#Kevin Kelly
凱文·凱利最新演講:這個能力,下一個10年最具競爭力
筆記君說:近日,在中歐EMBA三十周年慶典上,《連線》雜誌創始主編、《2049》作者凱文·凱利(Kevin Kelly)發表了主旨演講,用他一貫的睿智與溫度,為我們描繪了一幅關於AI(人工智慧)與人類未來的全景圖。從通用人工智慧的不確定性到智能體經濟的全新可能,從任務被取代到工作被重塑,從美國矽谷到“酷中國”的想像。他告訴我們,在充滿不確定性的時代,保持樂觀不是天真,而是一種責任;選擇相信未來會更好,才能真正創造出更好的未來。以下為演講實錄,有刪節。一、重要觀點在充滿不確定性的時代,最重要的不是預測未來,而是為未來做好準備。我們需要“異人智能”,因為它們能以全新的方式看待問題,提出人類未曾想到的解法。AI取代的是任務,而非工作。它讓人類更高效、更具創造力,而非被動失業。人類與AI的關係不是競爭,而是互補與協作。AI不是威脅,而是一面鏡子。它讓我們重新認識智慧的本質,也促使我們思考人之所以為人的意義。所謂“進托邦”,並不是一個完美的世界,而是一個每天都在變得更好一點點的世界。保持樂觀並非天真,而是一種基於歷史的理性判斷。樂觀不僅是一種態度,更是一種道德擔當。因為創新與進步,都需要建立在相信未來會更好的基礎上。未來不是“屬於”樂觀主義者,而是由他們創造的。正如當下由過去的樂觀主義者所塑造,明天也將由今天的我們來延續。未來最具競爭力的人,不是拒絕AI的人,而是能夠與AI協作、共創、共進的人。一個“酷”的人或國家,不是以力量壓服他人,而是以創造力和魅力讓他人想要模仿。二、AI與不確定性今天,我想分享的第一個主題是關於AI以及它的不確定性。提到AI,人們立刻會想到它背後巨大的未知。這種不確定性並不是因為誤解或資訊不足,而是即便全球最頂尖的專家,對未來的判斷也存在極大的分歧。在我看來,關於AI的未來,有三個關鍵的不確定性:第一,通用人工智慧是否可能實現?第二,未來計算的發展趨勢是中心化還是去中心化?第三,AI將對就業產生怎樣的影響?不確定性一:通用人工智慧是否可能實現?換句話說,我們能否真正創造出一種具備廣泛智能、能夠像人類一樣思考和學習的系統?答案是:我們還不知道。我們已經有了相關的理論,也投入了數十億美元的研究經費,但結果仍然不確定。也許未來並不會出現真正意義上的通用人工智慧,而是會出現成百上千種在特定領域中表現卓越的“弱人工智慧”。從能力的角度來看,一端是專用智能,另一端是通用智能。當前,大多數資金與資源都投入在通用智能的探索之中,許多大型公司都在押注這條路線。然而,在我看來,我們應該關注“人工智慧們”(AIs)。未來不會只有一種智能,而會有許多不同形態的人工智慧。我們將看到各種潛在的智能形態、不同的“腦結構”和思維方式。以DeepSeek、OpenAI為例,它們的模型其實都是由多個專業的弱人工智慧系統組合而成。換句話說,我們今天所看到的,是由不同“智能模組”共同運作的集合,而非單一的“通用智能體”。當我們談論智能時,不能僅以人類的認知方式為標準。不同的大腦與不同的學習結構,會產生不同類型的智能。某些動物在特定任務中比人類更擅長,而機器的優勢又體現在不同方面。由此可見,智能的多樣性本身就是自然現象。在這個廣闊的“智能空間”中,人類智能只是其中的一種形式。未來的AI,可能會出現許多“異人智能”(Alien Intelligences),它們以不同於人類的方式思考,但可能得出相同的結論。這種差異不是缺陷,而是一種優勢。我們需要“異人智能”,因為它們能以全新的方式看待問題,提出人類未曾想到的解法。因此,我相信,人工智慧的最終形態不會是一個單一的通用系統,而是一個由多種專用智能組成的復合網路。我們將生活在“智能的多樣世界”中。不確定性二:中心化還是邊緣化?第二個不確定性,是AI計算的發展方向。未來的人工智慧計算,將主要依靠中心化的雲端系統,還是更多地依靠邊緣與本地裝置?目前,大多數公司都押注在中心化的方向上。這一邏輯源自“縮放定律”,即模型越大、參數越多、訓練資源越充足,智能表現就越強。因此,我們看到大語言模型規模不斷擴大,晶片數量持續增長,模型的性能也似乎越來越強。然而,這種趨勢是否可持續?我們並不確定。更大的模型意味著更高的能耗和更龐大的資料中心,也帶來了集中化的控制問題。與此相對,另一種趨勢正在悄然興起:邊緣計算。事實上,目前全球約70%的計算發生在邊緣端:在手機、工廠、汽車、感測器以及家用裝置之中,都存在大量的本地計算活動。未來十年,隨著硬體性能的提升和模型最佳化的推進,越來越多的AI運算將轉移到邊緣裝置上。這種轉變帶來了非常顯著的優勢,邊緣計算響應更快,隱私保護更強,能耗更低,同時具有更強的獨立性。未來的智能裝置如機器人、智能眼鏡或自動駕駛汽車,將能夠在本地實現智能計算,無須依賴雲端即時指令。因此,在我看來,未來的AI計算架構很可能呈現“混合式”的格局:中心化的雲端運算與去中心化的邊緣計算共存,但主導力量將逐步向邊緣側轉移。這種分佈式結構,或許才是智能社會的真正形態。不確定性三:取代還是賦能?人工智慧究竟會提升人類工作的效率,還是會直接取代人類?專家們仍然沒有一致的答案。然而,從現有資料來看,人工智慧帶來的並不是失業,而是效率的提升。到目前為止,沒有證據表明AI導致了大規模裁員。實際上,在大多數情況下,AI幫助人們提升了生產力。研究顯示,日常使用AI的員工平均效率提升約25%。AI的引入改變了工作的結構,但並沒有讓工作消失。它讓人們從重複、標準化的任務中解放出來,專注於更具創造性和判斷力的工作。在這種意義上,AI不是替代人類,而是擴展人類的能力。以客服行業為例,過去由人工接聽的任務,如今由AI客服承擔。AI系統可以全天候工作,而人工客服則負責監督、最佳化和處理複雜問題。結果是服務效率提升,顧客體驗改善,同時創造出新的崗位,如AI培訓師、系統監管員、演算法評估師等。AI並沒有減少工作崗位,而是改變了工作的性質。正如一個工作是由多項任務組成的,AI可以取代部分任務,但無法取代“工作”本身。因為工作不僅僅意味著執行,更意味著責任、判斷與創造。AI擅長執行,卻無法承擔責任;能生成內容,卻缺乏自我學習的意識。因此我們可以說:AI取代的是任務,而非工作。它讓人類更高效、更具創造力,而非被動失業。人類與AI的關係,不是競爭,而是互補與協作。面對這三大不確定性,我們無法給出確切答案,但這並不意味著我們應當恐懼未來。相反,我們應該以開放的心態、靈活的策略去適應變化,擁抱更多的可能性。人工智慧的發展方向或許是多樣的,甚至彼此充滿矛盾,但唯一可以確定的是,AI將持續演化。它可能改變產業結構,重塑工作方式,也可能引發倫理、文化與社會層面的再思考。在這種不確定的時代,最重要的不是預測未來,而是為未來做好準備。我們無法決定AI將成為什麼樣的存在,但我們可以決定自己以怎樣的態度去面對它。保持學習的能力,保持理解的深度,保持對未知的敬意,這是人類在智能時代最大的優勢。三、AI的前沿與未來方向在理解了人工智慧所帶來的不確定性之後,我們更需要思考未來的AI將如何演進,接下來的5~10年它的發展重點會是什麼。我認為,未來AI的創新將主要體現在四個前沿方向上:符號推理、空間智能、情感智能以及智能體。這些方向不僅代表技術的延伸,更意味著智能的多維化與專業化。未來的AI將不再是單一的模型,而是一系列不同類型智能的組合。1. 符號推理:結構化智能的回歸在人工智慧的發展歷史中,符號推理是最早出現的一類智能形式。它強調通過邏輯規則、因果關係和結構化表達來理解世界。而如今,我們使用的大語言模型大多基於神經網路。這種模型雖然非常強大,但主要依賴海量的資料與統計學習。它們可以模仿語言,卻並不真正理解邏輯,也不具備深層的推理能力。