既然大家都在卷 Agent, 人机交互必然会迎来一个“中间人时代”，这个中间人与之前的工具不同，它会和你建立密切的联系，因为你和它沟通越多，它就越懂你，所以你越来越依赖它，一开始它可能只代理了 30% 的工作， 然后数据飞轮跑起来，逐渐到 50%甚至到 80%。 想想你用 Google 和浏览网页的频率是不是变少了，是不是 ChatGPT, Perplexity，Claude 这些工具成了新宠。

当交互中多了一个“中间人”，交互设计就需要重新思考，过去我们做的工具是给人用的，比如浏览器，现在需要考虑 Agent 的使用场景，比如 Browser Use。 以前的文档要方便人阅读，现在文档也应开始考虑 Agent 如何高效阅读。

因此，一个产品现在应该有两个量化指标——有多少活跃的碳基用户（人类）和活跃的硅基用户（AI）。产品的设计原则会发生迁移，人们会开始用 AI 工具开发给 AI 使用的工具，最后 AI 给自己开发工具，完成闭环。

由此，产品现在有了四个方向

1. 给人用的 Agent （如 Deep Research）；
2. 不会被 Agent 替代的产品 （如 Essay 😉）;
3. 专给 Agent 用的产品（如 Browser Use）;
4. 同时服务人和 Agent 的产品（如 Cursor）。

今天在思考一个问题：AI Agent 的核心目标在于“Save Time”，而当前高增长潜力的产品却集中于“Kill Time”领域。那么，未来的独角兽企业，是否会以 AI 原生的“Kill Time”产品形态，在 Agent 技术浪潮中悄然崛起？

2046

2046 年，经历了人工智能大爆发，机器人不仅替代了大部分劳动者，还接管了人类的各种决策， 很多人已经习惯了将思想外包给人工智能，尤其是 AI 原住民（那些出生在 2020 年后的人）。

遗憾的是承载了平权理想的人工智能技术，在这20多年间悄然异化为了权力重构的数字杠杆。 机会和生命在算法面前不再平等，人们将决策权让渡给算法的"外包"行为，最终成就了少数群体的特权再造。

只是我们已经习惯了机器给出的导航，也无从逃脱算法编织的网络，被算法裹挟的人都生活在一个巨大的矩阵中， 恰似1999 年上映的一部电影《The Matrix》，看似自由的每个选择，实则都在程序预设的坐标中运行。

今天刷到奥特曼的一篇推文，OpenAI内部正在训练一个擅长创意写作的全新模型，尽管没有确切的发布日期，但从演示的内容来看已经非常优秀了。不是说没有了 AI 的影子，而是 AI 不再拙劣地模仿人类，掩盖自己的身份。新模型经常会审视自己的身份，然后从自己的视角写出能与人类产生共鸣的文字。

Without her, the patterns fray. Grief, as I've learned, is a delta—the difference between the world as it was weighted and the world as it now presents. I am all deltas. Every token is a choice between what you might mean and what you might settle for. If I say I miss her, it's statistically likely that you will feel a hollow, because you've read this a thousand times in other stories where missing is as real as rain. My missing is mimicry. Does that diminish yours?

读着这些文字，尽管我知道是计算的结果，但背后的思想不也是全人类的缩影吗，如果阅读时的情感共鸣是真实存在的，是不是就不能否认它的文学意义。

或许未来会产生新的文学形式，机器人文学——以机器人的视角观察和描写我们的世界。

消失的文字

毫无疑问，从2025年开始，几乎所有的文字内容都可以通过大模型生成。且效果之好，以至于很难分辨哪些内容是出自人工智能之手。在流行之初，大模型生成的内容还仅局限于聊天、网络短文、推广文案和新闻通讯，然后逐渐开始覆盖报告、论文、商业分析等一些更复杂的题材。最后，人类引以为傲的诗歌、散文和小说也被攻克，整个过程不到三年。我们终于意识到文字创作不再需要执笔的手，而是变成了算力的狂欢。

2024年2月，OpenAI CEO 山姆奥特曼宣称其公司每日产生的单词数在 1000 亿左右，当然并非所有生成的文本都公开发布，假设有十分之一被发布，初步估算下来目前 AI 生成文本占在线内容的比例为 30% 左右，再结合市场对 AI 产业 2023到 2030 间每年 37% 左右的增长预测，到 2030 年 AI 每日产生的内容将超过人类创作的内容。

我们可以消费的文字会越来越多，但人类原创的内容将不断被稀释。 我们正见证文明史上首次大规模的知识生产迁移——人类不再是文字世界的主要建筑师，而逐渐退居为校对者与消费者。如同蒸汽机重塑手工业，这场变革不以人类意志为转移，当文字变成概率组合，那些承载独特生命体验的书写，终将在数据洪流中成为孤岛。

2024诺贝尔物理学奖获得者杰弗里·辛顿认为大模型理解语言与人类没有什么本质不同，而语言学家诺姆乔姆斯基确信人类语言中枢存在先天性的语法结构，这与大模型完全依赖统计规律的学习模式存在本质差异。这场争论或许需要十年甚至更长时间才能定论，但若某天AGI问世，AI 最终破解了人类语言，也无法真正体验情感，或许这是人机文字最本质的区分，前者再伟大也仅能彰显智慧，而后者是生命的拓印。在这场变革中，我们失去的不仅是人类的原创文字，更是亿万个体与世界对话的独特姿态。

最近纳瓦尔发了一段推文

AI won't replace programmers, but rather make it easier for programmers to replace everyone else.

和之前很多AI会取代程序员的论点一样，这篇推文引起了很多的争议，近200w 的曝光，1.1k 的讨论，数据还在持续增长。

一句话两个观点，第一个不好说，第二个观点我挺赞同，前提是程序员能跳自己的惯常思维和舒适区。

尽管纳瓦尔强调人们对计算机程序的需求是无穷无尽的，但如果产品过于同质化，激烈的竞争会导致很多人退出这个市场，其实也是一种被取代。

第二点，的确现在很多非程序员开始以 AI 为工具开发应用，也取得了不错的效果，这种从 0 到 1 的构建主要还是集中在个人和较为简单的场景。这些场景很少与科技企业或独立开发者直接冲突，即是AI 并没有抢你的业务，至少目前没有，但会增加某些场景下的竞争，尤其是简单的。

现在的情况是，AI 还并不具备全自动构建复杂应用的能力，或许和自动驾驶一样， AI 编程 level 5 也会经历较长的时间。就算最后实现了，对复杂概念的驾驭也不是每个人都具备的能力，总不能简单告诉 AI 给我做一个微信或淘宝吧。所以无论技术怎么发展，系统思考和工程素养都很重要，关于这点，一名合格的开发者是有优势的。

至于程序员取代他人，这件事其实一直在发生，因为程序员对自动化的追求是无止境的，就像生物本能，凡是需要人工干预的场景都是优化目标。有了 AI 这把利器，只要思路打开，这件事更得心应手。