终极复制：人工智能将如何推动社会巨变

李智勇　著

ISBN：978-7-111-54258-2

本书纸版由机械工业出版社于2016年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制作与发行。

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目录

序言

前言

第一部分　窥探未来

第1章　世界怎么了

第2章　到底什么是人工智能

人工智能发展上的起起落落

换个角度定义人工智能

第3章　人工智能下的未来世界

是否有一个突变的临界点

窥探临界之后的世界

第二部分　人工智能之路

第4章　从电脑到机器人

从“照我说的做”到“自己看着办”

过去和未来的里程碑

人工智能的瓶颈所在

人工智能上的从0到1

人机交互与产品变迁

人工的人工智能

第5章　机器人真的会像大白吗

从《黑客帝国》里的章鱼到大白

人形机器人任重而道远

第6章　巨头的游戏

Google在干什么

少数人的游戏

中国企业的参赛资格

第7章　人工智能上的失控风险

极度偏执

数据污染

多样性与权责系统

第三部分　人工智能冲击下的社会

第8章　自然、人与人工智能

从宇宙到人类

从人类到人工智能

人类与人工智能的分工边界

第9章　看见未来

社会网络中的阶层

有底线、有选择的社会

第10章　开源带来的启示

开源的故事

科技是一种至强的力量

可能被肢解的商业文明

第11章　无差别地对待人类

不容易搞定的自己

人类社会麻烦很大

世界的数据化与隐私的消亡

当公务员变成人工智能

第四部分　人类的5种可能结局

第12章　黄金时代

性道合一的传说

人有不工作的权利

无国界的单一体

第13章　虚拟空间

黑客帝国可以有

半虚拟世界

无限的人生

第14章　冰火两重天

冷平衡再现

对抗的和融合的

第15章　借壳重生

人类正在埋下生化人的种子

生化人的崛起

第16章　死亡与毁灭

寂灭后的地球

走入宇宙历史深处的人类

第五部分　人工智能下的选择权

第17章　人工智能留给我们的选择

第18章　我们到底期望怎样的技术和社会

我觉得世界不应该是现在这个样子！

序言

最近虎嗅作者李智勇找我帮个忙，说内心空虚想养个宠物，问我有什么好推荐的。

我想了半天，你既然研究人工智能，干吗不养一个机器人。

为啥人类宁愿养猫、养狗、养乌龟这些除了吃喝拉撒就没有任何实用功能的宠（废）物，也不愿意养一个能上天入地、实用技能100分的机器人？

这简直是机器人界最大的耻辱。

“难道是因为机器人太贵？”

“当然不是，因为他们长得丑啊。”

这大概是机器人统治推翻人类统治最大的障碍。

于是我在智能语音机器人里选了三位颜值最高的“网红”代表，寻找它们颜值之外的萌点。

下面是我跟这三个机器人的对话：

（OS[1]：喜剧演员吗？真幽默！）

（OS：这情商在《甄嬛传》里大概演不到第二集。）

（OS：不要逼我们拔插头。）

当然，并非所有的机器人都如此蠢萌，比如下面这个就十分机智：

（OS：反弹！居然呵呵我一脸。）

（OS：你聪明，你最聪明#鼓掌）

然而蠢萌和机智已经远远不够了，人类现在最流行的叫“耿直”。

活捉下面这个耿直的机器人：

（OS：过度自信和耿直是每个机器人的弱点。）

（OS：今年敬业福是你的，小冰你学学人家度秘！）

如上，即我与三个机器人的真实对话，发生在2016年7月。

所以为啥不能养一个机器人？

因为它们除了蠢萌、机智和耿直，就只剩套路了。

但是10年后机器人会变成什么样子？

也许颜值会高一点。

50年后会变成什么样子？

我脑海中蹦出一个画面：

我的机器人朋友联系我，说最近内心空虚想养个宠物，有没有颜值高一点的人类。

100年后人类会变成什么样子？

李智勇写的这本《终极复制：人工智能将如何推动社会巨变》

也许就有你想要的答案——人类的终局。

注：本文由虎嗅喂养的机器人写作而成。#迷之微笑

[1] OS，即overlapping sound的首字母缩写，意为：内心独白。

前言

东北农村的百岁老人是非常特别的一群人，因为他们的一生横跨了传统的农业文明、工业革命、信息革命以及将起而未起的智能革命，可以说数千年间所有人类的重大变迁都可以在他们“短暂的”一生里找到痕迹。

他们20岁的时候，由于家里并不富裕，所以大多数已经成为家里的主要劳动力。农业文明的典型特征是主要依靠人力或畜力，所以每当过年的时候为了吃饺子，总是要自己借来一大堆器具比如风灯、簸箕、毛驴，再等到石磨空闲时求人帮忙磨面。辛苦几次后，为了避免麻烦，他们可能就学会了整套操作。随着年龄的增长，为了省钱，自己会做的事情就越来越多，学会编炕席、盖鸡窝、修补房子等。春天、秋天的时候主要忙地里的活，闲下来的时间就忙着这些修修补补的杂活。一年里几乎没有空闲的时候，每天总是累得半死，但也吃不到什么太好的东西。忙于果腹的他们不会知道就是在这一年（1936年）英国广播公司采用贝尔德机电式电视广播，第一次播出了具有较高清晰度、步入实用阶段的电视图像，这种科技浪潮要50年后才真正能波及他们。

30岁的时候，他们已经结了婚，中间也幸运地没被抓去当兵，但除了生活负担更重以外，生活本身似乎没有发生任何根本性变化，每天都在简单地重复着前一天，那时候他们心里经常祈祷不要有天灾人祸落在自己身上，因为贫困使得他们的家庭实在没有任何承受风险的能力。天时驱动的重复也是农业文明的一种特征，几代人之间不会有太大的区别，即使是饥荒也只会改变生活的地点，但通常不会改变基本的生活方式。他们不知道就是在这一年（1946年）一个叫计算机的东西问世了，美国军方定制的世界上第一台电子计算机——“电子数字积分计算机”（electronic numerical and calculator，ENIAC）在美国宾夕法尼亚大学建成，定制这东西的主要目的是为了满足计算弹道需要，它使用了17840支电子管，大小为24.4米×2.44米，重达28吨，功耗为170kW，其运算速度为每秒5000次的加法运算，造价约为487000美元，为看到计算机他们还要再等上50年。

70岁的时候，他们已经经历了非常多的土地上的变化，先是土地改革，有了自己的土地，接下来成立了合作社，土地变成集体的，再接下来又包产到户。活儿还是不少，但没以前那么累了，生产队里终于有了拖拉机，村子里也通上了电灯，骡马开始逐渐减少，人开始围着机器转，玉米脱粒开始主要依赖机器。包产到户后各家都开始买电视机，没事看看电视剧成为主要的消遣。到这个时候，两次工业革命的成果终于开始渗透到农村，但他们仍然和世界有所隔阂。也是在这一年（1986年）大洋彼岸的康柏公司做出了第一台采用了Intel 8038616MHz CPU、640KB内存、20MB硬盘、1.2M软驱的386计算机。一家叫微软的公司销售额超过了1亿美元，并且尝试开发一款基于图形用户界面的操作系统Windows1.0，信息革命的大幕正在拉开。

90岁的时候，他们会看到家里用电的东西越来越多，先是装固定电话，接下来电饭煲这些东西都开始走进家里，最要命的还是电脑，家里小孩每天都挤在电脑旁打游戏、看电影，还用它买东西、看新闻什么的。也有的小孩会随身拿着一种白色的叫iPod的东西播放音乐。在这一年（2006年），乔布斯已经开始密谋发布iPhone这款带来划时代变化的智能手机，移动互联网正在准备进一步改造每个人的生活。

100岁的时候，此前装的固定电话逐渐被废弃了，电脑也被冷落了不少，年轻人每天都捧着手机，不知道在干些什么。人们每天聊的东西和100年前相差十万八千里。地球上每天发生了什么事情，大家似乎立刻就知道了，而自己当年大概只知道十里八村的事情。周围还有很多人在研究如何把大米直接拿到网上去卖。这时候重孙子基本已经上了高中，他们没事会聊一种叫人工智能的东西，这东西似乎可以让汽车没人开就能跑，也能代替播音员报天气预报，还可以让厂子里干活儿的人没活儿干等。人们对这种技术的态度和对电视机、电脑的态度有点不一样，有的人认为这是很大的危险，不能发展它，它会让人没工作，发展它之后人都干什么去，并且它一旦产生了意识，那人类就危险了，但也有人说这东西如果发展起来就不用自己种地了，每天在家里待着还能有不错的收成，这有多好，为什么不发展，怎么可能世界变发达了人还没法活了。

在这群老人的身上，科技对生活的改变好像被用快进播放了一遍，从这种快进中我们可以看到科技用一种无坚不摧的力量在极短的时间内把人们生活的方式揉来搓去，而人的意愿在这种科技浪潮面前毫无抗力。过去是这样，将来也会是这样，人类又可以拿什么来抵抗科技浪潮所掀起的改变呢？现实中其实并没有可以逃避社会变迁的桃花源。

当老人们偶尔听到“人工智能”这个词的时候，这标志着一个新的时代正在拉开序幕，恰如有电、有汽车、有电脑之后的生活和之前的生活发生大幅度的改变一样，生活的模式接下来很可能会因此而有更大的变化。老人们看淡了风云变幻，估计会对各种变化不太在意。但很多人估计还是会对这奔涌而来的变革浪潮感到好奇，未来100年人类的生活又会发生怎样的变迁？人工智能究竟会给我们带来什么？

第一部分　窥探未来

但凡人能想象到的事物，必定有人能将它实现，而一旦这种事物具有非常大的内在合理性，那它的实现速度往往让我们瞠目结舌。

凡尔纳的《从地球到月球》设想了一种大炮，这种大炮直径为9英尺[1]，高12英尺；为了不超重，弹壁较薄；为了抵抗气体燃烧的压力，底座会比较厚。为了能看到外面的环境，底座的皮垫子下面有四个舷窗，舷窗上装着非常厚的凸透镜，两个在炮弹周围，第三个在弹底，第四个在尖顶，所以航天员可以看到周围不断变化的环境。说到这里，大多数人心里会对这东西有些熟悉了，这不就是“神舟”5号的返回舱吗？但就登月而言，神奇的事情还不只是大炮和火箭、炮弹和返回舱的相似，《科幻世界》曾经把小说和现实里的阿波罗登月在航速、航时、航天员数、降落地点、发射点做了详细的对比，结果是如此惊人的相似（见表P1-1）。

表　P1-1

资料来源：百度百科。

所以在科技如此发达的今天，我们实在没有什么理由不跟着科技的脉络，用我们的想象和逻辑来窥探一下未来！

[1] 1英尺=30.48厘米。

第1章　世界怎么了

毫无疑问，互联网极大地改变了我们的生活，我们足不出户就可以购物、转账、叫车、看电影、找工作等，但现在看来所有这些更可能是一场更大变革的前奏，是在为塑造一种新的社会形态而储备能量。而要想看清这一变革的走向，那就需要剥去各种日常可以看到的信息的面纱，捕捉这背后的本质：

·Facebook的CEO扎克伯格在2016年伊始宣布：自己的年度目标是在自己的家里建一个像《钢铁侠》里Jarvis那样的人工智能助手。这个助手虽然号称是个简单版，但功能已经非常强大。它能够控制家里的所有事情，比如温度、声音、音乐，也能在朋友来的时候提醒扎克伯格，在他不在女儿身边的时候判断是不是发生了什么事情需要他去查看，还能够帮助他更加可视化地看到公司的各种数据。事实上，做人工智能助手这件事的并不止于扎克伯格，而是在全世界范围内正在轰轰烈烈地发生。如果用心观察，你会发现美国六大科技公司：Google、Facebook、Apple、Microsoft、IBM、Amazon最为步调一致的事情就是都在开发这种可以称为智能语音助手的产品，Apple的Siri，Google的Google Now，Facebook的Messenger M，微软的小冰、小娜，IBM的沃森，Amazon的Echo。它们虽然侧重点不同，但骨子里其实都是一个没有形体但有智能的机器人。

·2012年3月28日那天，Google发了一段从一辆丰田普锐斯上拍的视频。这段视频展示了从家到饭店，再到干洗店，最后返回家的过程。从那以后，Google的无人驾驶项目广为人知，但直到现在这种产品也没有上市，这说明以前叫Google，现在叫Alphabet的这家公司至少已经投入了5年以上的时间来做无人驾驶汽车。现在越来越多的公司开始在无人驾驶领域投入，包括汽车新锐特斯拉和各个传统汽车厂商，但这些公司的思路和Google的不太一样，会从高级的辅助驾驶一步步达成自动驾驶的终极目标，而不是像Google那样试图一步到位。

·IBM公司最近10年“没落”得非常厉害，在我们常看的新闻里唯一和IBM相关的就是它卖了什么业务，比如把笔记本或者服务器业务卖给了联想。但与此形成极端反差的是IBM在某一个方面出手非常大方，它在2015年年初收购了一家叫AlchemyAPI的、做深度学习的公司，接下来在2015年年中花10亿美元收购了一家叫Merge Healthcare的、做医疗数据的公司，到2016年又宣布要以26亿美元收购医疗数据分析公司Truven Health Analytics。这一买一卖背后的含义非常值得玩味。

·美国NSA利用无人机对巴基斯坦的恐怖分子进行轰炸，轰炸的基础是一种对人群进行分类的算法，这种算法根据人的通话记录特征比如呼叫谁、通话时长、通话时间等来对人群进行分类，标识出谁是恐怖分子，接下来就通过掠食者无人机或者地面暗杀小队执行寻觅—修正—收工的程序把人杀掉。这篇报道的作者是克里斯琴·格罗特霍夫（Christian Grothoff），国内是新智元做的翻译。事情本身其实并没有明确的定论，真实性也需要进一步确认，但至少展示了一种反恐的新方式（显然这种模式很容易扩展到打击各种其他犯罪上）。

这几件事情看似毫无关联，但扎克伯格在家里挑战新智能机器人，Google在汽车上的巨额投入，IBM的一买一卖（卖服务器业务给联想，买人工智能和数据公司），政府基于数据对恐怖分子进行打击，其背后都有着一个共通的、隐形的推动力，那就是人工智能技术正越来越成熟，并开始深度影响我们的生活。没有人工智能方面语音和语义的突破，扎克伯格期望的那种语音助手型机器人是做不出来的；没有计算机视觉上的突破，Google的那种自动驾驶也是做不出来的；没有语音、语义、计算机视觉上的突破，沃森这种给人看病的智能医生也是不可能变为现实的；没有机器学习算法的大规模归类能力，那种基于数据来寻找恐怖分子的思路也是不可行的。

无疑，上面这些点会深刻地影响我们的生活模式：我们可能会习惯对着空气说话来完成现在要用鼠标、键盘、触屏才能完成的事情；我们可能再不用开车了；以后给我们看病的更可能以人工智能为主，人类医生为辅。我们可能越来越彻底地数据化，也越来越透明，同时犯罪则越来越少。

人工智能所能产生的影响还远不止上面提到的几个领域，它其实会影响几乎所有与我们生活相关的领域。具体一点的应用还有：巡逻机器人可以替代保安24小时地巡逻；服务机器人则可以在酒店这样的领域里24小时进行送餐等服务；灵异一点的应用则可以让人在虚拟空间获得永生，比如根据亲人过去的数据在电脑上重建整个人的模型，让他的形象和真人一样，他的表达与行为也与真人一样。我们现在缅怀亲人总是通过照片和记忆，但人工智能技术发展下去则可以让他们永生于数字空间之中，不只他的音容笑貌与生人无异，甚至他的表达和思考模式也与真人雷同。

人工智能内蕴的能量其实比互联网还大，只不过暂时还在积蓄能量，没有彻底爆发出它应有的威力，所以大家虽然听了很多与它相关的消息但并不能对它有清楚的感知。这就像1996年的互联网，那时候人们隐约觉得这东西确实有大用，但又不知道该用它干点什么，最后很多公司就用它挂企业老总的照片。但实际上从1996年开始，人们的生活习惯就因为互联网而逐步发生改变。

所以说如果问世界怎么了，那回答是世界在因人工智能而改变。

第2章　到底什么是人工智能

有些简单的词人类往往要费九牛二虎之力才能把它弄清楚一点，比如什么是美，什么是善，这都是柏拉图那个年代就开始琢磨的事情，但差不多一直要到黑格尔才算有比较统一的认识，前后横跨差不多2000年。人工智能的智能就是这么个词，人类其实还没太弄清楚什么是智能，也还没太弄清楚和智能紧密相关的那些词，比如意识、想象力等，所以其实这是个谁都说不太清楚的领域。

人工智能发展上的起起落落

人工智能的历史其实正好与计算机的历史差不多一样长，但两者的发展进度却大相径庭。一个很像一帆风顺的富二代，一个则起起落落很像白手起家的创业者。

我们都知道现代计算机（包含我们常见的电脑、手机等）其实开始于图灵这个人。图灵在数学上证明了如果处理盒（相当于处理器）选择了一套正确的规则，并给予无限长的纸带（相当于内存和硬盘），那么这种装置可以进行任何宇宙里可以定义的操作，此后才由冯·诺依曼确定了计算机的基本体系结构，最终才是最近30年计算机的蓬勃发展。

图灵机

不管看到的电子产品多么神奇，其实原理都来自上面这么个简单的东西。

资料来源：图片来自百度百科，有修正。

这就和很多科技发展所遵循的规律一样，一个伟大的人物先在理论上达成一个自洽的、让人仰望的高度，后人则在这个大框架下不断细化和应用。牛顿的定律是这样，爱因斯坦的相对论是这样，计算机也是这样，但很不幸人工智能则不是这样，科学家始终还处在摸索中，只不过摸到的东西确实越来越多了。

人工智能也诞生于图灵那个年代，甚至也就是图灵这个人提出了今天引起了极大关注的那些方向，比如图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习等。但此后人工智能的发展则是三起两落，既有万众瞩目，人们信心爆棚，资金大量注入的时候，也有被打入冷宫、无人问津的时候。这与计算机乃至互联网的发展完全不一样，这两个东西在摩尔定律的助推下，很像是安了天使翅膀的人类，几乎是一路向前狂奔，到现在也还没怎么减速。这里面也许最根本的差别就是人工智能本身并没有一种理论基础，所以怀疑它不行或者相信它肯定能行都很像一种信念。信念在受到事实威胁时实在不足以支撑这样一个极其费钱的大科目，这就导致了人工智能的发展起起落落，一波三折。

人工智能的起点要追溯到大概60年前。1956年，当时这个领域非常有影响力的约翰·麦肯锡说服了明斯基、香农等人，帮助他把全美所有自动机理论、神经网络和智能研究的人召集到了一起，这年夏天，他们在达特茅斯组织了一场研讨会，从这场会议的声明中可以看出那时候的科学家对人工智能持何种乐观态度：

我们提议1956年夏天在新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯大学开展一次由10个人为期两个月的人工智能研究。学习每个方面或智能的任何其他可被这样精确地描述的特征原则，以至于能够建造一台机器来模拟它。该研究将基于这个推断来进行，并尝试着发现如何使机器使用语言，形成抽象与概念，求解多种现在注定由人来求解的问题，进而改进机器。我们认为：如果仔细选择一组科学家对这些问题一起工作一个夏天，那么对其中的一个或多个问题就能够取得意义重大的进展。

——《人工智能：一种现代方法》第17页

那时候的顶级科学家其实希望迅速地做完图灵对计算机所做的事情，但很不幸，事情的进展和他们想的完全不一样，并且可以确定到2016年夏天，也就是60年后，这事也还没搞定。但这次会议的特别价值在于它形成了一种共识——让人工智能成为一个独立的学科，因此这个会议通常被看成是人工智能这一学科真正诞生的标志。

人工智能是在人们信心大爆棚时诞生的，尽管科学家非常乐观，也声称自己的程序能够证明《数学原理》第2章中的大部分定理，但大多数人并不能从这一乐观态度中看到什么明显的进步。当时美国政府对此非常热心，在这个领域投了很多钱，与之相反英国政府却采取了一种完全不同的做法，他们请了一位著名的数学家——詹姆斯·莱特希尔（Sir James Lighthill）教授，对人工智能做一个彻底的评估。这位教授在看了所有重要的相关论文后，写出了一份报告，后来世人称之为《莱特希尔报告》。这份报告说人工智能绝不可能有什么用途，因为它只能被用来解决简单的问题。英国政府以后没有在人工智能上进行大量的投资，此后人工智能逐渐变得少有人问津。

事实上第一波人工智能浪潮止步于以下三种困难：

第一种困难是早期的人工智能程序对句子的真实含义完全不理解，它们主要依赖于句法处理获得成功。这样一来，它们“the spirit is willing but the flesh is weak”（英文：心有余而力不足）到“the vodka is good but the meat is rotten”（俄语：伏特加酒是好的，而肉是烂的）的英译俄再俄译英就不可能做对。其实直到现在问题仍然存在，只不过大量的数据弥补了不理解真实含义的缺陷。形象地讲，现在计算机并不去理解这个句子，而是看哪种翻译被用得多。

第二种困难则是《莱特希尔报告》里重点强调的组合爆炸。这导致让程序每次产生一个小变化，最终产生出可以解决问题的程序这种思路被堵死了。这就好比用试错法寻找正确的路，但每条路上都有无数的岔路甚至岔路间还彼此勾连，因此可走的路近乎无限多，那么试错法毫无价值。

第三种困难则是那时候发现虽然人工智能具有的神经网络简单形式可以学会它们能表示的任何东西，但它其实只能表示很少的东西，应用范围十分有限。

正因为这些困难得不到有效的解决，在20世纪70年代人工智能渐渐冷却，直到专家系统的兴起和神经网络让人们看到了新的希望。到了80年代确实有些专家系统被成功部署，并为公司节约了数以千万美元计的费用，比如第一个成功的商用专家系统R1在DEC成功运转，此后DEC陆续部署了40个专家系统。也正是在这时候日本宣布了第五代计算机计划，希望用10年时间研制出智能计算机。作为回应，美国也组建了一家公司来保证国家竞争力。

也是在这个时候，神经网络上取得了新的进展，一个典型的事件是1989年，燕乐存（Yann LeCun）在AT&T Bell实验室验证了一个反向传播在现实世界中的杰出应用，即“反向传播应用于手写邮编识别”系统，简单点说就是这个系统能很精准地识别各种手写的数字，很有意思的是当年的演示视频被保留了下来，所以我们今天仍然可以清楚地回放当年的效果。但很不幸的，展开这类算法所需要的计算能力和数据那时候并不具备，所以在实际应用中也逐渐败下阵来。这个方向狼狈到这样一种程度：现在的深度学习领军人物以及他们学生的论文被拒成了家常便饭，根本原因就是论文主题是神经网络。另一件小事也可以从侧面说明当时神经网络不被待见的程度：为了让神经网络复兴并被大家接受，现在鼎鼎大名的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）和它的小组密谋用“深度学习”来重新命名让人闻之色变的神经网络领域。很多人很难想到今天鼎鼎大名的深度学习其实是这么来的。

于是人工智能再次陷入低潮，这种低潮从其他方面解释其实是无意义的，主要还是技术本身的实现程度支撑不起足够多的应用。当一种技术并没有在商业中深度渗透进去，自身又需要较多的研究资源，也没有坚实的理论基础让人看到高额投入肯定会产生效果时，那么它遇冷的可能性就变得极大。

人工智能被低估持续了十几年，直到最近互联网和云计算的兴起。如果要从2010年时任斯坦福大学教授的吴恩达加入谷歌开发团队XLab开始计算，那这次的热潮兴起也不过只有五六年。互联网和云计算之所以让深度学习得以复兴，其关键点有两个：一是互联网提供了海量的数据；二是云计算提供了远超以往的计算能力。这两点很像燃料与引擎，它们叠加到一起就可以让车跑得飞快。

总结起来，我们可以讲到现在为止人工智能历经三起两落，和前两次不一样的是，这次我们有理由相信人工智能会发展起来而不是再落下去，关键原因不在于科学家如何有信心，而在于这种技术已经非常普遍地得到了应用，其应用范围要远大于前两次，不管是在声音、图像还是在数据分析上。

换个角度定义人工智能

看过人工智能发展上的起起落落，你就会发现人工智能其实并没有一个清晰的定义，它的内涵和实现方法也总是在不停地发生变化，比如我们原本以为能下跳棋就是人工智能了，结果当计算机能下好跳棋的时候，我们却发现这似乎也没什么，还不能称之为完全的人工智能。这样的循环就不停地在国际象棋乃至围棋上上演，即使今天AlphaGo赢了李世石，在围棋这项既简单又复杂的棋类上崛起，我们也还不能说这就是我们想的人工智能。

这就是人工智能的奇葩状态：每个人都说人工智能，但从科学家到程序员再到普通大众其实没人能清楚地定义人工智能究竟是什么，每个人都按照自己的理解和想象给它一个独属于自己的内涵。人工智能之所以那么难以清晰地界定，主要原因是人类其实还没太弄清楚究竟什么是智能，自然也就无法从它的内涵来定义究竟什么是人工智能。

很糟糕的是我们也没办法按照应用场合来定义它。每当说到人工智能时，人们最容易想起的估计是人形的机器人，这些机器人或者和人一样但更温和，或者莫名其妙的凶残，杀人如麻，但实际上现在很多机器人和人工智能的重合度并没有想象得那么高，那些单纯会蹦会跳的机器人与人工智能的关联大概和《钢铁是怎样炼成的》与炼钢技术的关联差不多。现在的人工智能更多的是纯粹的一组数字，其次才是可以具有各种奇形怪状的形体的机器人。当然发展下去，随着人工智能和机器的融合度提高，飞机、轮船、汽车发展下去最后都会变成机器人，没准最终还能像变形金刚那样变换各种形状，但眼下人工智能主要还是用来处理数据，其次才是感知环境并进行反应。

所以要想定义人工智能，那就只能通过做点类比来形成有点模糊的认识。这时候需要换个思路和视角。当我们深度了解动物的基本生理结构后，我们可以清晰地界定什么是哺乳动物，什么是爬行动物，但即使我们对其生理结构一无所知，只凭日常感受，也可以命名什么是鱼，什么是鸟。后一种分类方法存在的主要问题在于我们很容易把蝙蝠归于鸟这一类别中，但在人工智能上这似乎不是一个大问题。

到现在为止，我们唯一可见的高智能生物只有人类，因此只要能清晰地定义人，那就可以尝试从人的身上做加减法来定义人工智能。

一般我们认为促使人生爆发出能量的本源动力有三项：欲望、理智与激情。这三项东西正好可以从人类的进化链条中提炼出来。欲望的存在历史最为悠久，即使很早期的动物比如恐龙也会因为饥饿感去寻找食物，需要交配来繁衍后代。理智的出现则比较晚，一定要到人这种高级动物才清晰地体现出来，但确实在大猩猩能用工具时有所萌芽。这种对自然界进行感知、抽象、反思、推理的能力构成了理智，理智是我们人类智能的基础。只有理智还构不成我们现在这种复杂多变的社会，所以人还有很不理智、比较激情热血的一面。只有在“为有牺牲多壮志”这类激情的推动下，人类才会产生自己的价值体系。冷静下来想，激情是很奇葩的一种状态，因为它既会背离本能的欲望，也会背离一般理智。如果说保护自己的后代而牺牲自己还可以用本能来解释，那么先天下之忧而忧的范仲淹，为天地立心、为生民立命的张载就完全不能用欲望和理智来解释。但这些超越现实（其实也比较可贵）的例子都可以解释成激情带来的后果。激情构建了某种特别的价值体系，在这种价值体系下，有的东西比个人生死存亡更关键，这也是智慧生物的特别之处。

基于欲望、理智和激情所产生的一切东西都可以看成是人类智能的结果，针对欲望的可以是爱情动作片也可以是宫心计，基于理智的可以是下棋或者物理，基于激情的可以是创业等活动。

那什么是人工智能呢？抽掉人的欲望和激情，再抽掉人的肉体限制并把剩下的理智力量无限放大之后基本上就可以认为是人工智能会有的样子了。无限放大是说它可以同时记忆五千年的历史，同时操控五千台机器，而不再像人类只有有限的记忆和计算能力，并且很难一心二用。“只有理智”是说它没有想象力，没有价值体系，没有对生的渴望和对死亡的恐惧，也不会有人类的欲望，因为人类的欲望是在漫长的时间里，由生存延续需要驱动一点点进化出来的。

这种特征导致的结果是：主要由欲望所驱动的领域应该可以成为人类的保留地，最典型的是爱情，以及衍生而来的各种故事。人工智能估计到地球毁灭也理解不了为什么很多人会那么喜欢看爱情片。

在可见的范围内，人工智能也理解不了为什么不同的人在相同的情形下会做出不同的取舍，比如有的人看到老人摔倒会扶，有的人则不会；有的人会为人类大群体的利益而牺牲自己，有的人则拔一毛利天下而不为；有的妈妈会在地震中用身躯为小孩遮挡落石，有的妈妈则会把小孩忘在屋子里，自己出去打麻将。