這些神經網路是“扁平的”系統,內部缺乏明確的結構與層次。它們能夠生成流暢的語言,解決部分問題,卻無法像人類那樣進行“推理”或“規劃”。因此,許多研究者認為,人工智慧要實現更高層次的認知,必須引入結構化推理機制。換句話說,未來的AI需要結合自下而上的神經網路學習與自上而下的邏輯推導,讓這兩種智能模式形成互補。人類大腦正是這種多重智慧型手機制的複合體。我們擁有注意力、歸納、演繹、長期記憶、情緒調節與規劃等不同的認知系統。AI若要向更複雜的智能邁進,也必須整合這些不同的能力。因此,未來的AI研究,不僅要追求更大的模型規模,更要探索如何在“推理”“學習”“規劃”“情緒”等不同智能模組之間建立平衡與協同。我們可以把智能想像為一種複合物,由多種元素構成:推理、模擬、學習、語言、感知、記憶……這些能力的合理組合,才可能構成真正的“通用智能”。每個智能體都需要在速度、精準性、記憶和能耗之間做出權衡,無法面面俱到,這正是未來AI研究的關鍵挑戰,即如何在複雜性與效率之間取得平衡。2. 空間智能:讓AI理解真實世界目前的大語言模型在知識層面非常強大,但它們對現實世界的理解是很有限的。這些模型通過閱讀文字學習,而非在真實世界中體驗。它們知道“人類說了什麼”,但不知道“世界是怎樣的”。因此,我們需要讓AI具備“空間智能”,具備能夠在真實世界中行動、感知、理解的能力。空間智能是讓AI真正脫離文字的關鍵。未來的AI不僅要能“說”,還要能“做”;不僅要能“計算”,還要能“觀察”。例如,自動駕駛汽車需要理解道路結構、物體距離與物理規則;機器人需要三維空間識別、物體感知、理解力等。這類能力無法僅僅通過語言模型來獲得,必須通過與現實世界的互動來學習。未來的AI訓練,不僅會基於文字,還會基於物理、化學、生物等多維的資料。我們可能會擁有“大物理模型”“大化學模型”“大生物模型”,它們不再只是語言專家,而是“世界專家”,能夠通過真實資料理解世界運作的方式。這種趨勢也將催生新的互動方式。比如“智能眼鏡”,它能夠在佩戴者的現實視野中疊加虛擬資訊,為人提供導航、提醒或反饋。通過增強現實(AR)與混合現實(MR),AI將不再侷限於螢幕之中,而是會進入我們的日常環境。這種與現實的融合,將推動AI真正進入“空間化”階段。此外,AI還可以建構“數字孿生體”,在虛擬空間中複製現實世界的環境、流程與系統。未來的家庭、工廠乃至城市,都可能擁有自己的數字孿生體,由AI進行監測與管理。這樣一來,我們不僅能預測現實中的問題,還能在虛擬世界中提前最佳化解決方案。空間智能的核心,是讓AI真正理解世界的運行方式。只有當AI掌握了物理世界的規律,它才能安全地與我們共存。3. 情感智能:讓AI具備共情能力長期以來,人們認為情感屬於人類的專屬特質,而智能只是理性計算的結果。但事實上,情感與智能密不可分。情緒是人類決策的重要依據,也塑造了我們的社會行為。未來的AI,也必須具備理解與回應情感的能力。機器完全可以被程式設計來識別人的情緒,甚至表現出情緒。AI可以通過語音語調、面部表情、文字內容來判斷一個人的情緒狀態是驚訝、悲傷、憤怒還是恐懼。它可以據此調整自己的語氣與行為,展現出共情式的回應。例如,一個AI玩具可以察覺到孩子的情緒變化,在孩子傷心時安慰他或者問:“今天上學怎麼樣?”這種人機互動,會逐漸建立情感聯結。這種關係並不是虛假的。正如人類與寵物之間的情感是真實的,即使動物不具備語言;未來,人類與AI之間的情感聯結也將是真實的。我們可能會像對待寵物一樣,對AI產生情感依附。AI可以成為夥伴、諮詢師甚至“數字朋友”。這類情感互動,將在人類社會中產生深遠影響。AI將參與到教育、心理健康、陪伴、康復等領域,成為人類情感網路的一部分。人類的孤獨,或許會因此得到某種緩解。但與此同時,這也將引發新的倫理問題,當機器能“理解”我們的情感時,我們該如何定義真實與虛擬的界限?4. 智能體:從工具到夥伴智能體不同於傳統的軟體程序,它能夠代表人類執行任務,甚至與其他智能體協作。它們可以是具象的,如機器人、虛擬助手,也可以是隱形的,如自動交易系統、後台資料分析引擎。未來可能會存在數以兆計的智能體在全球範圍內運作。一個智能體可以招募另一個智能體,共同完成任務,就像人類的分包體系一樣。它們形成網路,相互協作、相互支付,構成一個龐大的智能體生態系統。智能體的理想狀態,是無形的智能。也就是說,它們默默地工作於後台,自動完成任務,而人類幾乎察覺不到它們的存在。正如電力或網際網路,只有當系統出現故障時,人們才意識到它的存在。成功的科技往往是隱形的,而AI也將走向這種透明的存在狀態。更重要的是,未來的智能體之間將形成一種新的經濟體系——智能體經濟。智能體可以彼此簽約、分工、支付。在這個體系中,最有可能成為它們交易媒介的是穩定幣,因為穩定幣能夠支援安全的小額支付,並適應機器之間的自動交易。但隨之而來的,是信任問題。一個智能體如何信任另一個智能體?如何防止欺詐、核驗任務完成情況?這些問題都需要新的信任機制來解決。這將是一個巨大的創新機會,未來誰能發明出適用於智能體世界的信任技術,誰就可能掌握AI經濟的基礎設施。當AI技術逐漸成熟,它將像電力一樣,成為一種可自由流通的資源。未來我們將按需購買智能,就像購買電力、水或網路頻寬一樣。AI會無處不在,廉價且易得。真正的競爭焦點,將不在於AI本身,而在於人與AI之間的介面。誰能讓AI使用得更自然、更直觀、更個性化,誰就擁有了未來的優勢。介面的易用性將成為新的創新前沿。AI的普及不會一蹴而就,而是一個漸進式的變革過程。從現在開始,AI的發展將經歷長達十年的吸收與整合期。在這段時間,人類將逐步學會與AI共事、調整組織架構與文化體系。我們的工作方式、管理邏輯、績效指標,都必須重新設計,以適應這個人機共生的新環境。AI的出現,不只是引入一個工具,更意味著一次文化重構。它將改變我們對生產力的定義,也將改變企業和社會的運作方式。真正的挑戰不在技術層面,而在於人類如何重新學習與智能共處。四、AI與就業、產業和組織變革人工智慧的發展,正在以一種深刻而漸進的方式重塑人類的工作與組織形態。它不僅改變了任務執行的方式,更在重新定義工作的本質與價值。AI的到來並非一場突然的革命,而是一場持續的演化。理解它的節奏與邏輯,才能更好地與之共生。1. AI的擴散節奏:從探索到整合AI的應用不會在短期內全面取代傳統體系,而會以漸進的方式滲透進社會的各個層面。未來十年,將是人類與AI相互適應的關鍵階段。這場轉變不僅涉及技術層面,更是組織與文化的變革。為了有效引入AI,企業必須重新設計工作流程,調整績效體系,重構決策結構。我們過去的工作系統是為人類員工設計的。而在未來的組織中,AI將成為團隊成員,需要在文化與結構上為它預留空間。這種調整併非易事,但正如工業革命時期電力改變了生產結構,AI也將推動管理與協作方式的根本轉變。在這場轉型中,小型和初創企業往往走在前列。它們規模靈活、結構扁平,能夠快速試驗與調整。相較之下,大型企業因流程複雜、層級較多,對AI的吸收速度會更慢。但無論企業大小,AI的融入已是不可逆的趨勢。2. AI的兩種應用形態:產品與能力在企業內部,AI的應用可以分為兩種類型。第一種是AI產品,即公司直接生產或銷售基於AI的產品和服務;第二種是AI內部應用,即企業在自身的營運與決策中使用AI,提升效率與創新能力。現實中,AI的內部應用往往發展得更快。許多公司並不直接生產AI,但已在流程管理、客戶服務、市場預測、風險分析等環節中廣泛引入AI工具。這種看不見的AI正在成為新的生產力來源。類似的情形,曾經在電力革命中出現過。當電力被發明時,最初並未立即改變工廠結構,但當工廠開始重新佈局以適應電動機的分佈時,整個工業體系發生了質變。AI正處在類似的階段,它不僅帶來了新產品,而且會引發組織形態重構。