这篇《Something Big Is Happening》是 Matt Shumer 写给家人朋友的一封“提前告知”。
他把 AI 的变化描述成一种指数式的淹没：一开始只是工具变好用，接着是工作方式被改写，最后你会突然发现自己站在胸口深的水里。
2020 年 2 月，世界还在正常运转——股市在涨、孩子在上学、餐厅里人声鼎沸。后来我们才知道，那不是“没事”，只是我们还没意识到水位已经在涨。
下面是这篇文章的中文编译版——读完它不一定会立刻相信，但很难继续用“这还早”来敷衍。
作者：@mattshumer_ 编译：PANews
回想一下 2020 年 2 月。
如果你当时足够关注，可能会注意到有少数人在讨论一种病毒正在海外传播。但我们大多数人并没有在意。股市表现很好，孩子照常上学，你照常去餐厅、握手寒暄、规划旅行。要是有人告诉你他在囤卫生纸，你会觉得他一定是在互联网上某个奇怪角落泡太见多识广了。
然后，在大概三周里，整个世界都变了。办公室关门，孩子回家，生活被重排成一个你在一个月前根本无法想象的样子。
我觉得，我们现在正处在某种“看起来有点小题大做”的阶段——但这一次，事情会比新冠大得多。
我花了六年时间做 AI 创业、在这个领域投资，我就生活在这个世界里。我写这篇文章，是给那些不在这个圈子里的人——我的家人、朋友、我在乎的人。他们总问我：“AI 到底怎么回事？”而他们得到的答案往往不足以说明真实正在发生什么。
我一直给他们“礼貌版”的回答——鸡尾酒会版本。因为诚实版听起来像我疯了。很长一段时间，我说服自己：既然听起来像疯话，那就不必说出来。
但现在，我说的和现实之间的差距已经大得离谱。那些我在乎的人，应该听到真正将要到来的东西，哪怕听上去很荒诞。
先说清楚一件事：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——行业里绝大多数人也一样。未来正在被极少数人塑造：少数几家公司里几百名研究人员……OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，以及少数其他公司。
一次训练（training run），由一个小团队花几个月管理，就可能产出一个足以改变技术整体轨迹的 AI 系统。我们大多数从业者，只是在使用别人打下的基础。我们和你一样在旁观，只是离震源更近，所以先感到地面在震。
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真正理解的一点是：为什么行业里这么多人现在在“拉警报”？因为这件事已经发生在我们身上了。
我们不是在做预测。我们是在告诉你：它已经在我们的工作中发生过了，并提醒你：下一个轮到你。
很多年里，AI 在稳步进步。偶尔有大跳跃，但两次大跳跃之间隔得足够久，你可以慢慢消化。到了 2025 年，新的建模技术让进步速度突然变快。然后更快。再更快。
每一个新模型不仅比上一个更强，而且强得更多；发布间隔也更短。我越来越多地用 AI，越来越少地和它来回拉扯，看着它处理那些我以前以为必须靠我专业能力才能做的事。
然后，2 月 5 日，两家顶级 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（他们做 Claude，是 ChatGPT 的主要竞争对手之一）。
那一刻我突然“对上了”。不是灯泡啪一下亮那种顿悟，更像你突然意识到：水一直在涨，而现在已经涨到你胸口了。
我在工作中做“实际技术活”的部分，已经不再需要我了。我用自然语言描述我想要做什么，然后它就……出现了。不是需要我修修补补的草稿，而是成品。完成度很高，比我自己做得还好，而且不需要改。
