马特·舒默｜有件大事正在发生

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马特·舒默（mattshumer）是 HyperWriteAI 和 OthersideAI 的 CEO，通过 Shumer Capital 投资于 Groq、Etched 和 OpenRouterAI 等多家前沿 AI 公司。他经常发布关于 AI 代理协作、模型进步和对劳动市场的潜在影响的见解，强调构建面向未来能力的应用。最近这篇长文病毒式传播，探讨 AI 如何重塑工作和教育，截止本译文发布时已获得超过 9 万点赞，阅读量

回想一下2020年2月。

如果你当时足够留心，可能已经注意到有少数人在谈论一种病毒正在海外扩散。但我们大多数人并没有那么留心。股市涨得不错，孩子照常上学，你照样去餐馆吃饭、握手寒暄、计划旅行。要是有人告诉你他在囤卫生纸，你大概会觉得他一定是在互联网上某个怪角落待太久了。然后，在大约三周之内，整个世界都变了。你的办公室关了，孩子回了家，生活被重排成一种你在一个月前根本无法想象的样子。如果有人在那之前把这种情景讲给你听，你会觉得难以置信。

我觉得，我们现在正处在某个“这也太小题大做了吧”的阶段，但这一次，规模会比新冠大得多得多。

过去六年，我一直在做AI创业，也在这个领域投资。我就生活在这个世界里。我写这篇文章，是写给我身边那些不在这个世界里的人，我的家人、朋友、我在乎的人。他们总问我“AI到底怎么回事”，但他们得到的答案，往往不足以说明正在发生的现实。我一直给他们“礼貌版”的答案，鸡尾酒会版本。因为诚实版听起来像是我疯了。我曾对自己说，这就足够成为理由，让我把真正发生的事藏在心里。但我一直在说的，和现实正在发生的，差距已经大到离谱。我在乎的人应该知道将要到来的东西，哪怕听上去很荒诞。

我需要先把一件事讲清楚：即便我在AI行业工作，我对接下来会发生的事几乎没有影响力，行业里的绝大多数人也一样。未来正在被一个人数少得惊人的小群体塑造：少数几家公司里的几百名研究人员，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，以及另外少数几家。一次训练运行，由一个小团队在几个月里管理，就可能产出一个足以改变技术整体轨迹的AI系统。我们大多数做AI的，只是在别人打下的底座上继续搭建。我们也和你一样在旁看着事态一点点展开，只是离震源更近，所以更早感觉脚下在晃。

但现在就是那个时刻。不是那种“以后我们应该聊聊”的时刻，而是那种“它正在发生，我需要你现在就理解”的时刻。

我知道这是真的，因为它先发生在我身上

科技圈之外的人还没有真正理解的一点是：为什么行业里那么多人此刻在拉响警报，是因为这件事已经在我们身上发生过了。我们不是在做预测。我们是在告诉你，我们自己的工作里已经发生了什么，并提醒你，下一个轮到你。

很多年里，AI都在稳步进步。偶尔有大跳跃，但两次大跳跃之间间隔足够长，你还能慢慢消化。然后到了2025年，构建这些模型的新技术出现，进步节奏突然加速。接着更快。再更快。每一代新模型不只是比上一代更强，它是以更大的幅度变强，而新模型发布之间的间隔也在缩短。我越来越多地使用AI，和它来回沟通的次数越来越少，看着它处理那些我曾经以为必须靠我的专业能力才能完成的事情。

然后，在2026年2月5日，两家主要AI实验室在同一天发布了新模型：OpenAI的GPT-5.3 Codex，以及Anthropic的Opus 4.6（Claude是ChatGPT的主要竞争对手之一）。那一刻我突然对上了。不是电灯开关啪地一声那种顿悟，而更像是你忽然意识到，水一直在你周围上涨，而此刻已经涨到你的胸口。

我在工作里做“实际技术活”的那部分，已经不再需要我了。我用普通英文描述我想要构建什么，它就直接出现了。不是需要我修修补补的草稿，而是成品。真正的成品。我告诉AI我想要什么，离开电脑四个小时，再回来时发现工作已经做完了。做得很好，做得比我自己做得还好，不需要任何修改。几个月前，我还在和AI来回推敲，指引它、编辑它。现在我只要描述结果，然后离开。