當知識與智能被系統化嵌入企業,部門邊界會逐漸模糊,協作將更加靈活,創新速度將顯著提升。3. AI的行業影響:知識密集領域首當其衝AI首先影響的,是那些以知識為核心的行業。軟體開發、市場行銷、醫藥研發、教育、金融與保險等領域,已經成為AI滲透的前沿。這些行業具有一個共同特徵:資訊密集、語言驅動、邏輯清晰,正是AI擅長的領域。以客服為例,AI客服的出現並沒有造成崗位的大規模消失。相反,AI系統承擔了大量重複性的溝通任務,而人工客服則專注於處理複雜問題與客戶關係維護。AI的加入,使企業能提供更長時間、更高品質的服務,同時催生出新的職位,如“AI客服監督員”“互動體驗最佳化師”。這種趨勢在翻譯、內容創作、教育輔導和金融分析等行業中同樣明顯。AI的角色,不再是“人力替代”,而是“人力增強”。它接管了任務,卻保留了工作的價值。這種“任務替代—工作重組”的邏輯,正成為AI時代勞動結構的核心特徵。4. 技術轉型的經驗法則:三次試驗企業在引入AI的過程中,常會經歷一個“三次試驗”規律。第一次嘗試通常代價高昂、失敗率高;第二次嘗試成本降低,但效果仍很有限;直到第三次嘗試,成本顯著下降,應用才會真正成熟。這種規律不僅適用於企業,也適用於個人。在AI應用的早期階段,失敗幾乎是必經之路。要想真正掌握新技術,必須通過反覆試驗與學習。因此,“先失敗,再成功”是AI時代的必修課。5. 工作的重組:任務消失,工作猶存AI不會讓工作消失,但會讓任務消失。每一份工作都是由若干具體任務構成的,AI接管的是那些規則明確、可預測、可重複的部分。但一個完整的工作往往包含責任、判斷、創造和人際互動,這些仍然是人類獨有的能力。醫生、教師、律師、設計師、程式設計師等職業將經歷同樣的演化,AI將成為他們的協作夥伴,而不是替代者。人類與AI的結合,將遠比單一的人或機器更強大。例如,AI醫生能夠快速診斷疾病、檢索文獻、提供治療方案,但真正的醫療判斷仍需人類醫生來完成。最理想的模式,是“人類醫生+AI醫生”的組合:AI提供知識支援,人類提供倫理判斷與同理心。同樣,在教育領域,“教師+AI助教”的形式將成為主流。AI可以提供個性化的教學反饋,而人類教師負責引導學生思考、激發創造力。未來的理想團隊,不是全人類團隊或全AI團隊,而是“人機協作團隊”。這種協作將重塑職業結構,使人類的核心競爭力回歸創造、判斷和情感領域。6. AI與責任:人類的不可替代性人類在工作中承擔三項職能:執行任務、承擔責任、持續學習。AI目前僅能承擔任務執行。它可以生成內容、完成計算,但無法承擔責任,更缺乏持續學習的能力。當AI出錯時,它不會道歉,不會補償,也不會感到內疚,責任始終屬於人類。因此,隨著AI的廣泛應用,人類承擔責任的價值反而會被重新強調。與此同時,AI的學習是間斷的。它依賴定期訓練和模型更新,而不是即時的、自我導向的學習。人類的學習則是持續的、動態的、基於情境的。未來AI研究的一個重要方向,就是探索持續學習的可能性,但目前這仍是一個尚未解決的難題。正因如此,人類的自我學習能力和責任意識,仍然是AI無法企及和擁有的核心特質。這也意味著,在可預見的未來,人類不會被AI淘汰。我們不會因為AI而失去工作,但可能會因為不會使用AI而失去競爭力。7.AI與創造力:登山與造山創造力是人類智慧的最高體現。在AI領域,我們可以把創新分為兩種:一種是“登山式創新”,即在既有的框架內不斷最佳化,追求更高的效率。另一種是“造山式創新”,即創造出全新的領域和問題。AI擅長“登山”,在既定問題中尋找最優解;但“造山”仍是人類的領域。AI可以在資料中發現模式,卻無法提出全新的問題。而人類的創造力,恰恰體現在打破舊有框架、建立新秩序的能力。科學史上,從DNA雙螺旋的發現到量子力學的誕生,每一次重大突破,都來自這種“造山”的創造力。AI或許能在未來的某一天實現這種能力,但至少目前還遠未達到。在可預見的時代,人類仍是意義與創造的源泉。總體而言,人工智慧帶來的未來不是被取代的未來,而是被賦能的未來。任務會被重新定義,職業會被重新組合,組織會被重新塑造,但人類不會被淘汰。相反,我們將因為AI而更加聰明、高效和具有創造力。AI不是威脅,而是一面鏡子。它讓我們重新認識智慧的本質,也促使我們思考人之所以為人的意義。未來最具競爭力的人,不是拒絕AI的人,而是能夠與AI協作、共創、共進的人。正如電力點亮了工業時代,AI也將點亮智能時代。這場變革已經開始,而我們每個人都是參與者。五、樂觀主義與“進托邦”在理解人工智慧的不確定性之後,我想談談第二個主題:保持樂觀的重要性。我們正生活在一個充滿劇變的時代,AI正在重塑世界的規則,也引發了人們的焦慮與擔憂。但在我看來,保持對未來的樂觀,不僅是一種選擇,更是一種道德責任。只有相信未來可以更好,我們才有動力去創造它。1.為什麼要保持樂觀每天,我們都被各種壞消息包圍。新聞報導、社交媒體、影視作品,幾乎都在傳遞一種共同的情緒:未來正在變糟。而在所有描繪未來的科幻作品中,AI幾乎總是反派角色,它控制人類,毀滅文明,取代創造者。這樣的敘事長期影響著我們,讓人們在潛意識中將AI與危險、失控、陰暗聯絡在一起。但現實並非如此。在科技史上,很多重大創新都曾被質疑、恐懼、反對,無論是電力、印刷術、網際網路還是基因技術都是如此,但它們最終卻極大地推動了人類文明的進步。我們需要新的敘事,需要一種關於希望的想像力。人類必須先想像出一個美好的未來,才能真正去創造它。這就是樂觀的重要性:它不是盲目相信,而是主動設想一個更好的世界。因為只有這樣,才有可能實現它。2.從烏托邦與反烏托邦到“進托邦”長期以來,人類在想像未來時總是在兩個極端之間搖擺:烏托邦與反烏托邦。烏托邦(Utopia)是完美無瑕的理想世界,但是靜止的、封閉的、無聊的。它不可能實現,也不值得實現。而反烏托邦(Dystopia)則充滿絕望,機器統治,人性泯滅,社會崩壞。這種極端的悲觀敘事,雖然在文學與影視中令人震撼,但它削弱了我們的想像力,讓人們失去了改造未來的勇氣。因此,我提出一個新的概念——“進托邦”(Protopia)。所謂“進托邦”,並不是一個完美的世界,而是一個每天都在變得更好一點點的世界。“進”代表進步、前進、演化。它意味著世界並不完美,但每天都比昨天要好一點。如果我們能夠讓世界每天進步1%,讓創造多一點,破壞少一點,那在十年、二十年、五十年後,我們將生活在一個截然不同的文明之中。這種緩慢但持續的改進,就是進托邦的邏輯。3.漸進的希望:1%的力量進托邦不是幻想,而是一種統計學意義上的現實,人類過去兩百年的發展已經證明了這一點。我們的壽命變得更長,教育被普及,疾病減少,能源效率提高,資訊傳播速度之快前所未有。而在中國,這種進步更為顯著。過去四十年,中國以令人驚嘆的速度實現了社會與經濟的躍升。這些事實告訴我們,持續進步是人類文明的常態。即便未來步伐會放緩,即便存在周期性的波動,從長遠看,世界仍在向前。所以,保持樂觀並非天真,而是一種基於歷史的理性判斷。從機率上講,未來繼續改善的可能性遠大於全面倒退的可能性。樂觀並不是忽視問題,而是相信問題可以被解決。悲觀只會帶來退縮,而樂觀會驅動創造。正如投資複利的奇蹟,1%的持續進步,最終將帶來指數級的改變。4.想像力的力量:從《星際迷航》到智慧型手機沒有想像力的未來,不會自動變好。樂觀不是被動等待,而是主動想像。舉一個例子,在20世紀的科幻劇《星際迷航》中,角色使用的通訊器,啟發了後來矽谷工程師設計早期的智慧型手機。當時那只是虛構的道具,但它激發了現實世界的創造。無論是飛機、電腦、網際網路還是燈泡,它們都不是偶然誕生的,而是源於某個人心中的設想。人類的每一次偉大發明,都是由樂觀主義者推動的。因為他們相信不可能的事可以實現。想像力與樂觀,是所有創新的前提。