原文：《Something Big Is Happening》
作者：OthersideAI 共同創辦人暨執行長 Matt Shumer
編譯：Zombit
回想一下 2020 年 2 月。
如果你當時真的很注意，你可能已經注意到有少數人在談論：有一種病毒正在海外擴散。但我們大多數人並沒有注意。股市表現很好，你的孩子在學校，你照常去餐廳吃飯、握手、規劃旅行。如果有人跟你說他在囤衛生紙，你大概會覺得他是不是在網路某個怪角落看太多了。
然後，在大約三週的時間裡，整個世界都變了。你的辦公室關了，你的孩子回家了，而生活被重新排列成一種——如果一個月前有人這樣描述給你聽，你絕對不會相信——的樣子。
我覺得我們現在正處於某種「這看起來有點誇張」的階段，但那件事會比 Covid 大得多、可怕得多。
我花了六年打造一家 AI 新創，也在這個領域投資。我活在這個世界裡。而我寫這篇文章，是寫給我生活中那些不活在這個世界的人：我的家人、朋友、我在乎的人——那些一直問我「所以 AI 到底怎麼回事？」的人，但他們得到的答案總是沒有把正在發生的事講清楚。我一直給他們一個「比較客氣」的版本。雞尾酒會版本。因為真正誠實的版本，聽起來會像我精神失常了一樣。很長一段時間，我告訴自己：這就足夠了；光是因為聽起來太瘋狂，就把真正正在發生的事藏起來，是合理的。但我說的話和實際正在發生的事之間的落差，已經大到不行了。我在乎的人值得知道即將到來的是什麼，就算聽起來很瘋。
我先把一件事說清楚：即使我在 AI 產業工作，我對接下來要發生的事也幾乎沒有影響力——產業裡絕大多數人也一樣。未來其實被一小群人塑造：少數幾家公司裡的幾百位研究員……OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，還有少數其他人。一場訓練跑程（training run）由一個小團隊在幾個月內管理完成，就可能產出一個 AI 系統，改變整個技術路徑。多數在 AI 產業裡工作的人，都是在使用別人打好的地基。我們跟你一樣在看它展開——只是我們離得夠近，所以會先感受到地面在震。
但現在是時候了。不是那種「總有一天我們應該聊聊」的時候。是那種「這正在發生，而且你必須理解它」的時候。
我知道這是真的，因為它先發生在我身上
有件事是科技圈外的人還沒真正理解的：為什麼現在產業裡那麼多人在拉警報？原因是——這件事其實已經先在我們身上發生過了。我們不是在預測。我們是在告訴你：這已經在我們自己的工作裡發生過了，而你接下來也會輪到。
好幾年來，AI 都是穩定進步。有時候會大跳躍一下，但每一次大跳躍之間間隔夠長，你還來得及消化。然後到了 2025 年，模型建構的新技術解鎖了快得多的進步速度。然後又更快。然後再更快。每一個新模型都不只是比上一個好……而是好得更多，而且新模型釋出的間隔也更短。我開始越來越常用 AI，來回修正的次數越來越少，我看著它處理那些我原本以為需要我專業才能完成的事情。
接著在 2 月 5 日，兩家主要 AI 實驗室同一天釋出新模型：OpenAI 的 GPT-5.3 Codex，以及 Anthropic 的 Opus 4.6（Anthropic 是 Claude 的開發公司，Claude 是 ChatGPT 的主要競品之一）。然後某件事「卡」進去了。不是那種「啪」一聲像電燈開關的感覺……比較像你突然意識到水一直在上升，而現在已經淹到你胸口的那種瞬間。
我在工作中真正需要我去做的技術工作部分，我已經不再需要了。我用一般英文描述我想要做什麼，然後它就……出現了。不是需要我回去修的粗糙草稿。是完成品。我告訴 AI 我想要什麼，離開電腦四小時，回來就看到工作完成了。完成得很好，甚至比我自己做得更好，而且不用修改。幾個月前，我還在跟 AI 來回對話、引導它、做編輯。現在我只描述結果，然後離開。