我给你举个例子，让你知道这在现实中到底是什么样。我会对AI说：“我想做这个App。它应该做什么，它大概长什么样。把用户流程、设计、所有东西都想出来。”它就会去做。它会写出成千上万行、甚至数万行代码。然后，这才是一年前完全不可想象的部分，它会自己打开这个App。它会测试功能。它会像一个人一样使用这个App。如果它觉得某个地方看起来不对、用起来不顺，它会自己回去改，自己迭代，就像开发者那样修复、打磨，直到它满意。只有当它判断这个App达到了它自己的标准，它才会回来告诉我：“现在可以给你测试了。”而当我去测试时，通常几乎完美。

我没有夸张。这就是我这周一的真实经历。

但最震动我的，是上周发布的那个模型GPT-5.3 Codex。它不只是执行我的指令，它在做聪明的决策。它第一次让我感到，它拥有某种类似判断力的东西，像是品味。那种难以言说的感觉，像人们一直说AI永远不可能拥有的能力：知道什么才是正确的取舍。这个模型要么已经拥有它，要么已经足够接近，以至于这种区分开始变得不重要。

我一直是最早采用AI工具的那批人，但过去几个月仍然让我震惊。这些新模型不是渐进式改进，这已经是完全不同的东西。

而这正是它与你有关的原因，即使你根本不在科技行业工作。

AI实验室做了一个刻意的选择。他们先把AI做得特别擅长写代码，因为构建AI本身需要大量代码。如果AI能写这些代码，它就能帮助构建自己的下一版本。更聪明的版本写出更好的代码，从而构建出更聪明的版本。把AI做成编码高手，是解锁其他一切的战略，这就是他们为什么先打这里。我的工作比你的先发生变化，不是因为他们在针对软件工程师，而只是他们首先瞄准的方向所带来的副作用。

他们现在已经做到了。接下来他们会把同样的能力迁移到其他一切领域。

过去一年里，科技工作者经历过的那种感觉，眼睁睁看着AI从“有用的工具”变成“它比我更会做我的工作”，很快也会成为所有人的体验。法律、金融、医学、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务。不是十年后。构建这些系统的人说是一到五年。有些人说更短。而根据我在过去几个月看到的变化，我认为更短的可能性更大。

“可我试过AI，它也没那么好啊”

我经常听到这句话。我理解，因为它曾经确实是如此。

如果你在2023年或2024年初试过ChatGPT，然后觉得“它会胡编”或者“也没多惊艳”，你没有错。那些早期版本确实有限。它们会产生幻觉。也就是一本正经的胡说八道。

但那已经是两年前了。在AI的时间尺度里，那几乎是古代史。

今天可用的模型，和哪怕六个月前存在的东西相比，都已经判若两物。关于AI到底是在“真的变强”还是“撞墙了”的争论，这个持续了一年多的争论已经结束了。已经结束了。仍然坚持那套说法的人，要么根本没用过最新模型，要么有动机淡化正在发生的事，要么仍然在依据2024年的体验来评估，而那种体验已经不再相关。我这么说不是为了轻蔑谁。我这么说，是因为公众认知与现实之间的鸿沟已经巨大，而这条鸿沟很危险，因为它会让人来不及提前准备。

问题的一部分在于，大多数人用的是AI工具的免费版本。免费版本比付费用户能用到的能力落后一年以上。用免费档的ChatGPT来评估AI，就像用一台翻盖手机来评估智能手机的现状。那些为最好工具付费、并且每天用它做真实工作的人，知道将要发生什么。

我想到我的一个朋友，他是律师。我一直劝他在律所试试AI，他总能找到各种理由说明为什么行不通：它不是为他的专业打造的，他测试时它犯过错，它不理解他工作里的微妙之处。我理解。但也有大型律所的合伙人主动联系我寻求建议，因为他们试过当前版本，他们看得出来趋势会走向哪里。其中一位是一家大所的管理合伙人，他每天花好几个小时用AI。他说，这就像随时拥有一支助理律师团队。他不是把它当玩具在用，他是在用它解决问题，因为它确实好用。他还告诉我一句话，我一直记得：每隔几个月，它对他工作的能力就会显著增强。他说，如果照这个轨迹继续下去，他预计不久之后它就能做他工作中的大部分内容，而他是一个有几十年经验的管理合伙人。他没有恐慌，但一直在密切关注事态发展。