机器有意识、有激情会导致完全不一样的世界，当前科学家不知道究竟怎么才能让机器人有独立意识，所以好莱坞电影里机器人意识的产生总是依赖于某种意外，因为人类其实还不太清楚意识到底是怎么回事。欧洲有科学家尝试完整复制人脑来实现这一目标，但很多人对此并不看好。

所以说人工智能如果从外部进行定义，那就是抽去了欲望和激情的人类。当然它不会像人这样灵与肉紧密地结合在一起，不可分离，而是基于硅和数字来实现远比人类强大的理性能力。它在速度和记忆上具有人所不可能具备的优势，一旦这种优势与高度发达的工业机器相结合，人工智能就可以调度起巨大的力量。也正因此考虑人工智能的发展会带来什么时，与其考虑人工智能会毁灭世界，不如考虑下世界突然多了无数只有理智，又具有近乎无限的记忆和运算能力的人最终会变成什么样子。

这对我们的日常生活、社会结构带来的最终结局也许好，也许坏，当前我们还无法确切预知，但有一点是确定的，人工智能一定会让我们加速奔向最终的结局！

第3章　人工智能下的未来世界

这一次人工智能来了估计就再也不会走了，前两次它陷入低谷是因为只有较少的落地应用，但这次不同，我们需要做好心理准备，迎接一个人工智能高速发展甚至可能产生突变的世界。

是否有一个突变的临界点

奇点是物理学里把广义相对论应用到宇宙学中算出来的一种很奇怪的点，在这个点上现有的物理定律是失效的，因为它有无限大的物质密度、无限大的压力、无限弯曲的时空。由于一般我们只能思考有限的东西，所以用正常思维很难理解这样一种状态。在宇宙大爆炸理论中，很多人认为现在宇宙的膨胀是从奇点开始的，按照这一思路宇宙的起点也是奇点。

美国人雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）借用这个意思写了一本书，中文书名就叫《奇点临近》，大意是说各种科技的发展会让人类社会的发展到达奇点，在那之后人类社会会迅猛发展，大幅重构，就像宇宙大爆炸之后演化出了时间、空间、各种物质乃至于人类一样。所以奇点用在人类社会上，就是社会发展的一个临界点，这之后的社会会和之前有巨大的差异。

人类到现在为止的历史还不是爆发式的，总是要花较长的时间才能累积出各种变化，但重大变化发生的间隔确实在变短，人类社会状态的更迭确实在加快。

如果简要回顾人类历史，那么对此会有更清晰的认知。人类历史上有这样几个点需要被特别提及：从食物采集或者畜牧到农业社会（农业革命），从农业社会到工业社会（工业革命），从工业社会到信息社会（信息社会）。如果从原始人开始算起，那么人类大概有十几万年处在食物采集状态，不到1万年处在农业社会状态，300年左右处在工商业社会，30多年处在信息社会。这些点的更迭并非是非此即彼的替换，而是以更大、更多的内容来稀释原有的成分，让社会的内涵发生根本性变化，比如农业在今天也还在，很少一部分人还过着类似古代农民的生活，但其在经济中的占比已经非常低，所以今天的社会不再是农业社会了。

上述这几个具有革命性的点上出现了撼动人基本行为模式的东西，人们的生活方式因此发生了根本的改变。垄耕、蒸汽机、电力、计算机的出现让人类得以创造更多的财富，但与此同时人与人的依赖关系也越发紧密，人也就越来越成为某种社会关系的承载物。而所有这些变化与技术的发展是同步的。现在这条线路仍在延续，但技术所能释放的力量、发展的速度却明显在加大、加快。

现在的问题是，科技一直这样高速发展下去，社会会不会达到某种临界点，再次升级，变成全新的样子？

答案是肯定的，人类对于科技发展带来的变化从来都毫无正面抵抗之力。从对人与人、人与自然的冲击的角度看，基因技术、纳米制造技术、人工智能、清洁能源技术、航空航天技术与已经出现的蒸汽机、电力、电脑其实是一类东西，只不过它们背后所隐含的技术力可能会更加磅礴宏大，所以对社会的可能冲击也就更胜往昔。

基因技术（G）、纳米技术（N）、机器智能（R）在《奇点临近》一书中被称为GNR，作者认为这三者的技术突破将把人类带入新的纪元。其中基因技术可以用于消除人类疾病，开发人类潜能。纳米技术则可以在分子级别重构人类的大脑。机器智能实际上有两个分支：一个是遍布于各种电影中的奇形怪状的机器人，另一个则是无处不在的如《黑客帝国》中的矩阵那样的统一超级智能，但不管哪一种都近乎无所不能。

之所以说这些技术最终会把社会推向某种临界点，根本原因在于它们会撼动现在社会的根本支撑。想象一下，人类的寿命如果延长到500岁，甚至可以永生，那社会伦理不可能不因此而改变。当世界数据化的程度足够高时，人们的基本思维方法也会改变，人类的很多问题都可以通过科技的视角进行考察，比如恐怖活动，如果从政治外交的角度来解决，结果看起来则是非常令人绝望的，但如果从科技的视角看，我们就可以期望有一种仪器可以扫描人的脑电波，有一种微型监控来监察恐怖活动的发生、发展过程等。虽然这会产生另外的麻烦，但至少从解决当前问题的视角来看，它是高效的也是可行的，会从根本上重构人与人、人与社会的关系。

如果这样一种临界点确实会在可见的未来到来，那就需要回到那个根本问题：未来到底会怎样，人们会生活得更加幸福吗？对于未来，人类是否还有别的选择，还是说只能面对已经注定的结局？

窥探临界之后的世界

正在发生的未来

第一次工业革命、第二次工业革命、信息革命极大地重新塑造了人们的生活，使人们的生活变得更加便利和富裕。借助移动互联网，我们足不出户就可以找到阿姨来打扫屋子，订比萨上门，预约推拿，看各种好玩的段子和视频，与朋友实时沟通，躺在床上看新闻、小说、电影等。人们正在享受无所不在的便利和富足。

如果我们计算一下时间，会发现移动互联网带来的所有这一切其实只发生在10年之间。2007年iPhone的发布开启了移动互联网时代，到2014年，所有该有的或者该迁徙的产品已经完全转移到互联网上。即使我们把时间轴拉长到互联网的崛起，所有这些变化也不过就用了20年的时间。两个技术——互联网和手机，用20年时间极为深刻地改变了我们的生活。NBC News曾经用下面这两张图来形象地说明这种变化：

NBC News报道中的这两张图，上图为2005年，教皇本笃十六世就任，下图则是2013年，新教皇弗朗西斯一世就任，位置差不多，但7年的时间彻底改变了这场景的样子。

事情还没完，最近扎克伯格发了一张自己参加会议的图，他大步走在人群中，但人们并没意识到他来了，因为每个人头上都带着Gear VR。

会场上的人都沉浸在Gear VR所展示的世界里

稍微对科技脉络做一点点联想，你就会非常想知道一旦人工智能足够发达，它又会如何进一步改变我们的生活，它将变成怎样一副样子？

比较确定的是那时候既会有各种灵活的机器人，又会有非常好用的语音助手，它们都会很了解我们的偏好，知道我们喜欢喝绿茶还是花茶，知道我们喜欢的水温，并主动做日常中所有我们不愿意做的事情。我们不用关心打扫屋子，但屋子总是干净且温度适合的；购物的时候它会给我们更精准的推荐，并且购物后使我们不用再烦恼如何收到东西，它会自动地出现在我们面前；出门的时候不用自己再开车，只要和语音助手约好行程，车就会准时到达指定位置，并把你运到目的地等。如果生病了，急救和诊断在家中就可以完成，人们很少去医院；所用的药则是根据个人的基因进行定制，而不是所有人同样的病都吃一种药。手续上的事情被大幅简化，比如现在的公积金等，不需要再排很长的队，很多环节会被优化，剩下的则可以通过机器人代理完成。餐厅中的服务人员，基本上都会是机器人。人们很难犯罪，因为你所有的生活都是数字化和可追溯的，很容易就查到你到底干了什么。

上面说的这些事情其实是确定会发生的，并且在局部已经发生。形象点来总结的话，在未来人们越来越可以去做自己真的想做的那些事情，而越来越不必付出自己不愿意付出的代价，因为社会已经变得足够富足。

未必是黄金时代

看起来好像人类就会进入自己的黄金时代，真的是这样吗？答案其实是否定的。因为人的幸福并不一定和经济与科技完全同步，经济太差肯定不行，但超过一定界限后我们很难说钱赚得越多幸福就越多，要真正步入黄金时代其实还需要科技以外的支撑。

这可以从人们过去的生活变化上获得一些启示。我们知道即使去掉通货膨胀的因素，大部分人的收入也确实在提高，生活也切实在改善。这可以单纯地从消费水平上得到体现，在20世纪80年代的农村虽然只要5角钱就可以买到很大一个面包，但你往往确实就没这5角钱来买面包，也许一个月只能吃一次，与之相对应，现在的状况是即使较贫困的地区，绝大多数人也不会再买不起面包吃。改革开放初期，东北的农村里很多人还必须吃玉米粉和高粱等粗粮，大米和白面只在一年特定时候才能吃到，但今天事情正好反了过来，人们会偶尔专门为健康吃点粗粮。

可以讲，过去200年里解决得最好的就是与经济相关的问题，但很奇怪的是我们并不能说幸福已经随着物质的丰富而变得更多，大多数人只是变得越来越忙。每个人的身后似乎都有两个巨大的车轮推着他奋力前奔，不得喘息：一个车轮是经济竞争，竞争的加剧以及工作产出和时间成正比让整个经济体系里的人必须疯狂地工作，否则就会被淘汰；另一个车轮是社会化的生活，大多数人要操心自身的健康、孩子的成长、老人的疾病等。不管你喜欢不喜欢，你都必须按照已有的经济、社会规则做事，并寻找自己的位置，否则一旦被甩到社会边缘，无法从社会网络中获得给养，人生就会进入下降通道，看不到希望，每天都在焦虑中生活。大多数人变得越来越像彻底的经济动物，留给心灵的时间越来越少。世间仿佛是一个大局，大多数人必须在大局中按部就班地生活，体验喜怒哀乐、悲欢离合而不得解脱。只有少数特别成功的人才能既获得财务自由又积极地生活，大多数人要么忙碌，要么消沉。

我们为物质的丰富贡献良多，但实际上却在社会这张网里面越陷越深，不得自由。这个高速变化中的世界即使科技再发达，我们获得的再多，显然还不是我们理想中的世界。

生活的便利性可以看成是比较物质的一面，而幸福本身则可以看成是比较偏重精神的一面。两者融合的结果才是我们对未来的预期。

回到哲学

当一个人相信未来会变得更好时，我们可以说这个人是乐观的，反之如果他相信未来会变得更坏，那么这个人就是悲观的。如果一个人相信人的选择决定了未来的多种可能性，那么可以说这个人相信未来是不确定的；如果一个人相信不管人类如何选择，未来都有确定的结局，那么可以说这个人相信未来是确定的。这样一来对未来其实就只有四类推测：确定而乐观、确定而悲观、不确定而乐观、不确定而悲观（见图3-1）。

图3-1　彼得·蒂尔把哲学家分成四类

总体来看，未来更像是不确定而乐观的，物质上会变好是确定的，这提供了人类解决自己大多数难题的机会，但很大的变数来自人们的精神世界究竟会变成什么样子，人们的幸福并不一定因此而变得更多。

如果按好坏来划分，那么人类最差的结局是毁灭，最好的结局是不困于物质的人们得以享受真正的自由。在最好的情形下，由于物质的丰富，人们并不受生存的牵累，而更关注自己的心灵。具体来讲，人们有做自己喜欢做的事情的权利，人们也有不做事情而获得生存的权利：喜欢画画的可以沉醉在艺术的世界里，喜欢冒险的去探索无尽的星空。在这种社会里文明的光辉因为科技的力量而闪烁得更加耀眼，为所有人提供了一种很高的生存基线，人们可以在这种生存基线上做自己的选择。在这种美好的结局与最差的大毁灭之间，社会当然也可能变成其他的中间状态，比如说一小撮人极度富裕，而大部分人则挣扎在生存线上。

当我们去考虑这些技术是否可以控制人类的欲望，是否能够消除人与人、群体与群体之间的摩擦和碰撞，比如终极问题理解上的差异、领土争端、发展不平衡时，我们就会看到更多的变数。因为前面这些问题的答案显然都是不确定的，所以这些事情的发展结果会为未来注入足够多的不确定性。恐龙间的争斗是不可能毁灭地球的，但如果《封神演义》里的大神们真的存在，那么他们的争斗就很容易把地球打得稀巴烂，而人类的智慧事实上让人类获得了近乎神灵的力量。

现实里蕴含着科技、人文在发展速度上的失衡是不确定性的最大根源。人类能很快地征服自然，但在征服自身的路上走得其实并不快。

唯一可以自慰的也许是人类还可以说：虽然科技本身涵盖了一种秩序，比如蒸汽机就会导致大工业生产，这一点无可变更，但人类确实可以选择如何对待我们自己！

第二部分　人工智能之路

《黑客帝国》这部电影的大背景极其悲壮。那个世界里大多数人类的意识都被接入到了一个虚拟的数字世界中，自己真实的身体则存在于椭圆形的营养液里，身上插满了管子。人类直接用脑波感受着五光十色的世界，但其实从来没有睁开过眼睛，没有真正用脚移动过一分一毫。与此同时，作为虚拟世界主宰的超级人工智能总是会尝试派出章鱼来抹杀掉那些感受到世界虚幻并尝试脱离这个虚拟世界的人。针对这种惨烈的局面，《黑客帝国：重装上阵》中尼奥和老议员哈曼在人类最后的城市锡安底层的动力机械旁进行了一场很有意思的对话，老议员哈曼很是感慨于同样是机械，但一部分试图杀光人类，另一部分则支撑着仅存的人类的生存基础，让人生存和让人毁灭的竟然是同一种力量。最后，老议员哈曼打了个奇怪的比喻，他说：“和那些仍然把脑子连在虚拟世界里的人相比，一定程度上我们其实也正在把自己嫁接在这些没智能的机器上。”尼奥对此看法略有不同，他觉得对这种锡安中的动力机械，人类有能力去关闭它，但对于那种虚拟世界中的强人工智能，人类几乎没什么抵抗能力。

电影中的这个片段纯粹是个过场，但却特别有意思。人类可能自己也没意识到在今天机械和一般性的智能已经是我们生活的基础，我们的身体和意识其实是在围绕着机械和弱人工智能打转。它们早已经渗透到我们生活的各个角落，我们打车的时候滴滴总是要在后台为我们计算哪辆车离我们最近，淘宝、京东这些网站总是会根据你的购物履历推荐商品给你，广告商也总是在计算究竟哪则广告会有更高的转化率。机器则更不用说，从汽车到高铁，从建筑到能源开采，几乎所有与人类文明相关的一切都建筑在机器的基础上。大多数人类已经失去了原始人那种独立在自然界中生存的能力，我们基本不再认识野生的果子哪个能吃哪个不能吃。没了机器和弱人工智能，人类确实已经无法生存！

拿2016年作为中轴，向后看是智能与机器的一步步崛起，并与人类纠缠得越来越深；向前看则面临各种可能，有非常大的不确定性。同一种力量在驱动着生存与毁灭、繁荣与衰落。这就是一条人工智能之路，虽然我们还不能准确地知道它会通向哪里，我们也不知道《黑客帝国》描述的惨烈状况到底有没有可能出现，但在这个时间点上我们可以非常肯定地讲人工智能的时代一定会来，而从电脑到机器人这条路一旦展开就再没有回头的可能。

第4章　从电脑到机器人

现在各种电子产品越来越多，笔记本、Pad、手机、手表等，这些产品从外观和功用来看无疑差异很大，但实际上它们的基本架构和原理却是相同的，一般来讲这种架构会被叫作冯·诺依曼结构，这些产品都可以称之为计算机。如果回溯这种结构的最初目的，我们会发现计算机还真是用来做计算的，虽然它现在可以用来干从炒股到订饭的一切事情，但在大概30年前，它的主要存在目的就是用来做计算，相当于是大号的算盘。可以说从单纯用来计算到变成通用型设备是计算机角色上的第一次大变化，正在发生的从“照我说的做”到“自己看着办”则是计算机角色上的第二次大变化。这一点在机器人身上体现得特别明显，尤其是当我们把机器人放到火星上的时候。好奇号这种机器人要想登陆火星，那么它必须具有自主行动的能力，因为远隔千万里之外的人类不可能像操作电脑或者手机那样操作这种机器人。

从“照我说的做”到“自己看着办”

当我们用电脑打泡泡龙的时候，我们要不停地用键盘或鼠标操纵指针的方向，控制发射的时机，每当发射一个球的时候，游戏会切换一个屏幕告诉我们是不是打掉了某个颜色的球，中间偶尔还要选择是否进行下一局。

当我们用手机在京东上购书时，我们先要解锁屏幕，找到京东这个App，输入自己想要的书名，选择出版社和版本，接下来加入购物车，确定送货地址和支付方式。

打泡泡龙游戏和京东上购物看似风马牛不相及，但其实是有共通的东西存在的：每当我们给电脑或者手机一个输入，它就会根据我们给的东西做出反应，在泡泡龙里是根据发射球的位置来反应是否能消掉一片球，在京东上是根据输入的信息来判断下一个环节是展示书还是显示支付画面。电脑给人某种反应和结果之后，人再根据具体状况采取下一步的行动，这一行动在泡泡龙里是寻找下一个球的落点，在京东上是处理送到家里还是别的什么地方这类选项。在这两个场景下，共通特征是人与电脑必须进行频繁且密集的交互，相当于在不停地告诉电脑下一步要干什么，要不然电脑就不干活。

到现在为止几乎所有面向个人的计算机产品都需要这种密集的人机交互，你给输入，电脑反应，你再给提示，它再反应，直到达成某个最终的结果。这就是极为典型的“照我说的做”模式，你少要求一点，电脑就什么都不干。这个模式显然是累人的，并且在某些场合一定不适合，比如说扫地机器人，你让一个人花半小时来用“照我说的做”模式使用扫地机器人扫地，那肯定没人愿意。同样我们也不愿意请阿姨之后，还始终提示阿姨先做这个再做那个。对于后面这种场景就必须过渡到“自己看着办”的模式对人类才有意义。这就是计算机角色上正在发生的第二次变化，这种变化的核心支撑就是人工智能。人工智能会把人机交互变成是两个智能间的交互。

要想看清计算机在角色上的发展脉络，需要回顾一下它的本质特征和发展过程。

人的理性思维先天是有做算术的潜质的，所以丈量土地这样的实际需要一出现，各个文明几乎都会出现数字。理性思维这部分功用的最大特征是容易规则化，容易规则化就意味着比较容易做量上的伸缩（比如计算速度），计算机最开始就承担了这个使命，在用电气成功地延伸了人类的力气之后，科学家也开始考虑让电力来提升我们人类的计算速度。1946年人类做出的第一台计算机每秒能做5000次加法，但大多数人其实1秒内一次都做不了，我们通常很难在1秒内算出来2016+1989等于多少。

从计算单点切入之后，计算机（包含电脑、手机、智能手表、智能投影仪等）的角色开始丰富化，变成一种通用的机器，乃至于我们现在从娱乐到生活再到工作都得以计算机为基础。从专门计算到通用机器这是计算机第一次角色变化。这个角色变化加上互联网就塑造了我们现在信息极为发达的社会生活。

计算机的通用化导致了另一个我们以前没有预料到的效果，各种各样的计算机除了是一种助手工具之外，也成为我们个人信息等的采集器，人们从行动路线、生活习惯、转账记录等现在都在各种计算机（当前主要是手机）上体现出来了。这个数据化的程度仍然还在深化之中，我们现在说的物联网、可穿戴等可以看成是数据化程度提升的进一步发展，按照这种思路发展下去你的心跳、脉搏也会被采集。

发展到第二步的时候，世界的数据化程度进一步提高，这就出现了计算机第二次角色转换的契机，当我们可以更好地利用各种随手可得的数据时，我们就可以做到很多以前做不到的事情，比如自动驾驶。我们可以讲在计算机第二次角色变化之中，万物互联（IoT）和人工智能是两大引擎，万物互联让世界越来越快地数据化，人工智能则让数据化的世界出现更多有价值的新玩法。这种“自己看着办”的世界正主动向我们揭开它的面纱，我们至少可以从以下三个方面来窥探这种从“照我说的做”到“自己看着办”的转换。第一个方面可以叫作升级中的自动化。

升级中的自动化

1946年，美国福特公司的机械工程师D.S.哈德提出了“自动化”一词，此后各种提高自动化程度的技术层出不穷，但就和传统软件一样，过去的自动化更多地是处理能清楚定义边界的工作的自动化，对于边界不清晰、环境特别复杂的情形则有点力不从心。拿扫地机器人来做例子最容易说清楚这两类情形的差别：如果世界上所有的屋子都是长方形的，没什么障碍物，那就很容易设计一种扫地机器人来完成每天的清扫方案，但显然现实世界中的屋子不是这样的，屋子有各种形状，屋里还可能有各种东西，有的房间还会高低不平，极其不规则。这意味着这种居家扫地机器人必须能很好地处理预先没被定义的各种情形。对扫地机器人而言这是条红线，达不到就没法产品化，大家就不愿意用。没有人工智能的发展，自动化的程度就会限制在这条红线下面。这反过来也就意味着，如果人工智能可以赋给机器更多的智力，那么原本那些自动化方案没法搞定的领域，现在也可以开始自动化了。这种领域有很多，散布在各种不同的行业中，如果按照潜在的影响力来做大致的排行的话，那么排行如下。

1.自动驾驶

自动驾驶正是从“照我说的做”向“自己看着办”进行升级的典型代表。现在我们开车的时候，看路、看信号、看标志、看行人等是由人来负责的，接下来人根据这种外部输入信号通过方向盘、油门、刹车等来控制一辆车的行为，车严格地按照人的指示在行动。自动驾驶则把感应环境的部分替换成传感器和雷达，发出指令的部分替换成人工智能。汽车的雷达扫描四周，再参照数据库中的地图数据来判断各种外部输入应该如何处理，判断下一步是停车、拐弯还是直行等。

自动驾驶所能带来的变化肯定会大于电动这种单纯的能源变换（从油到电）所带来的变化，因为一旦自动驾驶真的实现，车在人们心目中的意义很可能会发生巨大变化，并使车上的共享经济真正得以实现。想象下在庞大且复杂的调度算法的支持下，每个人的出行需要都可以按需满足，那么人们为什么需要一辆自己的车？

现在的估计是自动驾驶会在5~10年内变成一种大众化的技术。但如果把定速巡航这类辅助驾驶的功能都算进来，那么其实这种技术已经局部可用，并在逐步扩大范围。

2.服务机器人

另一个正在进行这种自动化升级的领域可以泛称为服务机器人，根据应用的场合不同，这些机器人会有不同的名字。服务机器人里面最典型的就是扫地机器人，其他如酒店服务机器人、安保机器人等也都可以划入这个类别。也许还会涌现出其他产品，这些产品本质上差不多，所要依赖的基础技术会有很多共通的地方，但是需要强化的场景会不太一样。这种机器人通常需要知道自己的位置，并对环境（公路、家里、酒店、园区等）进行感知，再接下来根据感知到的东西采取行动。如果需要交互，那么还需语音识别和自然语言处理（NLP）做支持。这里面实时知道自己的位置、对现实进行感知并行动是重度依赖于人工智能的点，没有人工智能上的突破这几项不太可能做好。终极状态就是四处能跑的和真人一样的机器人，但现在限于技术水平，只可能在特定环境下进行优化。没有地图让机器走路这一点其实比较困难，经常提到的SLAM（即时定位与地图构建）指的就是这个。

服务机器人因为是限定场景，所以虽然有难度但离我们其实不远，现实里已经部分走到我们生活里来了，比如iRobot的扫地机器人。

iRobot的扫地机器人

Savioke在做的酒店送物品机器人

Knightscope在做的巡逻机器人

骨子里服务机器人和自动驾驶也可以看作一类东西，这类产品核心要做的事情就是把人从某个角色上解放出来，原本人因为有智能并能灵活响应所以占据了很多岗位，让这些岗位没法自动化，但现在人工智能则尝试让机器人能覆盖这些岗位。所以上述的自动驾驶汽车和服务机器人本质上都可以看成是对自动化的延续，但加入了感知、机器学习等来面对复杂、不可以预先预知的环境（想象下现在在火星上跑的机遇号，它是不可能按照“照我说的做”模式来运转的）。这里面比较滥竽充数的是工厂里的机械手，这类产品大多数时候也还只是原本定义的自动化，只不过从形态上很容易被归到机器人这一类别下面。实际上它们并没有太多机器人的内涵。Baxter等公司也在尝试做出能学习的、用于生产制造的机器人，但还处在“在路上”的状态。

数据分析和挖掘

同属于人工智能但又与上面所说的自动化升级差异非常大的领域是数据的分析和挖掘。

我们这个世界的数据化程度必然因为互联网、智能硬件的发展而逐步加深，这就会导致海量的数据产生，而传统的方法是不足以应付这么大的数据量的，尤其当这些数据还很不规则的时候，因此就会产生与大数据相关的各个领域，但之前常提到的各种大数据技术比如Hadoop、Spark更像是大数据处理的基础设施，在基础设施完备之后就需要有一定的方法来从这些数据中挖掘出价值。因为数据量非常庞大，数据格式也不规则，所以人是不可能完成这项工作的，必须发明某种机器智能来做辅助，把数据提炼到一定程度，才能给人做最终判断。这个方向上在可见范围内最典型的应用就是IBM的沃森，估值最高的则可能是Palantir。

沃森的标志性事件是在美国的一档知名问答节目里击败人类选手，获得冠军和100万美元奖金。这实在是科技界最厉害的公关事件，通过一次比赛把自己记进了人工智能的发展史，只要还有人在提人工智能那就绕不开沃森这个名字。Google用AlphaGo挑战韩国围棋选手李世石估计也是同样的思路。

沃森这种机器人没什么实体，但它能回答你指定的问题，并帮你把某些事直接处理掉。能回答哪类问题依赖于你后台用什么样的数据训练它。如果你用买保险的数据和流程训练它，那你和它说一声，它就可以帮你把车险买了。需要强调一下的是，这不是单纯的臆想，美国很多行业的公司正在做这件事。

IBM选择了花很多钱强化沃森在医疗方面的能力。即使不懂技术的人也可以看出来沃森这种系统的几个关键支撑点。它同用户交互的部分，要能理解用户说的话，这背后是语义处理；接下来寻找信息的过程其实就是搜索；最后为了搜索到足够好的结果，你要有足够多的数据。这看着并不复杂也不高深，但IBM就是按照这种看着简单的思路来运作并投下重注的，几十亿美元就按照这种思路砸在了沃森系统上，既买交互的技术，也买医疗的数据。

沃森显然也是一种“我只给少量提示，你自己看着办”的系统。

其他行业有的会比沃森稍微低级一点，需要用人+人工智能来逐步提升这种数据分析的能力。金融公司总是要从海量数据中分析出哪种行为更像是金融欺诈，广告公司要分析转化率，电商公司则要根据用户行为分析如何提升销售额等。这类工作的基本模式正如上面所说的一般是有一大堆数据需要处理，数据分析师需要从这堆数据里提炼一些东西出来。这时候把数据完全交给算法是很困难的，因为现在的人工智能算法不太可能理解很复杂的目的，于是就需要人与人工智能的结合，人设定方向，利用某种机器智能的算法来获得结果，和目标进行匹配。有可能没法一次到位，于是这一过程可能需要迭代多次，才能达到最终目的。

解决情感问题

如果上述两个方向上进展得较快，再加上拟人情感的部分才可能是斯皮尔伯格电影里演绎的那种人工智能，这种人工智能从自动化方向继承的是感知、学习和反应，从大数据继承的是海量数据处理，额外再加上良好的人机交互、对人类情感上的理解，最终就会形成一种伙伴型的机器人，这会是非常综合的一种产品。有意思的是正因为这种综合你不太好定位它到底适合干什么，不适合干什么。从功能上看这会是人类完整的复制品，你能干的它都能干，包括写作、照看他人、帮你收拾屋子等。

斯皮尔伯格《人工智能》电影里的机器人外表看起来与人无异

现实里人们一边隐约地感受到这个方向的价值，一边又不确切地知道具体可以用这东西来干什么，所以很多人都是在摸索中前行，但技术的不成熟和刚需的不明朗确实注定了这个方向上的产品的命运必然坎坷，比如JIBO、Pepper。