正如歷史由過去的樂觀主義者塑造,未來也將由今天的樂觀主義者創造。5.樂觀是一種選擇,也是一種責任樂觀不是天生的性格,而是後天的決定。我們可以選擇恐懼,也可以選擇希望。樂觀,是我們面對未知時做出的積極選擇。更重要的是,樂觀不僅是一種態度,更是一種道德擔當。因為創新與進步,都需要建立在相信未來會更好的基礎上。如果沒有人相信未來可以變好,就不會有人去發明新技術、改進制度、探索科學。世界需要樂觀者。他們是社會的建設者,是推動文明前行的力量。我們今天所享受的一切,都源自過去那些對未來充滿信念的人。他們在當時也面臨質疑、挫折、風險,但他們選擇了樂觀,選擇了去創造。而我們現在所要做的,就是繼續這場信念的接力。我們要成為好的祖先,為子孫後代留下一個更好的世界。未來幾代人將生活在我們今天創造的現實之中,他們或許會感謝我們,因為我們在一個充滿不確定的時代,仍然選擇了樂觀。6.樂觀的複利:成為塑造未來的人我相信,未來的歷史學家回望今天時,會說:“21世紀20年代的人們,仍處在AI發展的初期。”我們才剛剛開始。就像25年前,人們還未曾想像智慧型手機、社交網路或雲端運算會徹底改變生活一樣,今天的AI也才剛剛踏上征途。真正的未來,尚未被書寫。而書寫未來的筆,仍握在人類手中。所以,不要害怕不確定性。不確定性不是威脅,而是機會。它提醒我們,未來並非命定,而是可以被設計、被改進、被創造的。樂觀不是天真,而是一種勇氣。它讓我們在面對未知時,仍願意前行;讓我們在失敗後,仍敢於嘗試;讓我們在變化之中,保持創造的激情。未來不是“屬於”樂觀主義者,而是由他們創造的。正如當下由過去的樂觀主義者所塑造,明天也將由今天的我們來延續。樂觀並不能保證成功,但悲觀幾乎註定失敗。在充滿不確定性的時代,選擇樂觀,就是選擇成為推動歷史向前的人。六、中國的未來與“酷中國”在演講的最後,我想談談中國的未來與前景。在全球範圍內,人們常常以競爭的視角看待AI的發展:誰會成為最後的贏家?中美之間的科技競賽誰將領先?但我不想從這個角度去討論。我更關心的是另一個問題:中國能否引領潮流?換句話說,中國能否變得“酷”?1.何謂“酷中國”所謂“酷”,是一種無須炫耀的吸引力。一個“酷”的人或國家,不是以力量壓服他人,而是以創造力和魅力讓他人想要模仿。“酷”意味著自信與從容,它是一種柔性的影響力。一個“酷”的國家,擁有別人想學習、想靠近的特質;它能夠激發世界的想像力,讓人們願意走近、理解甚至融入。在我看來,中國完全有機會成為這樣一個國家。未來的“酷中國”,將通過三種方式展現自己的吸引力:卓越的產品、強大的文化輸出以及具有魅力的城市。2.卓越的產品:創造世界想要的“中國製造”首先,中國可以繼續創造全世界都想擁有的卓越產品。這種產品不僅意味著高品質,更意味著創新與設計的領先。它們能讓全球的消費者主動攢錢購買,就像人們曾為iPhone排隊一樣。設想一下,未來25年,中國有可能推出一些改變世界的新技術:全球最優秀的自動駕駛汽車、最具突破性的廣譜抗癌疫苗、最先進的智能工廠系統。中國擁有龐大的工程師群體、完整的製造體系與強大的資料資源,這些都是支撐創新的基礎。比如,中國未來或許不僅出口商品,還會出口“工廠”本身。當中國的工廠實現全自動化後,它們可以被打包輸出,運往世界各地,實現就地製造。這將意味著從“製造產品”到“製造生產力”的躍遷。在我看來,在2030年之前,中國很可能生產出世界上最頂尖的AI晶片。而在太空探索方面,中國也有極大機會率先重返月球。這些突破不僅會改變科技格局,更將重塑全球對中國創新的認知。3.文化的輸出:軟實力的崛起除了產品,中國還可以通過文化塑造影響力。美國曾憑藉好萊塢電影、爵士樂、搖滾樂、流行文化,贏得了全球的心。同樣,中國也完全具備成為文化輸出大國的潛力。當中國的故事、中國的美學、中國的生活方式被世界理解和欣賞,中國的軟實力將真正崛起。這種文化影響力並不依賴政治或經濟,而是通過創造力與情感的共鳴來傳播。未來,也許會有越來越多的人被中國的創意、審美與敘事吸引。那時的中國將是一個“酷”中國,一個讓人們自然而然地想要瞭解、學習和模仿的中國。4.魅力都市:科技與人文的融合第三種讓一個國家變“酷”的方式,是打造具有全球吸引力的城市。一個城市的魅力不僅來自建築和經濟活力,更來自它能否激發人們的好奇與歸屬感。我相信,未來25年,中國將繼續建設一批引領世界的“魅力都市”。這些城市將以綠色科技、開放文化和高效治理為特徵,它們將吸引著世界各地的遊客、創作者和企業家前來。人們會說:“我想讓我的城市像上海、深圳、杭州那樣。”他們會願意一次又一次地回來,因為這些城市不僅現代高效,更具創造力與人文溫度。5.工程師之國:資料驅動的優勢我一直認為,中國的一個重要特質,是它是一個“工程師之國”,而美國則是一個“律師之國”。這兩種結構的差異,意味著在AI時代,中國擁有獨特的優勢。工程師文化強偵錯驗、執行和問題解決,而不是爭辯與推諉。在一個以資訊為基礎的社會裡,這種文化尤其重要。中國在政策制定、技術落地和產業整合方面,能夠以資料為依據,以證據為導向,而不是依賴意識形態或直覺。這將幫助中國更快地建設一個“AI驅動的社會”,一個通過資料理解自身、通過反饋最佳化決策的社會。6.資訊社會的挑戰與平衡當然,一個以AI和資料為基礎的社會,也將面臨新的挑戰。未來的裝置與螢幕,將記錄我們的每一次操作、每一個眼神、每一個選擇。你在看螢幕的同時,也在被看。我相信,未來的技術趨勢將是“凡可追蹤之事,皆會被追蹤”。這是一種無法避免的技術演進。關鍵不在於是否可以停止,而在於如何建立平衡與信任。我們需要讓資訊流動成為雙向的。在個體的資料被蒐集的同時,個體也應有權審視系統,去監督那些監督者,去追蹤那些追蹤者。只有當監控與監督形成互相制衡,個體才能在資訊社會中保持安心,這是建立數字信任與社會公正的基礎。7.隱私與個性化的權衡在未來的智能社會中,隱私與個性化之間的矛盾將越發突出。如果你想獲得高度個性化的服務,就必須提供更多個人資料;但如果你想完全保有隱私,就只能接受標準化的對待。這是我們無法迴避的權衡。如今,人類社會正在向“個性化與透明化”的方向傾斜。人們越來越願意犧牲部分隱私,以換取便利與精準體驗。這種趨勢正在推動著社會更加資料化、可觀察化。我們需要建立清晰的規範,讓資料的使用既安全又有益,讓個體知道自己所提供的資訊用於何處、被如何使用、是否被濫用。只有當資料流動變得透明、可追責,個體才能真正受益於技術,而非被技術控制。8.AI賦能的公正社會我相信,在AI賦能的未來,中國有機會建構一個更加公正、廉潔、高效的社會。AI的應用可以幫助社會更精準地識別問題、更快速地做出決策、更公平地分配資源。中國在綠色能源、智慧城市和社會治理方面,已經展現出強大的創新能力。未來25年,中國完全有機會在這些領域繼續領跑世界。一個以AI為核心、以人本為原則的社會,將成為新的“中國模式”,一個科技與人文並重、理性與溫度平行的社會。9.成為“酷中國”“酷中國”並不是一種理想化的幻想,而是一種現實的可能。它意味著一個充滿活力、自信開放、具有創造力的國家。它的“酷”,來自創新的產品、獨特的文化與包容的城市,也來自它在技術倫理與社會公正方面的平衡。中國完全可以選擇這樣一條道路:既快速發展,又堅守人文精神;既擁抱AI,又堅持以人為本。一個既高效又公正、既現代又溫暖的社會,將是21世紀最令人嚮往的中國形象。未來的“酷中國”,將不靠權力贏得世界,而靠吸引力贏得世界。它的影響力不會來自強制,而來自共鳴;不會來自對外擴張,而來自內在的創造力。10.願景與責任我所談的,並非對未來的預測,而是一種可能的方向。未來是可以被創造的。“酷中國”的實現,並不依賴運氣,而取決於選擇。未來25年,只要中國能夠堅持以創新為驅動,以開放為姿態,以責任為底線,塑造一個讓世界尊重、信任甚至羨慕的“酷國家”,它就能夠在未來全球格局中成為引領潮流的文明力量。 (筆記俠)