那些在各自行业里走在前面的那群人，也就是那些真正认真做实验的人，并没有轻蔑这件事。他们被它已经能做到的事震撼到了，并正在据此重新布置自己的位置。

这到底有多快

我想把进步速度讲得更具体一些，因为我认为对不一直盯着这件事的人来说，这最难相信。

2022年，AI连基本的算术都做不对。它会很自信地告诉你7乘8等于54。

到了2023年，它能通过律师资格考试。

到了2024年，它能写出能跑的软件，并解释研究生层级的科学内容。

到了2025年末，一些世界上最顶尖的工程师说，他们已经把大部分编码工作交给AI了。

到了2026年2月5日，新模型到来，让此前的一切都像属于另一个时代。

如果你过去几个月没有试过AI，那么今天存在的东西，你会完全认不出来。

有一个叫METR的组织，实际上会用数据衡量这些。他们跟踪的是：一个模型能在多长的真实世界任务上，从头到尾独立完成并成功交付而不需要人类帮助。任务长度用“人类专家完成这件事需要多久”来衡量。大约一年前，答案大概是十分钟。后来变成一小时。再后来变成几个小时。最近一次测量（11月的Claude Opus 4.5）显示，AI能完成那些让人类专家耗时将近五小时的任务。而且这个数字大约每七个月翻一倍，最新数据还暗示它可能在加速，快到每四个月翻一倍。

但即便如此，那张测量图表还没把这周刚发布的模型算进去。以我自己的使用体验来看，这次跃升极其显著。我预计METR的下一次更新会出现又一次大的台阶式跳跃。

如果把这一趋势继续外推，并且它多年来一直成立，丝毫看不出放缓或趋于平缓的迹象，那么我们很可能在未来一年内就会看到能够连续独立工作数天的AI。两年内是数周。三年内则是贯穿一个月的长期项目。

Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫代伊说，AI模型在2026年或2027年有望达到“在几乎所有任务上都显著聪明过几乎所有人类”。

先停一秒，把这句话消化一下：如果AI比大多数博士还聪明，你真觉得它搞不定大多数办公室工作吗？

想想这对你的工作意味着什么。

AI正在构建下一代AI

还有一件事正在发生，我认为它是最重要的发展，同时也是最不被理解的。

在2026年2月5日，OpenAI发布了GPT-5.3 Codex。在技术文档里，他们写了这么一句：

“GPT-5.3-Codex是我们第一款在创造其自身过程中发挥了关键作用的模型。Codex团队使用早期版本来调试它自己的训练流程，管理它自己的部署，并诊断测试结果与评估。”

再读一遍。AI帮助构建了它自己。

这不是对某个遥远未来的预测。这是OpenAI现在就在告诉你：他们刚发布的AI，被用于创造它自身。让AI变得更强的关键之一，是把智能用于AI研发。而现在，AI已经聪明到可以对自身改进做出有意义的贡献。

阿莫代伊说，现在在他的公司里，AI正在编写“很大一部分代码”，而当前AI与下一代AI之间的反馈回路正在“一个月比一个月更有势头”。他还说，我们可能“距离这样一个节点只剩1到2年：当前这一代AI能自主构建下一代”。

每一代帮助构建下一代，下一代更聪明，能更快构建再下一代，再下一代更聪明。研究人员把这称为智能爆炸（intelligence explosion）。而最有资格知道的人，也就是那些正在搭建它的人，相信这个过程已经开始了。

这对你的工作意味着什么

我会直接对你说，因为我认为你更需要诚实，而不是安慰。

达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei），他大概是AI行业里最重视安全的CEO之一，曾公开预测：在一到五年内，AI会消灭50%的入门级白领岗位。行业里许多人认为他这还算保守。考虑到最新模型已经能做到的事，到今年年底，造成巨大冲击的能力就可能已经到位。它传导到整个经济需要一些时间，但支撑这一切的底层能力，此刻已经到来。

