思考AI时代的粉丝经济，他们不仅通过订阅模式贡献现金流，在互动中获得知识的滋养和情感的维系，还可能围绕着涌现出来的新想法而创建新项目。
但在这一维度，我们要追问的问题比可能得到的答案要多得多。社群的确是关键，社群的组织与企业的组织的区别与联系在什么地方？相对于自组织的社群，阶层组织的公司又会怎么演变？去中心化在组织层面到底如何实现？背后还有文化、目标与驱动力这些概念会发生什么样的改变？
最后一个维度则更关键，也更贴近当下，那就是在职场中如何使用社交技术来促进协同。
每个人都很熟悉社交媒体，但如果谈起社交技术，却可能有些陌生。在欧美，社交技术已经变得越来越专业化和协同化（即工具之间的协同），未来当每个人的AI智能体进一步推动信息沟通交流，都可以让队内和跨团队之间的协作变得更加顺畅。
显然在社交技术的使用方面，我们过多依赖微信这一超级APP。微信和微信群在职场上的滥用，增加了996的负担，公私不分，导致工作和生活的界限日益模糊，并没有带来巨大的效率提升。我们需要学习的是类似Zoom（视频会议）、Teams（职场社交）和共享文档等一系列整合式社交技术的使用给职场带来的改变。随着智能体的植入，这一改变会进一步节约时间并提升效率。
智能体带来的异步办公，正在成为连接分散工作者的数字中枢，重新定义我们对办公的理解。刘志毅在他的新书《智能体时代》中就提出，智能体所参与的协作更加异步、非线性、分布式，将充当团队成员之间的数字桥梁。
“异步”的意思是每个人可以在自己选择的时间专注于特定的工作，而不用花太多时间在即时响应上。想象一下晚上或周末需要即时回应老板微信的场景，能异步工作其实体现了极高的价值，也会重塑职场文化。除了异步之外，不同于即时通讯，智能体可以持久地保持协作过程中的所有信息、背景和决策逻辑。换句话说即时通讯表面上增加了沟通的速度，本质上让沟通变得更加碎片化，缺乏整体性，也缺乏思考的空间。这也是传统协作工具的通病，无论是邮件、文档、聊天记录，都往往将信息碎片化，智能体的好处则是可以维护统一的数据库，保留完整的上下文，让每个人都能获取全面的项目视角，让对齐变得容易得多。
智能体的推广会是职场中AI赋能的初步体现。在智能体的帮助下，我们可以卸下许多沟通和交流的负担（想想我们在组织中花费多少时间用在请示、汇报、总结和跨部门协调和沟通上），让我们可以有更多时间聚焦在更有价值的工作和能力培养上。这种能力不是简单地操作，而是关于思考方式、判断标准和工作策略的高阶能力，这让我们能设定方向、评估结果，并在复杂情境下做出有效决策。
数据是指数型组织的发展核心
什么是指数型组织？不言而喻，是能够取得指数级增长的组织。指数级增长背后有三大推动力，分别是芯片（硬件）能力每18个月翻番的摩尔定律，平台型企业随着用户增长效用呈几何级增长的网络定律，以及通过冒险创新推动企业发展的幂律。
指数型组织相对应的是我们常见的线性组织。线性组织有明显的特点：顺序的思维方式；自上而下的层级型组织架构；财务结果驱动，即预算与长期的宏大目标无关，只与短期结果和股东回报有关，追求的是10%的增长，而不是10倍的增长。
对比下来，要获得10倍的增长，需要改变线性思维，即简单的规模经济/规模增长的思维；打破阶层组织，规避针对内部创新的自身免疫反应；同时确立宏大目标并愿意为之冒险。
如何做到这一点？需要加速数据流和信息流。在数据获取上从不得不去搜寻信息转变为让信息自然流向你；在数据使用上，缩短获取信息和做出决策之间的时间；在决策上，通过实验，搜集数据来科学决策。
指数型组织对内的重要概念“IDEAS”就特别强调了数据的作用，界面、仪表盘、实验，强调的是加速数据流，缩短决策时间，以及创意要通过实验，而且是更广泛的，突破公司边界的实验。
知识经济的全新属性，让迅速规模化成为可能。知识经济（或者虚拟经济）在规模化的过程中不受传统零部件投入和供应链的约束，可以迅速上规模，也必须迅速上规模。在人工智能时代还出现了一种人工智能推动的“数据网络效应”――更多的人使用，带来更多的消费者，搜集到更多的数据，算法得到更好的训练，对用户的选择也更了解，吸引更多的用户使用――这样一个正向的循环。
最终回到数据驱动的领导力――强调组织内部，相对于传统的专家，度量一切的数据科学家更值得信赖。需要领导者能提出核心问题和确定关键挑战，然后由数据科学家通过挖掘数据提供解决方案。