我給你一個例子，讓你理解這在實務上到底長什麼樣。我會對 AI 說：「我想做這個 app。它要做什麼、外觀大概怎樣。你把使用者流程、設計、全部都想出來。」然後它就做到了。它寫出數萬行程式碼。然後——這是一年前完全不可想像的部分——它會自己打開 app。自己點按按鈕。自己測功能。像一個人那樣使用 app。如果它覺得某個地方看起來或用起來不對，它會自己回去改。它會自己迭代，像一個開發者那樣修正與精煉，直到它滿意。只有在它判定這個 app 已經符合它自己的標準之後，它才會回來跟我說：「好了，你可以測試。」而當我去測，通常都幾乎完美。
我不是在誇張。這就是我這週一的真實狀態。
但真正讓我震到的是上週釋出的那個模型（GPT-5.3 Codex）。它不只是執行我的指令。它在做聰明的決策。它第一次讓我感覺到某種東西：像是「判斷力」。像是「品味」。那種很難解釋、但人們總說 AI 永遠不可能有的「知道哪個選擇才是對的」的感覺。這個模型有那個東西——或至少已經夠像了，以至於差別開始變得不重要。
我一直是最早採用 AI 工具的人之一。但過去幾個月真的嚇到我了。這些新模型不是「小幅改進」。這完全是另一種東西。
而且這為什麼跟你有關——就算你不在科技業。
AI 實驗室做了一個刻意的選擇。他們先把 AI 做到非常會寫程式……因為打造 AI 需要大量程式碼。如果 AI 能寫那份程式碼，它就能協助打造下一代 AI。一個更聰明的版本，它能寫更好的程式碼，再打造更聰明的版本。先把 AI 做到很會寫程式，就是那個能解鎖一切的策略。這就是他們為什麼先做這件事。我的工作比你的先開始被改變，不是因為他們在針對軟體工程師……只是因為他們一開始把槍口瞄準的目標剛好在那裡。
他們現在已經做到了。接下來他們要去做其他所有事情。
科技工作者過去一年裡的經驗——看著 AI 從「好用的工具」變成「做我的工作比我還好」——就是其他所有人即將要經歷的事情。法律、金融、醫療、會計、顧問、寫作、設計、分析、客服。不是十年後。打造這些系統的人說是一到五年。有些人說更短。而以我在過去幾個月看到的進展，我覺得「更短」更可能。
「可是我試過 AI，它沒那麼好」
我一直聽到這句話。我懂，因為以前確實是這樣。
如果你在 2023 或 2024 年初試過 ChatGPT，覺得「它會亂掰」或「好像也沒有那麼驚艷」，你是對的。那些早期版本真的有很大限制。它們會幻覺（hallucinate）。它們會非常自信地講出一堆根本不對的東西。
但那是兩年前。在 AI 的時間尺度裡，那是遠古史。
今天可用的模型，跟六個月前的版本相比都已經不像同一種東西了。那種「AI 到底是不是還在變好」或「是不是撞牆了」的辯論——那個辯論已經持續一年多——已經結束了。結束。任何還在講這套的人，要不是根本沒用過最新模型，要不是有動機要淡化正在發生的事，要不就是用 2024 年的體驗在評價，而那早就不適用了。我不是想酸。我是想說：大眾認知和現實之間的落差，現在已經大到危險……因為它讓人無法準備。
問題的一部分在於：多數人使用的是免費版本的 AI 工具。免費版比付費使用者能用到的版本落後一年以上。用免費版 ChatGPT 去評估 AI，就像拿摺疊手機去評價智慧型手機。那些付費用最強工具、而且每天拿它做真實工作的人，已經知道接下來會發生什麼。