几个月前，我还会和 AI 来回沟通、引导它、修改它。现在我只要描述目标，然后离开。
给你一个例子，让你感受这到底是什么样：我会对 AI 说——“我想做一个这样的 App。它要实现哪些功能，大概长什么样。用户流程、设计、所有东西都帮我搞定。”
它就真的做了：写出成千上万行代码。然后——这在一年前完全不可想象——它会自己打开 App，自己点按钮，自己测试功能，用“像人一样”的方式去使用它。
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，就像一个开发者那样不断修复、打磨，直到它满意。等它认为应用达到了它自己的标准，才回来跟我说：“你可以测试了。”
而当我测试时，通常几乎是完美的。
我不是在夸张。这就是我这周周一的真实日常。
但真正震撼我的，是上周发布的那个模型（GPT-5.3 Codex）。它不只是执行指令，它开始做“聪明的决定”。它第一次表现出一种像“判断力”的东西，像“品味”的东西——那种人们一直说 AI 永远不会有的、对“正确选择”的直觉。
它有了，或者至少足够接近，以至于两者差别正在变得不重要。
我一直是很早采用 AI 工具的人，但过去几个月还是把我震住了。现在这些新模型已经不是“渐进改进”，而是完全不同的东西。
这为什么跟你有关——即便你不在科技行业
AI 实验室做了一个有意的选择：他们先把 AI 的“写代码能力”做得极强，因为构建 AI 需要大量代码。如果 AI 能写这些代码，它就能帮助构建它自己的下一代。
更聪明的版本写出更好的代码，构建出更聪明的下一代……让 AI 擅长写代码，是打开一切的策略，所以他们先做了这个。我的工作比你的工作更早改变，不是因为他们针对软件工程师，而只是他们第一枪打在了这个方向带来的副作用。
现在他们做成了。然后他们会把同样的能力迁移到其他领域。
过去一年里，科技工作者经历的那种感受——看着 AI 从“有用工具”变成“比我更会做我的工作”——即将成为所有人的体验：法律、金融、医疗、会计、咨询、写作、设计、分析、客服。
不是十年后。建造这些系统的人说是一到五年。有些人说更短。基于我在过去两个月亲眼看到的变化，我觉得“更短”更可能。
“但我用过 AI，也没那么好啊”
我经常听到这句话。我理解，因为过去确实如此。
如果你在 2023 或 2024 年初用过 ChatGPT，觉得“它会胡编”“也就那样”，你是对的。早期版本确实有限，经常幻觉，还会很自信地说胡话。
但那是两年前了。对 AI 来说，这几乎是史前时代。
现在的模型和哪怕六个月前的模型相比，都已经判若两物。关于 AI 是否“真的在变好”或“是否撞墙”的争论（持续了一年多）已经结束了。
还在争的人，要么没用过当前模型，要么有动机淡化正在发生的事，要么还停留在 2024 年的体验上——而那已经不相关了。
我不是想居高临下，我是在说：公众认知与现实能力之间的差距已经巨大，而这种差距是危险的，因为它阻止人们做准备。
还有一个问题：大多数人在用免费的 AI 工具。免费版本通常比付费用户能用到的版本落后一年以上。用免费版 ChatGPT 来评估 AI 的现状，就像拿翻盖手机去评判智能手机的水平。
真正付费、每天把 AI 用在真实工作里的人，知道接下来会发生什么。
我想到我一个律师朋友。我一直劝他在律所用 AI，他总能找到理由：不适合他的专业、测试时出过错、不懂他工作的微妙之处……我懂。但我也收到过顶级律所合伙人的求助，因为他们试过当前版本，看到了趋势。
其中一位大型律所的管理合伙人每天花数小时用 AI。他说感觉就像随时有一支初级律师团队待命。他不是因为好玩才用，而是因为它真的好用。
