Aaron Levie：AI 生产力上限两年从 30-50% 升至 5-10 倍
The divergence in AI output weirdly may be the highest it’s ever been, even though adoption is the broadest it’s ever been.
Box CEO Aaron Levie 认为，AI 采用面最广的同时，产出差距可能也达到历史最大：两年前即使最擅长使用 AI 的人，在编程等领域的生产力提升也只有 30-50%，如今视领域不同可达 5-10 倍。他指出，模型能独立完成更长任务、harness 支持智能体工作、训练数据质量提升减少了人工干预，而 RSI 的进展会让这一差距继续拉大。
查看原帖在世界上的某个地方，很可能有一整个由 6 名开发者组成的团队，全职投入一个项目，而这个项目不过就是一条 Claude Code 提示词。
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Somewhere in the world there’s probably an entire team of 6 devs, working full time on a project that’s just one Claude Code prompt
正文 · AI 翻译
AI 产出上的差距，奇怪的是，可能正处于历史最高水平，尽管 AI 的采用面也是史上最广的。
几年前，即便是在能力最匹配的领域（比如编程），你能获得的最佳生产力提升，可能也只有 30-50%——前提是你非常擅长使用它。你得花相当一部分时间去清理模型的错误，上下文窗口太小，做不了任何长时间运行的工作，而且交互界面要求高度同步的交互。
现在，模型可以在有限的人工干预下，一次完成长得多的任务。各种 harness 支持智能体式的工作，能够承担这些更大的任务。模型在越来越多的领域上，用质量好得多的数据集训练，所以你需要介入的次数少得多。而且我们有了能更好地支持同时与多个智能体协作的系统。
仅仅两年时间里，生产力提升的上限就从 30-50% 变成了如今视领域不同可能达到 5-10 倍。所以，我们已经从一个“身处前沿 vs. 完全不关注”可能让你的产出相差一个数量级的环境，走到了今天。
考虑到 RSI 可能带来的进展速度，从现在起，这个差距只会越来越大。疯狂的时代。