2027 年 Thes is 大会：当自动化来临，卓越的人类工作是什么样子？
原文：Introducing Thesis: 2027 ｜ 作者：Dan Shipper ｜ 日期：2026年8月13日
核心摘要： 今天我们宣布，将于 2026 年 11 月 5 日在布鲁克林 Pioneer Works 举办年度大会 Thesis。Thesis 将汇集前沿 AI 实验室的领军人物、互联网各地的开发者，以及在真实公司中应用 AI 的运营者，共同回答一个问题：在自动化之后，卓越的人类工作看起来是什么样的？
如今大多数人都在害怕 AI。他们担心 AI 会取代我们的工作、让我们的思维退化、窃取我们的数据。
但世界各地有一小群人，从 AI 中看到了不同的未来。他们正在使用 AI 工具去承担更宏大、更有创造力、也更有趣的人类工作。只是，这些人散落在不同的公司和行业里，很少有机会互相学习。
我们想把他们都聚到一个地方。
这就是为什么我们要在 2026 年 11 月 5 日于布鲁克林 Pioneer Works 举办首届年度大会 Thesis。Thesis 是一场小型、私密的聚会，参与者需要申请审核。活动同时会免费直播，让无法到场的人也能参与。
Thesis 是什么？
Thesis 是为那些正在用 AI 发明工作未来的人举办的一场一日聚会。
我们将汇集前沿 AI 实验室的领导者、正在创造新工具和新工作方式的开发者，以及在各类公司内部应用 AI 的运营者。我们会让每个人都说出自己的判断：告诉我们，自动化之后，卓越的人类工作是什么样。
这将是一场充满“已经生活在未来”的人的会议——因为他们自己，就在创造那个未来。
谁将出席
首批演讲嘉宾包括：
- Ivan Zhao——Notion 创始人兼 CEO
- Andrew Ambrosino——OpenAI Codex 技术团队成员
- Cat de Jong——Anthropic 应用 AI 负责人
- Nick Thompson——《大西洋月刊》（The Atlantic）CEO
- Josh Miller——The Browser Company CEO 兼联合创始人
- Cristobal Valenzuela——Runway 联合 CEO 兼联合创始人
- Lauren Reeder——红杉资本（Sequoia）合伙人
- Sahil Lavingia——Gumroad 创始人
- Natalie Fratto——Charts & Crafts 创始人兼创作者
- Allie Garfinkle——Fortune 资深撰稿人兼编辑
- Kane Kallaway——Wavy Labs 创始人
- Nat Eliason——Alpha School Founders School 负责人
- Riley Brown——Vibecode 联合创始人
- Kate Lee——Every 主编
- Katie Parrott——Every 特约撰稿人
- Kieran Klaassen——Every 旗下 Cora 总经理
更多演讲者即将公布。
当天将包含演讲、现场演示、工作坊、Office Hours 和小型小组讨论。你能亲眼看到人们实际上如何使用 AI 工作——而不只是他们认为未来会发生什么。
当然，你也可以带上你的 AI Agent。
为什么是纽约
纽约是 AI 浪潮拍岸的地方：在这里，新的模型能力与真实世界的工作正面相遇。正因如此，这里是全世界观察前沿科技走出实验室、进入日常生活的最佳位置。
所以我们把 Thesis 放在 Pioneer Works 举办——这是位于 Red Hook 的一个文化中心，致力于融合艺术、科学、音乐与技术。
对于一场跨学科的小型聚会来说，这是完美的场地。
加入我们
Thesis 将于 2026 年 11 月 5 日（周四）举行。
名额有限。如果你正在用 AI 进行构建、在组织内部应用 AI，或者试图理解当智能变得充裕时卓越的人类工作会变成什么样——我们希望你在场。
自动化之后，人类工作仍有光明的未来。如果你也相信这一点，那就来 Thesis 和我们见面吧。
Dan Shipper 是 Every 的联合创始人兼 CEO，他在此撰写 Chain of Thought 专栏，并主持播客节目 AI & I。你可以在 X（推特）上关注他：@danshipper，以及 LinkedIn。
核心启示：当大多数人还停留在“AI 会取代我们”的恐惧中时，一小群实干者已经在用 AI 去探索更宏大、更有创造力的人类工作。Thesis 这个会议的要旨，正是试图把这些分散的实践者聚拢在一起，用真实的工作方式给出同一个问题的答案——自动化之后，卓越的人类工作到底是什么。
Introducing Thesis: 2027 的发芽报告
材料核心
Every 宣布其首届年度会议 Thesis 将于 2026 年 11 月 5 日在布鲁克林 Pioneer Works 举行，汇聚前沿 AI 实验室领袖、互联网构建者与在企业内落地 AI 的运营者，共同回答一个问题："自动化之后，伟大的人类工作是什么样的？"——这不是一场关于 AI 恐惧的会议，而是一次对"人类工作有光明未来"这一信念的集体宣言。
发芽 01：当工作不再是生存手段，它还剩什么？
种子
Dan Shipper 把会议的核心问题设定为"自动化之后，伟大的人类工作是什么"——但这个问题本身埋藏着一个更深的前提：工作不只是经济功能，它还是意义的容器。如果自动化把"如何做"的效率交给了机器，人类就被迫第一次正面回答"为什么做"以及"做什么"——而这恰恰是工业时代以来我们从未被真正逼问过的议题。