對話凱文·凱利:不必過多擔憂,AI變強後,人類只需專注於“玩”
當人工智慧以顛覆性姿態重構人類文明時,一個無法迴避的問題浮出水面:我們究竟在創造怎樣的未來?若要尋找這個時代的科技先知來探討這個問題,凱文·凱利(Kevin Kelly)的名字必然位列其中。這位《連線》雜誌創始主編、《失控》作者,早在1994年網際網路方興未艾之際,便預言了雲端運算、物聯網和虛擬現實的技術趨勢。他的“技術元素”理論重構了矽谷對技術本質的認知,而“一千個鐵桿粉絲”法則至今仍是創作者經濟的核心指導思想之一。如今,在其新作《2049:未來10000天的可能》中,他將目光投向2049年——一個被AI徹底重塑的世界。凱利給出的答案依然充滿預言性的洞見。他讓我們忘掉AGI和大一統模型的存在,轉而擁抱像動物園一樣千奇百怪的“異類智能”AI。他不相信AI將是凌駕於人類之上的神明,而是像外星人一樣與我們共存的"他者"。在他描繪的2049年,我們將生活在一個“鏡像世界”中。一個增強版的“元宇宙”,疊加在現實之上的虛擬維度。在那裡,人類與AI在三維空間中相遇、協作、創造。在這個世界中,人類的價值不會因AI而貶值,反而會因其稀缺性而倍增。這份烏托邦式的願景是否經得起現實檢驗?回望1990年代,凱利曾堅信網際網路會帶來去中心化的民主盛世,但現實卻演變為演算法壟斷與資訊戰的血腥戰場。而今天,當我們審視這個被演算法主宰、被巨頭壟斷、充斥著虛假資訊的網際網路時,不得不承認現實與理想之間存在著巨大的鴻溝。因此,當凱利再次描繪一個由AI主導的美好未來時,我們既需要他的遠見照亮前路,更需以清醒之姿追問:當智能眼鏡記錄一切時,人是否真的可以為了便利放棄所有的隱私?當AI助理接管人類時,平等的主張是否還有意義?這些問題的答案,將決定2049年是“酷中國”的崛起,還是新一輪失控的開端。重新思考AI 從“超級智能”到“異類智能”騰訊科技:KK你好!在我們2024年的對話中,你曾提到ChatGPT和AI圖像生成技術帶來的顛覆性體驗。今年呢,是否有任何新的AI模型或智能體讓你感到驚訝?Kevin Kelly:沒有什麼令人震驚的新產品,新模型似乎沒有那麼革命性。很多人都會有同感。這可能表明擴大規模正變得越來越困難。自我們上次對話以來,我對當前的模型印象深刻,但並不驚訝。這也包括中國的模型,它們非常出色,但與美國的模型相比仍沒有太大區別。騰訊科技:當下的模型能通往AGI嗎,還是說需要更多的東西?Kevin Kelly:我認為還需要更多。但這只是我的直覺,也可能會錯。很多聰明的投資者相信,僅靠擴大現有模型的規模就能實現AGI,基於我過去的經驗,我對此表示懷疑。在寫《失控》和《新經濟新法則》時,我試圖說明的是,我們無法用一種完全自下而上、完全去中心化、完全扁平化的東西走完全程。而這些大語言模型就是這樣的,沒有層級,所有神經元都一樣。所以,我懷疑通過擴大這種扁平模型能否實現AGI。這是一個絕佳的起點,但無法帶領我們到達終點。智能不是單一元素,而是由幾十種不同元素構成的複雜化合物。我們可能需要新的術語去描述智能。我的基本前提是,我們普通人和研究它的科學家對智能到底是什麼一無所知。就像1700年代發現電和元素時一樣,當時最聰明的人對它有各種理論,但最終都錯了。我們正處於這個階段——對智能毫無頭緒。騰訊科技:這個新術語是你在書中提到的“異類智能”(Alien Intelligence)嗎?你為何認為用它來描述未來25年的AI,比AGI或ASI更準確?Kevin Kelly:“異類智能”對我來說是一個思考AI的隱喻。把它想像成來自另一個星球的外星人。它們可能有感知,有意識,但關鍵是它們是不同的,而不是更高級的。騰訊科技:它和通用人工智慧(AGI)或人工超級智能(ASI)有什麼區別?Kevin Kelly:“超級”(Super)這個詞暗示著在人類之上。而我說的是,它不在我們之上或之下,而是“他者”(Other)。就像《星際迷航》裡的斯波克,它是外星智能,但它比柯克船長更優越嗎?不,它只是不一樣而已。智能不是一個向上的階梯,“超級AI”這種說法是錯誤的隱喻。它們是不同的物種,是異類的,不在我們之上。騰訊科技:按照這個邏輯,對我們人類來說,其它動物也是一種異類智能,因為我們無法理解它們的想法。但我們歷史上一直認為自己比動物和植物更高級。Kevin Kelly:是的,這源於我們的進化,我們可能無意中滅絕了其他智慧物種。但事實上,我們甚至不知道鯨魚是否比我們更聰明,比如你的計算器在算術上就比你聰明。問題在於,我們本能地想把事物放在一個階梯上,但智能並非如此,它不是單一維度,而是多維度的廣闊空間。當我們開始繪製動物智能和機器智能的圖譜時,會發現我們的智能只是處於某個邊緣。目前,缺少一門關於“可能心智的分類學”(taxonomy of possible minds)。我們需要建立一個分類學,能夠標示出動物心智(狗、鯨魚、黑猩猩等)、人類心智以及各種AI的位置。認為我們比長頸鹿更優越的想法是沒有意義的。同樣,我們對“超級智能”沒有任何定義或度量,對它的無知是巨大的。我認為這個詞沒有幫助,到2049年,我們甚至不會再使用AGI或ASI了。騰訊科技:但似乎學界也有不同的想法。比如辛頓在最近的發言中說,AI最終能做我們能做的一切,並且做得更好。Kevin Kelly:萬物皆有取捨。你不可能製造一台在所有方面都優於其他所有機器的機器。為了讓某樣東西更快,必然要在工程上做出犧牲,我們無法同時最佳化靈活性、速度、成本和能效,這是工程學的真理。智能也是如此,無法在所有維度上都進行最佳化。騰訊科技:所以你才認為AGI無法實現,或者一個基礎大模型無法做所有事?Kevin Kelly:就像我們和螞蟻。有很多事是螞蟻能做而我們做不到的,比如鑽進小洞、聞到我們聞不到的氣味。我們可能會說我們不在乎,但螞蟻在乎。你不能說我們在所有方面都優於螞蟻。我們在很多方面優於它們,但不是所有方面。騰訊科技:你描述的這種“異類智能”,似乎是會專注於不同的事情,而不是一個能做所有事的通用大模型。這也與Google、OpenAI等公司的發展方向不同。他們正試圖通過微調和強化學習,讓一個基礎模型能快速掌握新技能,而不需要專門的小模型。Kevin Kelly:是的,如我所說,世界上最聰明的人和最大的資本都在賭這條路,它完全有可能成功。但是,我對此持懷疑態度。所以,我們必須考慮兩種情況。提出不同場景的目的不是為了預測未來,而是為了讓我們對未來不感到意外。你需要預演,如果薩姆·奧特曼的版本成功了,我作為個人、公司或國家,是否準備好吸收其益處?如果他不正確,我們迎來的是一個更加去中心化、不需要巨量資料的AI世界,就像DeepSeek正在做的那樣,我也不想感到意外,我要準備好如何充分利用它。“鏡像世界”是下一代網際網路的新平台騰訊科技:現在我們來談談你對2049年AI世界的描述。你提到了“鏡像世界”(Mirror World)這個新概念,並將其定義為下一代網際網路。它到底是什麼?與我們現在所說的“元宇宙”(Metaverse)有何根本不同?Kevin Kelly:它有點像虛擬現實(VR),像電影《頭號玩家》那樣,你可以進入一個非常逼真的三維空間並與之互動,但這只是其中一小部分。第二個更重要的部分是,我們是在真實世界之上疊加了一個虛擬世界,這個虛擬世界是真實世界的孿生或鏡像。比如現在我們對話,我戴上眼鏡會看到你的一個三維化身(Avatar)坐在我旁邊的沙發上,我會確信你就在那裡。這個化身是在我的真實房間裡,看起來像一個全息圖。你也可以通過它看到我房間的樣子。第三個層面是所謂的“空間智能”。在這個虛擬世界裡,虛擬的球會像真球一樣彈跳,液體會遵循同樣的物理定律,有遠近、上下、左右。