时间并不像你想象的那样线性。它像光滑的丝绸一样有波纹和褶皱。它会折回原点，如果你知道该看哪里，你就能在当下捕捉到未来的闪光。这就是有些人不理解有远见的人的地方：他们不需要预测未来，他们学会从时间的褶皱中抓住未来。
最近，实在有些焦虑迷茫，就看了挺多文章的，其中有两个有趣的概念，或许对我们做一些未来规划或者策略有一些帮助，这两个概念就是，知识经济和配置经济。
01 知识经济是什么？
知识经济，它起源于20世纪70年代，随着个人电脑和互联网的普及而加速发展。在这个经济体系中，知识成为了最宝贵的资源。你的知识储备，以及你将知识应用于各种情境的能力，决定了你创造经济价值的大小。
简而言之，知识经济就是以知识和信息为基础的经济体系，它强调的是个人和组织获取、处理和应用知识的能力。
02 配置经济是什么？
配置经济，这个概念有些新，是随着AI技术发展而出现的。它是指一个以资源分配和管理为核心的经济体系。在这个体系中，人们不再仅仅因为知识而受到评价，而是根据他们分配和管理资源以完成工作的能力来评价。
这意味着，我们将从“制造者”转变为“管理者”，从直接完成工作转变为学习如何分配资源——选择哪些工作需要完成，决定工作是否足够好，以及在工作不尽人意时进行编辑。
03 AI催化下的配置经济
这个转变的催化剂是AI，尤其是一些能力很强的大模型，现在甚至在不久的未来也会是一些垂直能力十分强的智能体。这些工具能够快速、准确地完成我们以前认为只有人类才能完成的任务，比如总结知识、撰写报告等。这让我们能够将这些“低层次”的思考任务外包给AI，而我们则可以专注于更高层次的任务，比如指导、编辑和决策。
我们可以预见，将有越来越多的“低层次”工作被AI接管，这不仅仅是关于提高效率，更是关于重新定义工作的本质。我们将从知识的搬运工转变为资源的配置者，从直接执行任务转变为管理和指导AI完成任务。
又或许可以说智能体的未来以来。
04 一些有意思的点
a.清晰的愿景：
无论是今天的管理者还是未来的“模型管理者”，都需要有一个清晰的工作愿景。这个愿景需要明确、具体、简洁，并根植于一个清晰的目的。一个好的愿景能够帮助AI更准确地执行任务。
b.明确的需求：
最好的管理者是知道他们想要什么，并且能够表达出来。最差的管理者则是那些说“这不是我想要的”，但当被问及“为什么”时，却无法表达问题所在。对于配置经济来说，明确的需求十分重要，大模型能够帮助人类更好地表达和提炼他们的需求，这是一个在未来可能会更加普及的技能。
c.评估能力：
每位管理者都知道，招聘是至关重要的。如果员工执行工作，那么输出的质量将直接反映他们的技能和能力。能够准确判断员工的技能并分配任务给能够执行的人，是成为优秀管理者的重要部分。未来的模型管理者也需要学习同样的技能，他们需要知道哪些AI模型适用于哪些任务，如何快速评估他们从未使用过的新模型是否足够好，以及如何将复杂的任务分解给适合每项工作的模型，以产生最高质量的工作。
d.知道何时深入细节：
优秀的管理者懂得把握介入的时机和方式。新手管理者常会走入两个极端：一方面，有些管理者会过度插手，几乎替团队成员完成了所有工作，这种做法难以持续，因为它限制了团队的自主性和成长空间；另一方面，有些管理者则完全放任，结果往往是任务完成得不尽人意，或者与团队的总体目标背道而驰。
真正出色的管理者能够识别何时需要亲自下场，何时应该放手让团队成员发挥。他们知道在项目的哪个阶段提出关键问题，何时需要跟进进度，以及何时应该信任团队，给予他们足够的自由度。他们明白，任务的完成方式不必非得按照自己的方法，只要结果符合预期，就证明了工作的成效。这种平衡的艺术，是管理者成功的关键。
Last but not least
从知识经济到配置经济的转变，并不是一蹴而就的。它将是一个渐进的过程，涉及到我们如何使用AI来增强或替代人类劳动。
尽管AI有能力取代某些任务，但由于惯性、监管、风险或品牌等原因，许多经济领域可能永远不会完全采纳AI。这种缓慢的转变对我们来说是好事，因为它给了我们时间去适应这些变化。
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