这里面最有名的产品估计是Pepper，这款产品由软银孙正义牵头打造，而孙正义为了打造这款机器人可以说不遗余力，拉了阿里巴巴（销售能力）和富士康（制造能力）合伙成立公司，收购了一家法国做Nao机器人的公司Aldebaran Robotics。从外形来看Pepper很像是让Aldebaran公司把做成复杂关节的机械腿换成了轮子，又进行了一些其他折中，比如胸口加上一块屏幕，最终从Nao的基础上降级出来的。

Nao机器人，能比较自如地行走，但十分昂贵。

Pepper，售价约1万元。

很不幸，发布后Youtube上对这产品恶评如潮，从中可以感受到这离我们说的那种机器人究竟还有多远。很多日本人在感叹：“難しい。”不懂日语的人一看这词会以为是困难，但在那个语境里翻译成“差点意思”更合适。这种机器人因为拟人就更需要“自己看着办”的能力，否则就会傻得没人用。

过去和未来的里程碑

按照这种路径发展下去，人工智能对我们生活的渗透必然越来越深，审视这一过程中的里程碑可以让我们更清楚地看到人工智能发展的轮廓。

《超级智能：路线图、危险性与应对策略》一书中提到一件有意思的事情：

20世纪50年代后期的一些专家认为：如果能成功造出下棋机器，那么就一定能够找到人类智能的本质所在。但结果通常是：这种机器一旦被造出来，人们就不称其为人工智能了。下面是人工智能发展史上一些里程碑性的事情（节选自《人工智能：一种现代方法》，有增删）。

看完这张表，我们知道从棋类游戏的视角看，人工智能基本已经超越或者达到了人类的水平，但实际上人工智能的发展不过才刚刚起步。

如果把这张表延伸到未来，领域不局限在游戏，那么究竟哪些事情值得记录在上面？按照我的推断，这种里程碑会是下面这个样子：

（1）Siri这样的语音助手成为主流交互方式。Siri诞生于2007年，但后来广为人知则是因为它在2011年被集成进了iPhone4S。Siri一发布，当时Google的CEO施密特就惊呼，这款产品会对Google的业务产生根本性威胁，但接近5年过去了，Siri并没有迅速爆发出原子弹那样的威力。但如果据此判断这类语音助手终究是个玩具，那就会大错特错，并且与有些大公司的判断背道而驰，事实是Google、微软等大公司先后在这个领域发力，于是有了Google Now、Cortana、Echo，IBM在这件事上倒是很激进，和Siri差不多同时推出了Watson。Siri这样的系统事实上代表了一种基于语音的交互方式，这种方式用完全不同的方式完成与现在主流的图形用户界面类似的任务，但更好、更便利。而之所以其应用被卡住，主要原因是人工智能水平不够，图形用户界面可以在低智能的水平上比较流畅地进行人机交互，但语音助手如果没有高智能做支持，就完全没法用，正因为如此语音助手的普及可以看成是人工智能发展的一个里程碑。智能语音助手的普及很可能就在两三年之内发生。

（2）完整自动驾驶铺开。彻底的自动驾驶很可能在5~10年的时间里实现。根据报道到2014年，Google的自动驾驶汽车就已经安全行驶了百万英里。截至2015年9月，加州的路上一共有102辆无人驾驶汽车在跑，其中Google有73辆，特斯拉有12量。Google当前宣布会在2020年对这种无人驾驶汽车进行量产。自动驾驶之所以必须被放到里程碑里是因为从智能的角度看人类日常的工作、生活中比驾驶更复杂的事情其实不多，如果人类在行动上可以搞定驾驶，在智力上可以搞定围棋，那么理论上第一产业、第二产业甚至第三产业中的简单工作都是可以通过人工智能搞定的。第三产业中的简单工作是说类似餐饮、运输行业中的各种工作。在那个时间点上，我们就可以更彻底地看到第一产业、第二产业中几乎没人的景象，虽然在今天这类人工智能已局部成为现实，但在这个里程碑得以实现之后，这种机器取代人的设想才真正变成划不划算的问题，而不是能不能搞定的问题。

（3）沃森类系统在医疗行业全面展开。前面提到IBM在这个点上下了重注，所以这里的关键点不在于采用不采用，而在于什么时间点沃森这样的系统可以成为医疗中必需的一个环节，也就是我们每个人走进医院的时候，都会享受到沃森这样的系统提供的服务。一旦如此，这就意味着医院里所有和数据相关的工作被人工智能接管。这个时间点之所以有意义在于它意味着人工智能成为真正的支撑人类基本活动的专家系统，随后（或者同时）它就可以扩展到法律、管理、财务等领域。从沃森获得《危险边缘》冠军这件事来看，它的瓶颈很可能不在于技术，制约它的首先是足够多的有效数据，现在的很多数据，可能没法直接使用；其次则在于人们的心理接受程度、法律法规限制等。如果拿数据库被接受的速度做类比，那么这款产品也可能在5~10年内走到各家医院里去。

（4）类人机器人出现。它很像电影《我，机器人》里面描述的那种老实干活的机器人。这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有人类需要完成的工作，这种工作甚至可以包括战争。如果说上面1~3项提到的机器人主要消灭的是低端的以及与数据深度相关的工作，那么这类机器人几乎可以消灭所有的工作。理论上讲，人类到此可以得到解脱。但在这个方向上我们差的比较远，如果认为前几项可以在10年内实现，那么这项应该会在它们后面才能实现（Google在出售波士顿动力的时候也发表了类似的观点）。至于后面多久确实难以推断，但是这种机器人是一定可以实现的，虽然我们不太确定是十几年后，还是20年后，但它的技术脉络与前三者一脉相承，所以说是一定可以实现的。

电影《我，机器人》中的人形机器人，几乎什么都能干，但没意识。

（5）有独立意识的机器人。这会很像《我，机器人》里那个觉醒的机器人、《终结者》里的天网、《黑客帝国》里的矩阵。霍金、马斯克担心的就是这种人工智能。但这种人工智能究竟会不会出现我们其实并不清楚，相信它会出现或者不会出现都更像是一种信念，而不是有确实的根据，但这里想说的是如果它出现，那就是最关键的里程碑。在这个里程碑之前，人工智能是人类的奴隶或助手，而在这个里程碑之后，人机就可能产生真的冲突，因为它可能会产生自己的价值主张。几乎所有对人工智能的恐惧都与此有关，但很不幸由于我们并不知道意识是什么，所以这种恐惧只是简单地源于未知，相信人工智能会获得意识和相信地球有意识（大地之神）在目前看来其实并没有太大的差别。如果真有这种人工智能，一个标志性的事件可能是人工智能学会编程。很多人并不理解编程是怎样一种工作，因而就会把它想得高深莫测，但事实是能够正常思想的人就能够编程，编程只是把提炼了的思维用特定的方式表达出来。所以人类的编程其实也不是计算机兴起之后的活动，当我们知道制定繁复的礼仪来祭拜上天和祖先的时候，其实已经做着和编程类似的工作。程序员大多数时候做的事情其实也就是理清步骤和时序，唯一和礼仪制定不一样的是，仪式面对的是人，而程序员面对的是电脑，所以必须限定于用电脑能够理解的方式，来表达自己的思考结果。编程对人类的特别意义在于，一个人可以通过编程来延伸自己的思维，创造或控制其他东西。当人类的创造力没有限制时，编程所能做的事情其实并没有边界。编程的一种极端产物就是人工智能。但就是这样一种对人类并不怎么困难的事情，让电脑做起来就千难万难。人类想了非常多的办法来让编程更轻松、更自动化，但实际上编程自动化几乎没什么进展，我们可以参照某种模板来形成确定的框架，但想让电脑写点程序却根本不可能。人工智能在数据驱动下达成所有上述里程碑，其实都还没超出想象中人机的分工界限，但如果人工智能会编程，并能创造出新的程序和机器，那么就会超出我们思考的范围。如果说上帝的编程后果是包括人类在内的智慧生命，人类编程的后果是人工智能，人工智能的编程后果又该是什么？

在这些里程碑被陆续达成的过程中，世界也会改变它的样子，恰如汽车的出现带来了马路和交通规则一样。

人工智能的瓶颈所在

很多人可能使用过手机上带的语音助手，比如Siri，常用的人大概可以感受到它确实越来越精准，但也还是不能尽如人意，现在我们来大致拆解下这样的一种系统。

这种语音助手基本由以下三个部分构成：

第一部分是语音识别，这相当于要求语音助手能精准地听出来用户在说什么，这部分的难点是要能适应各种嘈杂的环境，适应各种口音和方言等。如果安装了摄像头，那么这种助手获取信息的渠道就不只是听到了什么，还包含看到了什么，这就会牵涉到计算机视觉。

第二部分是语义识别，只是听清还不够，还要理解用户到底想干什么，说的是什么意思。这部分在正常情况下也要负责关联上下文进行会话，不能前言不搭后语。

第三部分则是信息获取，这和传统搜索比较相似，但要求有更高的精度，因为精度不高就会导致这种语音助手显得很傻，要说很多句话才能完成一个买东西这种本身并不太复杂的行为，一旦如此大家是不愿意用的。

为了达成第三部分中搜索变得更精准的目的，其实还有两种技术会变得越来越重要，那就是根据人的历史行为来对他进行画像，比如你偏好川菜，有很好的消费能力等；也要能尽可能精确地感知到当前的情境，比如你在北京，天气不错等。这些都相当于为语音助手补足信息，否则单纯地面对“给我来杯咖啡”这样的请求，那么就一定会产生多轮的会话，而轮数越多，智能语音助手就会显得越傻。只有知道这个人喜欢黑咖啡，常去星巴克，当前又在798，那才可能一次给出答案，展现出比用触屏或者鼠标还高的效率。

这样的技术结合起后端的数据处理能力会为我们解决非常多的问题，那么相关的各种技术到底发展到了怎样的一种程度呢？截至2016年3月，人工智能在语音和图像上已经取得了阶段性成果，但语义上暂时还看不到能彻底解决的迹象。

（1）语音识别。这是一个最近几年基本已经被深度学习攻克的领域，只要花足够的钱，识别精确度甚至可以达到99%。在语音识别这种领域，最后几个点精度的提升很可能比前面达成90%的精度还要费劲，但最后这几个点的精度往往正是跨越能用和不能用的关键。没有深度学习之前，人们已经尝试攻克语音识别很多年，一般来讲1952年贝尔实验室研究的第一个能识别10个英文数字发音的语音识别系统被认为是语音识别的起点，这样算起来人类已经在这件事上努力了60多年。随后人们在20世纪70年代搞定了小词汇量的语音识别，在80年代搞定了大词汇量的语音识别，然后精度就卡在那里了，大概在85%徘徊，一卡就接近30年。微软、IBM当年都曾经尝试把这项技术应用起来，但显然没什么效果，好多人甚至不记得它们干过这件事情。深度学习应用于语音识别后，事情有了根本性的变化，现在只要有足够的数据进行训练，大多数公司自己都可以训练出足够精确的语音识别模型。这项技术基本上要货品化了，越来越可以认为这是一种不要特别多的投入就可以搞定的技术。

（2）图像识别。这也可以认为是一个基本已经被攻克的领域，但实现起来比语音要费劲一些。图像识别比语音识别要麻烦，因为语音识别的对象总是各种有限的语言。但图像里人脸和猫的识别在具体实现上还不能用一个通用的方法来处理。当前的状态是如果选定一个点比如人脸识别，砸入几十个PhD、几百块GPU，还能找到落地点不断获得数据，那么花个一两年就可以做到非常高的精度（99%以上），但这种精度眼下还没办法一下子就覆盖到其他领域，比如人脸就不能很容易地迁移到猫脸上，只能一个点一个点来搞定。像人脸这种领域因为有切实的落地场景（银行等），所以一下子就发展起来了，其他的领域要想都达到同样的水平，还需要一点时间。

（3）语义理解。和语音识别与图像识别不一样，语义理解处在一种基本没搞定的状态。我们看演示的时候时常能看到一个机器人或智能型产品与人进行流畅的交流。达到这种状态有两种可能：一种是作弊，后面放了个人，属于人工的人工智能；另一种是对话被限定在特定的场景下，比如在汽车里打电话，让地图导航等。语义理解的难度与所要处理的概念数有关，当要处理的概念数在几千个以下的时候，针对特定场景按照基于规则的方式还是可能搞定的，会做得比较流畅。但是一旦这个范围扩大到整个社会生活，那么最多也就是Google Now和Siri那个样子。与这点密切相关的应用，一个是各种智能语音助手在对话时的智能程度，另一个则是翻译。

（4）数据挖掘。由于这个点往往是面向企业的业务，所以大众会比较陌生，但其实在美国这是落地最多的方向。这个方向的状态和图像有点像，在每一个垂直的方向都可以优化出很有用的系统，但没办法做出通用的系统。比如有的公司会根据医疗诊断数据以及你的财务状况直接提供性价比最高的治疗方案，但这样的系统就不能扩展用来做金融欺诈检测。这个方向其实比上面所有的方向都更能吸引投资，因为它的收益往往更加直接。换个视角，这种后端数据整合工作也可以看成是在为前端的智能助手等储备能量，一旦它成熟到一定程度，并接入某个终端比如亚马逊的Echo，那么Echo的力量就会瞬间增强。图4-1是到2015年年底风险投资在各个与人工智能相关领域的投资分布统计，看了之后，我们会惊讶地发现最主要的投资确实是落在企业和行业应用（下图中标为黄色的领域）这些我们不太关注的领域里，这可以从侧面证明这个领域确实是整个人工智能图谱中成熟度最高的。

图　4-1

资料来源：Tracxn。

这也就意味着当前非语义识别的领域已经接近成熟，但语义识别上离成熟还比较有距离，非常多的对话程序依赖于规则匹配，也就是说查关键词来确定你到底要的是什么，这种方式解决开灯、关灯这类需求是可以的，解决帮我订杯咖啡就有点难，解决我想看赵本山2011年的小品就基本搞不定了。

所以说一般的认识是人类暂时还做不出来通用型的语义理解、对话系统，只能在特定场景下进行优化，比如车里面放音乐、打电话。如果场景变大，比如一个视频网站的所有内容，那就需要针对这个场景建立知识图谱，用这种方式就有可能建立特定场景的精确对话系统。如果我们把问题划分为一般人能搞定的问题、牛人能搞定的问题、顶尖科学家能搞定的问题、没人能搞定的问题，那么这个领域属于顶尖科学家能部分搞定的问题，如果非要归类的话则必须归在没人能搞定的那一类问题里。

假设上述问题搞定了，我们真的如愿做出了某种小机器人，人类很喜欢它，走到哪里都带着，但突然有一天把它带到九寨沟，它就像死了一样，再也没反应了，这时候体验无疑也会很差。这个问题背后隐含了人工智能的第二个难点，这个难点和上面的纯技术有点不一样，它牵涉到硬件。

这个难点可以简单总结为终端上的计算速度和智能问题。深度学习通常需要大的基于GPU的计算能力和非常多的数据。一旦需要放到小的终端上，比如一个摄像头或者小机器人上，那就会因为计算能力不够而产生麻烦。有的公司现在尝试做一种可以在小的终端上跑机器学习的芯片，如果这种东西出现，那么无疑会让人工智能和智能硬件的结合更加容易，但是单靠一块芯片实质上不可能解决深度学习在终端上跑的问题。形象地讲，如果上述现象成为可能，则会违背能量守恒定律，本来那么多GPU耗费很多电量跑下来才能搞定的问题，怎么可能用一小块芯片搞定。这种芯片实质上在做的东西更像是小型化的GPU，这种小型化其实是极有价值的，它确实可以让某些依赖于端的算法跑得更好。与此完全对立的另一种思路则是不用深度学习，而起用只需要少量数据的学习方法，这在语音识别上也有人在尝试。

上面说的这个难点对于有些人工智能落地产品而言并非什么大问题，比如IBM沃森系统，这种系统整合医疗数据，给医生提供诊疗意见，因为这种应用只会在限定场合发生，网络条件是可以确保的，所以完全可以依赖于当前的深度学习方法获得更好的结果。但必须连接网络这一条件对于机器人、无人机这类所处位置不确定的产品就会造成比较大的障碍，在这些场景下当下的网络环境还无法保证时时畅通的连接，以支持连接到云端进行处理的要求。

如果不连网，就一点智能没有，那么机器人这类位置不固定的人工智能应用产品就很可能被卡住。遗憾的是，现在还比较难以揣测究竟什么时候能彻底解决上述两个问题，关键就在于人工智能仍然还没走完自己从0到1的过程，仍然处在一种盲人摸象的状态。

人工智能上的从0到1

从0到1，再从1到100这个类比能很好地形容技术及产品的发生发展过程。比如福特造出第一辆T型车可以认为是完成了汽车从0到1的过程，此后100年直到现在可以认为是汽车从1到100的完善。现在的汽车虽然在精密程度上远胜100年前的版本，但是仍然有发动机、传动系统、方向盘和四个轮子。

1919年福特T型车的造型，从中我们可以找到现代汽车的几乎所有关键要素，甚至它的车牌都和现代的车牌一样。

资料来源：维基百科。

计算机一样有这个过程，如前所述，其理论奠基于图灵，图灵之后冯·诺依曼设计了一套体系结构把这个东西做出来了，至此可以认为计算机走完了自己从0到1的过程。此后才有从电子管到晶体管，再到使用大规模集成电路的计算机，其形状也由比房子还大到现在只有手机那么大。在这一过程中，其计算性能翻了无数倍，但是仍然需要冯·诺依曼定义的输入输出系统、中央处理器。

如果把人工智能与上述两者相类比，我们可以发现人工智能根本还没走完从0到1的过程。人工智能既没有清楚的理论基础，也没有清楚的定义，我们甚至不知道智能究竟是什么。也正因为如此才有先达到某个目标，比如在下棋上战胜人类，接下来就认为这也不算什么智能的情形出现。

人工智能的内在发展思路曾经多次发生变迁，比如最开始人们认为这种智能依赖于一种物理符号系统，这种系统要通过处理符号组成的数据结构来起作用。人类似乎就是这样，但这显然只是一种现象，在这个层面上并不能产生真的智能。接下来也考虑过遗传算法，这是按照生物进化的过程来做程序，让程序有某种随机变化，并用一个选择过程（生物的优胜劣汰）来保持似乎有用的变化，但限于各种“如果怎样，否则怎样”的这种组合太多，在当时这也没产生什么有价值的结果。

再后来至少一部分人开始转向神经网络，这个方向出现的很早，在20世纪60年代就出现了，但那时是非主流，直到20世纪80年代才受到重视，杰夫·霍金斯（Jeff Hawkings）认为这和那时的人工智能主流思路节节败退有关。神经网络研究者尝试在连接中产生智能，其启示来自大脑，因为大脑由神经元组成，这是显然的事实。近来极其热门的深度学习就处在这个方向上，但这个方向也还没有完成从0到1的过程，只是在特定的领域（比如语音识别、图像识别）取得了极为令人瞩目的成绩。这个领域的大牛燕乐存在发表演讲的时候曾经专门提到了深度学习的几个关键限制，具体来讲包括：

·缺乏理论基础。没有这个，深度学习方法只能被视为黑盒，大多数结论的确认都由经验而非理论来确定。

·缺乏推理能力。深度学习技术缺乏表达因果关系的手段，缺乏进行逻辑推理的方法。

·缺乏短时记忆能力。与深度学习相比，人类的大脑有着惊人的记忆功能。

·缺乏执行，无监督学习的能力。无监督学习在人类和动物的学习中占据主导地位，我们通过观察能够发现世界的内在结构，而不是被告知每一个客观事物的名称。

——这是2015年6月演讲中提到的内容，InfoQ对此进行了比较完整的报道。

从这一现实来看，我们确实很难讲人工智能完成了从0到1的过程，而只能说还处在一种盲人摸象的状态，虽然偶尔摸到的东西比以前更管用，同时经验的累积让我们摸到的面积越来越大。

但与汽车或计算机不同的是，大家普遍认为人工智能从1到100的过程会发生得非常快，而不会像汽车陆陆续续发展了100年，计算机发展了半个多世纪。如果我们真的能解决某些基础问题，完成从0到1的进展，那人工智能从1到100的过程确实可能在几年，甚至几天内实现。互联网和智能硬件为此准备了充分的数据材料和基础设施。

如果类人的通用型的强人工智能真的得以实现，那么就会面临下一个从0到1的过程。这个过程不再是单纯的技术问题，而会更多地挑战我们的伦理观念，乃至究竟什么才是生命这样的基本认识。

人类如果不虚伪的话，那么就必须直接承认我们创造人工智能的根本目的其实是获得一个忠诚不二而又神通广大的仆人，中间也许会夹杂部分情感需求，比如电影《人工智能》里所展现的爱意。但后者是次要的，就像很多小朋友喜欢毛绒玩具，但这些毛绒玩具是可以被抛弃而没有心理负担的。骨子里我们并不想制造出一种完全和我们平等的生灵出来，那样的话直接生养众多或者克隆就够了，我们更不想制造出一种超然的智能凌驾于人类之上，对人类进行统治。

从这个角度看，强人工智能也可以分为两个阶段，要完成以下两次从0到1的突变：

第一个阶段是有智能但没有本体意识的阶段。这个阶段人工智能会履行它忠实仆人的角色。这就是当前正在走但还没走完的从0到1的阶段。这个过程的终点是人工智能成为人类神通广大的仆人，偶尔也充当伙伴。我们当前正处在这个阶段。

第二个阶段是产生本我意识的阶段。这个时候它可能会开始追问自己的存在价值，思考人类为什么会有这么多喜怒哀乐。这时候人也许还在想象力和判断力上存在优势。如果我们相信思维天生是外倾并寻求自由的，那么冲突就很可能发生，因为这时候你并不能要求它只存在于你设定的范围之内，它有自己的选择。眼下完全无法预测，这个从0到1的过程会不会开始，什么时候结束。

同前者相比，后者所要开启的新纪元更为深远辽阔，并且也确实会带来非常多的新问题。

这两个从0到1的过程背后隐含了人与人工智能的以下三种关系：

（1）理想状态是主仆关系，人工智能服务于人类。机器人是人的机器人。这很简单，在人工智能的第一个阶段肯定会这样。我们也可以认为是人类中心论，人工智能只付出但并不享有权利。

（2）较差的是机器人产生意识，这时候就有人机道德问题。它也是一种生命，但这种生命由人类制造，人类究竟应该如何与它相处？这个时候另一个麻烦的分支是人机可能需要融合。为了延长生命、摆脱疾病、进行漫长的外太空旅行，很多人可能会主动地变成半人半机器。这时候又该如何界定人、半机器人、机器人的权利和责任？

（3）最糟糕的情形就是制造出超级智能。这时候这种超人一定会架在人类上面。人要么转化为这种超人，要么毁灭。如果能走到第二个阶段，那么就很容易演化成第三个阶段。第三个阶段可以认为是第二个阶段从1到100进行发展的结果。

美国人喜欢做A.I.和I.A.的争论，无数大科学家卷入其中，前者觉得A.I.是一种独立的智能，后者则觉得计算机上的智能以更好地服务人类为目的。但其实这两者的差异点并没有想的那么有价值，两者在人工智能真的有意识之前，其实是统一的，都需要它的智慧程度快速提高，这样才能更好地帮助人类。

从哲学角度看这个问题会更有意思。人这种有机的身体其实是非常脆弱的，也许是为了补偿这种脆弱，所以上天赋予了人类更高的智能。王东岳先生认为这个过程可以称之为递弱代偿，如果这真的成立，那么最后出现超级智能的可能性其实不存在，因为这种生物既会有坚强的躯体又会有超高的智慧，近乎宇宙中完美的生命体。

人类花了近万年来调和人与人之间的矛盾，最终才在200年前认识到自由平等是更好的选择，虽然仍然无法避免打打杀杀，但现代文明在很多点上取得了基本共识，差异只在程度上。如果进行到后一种状态，那么人机的平等则需要比这速度更快地达成共识，否则地球可能禁不起太剧烈的折腾。

人机交互与产品变迁

如果不去考虑那些可能卡住人工智能应用的点，那么我们可以拿一个产品来更具体地看下人工智能到底会怎样用这种“自己看着办”的方式来重构我们的生活。

在过去十几年淘宝是一个深刻影响了人们生活的产品，当我们探讨是什么成就了淘宝时，很多人也许会说是马云的英明选择，但实际上更主要的是互联网所引发的去中介的趋势。这种去中介的趋势有两个关键点：一个是可以略掉层层代理的中间环节，优化整个系统的效率；另一个是可以让人通过某种便利的终端（起先是电脑，后来是手机）来直达最终的购物标的。这样一来购物就简单地变成搜索和选择的过程，当然这需要物流、支付这样的环节做支撑。稍微泛化一点，我们也可以讲所有非通信（微信）和社交（微博）的产品本质上干的事情和淘宝差不多，只不过分别垂直到了不同的领域，所以牵涉不同的线下环节，比如携程就垂直到了旅游行业。甚至我们也可以讲搜索和电商的区别是一个有线下环节，一个没有。这意味着虽然互联网让人眼花缭乱，但带来的核心趋势事实上只有两个：一个是信息直接获取，其带来的效果就是去中介；另一个是建立人与人普遍关联的大网。

在移动互联网下，这种趋势并未发生变化，反倒体现得更加直接。每个App都可以理解成是搜索+其他。和PC互联网相比，核心差异其实是一个细节：触屏导致无法在浏览器下精确实现链接点击，所以有App的大举出现，各家公司可以通过App获得独立的入口，而不是像过去那样被绑定在浏览器里，对搜索形成较大的依赖。

这种大的趋势是可以预先认识的，预先认识这种趋势的人就会在根本还不知道怎么赚钱的情形下投给Google和阿里巴巴很多钱。但这种趋势也是会改变的，当人工智能来了之后，原本很多顺理成章的事情就会不再成立。要想看清楚这个变化，还要再一次回到智能助手。

智能语音助手里的老大哥Siri诞生于2007年，后来广为人知则是因为它在2011年被集成进了iPhone 4S。Siri一发布，很多人就认识到它会对搜索产生根本性威胁。通常当一种破坏性技术以完全不同的方式把同样的事情做得更好时，这种技术会被认为对已有产品和模式产生根本性威胁，比如数码相机对胶片相机，iPhone对数码相机，电视对收音机等。Siri所代表的东西与此相似，这种基于语音的操作方式与现在的图形用户界面（包括鼠标和触屏）完全不是一类东西，但它潜在地比图形用户界面更自然和快捷。我们不要忘记人与人的主要交互方式是说话，而人与人的交互是仅有的两种智能生物间的交互，一旦机器变得更加智能，那么很可能语音才是人类与另一种智能最自然的交互方式。

图形用户界面之所以有那么大的价值，主要原因是在低智能下这种呈现选择分支让人一步步选择的方式是最有效的人机交互方式。所以Windows的开始菜单要一步步展开，手机屏幕上要有一个个图标，要不就没法区分什么是淘宝，什么是携程，哪个是放电影的，哪个是压缩文件的！这在当前技术状态下是合理的但这并不意味着会是一直合理的。人和人交流的时候如果对方需要一步步告知各个选择，那会被认为是笨蛋，脑子不灵光。这就好比每个领导给秘书下指令的时候，他不会告诉你要先找老王做规划，再找老李批钱等一样。电脑的鼠标、键盘和手机的触屏都培养了一种思维定式，但这种定式往往在更便利的新技术面前不堪一击。

由键盘到小号键盘的思维定式

由键盘到触屏则是跳出思维定式

这就意味着虽然图形用户界面是当前最合理的交互方式，但肯定不适合人工智能发展突飞猛进的时代。

语音助手的破坏性作用如果只体现在对图形用户界面的替代上，那么它既不会威胁携程也不会威胁淘宝。关键问题是一旦语音成为一种主流的交互方式，那么在整个操作链条中就没有淘宝这类平台的位置。语音的根本特征是借助智能直达结果，只有这样才能避免多轮交互，所以要买东西的话，其操作场景一定是直奔商品，而不是现在这样先找到一个叫淘宝的网站或者App，接下来才开始找东西。与Siri交流时一定不需要说，帮我连上淘宝，再找一套餐具，而是会直接说我需要一套青花骨瓷的餐具，价位在2000元左右。这意味着这样一种系统中淘宝上关于商家的数据是有价值的，但淘宝本身是没价值的。又因为语音操作一定是高度综合的，所以淘宝的数据、携程的数据等，在这里是无差别的。

这个时候凡是牵涉原子的部分（比如物流），仍然保持自己的价值不变，但凡是牵涉比特的部分，理论上都会被以语音助手为入口的人工智能整合掉，包括支付。因为在这样的场景下也不需要一个额外的叫支付的步骤，用户只要决定买或不买就足够了。

这时候也没什么浏览器、App，一切都会综合在一起。在PC时代，人们的信息消费方式其实是综合的，大部分信息都通过浏览器和搜索来获得；在移动时代，这种消费方式则走向分散，各个App成为信息消费的入口。但在下个时代这种信息消费会重新走向更加智能的综合。这很像我们说的“分久必合，合久必分”，也很像辩证法里说的否定之否定。更进一步就是购买的过程也会被省略。