故事
1930 年，约翰·梅纳德·凯恩斯发表《我们后代的经济可能性》，预测一个世纪后（大约就是现在），技术进步将把英美人的生活水平提高四到八倍，人们每周只需工作 15 小时，最大的问题将是"学会如何善用闲暇，不再为生计所困"。他没有预判到的不是技术的失败，而是"工作的意义危机"：当生产效率飙升后，人类并没有自动涌向更高的追求。相反，20 世纪后半叶兴起了"工作主义"（workism）——工作从谋生手段变成了身份认同、道德价值与精神寄托（见 Derek Thompson 在《大西洋月刊》的 Workism Is Making Americans Miserable）。汉娜·阿伦特在《人的境况》（1958）中做出了更锋利的三分法：labor（维持生命的劳动）、work（创造持久世界的制作）、action（与他人言说、开创公共领域的行动）。自动化真正威胁的是 labor 和一部分 work，但它同时第一次让"行动"变得稀缺而昂贵——因为它要求人做出判断、承担风险、在不确定中定义什么是值得做的。
Aha 瞬间
"自动化不会消灭工作，它会剥掉工作的工具性外壳，露出意义内核——'伟大的人类工作'之所以难以回答，是因为工业时代从未逼我们正面回答过这个问题，而 AI 此刻把这个问题拍在了桌上。"
发芽 02：AI 浪潮为什么在纽约"拍岸"？
种子
原文用一个地理隐喻定位这场会议："纽约是 AI 浪潮拍岸的地方——新模型能力在那里遇见真实世界的工作。"这听起来像是城市营销，但技术史反复说明：前沿技术在哪里爆发，不取决于谁最先发明它，而取决于哪里同时存在人才密度、真实需求和意外碰撞的场域。
故事
最经典的对照来自安纳丽·萨克森宁（Annalee Saxenian）在《区域优势》（1994）中的研究：波士顿 128 号公路和硅谷几乎是同一代人做同一件事——半导体与个人计算——但硅谷赢了。原因不是硅谷更有钱或有更多专利，而是它拥有开放的人才流动网络、允许失败的创业文化和跨公司协作的密度；128 号公路则被大型垂直整合企业的保密文化所困。更早的模板是文艺复兴时期的佛罗伦萨：美第奇银行的资本、多纳泰罗与布鲁内莱斯基的工匠技艺、新柏拉图主义的哲学氛围和毛纺织业的商业需求在同一座城里彼此渗透，艺术家从博特加（bottega）中的手艺人变成了公共广场上的知识分子。Pioneer Works 这个场馆本身也在复刻这种模式：把艺术、科学、音乐和技术放进同一屋檐下，本质上是在创造一个让不同领域的人可以偶然对话的跨学科密度。Thesis 选择在这样的地方开会，等于默认了一个判断：未来的工作方式不会由 AI 单独定义，而会在"能力"与"需求"的碰撞界面上被塑造。
Aha 瞬间
"技术的转折点从不在实验室里，而在'拍岸处'——那里同时存在足够多的人、足够多的难题和足够混乱的日常。Thesis 不是在纽约办一场会，而是在刻意制造一个 AI 时代的拍岸点。"
发芽 03：那些"已经活在未来中的人"如何让未来成为公共知识？
种子
Dan Shipper 描述了一个特定人群："来自世界各地、用 AI 工具承担更宏大、更有创造力的人类工作的人。他们散落在公司和行业中，几乎没有任何相互学习的机会。"这句看似营销的话，实际上触及了技术传播中最隐秘的机制：新事物从来不是靠孤立的天才推进的，而是靠一个小型、高信任度的社群把它变成可观察、可模仿、可争论的实践。
故事
埃弗雷特·罗杰斯（Everett Rogers）在《创新的扩散》（1962）中提出，创新采用曲线最前端的 2.5% 是"创新者"，而真正帮助新技术跨越鸿沟的是接下来 13.5% 的"早期采用者"——他们的角色不是发明，而是把发明从实验室奇观翻译成他人可见的日常用法。1975 年的硅谷是最好的例证：Altair 8800 只是一台电子爱好者的玩具，但在门洛帕克那个没有议程、每周聚会的 Homebrew Computer Club 里，盖茨和艾伦看到了个人电脑的商业前景，沃兹尼亚克看到了新的计算文化。这个小组没有发明个人电脑，但把"个人电脑应该长什么样"变成了一场公共讨论。Thesis 采用申请制、控制人数、强调演示而非单向演讲，甚至允许"带上你自己的 agent"——这些都是早期技术社群的典型特征：宁要 100 个正在做的人，不要 1000 个在观望的人。"已经活在未来中"在孤独时是一种脆弱的位置，只有当未来被翻译成其他人能看见、能模仿、能加入的语言时，它才变成现实。
Aha 瞬间
"'已经活在未来中'不是一个稳定的属性，而是一种持续的风险：你掌握的知识如果无法被共享，就会像 Homebrew 之前的 Altair——只是少数人桌上发光的玩具。会议，是让未来变成公共知识的最小仪式。"
你的思考空间
- 如果凯恩斯不是在 1930 年而是在 2030 年写下他的预测，他会如何看待"缺乏有意义的工作"这个问题？AI 是第一次让"意义"变成可大规模生产的经济对象，还是恰恰相反，加剧了意义的稀缺？
- "AI 浪潮拍岸"的力量是否真的集中在少数地理节点？如果远程协作工具足够成熟，"拍岸点"会不会从地理坐标变成专业社群的密度——从现场空间变成网络空间？
- "伟大的人类工作"由谁定义？Thesis 的演讲者名单以创始人和高管为主——我们看到的会不会只是"伟大工作"中的创业版本，而遗漏了它在教育、护理、政府、艺术中的其他可能形态？
- 申请制的精英化与"小型亲密聚会"究竟是优点还是排除机制？当会议要求"相信人类工作的光明未来"才能加入时，这个门槛是不是已经筛掉了那些真正恐惧 AI 的人——而他们恰好是最需要参与这场对话的人？