OpenAI 刚刚发出了一份名为『The Next Era of Knowledge Work』的报告，里面详细介绍了 Codex 目前的运行情况，也提出了很多有价值的洞察：

- 先总结下 OpenAI 的核心观点：AI 不会替代知识工作者，而是让最接近问题的人获得更强的行动能力。（不是啥有新意的话术，现在大家都在这么说，不然还能说大家都要失业了吗）

- Codex 每周活跃用户已经突破 500 万。自桌面应用在 2 月推出以来，其每周活跃用户增长超过 6 倍。

- 知识工作者的采用速度现在超过开发者 3 倍以上，约占该工具用户总数的 20%。说明更广义的知识工作人群正在使用 Codex 作为工具。其中 47% 的知识工作者用户涉及工程运维，46% 涉及代码实现，41% 涉及研究。

- 大约 50% 的用户现在每天某个时点会同时运行不止一个任务，而 4 月中旬时这一比例还不到三分之一。在很短的时间内，多任务并行从少数行为变成接近半数用户都会发生的行为。

- Codex 增长最快的任务类型为：数据分析、研究、知识产品（包括报告、备忘录、合同、文档、图像、音频、视频、PDF、电子表格等）。

- 报告还特别提到，处理 PDF 和电子表格的用户增长超过 50%。说明用户正在把 Codex 用于更实际、更复杂的工作材料处理。

好了，数据和事实说完了，接下来是说报告内的一些观点：

- 报告用了一个重要的表达：strange abundance，奇怪的丰裕。现代工作者确实可以用前所未有的速度生产知识类的产品，但问题是，生产变快以后，消费、理解、校验和整合这些信息的成本并没有同步下降。人们反而花大量时间寻找上下文、协调不同版本、等待回复、在系统之间搬运信息。

- 知识工作者平均每周大约花 28% 的工作时间处理邮件，另有近 20% 的工作时间用于寻找内部信息。这意味着，接近一半的工作时间被耗在“管理信息”和“寻找人或上下文”上，而不是直接创造知识价值。

- 报告认为，今天知识工作的日常成本主要由三种摩擦构成：搜索、协调、审批与验证。信息技术只有在组织围绕它重新设计流程、技能、管理结构和工作流之后，才会产生巨大收益。

- 上面这句话是不是有点虚？可以用电力作为类比。电力刚出现时，如果工厂只是把电力当作蒸汽机的替代品，生产率并不会立刻飞跃。真正的提升出现在工厂重构布局之后：不再由一个中央动力源驱动所有机器，而是在每台机器旁边配置分布式电动机。

- 知识工作也还在等待自己的“工厂重构”。过去几代办公软件提高了知识生产的效率，但没有降低人们理解、筛选、整合和审批这些制品所需的注意力成本。AI Agent 的意义就是像分布式电动机一样，把执行能力放到每个具体问题旁边，从而重构工作流。