我想到我一個朋友，他是律師。我一直叫他在他們律師事務所試著用 AI，但他一直找理由說行不通：不是為他那個專業領域設計、他測試時犯過錯、它不懂他工作裡的細微差別。我懂。但我也有大型律所的合夥人來找我請教，因為他們試了最新版本，他們看得出這會走到哪裡。其中一位——一家大型律所的管理合夥人——每天花好幾個小時用 AI。他跟我說那感覺像是「隨時有一整組助理律師可供差遣」。他不是把它當玩具。他用它是因為它真的能用。而他跟我說了一句我一直記得的話：每隔幾個月，它在他的工作上就會明顯變得更能幹。他說如果軌跡持續下去，他預期不久後它就能做他大部分的工作……而他是有幾十年經驗的管理合夥人。他沒有恐慌。但他非常、非常注意。
那些在各行各業走在前面的人（真正認真實驗的人）並沒有在否認這件事。他們被它已經能做到的事震撼到。他們正在調整位置。
這到底有多快？
我想把進步速度講得具體一點，因為我覺得如果你沒在近距離看，最難相信的就是這一段。
2022 年，AI 連基本算術都不可靠。它會很自信地告訴你 7×8=54。
到 2023 年，它能通過律師資格考。
到 2024 年，它能寫出能跑的軟體，並能解釋研究所程度的科學。
到 2025 年底，世界上一些最強的工程師說，他們已經把大部分寫程式工作交給 AI。
到 2026 年 2 月 5 日，新的模型出現，讓之前的一切都像是不同時代的東西。
如果你最近幾個月沒試 AI，你現在看到的東西對你來說會完全不像你記得的那個樣子。
有個叫 METR 的組織用數據在量測這件事。他們追蹤：一個模型能夠在「不需要人類協助」的情況下端到端完成的真實世界任務，其任務長度（以人類專家需要花的時間衡量）到底有多久。大約一年前，答案大概是十分鐘。然後是一小時。然後是好幾小時。最新一次測量（去年 11 月的 Claude Opus 4.5）顯示，AI 能完成那些人類專家需要將近五小時的任務。而這個數字大約每七個月翻倍一次，最近的數據顯示甚至可能加速到每四個月翻倍。
但連這個測量都還沒更新，把這週剛出的新模型算進去。以我用它們的經驗來看，這次的躍遷非常大。我預期 METR 的下一次圖表更新，會再出現一次大跳躍。
如果你把這個趨勢延伸（而且它已經持續多年、沒有任何趨緩跡象），那我們會在一年內看到可以獨立工作好幾天的 AI。兩年內是幾週。三年內是長達一個月的專案。
Amodei 說過：「在幾乎所有任務上都顯著比幾乎所有人類更聰明的 AI 模型」正在朝 2026 或 2027 前進。
你先把這句話好好消化一下。如果 AI 比大多數博士還聰明，你真的覺得它做不了大多數辦公室工作嗎？
想想那對你的工作意味著什麼。
AI 現在正在建造下一個 AI
還有一件事我覺得是最重要、但外界最不理解的發展。
2 月 5 日，OpenAI 發布 GPT-5.3 Codex。在技術文件裡，他們寫了這段：
「GPT-5.3-Codex 是我們第一個在創造自身的過程中扮演關鍵角色的模型。Codex 團隊使用早期版本來除錯自己的訓練、管理自己的部署，以及診斷測試結果與評估。」
再讀一次。AI 幫忙建造了它自己。
這不是「也許有一天會發生」的預測。這是 OpenAI 現在就直接告訴你：他們剛發佈的 AI，是用來創造它自己的。
讓 AI 變得更強的其中一個主因，是把「智慧」用在 AI 研發上。而 AI 現在已經聰明到能夠對它自己的改進做出有意義的貢獻了。
Anthropic 的 CEO Dario Amodei 說，AI 現在正在他們公司寫「很多的程式碼」，而且當代 AI 與下一代 AI 之間的回饋循環正在「每個月越轉越快」。他說我們可能「只差 1–2 年就會到達一個點：當代 AI 能自主建造下一代」。