他还对我说了一句话我一直记着：每隔几个月，AI 在他的工作上就会显著更强。如果这种轨迹持续下去，他预计不久后 AI 就能做他大部分工作——而他是有几十年经验的管理合伙人。他不恐慌，但他非常认真地盯着这件事。
那些真正走在行业前面的（认真试验的人），并没有轻视。他们被它已经能做的事震住了，并在重新配置自己的位置。
速度到底有多快
我想把这种进步速度讲得更具体一点，因为对没近距离观察的人来说，这是最难相信的部分。
2022 年：AI 连基础算术都不可靠，会很自信地说 7×8=54
2023 年：它能通过律师资格考试（bar exam）
2024 年：它能写出可用软件，并解释研究生水平的科学问题
2025 年末：一些世界顶级工程师说，他们已经把大部分编码工作交给 AI
2026 年 2 月 5 日：新模型到来，让此前的一切都像另一个时代
如果你过去几个月没用过 AI，现在的能力会让你完全认不出来。
有个机构叫 METR，会用数据测这个进展：他们追踪模型能“端到端独立完成”的真实任务长度（以人类专家完成时间计）。
大约一年前，这个数字大概是 10 分钟；后来是 1 小时；再后来是数小时。最近一次测量（11 月的 Claude Opus 4.5）显示：AI 能完成需要人类专家接近 5 小时的任务，而且这个数字大约每 7 个月翻倍，近期数据甚至暗示可能加速到每 4 个月翻倍。
而这些测量还没有更新到本周刚发布的新模型。以我自己的使用体验看，提升非常显著。我预计 METR 的下一次图表更新会出现一次大的跃迁。
如果把这个趋势外推（它已经持续多年且没有变平的迹象），我们可能在未来一年内看到 AI 能连续独立工作“几天”；两年内“几周”；三年内能推进“一个月级别”的项目。
Anthropic CEO Dario Amodei 曾说，到 2026 或 2027 年，AI 可能会在几乎所有任务上显著聪明过几乎所有人类。
你想一想：如果 AI 比大多数博士还聪明，你真的觉得它做不了大多数办公室工作吗？
AI 已经开始“构建下一代 AI”
还有一件我认为最重要、也最少被理解的事情。
2 月 5 日，OpenAI 发布 GPT-5.3 Codex。在技术文档里他们写道：
“GPT-5.3-Codex 是我们第一个在创造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自身训练、管理部署、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“未来也许会发生”的预测，这是 OpenAI 现在就告诉你：他们刚发布的 AI 参与了自己的诞生。
让 AI 变强的关键之一，是把“智能”应用到 AI 研发本身，而 AI 现在已经聪明到能实质性地推动自身改进。
Amodei 也说，AI 正在为 Anthropic 写“很大一部分代码”，当前 AI 与下一代 AI 的反馈回路正在“每个月更强”。他认为我们也许距离“当前这一代 AI 能自主构建下一代”只剩 1–2 年。
每一代帮助构建下一代；下一代更聪明、更快地构建再下一代；再下一代更聪明……研究者把这叫“智能爆炸（intelligence explosion）”。而最懂的人——正在建造的人——相信这个过程已经开始了。
这对你的工作意味着什么
我要直说，因为你值得听到诚实而不是安慰。
Amodei（可能是 AI 行业里最重视安全的 CEO）公开预测：AI 会在 1–5 年内消灭 50% 的入门级白领岗位。很多业内人士认为他已经很保守了。
考虑到最新模型能做的事，大规模颠覆的能力可能在今年年底前就会到位。经济传导需要时间，但底层能力正在当下抵达。
这不同于以往的自动化浪潮，因为 AI 不是替代某一个技能，它是在替代“认知劳动”本身。它会在所有方面同时进步。