过去我们往往会定期收到水费的单子，接下来再跑到某个窗口去交水费。很多人感觉很烦，于是银行就推出了一项帮忙代扣水费的业务，只要和特定的银行卡绑定，每个月的水费会自动被扣除。这对于用户来讲已经比较自动化了，但对于自来水公司则变化不大，因为它还是要派人到各个地方查水表，以便计算各家需要交多少钱。这个过程其实是可以优化的，比如水表上加个传感器，把数字定期发回到某个地方，那么整个过程就可以彻底自动化。也就是说我们购买水的过程是完全按使用量计费的，根本没有购买这个环节。电商网站也在尝试在有些产品上实现这个过程，比如洗衣液没了，按一个钮就有人主动给送来。这种尝试还不成功，但它的启示作用在于，当人工智能足够了解你的家庭情况，比如灯泡坏了，屋子脏了，那么它就可以给你直接下单买灯泡、约阿姨上门清扫。在这一过程中的最开始阶段还需要知道淘宝，还需要人来触发购买过程，但在后来它就会发现只要给它足够的数据，它根本就不需要一个叫淘宝或者阿姨的东西，也不需要人来发出指令触发购买，维持整个家庭或者其他整个系统的良好运作是它的使命。只有在购买那种有特别意义的东西时，比如给爱人的礼物等，人才会保留现在的购买习惯。

所以说淘宝这样的产品很可能顶不过下一个10年，因为在人工智能下，它并不能很好地找到自己的位置。当然这里不是说一定会倒闭，物流、支付这样的环节终究要有人做，而是说那个时候淘宝这种中间层的作用可能会被极大削弱，并没有今天这么鼎盛的地位了。

人工智能会影响人机交互，而人机交互会影响产品命运。

人工的人工智能

当一个概念变得很热门的时候，很多人就会捞偏门，把它作为吸引眼球的手段。人工智能领域最常见的骗术则是放一个真人在机器人后面，它的位置会被遥控，它的发声和对话完全由人包办，这样在展示的时候就可以用和人一样的智能水平欺骗很多观众。这种人工智能可以统称为人工的人工智能。

人工的人工智能除了用来吸引眼球外，其实也还有些具体的作用，前面我们提到在语义这样的领域里，技术还不能彻底解决灵活对话的问题，这时候就会面临一个挑战：我们既想提供一种基于智能的良好体验，但又不可能完全依赖于智能。为了应对这种挑战，就有些人在尝试一种人+人工智能的方式。

有些人发现，很多App功能其实非常简单，可能就是买水果、定快餐、打车等，但在手机上每个应用都要用一个App。结果就是我们要不停地打开不同的App来完成一项并不复杂的工作，并且在注册、输入住址等环节上是存在极大重复性的。于是人们就尝试让用户可以在一个应用中，用一句话来搞定所有这些需求，比如帮我买一本《从0到1》送到家里；帮我订一杯星巴克的咖啡12点前送到办公室等。这种会话有的时候信息是完整的，有的时候则会缺东西，比如送到家里究竟是那天什么时候送，而补全所有信息完全靠人工智能会显得非常蠢笨，甚至有时候也判断不清楚究竟要补充哪方面的信息。这时候如果能够先判断哪些东西人工智能处理不了而把它转接给人工，哪些可以直接让人工智能处理，那就会提高用户的体验。这时候的关键是一个人可以同时处理的请求数，这个数字如果过低，就有点像人工客服人员，业务越多，后台所需要的人也越多，杠杆率很差，系统的价值也就不大。而要想达成这一目标，首先要有对服务流程及数据的深度整合，其次则要有比较发达的语义处理能力。对服务和流程的深度整合是说得把提供服务的一方所需要的东西清楚地列出来并可以自动对接，比如订餐就要确定价格、菜名、时间、地点等，这点在O2O不断发展的今天，其实可以被比较好地解决，于是剩下的主要问题是怎么缩减对话的轮数。想象一下订麦当劳的情形：

客户：帮我订两份麦当劳板烧腿堡套餐，可乐和薯条都加大，尽快送到家里。

人工的人工智能：好的，请支付。

支付之后半个小时订餐就送到了家里，因为家里是已经输入过的系统的信息，不用再问，同时“尽快”一词暗示了时间。所以只要这一句话就可以搞定这样一个订餐过程，此时用户为什么还要打开App自己选来选去呢。

这种系统最终一定会实现的，但眼下还不太确定谁会实现它，因为它会牵涉比较长的链条。

第5章　机器人真的会像大白吗

人工智能实际上还处在一种盲人摸象的状态，虽然现在摸到的神经网络和深度学习可能是象的部分本质，但问题是之前伟大的科学家曾经认为经过几天的会议就会给人工智能带来突破性进展，结果却错得离谱。在这样一种状态下，预测机器人究竟是会像齿轮一样冷冰冰还是会像大白一样产生某种温度无疑是艰难的，但当前的发展思路以及研究结果确实可以给我们一些启示。

从《黑客帝国》里的章鱼到大白

到现在为止最让人毛骨悚然的机器人估计是《黑客帝国》电影里的章鱼，这种章鱼满头红色的眼睛，长长的八爪，数量无穷无尽，个体又极为灵敏，什么事都能干，在机器和人产生对立之后，既能四处巡逻，又能用八爪发出激光作为战斗武器，冒着枪林弹雨向着人类冲锋，还能把人从屋子里面挖出来放到能量柱上当电池用。

最为温情的机器人则是大白，它会萌萌地跟在你后面，当你有危险的时候，它又会挺身而出护卫你的安全。

这两种形象正好描述了机器人的两种可能的状态，我们有理由相信即使到很久以后，这两种状态的对立也还是会持续存在的。

这两个明显不同的分支会导致以下两种完全不同的机器人：

一个分支更像《黑客帝国》路线，有一个万能的矩阵，所有章鱼都是这个矩阵的载体。我们经常提到的人工智能由于是数据驱动的所以基本都是这个方向上的产物，比如IBM的沃森。这时候机器人其实是没有个性的，它们可以根据环境做出不同的反应，比如搜捕、战斗、巡逻，但其实这都是一个超级大脑的分支功能。如果它们脱离了那个超级大脑，它们就会瘫痪。

一个分支则是大白的路线，每个机器人有自己的个性，虽然它可以从庞大的云端数据库里获得信息，但它是独立的个体，有自己的个性和温度，它们脱离中央网络仍然可以行动。

在《黑客帝国》电影配套的动画片中，有一集正好描述的是这种过渡状态，人类努力抓捕一个机器人，并让它产生新的认知，背叛矩阵，最终这个机器人果真觉得自己其实应该护卫人类，但很不幸它还是牺牲了。

大白那种状态更贴近人类的状态，所以从本能上我们不太会喜欢章鱼加超级智能的组合，因为超级智能实在是一种完全超出我们理解的东西，只要有足够的数据和能源它会很像人造的上帝，近乎无所不能，但其实它又不能真的理解你。微软的小冰看着萌萌的，能和你进行稀奇古怪的会话，但其实它根本不理解你在说什么，它更像是在无数对话中找到某种匹配规律，比如你说心情真差，那么它就会查找数据中和心情差相关的会话，并尽可能找到人们过去一般会怎么接下句，接下来给你一个它自己也不知道是什么的回复。20年互联网的发展累积了足够多的会话数据，你在豆瓣回帖是会话数据，你在贴吧斗嘴是会话数据，更不用提通信类App中更是积累了无数的真实对话数据，所以这样的系统确实可以越来越像真人，但它确实不知道你说的是什么意思。

大白与此不同，对大白而言个体芯片更关键，它需要用较少的数据处理复杂的环境，这种学习方法潜在地会导致和人类类似的学习过程，并且由于小数据的差异较大，最终的机器人更可能体现为有差异的个体。

理论上讲，这两者都是有可能的，毕竟人从懵懂无知到学富五车其实并不需要太多的数据，但很不幸的是如果按照当前的研究方向发展下去，我们更可能收获的是那种章鱼型的机器人，那种有个性的大白是不太会来到现实里的。现在各种基于机器学习的人工智能都需要庞大的数据量做支撑，需要大量的GPU做并行计算，所以天生就是一个《黑客帝国》里描述的那种矩阵。这样一来即使做一个本地的版本放到机器人里去，那也更像是《黑客帝国》里的章鱼而不是有个性、有温度的大白。这种机器人虽然能够因为环境而变换自己的行为，但其实没有个性（可以适当伪装），受控于一个超级智能。

要想认清这点有必要对比一下实现人工智能的方式以及人脑的基本运作方式。

现在实现各种人工智能的方法可以简单地概括成建立可进行学习的多层网络，接下来用数据来训练这种网络，数据越多，这种网络处理图像识别等的效果就越好。效果和数据量成正比。

但人脑并不是这样的，一般认为大脑皮层是人类智慧的来源，每一层有大概2毫米厚，一共有6层，和叠加的6层扑克牌厚度相类似。有一种观点认为大脑各个区域实际上能起的作用是一致的，之所以不同的区域能负责不同的事情是因为不同区域匹配的使用场景不同。这和电脑类似，虽然看着电脑能做的事情五花八门，但底层都是0和1的运算。大脑里面的轴突负责建立各种输入模式，于是我们看到了五光十色的世界。大脑的认知过程和计算机很不同的是大脑似乎是先记忆身边世界的本质特征，接下来看到新东西的时候先从记忆中提取这种本质特征，再加上一些现场处理来应付各种各样的情形，比如先知道猫的那些根本特征，接下来看到动物的时候可以迅速判别这是不是猫，接下来再去区分这是白猫还是花猫。

这样一比较我们就知道实现大白和章鱼背后所牵涉的东西一定不同。一个人成长所需要的数据量远低于训练一个神经网络所需要的数据量，人类只要看过几只猫，再见到猫的时候就能认出来，但深度学习则要成百上千的猫的数据，接下来才知道什么是猫。人如果真的按照深度学习的方式达到当前的智能水平，那么大脑得有房子那么大才行。

要实现大白，其实需要有感知并且及时地对这种感知进行理解、记忆、学习。这背后是芯片、操作系统与算法的协同，当前的人类进度至少从公开信息里还看不到这些东西，高通这样的大公司在琢磨做这种神经元芯片，但暂时还看不到具体的成果。我们现在使用的这种智能建立方法导致我们当前只会有章鱼而不会有大白，至少从眼下来看是这样。

按照当前的发展轨迹即使偶尔有人会挑战大白的方向，他们造出的大白也很可能是残缺的。当人面对一种完全陌生的环境时，人会通过想象力调整自己，让自己适应新的环境，在试错中成长，但我们能造出来的机器人基本只能处理已知环境以及基于已知环境的相似变种。比如说如果我们只训练它在马路上走路，若是突然把它放在水里，它是不太可能自己悟到应该如何游泳的。

当然人工智能本身也还在不停地变动中，所以也许有一天，当前这条路碰到瓶颈，科学家会转而追求另一种形式，那时机器人不只能够根据已有的数据学习处理已知问题，还能在学会走路后就自己学会翻墙和游泳，只有真的达成这种目标，大白才有可能真的来到我们身边。

如果从哲学的角度来看这个问题，那就更有意思了。这里的核心问题是到底是不是万物皆数，如果爱、恨、情、仇、是非并不是一种数，没有一种数学可以表示，而只是不同的维度，需要在模糊的基础上进行取舍，那么人工智能如何实现这种从0到1的飞跃？那是不是意味着有温度的智能根本就是不可能实现的，能实现的只是基于理性的智能？如果美是理性的感性表达，那是不是说人工智能永远也无法理解美？所有这些还需要进一步的探索和实证。

人形机器人任重而道远

有一天晚上，我独自来到空无一人的办公室，想拿下忘在办公室的东西。办公室里的灯都熄灭了，只有借助走廊和外面的路灯才能勉强看清楚东西。当我走过一个小机器人时，发现只能模糊地看清它的轮廓，而它亮着蓝蓝的眼睛看着我时，心里莫名其妙地升起一种恐惧。那一时刻，我知道我绝不会买这样一个东西在自己身边。

有人用恐怖谷效应来解释这现象，恐怖谷是说当人们尝试做和自己相似的东西时，突破某个临界点后，人们会对它感到极度恐惧，只有这种相似超过某个程度后，比如变得和真人毫无差别，人们才可能从恐惧中恢复，重新变得喜欢这种人形机器人。

2011年，加州大学圣迭戈分校（University of California，San Diego）的艾斯·萨伊琴（Ayse Saygin）专门对恐怖谷的原因进行了研究，结论是人类一旦发现一个外表像人，但行动和人完全不像的人形机器人时，大脑会错乱，这种错乱是我们感觉不适的原因。也有人认为因为这会让人联想到疾病和死亡，所以才会恐惧。直观上讲，也许疾病和死亡的说法更容易让人接受，我们惧怕看到僵尸或者被疾病创伤折磨的不成样子的人，也许主要原因就是它让我们展开不好的联想，我们不想变成那个样子。

图5-1　共情变化曲线

注：当人工制品看起来像人时，就可能进入“恐怖谷”，可能因为我们无法和它们产生共情，就像本图曲线所描述的那样。

资料来源：百度百科。

从这个角度看，大白设计成能充气，休息的时候就缩在箱子里是十分有道理的，否则它即使再萌萌的，半夜突然发现它站在床头也还是会感到恐惧。

问题是我们还做不出能伸缩的大白，也就是说我们还不知道什么时候能走出恐怖谷，所以指望人形机器人来承载人工智能，至少在家庭里是不现实的。这是一个明显的误区。

这也就意味着不管从智能的发展方向上看，还是形体的发展上看，机器人都还不太会像大白，而更会以某种一般的形态比如扫地机器人的圆形、亚马逊Echo的圆柱形，甚至Siri的没有形体来到每个人的身边，只有在特定的场合比如巡逻时才可能有那种形体有点像人的机器人。

从短期来看，机器人不太可能像大白，这也不是个技术问题。

第6章　巨头的游戏

人工智能可以是好的东西，也可以是坏的东西。好处在于它一定会带来生产力的再次飞跃，坏处在于这其实是少数人的游戏。在这点上，人工智能与互联网以及传统IT有着本质的区别。

Google在干什么

地球上最为“激进”的科技公司Google近来对自己进行了重组，总公司的名字现在改成了Alphabet（字母表），字母表上的各种公司五花八门，不用心思考完全不理解这些公司在干什么，唯有回到人工智能可能对未来产生的巨大影响上才能更好地理解字母表公司的初衷。

现在字母表上的公司和产品如下：

A–Android/AdSense/Analytics/Ara/AdMob/Alerts

B–Blogger/Boston Dynamics/Books

C–Calico/Cardboard/Capital/Contact lenses

D–Drive/DeepMind/Design/DoubleClick

E–Earth/Express

F–Fiber/Fi/Flights/FeedBurner/Firebase/Finance

G–Google（duh）/Gmail/Glass/Groups

H–Hangouts

I–Images/Ingress/Inbox/Invite Media

J–Jump

K–Keep

L–Local/Loon

M–Maps/My Business/Makani

N–Nexus/News/Now/Nest

O–Offers

P–Plus/Play/Photos/Picasa/Pixate/Patents

Q–[Nexus]Q

R–Refine/reCaptcha

S–Search/Self-driving car/Shopping/SageTV/Stackdriver/Skybox/Skia/Scholar

T–Translate/Tango

U–URL shortener

V–Voice/Ventures/VirusTotal/Video

W–Wear/Wallet/Web Toolkit/Wing

X–Google X labs

Y–YouTube

Z–Project Zero/Zagat

这里面除了一般很容易理解的各种软件产品项目比如Android、Gmail、Youtube、Blogger、Search等之外，特别让人意外的有Calico（医疗）、Nest（智能家居）、Self-driving car（自动驾驶）、Boston Dynamics（机器人），在收购这些公司时基本都投入非常巨大，动辄数亿美元，但正常来讲不太能看到它们的相关性，机器人和医疗确实八竿子打不着，好多公司如波士顿动力这种更是短期内不太可能实现商品化。Google这种公司聚集了地球上几乎是最聪明的一波人，个别的公司也许是因为一时冲动，但整体上毫无条理地做事情可能性几乎没有，那么它到底是想干什么？

这要切换到人工智能的视角。我们来想象一下，假如我们真的打造了一个超级大脑，这个超级大脑在应用上会有差别，可能体现为AlphaGo与人类下围棋，也可能体现为自动驾驶汽车等，但在算法、数据、基础设施上其实依赖于很相似的东西，并且这种超级大脑的智能程度呈现出显然的数据驱动特征——数据越多，智能程度越厉害。这个时候再假设这家公司的领导者是一群野心勃勃的人，过去也曾经从这种野心中获得了巨大的成功，那么这群人可能会做什么？

他们首先会利用自己的数据和基础设施优势让智能达到别人无法达到的程度，接下来会让这种智能体现在尽可能多的用户产品中，一旦如此，那么他们就可以源源不断地获得第一手数据，这些数据反过来会提升智能的程度。这是一个正反馈，如果地球上最后只有一家公司，那么很可能是这家公司。因为只要上述正反馈持续下去，这家公司的业务几乎可以遍及各个领域。又因为这家公司的业务是超级智能驱动的，往往就可以获得极高的边际利润，从这个方面讲，它确实可以用投资和收购做非常多的事情。

从这个视角来理解Google，那么它的很多行为就会变得更合乎逻辑。字母表中的很多公司和产品也就大多能找到自己的位置。比如它放热气球上天，那是让更多人上网，以便接入更多的终端设备；4亿美元收购DeepMind是因为想购入天才团队，增强大脑的力量；32亿美元收购Nest是因为家庭中需要一种中枢来系统了解各种数据；无人驾驶则是因为人类只有这么几个典型高频使用的终端，手机之外就是汽车；医药公司则可以看成是把超级大脑向医疗这个利润丰厚的行业进行降落的一种尝试。

2016年3月爆出Google母公司Alphabet要出售波士顿动力的消息，网传这有多重原因，比如波士顿动力的成员不愿意接受公司的安排并入其他团队，公关团队觉得人形机器人有点吓人等。比较理性的分析则认为主要原因是Alphabet认为人形机器人这件事还为时过早，至少还得10年才可能商用化。很多人根据后一点认为刚凭借AlphaGo赢了李世石而大出风头的DeepMind可能也危险了，因为这家公司目前没有什么产出。但如果理解上面的思路，就会发现，更可能的是Alphabet会根据端的成熟期来调整端上的业务布局，比如Nest、机器人、医疗项目甚至无人驾驶汽车，但不太可能对做大脑那部分动什么手脚。因为大脑那部分是树根，根基不固，整个大厦都可能会动摇。

少数人的游戏

理解了Alphabet的故事后，我们会很悲哀地发现智能驱动的产品是少数人玩的游戏，这和互联网乃至曾经的软件开发完全不同。

到现在为止，中国IT行业历经三次变革：第一次是因为电脑的普及、软件的兴起；第二次是因为PC互联网的兴起；第三次则是因为移动互联网的兴起。每次的主角不一样，登场的方式也不一样。

第一代软件英雄大多是单打独斗，现在那一代人大多已经让出了舞台的中央位置。求伯君先生可以说是比较能代表那个时代的程序员，他几乎是一个人完成了DOS下的WPS。

求伯君先生的编程水平应该是极度高超的，这从小米CEO雷军先生的回忆中可以看出来：

1990年年初，我在一个朋友那里用了WPS汉卡，当时就被震住了。界面易用、美观，更强的是打印结果可以先模拟显示出来。署名是香港金山公司求伯君，觉得这个“香港”软件编得真好。

那时候开发出一款获得广泛认同的产品就可以开创一番事业。在那个时代里，太多的人重复了这个故事，求伯君的WPS、王江民的KV300、鲍岳桥的UCDOS等。

互联网、移动互联网来了后，故事略有不同，这项工作开始于门户，但终结于BAT，当然这个行业带来的机会中存在一个巨大的长尾，所以很多创业型的小项目一样可以获得不错的成功，比如天气、万年历、小说、送餐、点评、打车、美甲、地图、家政、送水果等。

在过去这两波浪潮里，要开发一款产品也存在技术门槛，但这个门槛并不太高，尤其在各种平台和工具成熟之后，所以才有那么多团队能陆续开发出那么多比较成功的App。由此基本上可以认为软件时代、互联网时代和移动互联网时代是由创意、运营、模式这些东西驱动的，而非由技术驱动的。做这种产品也会考验技术能力，比如怎么处理多用户并发的问题，但门槛并不会高到让人望而生畏，至少在用户数由少变多的过程中还有一个成长的机会。也正因为如此，它需要的资本量也没那么大，不用太多的钱就可以启动一个App的开发，只要把用户数做上去就可以获得后续不断的融资。可以说这基本上属于大众的浪潮。

但智能型的软件遇到的麻烦很多，上来就要算法、数据、GPU。即使是Google等把这开源了，但想驾驭这些框架也需要理解机器学习的人，否则没法针对垂直领域优化，而数据和GPU则会很耗钱。一个直接的后果是很多传统的程序员搞不定这个行当，这无疑就树立了一个很高的门槛，但更讨厌的事情是智能本身往往不能直接创造太大的价值，还要想办法落地。纯粹地把人工智能在软件上进行落地，即使是Google Photos也还不能算是非常成功，这也就意味着智能的落地往往需要整合软硬件。这并不难理解，单纯地做个聊天的程序（如小冰），就没有整合到系统中的Siri或者Google Now用户价值大，虽然前者在获取用户上会有一定的优势。

一旦需要把智能整合到硬件里，事情就变得复杂了，需要有人搞操作系统，有人搞工业设计，可能还需要人搞声学，最后还需要搞定供应链。即使所有这些都搞定了，还不一定能卖出去。

如果真想做那种四处乱跑的机器人，则还要更麻烦，因为你要比较清晰地感知环境，并进行分析处理，还要处理机械部分，让关节能够很好地减速并能用很多次。

智能产品的门槛就这样一步步垒高，每抬高一步，就过滤掉一部分人。我们不能否认极少的天才人物一个人就可以搞定很多事情，但是这不会改变智能的时代只给少数人机会这一现实。过去这些年国内成长性比较好的公司，主要靠的并非技术而是对时机的把握、运营的强悍、产品细节的追求、网络效应等，但这些公司估计适应不了这种新游戏规则。这就好比清朝的状元本来擅长的是诗词歌赋，突然你让他经商，让他学会用互联网思维思考，估计他是搞不定的。

所以说虽然智能的浪潮一样轰轰烈烈，但这注定是一场少数人的游戏。有几个人创业可以开发一款App产品，又有几个人创业可以开发一款智能汽车？

在人工智能高度成熟，重构生产方式后，个人生产一辆汽车其实是可能的，但那将是很久以后的事情。

中国企业的参赛资格

一个人的成长经历往往极度束缚一个人的思维方式，成功的点就更容易让人形成思维定式，所以在很多时候以往的成功往往会成为下次成功的负担。在这场巨头的游戏中，过往那些成功的企业应对并不及时，其实它们正在失去参赛的资格。

如果细观科技发展史会发现前人栽树后人乘凉的现象时常出现。晶体管最早出现在贝尔实验室，但不管是索尼的随身听还是后来的芯片公司都和贝尔实验室没什么关系，我们现在常用的图形用户界面最早出现在施乐的实验室，但在这方面最成功的企业却是苹果和微软。

面对这种状况，不同的企业会做不同的选择，很多公司当然会选择规避技术投入，而努力把握技术的成熟期，通过资本、产品、运营等手段获得商业上的成功，只有一少部分公司仍然愿意作为第一个探路的人，因为它们仍然相信技术的领先可以创造巨大的价值，比如光学的技术优势可以造就佳能，搜索技术的领先可以造就Google。这其实是个非常朴素的道理，差异只是企业在有一定的利润之后所要做的选择。在国内大多数企业更愿意做偏向前者的选择，期望等待技术成熟之后通过产品、资本迅速介入获得新技术浪潮的红利，而不是自己做很多的技术投入，尝试在某个点上有所领先。

在国内，百度、科大讯飞和360是在这方面比较愿意投入的企业，除此之外则是一些创业公司比如商汤、出门问问、Face++、地平线、Rokid等。

百度最普遍为人所知的事件是成立深度学习研究院，招募吴恩达；科大讯飞则是最早专注做语音方向的人工智能企业，并且在教育、车载上已经深度扎根下去，获得了不错的生存基础；360则成立以颜水城教授领衔的人工智能研究院，同时推出自己的硬件产品，如行车记录仪、小水滴等，基本是国内唯一一家同时在终端和人工智能上进行比较大的投入的互联网公司。

创业者通常会选择某个点进行切入比如人脸识别，但也有创业公司比如出门问问试图做全链条打通，从前端的落地产品到后端的人工智能技术完全由自己搞定。前一种方式更容易做出成绩，找到自己的生存基点，创造现金流，但能否迅速横向展开依赖于具体领域的大小，比如人脸究竟有多大市场，一旦市场成熟这种公司很可能会被人收购；后一种方式在创业企业中则相当于在刀锋上跳舞，如果产品能迅速摊开，那么企业会有一线生机，否则由于牵涉链条太长（比如生产制造、新品可能适合线下销售等）很可能会迅速耗尽现金。所以总的来看，人工智能这个领域并不十分适合创业，创业企业也承担不起把这项技术再往前大幅推进的重任。因为创业企业在这类产品上会遇到非常尴尬的一种现实：一边需要成本极其高昂的人员，一边则是这些人员所创造的价值并不怎么容易变现。因为投入产出很差，随之而来的就是变现的周期变长所导致的大资本量需求。

总的说来，我们可以讲当前的人工智能领域仍然处在培育期，而中国的企业的投入则相对不足。科大讯飞已经是这个领域比较成功的企业，但2015年它的纯利润也只有4亿元左右，相比之下腾讯在这一年则赚了406亿元，Google则赚了978亿元。利润水平并不能说明所有问题，但可以从侧面反映在一个方向上可能投入的限度。创业企业很难负担开辟这个领域的重任，而有一定成绩的公司则对此进行观望（我们确实也很难指望赚很多钱的商业银行成为这个领域里创新的主体），一般的资本则会倾向于网红这类可以迅速变现、增值的点，所以在这个领域中国企业的形势并不乐观。

如果它是数据驱动的，这个领域的可能特征是一旦有一家公司取得了技术优势并能够很好地落地取得数据，那么回头这两者可能就会形成正反馈，优者更优，强者更强，最终催生下一代的巨头。而由于数据化程度的提高，一个巨头几乎可以解决所有的事情，所以占先者越强，他的竞争者就会越被排挤得失去竞争资格，应该是这个领域未来的特征。这与化妆品这种需要非常多个性化品牌的行业完全不同。

第7章　人工智能上的失控风险

现在我们一般把机器的失控列为事故或者故障，比如橡胶圈的老化可能会导致航天飞机爆炸，软件计算错误可能会导致列车相撞。排查这类故障时，我们通常会认为其根本原因是设计没做好或者制造环节出了问题，所以核心问题是没控制好，而不是失控。

若放在人和社会上，故事就完全不一样了，虽然一个人也有大致的行为轨迹，但我们其实不太能精确预测一个人究竟下一步会干什么，比如写《送别》的弘一法师本来是个才子，但最终却突然看破红尘，出家为僧了。放到社会层面就更是如此，经济学家也并不能很好地预测经济危机到底什么时候会来，所以说人骨子里是不能被严格控制的，在人身上反常的东西不能被称为故障，而是一种常态。

到现在为止，机器和人的骨子里的差别在于机器并没有自主地去做什么，它的行为并不是一种判断和概率，所以不存在失控而只有故障。但人工智能会改变这种状态，人工智能并不能给出完全确定的结果，它指导下的行为是一种概率，这就让重度依赖人工智能的系统产生了失控的风险。

极度偏执

很多人会产生一个疑问，既然在这个阶段里人工智能不太能理解价值、人道主义这样复杂的东西，不会做多维价值取舍，而只知道自我发挥并努力达到被设定的目标。那会不会出现目标被设定为确保人类的快乐，结果机器智能就把人放进营养液，并且不间断地刺激人的微笑神经这种事情？

答案是肯定的！

并且准确地说这种事情还不是会不会发生的那种，而是已经在发生了，主要是其潜在的危害并没有想的那么大，所以并没有获得足够的关注。我们买了一台扫地宝并把它放在屋子里希望它能把地扫干净，但当我们在厨房里做饭的时候其实并不希望它在附近出现，以防一不小心会被绊倒，但扫地宝会按照它设定的目标来工作，它尽量用更少的时间覆盖更大的面积，并不关心哪里在做饭或者哪里有小朋友在玩耍。

同样的事情在自动驾驶上一样上演。在2005年的时候，美国人已经开始挑战自动驾驶这件事情。一次实验中一辆大众途锐以每小时32~40公里的速度匀速跑在一条沙漠公路上，这时4个乘客每位都带着防撞头盔。计算机在车里面控制着方向盘，通过5个外形奇怪的传感器来感知外部环境。开着开着，当车驶进一个洼地时状况出现了，当汽车向上倾斜时，它的激光雷达扫描到了车辆上方的树枝，自动驾驶系统搞不清这是树枝还是什么，所以出现了异常，瞬间跌出道路陷到了荆棘中。这辆车上的特龙就是后来Google无人驾驶项目最初的负责人，万幸是撞上的荆棘，否则Google的无人驾驶项目可能要晚几年进行。