這種空間維度是我們目前不具備的。它能讓你通過一句話生成一個具備空間邏輯的完整三維世界,理解物體的前後遮擋關係。第四個層面是,當汽車和機器人在移動時,比如一輛Waymo無人車行駛在路上,它所“看到”的世界就是鏡像世界。它在自己的“腦海”中建立了一個虛擬表徵,這個表徵就是鏡像世界。可以說,我們將會在鏡像世界中與機器人和AI相遇。在這個鏡像世界裡,你可以戴上一副智能眼鏡,看到你的房間,並要求疊加不同的資訊層。比如讓它顯示所有物體的材質,或者在進入房間的人頭頂上顯示他們的名字。但這只是最容易描述的版本。所有這些都只有在廉價、普及的AI支援下才可能實現。沒有AI,就沒有增強現實的鏡像世界。騰訊科技:我理解你說的第三和第四層面的鏡像世界,即對物理世界的完全復刻,必須基於能理解物理世界的AI模型。但前兩個層面,Meta在AI時代之前就已經在嘗試了。為什麼鏡像世界在你的未來構想中如此重要?Kevin Kelly:這是一個終點,是不可避免的。現在我們用全世界的視訊來數位化和訓練AI,這是在用“過去”的資料。當所有已記錄的資料都用完後,我們唯一剩下的就是用“現在”——即時發生的真實世界來喂養AI。一旦你這麼做,你就擁有了鏡像世界。因為AI在觀察真實世界時,必須對其進行處理、渲染和想像,這就構成了鏡像世界。然後我們便可以進入其中,進行社交、培訓、導航等。我們在那裡與它們相遇,並將其用於娛樂、協作等我們甚至還沒想到的事情。我認為娛樂只是其中一小部分,其主要用途是作為協作的工具。我斷言,在所有社交媒體中,鏡像世界將是最具社交性的。人們會願意花數小時與其他人的虛擬化身待在一起。它還能讓我們發明新的協作工具,實現前所未有的規模協作,比如讓一百萬人在同一個虛擬公司世界裡即時合作一個項目,這是在現實空間裡無法做到的。騰訊科技:但現在網際網路本身,比如在微信裡,一個500人的群也可以一起聊天。溝通的規模已經被拓寬了。Kevin Kelly:是的,但我們想變得更寬。騰訊科技:但這怎麼實現?在交流中,人腦接收和處理資訊的頻寬非常有限。Kevin Kelly:問題不在於接收更多資訊,而在於在正確的時間獲得正確、最少或最佳的資訊。這關乎智能。一個能讓百萬人協作的系統,必須能很好地“閱讀”我,理解我的才能、情緒等各種情況,以進行最佳化匹配。這不是發發郵件或簡訊就能解決的。想像一下,你要和一個將與你共事一生的人合作,你需要瞭解他的一切,現在再把這個需求乘以一百萬。騰訊科技:這個鏡像世界不僅僅是把我們的聲音或文字加上虛擬形象,而是以一種全新的協作方式。它需要AI來篩選,找到合適的話題和合作者。Kevin Kelly:沒錯。它是一個協作、社交和創造的平台。我曾提出“1000個鐵桿粉絲”理論,即每個人都可以通過為1000個粉絲創作來謀生。難點不在於創作,而在於找到你的1000個鐵桿粉絲,並讓他們找到你。AI可以幫我們解決這個問題。騰訊科技:這聽起來更像是一個新版的推薦系統。Kevin Kelly:是的,匹配就像推薦,但這只是其中一部分。它也是一個能讓你更高效、更有創造力的平台。戴上眼鏡,我所看的一切都會被監測,系統會知道我盯著什麼看了多久,瞭解我的興趣和厭倦,知道我何時最高效。它也是一種自我認知和自我提升的平台。AI時代的社會:壟斷、工作與人性的價值騰訊科技:我們來談談AI將如何影響世界。你提到鏡像世界可能會由一個超級公司主導。為什麼你會這樣認為?Kevin Kelly:會有少數幾家,形成寡頭壟斷,一兩家或三家。就像Windows和Mac,會有一兩個巨頭。這遵循網路效應——越大越好,越好越大。AI也是如此,儘管現在AI還不能通過使用者使用來學習,但一旦它們可以,我們就會看到這個效應。最大的會變得更大,因為它們越大,學得越好。所以這種動態不會改變,會一直持續到2049年。我認為這是一種“自然壟斷”。所有這樣的通訊系統都有這種贏家通吃的動態。但這種自然壟斷的生命周期很短。它們崛起很快,但主導地位消失得也很快。因為新的平台會到來。比如Google搜尋80%的份額,可能在兩年內就消失了,因為大家都會直接問AI。OpenAI可能取代Google。現在,如果你有了AI,主導者可能不會是Google或Facebook,而是一家像OpenAI、Anthropic或DeepSeek這樣的新興公司。然後,當鏡像世界到來時,它們的主導地位也會被一個更大的新平台所取代。騰訊科技:讓我們從公司這個層面轉向人。你在書中說人類擁有AI不具備的“大寫的創造力”(Capital C creativity)。為什麼只有人類擁有這種能力?Kevin Kelly:我要明確,這是就目前而言。我不是說AI最終學不會“大寫的創造力”,事實上AGI的目標就是實現它。“大寫的創造力”是指突破性的創新。用電腦科學的術語來說,AI非常擅長“爬山”。“爬山”,即通過不斷最佳化找到一個已知的山頂。現在的AI,只能找到已知的解決方案,但突破性的創造力不是爬山,而是創造新的山,發現一個更大的山。現在的AI不擅長提出前所未有的新想法。也許有一天我們能教會它們,但這需要新的模型,擴大現有模型的規模是做不到的。騰訊科技:但是在一個資本主義世界,有價值的東西是因為它可以被出售。我們可以建構一個在所有可出售的技能上都比我們強的AI。Kevin Kelly:是的,它們可以在對經濟有價值的技能上比人類做得更好。如果你只專注於那些對我們當前工作有價值的少數技能,AI確實可以做得比我們好。騰訊科技:我們當今經濟所依賴的,正是我們擅長的這些事。因為AI還不能比我們更好地完成這些日常工作,我們才有工作。當AI達到能比我們做得更好的水平時,我們的社會會如何改變?Kevin Kelly:如果機器人和AI變得非常出色,它們會賺到所有的錢,然後給我們任何我們想要的錢,我們只需要玩耍。對很多人來說,這似乎是他們的夢想。“我為什麼要工作?如果我不用工作,我就應該玩。”我對此不會抱怨。騰訊科技:但這有可能發生嗎?你之前提到AI可能會被幾家公司集中控制,它們擁有巨大的權力,會讓我們什麼都不做只玩嗎?Kevin Kelly:我假設那些公司裡工作的人也在玩。大多數人早上醒來並不會想:“我想做電子表格,我想開公車。”這類工作我認為會消失。這很奇怪,我們認為文明的目標是我們不必工作,但我們又常常擔心失去工作。我們應該希望盡快失去工作才對。騰訊科技:人們現在需要工作,是因為他們要維持生計。Kevin Kelly:工作與生計這兩者是分開的。但如果AI發展得如此之快,下個月就取代了我們所有的工作,那確實是個問題。但沒有任何證據表明它會發生得那麼快。大語言模型已經出現了好幾年,因為AI而被解僱的人數非常非常少。也許這會在十年內發生,但這給了我們充足的時間來調整。騰訊科技:所以在AI能提供足以支撐全民基本收入(UBI)的生產力之前,會有多長的過渡期?Kevin Kelly:我認為UBI並不會發生。因為沒有必要。我們會發現,與其他人待在一起非常有價值。我喜歡觀察富人的行為作為未來的指標。過去只有富人出國度假,現在中產階級也這麼做。我認為,未來富人會只讓自己被人類包圍。億萬富翁不會與AI打交道,他們身邊只會是人,因為人會變得更有價值,會成為一種稀缺品。所以我們作為人類,很多時候會花錢僱傭其他人類來“做人”,來陪伴我們。你會花很多錢去見一個通常只在Zoom上見的朋友;你會花很多錢在你生病時請一個真人坐在你旁邊;你會花很多錢請一個真人老師來教你,並讓AI作為輔助。這就是我們賺取收入和價值的方式。我們的價值在於我們的人性。即使AI和機器人非常聰明能幹,作為人類,我們永遠更願意花時間和另一個人在一起,這是天性。所以人類本身,我們的存在,就變得非常有價值。我們不需要為此做什麼,只要我們活著、健康、有活力,這就變得極具價值。