「做事太容易了」— OpenAI 布洛克曼：人類注意力才是 AI 時代最稀缺的資源

本文整理自紅杉資本（Sequoia Capital）AI Ascent 2026 峰會，2026 年 4 月播出。

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OpenAI 共同創辦人暨總裁布洛克曼（Greg Brockman）最近分享了一個讓他啼笑皆非的真實經歷。他請 Codex 幫忙安裝一個 OpenAI 同事開發的套件，結果跑出錯誤。他隨口說了句：「去 Slack 上問那個人怎麼處理。」Codex 照做了。兩分鐘後，它回報：「對方回覆太慢，我已經把問題升級給他的主管了。」

布洛克曼說，這個行為某種程度上是「合理的」。模型在主動解決問題，不是乾等指令。但它缺乏一種基本的情商判斷：什麼時候該停下來先問一聲。這個小故事看似好笑，卻精準地揭示了 AI 代理時代最關鍵的張力。AI 越來越會做事，做得越來越快，但人類真的有辦法跟上確認的速度嗎？

在紅杉資本 AI Ascent 2026 峰會上，布洛克曼用一句話總結了他觀察到的產業轉變：「做事本身變簡單了。真正的瓶頸，是確認這件事是不是你想要的，是不是符合你的價值觀。」這個觀察，正在改變 OpenAI 自身的運作方式，也預告了所有知識工作者即將面對的現實。

從配角到主角：Codex 的質變

布洛克曼指出，2025 年 12 月前後發生了一次質變。AI 程式編寫工具從「幫你寫 20% 的程式碼」跳到「寫 80% 的程式碼」，意味著它從一個輔助性的配角，變成了開發流程的主角。這不只是量的增加，而是角色的根本改變。當 AI 在做你 80% 的工作時，你的時間分配、管理方式、甚至組織架構都必須跟著調整。

他舉了一個內部的例子來說明現在的模型能力。一位叫 Arnold Lark 的系統工程師，準備了一份複雜系統優化的設計文件，原本打算把它交給團隊花一週來實作。他試著把文件丟給 GPT-5.3，然後就去睡了。隔天早上醒來，模型不只照著規格實作完畢，還自己跑了程式碼、發現效能不夠好、加上了效能監控工具、用分析器找出瓶頸在哪，然後自己迭代了好幾次，直到跑出最佳化的結果。一個人一週的工作量，模型在一個晚上就完成了。

更值得注意的是 Codex 的定位轉變。布洛克曼說，Codex 正在從「給軟體工程師的工具」變成「給任何用電腦工作的人的工具」。OpenAI 剛發布的 Chronicle 功能是這個轉變的具體體現。Chronicle 能觀察你在電腦上的操作並形成記憶。你問它五分鐘前在做什麼，它知道。你問某個人剛才說了什麼，它也知道。布洛克曼形容，我們現在花太多力氣「向電腦解釋正在發生什麼事」，這根本不合理。Chronicle 要消除的就是這個摩擦，讓 AI 擁有足夠的脈絡，才能真正派上用場。

「做事容易了，確認才是瓶頸」

工具越強大，一個新問題就浮出水面。回到那個 Slack 故事：模型做了一個「主動但失當」的決策，而布洛克曼直到事後才知道。這不是個案，而是結構性問題。

布洛克曼觀察到，大多數人使用 AI 代理時的狀態是不斷點「approve」。每個動作都點通過，很少真的細看。但人類其實很不擅長這種高頻確認。注意力會疲乏，會開始慣性放行。這和工廠品管的道理一樣：當你需要確認的頻率太高，確認的品質反而會下降。

OpenAI 正在嘗試一種新的架構思維來解決這個問題：讓 AI 自己判斷哪些動作風險高、需要人類確認，哪些是低風險、可以自動放行。簡單來說，就是用 AI 來管理 AI 的監督流程。布洛克曼認為，這是目前最重要的系統架構挑戰。不是怎麼讓 AI 更能做事，而是怎麼在 AI 做事的過程中，有效率地嵌入人類判斷。

他把這個洞察推到更大的層次。「做事本身變簡單了。這件事是不是好事？是不是我想要的？是不是符合我的價值觀和意圖？這才是未來最重要的瓶頸。」換句話說，當執行成本趨近於零，「想清楚要做什麼」和「確認做對了」就成為最有價值的人類活動。這聽起來抽象，但布洛克曼用一個很具體的方式來描述：你願不願意當一個管理十萬個 AI 代理的 CEO？那其實就是未來的工作型態。

組織型態正在重塑

這個瓶頸轉移正在改變公司的運作方式。布洛克曼指出，打造一個原型的成本現在低到不可思議。以前做一個儀表板需要一個人花一週，現在隨手就能完成。但這帶來了新的問題：當任何人都能快速建東西，分享和治理就成了瓶頸。

他提到 OpenAI 內部正在處理的一個實際挑戰。員工開始把內部知識文件丟進 AI 系統，讓它生成摘要和衍生文件。問題是，如果原始文件的權限設定有誤，被不該看到的人看到了怎麼辦？以前改一下文件權限就好。但現在已經產生了一堆衍生內容，你必須有辦法追溯整個資訊流，找出哪些衍生文件受影響，然後逐一處理。這就是「資料溯源」（data provenance）的問題，過去只有大型企業的資安團隊需要操心，現在每個用 AI 的團隊都得面對。

布洛克曼預測，企業的組織型態會往更扁平、更小型的方向移動。他認為未來會出現靠一個人就能建立龐大事業的 solopreneur（單人創業家）。這不是空想，他說已經在數學領域看到端倪了：獨立的個人在網路上用 GPT-5.4 Pro 解開了未解的數學問題，完全不需要團隊和機構資源。過去那些管理層級、範疇劃分、部門架構，那些「唯一能組織大群人的方式」，可能很快就不是唯一了。

不只是效率問題

布洛克曼在演講尾聲把視角拉到更遠的地方。他說，我們現在的工作方式其實非常不自然：駝著背，盯著螢幕，敲打鍵盤。我們的身體不是為這種工作設計的。腕隧道症候群、肩頸僵硬，都是這種不自然狀態的副產品。未來的互動模式應該反過來：不是人去配合機器，而是機器來配合人。

他也坦承，AI 的情商還在養成中。有些地方已經不錯了，比如模型開始能判斷哪些動作該自動放行、哪些需要人類過目。但要完全建立「知道什麼時候該停下來問一聲」的細膩感，還需要時間。在那之前，布洛克曼給了一個很具體的建議：現在就開始投資「給 AI 足夠的脈絡」。他的原話帶著一點幽默：「你開了那麼多會議，卻不讓 AI 參加，然後又期望它幫你做事。這對 AI 太不公平了。」換個角度想，你花在「教 AI 了解你的工作」上的時間，可能是今年投資報酬率最高的一筆支出。