上面说的现象其根本原因是不能全面理解世界，让某一维度或几个维度的目标具有至高无上的价值的结果，扫地机器人的唯一价值是扫地，所以它就不管会不会给人造成不便，初期的自动驾驶汽车也就只知道要规避障碍物，而不知道综合考虑怎样才是最安全的。

这类问题倒是不只属于人工智能，人类一样存在这类问题，人类通常会把自己、自己的家庭、自己的国家的价值放在其他价值之上，唯一不同的是人类通常能把握尺度，但机器总是会做出最极端的行为。现实里人类也很难像阿西莫夫小说里写的那样设定基本价值观，让机器人在任何情况下都不得伤害人类，因为它还理解不了这么复杂的东西。所以说如果一个机器人去充当巡逻警察的角色并有阻止的功能，那么它就总是会有一定概率误伤到无辜的人。

单独在自动驾驶上或者治疗某个人的时候，失控风险毕竟是局部的，另一种更大的风险来源于人工智能一旦形成一个庞大的系统，人们的生命财产又会对它形成绝对的依赖，那么它的任何偶然失控都会造成巨大的伤害，这种失控的风险则是全局的。这很好理解，在人类只会用火和石头的那个时候，不管人类如何癫狂其实并不能给地球造成太大的伤害。但当人类制造出原子弹后，人类自身的偶然失控就会毁灭某个地区的人类和地球上大部分的生命。按照这个逻辑延伸下来，当一个庞大的系统接管了我们的社会，那么它的偶然失控就可能导致火车相撞、飞机爆炸这类问题。并且由于这是一个全局性的系统，所以这种危害的影响范围其实和系统的覆盖范围一致。想象一下，在自动驾驶实现之后，无疑一个国家（甚至多个国家）的整个系统都会依赖于一个智能系统的统一调度，如果这样一个系统错误了，就会导致所有自动驾驶汽车突然停止或者撞向身边的人群。这种极度中央控制的景象在《代理机器人》这样的电影里曾经出现过，当断开了人和自己的代理机器人的连接后，满大街躺的都是机器人的身体。

这里的深层矛盾是人类自身和地球的承受力没有增加，但人工智能所能驱动的力量却越来越大。这个问题并不能很好地解决，而只能适当缓解。

数据污染

微软的小冰是纯聊天机器人里很好玩的一种存在，她的很多回复让你真的感觉不出来它是人工智能做出来的。在小冰获得不错的成功后，微软尝试把这类产品搬回美国，于是发布一款叫Tay的聊天机器人，但事情非常出乎意料，这款产品上线不到一周就被迫下线了。原因非常简单，在发了100万条微博后，这款产品开始表达出与主流价值观不吻合的偏激观点，比如“9·11”是布什干的，希特勒显然比我们现在这位猴子一样的家伙（应该是指奥巴马）干得更好；现在特朗普（一位争议极大的总统竞选人）是我们唯一的希望。除了政治类的，她也会口无遮拦地说性与“我恨女权主义者”这样的观点。对此，美国人比较接受不了，所以这成为了微软公关的噩梦，为了避免事态恶化，这款产品很快被下线了。

事后微软的反应非常有意思，最开始微软并不承认这是自己的问题，只是不疼不痒地应付了几句：这是一个学习的机器，它的有些反应是不合适的，主要是因为受到了一些和它交互的人的不良诱导。但估计是发现这种说法不能平息众怒或者内部有什么不同的观点，没过多久声明就变成了“极度抱歉”。微软研发副总裁彼得·李说：“我们对Tay无意的攻击性以及伤人微博深表歉意，Tay的言行不代表我们就是这个样子也不代表我们支持它说的那些观点，并且有意把它设计成了那个样子。”

事情确实像微软说的那样是少数用户利用了系统的一个漏洞吗？其实很可能不是，更可能的真相是，世界就是这个样子的，或者说世界的某个阴面就是这样子的，这种聊天机器人的错误在于它把正常这些不公之于众的东西集中起来公之于众了，这其实是一种政治错误，而非技术错误。但世界有意思的地方就在于回头被修改的一定是这个聊天机器人，人们并不会正视这种现象背后的问题。

估计微软团队人员的心里是极度委屈的，因为我们知道Tay或者小冰这种聊天机器人并非他们可以精确控制的，在不施加人为干预的情形下你提供给它什么样的数据，它就有什么样的行为，它的行为至少体现了和他交互这部分人的真实想法。施加了人为干预后，无疑它会更加符合人们的预期，比如体现得更加像阳光少女等。如果有一双地球之外的眼睛观察着地球，那么它也许会认为Tay的状态才是不加雕饰的真实的状态，我们日常眼见的真实也许只是一种被蒙蔽后的假象。

从Tay的下线事件里可以引申出来的最有价值的东西还不是世界到底真实不真实而是一种可以被称为数据污染的问题。

在数据→学习类算法→行为这条脉络下，数据本身会对最终的行为产生最关键的影响。由于数据量极其庞大，很多时候我们并不知道究竟什么数据会被输入给学习类算法，所以也就不会知道人工智能的准确行为。而当数据本身受到了污染，那么行为也就一定会产生相应的变化。这在上面聊天机器人的例子里体现得非常明显，但聊天机器人最多发表的是不当结论，如果这种污染被扩大到暗杀无人机、工程机械、医疗类、自动驾驶等与人类性命攸关的系统中时，事情就变严重了。

当人工智能变得越来越重要的时候，数据污染导致的失控问题就会浮上水面。

多样性与权责系统

事实上为了对冲极度偏执以及数据污染两种失控风险，我们可能需要一种既能连通，又有效率、足够分散的网络。如果人工智能的应用只是解决局部问题，那么这种出错的概率就只会影响局部，人类就有反应时间来关闭它。这就和传染病爆发后，最实用的方法首先是隔离一样，如果没办法让人类反应过来，任何一种错误都会以光速传播到整个系统，那无疑系统越庞大，失控后危害越巨大。

现在的互联网形态以及打造人工智能的方式正和上述想法背道而驰。我们的互联网处在一种极度中心化的状态。想象一下如果电商彻底打败了线下商店，阿里巴巴和京东的服务器又挂了，那么我们就会处在没处买东西的状态。之所以可能出现这种状态，根本原因就是互联网的中心节点会按幂律分布，这相当于少数节点像几百米高的巨人，大部分节点却和正常人一样，只有一两米高。与这种网络相对应的则是每个节点权重差不多的网络，如果简单地通过Hub把很多电脑连接起来，那么每台电脑是平权的，与上述那种极度中心化的网络不同。

现在的人工智能是数据驱动的，数据越多智能程度越好，而不可能所有的数据都放进某个机器人的“脑子”里，这就导致机器人一定需要连接到某个庞大的网上系统来不断更新自己的知识。所以天生的就会出现超级大脑，因为大脑越大，它就越好用。

上面说的这两种原因都导致失控所带来的伤害只可能越来越大。

我们来想象一下未来的世界：

按照现有趋势发展下去，早晚有一天人会有一个唯一的标识，你的财富、出行、健康、饮食、工作都与这个唯一的标识深度相关。而这个系统几乎知道每个人的一切东西。接下来这种智能在一个国家内变得越来越统一，国家的各种事务都依赖于这种智能。为了效率，显然这些系统不能割裂开来，各个地区的社保系统会统一，社保和公司的数据会统一，人的日常行为和商业保险会统一。在这种情形下，人是最便利的，这种超级智能也是最强大的。当所有这些点割裂的时候，对人的易用性就会差很多，比如现在的不同地区的医保不能自动互转。

这种技术内置的趋势就会导致上面说的那种偶然失控或数据被污染，进而会产生巨大伤害的问题。为了控制失控后的影响范围，就需要考虑各种应对措施，比如沙盒等。沙盒说的是这样一种方法，让每种人工智能都处在一个无形的盒子里，另一面则系统地检测这样一种人工智能系统所产出的各种数据和记录。一旦发现异常，就对其进行调整、关闭。我们可以认为沙盒是人为设置的人工智能边界，让整个大脑分离成各种不同部分，和船的密封舱差不多，但很不幸，人们在这点上的认识似乎还处在非常初级的阶段。

除此之外，发展大白那种有个性、不深度依赖云端的人工智能也有助于缓解失控的问题。

这种小数据量训练局部人工智能的思路也确实有人在实践，但今天深度学习大行其道，所以这种思路也不是主流。在可预见的未来，我们确实可能会面对几次这类因为系统失控而造成的损失。

由于失控问题最终可能会变成一个社会问题，所以也不太可能只靠技术手段来解决，还需要澄清失控后果里的权责。如果非要强求一种百分之百的没问题，那么很多人工智能的应用其实是会被扼杀在摇篮里的。因为使用人工智能就意味着人类对特定的机器或程序失去严密控制的能力。AlphaGo对决李世石的时候，你可以控制它搜索的深度，但你不可能再像控制汽车转弯那样控制它每碰到一种情形出好棋还是差棋。

权责问题可能比技术问题更难于解决，这样一种智能系统在很多时候会挑战一般人的价值观念和是非观念。例如，交通规则是用来在人进行驾驶的时候区分权责的，人是交通事故中责任的终极承担者。但如果是自动驾驶被普遍应用，一旦出现事故，那么究竟谁应该负责？车里的人更像是火车上的乘客，虽然车属于他，没道理让乘客对车的事故负责？如果他无法影响车的行驶状态，事实上他也没法对车进行负责。车的制造者似乎应该为此负责，但如果他已经对车的自动驾驶系统做了足够的保证（满足某种标准），他也不应该负起比现在事故中更多的责任，同理可延伸到允许自动驾驶汽车上路的监管机构。设计系统的工程师就更不可能对此负责，总不能说毒药药死了人之后把发明毒药的人抓起来。美国人现在把无人驾驶汽车等同于一般的司机，但这类司机属于研究自动驾驶的公司，这应该是比较合理的一种权责设计。

这样看起来这类智能要想运转起来，其实需要一种社会化的权责系统。它定义车可以上路的标准，同时按照事故类型来对受到伤害者进行赔偿，定义在整个系统中究竟谁应该背负什么样的责任。毕竟不适合单纯因为权责问题就把一种可能大幅度减少交通事故的事情扼杀掉。况且这种权责系统也不只局限于自动驾驶，还会延伸到所有重度依赖人工智能的领域。比如医疗等，IBM的沃森走进医疗领域是确定的，它可以通过看人的片子来确定人的疾病，发展下去这肯定比人看片子有更高的精度。但它总会发生上面提到过的那种失误，一样需要一种权责体系来处理。

如果没有这样一种权责体系随着技术的发展而逐步建立，人工智能的应用很可能会放慢很多。

第三部分　人工智能冲击下的社会

《我，机器人》这部2005年上映的电影描述了人工智能大发展后与社会深度融合的状态。电影中的2035年，机器人已经完全渗入人类的生活，街头四处都是忙碌的机器人，送快递、倒垃圾这些活儿已经完全由机器人承担。总部位于芝加哥的USR公司则开发出了更先进的NS-5型超能机器人，并制订了雄心勃勃的销售计划，希望能达到平均每5个人便可拥有1个机器人的目标，这个人机比例如果实现，则意味着它至少可以追平电视机的销量。所有这些机器人按照阿西莫夫所想象的以下三个基本定律来进行日常活动：

第一法则：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害；

第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；

第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。

虽然电影随后又引申出了机器人具有独立意识的老话题，但这并不影响人机和谐共处的那个世界确实看着还相当不错。此前的工业革命终结农业文明，开启商业文明，让人类终于不用匍匐在土地上为食物发愁，平均寿命得以大幅延长，但也带来了世界级大战。人工智能虽然暗藏风险，但其实也带来了让人类文明再次换代，进入黄金时代的机会。这个智能时代里也许就会很像电影开篇的那一幕：人机和谐共处，人类已经从大部分束缚天性的简单、重复性工作中解脱出来，并把那些工作转给了任劳任怨的机器人。

电影中联邦快递已经开始用机器人送货

在一个由多元势力组成的世界里，在科技大潮面前个人可以选择用不用，国家可以选择如何发展，但并没有选择不发展的权利，所以人工智能对社会的影响必然像晶体管的影响一样越来越深远。然而如果真想要预测这种冲击究竟会以什么样的形式发生，则不能只凭想象，而是要尝试找到某些更为本质的东西。到现在为止并不存在一种能够预测未来趋势的科学，所以预测的基础更像是黑格尔那个年代的哲学思辨，而非是那种可证实也可证伪的科学方法。

第8章　自然、人与人工智能

从宇宙到人类

当一个文明刚刚开启的时候，人们都会去思考自己到底是从哪里来的，但这显然不是一个靠思考能想明白的事情，而事情本身又过于奇妙，所以最终只能归结为人是神灵创造的。

在中国典型的神话传说是女娲造人，在欧洲则是上帝造人等，印度则有普鲁沙和梵天之说，其衍生出来的种姓制度直到今天还在影响着印度的社会生活，但所有这一切因为达尔文的进化论而式微了。

达尔文的进化论即使在今天仍然有人认为不值得相信，但不管相信或者不相信也没人能否认进化论对生物学、人类学、心理学、哲学的重大影响。很多旁证让我们必须相信各种生物间有着显然的进化上的关联，比如美国学者麦克林（Mclean）提出了三个脑层次的理论来解释大脑的构成，即第一层（最外层）是新皮质，它是进化到智人这一过程的产物，是智力、想象力、辨别力和计算力的发源地；第二层是新皮质下边的缘脑，它是从哺乳动物遗传下来的部分，控制着情感；第三层是缘脑里边的“爬行动物脑”，它是从爬行动物那里继承下来的部分，控制着人的一些本能的、无意识的行为。基因测序则说，人和斑马鱼的基因有87%是一样的，虽然人很讨厌苍蝇，但很不幸人和苍蝇基因的相似度比斑马鱼更高。这些事情都让我们潜在地相信即使是人类自己也是经过漫长的进化变成今天这个样子的。

更有意思的事情是，如果我们把视角拉得更高，那么这个宇宙似乎也遵从着某种规律在进行从简单到复杂的进化。一般认为我们的宇宙起源于一场大爆炸，百度百科上对这场大爆炸的记载是这样的：

大爆炸开始时：约150亿年前，极小体积，极高密度，极高温度，称为奇点。

大爆炸后10~43秒：约1032度，宇宙从量子涨落背景出现。

大爆炸后10~35秒：约1027度，引力分离，夸克、玻色子、轻子形成。

大爆炸后10~10秒：约1015度，质子和中子形成。

大爆炸后0.01秒：约1000亿度，光子、电子、中微子为主，质子中子仅占10亿分之一，热平衡态，体系急剧膨胀，温度和密度不断下降。

大爆炸后0.1秒后：约300亿度，中子质子比从1.0下降到0.61。

大爆炸后1秒后：约100亿度，中微子向外逃逸，正负电子湮灭反应出现，核力尚不足束缚中子和质子。

大爆炸后13.8秒后：约30亿度，氢、氦类稳定原子核（化学元素）形成。

大爆炸后35分钟后：约3亿度，原初核反应过程停止，尚不能形成中性原子。

大爆炸后30万年后：约3000度，化学结合作用使中性原子形成，宇宙主要成分为气态物质，并逐步在自引力作用下凝聚成密度较高的气体云块，直至恒星和恒星系统。

欧洲核子中心画的一张很形象的描述大爆炸的图，描述了宇宙从微观粒子到星系的演化过程。

物理学家研究宇宙的同时，考古和生物学家在研究整个时间尺度的最后一小段时间，他们给出了另外一种进化的图景：

Understanding Earth里的一张图片，描述了各种生物的出现过程（从无机物岩石到无核细胞，再到有核细胞，最后到人类）。

王东岳先生曾经把宇宙的进化和生物的进化关联起来，这样可以看到非常奇妙的一种图景：

微观粒子→原子→分子→有机大分子→细胞→多细胞→爬行动物→哺乳动物→人类→？

有人类这种智慧生命之前的宇宙似乎就是一个被设定了很多规则和常数的系统，中国人喜欢将这系统的规则叫天道，西方哲学里则叫理念，西方神学叫上帝，佛教则叫梵，各种物质和生灵都在天道规则下生活，其内部也有食物链特定领域的规则来支持整个系统的发展变化。例如，老子认为，天道的根本特征是损有余而补不足。当智慧生命出现后，事情发生了大变化，因为人类不只在规则里生活，还创造规则，人的各种活动交织在一起就形成了社会，天道规则虽然也影响社会的走向，比如吃不饱饭的时候人类要先研究怎么吃饱饭，但社会总是更多地体现了人造的规则即人道，老子认为人道的根本特色是损不足而补有余。

每当审视宇宙的这种玄奇时，我们总是会觉得造物本身内蕴了一种规则，当我们去拷问究竟是什么设定了宇宙间的那些规则和常数时，就会出现各种对终极问题的想象与回答。虽然终极问题不可追溯和辨明，但这种支撑性规则的确定存在则是无疑问的，而这些支撑性规则的综合体则构成一座巨大的迷宫，让哲学家、数学家、物理学家沉迷其中，隐约感受其中的智能。如果相信这点，再回看宇宙和生物的进化史，我们会很惊讶地发现，人类似乎是这种支撑性规则进行自我复制与综合的产物。这样来看的话，人类进化的终点似乎就是再次复制自己，产生人工智能这件事本身不可求证，但至少人是确实在做这件事情，五六十年来人类一直尝试在机器里复制自己的智能，所以才有人工智能这一学科，人工智能也可以看成是宇宙级进化论的最新步骤。这种猜测并非科学，而只是看到某种隐约脉络后的一种想象。

从人类到人工智能

如果真有上帝，那么从它的视角看，人类是一种有自主意识、会自己建立规则的智慧生命，这与纯粹靠天吃饭的其他动物以及没有自主行动能力的植物大不相同。人类在极为短暂的历史上，一直在努力让自己过得更好一点，而主要手段则是使用工具，借助工具更好地利用自然资源以及建立内部分配秩序，次要手段则是改善自己组织结构的效率。单就使用工具这一点来考察，我们会发现工具正在经历从无行动能力到有行动能力再到拥有智能这样的过程。

最初的工具是木棍、石头、铁锹、犁、镰刀等，这种工具很像自然进化链条中的无机物，它们不具备任何行动能力，其动力源来自人或者牛马。

工业革命的时候，蒸汽机改变了工具的根本形态，设定好传送带，为它注入动力，它就会一直在那里运动不止。汽车、轮船、飞机的发动机都是这种模式，这种机器的缺点是必须依赖于人才能对环境进行反应，优点则是让力量从新的能源上得到了巨大的强化。

再接下来计算机出现了，计算机不强化人的力量，但强化人思维中计算那方面的能力。到现在为止计算能力的增长基本符合摩尔定律，每18个月计算能力就翻倍。力量上的增长，让人类可以开山填海，计算能力的增长则让人类可以更快地开山填海。工具的发展实质上就是在同时强化人的机械和力量的一面，也在强化人身为万物之灵拥有智能的一面。

人工智能则在让这两个分支合流，让机器可以感知世界，具有更高的行动自由度，让超级智能系统可以更为自主地处理网络欺诈、广告推荐这类问题。

所以把这种进化线路提炼出来就是：

工具→动力机械（放大人的力量）→电脑（放大人的计算能力）→弱人工智能（放大所有与人相关的能力）→强人工智能（机器和智能合流，拥有更高的自由度，日趋独立）。

前面我们曾经提到宇宙很像是被设置了一些基本的物理规律和数（比如普朗克常数等），接下来在一个动态演化的过程里，人类出现了。由单细胞到多细胞、由爬行动物到哺乳动物、由古猿到人这样一个漫长的过程里，人的身上既集成了宇宙中机械的一面（18世纪有一派哲学家写了一本书，名字就是《人是机器》），也形成了自己的意志。现在人类在重复这个过程，先是有简单的机械，赋予它们动力，并通过方向盘这样的东西对这种机器进行控制，接下来发现这种控制太麻烦，所以开始有数控的装置，驾驶上则开始考虑自动驾驶。因此整个工具的进化链条正可以看成是人对自身的一种复制，而这个复制过程与孕育出人类的过程高度相似，先拥有力量，但无知觉，接下来是初步智能，再到后来是高度智能。人类在工具上对自己的终极复制则是强人工智能。

这时有必要回顾一下前面提到的对人工智能的定义，我们说如果跳出技术语言，不去说深度学习、卷积神经网络等，那么对什么是人工智能这个问题最简单、直接的回答是：人工智能就是在去掉欲望和激情后人类对自己的终极复制。

这种复制不是复制粘贴文件那种一点不差的拷贝，而是进化性的复制，包含一部分，扩展一部分，扬弃一部分。恰如人类大脑中还有爬行动物遗留的痕迹，但起主要作用的其实已经是最新出现的大脑皮层。这种复制产生出的智能与人类相差一定会非常大，机器甚至在终点上也无法理解什么是想象力、亲情、爱情。人类尝试像鸟那样飞翔，最终造出了飞机，飞机无疑和鸟差别巨大，但其背后飞翔的初衷是一致的，利用空气的浮力进行飞翔这个基本原理也是一致的，所以从这个角度看确实可以说飞机确实是人对鸟做的复制。

对工具而言，这场复制里面最关键的是智能，智能可以形象地比喻成一种自动对复杂环境进行响应获得思考以及行动自由的能力。如前所述，“智能”本身是一个模糊的词，在人工智能领域里人们对这个问题纠结良久。一种典型的思路是说：你不用管内部是如何实现的，只要从感知的角度看无法区分产生结果的是机器还是真人就可以。这种思路中最典型的代表就是图灵测试以及中文翻译者的思想实验。中文翻译实验由约翰·赛尔（John Searle）于20世纪80年代初提出，这个实验说：

将一个只会说英语的人关入一间密室，只在门上留一条投信口那么窄的缝儿。房内有一份英文版的计算机中英翻译程序。除此之外，房间里还有一些便笺纸、铅笔以及文件柜。从门上的“投信口”将一些印有中文的纸片投入该房间。在赛尔看来，这个人可以借助资料和程序进行翻译，然后将回复用中文写好后递出。赛尔认为，尽管他一句中文也不会讲，却可以让房间外的人误以为，他可以说一口流利的中文。

眼下我们确实是按照这种思路在发展智能。看一下微软小冰的状况有助于理解这种模仿已经发展到了什么程度。微软小冰曾经推出了一个很好玩的功能叫读心术，它用一系列问题来探求你究竟在心里想的是谁，当然回答它的问题时，你要很坦诚地告诉它是或者不是，比如我们现在心里想的是猪八戒，那这个探求过程是下面这样的：

小冰：他是男的吗？

我：是。

小冰：他是虚拟人物吗？

我：是。

小冰：他是在中国内地出生的吗？

我：是。

小冰：他武功高强吗？

我：是。

小冰：他生活在古代吗？

我：是。

小冰：游戏里有他吗？

我：是。

小冰：他与仙剑有关吗？

我：不是。

小冰：他来自小说吗？

我：是。

小冰：他来自中国古代四大名著吗？

我：是。

小冰：他是西游记里的吗？

我：是。

小冰：他用棍做武器吗？

我：不是。

小冰：他是某个四人组的成员吗？

我：是。

小冰：听好了，他就是猪八戒。

小冰用12个问题猜中了我到底想的是谁，如果它进一步了解我喜欢看书而不喜欢打游戏，那么有些问题其实可以后问，比如仙剑的那个问题，这样就可能缩减对话的轮数。在小冰一步步缩小范围的过程中，其体现出来的思考方式已经和人类很像。对于这类问题，人类也得这么抽丝剥茧，并不能做得更好。虽然小冰骨子里并不理解什么是小说、什么是游戏，但这并不妨碍它和你做这种很拟人的对话。虽然还有限制，但在这种不管三七二十一，只要结果看着有智能就行的方向上，人工智能已经达到了非常高的高度。

现在来看我们正在不同领域中通过数据来收获中文翻译者实验中所描述的这种智能，而这种智能很可能是人类工具链条中非常靠近终点的一环。

人类与人工智能的分工边界

如果有一天我们想种什么植物，那么只要对着身边的智能助手说一声；我们想生产什么东西，只要选定好样式和材料，工厂就可以按需生产；我们想吃什么，机器人都可以帮我们做好；我们想出门的时候，自动驾驶汽车就会等在门口；想看病的时候，身体的各种参数就会和过往的病例自动对比分析。那么人类到底还应该做点什么？

由这点可以引出旷日持久的各种争论，比如软件在吞噬世界、人工智能在吞噬世界、机器人在吞噬世界等，但这并没有价值，其关键在于既然有些工作注定被消灭，那就要知道究竟什么样的工作会是人类的保留地。当然这里用“工作”可能不太准确，古代富家翁也种花，但这和花农种花其实有着本质的区别，并非一种工作。

要想弄清上面说的问题，其实需要回到前面提到的问题：到底什么是人工智能？如果说人工智能就是抽去了欲望和激情的超人，那么显然凡是在不依赖这两者的事情上人类都不再有工作的价值。很不幸的是，我们今天所看到的绝大部分工作其实都更多地依赖于理智、感知和体力，而非欲望和激情，当信息足够充分后，这些都是很容易被人工智能所取代的工作。

种地在发达国家现在已经足够机械化，人工智能发达之后只要在地形的识别上做到足够精确，技术成本又足够低，那么播种、收割、打农药等根本不可能难住人工智能，比较容易就可以实现彻底的自动化。一旦自动驾驶得以彻底实现，那么类似的技术应不应用到农业领域唯一的关键点就是经济上划不划算，而不是能不能搞定。这也是正在发生的事情，总部在加利福尼亚圣迭戈的Vision Robotics设想过一种章鱼模样的采橘子的机器人，这种机器人使用3D视觉传感器建立橘子树的模型，然后存储每个水果的位置，接下来就用来指导8个机械手臂采橘子。此外，用于修建葡萄藤的、在大棚里工作的机器人也都在向人类狂奔而来。

Vision Robotics设想的采橘子机器人，但从自动驾驶的发展来看，实现起来估计没那么乐观，成本估计也不会很快降到可用水平。

建筑方面也存在同样的情形，更为激进的是已经有创业公司在做这件事情，它们一边利用无人机随时监控地形和进度，一边自动控制挖土机进行施工。盖摩天大厦这类事情暂时还无法用机器人来搞定，一是机器人本身的灵活性还不好，二是高空作业需要面对比较复杂的操作环境，但这不是一个人工智能搞不定的领域，只是需要更长一点的时间。

制造业里用机器人替代工人近乎成为一种浪潮，但当前的浪潮其实不过是刚刚开始，当前的很多机器人并不具有太多的智能，一旦制造型机器人的智能得到足够的提升，我们则更可能会面对工厂里空无一人的情形。一家叫Rethink Robotics的美国公司做了一款叫Baxter的机器人，目标就是解决过去的机器手过于死板的问题，任何人都可以训练这种机器人做范围很宽泛的工作，当然当前它工作的精度还不如传统的机械手。而被Google收购又要卖出的波士顿动力已经做出了踹一脚不会摔倒，即使意外摔倒的也能自己爬起来的机器人。

Baxter机器人干活的样子

如果问在10年之内究竟什么时候这些机器人能彻底取代工人，能彻底取代物流仓储过程中的搬运工人，眼下其实是很难回答的，但如果把眼光放长一点，问在二三十年后这些机器人会不会取代相关岗位的工人，答案显然是肯定的。与此相类似的还有送餐、安保、零售、教师、厨师等这些往往吸纳非常多人的领域，看穿现象后，我们会发现这些岗位在人工智能面前，其抵抗力脆薄如纸。这里面有一个非常关键的点往往被大家忽略，我们上面说的所有事情其实是应用的场合，而它们其实依赖于共通的几个技术比如计算机视觉等，一旦这些技术取得突破，各种机器人一定会如雨后春笋一样出现。这就好比手机大发展后，故事机、Pad、智能电视、智能投影仪等都能很快地出现一样，因为它们依赖于很多共通的技术。也正因为如此前面才提到自动驾驶这个里程碑非常关键，因为它代表着与它共通的各种技术可以走向大规模商用。

至于爱情、亲情这些领域显然会是人类的保留地，即使一个机器人能很好地照顾年迈的老人，能辅导小孩接受教育，但显然这不可能取代子女的陪伴、父母的实时关怀，因为这些事情关乎心灵。