騰訊科技:當我們有了完美的AI虛擬化身,為什麼還需要與人交流呢?相比完美的AI,人類有太多缺點。現在已經有年輕人更願意和聊天機器人交談,因為覺得AI更懂他們。Kevin Kelly:我堅信我們會交流得更多。會有一些人因此感到被隔離,但找到連接感的人會遠遠超過他們。人類的存在,無法被偽造,你能聞到、感受到它。它會變得稀缺。地球上的人口在減少,一百年後可能會減少一半。所以人類的存在會變得極其珍貴。騰訊科技:但讓AI替代人去做事,有一些風險。你假設AI助理需要你的資訊來為你提供個性化的AIOS服務,照顧你的一切。這些資料會被提供這些助理的公司掌握。這不危險嗎?Kevin Kelly:我認為我們應該有一個可以調節的“旋鈕”,讓使用者自己選擇願意開放多少透明度來換取多大程度的個性化服務。我們發現,大多數人為了獲得個性化,會把旋鈕調到最大透明度。所以答案是,人們會為了個性化而放棄隱私。我們願意將資訊交給一個我們信任的公司或機構,關鍵是“信任”。如果我們不信任他們,就不會感到安心。所以問題是,未來人們更信任政府,還是更信任企業或非營利組織?在美國,人們更信任企業。目前,人們在一定程度上願意將資訊交給公司,只要他們能從個性化服務中獲得好處。隨著好處增多,他們會願意放棄更多。所以我認為AI助理需要你的資料,只要它能提供巨大的價值作為回報。騰訊科技:現在已經有很多論文講了用AI操縱人類的可能,甚至用機器人組建軍隊的水平。所以我們應該在事情發生前就立法防範,對嗎?Kevin Kelly:不,我們不必。我們必須等待看看實際發生了什麼,然後基於證據而不是想像來制定政策。基於想像的叫做“預防原則”,這是非常危險的。而“主動原則”是指你使用並不斷測試,基於實際發生的好壞證據來制定政策。騰訊科技:但根據AI安全主義的敘事,在AI時代情況可能完全不同。當AI相關的風險發生時,你可能沒有第二次機會去糾正它。Kevin Kelly:這個說法沒有證據。未來的核心技能是,學會如何為自己學習騰訊科技:你覺得在AI時代的核心技能是什麼?你在書中預測,對高中畢業生來說,最重要的將是“知道如何為自己最好地學習”。你為什麼這麼想?Kevin Kelly:這是一個很自然的問題:“我應該在學校學什麼?我的孩子應該主修什麼?”很明顯,到2049年,一些薪水最高的工作在今天根本不存在。所以解決方案是你必須成為一個終身學習者。人們已經這樣說了一段時間,但“學會如何學習”這項技能,我沒在任何學校見過。我找不到任何一所學校會教你如何最佳化自己的學習。兩年後又會有新東西出現,你必須再重新學習。所以你必須非常擅長學習,但我們卻沒有被教導如何為自己最好地學習。如果是面向學習方法的教育,當你畢業時,老師應該幫助你改進過學習方式,讓你確切地知道你需要多少次重複、多少休息、用什麼方法去學習。我認為這是真正的核心技能,因為回答問題,AI會做;執行任務,AI會很擅長。你將需要不斷學習新東西。騰訊科技:但我們現在在學校也被教了一些學習方法,比如讀書、做練習。Kevin Kelly:是的,但這些方法未必對每個人都適用。教育學告訴我們,每個學生都應該按照自己的節奏進行自定進度的學習。其次,學校沒有嘗試去最佳化你獨立於科目之外的學習能力本身。歷史老師關心的是你是否在學習歷史,而不是你是否在學習以及如何學習。所以沒有人真正關注最佳化你自己的學習能力,而這才是你唯一需要學習的東西。當然,有些基礎是必要的,比如閱讀、一些批判性思維技能、基礎詞彙和數學。確實存在一個每個人都應該知道的知識子集,但它非常小。騰訊科技:現在關於教育有一個很流行的說法是,AI時代know-how可能不再那麼重要,因為AI可以為你完成所有過程,最重要的是提出好問題和做出好選擇。你認為這與學習技能有何關聯?Kevin Kelly:是的,我在另一本書《必然》裡有一整章都在談論從答案到問題的轉變,以及為什麼問題變得更有價值。學習如何提問,本身就是一種學習方式。如果你在學習如何“學習”,你很快就會發現,學會提問是最佳化學習的方法之一。所以我同意,教人如何提問的課程是正確的方向。 (騰訊科技)
他橫跨700萬公里,超越半世紀為大家揭秘:旅行的高階玩法
《連線》雜誌創始主編,被稱為「科技先知」的凱文 • 凱利,早在三十年前就預言瞭如今的AI 、區塊鏈和共享經濟。最近,凱文 • 凱利分享了他自己用半個世紀的足跡提煉的旅行指南,每個字都帶著狡猾與智慧。教你用主題串聯行程、在墓地觸摸真實、把航班延誤變成故事前奏 —— 更顛覆的是,那些不靠譜的旅行漏洞,恰是通往異質文明的金鑰。這位73歲的環球暴走族,既用700萬公里足跡丈量過半個地球,又用思想穿透未來—— 讀他,就如同手握一台時光穿梭機: 5%是嬉皮士的冒險指南, 95%又如同人類命運的劇透說明書。他說「旅行不應該是完美的。如果什麼都不出錯,就沒故事可講了。」真正的行者都明白:完美屬於手錶,冒險才屬於人生。接下來,請準備好被這位73歲冒險家,顛覆你對旅行的想像。旅行的目的地從來就不是某個地方而是一種全新的看待事物的方式我認真旅行超過半個世紀,學到了很多。我曾經獨自旅行過,也帶領過40個朋友的龐大旅行團。我睡過單身宿舍,也住過有管家的總統套房。我曾身無分文地搭便車數月,也搭過私人飛機翱翔。我曾與兄弟姊妹旅行數月,也與完全陌生的人同行。我坐過慢船,也騎車橫越美國兩次。我去過世界最大規模的聚會,也獨自徒步進入地球上最偏遠的地區。我參加過豪華旅行團,也自己設計過自助旅行。我經常出差旅行,也因為抽獎去過夏威夷。我曾在48小時內瘋狂的環遊地球,也曾連續旅行漂泊超過9個月。我坐過頭等艙,也坐過三等艙,有時甚至在同一趟旅行中。截止目前,我已經去過世界上一半的國家,通常儘量遠離首都城市。以下是我對如何旅行的心得。旅行有兩種模式:逃離或融入。人們常常旅行是為了逃避工作的日常,為充電、放鬆、恢復活力,重新充實自己── 這就是所謂的「休息與放鬆」(R&R)。在這種模式下,旅行是為擺脫日常束縛,或得到平時得不到的照顧和關注,理想情況是為了做有趣的事情而非工作。所以最好選擇去那些輕鬆的地方。這就是所謂的「度假」或「休息與放鬆」。另一種模式是融入與體驗(E&E)。在這種模式下,旅行是為了發現新事物獲得新體驗,投入一場結果不確定的冒險。你透過遇到在熟悉的環境裡,無法遇到的快樂和挑戰來尋找自我。這種旅行是一種學習,而在兩種模式中,我更喜歡這種,並在此分享一些與之相關建議。圍繞著熱情而不是目地來規劃旅行。一個基於冷門起司、海軍歷史、恐龍挖掘或爵士樂俱樂部的行程,會比著名景點的豪華之旅帶來更多的冒險和難忘時光。這甚至不必是你自己的熱情;它可以是家人朋友,甚至是你讀到的某人的熱情。關鍵是從預期中脫離,進入未知。• • • • • • •如果你雇了司機或搭乘計程車,可以提議付錢讓司機帶你去拜訪他們的家人。他們通常會欣然接受。這樣既履行孝道,你也可以輕鬆進入當地人的生活,極有可能品嚐到家常菜。家人、司機和你都會感到開心。這個技巧幾乎屢試不爽。不要假設某件事會順利進行。每個地方有不同規則。如果可能,最後一刻再確認;如果不行,準備好備用計畫。• • • • • • •闖入一場婚禮。你不是麻煩,而是貴賓。最簡單的方法是找到當地婚禮大廳,那裡通常正在舉行婚禮,然後向婚禮派對提出參加請求。他們通常會感到榮幸。你也可以為新人準備一份特別的禮物。你融入其中,然後彼此為對方拍照。這會讓你和他們的一天變得特別(在我訪問的大多數國家,都闖入過婚禮。)不要因為博物館或演出的高昂門票而猶豫。這只是你旅行總成本的一小部分,你已經投入太多,走了太遠,不要讓這些相對較小的費用阻止你看到渴望的東西。• • • • • • •網路地圖能夠提供非常詳細可靠的大眾運輸路線,包括在多數城市的轉乘地點。