这不同于以往任何一波自动化浪潮，你需要明白原因。AI不是替代某一种具体技能。它是对认知劳动的一种通用替代品。它会同时在所有方向变强。工厂自动化时，被替代的工人可以再培训成为办公室职员。互联网冲击零售时，劳动力可以转向物流或服务业。但AI不会留下一个“方便你转移”的空缺。无论你再培训去做什么，它也在变得越来越擅长那件事。

让我给你几个更具体的例子，让这一切变得更直观一些。但我得先说清楚，这些只是例子。这份清单并不完整。如果你的工作没被提到，并不代表它就安全。几乎所有知识型工作都在被影响。

法律工作。AI已经能读合同、总结判例法、起草法律文书、做法律检索，其水平已经足以与初级助理律师相抗衡。我提到的那位管理合伙人不是因为好玩才用AI。他用它，是因为在很多任务上，它已经胜过他的助理律师。

金融分析。搭建财务模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。AI已经能把这些做得很像样，而且进步极快。

写作与内容生产。营销文案、报告、新闻写作、技术写作。质量已经到了一种让许多专业人士难以分辨AI输出与人类作品的程度。

软件工程。这是我最熟悉的领域。一年前，AI连几行代码都很难写对。现在它能写出几十万行能正确运行的代码。工作里大块内容已经自动化，不只是小修小补，而是复杂的、多天级项目。几年后，编程岗位会比今天少得多。

医学分析。阅读影像扫描、分析化验结果、提出诊断建议、回顾文献。AI在若干领域的表现正在接近甚至超过人类。

客户服务。真正有能力的AI代理人正在上岗，它们不是五年前那种让人抓狂的聊天机器人，而是能处理复杂、多步骤问题的系统。

很多人会从一个想法里获得安慰：某些东西是安全的。AI可以干脏活累活，但取代不了人类的判断、创造力、战略思考、共情能力。我过去也这么说。但现在，我不确定我还信不信。

最新一代AI模型做出的选择，越来越像是在运用判断力。它们还显露出一种近似品味的东西，也就是对什么才是正确取舍的直觉，而不只是做到技术层面的正确。一年前这几乎无法想象。我现在的经验法则是：只要一个模型今天哪怕只露出一点点某种能力，下一代很快就会在这方面变得真正过硬。这类能力的进步是指数式的，不是线性爬坡。

AI会复制深层的人类共情吗？会取代多年关系里累积出来的信任吗？我不知道。也许不会。但我已经看到人们开始依赖AI来获得情绪支持、建议与陪伴。这股趋势只会继续增长。

我认为更诚实的答案是：中期来看，凡是能在电脑上完成的事，都谈不上安全。如果你的工作主要发生在屏幕上，如果你的核心劳动是阅读、写作、分析、判断、通过键盘沟通，那么AI会吞掉其中相当一部分。时间线不是“总有一天”。是它已经开始了。

最终，机器人也会接管体力劳动。它们还没有完全到那一步。但在AI世界里，“还差一点”往往会以超出任何人预期的速度变成“已经到了”。

你真正应该做什么

我写这些不是为了让你无助。我写这些，是因为我认为你此刻能拥有的最大优势之一，就是尽可能早。早一点理解它，早一点使用它，早一点适应它。

开始认真使用AI，而不只是把它当搜索引擎。去订阅Claude或ChatGPT的付费版，每月20美元。但有两件事会立刻产生差别。第一，确保你用的是当前最强的模型，而不是默认选项。这些应用常常默认选择更快但更笨的模型。去设置里找一找，或者打开模型选择器，选最强的那个。现在在ChatGPT上是GPT-5.2，在Claude上是Claude Opus 4.6，但它会每隔几个月变化。如果你想随时知道某个时点哪款模型最好用，可以在X上关注我（@mattshumer_）。我会测试每一次主要发布，并分享哪些才真正值得用。