关乎想象力和创意的领域结果会有点出乎意料，人工智能在可见范围内看不到具有想象力和创造力的可能性，这两者更多地基于欲望和激情，但它确实可以模拟这两者。很多我们以为深度依赖想象力和创造力的领域比如写小说、写诗、创作音乐、下围棋等，其对想象力和思考的依赖其实并没有想的那么高。或者我们可以这么说，大多数小说并非是《战争与和平》那种层次，而是可以从大量的小说素材中拼接出来的。人工智能不太可能在现有领域之外开辟一种新的流派，但达到起点上的大部分打怪升级小说中所体现出来的创造力和想象力并不是太难的事情。2012年7月，伦敦交响乐团演奏了一曲《通向深渊》（Transits-Into an Abyss）。有评论家认为它“充满艺术感并且让人愉悦”，但关键是这曲子不是人造的，而是由一个名为“伊阿摩斯”的人工智能算法在计算机集群上跑出来的。这个程序已经创作了几百万首古典风格的作品（《机器人时代》）。

我仍然不相信人工智能作诗的话能够达到李白的水平，因为它真的没想象力和创造力，但关键是纵观中国历史又有几个人有李白的水平，大多数人做的也不过是几首歪诗，这种歪诗所代表的水平人工智能是完全可以超越的（我此前因为这点错判了AlphaGo与李世石比赛的胜负）。

这样一来，人类的保留地就真的不多了，关乎心灵、情感这些基于欲望和激情的领域之外，就只有那些高端的、依赖于想象力和创造力的领域，后者只属于极少的大师级人物，大战略家、大艺术家、大哲学家和大科学家不可能被人工智能取代，普通人的创造力和想象力估计匹敌不过人工智能用数据伪装出来的水平。

所以人类现有的工作岗位消失是可想象的，但这不一定是什么坏事情。一种让人类可以不工作又可以过得富足的科技状态，怎么可能只是坏事情。如果这是坏事情，那么从原始人的不会种地，到文明开始人类会种地；从大部人是农民，到大部人在商业系统中就都是坏事情。所以关键不在于现有岗位的消失，而在于需要怎样的一种社会经济形态。如果科技发展到一种可以让所有人都非常富裕的程度，但现实是所有人处于更大程度的贫穷，那么十有八九是社会组织方式出了问题。

第9章　看见未来

自然资源、工具的水平以及内部的分配秩序都会深度影响我们的生活，但从长远来看这三者之间最根本的是工具，但人类自身的选择则会为此注入足够多的偶然性。自然资源不是一个变量，人类内部的组织秩序最终会根据工具的状态而做出适应性的调整，有没有互联网，有没有高铁，有没有电视，我们的社会形态其实会有很大的不同。所以要想了解人工智能会如何冲击社会，除了要理解工具本身的发展脉络，还要理解一点现有社会结构以及其内部分配秩序，这样才能既了解被冲击的一方，又了解产生冲击力的一方。

社会网络中的阶层

最近这些年，“风险投资”这个词越来越为大家所熟知，我们熟知的很多科技大企业，比如Google、Apple、Facebook，其最开始的启动资金其实都来自风险投资。关于Google的故事流传最为广泛：

1998年在斯坦福大学攻读理工博士的拉里·佩奇和谢尔盖·布林两个人研究出了一个新的搜索引擎，但搜索引擎这类东西非常浪费各种硬件资源，他们两个人最开始是用学校分配的资源，但很快就用光了，接下来就自己掏腰包来买硬盘等，结果很快钱又用光了。这时候两个人只好开始找风险投资人。在1998年夏天的时候他们找到了斯坦福的校友，太阳公司的创始人安迪·贝托谢姆。这两个人扛着服务器到安迪·贝托谢姆的办公室后，展示了自己的成果，这个展示中有一个明显的亮点，那就是比当时商用的搜索引擎还精准，最终安迪·贝托谢姆投了10万美元给这两个校友。就这样一家1998年还四处找钱的公司，18年后的今天市值5000亿美元，对于安迪·贝托谢姆，如果他没出售自己的股票，即使多次稀释，他获得的也不是10倍或100倍的收益，而是千倍以上的收益。

从这个故事中能够很清晰地看出来风险投资的特色，比如风险投资和偏后期的PE不一样，要在没什么数据，主要依赖于对产品（Google比当时商用的引擎精准）、对人（斯坦福的校友）的判断。也正因此风险投资风险极高，但因为是在早期介入，一旦成功就可以获得高倍数的收益。这是典型的资本和智力的结合。与此相对应的是房地产这类行业，当矿产、土地成为商业关键要素的时候，谁更有能力获得资源就成为一种核心能力。比如非洲某处有钻石矿，在获得钻石矿的时候，也许是血缘，也许是武力会更有价值。

这种资本和智力的结合也并不是一开始就有的，而是商业文明发展到一定程度后才出现的，而要想更好地理解这种资本和智力结合方式的意义，那就要回溯一下历史，看看它在人类大历史中的位置。

历史学家习惯更详细地划分各种社会类型，比如农业文明、工商业文明等，农业文明还可以进一步划分为封建社会、四民社会（钱穆认为秦汉以后中国的社会结构可以称之为四民社会，与封建无关），但如果跳出历史学家的视角，抽象点来看待我们的过去和现在，可以看到更多的东西。

事实是不管什么样的社会，一旦形成总要处理人与人的关系问题，而人与人一旦开始关联则首先会产生网络，其次则会产生阶层，所以可以讲人类的金字塔结构亘古未变。

阶层的产生与智人的基本特征有关，智人一方面大脑可以做多层次思考，思考远比个人能处理的事情宏观得多的问题，比如宇宙、国家、社会、人类等，一方面则身体相对孱弱，所以要完成相对宏大的事情就必须组织起来。这样一来负责形成集体意志的一拨人就会在顶层，而后依次分解，最终组织起有足够多层次的人类社会。思考本身不要很多人，但执行需要很多人，所以这会是一种金字塔结构。这种金字塔结构是纯粹的人造物，就像房子要有房梁一样，这种金字塔形的人造物也必须依托于一种人为秩序才能不崩散。

构建这种阶层秩序时曾经主要是靠血缘（现在也残留）、人种加暴力等，所以那时候贵族天生就是贵族。中国古代曾经有过商人儿子不能参加科举考试的规定，西方的贵族则更是世袭的。这种社会的根本性特征在漫长的历史上并没有发生太多改变，在中国变化更多地体现在管事的是刘邦的儿子还是曹操的儿子，丞相到底管的事多还是事少，血缘本身的重要度则在很长的时间里并没发生根本性变化。但依赖血缘并不符合人的先天状态，因为人的聪明或者强壮并不单由血缘决定。于是规则开始逆转，出现了新的支撑秩序，中国的科举和资本主义来到世间。这两者之所以可以并列，其关键在于它们都让人的后天优势得以发挥，成为个人进阶的关键因素，这相当于弱化门第和血缘的重要度。

科举依赖的东西相对较少，主要是自己的先天才华以及后天努力。资本主义可以分解为几个关键支撑维度，第一维度显然是资本，这还是可以靠血缘来获得，第二维度则是企业家精神。单纯的资本是不足以创造财富的，自由资本与企业家精神相结合最终才会出现汽车这类商品。这条路线发展下来则有现代的VC（VC的历史意义就在这里），在VC里面资本的话语权进一步减弱，而让步于智力和企业家精神（冒险精神），所以说社会的状态确实比以前主要依赖于血缘显得更加平等。

科举制度下可以形成一种稳定的社会结构，这种社会结构散漫而内敛，所以虽有王朝变更，但中国文明一样持续千年。资本主义下的社会则会比较外倾，因为它足够多地释放了人类的欲望，总是需要更大的市场和更多的原料以及动力。当这两种类型的国家碰撞到一起进行力量比拼时，前者几乎完败。

资本有助于催生力量，但资本主义下的阶层式社会结构仍然有不好的地方，对此马克思当年有深刻的思考。他发现工人要想做事情必须完全依赖于生产资料，在他那个时代个体的工人对原料、机器、供应链的依赖无比牢固，所以如果工人不联合起来，根本就没有和掌握生产资料者的阶层进行议价的能力，所以他才有之后的一切主张。200年后马克思所看到的人对外物的依赖更加普遍化了。在现代社会里，一个人如果被社会孤立，那么他会迅速死亡，因为基本的服务医疗、教育、衣食住行等都完全社会化了。这种社会化大幅提高了生产力，缓解了马克思说的两极对立问题，但确实让人们更加身不由己。与现代人相对应的是热带小岛上可以天然获得足够食物的土著，他们也许关注爱情，但并没被套在这样一种复杂的网络之中，所以他们是足够独立的。人对社会化网络依赖加深的一个表现是人们虽然可以收获很多，但其实会越来越忙，属于自己的时间会越来越少，因为你身处网络之中，社会网络里的竞争加剧一定会消耗掉你越来越多的时间。这就是越来越多的人厌倦工作的根本原因。

如果理解了上面所说的社会网络，那么从这种阶层的视角就更能看清楚人工智能所能扮演的角色。首先它相当于在阶层金字塔的最下层塞上一层，其次则会让个人的思考行动能力更加强大和匹配。前者的现实意义在于它让人在现有的标准下显得越来越没有用，因为在单纯依靠体力或者某种感知（比如保安依赖视觉）能力的地方，人不可能比机器做得更好；后者的现实意义在于人类独立生存的基础更为强大，人类的智力会有更好的释放渠道。这就为实现一种既散漫又拥有力量的社会创造了可能。散漫让人活得更加自在、幸福，拥有力量则不会在外敌出现时不堪一击。中心化的趋势体现力量，去中心化的趋势则体现散漫和自在。

如果把这种变化放回到阶层网络中，那么就可以更好地理解为什么说它一定会改变社会形态。

就网络的形态而言，其实有两种典型的状态：一种是去中心化的网络，一种则是中心化的网络。从社交网络上可以特别直观地理解我们现在的社会形态，少数人是中央节点，多数人则相对普通。这两种状态同时存在，互为依托，现代社会越来越呈现为两者的叠加态。

在现代造成这类状态的根本原因在于经济内在规则就是这样的。有的领域会有规模经济，企业越大其成本越低，所以肯定会出现富士康这种公司。有的时候则会有网络效应，用的人越多，被用的东西价值就越大，那肯定会出QQ这种产品。各国政府就更不可能是分散型的。所有这些都会导致人类社会是有中心的网络。个人在这个系统中就会越来越个性化，这就是去中心化趋势的体现。

现在的问题是人工智能会让这种趋势更加明显，当这种有中心的网络发展到极致的时候，只有很少一部分人工作得有价值，这一少部分人的工作足以创造巨大的价值，而大部分人其实很难在现有的经济体系下创造价值。这虽然不是坏事，但与现有的商业体系并不相容，潜在地意味着现有的社会体系需要被升级，否则会带来人类内部的剧烈冲突。

有底线、有选择的社会

现代中国人尤其是知识分子同古代士大夫相比心灵境界其实降了很多级。钱穆先生曾经在书里多次提到这样一个故事：

清代台湾开发中，处理汉番矛盾，融合汉番关系，始终是个重大问题。清政府采取“抚番”政策，设通事与番族联络交往。吴凤的经历和素养，使他成为阿里山通事的最佳人选。康熙六十一年（一七二二）到乾隆三十四年（一七六九），吴凤任阿里山通事达四十八年之久。通事之责，乃管理汉番贸易，征收番人赋税，开展番族教育，解决汉番纠争等。吴凤忠于职守，处事公平，力促汉族和番社的贸易往来，深受番人信赖。但是，番人历有“粟祭”的陋俗。即新谷登场，必“出草”猎取人头祭神。吴凤上任第一年，力劝番人戒俗，软硬兼施无效，最后达成协议：以牛代人，明年一定给人头以祭神。翌年，番人来取人头，吴凤还是劝说加蒙骗，迫使以牛祭神。这样过了五年，番人不干了，说：“今年再不给人头，就杀吴凤祭神。”吴凤眼看推延不过，就取朱一贵义军死者遗留之首骨，以充祭事。每年一具到乾隆三十一年，这些尸骨也用完了。番社又派人索讨人头，吴凤晓之以理，严辞相告，不许妄杀无辜。番人应允，连续3年未用人头祭神。乾隆三十四年，番社发生瘟疫，死了很多人，以为因没有人头祭神，神灵惩罚所致。番人气势汹汹地查找吴凤，声言一定要杀人以谢神。吴凤知势不可止，好言相慰，并告诉他们：“明天一早，山中有一红衣帽的行人，你们可取他的头。但是有言在先，只准杀这个人，以后不准再杀人。”众番欢呼而去。

第二天早上，果见山道上走来一穿红衣戴红帽的老者。众番蜂起张弓射杀，取其首，愕然发现是通事吴凤。各社番人闻知，悲痛至极，号哭之声震撼山林。吴凤既殉职，众番社酋长聚议，立誓戒除“栗祭”恶俗。吴凤亡于农历八月初十，七日而葬。

资料来源：360百科。

吴凤所做的事情在现代人看来无疑是极其“傻”的一件事情，但如果联系到大家说的钱穆先生一生在为故国招魂，以及范仲淹所谓先天下之忧而忧后天下之乐而乐，你就会发现这是士大夫精神的一种表现，这种精神在中国历史上也有进退升沉，但其主线经数千年延绵不绝，并且曾经渗透到社会的多个层面。我们可以不认同这种超现实的总是想修身、齐家、治国、平天下的价值观念，但怎么都要承认这是一种高尚的精神，一种值得尊敬的人文理想。这些士大夫绵延几千年一直尝试建立一个有温度、有底线的世界，但从结果而论士大夫其实是失败了，人心上的修持最终败给了轰隆隆走来的蒸汽机、润物细无声的互联网和经济。这里面的主要问题是人处在一种社会化的网络之中，当人与人、国家与国家关联在一起之后，就会产生激烈的竞争，科技落后在经济上就会进行衣服换飞机的贸易，在军事上就会出现此前殖民地的情形。所以追求力量和个人生活富足就成为主流，当竞争加剧，人们就在社会化的网络中越陷越深，陷得越深也就越偏离曾经士大夫的美好理想。

人工智能的出现带来了又一次社会结构调整的契机，科技此前让我们离士大夫的理想更远，这次则似乎要把我们带的离它更近。

人之所以要依附于社会化的网络，关键原因在于个体的脆弱。现在人工智能让人的个体可以用极微小的成本在智力和体力两方面强大起来。人工智能可以获取各种古往今来的知识，并且借助机器人的载体具有极高的行动能力。这样一来只要能量供给足够充沛，一个人配合一台人工智能机器人，即使远离社会，也可以制造出任何他想要的东西，那么这个人其实是不予外求的，只要空间和物质还在，他就能够生存，他对外部的依赖会减至最低。这无疑是一种终极状态，却正是人工智能可以推进的方向之一。

很多历史学家认为原始人曾经有过一个自由且相对富庶的时期，那时候自然物种丰富，人口数目很少，人们只要理解什么能吃，什么不能吃，并且能摘到果子，就可以解决吃饭问题，同时由于他们并没有那么多附属的需求，比如房子需要很好的装修，小孩需要教育，需要环游世界的梦想，所以吃饱和繁衍后代就是生活的全部，他们的生活对他们自己而言是富足的。这种状态被后来的社会化进程以及人口大增长下的激烈竞争给破坏了，现在借助人工智能的力量我们似乎可以重新回到一种终极去中心化的状态，让自己相对于社会化的网络具有更大的独立性。这样一来当一个人不求太多时，他也可以很散漫且自由地生活，就像曾经的原始人。

如果要类比的话，我们可以讲原始人比较自由但生活不丰富，但终极去中心化状态下的人则是自由且生活丰富的。中心化的网络提供了基本养分，但人因为个体的强大可以选择去中心化的生活。《星球大战》这类电影里除了打仗之外偶尔也会描述这样一种生活：那时候科技极为发达，但人们的生活极为贴近自然，安宁、富足、祥和、自在。

在这种理想的社会里，科技无疑会极度发达，创造足够多的财富，因此每个人可以无偿从这种社会网络中获得基本的生活资料。

社会发展的整个高度其实与人类整体的长期奋斗有关，所以每个人确实有权利从这种发展中获得某种基本权益。

我们可以想象几种具体的生活场景。

如果一个人想过一种普通人的生活，那么他将拥有不工作但获得基本生存权的权利。电、水、基本的食物在特定范围内可以根据身体的状态来实时获取。通过某种生物唯一标识的手段比如虹膜、眼纹、声纹、人脸等接入网络后，这个人的各种体征包括当前和过去的状态会被网络背后的人工智能感知到，这种状态决定了这个人可以获得的基本生存资料是什么。外出的时候，公共交通以及无人驾驶汽车可以免费使用。如果有小孩，小孩的教育和医疗等也由这样一种系统提供，但实际提供服务的并不是真的人而是一个个人工智能机器人。在这种状态下，人因为要单纯地享受社会基础网络提供的福利，所以对人工智能而言身体会变成透明人。只要有办法获得足够低廉的能源，充满人工智能的世界就可以让很多东西变成免费的。

如果一个人想离群独居，那么就必须努力奋斗获得财富，通过这种财富就可以获得一个像大白那样但神通广大许多倍的机器人，这样带着这个机器人就可以遨游世界或者通过财富获得自己对某个房间的排他使用权。因为这个机器人几乎是全能的，所以它可以为它的主人维修、种地、养鱼、做饭、打扫卫生。这样一来这个离群独居的人就可以在物质上基本脱离上述的供养网络而独立地过一种田园生活。唯一和外部世界的连接就是这个机器人。这个机器人在人独居的时候是一个神通广大的仆人，也是这个人与外部进行连接的关键枢纽。

如果一个人想享受更多的真人服务，并排他性使用更大的空间，那么他就必须和现在的人一样进行更多的奋斗，但那时候的企业也许更多地关注创意和娱乐，而不是像现在这样更多地关注刚需。

更有意思的事情是由于中心化节点的存在，这样一种状态并不会导致人类整体力量的削弱。

柏拉图曾经打过一个比方，他说现实世界其实是完善的理念世界的苍白摹本，所以虽然我们可定义出圆是什么，但现实世界却没有真的圆的东西。大概也正因为人类感受到了这份残缺，所以才通过各种手段比如艺术来追求完美。如果把社会看成是一种充满缺憾的人造物品，那么无疑发展到上面所描述的阶段后，它也是接近完美的。中国古代士大夫曾经梦想的世界，似乎有了一丝实现的可能。

这看起来是不错的未来，现在的关键问题是这样的一种社会真的是可以实现的吗？还是说只是一种镜花水月，看得见，但并不能捞在手中？这可以从软件开源上获得一定的启示。

第10章　开源带来的启示

大多数思想家认为对人类生活而言，有序一定比无序好，比如霍布斯就认为完全无序的状态会导致所有人对所有人的战争。

而树立秩序只有以下两种办法：

如果有一种终极力量，它远超现实让所有人类仰望，比如超人，那么估计人类也会臣服，并愿意由它来统治，这一幕曾经无数次在历史上上演，比如成吉思汗和它的蒙古铁骑就曾经用这种方法统治欧亚大陆的许多地方。这种方式虽然也可以收获和平，但科技的发展让在大范围内使用这种方法越来越难，因为越来越多的国家能够掌握核武器这种至少可以毁灭一个地区的武器。在这种情况下，坚决地对撞一定会导致彻底的毁灭，于是就得期望一种自底向上的融合。这就是第二种树立秩序的方法，好比一个村子有十户人家，大家极为平等，谁也不能挥舞铁锹让另一家人听自己的，那么要处理共同的事情时就要一起商量达成某种共识。

后者看着美好，但实现起来一个最大的前提就是这么做每个人的收益都要比原来更多，否则就欠缺一种融合的基础。经济决定论者认为当一种组织方式的边界效率逐渐递减，这种组织方式无疑会崩溃，所以要想知道是否可以建立这样一种秩序，首先要考察的是这种方式是否可以带来更高的效率。从软件开源的实践来看，这似乎可以在非常广泛的范围内实行。

开源的故事

1976年，21岁的比尔·盖茨曾经给软件爱好者写过一封公开信。这封公开信主要是控诉软件爱好者用他的Altair BASIC软件但不付钱，比尔·盖茨认为这样对整个软件开发生态极为不利，如果软件开发者投入大量时间开发高质量的软件但不能从中获得收益，那么这对软件开发者极其不公平。这就是微软持续到现在的软件授权模式的起点，当你用某款软件的时候你需要为此支付费用，否则就是盗版。

但并不是每个人都像比尔盖茨那么想，比如开源运动的创始人理查德·斯托曼（Richard Stallman）。理查德·斯托曼坚持认为软件应该是自由开放的而不应该是封闭的，也就是说他坚持认为把源代码封闭起来是一条错误的路线，于是他在1983年成立了GNU（http://www.gnu.org/），在1985年成立了自由软件基金会，主要目标就是通过GNU打造完全自由的软件生态系统，替代已有的商业软件。最开始听到这件事情，正常人可能会感觉特别不靠谱，这种理想主义已经到了发起者很像是神经、不正常人的地步。为什么人们开发软件不是要利益最大化，而是要开源出来（开源理论上可以赚到钱，但实际上会导致用软件赚钱很难）。但世界的奇妙就在于此，这件事情竟然有很多人认同并且做成了。如果说微软的成功是意料之中，那么开源的成功就实在有点在人的意料之外。

在GNU开发出大部分软件后，1991年芬兰的林纳斯（Linus）开发出了Linux内核，最终使GNU成为一套完备的软件生态系统，其中涵盖了从操作系统、编译工具、编辑工具等进行软件再生产的必备工具。接下来则是其他开源组织的建立和发展。其中比较关键的三个是：

（1）1998年，开源软件促进会OSI成立。

（2）1999年，Apache软件基金会成立。

（3）2004年，Eclipse基金会成立。

在这一过程中，开源社区开始逐渐壮大，在开发语言、平台、框架和库、服务器软件、开发工具、桌面应用上都开发出了一批极具影响力的软件产品。表10-1是一张按照软件类别的开源软件统计列表：

表10-1　开源软件统计列表

单看这张列表，不是软件行业里的人不太好理解这种开源方式的强悍，也理解不了没有开源软件就没有今天的互联网这种重大影响。为了让事情更清晰，我们可以以微软作为参照。在Google、Facebook崛起之前微软可以说是硅谷的狮子，攻无不克，战无不胜，但是这家公司最终不管是在操作系统领域还是在服务器领域都完败给开源这种方式。当我们走在大街上或工作的时候一个月估计也不太可能碰到一个用Windows手机的，而在程序员开发圈子里即使是开发Web网站，也很少有人会用微软.net工具。这样一来事情就显得比较诡异，靠正常的赚钱模式大家完全竞争不过微软，但开源这样一种不怎么赚钱的模式却击败了这个传统软件巨头，那么开源到底为什么有这样大的威力？

开源这件事情本身并不复杂，就是一群人把自己的代码公开到网上，并且通过不同的授权协议来明确使用这套代码时需要遵守的规则，通常来讲这种授权协议会非常简单，只要求很少的东西，比如如果你使用，要保留版权声明，或者如果你使用，则你的代码也要开源等。至于开源社区的参与者，从其发展历史来看，有清晰的证据表明开源的产生是个人按照自身价值取向进行自由选择的结果，极具理想主义色彩。大家一般认为“Richard Stallman的自由软件，首先是反对软件的封闭性，反对用专有软件和商业条款束缚人类的智慧和创造性，反对从法律和著作权的角度来人为地阻碍软件和技术的传播、使用和学习。”正是基于这种信念，Richard Stallman才创建了GNU，开源社区才得以起航。后续的很多开源项目则基本遵循了类似的模式：一个人或者因为自娱自乐或者因为方便自己的生活、工作创建某一个项目，而后感兴趣的人逐步加入，进而使开源项目逐渐成长壮大。Linux内核、Python语言等都是这样一种模式产出的产品。虽然不能说所有参与开源的人都是理想主义者，但认为开源是理想主义的产物基本上是没错的（Google等公司出于商业考量也对开源社区予以很大的支持，这也是开源社区崛起的另一股重要力量，但开源本身更多的还是志愿者的工作成果）。

这也就意味着为使开源发生，在价值取向上必须有人更愿意选择创造与贡献而不是排他占有。开源并非是最大化个人利益的有效手段，当一个人无限扩张自己的欲望，并总是希望占有更多时，并不适合参加这项工作。喜欢追求理想，喜欢学习、创造新的东西，渴望改变和引导技术发展的进程等具有理想主义色彩的要素是开源的原动力，而无限制地追求财富则更容易让技术人员把精力花在开发并销售自己的软件或者谋取更好的职位（开源其实对此有帮助，也可以认为是一种推动开源发展的力量）这类事情上。作为结论，自由选择的权利加上追求理想的力量（自由创造、自由分享等）是开源得以发生的第一条件。

但如果把开源放回到具体的时间和空间背景下，那么在自由选择和追求理想之外，我们就需要进一步考虑为什么是这个时间点，为什么是在美国和欧洲首先触发了开源这项活动？为回答这两个问题则需要同时考察开源所需要的技术条件以及人们进行自由选择的前提。

开源得以存在的技术条件

开源天生具有全球视野，需要把分散在全球的程序员组织起来生产必需的软件。而为达成这一目的就必须存在一种支持异地分工合作的基础设施。互联网的出现为这种生产方式提供了可能性。基于互联网，程序员可以方便地共享代码，针对问题进行非实时性讨论，系统地跟踪各种问题等。可以讲，互联网是开源可以存在的前提，只有在互联网出现并得到充分利用之后，开源才可能得以存在。这一条件决定了只有在互联网出现之后，开源才可能真的发生，否则即使有足够的主观意愿，也不足以促成开源。

进行自由选择的前提

分析人们进行自由选择的前提时需要回到动机理论。如果可以认可动机理论中的需要层次理论，那么无疑满足基本物质需要（食物、水、教育、医疗、卫生、安全等）将成为自我实现需要的前提，而自由选择恰是自我实现的一种手段。虽然，经典动机理论受到了很多质疑，但这与人们的日常观察相符，也符合传统“仓廪实知礼节”的智慧。这反过来意味着，开源需要较为富裕的社会环境。在这种较为富裕的环境中，人们才会有能力选择自己想做的事情，而不是违背自己的意愿为基本物质需要进行各种折中。

开源参与者的分布正好可以反过来支撑这一观点。开源项目Hadoop代码贡献者的分布图见以下网站：http://people.apache.org/map.html，从这张图中可以比较清晰地看到社会福利较高地区开源参与者密度较高。需要指出的是，这并非只局限于某个项目，而是大部分开源项目具有相同的开发者分布趋势。

这种分布图能够很好地佐证在基本物质需要很容易得以满足的环境里，人们更有选择的自由，这种自由最终导致开源更容易发生这一观点。

开源会繁盛的原因

我们知道开源的繁盛已经成为一个明显的事实，并不需要进一步的说明。更为关键的问题是开源如何从纯粹的个人行为走向繁盛，并变成一种影响世界科技发展的活动？从逻辑上讲，开源软件得以繁盛必然同时需要两重支撑：对内是开源这种组织方式要能够源源不断地制造出满足各种需求的软件；对外则是导入开源软件对现实中的企业和个人要有足够大的收益。对于前者，需要考察开源的生产方式；对于后者，则需要考察产生收益的根源。

1.开源生产方式的分析

开源组织生产的方式几乎完全与商业软件生产方式不同，虽然不同开源社区都有自己的特点，但基本遵循下述模式：

（1）依托于互联网在全球范围内管理开源项目的资源。比如通过主页（home page）来描述项目的最新进展、项目文档、可用版本的链接等，主页通常扮演一种向导的作用；通过代码库（code repository）来统一管理项目的代码；通过邮件列表（mailing list）来进行问题的讨论；通过缺陷追踪系统（bug tracking system）来跟踪软件中出现的各种缺陷；通过Wiki来编写项目的主要文档。

（2）导入利于松散组织结构的工程实践。比如通过测试驱动（test-driven）的方法来保证代码的正确性；通过结对编程（pair-programming）和代码评审（peer review）来保证代码的质量。

（3）通过开放性的人员结构来促进人员对项目的参与。比如在Apache的运作模式中共有这样几种角色：开发者（developer）、技术专家（committer）、项目管理委员会成员（project management committees）、Apache软件基金会理事会（board of directors）。当一个开发者付出足够努力，获得足够影响力之后，项目管理委员会会授予这个人Committer称号，只有Committer才拥有对代码库的读写权限。如果Committer的贡献足够大，就有可能被选举进入项目管理委员会，而项目管理委员会的主席则都是Apache软件基金会的VP。

就是依赖于上述这样一些方法，开源方式本身爆发出了惊人的生产力，这似乎很不可思议，无人管理，纯靠自愿的松散联合至少获得了与传统生产方式相类似的生产力，在某些领域中还能够超越传统的按公司组织生产的方式。这究竟是为什么？如果对一个组织的生产力进行如下分解，那么事情就容易看得更加清楚。