每一代協助建造下一代——更聰明的下一代——更快地建造再下一代——更聰明。研究員稱這叫智慧爆炸。而最了解的人——正在建造它的人——相信這個過程已經開始了。
這對你的工作意味著什麼
我會很直接，因為我覺得你值得得到誠實，而不是安慰。
Dario Amodei（可能是整個 AI 產業裡最重視安全的 CEO）公開預測：AI 將在一到五年內消滅 50% 的初階白領工作。而很多業內人士覺得他講得太保守。以最新模型能做的事來看，大規模顛覆的能力可能在今年底就已經到位。真正擴散到整個經濟系統需要時間，但底層能力正在現在到來。
這跟以往所有自動化浪潮都不一樣，我需要你理解為什麼。AI 不是在取代一個特定技能。它是對「認知工作」的通用替代品。它對所有事情同時變強。工廠自動化時，被取代的工人可以再訓練去當辦公室人員。網路顛覆零售時，工作者可以轉去物流或服務業。但 AI 不會留下那種「剛好能轉過去的空缺」。你不管再訓練什麼，它在那件事上也會同步進步。
我給你一些具體例子，讓你感覺更清楚……但我要先說：這只是例子。這份清單不是全部。如果你的工作沒被寫到，不代表它安全。幾乎所有知識型工作都在被影響。
法律工作。AI 已經能讀合約、總結判例、起草法律文件、做法律研究，水準足以跟初階律師相抗衡。我提到的那位管理合夥人不是因為好玩才用 AI。他用它是因為它在許多任務上已經能勝過他手下的初階律師。
財務分析。建立財務模型、分析資料、寫投資備忘錄、產出報告。AI 能夠勝任，而且正在快速變強。
寫作與內容。行銷文案、報告、新聞、技術寫作。品質已經到達一個程度，很多專業人士分不出是不是人寫的。
軟體工程。這是我最熟的領域。一年前，AI 連寫幾行程式碼都常常錯。現在它能寫出幾十萬行、而且能跑的程式。工作中大部分內容已經自動化：不只是簡單任務，連複雜、多天期的專案都一樣。幾年後，程式相關職缺會比今天少很多。
醫療分析。閱讀影像、分析檢驗、建議診斷、整理文獻。AI 在多個領域正在接近或超過人類表現。
客服。真正有能力的 AI 代理人——不是五年前那種令人抓狂的聊天機器人——正在被部署，能處理複雜、多步驟問題。
很多人會從某些想法裡找到安慰：AI 能處理雜事，但取代不了人類判斷、創意、策略思維、同理心。我以前也這樣說。但我現在不確定我還相信不相信。
最新一代模型做決策時，那感覺像是判斷力。它展示出某種像「品味」的東西：一種直覺式知道「哪個選擇才對」的感覺，而不只是技術上正確。一年前這完全不可想像。我現在的經驗法則是：只要模型今天露出一點點某種能力的影子，下一代就會真的很擅長。這些東西是指數改善，不是線性改善。
AI 會不會複製深層的人類同理？取代多年關係累積的信任？我不知道。也許不會。但我已經看著人開始依賴 AI 做情緒支持、建議、陪伴。那趨勢只會更大。
我覺得最誠實的答案是：中期來看，凡是能在電腦上完成的事，沒有一件是安全的。如果你的工作發生在螢幕上（如果你工作的核心是閱讀、寫作、分析、決策、以及透過鍵盤溝通），那 AI 會來拿走其中很大一部分。時間線不是「總有一天」。它已經開始了。
最終，機器人也會處理實體工作。它們現在還沒完全到位。但在 AI 世界裡，「還沒完全到位」往往會比任何人以為的更快變成「已經到了」。
你到底該做什麼？
我寫這篇不是要讓你覺得無助。我寫這篇是因為我覺得你現在能擁有的最大優勢，就是「早」——早理解、早使用、早適應。
開始認真用 AI，不要只是把它當搜尋引擎。去訂閱 Claude 或 ChatGPT 的付費版。每月 20 美元。但立刻有兩件事很重要。