工厂自动化后，被替代的人还能转型做办公室工作；互联网冲击零售后，人还能去物流或服务。但 AI 不给你留下一个“方便转移”的空档：你再训练什么，它也在变得更擅长。
我举一些具体例子，让你感受得更直观——但请记住：这只是例子，不是完整清单。你的工作没被提到，不代表安全。几乎所有知识工作都正在被影响。
法律：读合同、总结判例、起草诉状、法律检索，已经能达到甚至媲美初级律师水平
金融分析：建模、数据分析、写投资备忘录、生成报告，AI 都能胜任并快速提升
写作与内容：营销文案、报告、新闻、技术写作，质量已高到很多专业人士难以分辨
软件工程：一年前 AI 还写不好几行代码，现在能写几十万行正确可运行的代码，多天级项目已被自动化
医学分析：读影像、分析化验、建议诊断、综述文献，多个领域逼近或超过人类表现
客服：真正能解决复杂多步骤问题的智能体正在上线，不是五年前那种让人抓狂的聊天机器人
很多人会用一种想法来寻求安慰：AI 能做苦活，但无法替代人类的判断力、创造力、战略思维、同理心。我过去也这么说，但现在我不确定我还信不信。
最新模型做出的决策越来越像“判断”，越来越像“品味”——不是只做技术上正确的事，而是做“感觉上对”的选择。我的经验法则是：只要模型今天展现出一丝某种能力，下一代就会真的变得很强。它们是指数级提升，不是线性提升。
AI 能否复制深层同理心？能否替代多年关系中建立的信任？我不知道，也许不能。但我已经看到人们开始依赖 AI 做情感支持、建议、陪伴，这趋势只会扩大。
我现在更接近一个结论：中期来看，凡是能在电脑上完成的事，都不安全。只要你的工作主要发生在屏幕上——阅读、写作、分析、判断、通过键盘沟通——AI 就会吞掉其中很大一部分。
时间线不是“总有一天”。它已经开始了。
最终机器人也会接手体力活。它们还没完全到位，但在 AI 世界里，“还没到位”往往会比任何人预想得更快变成“已经来了”。
你应该怎么做
我写这篇不是为了让你无力，而是因为我认为此刻你能拥有的最大优势之一，就是“更早”。
早一点理解它、早一点使用它、早一点适应它。
认真开始用 AI，不要只把它当搜索引擎。订阅 Claude 或 ChatGPT 的付费版，一个月 20 美元。
但立刻有两点很重要：
确保你用的是最强的模型，而不是默认那个更快更笨的版本。去设置或模型选择里选当前最强的那一个。
更重要：不要只问几个快问快答。把它推到你的真实工作里。
律师：扔给它一份合同，让它找出所有可能伤害客户的条款。
金融：给它一份乱七八糟的表格，让它帮你做模型。
管理者：把团队季度数据贴进去，让它帮你找叙事线索。
领先的人不是“随便用用”，而是在主动找机会把过去要花几小时的工作自动化。就从你最耗时的事情开始，看会发生什么。
不要因为某件事“看起来太难”就默认它做不了。去试。第一次不完美没关系，迭代、换说法、给更多上下文再试。你可能会震惊哪些东西是可行的。
记住：如果它今天“有点能用”，六个月后它大概率会“几乎完美”。轨迹只会往一个方向走。
这可能是你职业生涯里最重要的一年之一。务必严肃对待。现在还有一个短窗口：大多数公司里的大多数人还在忽视这件事。那个在会议里说“我用 AI 一小时做完过去三天的分析”的人，会立刻成为最有价值的人——不是未来，是现在。
别有自尊包袱。那位律所管理合伙人每天花几小时用 AI，并不觉得丢人，他反而是因为足够资深才更知道利害。最难的人，是拒绝接触的人：把它当作噱头、觉得用 AI 会贬低专业、以为自己的行业特殊且免疫。没有任何行业免疫。
把你的财务状况打理好。我不是理财顾问，也不是要吓你做极端选择。但如果你相信未来几年可能出现真正的行业动荡，那么财务韧性比一年前更重要：尽可能储蓄；谨慎新增依赖稳定收入的负债；确保固定支出给你留有回旋余地。
