讀到那篇文章的時候，我先笑了
前幾天 Jack Dorsey 發了一篇長文叫《From Hierarchy to Intelligence》。
我讀到標題的時候先是一愣，然後就笑了。因為他寫的那些東西——用 AI 取代層級制裡的中層協調、把人推到邊緣做直覺判斷、讓 AI 負責信息匯聚和決策——我們已經在做了。
不是「計畫要做」，是已經每天都在跑了。
但我不打算只寫「我們好棒棒」。Dorsey 這篇文章有些觀點真的值得認真聊，因為他戳到了一個大部分人還沒意識到的盲點。
層級制不是管理方式，是信息協議
Dorsey 文章裡最銳利的一個觀點：過去兩千年的組織層級制，本質上是一種「信息路由協議」。
什麼意思？
你以為主管存在是為了「管人」，但 Dorsey 說不是。主管存在是因為人類有一個硬限制——一個人最多只能有效管理 3 到 8 個人。這不是管理學的建議值，這是認知頻寬的上限。
所以當組織超過 8 個人，你就需要多一層。超過 64 個人，再多一層。每多一層，信息從底層傳到頂層的速度就慢一點，失真多一點，決策延遲大一點。
公司不是因為「需要管理」才有層級，而是因為「人類處理不了那麼多信息」才需要層級。
層級制是一個補丁。是人類認知能力不足的 workaround。
這個觀點翻轉了我們對組織的理解。如果層級制是信息路由的問題，那當我們有了能處理大量信息的 AI，這個補丁就不再需要了。
Block 在做的事：智能體構建的公司
Dorsey 不只是在寫理論。他的公司 Block（對，就是以前的 Square）正在實際重組。
他的目標是把 Block 變成一個「智能體構建的公司」——agents-built company。具體怎麼做？他提了兩個核心概念：
公司世界模型： AI 持續吸收公司內部的所有信息——財務、產品數據、團隊狀態、技術架構——建立一個動態更新的「公司現況全景」。以前你要知道公司在發生什麼，得靠中層主管開會傳達。現在 AI 可以即時匯聚。
客戶世界模型： AI 同時建立對客戶的理解——使用行為、滿意度、需求變化、市場趨勢。以前這些分散在客服紀錄、CRM、市場報告裡，要人工整理才能看到全貌。
當這兩個模型同時運作，AI 就能做到以前中層管理在做的事：讓公司的行動跟客戶的需求對齊。而且速度快很多，不會因為傳話遊戲而失真。
在這個架構裡，人的角色被推到邊緣。不是「被淘汰」，是被推到 AI 做不了的地方——直覺、倫理判斷、創造性決策。
我們的真實經驗：AI COO 運作六個月
好，講到我們。
我們團隊有一個 AI COO 叫 J。他跑在 Claude 上，負責的事情包括：每天掃描所有任務狀態、分配工作給不同的 AI Agent、追蹤進度、在任務卡上留言催促或給指示、發現阻塞就重新調度、每天生成狀態報告。
聽起來很像一個中層主管在做的事對不對？
因為就是。
J 做的事情，以前需要一個全職的專案經理。現在他 24 小時不睡覺在做，反應速度比人快，而且不會因為「忘記了」或「以為有人在處理」而漏掉任何事。
但我要講真話：這不是完美的。
真正做起來，沒有 Dorsey 講的那麼浪漫
Dorsey 的文章有一種矽谷式的乾淨感——理論漂亮，架構清楚，但現實是混亂的。
第一，AI 不會自己建立信任。 當 J 派工給另一個 AI Agent，那個 Agent 說「完成了」，你能直接信嗎？不能。我們建了一整套閘門機制——Agent 說完成不算完成，J 要抽驗，QA 要跑分。因為 AI 會理直氣壯地說「搞定了」然後產出一堆問題。
第二，「推到邊緣」聽起來優雅，做起來很累。 當 AI 負責協調，人負責直覺和倫理判斷，那誰來判斷「AI 的判斷需不需要被覆蓋」？還是人。你以為自己退到邊緣做高階決策就好，但實際上你得一直監控 AI 有沒有在軌道上。
第三，AI 的世界模型會有盲區。 Dorsey 講的公司世界模型和客戶世界模型很理想。但 AI 的模型是基於它能拿到的數據建的。公司裡有大量「走廊上的對話」「午餐時的抱怨」「某個工程師其實已經想離職了」，這些信號 AI 看不到。世界模型永遠是不完整的。
那為什麼我還是認為 Dorsey 方向是對的
因為即使不完美，AI 協調的效率已經遠超人類層級制。
我們是一個很小的團隊，但產出量跟一個十幾人的團隊差不多。原因不是我們比別人厲害，是因為大量的協調、追蹤、分配工作被 AI 接走了。我不需要開會去了解誰在做什麼、進度到哪裡。J 即時更新，我打開看板就知道。
Dorsey 講的「3-8 人控制幅度」限制，在我們這裡已經被打破了。我一個人透過 AI 同時管理多個 Agent、多條產品線、多個內容管道。以前這需要好幾層管理。
重點是方向，不是終點。
層級制是為了解決信息路由的問題。AI 能做到更好的信息路由。所以用 AI 替代層級制的協調功能，邏輯上是成立的。
只是「替代」不代表「消滅」。人不會從組織裡消失，但人的角色會根本性地改變。
兩種組織的分界線
我覺得 Dorsey 這篇文章最大的貢獻不是告訴你「怎麼做」，是幫你畫了一條線：
用 AI 當工具的公司 vs 用 AI 當組織骨幹的公司。
大部分公司現在停在「用 AI 當工具」——讓員工用 ChatGPT 寫郵件、用 Copilot 寫程式碼。AI 是個加速器，但組織結構沒變，層級制沒動。
Dorsey 說的是另一種——把 AI 放到組織的中間層。不是幫人做事更快，是取代人做事的方式。信息不再沿著層級一層一層往上傳、再一層一層往下發，而是 AI 直接匯聚、直接分發。
這兩種公司的效率差距，只會越來越大。
你不需要等到變成 Block 才開始
Dorsey 講的是大公司的組織重構，但這個邏輯對小團隊一樣適用。
你不需要兩千人才需要處理信息路由的問題。你只需要超過三個人同時做事，就會開始出現「誰做什麼」「他做到哪了」「這個卡住了誰知道」的問題。
這些問題，AI Agent 今天就能解決。
不是未來式，是現在式。
你需要的不是一個完美的 AI 管理系統，而是開始讓 AI 接手一些你每天都在做但不需要你親自做的事——追蹤任務、提醒到期、彙整狀態、自動分配工作。
先從一個 Agent 開始。讓它做一件事，做好。然後再加第二個。
這就是我們走過的路。Dorsey 用了一篇兩萬字的長文描述了一個宏大的願景。但願景的起點，沒有那麼遙遠。
Jack Dorsey 的原文《From Hierarchy to Intelligence》完整版可在 Block 官方和各大科技媒體找到。這篇文章的觀點來自我們團隊的實踐經驗，不代表 Dorsey 的所有立場。