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獨家 | 凱文·凱利：忘掉烏托邦吧，未來是“進托邦”
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。
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。
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。
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。
一 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。
二 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。
三 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？
四 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。
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。
一 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。
二 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。
三 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。
四 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。
五 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。
六 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。
七 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。
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。
一 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。
二 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。
三 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。
四 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。
五 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。
六 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。
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”？
一 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。
二 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。
三 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。
四 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。
五 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。
六 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。
七 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。
八 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。
九 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。
十 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。 (藍血研究)