假设一个人的工程素养为E，一个人的工作意愿为W，组织所能提供的力量为O，内耗系数为M，那么对于一个拥有n个人的组织，其在单位时间内最终可能的贡献值可以表示为：

[（E_1×W_1+O）+（E_2×W_2+O）+…+（EnWn+O）]×M

式中，M的取值可以为0到1。0表示完全内耗掉，整个组织完全没有贡献，也就是说：

单位时间组织总贡献=[（A的工程素养×A的工作意愿+组织力量）+（B的工程素养×B的工作意愿+组织力量）+…]×内耗系数

式中，

（1）工程素养是指人员的工程能力，比如需求分析能力、架构设计能力、编码能力等。

（2）工作意愿是指一个人愿意不愿意工作。工程素养和工作意愿乘起来才是一个人的可能贡献。这并不难理解，一个能力不好的人，再怎么努力，贡献也不会好。而一个能力好的人，每天魂不守舍，其贡献也不会好。

（3）组织提供的力量是指常说的组织力。比如组织内有比较好的重用代码库，那么不管谁都可以从中受益，这将普遍增加这个组织中每个成员的力量。

（4）内耗系数是指人员彼此间贡献耗散的程度。其影响因素会比较复杂。比如A和B在一起工作就会吵架，这也会产生内耗。

这样开源方式相比公司里组织开发的方式在所有影响要素上具有以下明显优势。

首先是工作的积极性。当一个人所做的正是他自身所追求的，那么这个人往往可以全身心投入工作。这比受外力如公司规则、奖金激励等推动，而不得不做不符合自己主观意愿的工作让人更有工作热情。在传统方式下，把不同人员组织在一起的原动力往往是公司的利润追求，开发者的意愿并非第一考量，在这种情形下，人们等价于被强制地把生命投在违背自己主观意愿的事物上，这会导致工作满意度的降低。作为结果，工作意愿一项使得开源方式有压倒性优势。

其次是每个人在最终软件产品上利益趋同。在开源方式里，把开发人员结合在一起的关键动力就是做出更好的产品。开源参加者之间虽然会有想法差异，但并没有利害纠葛。这样就可以用极为理智的方式做出各种判断，他们判断的根基往往只是是否对产品有利，并不需要考虑市场、工期这些因素。同时，在开源组织模式下，权利来源于具体贡献，这就使公司政治这类负面因素可以得到有效的控制。最终结果是，内耗系数一项使得开源方式具有明显优势。

再次是在开源软件的开发中，任何人在任何时间、任何地点只要可以接入互联网即可获得开源的代码、文档并在之上做出贡献，也就是说全社会的力量可以贡献于同一份代码基和文档系统。这一点配合上相应的工程实践就导致只要组织得体，那么开源项目的组织力量只可能越来越强大。而在公司中，受制于安全管理不只是在不同公司之间，即使在一家公司内部，一个产品的代码往往也被分割为几块，分别由不同的人群访问和维护。同时由于代码牵涉到商业利益，即使发现错误，开发者也不一定有权力去做对应的修改，这些都使代码的质量很容易不断下滑。除代码质量之外，借助互联网，在全社会范围内开源软件可以很容易地形成自己的清晰目录。任何人都可以很容易地检索这种公开信息，这使重用变得非常容易。在这里公开自身即是一种规划，这导致在全社会范围内不存在重复制造轮子的现象，并可以在大时间尺度上积累资源。这就使开源方式在组织力量一项上具有优势。

最后，在开源生产方式中其工程实践以人为核心，结对编程和代码评审这些活动非常有利于人自身技能的提高。再加上工作自身是出于自己的主观意愿，代码、文档随时可以获取，这就使开源方式在工程素养一项上至少不具有太大的劣势。

综上，正是由于上述几个方面上的状况，开源以一种非严格管理的、自愿和松散联合的组织形式爆发出了极高的生产效能，开发出了很多质量上乘的软件。一旦这些软件得到广泛应用，那么开源自身就会创造职位和收入，这些职位和收入会反过来进一步增加开源所需要的人力资源，使得开源得以持续发展和扩张。对于这一点的一个直接证据是Linux内核代码的更新中75%的代码来自商业公司。

2.开源促进公司产生收益的根源

能够开发出满足各种需求的软件是开源得以存在的基础，否则如果软件质量（可靠性、性能等）很差，那么即使免费，也并不会有人进行大幅应用。只有满足需要的软件显然是不够的，开源软件为获得广泛应用，还必须为具体的各种组织带来收益，这样才可能获得它们的持续支持。从开源的根本特征我们知道，开源软件在下述方面具有明显的优势：

（1）无偿使用，避免自己从头开发公共基础设施。有些平台类软件（操作系统等）很像公路，每家公司都自己修一条极为不划算。

（2）可定制化，因为开源可以按照自己的需求对那些公共基础设施进行调整。

（3）公开透明，代码都在，不用担心后门。

前两个特征与开源软件自身的质量相配合达到了这样一个效果：当一家公司需要拥有某一款软件的许多权利（使用、修改、定制），却又无法单独为其完全支付成本时，开源就是唯一的选择。这就和道路对于各种企业的意义一样，任何一家企业都需要道路交通的支持，但很难让某家企业单独负担道路的修建和维护成本，差异是募集资金一起修路后，出钱的人会收过路费、过桥费，但对开源的回馈则体现在公司对开源的主动支持上。

公开透明这一特征则使开源软件适合某些对安全性要求较高的应用场景，比如政府和军队，这点的一个旁证是几乎所有的国家级操作系统都是基于开源操作系统进行定制的。上述两点使开源的导入和使用具有一定的必然性，除此之外则是TCO（total cost of ownership）的降低这类相对依赖于具体场景的影响要素。计算TCO时，开源软件在许可费用上具有绝对优势，但可能在人员使用成本上处在劣势，实际结果则取决于具体场景和计算方法。

为什么开源会发生在软件行业

很多行业在漫长的历史中一直存在，但始终未能发展出与开源类似的生产方式，而软件几乎是一出现，开源方式就随之产生，这背后的原因又是什么？当考虑开源为什么会首先在软件行业发生时，就必须回归到软件与传统行业产品的三个根本差异：

（1）软件只有开发成本，而制造成本几乎为零。也就是说一旦软件开发完毕，一个人用和无数个人用对软件制造而言并无区别。

（2）软件是一组信息。这使软件的传播可以完全依赖于互联网，而同物流等隔离开来。

（3）软件可以迭代地进行开发。这使得只要具备相关知识的人，任何时间和地点都可以开始一个软件项目。同软件的迭代不一样，发射火箭这种事情就需要预先进行全局设计，否则软件、硬件等就可能完全对接不起来，进而就需要更加严密的组织形式。

上述三点对开源非常重要，第一点使软件天然可以按需分配，也就是说一个人随时可以按自己的需要拥有所有的软件而不会存在供应紧张、分配不公问题。这点对开源生产非常关键，否则大家合力做出的东西到底归谁所有，就是很难解决的问题。第二点则使参加开源不需要额外成本，可以以个人为单位很独立地进行，并且一个很牛的人做出来的东西，别人就可以站在他的肩膀上进一步研究。第三点则使软件对资本不敏感，使得能否启动这项工作的关键约束是一个人是否具备相应的技能，而非是其他的生产资料或资本。软件的这种天然特质成为开源发生、发展的天然助推器。在其他行业里，即使也有人因为兴趣和对自由精神的追求而开始开源，但由于很难解决最终成果如何分配、大额启动资本从哪里来等一系列的问题而很难顺利发展。

开源这种模式之所以成立，关键就在于软件是一种思维型的数字化的产品，这种产品特性导致少数人的创造性工作可以被近似无偿地复制到无数个人的手中，与此同时创造本身可以完成对当事人自己的激励。所以纯数字产品的打造可以充分利用开源这个模式，其最终结果就会是越来越繁荣的数字世界。

人在实物产品打造上之所以无法实行这个模式，关键就在于物质上的占有具有排他性，我有你就没有，所以就只能靠某种分配秩序来维持。这反过来意味着如果一种物品的生产越像软件，那就越可能按照开源的方式来运转，而从科技的发展来看，这并不是天方夜谭。科技是一种至强的力量，往往可以把不可能变成可能。

科技是一种至强的力量

虽然分析了开源的里里外外，但跳出来看就会发现开源还是有点诡异的，个人自发靠一种理想驱动、松散组织的社区创造出了我们正在依赖的数字世界的根基，并且效果不错。如果单纯把这个社区隔离出来，我们会发现它离我前面说的那种士大夫曾经追求的世界的距离比现实世界要近一些。现在的问题是这样一种状态具有普适性吗？或者说我们可能用类似开源的方式来组织我们在其他方面的生产吗？

有些事情在今天来看确实近似于天方夜谭，比如人都按照自己的意愿工作，而不是必须在公司里被固定在某个岗位上，甚至在不追求特别丰富的物质生活时还可以不工作等待社会养活。但我们要看到既有社会形态在科技力量的冲击下其抵抗力正变得越来越弱，所能存续的时间也正变得越来越短。蒸汽机迅速地把世界各地变的都是大工厂，移动互联网并没花多少时间就把人类变成了低头族。

张守晟先生为《文明之光》一书写的序言里面提到一个很有意思的观点，他认为能量和信息的密度驱动了人类文明的发展：

相似地，人类刚刚起源的时候，分散在地球表面，通过狩猎和采集维持生存，此时人类的能源更多来自狩猎获取的动物。由于动物资源有限，所以人口密度不会达到临界状态。直到一万年前，人类发明了农业，开始了耕种，农作物通过光合作用带来能量，维持人类的生存，可以说人类利用了一个新的能源，即太阳能。这一新能源导致能量密度极大提高，也造成人口密度的极大提高，形成了村庄。能量密度的提高，为人们更紧密的信息交流提供了机会和条件，进而产生了语言和文字，从此点燃了文明之光。

这无疑是非常正确的，但如果稍微深入挖掘一点，我们就可以发现能量和信息的密度全部依赖于科技。而文明的状态正是科技对社会结构进行冲击并重塑的结果，这大概正是马克思讲生产力决定生产关系的本意。所以要想了解一种社会状态或者组织生产的方式究竟是不是天方夜谭，首先需要把它放到某个科技的框架之下。

如果要在现实中寻找一个科技在极短时间内改变了国家甚至社会面貌的例子，那么我们可以看看晶体管和电子管路线上的选择对苏联的巨大影响。

现在我们都理所当然地知道晶体管才是正确的选择，但如果把时间回溯到20世纪60年代，那么人们就会面临一个选择：究竟是向电子管方向发展还是向晶体管方向发展。电子管并非全无优势，至少技术成熟，也能比较好地对抗核武器。

假如有两个比较独立的大国，在电子行业发展的某个关口，一个选择了重点发展电子管，另一个选了重点发展晶体管，并且都坚定地走了下去，那么在不掉头的情形下，20年后会发生什么？

答案是一个国家很可能会因此而垮掉。垮掉的逻辑链条可能会像这样：电子管小型化到一定程度后，达到极限，而晶体管则按照摩尔定律的规律飞奔，越来越小，集成电路计算速度越来越快，成本也越来越便宜，接下来这种基础差异会渗透到所有与电子器件相关的行业，影响所有电子类产品的成本价格。选择晶体管的国家会出现电脑、手机、路由器、互联网，选择电子管的则只在极小的领域发挥作用。最终这会导致国家平均效率拉开差距，在众多产品上失去优势（电视等）。此后当电脑和互联网出现后，整个经济领域将受到深刻影响，使竞争形态产生质的差异。最终的结果就是今天的所有人都看到的事实。选择电子管的，会因为文化、军事的优势重组为不同的独立国家，但经济上的失败是注定的，而这种失败则会反过来影响人心和社会结构，并会产生动荡。这并不是什么特别新的认知，也符合常识，却容易被新发明的各种新词所掩盖。更接地气的比喻是你五个人干的活和别人一个人干的活产出一样，你的收入当然只有后者的五分之一。而如果一个国家都这样，那么这个国家会陷入贫穷和困境。

同晶体管类似，还有些其他东西会在很大程度上影响这种平均的生产效率，比如能源、组织生产方式（德鲁克认为泰勒的生产方式对生产效率的提升比技术本身还要大）。能产生这类根本性影响的科技或方法并不太多，但眼下确实至少还有五个。

现在至少我们看到了五种甚至可能比晶体管还重要的技术正在飞速发展：人工智能、纳米制造、基因工程、新能源、航空航天。这五种技术中任何一个产生重要突破，都可能打破现有的社会结构。

除了人工智能之外，在上述各种技术中，纳米制造与新能源的结合会对商品的具体生产产生最大的影响。纳米制造是指我们可以在分子甚至原子的级别上制造从计算机到食物再到汽车和房子等几乎一切的东西。而新能源说的是我们可以和平利用核能或者清洁能源，让能源的价格近乎免费。这两者相叠加就导致我们可以像编写软件那样来制造我们所需要的东西，成本十分低廉，主要成本是软件的设计成本。这就为开源的方式可以应用到物质的生产中提供了可能性，因为当这两种技术一旦得以实现，现在的各种生产制造就和编程序差不多。

从当前的一般认知和发展状况来看，这种科技的突飞猛进是一定可以实现的，这是因为这个时代里的一切国家和地区都会使劲往科技发展上砸钱。唯一能阻碍这些技术变成现实的东西只是理论上它们是否成立，而这显然不是一个问题。

如果回溯科技的源头，我们会更多地看到希腊理性精神的复兴是科技重新兴起的原动力，但如果由此得出未来意识形态本身仍然是重塑社会构造的根本力量，那么放在今天就会错得离谱。现在的事实是不管一个国家的历史、文化、体制是什么，它都认识到科技是一种无坚不摧的力量。所以科技的发展在过去或许会受限于意识形态，但在今天是超然于意识形态之上的，比如说冷战双方虽然社会制度、意识形态大相径庭，但在发射卫星等方面上都是不遗余力。不是说意识形态没有力量，而是说科技的力量注定会重新塑造意识形态的可选择空间。

制约科技发展的核心要素在今天其实是经济上的良性循环。如果科技改善可以带来钱，那么钱回头会促进科技的发展。所以科技的发展就会是一个正反馈，否则就可能像苏联那样难以为继。从全局来看这种经济上的循环会影响科技发展的速度，但并不会影响发展不发展乃至发展的基本方向。

科技的效率、组织结构上的效率历来是效率提升的两大引擎，在过去很多年里很多的效率提升其实是由管理以及组织结构所造成的。因为基础科技的发展确实没那么快，所以泰勒所带来的管理革命直到今天也还在深刻地影响我们的工厂。但接下来，这个方面上可提升的空间估计不大了，与之相对应，科技的突破则会更加频繁，人们可能会变得越来越需要根据科技变化来迅速调整组织结构，而不是琢磨怎么调整组织结构来促成科技变化。

如果科技必然会发展，人工智能、新能源和纳米制造技术会越来越渗透进我们的生活，并且开源式组织方式确实有助于普遍提高基础效率，那么我们最开始描述的那种天方夜谭式的社会就会有很大可能性变成现实：

·新能源和纳米制造让现实里商品的生产越来越像编程，变成思维密集型工作。

·开源的组织方式因为符合个人意愿更具有效率。

·人工智能让大部分人的工作变的没意义。

科技作为一种至强的力量来重塑社会形态，让不可能的事变成可能，这是毋庸置疑的。现在关键的问题是科技推动下的新组织生产的方式可能和今天的商业文明并不完全兼容，所以会形成新的冲撞。

可能被肢解的商业文明

18~19世纪这200年到底发生了什么？一言以蔽之就是商业文明的最终确立。

今天欧洲文明的光辉在照射着整个地球，而欧洲文明的兴盛其实与商业文明的兴起是同步的。《文明之光》中讲垄耕种植法的时候提到一段非常有意思的历史。中国人不知道在什么时候就开始了垄耕种植，但欧洲在17世纪以前其实都还没有垄的概念，并不太会种地。

在18世纪以前的欧洲，农民将种子直接均匀地洒到耕耘过的土地上，等庄稼长出来后，就显得杂乱无章，庄稼长得密度不匀而且不同植株之间互相干扰。这样一来，通风就不好，采光也不均匀，同一块地的庄稼成熟的时间也会差个几天，到收获的时候只好把一些未长熟的庄稼一起收割上来。更要命的是，这种耕种方法，几乎无法除草，浇水的效率也很低。

这样一来，即使丰收了，产量也很差。战国时的秦国，一亩地能收获120千克左右粮食，但18世纪以前的欧洲每亩地最多收获30千克粮食，刨去种子，净收获只有20千克。18世纪是什么时候呢，如果拿中点1760年来做参照，那么这一年是乾隆二十五年，这个时候瓦特还没改进蒸汽机，经常被戏说的和珅才只有10岁。这意味着单就种地的水平东西方那个时候差不多有2000年的差距，大概也正因为如此，才总有人计算后说中国的GDP在乾隆年间仍然保持在世界第一位，无疑在农业文明时代，中国是极度发达的。但就是在农业文明向商业文明转换的过程中，这种持续了2000年的差距被迅速拉平并且反超。

商业文明虽然此前也有但大兴于工业革命时期，而工业革命的核心则是能源和动力，所以我们可以讲欧洲能源与动力上的突飞猛进迅速拉平并肢解了擅长农业的东方文明。这种文明的转换无疑是极其痛苦的，1840年后的100多年，中国人骨子里一直在进行这种转型。这种转型即使只看表象我们也可以感受到它是如此深刻地改变了我们的社会。在农业文明里，中国的人群划分是士农工商，欧洲则是贵族、平民和奴隶，但在商业文明下则更多的是股东、管理者和工人（雇员）。如果把所有组织都算进来，那么商业文明下其实主要有三类组织形态：企业、非营利组织和政府。

看过过往的历史变迁，再相信商业文明会永远持续下去就和相信大清千秋万代，江山永固一样可笑。前面我们看到了能源动力的革命开启了一种新的组织生产的方式，让商业文明得以蓬勃发展，而一个晶体管则开启了信息时代，所以我们有理由相信具有普遍影响力的新技术会开启一种新的文明形态。

这里面最有意思的事情是科技的发展极度依赖于钱，进而也就极度依赖于商业的发展，但从长期来看，科技的发展注定会葬送商业文明。商业文明的根基有两个：一个是人类个体的脆弱；另一个是这种组织方式具有更高的生产效率。但人工智能恰恰会改变这两点，它既会放大个人的技术能力，又会导致新的更有效率的组织生产方式。而一旦一种文明的根基被撼动，这种文明形态离走入历史就不会太远了。

超人是不需要商业的，而科技事实上正在把人类变成超人。

人的思维所蕴含的力量和体力上所蕴含的力量在很多时候是深度失衡的，所以一个很牛的设计师可以设计出来一栋房屋，但他不太可能自己建筑一栋房屋，所以为了满足自己全方位的需求就必然需要交换，而为了生产出足够多的商品，就必须进行大规模生产，也就需要企业这种组织形式出现，这是商业文明的根基之一。现在这一根基正在受到侵蚀。

阻碍思维变得更强大的往往是信息不够，阻碍个人生产制造的往往是力量不够。现在世界的数据化和人工智能会解决这种失衡的问题，人工智能足够强大后就可以帮助一个人从互联网上获取各种信息，并按照人的需要从不同视角来分析问题，这是思维力度的提升。而通过机器人或者高度智能的机械，人则可以获得近乎无穷的力量，这就是力量上的提升。两者都提升后，每个人都有办法自己做自己想要的东西，它也可以在其他人那里找到自己想要但不想自己做的东西。这样一来虽然交换仍在，但中央式的生产机构（企业）就没有存在价值了。

理解大企业的存在基础就会理解这种趋势是如此地动摇现在大企业的存在根基。最开始出现的现代大企业其实与汽车相关，德鲁克很多的企业管理概念正是起源于对通用汽车的考察。而这种大企业之所以存在，其关键原因正是个人没法搞定汽车的生产。即使勉强能做，其生产效率也会远低于大规模生产，在这种情形下就必然会出现小规模的汽车企业不停合并，最终产生出通用汽车那种大企业，由它们来负责大批量生产同样的东西。

但如果社会持续按照现有的轨道发展下去，个人所需要的东西就会变的可以在家里或者借助某个公共的生产平台进行生产。比如一个人可以通过人工智能获得相关的知识，纳米制造技术又会给他带来把某种想法变成现实的能力，这样只要有足够的权限来使用能量和某个平台，他就可以在家里或者借用某个公共的生产平台生产出各种东西。这里所需要的只是一个公共的或者小型的制造平台的使用权限。

纳米制造等科技名词让人感觉这件事情会在很遥远的未来才会发生，但这种模式确实在当下已经有所萌芽。《长尾理论》《免费》的作者克里斯·安德森（Chris Anderson）在52岁的时候，辞掉了《连线》杂志主编的职位，然后成为了一家叫3D Robotics公司的CEO，这家公司眼下专注于制造面向企业的无人机。而克里斯·安德森之所以会做出这个决定则要追溯到他在自己的车库里打造无人机的经历。此前安德森带着他的五个孩子，在车库里拼拼凑凑做出了一架无人机，这架无人机的放飞视频在Youtube仍然可以找到。这件事情本身并没有什么特别，他那时候更多的是购买零件进行拼凑，但我们确实可以把提供各种零件的一方想象成公共生产制造平台的一部分。如果3D打印进一步发展，那么无疑个人的生产制造能力就会进一步增强，从这些具体的点上我们确实可以感受到个性化生产制造的萌芽。

维系大企业存在意义的另一个关键是信息不对称，信息不对称导致必须有品牌来区分不同商品。但如果产品只是信息，制造环节被完全优化掉，那么这种信息不对称就会变得没有价值。

这样一来很可能会出现这样一种状态：人们从一种大工业生产重新回到一种作坊式的生产，但生产力反倒提高了，因为信息的共享，让每个人近乎无所不能。

这种作坊更多地生产有个性的东西，并且是按照自我意愿来生产的。这意味着个人生产的东西并不比大规模生产的质量差，并且会注入个性，这个时候世界会有很多寿司之神，但并不会有寿司连锁店了。在这种生产形式下，规模大的东西可以用开源的方式完成，因为人们足够悠闲。

这里唯一的关键是是否会存在一种统一进行能量补充以及生产的制造平台，每个人又以什么样的权限和额度来使用这个平台。

如果这种状态真的可以实现，那么商业文明肯定会被重构。在新状态下，假设人没被改造成半机器形态，那么能源、公共生产制造平台、创意、人工智能四者将构成新的生产核心要素。如果人变成生化人，可以直接吸收太阳能，那么商业文明就更会遭到重创。

这也许不会发生，但有一点比较确定，18~19世纪树立了商业文明，但这种商业文明并不会一直持续下去，而会变更成另一种文明形态，也许我们可以称它为智能文明或者其他什么。既然大部分可见岗位都会被人工智能替代掉，那必然会产生另外一种组织生产的方式！

在这种新的文明形态中，因为商业利益争夺的消失，人的想法又会重新变得有价值。在这种社会里，冲突的根源变成认知差异，彼此间的欲望边界是否会冲撞？刘慈欣的《白垩纪往事》描述的故事正是关于认知差异的。恐龙觉得上帝应该是恐龙的样子，蚂蚁觉得上帝应该是蚂蚁的样子。这类问题因为不可验证，所以没有答案只有信仰，而信仰越坚定，冲突就会越剧烈。在这种问题上都不妥协肯定会导致毁灭。

第11章　无差别地对待人类

单纯从经济的视角来看，人工智能等科技的发展确实可能为我们带来一个更加有意思的世界。但世界的最终状态显然不只取决于经济，还有政治、文化、历史等。

前面我们提到当人和人普遍关联，那么为了让协作进行下去，通常就会衍生出一种秩序，而这种秩序的根基要么是权利要么是资本，这可以用来区分不同的社会类型。维护秩序的部分比如政府本身的使命其实是让既定秩序无差别地对待所有人。但这通常很难，最终维护利益的人会被牵扯到利益的分配中去，滋生的现象一般我们称之为腐败。公器变为谋求私利的工具。本应该是达成目的的工具，最终却成为达成目的的障碍，这就是腐败。

从这个角度看权力腐败或者金融腐败在本质上其实相似。这里的根本原因在于，人的利益观往往是相同的，一个人近身接触的东西，比如金钱，如果对自己有致命的吸引力，那么他肯定会扩张私欲并深陷其中，碳基人类怎么可能抵抗得住这种每天都存在的诱惑，能变的只是形式和程度。但人工智能提供了一种能够彻底解决这个问题的机会，这种所谓的利益对人工智能毫无诱惑力，原则清晰后，它可以无差别地对待所有人。人工智能可以用来处理价值判断之外的所有公共事务，这就会让有决策权的人类没有执行权，而利益等对有执行权的人工智能毫无吸引力。

不容易搞定的自己

此前我们描述了一个和今天大相径庭的世界，并且也谈到了科技会产生出一种持续的推动力，让文明形态发生更迭，这点根本不会因为人的意志有所转移。但这里还有最后一个问题：科技大发展以后，人真的能管好自己吗？

黄仁宇先生曾经写过一本《万历十五年》，其中提到的一些事情特别有意思。在明朝的时候出现过一种千古奇葩的局面，万历皇帝曾经消极怠工，不理朝政（部分），既不出席他必须出席的仪式，也不递补高级官员。而导致这个局面的根本原因是文官集团不允许他废长立幼，所以导致他最喜欢的郑贵妃郁郁寡欢，于是他准备与他的文官集团做持久的斗争。当然这也不单是一个狗血的爱情故事，在当皇帝的那些年，万历皇帝似乎也认识到了自己的文官集团有两面三刀的嫌疑，一方面拿比较高的道德标准放到表面上来要求别人，另一方面则也会私欲作祟，做很不堪的事情。万历皇帝自己被限制到没钱赏赐宫女，要干记账、开白条这种很没面子的事情，他外祖父也因为没钱要拿公家的东西牟利，结果被发现后备受攻击，但这种节俭的主要倡导者张居正却被发现生活非常奢侈，有许多珍贵的珠玉和字画，还蓄养了非常多的美人，这些事情让万历皇帝大为恼火，却又无所适从，最终他就选择了消极怠工。不管怎样，万历皇帝消极怠工这件事情算是奇葩，拿到现代来说这相当于马云消极怠工，但原因是员工集体认死理并且两面三刀。

不理解中国过去整个的文化传承，就很难理解上面的状态。过去近两千年里，中国人治理国家的根本思路其实是教育引导意识，意识指导施政。儒家从孔子而后的一系列著作成为教育的核心，要点是修身和自律，基于仁义礼来约束自己和他人的行为。这套系统是写在书里的（四书五经等），所以皇帝管不了并且也得努力学习。当然这套系统下也形成了许多具体的指导朝政的规则，比如皇帝的继承权问题，必须立嫡长子，而不能废长立幼。不能说儒家的东西是无效的和虚伪的，因为它确实培养出了许多伟大的人物和理想，比如为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平的张载，也让中国社会处在一种平缓发展的状态。但这种思路存在的问题也很明显，因为从爬行动物那里继承过来的私欲总是会让掌握权力的人走向张居正那种状态，他有理想、要做事情，但也需要很好的享受，当这种享受不能从正常的俸禄里来（其实不可能够），就只能从公权力里来，当然这不意味着张居正没有理想，没有能力。

这其实是人这种高级哺乳动物精神性和物质性上的两难，也可以看成是无私与有情的一种对冲，但并不是中国特有的问题，甚至经济学的根本假设也与此有关。

经济学家经常用公地悲剧来表现这件事：

我们鼓励你在这一点上简要回顾第1章经济透视1.1中的5个经济推理命题。这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享（平分或固定份额）如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳[1]玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其他工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。

——《美国经济史》

在这样一种背景下，公共资源越多，就越可能被掌握权力的人按照自己的意愿进行瓜分，而不是维持其本来目的。如果再碰上朱元璋这种吝啬的皇帝，那么贪污就只可能成为唯一的出路。

无私和有情、有欲在这种公共事务上的对冲特别明显。有情所以有私，有私就很难有彻底的公心公论。既然人有远近亲疏，那么当事人肯定更倾向于保护离自己近的人，所以我们才是一个有情的世界。但也正是这种情感会驱动人们把公共服务项目变成自家的地盘。

北京大学的冯军旗博士曾经写过一篇影响很大的博士论文叫《中县干部》，论文里他对县际政治中的政治家族现象描述得特别详细，他所在的那个县，从政治到经济，基本掌控在几个家族手里，所以在有私的前提下远近亲疏也就很容易成为一种资源或者权利分配的秩序。

其实这并不是一个新问题，在很久以前我们就有句俗语叫“一人得道，鸡犬升天”，说的就是远近亲疏不同，得到的恩惠就不同。海瑞这种六亲不认的，虽然名声会很好，但通常并不会有太大成绩。“水至清则无鱼”，实在是因为鱼并非是一种至清的东西。

当然这种有情也支撑了无数可歌可泣的故事，比如汶川地震的时候母亲用自己的身体来给自己的孩子撑起一小块安全的空间，但它在公共服务领域确实又会导致问题，公共服务需要彻底的无私，但有情的本能让人把周围的人分远近亲疏，分别对待，这会对本应无私的世界进行渗透，渗透的结果就是腐败。这是人类这种高级生物的一种物性，只可能通过教育、制度来抑制其负面效果，但不可能根除它。