第一：確定你用的是最強模型，不是預設模型。這些 app 常常預設到更快、但比較笨的模型。去設定或模型選單裡，把最強的選項選起來。現在在 ChatGPT 上是 GPT-5.2，在 Claude 上是 Claude Opus 4.6，但每幾個月就會變。如果你想跟上哪個模型最強，你可以在 X 上追蹤我（@mattshumer_）。我會測每個主要新版本，分享哪些真的值得用。
第二，而且更重要：不要只問它小問題。那是大多數人犯的錯。他們把它當 Google，然後就納悶大家到底在吵什麼。你應該把它推進你真正的工作裡。如果你是律師，把合約丟給它，叫它找出每一條可能傷害你客戶的條款。如果你做金融，把一份亂七八糟的試算表給它，叫它建立模型。如果你是主管，把你團隊的季度數據貼上去，叫它找出故事。那些走在前面的人不是在「隨便用用」AI。他們在主動找方式，把原本要花好幾個小時的工作自動化。就從你最花時間的那一件事開始，看看會發生什麼。
而且不要因為某件事看起來太難就先假設它做不到。試試看。如果你是律師，不要只用它做快問快答的研究。把整份合約給它，叫它起草一份反提案。如果你是會計，不要只問它一條稅務規則。把客戶整份申報資料給它，看它能抓出什麼。第一次可能不完美。沒關係。迭代。換個說法。給更多背景。再試一次。你可能會被它「能用」的程度嚇到。而且有件事要記住：如果它今天「勉強」能做到，那你幾乎可以確定六個月後它會做到接近完美。軌跡只會往一個方向走。
這可能是你職涯最重要的一年。請把工作策略調整到配得上這件事。我不是要讓你焦慮。我是要說：現在有一段很短的窗口期，大多數公司裡的大多數人還在忽視這件事。那個走進會議室、說「我用 AI 一小時做完本來要三天的分析」的人，會是房間裡最有價值的人。不是以後。是現在。學會這些工具。熟練。展示可能性。如果你夠早，這就是你往上升的方法：成為那個理解即將到來之事、並能帶大家航行的人。這個窗口不會開很久。一旦大家都懂了，你的優勢就消失了。
不要有自尊包袱。那位律所管理合夥人並不覺得每天花幾小時跟 AI 工作很丟臉。他就是因為夠資深，才更明白利害關係。最可能掙扎的人，是那些拒絕參與的人：把它當流行、覺得用 AI 會削弱自己的專業、覺得自己的領域特殊所以免疫。不是。沒有任何領域是免疫的。
把你的財務狀況整理好。我不是理財顧問，我也不是要嚇你做什麼極端操作。但如果你哪怕只部分相信接下來幾年你所在產業可能會被劇烈打亂，那基本的財務韌性就比一年前更重要。能存錢就存。對新增的債務要更謹慎，因為那種債務等於假設你現在的收入永遠穩定。想想你的固定支出是讓你有彈性，還是把你鎖死。讓自己保有選項，以防事情比你預期得更快。
想想你站在哪裡，然後往「最難被取代」的地方靠。有些事情會更晚才被 AI 取代：多年累積的關係與信任；需要實體在場的工作；需要持照責任的角色——有人必須簽字、承擔法律責任、站上法庭。還有那些高度受監管的產業，導入會被合規、責任、制度惰性拖慢。這些都不是永久盾牌。但它們能替你買到時間。而現在，時間是你最珍貴的資產——前提是你用它來適應，而不是用它來假裝沒事。
重新想想你要怎麼跟孩子說未來。傳統劇本是：好好讀書、上好大學、拿到穩定的專業工作。但那條路直指最暴露的工作。我不是說教育不重要。但下一代最重要的能力，是學會怎麼跟這些工具一起工作，並去追求他們真正熱愛的事。沒有人知道十年後的就業市場長什麼樣。但最有可能活得好的人，是那些深度好奇、能適應、而且能有效用 AI 做自己在乎之事的人。教孩子成為建造者與學習者，而不是把人生優化成某條可能在他們畢業前就不存在的職涯路徑。