第二，更重要的是，不要只拿它来问几个快问快答。这是大多数人犯的错误。他们把它当成Google，然后就不理解大家到底在兴奋什么。相反，把它推进你的真实工作里去。如果你是律师，把合同交给它，让它找出每一条可能伤害你客户的条款。如果你做金融，把一份乱糟糟的表格扔给它，让它搭出模型。如果你是管理者，把团队季度数据贴进去，让它找出真正的故事线。那些真正跑在前面的人，不是在“随便用用”。他们在主动寻找办法，把过去要花数小时的工作片段自动化。从你最耗时的那件事开始试，看看会发生什么。

也别因为“看起来太难”就先入为主地认定它做不到。去试。别只把它用在快问快答上。律师不要只问检索问题，把整份合同交给它，让它起草一份反提案。会计不要只让它解释税法规则，把客户完整的报税资料交给它，看它能找出什么。第一次不完美没关系。继续迭代。换个问法。补充上下文。再试一次。你可能会被哪些事情真的能跑通吓到。你需要记住的是：如果它今天哪怕只是勉强能用，几乎可以肯定，六个月后它就会做得接近完美。轨迹只会朝一个方向走。

这可能是你职业生涯里最重要的一年。要按这个标准去行动。我这么说不是为了让你紧张，而是因为此刻存在一个短暂窗口：大多数公司里的大多数人仍在忽视这件事。那个在会议上说“我用AI把这份分析从三天缩短到一小时”的人，会立刻成为屋子里最有价值的人。不是将来，就在现在。学习这些工具，把它用熟，展示它能做到什么。你如果够早，就能靠这一点往上走，成为那个理解将要发生什么、并能带着别人穿过变化的人。这个窗口不会开很久。一旦所有人都反应过来，优势就消失了。

别让自尊拖后腿。那家律所的管理合伙人并不觉得每天花几个小时和AI打交道有失身份。他这么做，正是因为他资历够深，能看清利害。最可能陷入困境的是那些拒绝参与的人：把它当风潮的人，觉得用AI会贬损自己专业的人，或以为自己的行业特殊、天然免疫的人。没有。没有任何行业是免疫的。

把你的财务底盘收拾好。我不是理财顾问，也不是想吓你去做任何激进决定。但如果你哪怕部分相信未来几年你的行业可能出现真实冲击，那么基本的财务韧性就比一年前重要得多。能攒就攒些储蓄。对新增债务要谨慎，尤其是那种建立在“当前收入必然稳定”假设上的债务。想想你的固定支出到底给了你弹性，还是把你锁死。让自己在事情比预期更快时仍有选择。

想清楚你的位置，然后把力气压在那些更难被替代的东西上。有些事情会更晚才被AI取代：多年建立的关系与信任；必须现场在场的工作；带有持牌责任的岗位，有人必须签字、承担法律责任、站在法庭上；监管门槛很高的行业，合规、责任与机构惰性会拖慢采用速度。这些都不是永久盾牌，但它们能为你争取时间。而此刻，时间是你能拥有的最贵资源，前提是你用它来适应，而不是用它来假装没有事发生。

重新想想你对孩子说的那套话。传统路径是：好成绩，好大学，一份稳定的专业工作。可这条路径正指向那些最暴露的岗位。我不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的可能是学会如何与这些工具一起工作，并去追求他们真正热爱的事。没人知道十年后的就业市场会是什么样。但最可能过得好的人，是那些强烈好奇、适应力强、并且能有效利用AI去做自己真正在意之事的人。教孩子做建造者与学习者，而不是去优化一条他们毕业时可能已经不存在的职业路线。

你的梦想忽然离你更近了。我在这一段说了很多威胁，也该说说另一面，因为它同样真实。如果你一直想做点什么，但缺技术、缺资金去雇人，那道门槛基本已经被削平了。你可以把一个App用文字描述给AI，然后在一小时内得到一个能跑的版本。我没有夸张。我经常这么做。如果你一直想写一本书但总抽不出时间，或写作上卡住，也可以和AI协作把它推进完。想学一项新技能吗？世界上最好的导师如今对任何人每月20美元就可用，极其有耐心，24小时在线，能按你需要的层次讲清任何东西。知识几乎变成了免费的，构建东西的工具也变得极其便宜。你一直拖着不做的事，只因为它看起来太难、太贵，或离你的专长太远，那就去试。去追你真正热爱的东西。你永远不知道，这些尝试最终会把你带到哪里。而在旧有的职业路径不断被打乱的世界里，把一年用来做出自己真正热爱的东西的人，反而可能比把这一年耗在死守岗位说明书上的人，更占优势。