这也给传统意义上的战略规划提出了全新的挑战。传统意义上的五年计划过时了，目标胜过战略，执行胜过计划。并不是说在AI狂飙的时代不要长期规划，而是在一个多变的世界，组织需要有明确的长远目标，但实现目标的过程却是需要花更多时间去探索和实验，影响过程的因素比之前要多很多，因此过程不是渐进的，不是线性发展的，反而是充满不确定的。
修正关键假设：从稀缺迈向富足
可以说在过去两千年的商业文明中，稀缺是最基本的假设，供给与需求的失衡推动了商业的发展。进入AI狂飙的时代，这一假设正在被挑战，迫切需要被修正。当我们迈出了从稀缺向富足的关键框架思维的改变，商业的逻辑也将发生根本的改变。在《2049：未来10000天的可能》中我和凯利所提出的未来十大概念之一就是“丰沛”，也就是走出稀缺的思维，迈向富足。
那什么是富足的思维模式？意识到每年都会带来更多机会，意识到科技是一种力量，可以使曾经稀缺的东西变得越来越丰裕。富足的世界是一个充满了可能性的世界。恰恰因为组织的边界被打破，指数型组织可以调动的资源要丰沛得多，无论是实体的资产，还是人力资源，还有以AI为代表的技术资源，都可以按需调用，都可以被轻易地撬动。
这种富足的思维模式其实在十年前云计算的发展和普及中已经展现出来，因为云计算给中小高科技企业提供了巨大的发展帮助，每一家企业都可以按照自己发展阶段构建所需的技术基础设施，不会因为出现技术瓶颈，也就是技术能力跟不上发展的速度，而出问题。未来AI的基础设施也会如此。
在未来，组织仍然会面临一系列的问题，一个不断打破边界、去中心化的组织、主要由外部人“按需”组成的组织，它的形态会怎样演变？激励问题也需要重新设计，是否可以借鉴之前比较火的DAO（去中心化自治）组织，利用智能合约或者代币来规范激励？
此外，我们也需要跳出组织变革本身，在更广泛的图景中思考组织变革。我在最后提三个需要深入讨论的问题：
第一，“去货币化”不足以概括指数时代全新的商业模式。《指数型组织2.0》中特别提到了“去货币化”这一概念。整体而言，去货币化对应的其实是移动互联网平台经济时代以“免费”为特点的注意力经济的商业模式――即消费者的注意力才是广告商最在意的商品。在智能时代，注意力经济一定会被解构。如果我们用普惠来理解去货币化，它的确有一层智力平权，AI服务越来越便宜的优点，但驱动智能经济时代发展的全新定制化――满足个体多样化需求――的商业模式需要重新引入“付费”的概念。
第二，从“零工经济”到“灵工经济”，需要重塑对职业的定义，需要推动每个人重新思考何为职业发展，并建构相应的安全网络。在《2049：未来10000天的可能》中，我和凯利深入分析了AI与人的关系。这组关系可以用两个大的问题来解答。AI到底是会替代人类的工作，还是赋能人类的工作？AI到底会是中心化的，还是去中心化的？两组问题会推演出四种各不相同的可能：中心化的AI替代人类的工作，这很像科幻小说常见的黑色乌托邦，庞大的平台型企业因为拥有中心化的AI而控制了人类生活的方方面面；它的反面是去中心化的AI让每个人的工作都更加有效，这将是一个充满了各种可能性的世界；此外，中心化的AI赋能人类的工作，在这个世界里我们能看到巨大的效率提升；去中心化的AI替代人类的工作，在这样一个世界里，资本和劳工这一对社会中最根本的关系又将成为社会最主要的矛盾。
未来工作、职业生涯到底会如何重塑？我们已经看到AI狂飙对码农的冲击，少数AI专家会带上1亿美元金手拷，Meta在挖角时开出骇人的天价薪酬，而大多数人则面临裁员的风险。
第三，指数级增长是内生动力，还是资本催生的泡沫？指数级增长似乎适用于虚实共生的世界，但其发展本身到底是资本驱动，还是商业逻辑的驱动？我们不能脱离投资来讨论指数型组织的发展。举一个例子，曾经担任OpenAI首席科学家的苏茨克维（IlyaSutskev－er）在离开后于2024年创建了一家名为安全超级智能（SafeSuperintelli－gence）的公司，没有任何产品，仅凭苏茨克维在业内的声望（AI教父辛顿的弟子）就以50亿美元估值募集了10亿美元，可谓出道即“独角兽”。而曾经一度被资本追捧的WeWork的故事也一再提醒我们，仅凭一个好的商业故事并不能真正带来指数级的增长，以分享办公为核心的商业模式必然受到物理增长的限制。
我们要分清楚现象和本质。现象是一些企业在一定阶段能获得指数级的增长，但这种增长到底是因为好的创意，新颖的组织，超强的激励，还是因为可以有几乎不计成本的风投资金可以烧钱？指数型组织该如何定义成功？如果成功只是增长，却可以在很长一段时间内不考虑利润，为的是建立一个对手很难逾越的护城河，这样的增长是有效的吗？