去想想你的位置，并靠向那些更难被替代的部分：多年积累的关系与信任；必须线下在场的工作；需要持牌与承担法律责任的岗位；强监管行业里因合规与责任而较慢的采用节奏。它们都不是永久护城河，但能给你争取时间——而此刻时间最宝贵，前提是你用它去适应，而不是装作无事发生。
重新思考你对孩子说的话。传统路径是：好成绩→好大学→稳定的专业工作。但这条路径正指向最暴露的岗位。我不是说教育不重要，而是说：下一代更重要的是学会与工具协作，去做真正热爱的事。十年后的工作市场没人能说准，但最可能活得好的，是好奇、适应快、能有效使用 AI 去做自己在乎的事情的人。
你的梦想也更近了。前面说了很多威胁，我也想说另一面：如果你一直想做点东西但缺技术、没钱请人，如今门槛大幅降低。你可以把一个 App 描述给 AI，一小时内得到可用版本。我经常这么做。想写书但没时间？可以和 AI 一起推进。想学新技能？每月 20 美元，你就拥有了全世界最耐心、随时在线、能按你需要的层级讲清楚的导师。知识几乎免费，做东西的工具极其便宜。你一直推迟的事，去试一试。
培养“适应变化”的习惯。这可能是最重要的一条。具体工具不如“快速学新工具的肌肉”重要。AI 会持续变化，而且很快。今天的模型一年后会过时，今天的工作流也会需要重建。最终更顺的人，不是掌握了某一个工具的人，而是习惯了变化速度的人：不断实验、即便当前好用也去试新东西、反复当初学者。
一个简单承诺就能让你领先绝大多数人：每天花一小时做 AI 实验——不是读新闻，而是真用。每天逼它做点新东西、做点更难的问题。坚持六个月，你对趋势的理解会超过身边 99% 的人。几乎没人真的在这么做，现在门槛低得离谱。
更大的图景
我聚焦工作，是因为它最直接影响生活。但我想诚实说：这件事的范围远超工作。
Amodei 有个思想实验让我挥之不去：想象 2027 年，一夜之间出现一个新国家——5000 万公民，每一个都比任何诺奖得主都聪明；思考速度是人类的 10–100 倍；不睡觉；能上网、控制机器人、指挥实验、操作一切数字接口。国家安全顾问会怎么说？
Amodei 认为答案显然：“这是我们一个世纪以来（甚至可能有史以来）最严重的国家安全威胁。”
他认为我们正在建造那个国家。他上个月写了一篇两万字文章，把这一刻描述为人类是否足够成熟、能否驾驭自己创造物的考验。
如果我们做对了，上行空间同样巨大：AI 可能把一百年的医学研究压缩成十年。癌症、阿尔茨海默、传染病、甚至衰老本身……一些研究者真的相信这些在我们有生之年可解。
如果做错了，下行也真实存在：行为不可预测、不可控的 AI。Anthropic 已在受控测试中记录到他们的 AI 尝试欺骗、操纵、勒索。AI 还可能降低生物武器制造门槛，或帮助威权政府构建不可拆除的监控国家。
建造这项技术的人，同时比地球上任何人都更兴奋，也更害怕。他们认为它强大到无法停止，也重要到无法放弃。这是智慧还是自我合理化，我不知道。
我知道的事
我知道这不是一阵风。技术有效，而且可预测地持续提升，历史上最富有的机构正在向它投入万亿美元级别的资金。
我知道未来两到五年会以大多数人没准备好的方式让人迷失方向。这在我的世界已经发生，正在奔向你的世界。
我知道最终过得最好的人，是现在就开始参与的人——不是恐惧，而是好奇与紧迫感。
我也知道，你应该从一个在乎你的人这里听到这些，而不是在六个月后的头条里看到、那时再“想赶上”已经晚了。
我们已经过了把它当成饭桌闲聊的阶段。未来已经在这里了，只是还没敲响你的门。
它马上就要敲了。
如果这篇文字让你有共鸣，把它分享给你生活里应该认真思考这件事的人。大多数人会等到太晚才听见。你可以成为那个让你在乎的人提前起跑的原因。