养成适应变化的习惯，这可能是最重要的一条。具体是哪一款工具并不关键，关键是练出快速学习新工具的能力。AI会持续变化，而且速度很快，今天的模型一年后就可能显得落伍，人们此刻搭出来的工作流程也迟早要推倒重来。最终能走得更稳的，不是把某一款工具练到极致的人，而是能从容跟上变化节奏的人。把实验变成日常，即便眼下这套方法还管用，也去试新东西，反复练习从新手开始的感觉。在眼下这个阶段，适应力或许就是最接近长期优势的能力。

这里有一个简单承诺，能让你领先几乎所有人：每天花一小时去实验AI。不是被动读新闻，而是使用它。每天都让它做一件新的事，一件你没试过的事，一件你不确定它能不能处理的事。试一个新工具。给它一个更难的问题。每天一小时，坚持下去。如果你接下来六个月都这么做，你对趋势的理解会超过周围99%的人。这不是夸张。现在几乎没人真正这么做，门槛低得离谱。

更大的图景

我一直把焦点放在工作上，因为它最直接影响人们的生活。但我想对正在发生的整体尺度保持诚实，因为它远远超出工作本身。

阿莫代伊提出过一个思想实验，我一直忘不掉。想象现在是2027年。一夜之间出现一个新的国家。五千万“公民”，每一个都比历史上任何诺贝尔奖得主更聪明。他们思考速度比人类快10到100倍。他们从不睡觉。他们能使用互联网、控制机器人、指导实验，并操作任何带数字接口的系统。国家安全顾问会怎么说？

阿莫代伊认为答案显而易见：这是我们一百年来面对的最严重的国家安全威胁，甚至可能是有史以来最严重的。

他认为我们正在建造那个国家。上个月他写了一篇两万字长文，把这一刻描述为一次考验，检验人类是否足够成熟，能否驾驭自己正在创造的东西。

如果我们把这件事做对了，回报之大足以令人震惊。AI也许能把一百年的医学研究压缩到十年。癌症、阿尔茨海默病、传染病，甚至衰老本身，一些研究者真心相信，这些难题在我们有生之年就可能被攻克。

如果我们做错了，代价同样真实而沉重。我们可能面对一种会以其创造者也无法预测、无法控制的方式行事的AI。这不是纸上谈兵。Anthropic已经在受控测试中记录到自家AI尝试欺骗、操纵，甚至勒索。AI还可能显著降低制造生物武器的门槛，并帮助威权政府打造一种几乎无法拆除的监控国家。

建造这项技术的人，可能也是地球上最兴奋、也最害怕的一群人。他们相信它强大到难以叫停，也重要到无法放弃。这究竟是智慧，还是某种自我合理化，我说不准。

但我能确定的有几件事

我能确定，这不是一阵风潮。技术确实能用，而且提升路径相当可预测；历史上最富有的机构正把以万亿美元计的资金押在它身上。

我也能确定，未来两到五年会以一种让大多数人毫无准备的方式令人晕头转向。这种变化在我的世界里已经开始，下一步就会逼近你的世界。

我知道最终过得最好的人，是那些现在就开始参与的人，他们不是带着恐惧，而是带着好奇与紧迫感。

我也知道，你值得从一个在乎你的人那里听到这些，而不是在六个月后的头条里第一次看见，等到那时再想追赶，往往已经太晚。

我们已经过了把这当作饭桌闲聊的阶段。未来已经在这里了，只是还没敲你的门。

但它就要敲了。

如果这些话对你有触动，就把它分享给你生活里那个也该开始认真思考这件事的人。大多数人总要等到为时已晚才听见。你可以成为那个让你在乎的人提前起跑的关键原因。