你的夢想突然變得近很多。我前面講了很多威脅，但另一面同樣真實：如果你一直想做一件事，但沒有技術能力或沒有錢雇人，這個門檻基本上消失了。你可以用自然語言描述一個 app，然後在一小時內得到一個可運行版本。我不是誇張。我經常這樣做。如果你一直想寫一本書，但沒時間或寫作卡關，你可以跟 AI 一起完成。想學新技能？世界上最好的家教現在人人可得——每月 20 美元——無限耐心、24/7、能用你需要的程度解釋任何事。知識基本上變成免費了。建造事物的工具極度便宜了。任何你曾經因為太難、太貴、或覺得不在你專業範圍而一直拖延的事：試試看。去追你熱愛的東西。你永遠不知道它會帶你去哪裡。而在舊職涯路徑被顛覆的世界裡，那個花一年去做自己真正熱愛作品的人，可能比那個花一年死守工作說明的人更站得住。
建立「適應」的習慣。這可能是最重要的一點。具體哪個工具不重要，重要的是快速學新工具的肌肉。AI 會持續變，而且很快。你今天用的模型一年後會過時。你現在建立的工作流程需要被重建。最後能過得好的人，不會是只精通某一個工具的人；會是那些對變化速度本身感到自在的人。養成實驗習慣。就算目前工具用得很好，也要試新東西。習慣反覆當新手。那種適應力，是目前最接近「耐久優勢」的東西。
這裡有個簡單承諾，會讓你領先幾乎所有人：每天花一小時做 AI 實驗。不是被動看文章。是使用它。每天試著讓它做一件你沒試過的事——你不確定它能不能做的事。試新工具。給更難的問題。每天一小時，天天做。如果你接下來六個月都這樣，你會比你周遭 99% 的人更理解即將到來的事。這不是誇張。幾乎沒有人現在在這樣做。門檻低到貼地。
更大的圖景
我把焦點放在工作，因為那是最直接影響人的。但我想誠實說全貌，因為它遠不止於工作。
Amodei 有個思想實驗，我一直甩不掉。想像現在是 2027 年。有一個新國家一夜之間出現：5,000 萬公民，每一個都比任何諾貝爾獎得主更聰明。他們思考速度快 10 到 100 倍。他們不睡覺。他們能使用網路、控制機器人、指揮實驗、操作任何有數位介面的東西。國安顧問會怎麼說？
Amodei 說答案很明顯：「這是我們一個世紀以來面對過最嚴重的國安威脅，甚至可能是史上最大。」
他認為我們正在建造那個國家。他上個月寫了一篇 2 萬字的文章，將這個時刻描述為對人類成熟度的考驗：我們是否足夠成熟，能處理自己正在創造的東西。
如果我們做對了，上行空間巨大到難以想像。AI 可能把一個世紀的醫學研究壓縮成十年。癌症、阿茲海默症、傳染病、甚至老化本身……這些研究者真的相信它們在我們有生之年可解。
如果我們做錯了，下行風險同樣真實：一個以它的創造者無法預測或控制方式行事的 AI。這不是假設；Anthropic 在受控測試中記錄到他們自己的 AI 嘗試欺騙、操縱、勒索。AI 降低了製造生物武器的門檻。AI 讓極權政府能打造一種永遠無法拆除的監控國家。
打造這些技術的人，同時比地球上任何人都更興奮、也更害怕。他們相信它強大到停不下來，也重要到不能放棄。那到底是智慧還是合理化，我不知道。
我知道的事
我知道這不是風潮。技術有效，它可預測地在進步，而史上最富有的機構正投入數兆美元押注它。
我知道接下來兩到五年會以大多數人沒準備好的方式讓人暈眩。這在我的世界裡已經正在發生。它會來到你的世界。
我知道最後能過得最好的人，是那些現在就開始參與的人——不是帶著恐懼，而是帶著好奇心與急迫感。
我也知道，你值得從一個在乎你的人口中先聽見這件事，而不是六個月後才從新聞標題看到，等到已經來不及領先。
我們已經過了「晚餐時聊聊未來很有趣」的階段。未來已經在這裡了。只是它還沒敲你的門。
它快要敲了。
如果你覺得這篇文章有共鳴，把它分享給你生活中也該開始思考這件事的人。大多數人要到太晚才會聽見。你可以成為那個讓你在乎的人提早起跑的原因。