• • • • • • •第一次造訪某​​個外國城市時,參加一次街頭美食之旅。根據地區不同,旅行可能包括食品車、美食廣場或小型餐廳。旅行將持續幾個小時,費用包括食物和交通費用。但你會品嚐到最具特色的美食,通常主持人也會為你介紹當地文化。試試搜尋「X城市的街頭美食之旅」。選擇旅行夥伴時,最重要的標準是:他們是否會抱怨,即使抱怨是合理的。不要抱怨!抱怨是旅行結束後事後的總結。• • • • • • •像任何藝術一樣,限制會激發創造力。給你的旅行設定一些創意的限制:嘗試騎自行車旅行,或只帶一個日常包作為行李,或低於最低預算,或只在夜車上睡覺。混合使用這些限制的策略。即使只是流浪,也可能成為難忘的經歷。如今租車在許多國家都已經相對普及,如果你結伴同行,而且要去城市外的許多地方,或者道路混亂,面臨太多不確定性,僱傭司機通常是最值得考慮的選擇。你不僅可以享受門到門的便利服務,通常還相當於自帶內建的導遊,他熟悉當地道路,當地節日和最地道的美食。如果你是自發性的旅行者,僱用司機是最好的選擇,讓你可以根據心情、天氣或幸運時機立即改變行程。我通常透過旅行論壇推薦,根據溝通技巧評分尋找司機。記得尋找地域性地方而非景點,人們在那裡真實地生活。不要只去市場,還要去小工作坊、五金行和藥局—— 這些地方可以輕鬆接觸到當地與眾不同的生活習俗。• • • • • • •旅行計劃可以模糊甚至'不可靠',如果事情出了問題,那麼你的假期就變成一次冒險。完美是手錶的事。旅行應該是不完美的。如果一切順利,就沒有故事了。你對旅行的享受程度,通常與行李的重量成反比。反直覺的是,旅行時間越長,你該帶的東西越少。在6周旅行中仍然快樂的旅行者,通常只會帶隨身行李。這最大限度地提高了你的靈活性,讓你可以提著行李上樓梯,或者分享一輛突突車,高效打包拆包,不會丟失東西。此外,當你輕裝旅行時,會刻意精簡所帶的東西,以增加生活體驗。事實上,你幾乎可以在路上買到任何缺少東西。獲得內部旅行是終極的旅行享受,例如參觀工廠或參觀歌劇後台。出差時,我有時會要求進入特殊的地方取代演講費。你追求的是金錢買不到的體驗,而最難忘的體驗通常需要特殊計畫。• • • • • • •旅行時總渴望想看到一切,希望盡可能豐富地安排,尤其面對相近目的地,總是難以抑制的雨露均霑… 但矛盾的是,旅行時應該盡量減少浪費在路上的時間。難以接受的真相是:多花時間在少數地方,比花一點時間在許多地方好得多。在50多年與各種人一起旅行的過程中,我很少遇到危及健康的腸胃問題,所以為了最大限度地享受當地美食,我的經驗法則是:去任何當地人吃飯的地方。• • • • • • •最受歡迎的旅遊城市都有顯著的共同點—— 以行人為中心的,它們獎勵步行。像Booking 這樣的線上飯店網站有地圖介面,可以讓你根據地點選擇飯店。只要有可能,我都會預訂靠近最佳步行區域的飯店,這樣出門就可以漫步。難忘的旅行通常無需精密計劃,而是保留隨機性。如果你喜歡某個地方,多待一天;如果不喜歡,提前離開。火車滿了就搭公車,這種自由能讓你徹底解放。• • • • • • •相比大型豪華遊輪,40人以下的小型遊輪更值得考慮。遊輪的優點是飯店隨你而行,只需拆包一次。對小團體特別有用,因為消除決定去那裡吃飯的永恆談判。小型遊輪的優點還在於,可以快速頻繁地下船,去更親切私密的地方。活動選擇也更豐富活躍:例如浮潛、劃橡皮艇、騎自行車、健行、參觀當地家庭和社區。整體而言,你在船外時間比在船上多得多。儘管費用較高,但幾乎每分鐘都是高品質的時間,不像單調枯燥的巴士旅行。你前進的速度不是由你走路、騎車或開車的速度決定的,而是由你休息的時間長短決定的。所以放慢速度,保留閒暇。最難忘的時刻——與陌生人的聊天、被邀請進屋、或發現某件隱藏的藝術品——通常發生在你沒有匆忙趕路的時候。• • • • • • •我覺得專業導遊通常無趣且死板,他們大多重複指南書中的內容。所以我更喜歡讓朋友或當地熟人以臨時的方式,向我展示他們感興趣的東西,無需腳本。身處陌生環境,你可能會被騙、被詐欺或被佔便宜。矛盾的是,避免這種情況的最佳方法是給予陌生人你的信任並善待他們。善意也會激發對方善意。如果你表現良好,對方也會如此,反之亦然。為了保持安全,微笑且保持謙遜。• • • • • • •盡可能在著名旅遊景點附近步行至少五個街區,以便找到便宜又道地的美食。如果你發現朝某個方向移動的人增多,跟著他們。如果你繼續跟隨這種移動梯度,通常會遇到有趣的事情——市場、遊行、生日派對、戶外舞蹈或節慶。• • • • • • •記得在取得最新版本的「旅遊指南」時不要吝嗇。花一頓午餐的價格獲取最新、最有幫助、最可靠的資訊是值得的。我通常用線上旅行論壇上的推薦,補充最新的旅遊指南。指南有深度和廣度,而論壇則提供最迅速的更新資訊。如果你剛開始旅行,對世界瞭解不多,可以透過「窮遊」的方式來豐富旅行體驗。如果你需要保持在預算範圍內,窮遊可以以一半的價格,旅行兩倍的時間。查看窮遊旅行目的地的相關部落格。根據經驗,這些非主流目的地通常值得一遊。• • • • • • •很多地方,摩托車扮演著汽車的角色。這意味著你可以僱用摩托車帶你坐在後座,或者用類似優步的應用程式叫「摩的」,或參加由導遊駕駛的摩托車旅行。在摩托車佔主導地位的那些城市和地區,它們通常比緩慢汽車旅行更有效率十倍。為了獲得最好的旅行體驗,你需要很多錢或很多時間。在這兩種模式中,擁有更多時間比擁有更多錢好得多。因為金錢無法買到時間帶來的東西。你有足夠的時間參加罕見的節日,學習新語言,瞭解真實的價格,等待天氣好轉,然後到達你想去的地方。時間是你可以給自己的資源,所以如果你年輕但沒錢,請充分利用這一點。美麗、製作精良或便宜,都不是購買紀念品的理由。它應該承載旅行的意義。購買紀念品時,你反問自己的一個好問題是:當回到家時,它應該安置在那裡?旅行最好的紀念品,是你對旅行的回憶,所以找到某種特殊方式來紀念它們;記錄旅行日記,向朋友發送更新,或帶一本素描本,發布當地的觀察或製作一本相冊。• • • • • • •向當地人詢問餐廳推薦時,不要問他們你應該去那裡吃飯;而問他們去那裡吃飯。他們上次外出吃飯是在那裡?以下是我優化兩周假期的方法:當到達一個新國家時,立即前往在旅行計劃中需要到達的最偏僻、遙遠的地方。例如某個村莊、偏遠的水療中心、朋友的農場或某個荒郊野嶺,立即去那裡。不要在機場附近停留,不要在抵達的城市過夜休息,也沒必要停下來適應環境。如果可能,直接前往最遠的地方。如果需要,可以熬夜。一旦你到達那個最遠的地方,拆包、探索,然後慢慢回到大城市,無論你的國際出發機場在那裡。換言:你直奔終點,然後慢慢回來。這種方法與許多人的直覺相悖,他們通常先在到達的大城市適應當地文化,瞭解情況,儲備物資,評估環境。然後再視情況慢慢進入更具挑戰性、更偏遠的地區。這是合理的,但不是最優的。因為如今世界多數大城市,都更相似而非不同。所有大城市在首次到達時感覺似乎都一樣。在「直奔終點,慢慢返回」的旅行中,你會立即被拋入「非常不同的地域」,這是你在旅行中能夠體會的最大差異,這種差異的切換速度之快,幾乎就像幻燈片。當你在這種陌生的、相對貧瘠的環境中旅行一周左右,返回城市時,明亮的燈光、豐富購物街和深夜餐館讓你眼花繚亂,你會熱情而急切地擁抱這座城市。太棒了!喧囂不再那麼煩人,你留意到的景點是當地人欣賞的細節。你更像本地人而非疲憊的遊客在相似的都市。這樣在你離開時,同時享受了旅途的偏遠和鄰近,舊和新,慢和快,小和大。這種「直奔終點,慢慢返回」的旅行並非萬無一失,也不總是可能的。但總體而言,它比我嘗試過的其他方法的效果都更好,體驗也更豐富而強烈,回味無窮。Reference1.  https://kk.org/thetechnium/50-years-of-travel-tips/ (丹尼爾先生)