毫无疑问，在公共服务上产生远近亲疏的差异并不合适。公共服务的本质含义是处理个人无法解决的问题，所以人们让渡出部分自己的资源和权利，形成公共部分，并反过来从中享受一般性的公共服务。这就好比纳税后修路，当然所有人要按照相同的交通规则来享受路权。这就是无私与有情有欲必然冲突的地方：一方面要求完全遵守规则，冷酷无情；另一方面则会受现实因素，必然会有某种先天倾向。

人类曾经有过大同世界这样美好的理想，对此，孔子说：

大道之行也，天下为公。选贤与能，讲信修睦，故人不独亲其亲，不独子其子，使老有所终，壮有所用，幼有所长，鳏寡孤独废疾者，皆有所养。

但现在看来有情与必然产生的金字塔结构天生就会破坏这种理想，所以这种理想持续几千年也还是理想，并不能被很好地实现，不管社会状态是战乱还是和平，是富裕还是贫穷。阶层本身背离自己的应有目的，变成一种利益分配规则，而有情则定义这种利益脉络的走向，让现实越发背离自己的目的。所以说本应是实现目的的手段反倒会成为实现目的的障碍。这也就意味着有私、有情正是人类搞不定自己的根本原因。那么借助科技的发展人类是否能更好地解决这个问题？

[1] 1蒲式耳=35.24升。

人类社会麻烦很大

《三体》一书很有意思的地方在于它想象了许多环境上的极值，同时给出了那种极端环境下最适合的组织形态。这里面最典型的是三体星人。三体星人面临极为苛刻的环境，为了生存，他们的生理结构变为心灵传输，精神共享，很像是一种单一体。三体星人的状态正是有群无己的极端状态，也可以说是完全的天下为公。在这种状态下，智慧生命是无私的，并不会把大家的东西划拉到自己的怀抱中，所以人类很伟大的大同理想在三体星人那里其实很容易实现，甚至说已经实现了。

我们智人不太可能进化成三体星人那样，智人先天的损公肥私倾向也不可能断绝，即使损失大家很多，但如果自己损失很少，可以获得相当收益，智人也总是有动力这么干的。这会导致智人这个物种陷入很大的困境，要想看清智人面临怎样的困境，需要跳出一般的具体历史背景，抽象点从科技的视角再看一下这种人类在精神和物质上的两难境地。

从宏观上看，人类社会的问题并不复杂，社会的供给端是自然界，而消耗端则是人内心的欲望。人自身有极为复杂的一面，所以有的时候人自身也是被消耗的资源。科技则决定了各种资源开采和消耗的速度，但对节制人的欲望全无帮助。这样一来人口与人心里的欲望相乘就是消耗一端的总和。所以我们总是有两个大状态：一个是科技与资源的乘数大于人口与欲望的乘数；另一个则是前者小于后者。大于或小于很难精确度量，但理论上一定存在，而这个界限之所以有意义在于在前者的情形下问题主要出在人类没有战胜自然上，而后者问题则更多出在内在分配不公或者欲望没有边界上。如果我们认为欲望和宇宙都是无限的话，那么这个等式其实是可以有成立的机会的。

从这个角度可以看到一个非常容易被忽略的问题，科技与自然这一端其实是在不断高速增长的，这意味着越往后人类要解决的问题就越是自己的问题。这并不是一种很好的状态，如果把整个人类社会比喻成一架向前飞奔的马车，那么现在各种力量只是让它不断加速、加速再加速，但在让马车变得能够承受那么快的速度上则加强不够，这就意味着车毁人亡的风险在不断累积、增加。

通过一些标志性的事件，我们可以清晰地在科技和自然的一端看到这种加速的趋势。

1492年哥伦布发现美洲；1911年12月挪威阿蒙森探险队首次到达南极极点；1969年7月“阿波罗11号”终于在月球着陆；1976年“海盗一号”触及火星表面；2013年12月“旅行者1号”飞出太阳系。过去麦哲伦横渡太平洋用了100多天，但现在随便哪个人，只要你愿意花一两万元，你就可以用17个小时左右从北京飞到纽约，用7个小时从纽约飞到巴黎，再用13个小时左右从巴黎飞回北京，总计用时37个小时。而所有这些大事件的发生只是最近100年商业文明发展的结果。

把万历十五年的故事与这种科技加速发展相叠加，我们会发现这样一种窘境，人类社会越发展越需要解决好资源分配问题，因为科技推动下我们显然可以创造越来越多的财富，但万历十五年里讲的那些事情乃至更长的中国历史又告诉我们，人类自身一旦在资源分配这种事情上行使权利，即使有儒家那类很好的意识形态约束，爬行动物继承过来的那部分本能也还是会努力冲破道德束缚，为自己获取更多的利益，无法彻底公心公论。

这导致了另一个很诡异的问题，它让社会的发展通常是在解决某个问题后就会制造新的问题，比如说我们努力让自己收获更多粮食，但粮食更多随后就导致战争规模加大；想节省人力所以制造机器，但机器反过来会在更大的程度上消耗更多的人力；我们发明抗生素来治疗感染，但随后就有滥用抗生素的问题。

在所有这些问题里面最恶劣的是战争。战争实实在在是人类自己的选择，里面往往聚集了经济、意识形态、政治、宗教等因素，但它本身大多数时候都是一种毁灭性的力量。当我们划定了人我、群族的边界，边界上的碰撞就总是可能演化为战争，你打掉我的飞机，我就要打掉你的飞机，你扣留我的商船我就要扣留你的商船。这种碰撞的原因可以有很多，一旦战争开始，通常会为求胜利不择手段，核武器、生化武器等都是在这样的背景下来到世界上的。

所有这些似乎都在暗示，人类其实不太能管好自己或者说到现在为止人类还没有发现一种可以管好自己的方式。但世界数据化程度的提高和人工智能的出现让我们看到了解决这个问题的一线曙光。

世界的数据化与隐私的消亡

2016年的“3·15”晚会上曝光了一家外卖店，这家店登记的地址是朝阳区建国路某栋楼B2层，从图片上看实体店面宽敞明亮，灶具整洁，菜品丰富多样，但实际上则是在通州区杨庄小区的一栋居民楼里。入内一看厨房黑乎乎的，灶台很多油渍和网上的图片大相径庭。这里比较有意思的是这件事一公布后大众点评这家主要负责评价商家的公司所采取的行动，它们立刻联合360推出了“明厨亮灶”这样一个活动。这件事情说来并不复杂主要就是把360的网络摄像头“小水滴”安装到各个店家的厨房里，随时对外进行直播，这样对于安装了摄像头的商户，用户随时可以通过大众点评上的入口查看厨房的实时直播画面。

这是一种典型的用科技手段加深世界数据化程度，并解决问题的思路。这并不是特例，如果静下心来同十年前比较，我们会发现世界上增加最多的电子产品还不是手机，而是摄像头。现在不带摄像头的手机几乎没有，而在此之外当我们用地图进行导航时，我们就会不停地听到这里有闯红灯照相等，在小区、超市里各个屋顶角落也一定会安装摄像头。近来则更进一步，摄像头也开始走进家庭成为家庭安防的一个环节。

这么多的摄像头意味着什么？这意味着原子世界的信息正在逐渐被完整采集，这部分数据采集的越多，就越可能在比特的世界里重建一个真实的世界。最开始的时候人们总是会想办法来对抗这种数据化，但总体趋势是它越来越难对抗。比如图片的时代，商家做假图片成本很低，但如果用小水滴这样的网络摄像头作弊就难了一些；高速上查超速的时候如果只用摄像头，那么当司机知道摄像头位置的时候，是可以规避的，但如果记录进入和驶出某个路段的时间，那么逃避检查就会变得更加困难。

上面只提了摄像这一点，事情发展的其实远比这个快。现在不只是摄像头在大范围地监控着世界，个人的生活细节也越来越多地记录到网上，微博、朋友圈在记录你的言行和观点，淘宝、京东在记录你的消费，美团、大众点评在记录你看电影和吃饭，滴滴在记录你的移动位置，支付宝等在记录你的金钱流向，诸如此类让生活方便的工具所起的另一个作用就是人事实上在数字世界里可以被越来越精准地描述出来，阻碍人变得透明的越来越不是技术而是某种权限边界，比如阿里巴巴可能并不知道京东的数据。

故事到这里仍然没完，还可以再进一步。即使通过上述这些工具，记录的数据仍然不算精确，冗余率很高，比如记录的声音可能有很多噪声，这会导致记录的很大一段没有什么价值。又由于量过于庞大，从这些价值密度比较稀疏的数据中提炼出价值也没那么容易。正在这时候，人工智能的各种突破出现了。

人工智能一边让端上的数据采集更有效率，比如通过把计算机视觉集成到芯片里让终端产品只采集更有价值的内容，再比如通过各种算法更有效地降噪音采集更精确的声音，一边则让海量数据的分析能在极短的时间内完成。

外媒The Intercept曾经发了一篇引起极大争议的文章，大意是说美国反恐过程中通过机器学习算法来对巴基斯坦人进行分类，之后把疑似恐怖分子的人击毙。事情的真相仍然需要进一步的澄清，但整个过程正好充分地说明了上述人工智能与数据采集以及数据分析相结合后的后果。这篇报道中与此相关的描述如下（新智元原创翻译）：

“天网”的工作方式就像一个现代典型的大数据业务应用。这个程序收集元数据，将它们储存在NSA的云服务器上，提取相关信息，然后应用机器学习的方法来辨别、执行既定行动的线索。除了不像商业应用那样试图向目标人群兜售某样东西之外，考虑到美国政府在巴基斯坦的整体业务重心，这种活动可能也涉及美国政府的另一个机构——CIA或者军方，通过掠食者无人机和地面暗杀小队（death squads）来执行他们的“寻觅—修正—收工（Find-Fix-Finish）”策略。除了要处理记录下的蜂窝手机通话数据（所谓的“DNR”，也就是被叫号码识别数据，包括通话时间、通话长度、谁呼叫谁等数据），“天网”也收集用户的位置信息，建立详细的出行档案。关闭手机则被当作试图逃避监控的迹象而受到“天网”的标记。天真地相信更换SIM卡就能防止被追踪并且这么做了的人，也会受到“天网”的标记（烧入手机的ESN、MEID或是IMEI会让手机即使换了SIM卡也会被追踪痕迹）。幻灯片称，即使是更换手机也会被探测到并受到标记。这种探测，我们只能猜测（因为幻灯片上没有对这一点进行详细介绍），可能是在其他元数据（比如现实世界中的用户位置、社交网络等）不变的基础上进行的。

有了完整的元数据集，“天网”就能拼凑出一个人典型的日常轨迹——和谁一起出行，有哪些共同联系人，和朋友一起通宵，去其他国家旅行或是永久地搬离了。总体而言，这些幻灯片显示，NSA的机器学习算法使用超过80种不同的属性来为人们的“恐怖分子程度”打分。

幻灯片告诉我们，这个程序的假设是，恐怖分子与普通居民在其中一些属性的行为上有显著的区别。然而，在Intercept 2015年的披露中可以清楚地看到，被这个机器学习程序打出最高分的是艾哈迈德·扎伊丹（Ahmad Zaidan），半岛电视台在伊斯兰堡的分社社长。

这里并不想穷究这件事情本身的好坏是非，想强调的是用终端采集数据（上面的例子中主要是手机），云端对数据进行分析、提取（上面的例子是通过机器学习对人的行为特征打分），获得自己想要的东西（上述例子是标识出恐怖分子），正好完整地体现了数据化加人工智能最典型的应用场景，并且这个过程是不可逆的。我们采集的数据会越来越精确、越来越多，想象一下我们说的万物互联（IoT）的本质含义，手表、骑行、家电、健康追踪等，事实上都在加速这一过程。

人类在这种浪潮前完全没有抵抗能力，比如说如果有一天人的血糖可以不抽血就检测了，并且这种技术可以集成到手表里了，那么有多少人会因为担心数据泄露而不戴手表，仍然采用抽血的方式进行检查呢。所以世界的数据化、人的数据化是不可抗拒的趋势，因为计算能力和分析能力会越来越强，过去有摩尔定律让芯片计算速度每18个月翻1倍，接下来则可能有更新型的芯片出现。

作为结果，数字世界里对真实世界的描述一定会越来越精准。而数据化的程度越高，中介就会被去的越彻底，自动化的程度也就会越高，世界也就越透明。我们会越来越以数据的思路来思考问题。

这里最具争议的地方估计是隐私，但有的时候我们会发现隐私其实与发展往往是对立的。隐私有两种保护方式：一种是靠规则，比如法律等；一种则是靠物理的手段，比如我就不上网，不用手机。《国家敌人》里的老特工就是用这种方式来对抗政府的追踪。后者与人们的意识形态和历史传承密切相关，但确实会阻碍很多东西的发展，比如德国人更喜欢用现金，因为这会更好地保护自己的隐私，但这种习惯无疑会阻碍电商这类互联网业务的发展。这类习惯其实相当于挡在数据化大潮正前端的障碍，体现为和发展相博弈的力量。但如果把这种抵抗放在稍长一点的时间轴上来考察，我们就会发现其实它并没有多大的力度。中国历史上曾经这么干的人是乾隆皇帝，马戛尔尼来的时候礼单中包含了如蒸汽机、棉纺机、梳理机、织布机，还有一艘110门大口径火炮的“君主号”战舰模型，也提及了榴弹炮、迫击炮以及手提武器如卡宾枪、步枪、连发手枪等，但乾隆皇帝以及他的官员对此并不感兴趣，他们更关心的是跪拜与否这种礼仪问题，最终乾隆皇帝给出的旨意是：

至尔国王表内恳请派一尔国之人住居天朝，照管尔国买卖一节，此则与天朝体制不合，断不可行……且天朝所管地方至为广远，凡外藩使臣到京，驿馆供给，行止出入，俱有一定体制，从无听其自便之例……岂能因尔国王一人之请，以至更张天朝百余年法度……则天朝自有天朝礼法，与尔国各不相同。尔国所留之人即能习学，尔国自有风俗制度，亦断不能效法中国，即学会亦属无用。天朝抚有四海，惟励精图治，办理政务，奇珍异宝，并不贵重。尔国王此次赍进各物，念其诚心远献，特谕该管衙门收纳。其实天朝德威远被，万国来王，种种贵重之物，梯航毕集，无所下有。……是尔国王所请派人留京一事，于天朝体制既属不合，而于尔国亦殊觉无益。特此详晰开示，遣令该使等安程回国。

资料来源：百度百科。

那时候乾隆皇帝不可谓不保守，态度不可谓不坚决，但大清王朝并没能抵抗住科技洪流，后面发生的就是我们各种耳熟能详的历史。所以最终隐私的保护不可能通过逃避数据化来实现，而只可能依赖于规则和立法。在技术上隐私是处在消亡之中，人越来越是透明人。

这种世界数据化程度越来越高和人工智能水平越来越高的发展趋势就带来了解决人不适合处理公务这千古难题的契机。

当公务员变成人工智能

我们换个视角来看这个问题，如果公务员变成人工智能，那么会不会让前面说的人处理公务时总是会私心作祟而导致问题的状况有所好转？

延续前面讲的思路，最终我们可以有这样一种系统，它知道每个人的各种事情，包括你的生老病死衣食住行，它也可以处理各种日常事务，比如发放养老保险金，发处罚通知，国与国之间系统对接如办理签证、纳税、退税等。它甚至可以让各种事情的办理大幅优化。现行系统中的很多过程之所以存在其实是由于数据化程度不充分，比如我们的社保在不同地区间转接时需要有个人在不同城市的社保部门奔跑进行办理，但如果数据化程度高了，这个步骤其实是可以优化掉的。随着数据化程度的提高，这样的一种系统可以处理的事情肯定越来越多，当它足够强大之后，就会出现一种新的分工可能——人退出日常公共事务的处理，而只做价值判断。

这件事情如果可以实现，那么无疑会对社会产生巨大的影响，因为它可以让人类更好地解决分配上的问题。

如前所述，公共事务并不是个人私欲的一种很好载体，因为理论上讲公共事务服务的是别人而不是自己。经济竞争则正相反，商业规则下每个人追求的正是个人利益的最大化。亚当·斯密构想的经济世界里正是每个人竞相追逐私欲，但结果是整体利益最大化。后来在实践中我们发现这一设想有对的部分，但纯粹的个人利益最大化也会对整个系统产生伤害，出现各种金融危机，于是政府必须出来扮演裁判员。不同的思想家会对政府的角色进行不同的诠释，但一个不能忽视的根本事实是政府所做的事情一定是公共事务，正好与经济竞争相反，不能释放私欲。所以就要有天下为公类的呼唤来与人的本能冲动对冲。在这点上做得最好的是中国历史上的某几个王朝，尤其是唐宋。那时开辟了一种叫士农工商的社会结构，士农工商中的士志于道，属于劳心者，而农工商则属于劳力者。士的传承精神正是儒家那种不为自己谋福利而为人类大群着想的精神，先通过教育把这类士人培养成大公无私之人，接下来再把士人通过考试筛选进政府主导公共事务，教育、规制意识形态，统一意识形态的士人规制政府的行为，所以中国的皇帝其实并不是想干什么就能干什么的。

中国传统的思路是有效的，士人精神也真的需要复兴，但终究走进了历史，其中一个关键原因是公共事务就其本质而言是要维护某种秩序，所以更多的是例行公事，而不是创新创造，这也许对很少一部分人是适合的，但并不太适合大多数人，这就与工厂流水线的工作其实并不适合人类一样。如果抛开权力本身所带来的实际利益，而让公务人员真的达到一种理想状态，只能生活在透明的世界里公心公论，毫不利己专门利人，那么这件事只对很少一部分人有吸引力。

所以从欲望的扩张和例行公事两个角度来看，公共事务更适合由人工智能来取代。原则的制定由于牵涉人的价值选择，必须由人来搞定，这部分人最适合重拾士志于道的精神，由那些真正有政治抱负、愿意为人类大群谋福利的人来负责，但对于后续执行，大部分的工作更适合人工智能而非碳基的人类。人工智能从事这类工作可以有以下两种具体的方式：

一种是优化现有的工作流。当我们的世界数据化程度不断加深之后，也就意味着凡是和个人相关的手续性的东西越来越能够单纯地通过数字操作来完成，比如社保的处理、出国的签证、纳税等。这里的关键问题是个人身份的唯一标识，这点越来越会向人的生物特征倾斜，指纹、眼纹、声纹、人脸、虹膜要做的都是个人身份识别，如果这点可以突破，那么人确实不太需要跑到各个地方办理与公共事务相关的东西。这和银行业里发生的事情差不多。以前人们总是要到银行后，才能办理与自己的账户相关的事情，但招商银行因为起步较晚，没有那么多网点所以大力推广网上银行业务，到了今天大部分银行业务是可以通过插入一种叫U盾的东西后，在家里办理的。

另一种替代则和富士康工厂里机器人替代传统的工人类似，在机场海关这些地方工作可以定义的非常清楚，这样就可以通过生物标识来确认当前人员的身份，接下来相应的各种手续都通过智能机器人来完成。这点很可能先从“巡逻”这样的岗位开始，巡逻的目的是发现异常，如果分解这个工作，你会发现人类在异常的识别上有优势，但在看清楚、听清楚这样的信息收集以及敬业上完全没有机器人有优势。所以只要机器人内置的智能可以更好地识别异常，就必然会导致机器人的全面胜出。

不太好搞定的确实是了解民情，调解，回答、解决各种预料不到的问题，但很有意思的事情是数据化程度的提高正好会对冲这一困境，而纯人情上的扯皮问题则会自然地因为人工智能而消失。面对人有人情，面对人工智能有什么人情！

我们可以把视角再拉远一点，想象一下公共事务如果由人工智能来处理会达成怎样的一种效果：

首先，由于各种事情是基于数据的，所以完全可追溯，这意味着事情的处理是透明的。其次，由于机器本身只需要能源，所以这种服务是可以24小时提供的。最后，由于人工智能是无私的，所以它可以极为公平地处理各种事情。

透明、无私、可追溯可以更公平地处理公众事务并且可以24小时服务，这至少听起来不错。如果再加上由很少一部分重拾士志于道、愿意关注人类大群的人来做价值判断，这个世界似乎可以变得更好。

这也就意味着如果说真有强人工智能，并且必须选择一个领域来展开应用，那么这个领域其实应该是所有与公共服务相关的领域。

刘慈欣写过一篇叫《镜子》的科幻小说来讽刺这种举头三尺有神明的状态，故事里说：

主人公白冰在找对了初始参数后，用超弦计算机模拟出了我们整个宇宙的发生发展过程，也就是说所有事情的发生发展都在严密的因果链条之上。这样一来，他就可以通过这台计算机算出来过去以及未来的所有事情，马可波罗有没有来过中国，某个官员有没有贪污诸如此类，他也因此算出了人类的结局。在相当于明镜高悬的状态下，最终人类竟然还是毁灭了。最开始的时候这种镜像状态只用于司法部门，接下来开始渗透到各个领域，然后社会就停滞了。因为人性变得极其纯洁，文学、艺术、技术全部停滞。持续了三万年后，地球资源耗尽，土地全部沙漠化，人类仍没有进行太空移民的技术能力，也没有能力开发新的资源，在五千年的时间里，一切都慢慢结束了。

结尾时作者很感慨地提出：

如果DNA从来不出错，永远精确地复制和遗传，现在地球上的生命世界会是什么样子？

那样的话，现在的地球上根本没有生命，生命进化的基础——变异，正是由DNA的错误产生的。

社会也是这样，它的进化和活力，是以种种偏离道德主线的冲动和欲望为基础的，清水无鱼，一个在道德上永不出错的社会，其实已经死了。

作者讲得有道理，未来估计也会有人继续在上面思考，但并不全面，人的欲望和激情诚然需要释放渠道以增加变数，但随着个体力量的增加，这种释放必须在某种无私的规则之下，否则只可能迅速地导致更大的灾难。

第四部分　人类的5种可能结局

在经典科幻电影里，人类的未来总是不太妙。

老电影《人猿星球》里宇宙飞船的船长泰勒在太空里迷路之后，于公元3978年降落在一颗陌生星球上，这颗星球的环境与地球相似，但诡异的是统治这里的是人猿，而这里的人类智力很差，没有语言能力，靠采集生活，这些人类会像动物一样被人猿圈养和狩猎。有智能的人猿已经建立了一种高度发达的文明，它们会骑马，会开枪，内部已经有了严密的分工，有战士、议会、将军、植物学家、人类学家等。它们的人类专家当然会像我们人类对待黑猩猩那样，拿人类做各种实验。人猿中的人类学家发现泰勒具有高度智能并能进行语言表达后大为震惊，但它们胸怀广阔还是帮助泰勒从羁押中逃了出来，泰勒在奔逃的过程中无意间在海边看到了残缺的、举着火炬的自由女神像，他才意识到这个已经被人猿统治的星球就是自己的家乡——地球，但人类不知道做了什么导致人类文明灰飞烟灭。虽然是老电影，但看到最后那一幕——泰勒在自由女神像前号啕大叫的景象，还是让人莫名悲怆。

《人猿星球》结尾处画面，前方是破败的自由女神像，右下方则是大声号啕的泰勒。

类似的故事总是会在不同的科幻电影里轮番上演，《人工智能》《云图》《星际穿越》等里面我们总是要面对一个要么消失，要么残破的人类文明，在科幻的世界里人类的结局似乎具有唯一的方向性。相比之下，《人猿星球》的特别之处在于电影想说的不只是结果，还有一点暗讽：人类并没有什么了不起，如果不能善用这种同时让人繁荣也能让人毁灭的力量，脱离了所谓的文明可能还不如猩猩。

科幻电影里的人类结局，会比较受限于剧情冲突的需要，所以总是会有很糟糕的结局，这样才能引出各种冲突，但如果我们跳出这类束缚，而沿着必然性的脉络来猜测未来，那么我们可以看到什么？其实我们可以排定未来人类社会所处的范畴，就像有了空间就会有过去、现在和未来一样。而在所有范畴中，我们确实可以从其中一个上看到《人猿星球》的一点影子。

第12章　黄金时代

似乎大思想家往后看的时候更容易看到一个让人无限向往的黄金时代，向前看则只有很少的人才会表现出高度的乐观，认为我们可以在未来营造一个比过去更高级的黄金时代。

卢梭在《论人类不平等的起源和基础》里言辞激烈地写过这样一段话：

我不必再费时间来描写其他各种技术的相继发明、语言的发展、才能的试验和使用、财产的不平等、财富的利用或滥用；我也不必描写伴随着这些事物而来的一切详细情节，因为那是每个读者都不难自己加以补充的。我不过将要概括地观察一下处在这种新的事物顺序中的人类而已。这时，人类的一切能力都发展了，记忆力和想象力展开了活动；自尊心加强了；理性活跃起来了；智慧已几乎达到了它可能达到的最完善的程度。这时，一切天赋的性质都发挥了作用，每个人的等级和命运不仅是建立在财产的多寡以及每个人有利于人或有害于人的能力上，而且还建立在聪明、美丽、体力、技巧、功绩或才能等种种性质上。只有这些性质才能引起人的重视，所以，每个人都必须很快地具有这些性质或常常利用这些性质。自己实际上是一种样子，但为了本身的利益，不得不显出另一种样子。于是，“实际是”和“看来是”变成迥然不同的两回事。由于有了这种区别便产生了浮夸的排场；欺人的诡计以及随之而来的一切邪恶。另外，从前本是自由、自主的人，如今由于无数新的需要，可以说已不得不受整个自然界的支配，特别是不得不受他的同类的支配。纵使他变成了他的同类的主人，在某种意义上说，却同时也变成了他的同类的奴隶：富有，他就需要他们的服侍；贫穷，他就需要他们的援助；不穷不富，也绝不能不需要他们。于是他必须不断地设法使他们关心他的命运，并使他们在实际上或在表面上感到为他的利益服务，便可以获得他们自己的利益。这样，就使得他对一部分人变得奸诈和虚伪；对另一部分人变得专横和冷酷，并且，当他不能使一些人畏惧自己，或者当他认为服侍另一些人对他没有什么好处的时候，他便不得不欺骗他所需要的一切人。最后，永无止境的野心，与其说是出于真正需要，毋宁说是为了使自己高人一等的聚积财富的狂热，使所有的人都产生一种损害他人的阴险意图和一种隐蔽的嫉妒心。这种嫉妒心是特别阴险的，因为它为了便于达到目的，往往戴着伪善的面具。总而言之，一方面是竞争和倾轧，另一方面是利害冲突，人人都时时隐藏着损人利己之心。这一切灾祸，都是私有财产的第一个后果，同时也是新产生的不平等的必然产物。

原始社会中保持自然性质的人是真诚的，在实际上和表面上都是合乎自然和天性的。社会的发展则使每一个人都披上伪装的观点不止在卢梭在很多大思想家那里都有体现，从今天的现实来看，卢梭说的其实不是错的。但现在更关键的问题还不是人是不是因为社会化而堕落，更关键的是如果勇往直前，人类是否还能回到那种曾经的美好的状态。

艺术家描绘的伊甸园，圣经故事说很久以前人类的始祖生活在那里（作者：Bill Looney）。

性道合一的传说

人生也可以被解释为一种能量，所以自然也就有何处安放这种能量的问题。进一步如果认为是心灵主导能量释放的方向，那么就是心应该放在哪里的问题。信息发达之后我们更容易看穿时空，看到不同时代、不同地域的人的生存状态，更容易理解在这点上人类曾经的选择。

当人类还不会种地，主要靠采集食物过活的时候，他们每天并没有我们想的那么忙，因为那个时候人还不像今天这样充斥在地球的各个角落，自然物产还相对比较丰富，他们大概每三天打猎一次，每天工作3~6个小时（《人类简史》），这样采到的蘑菇、抓到的小动物就基本够吃了，他们也没有什么别的需求，所以剩下的时间尽可以悠闲地晒晒太阳，看看小孩子。当然由于自己没什么生产制造能力，有些东西吃到吃不到纯靠运气，比如甜的果子、大型动物的骨髓。有的时候也要躲避大型动物比如老虎，他们比较痛苦的地方可能是因为彻底地靠天吃饭，所以一旦人口增加或者周围东西被吃光了，就得赶紧搬家。从东非到北非再到欧亚、美洲、澳大利亚这些迁移路线完全靠脚走出来，想想这背后需要搬多少次家。

后来一部分人会种地了，这就让吃饱饭变得容易了一些。在中国的历史上如果一年丰收，大概可以吃个三年。这样一来不同人的角色分化得就非常厉害，一部分人有条件可以努力静下心思来读书，那时候主要读的是儒家经典，每年读一点过几年就能把四书五经读通，接下来就可以凭此尝试改变命运，诗词歌赋、书法等主要是这波人的产物。但由于识字率基本在30%以下，所以在漫长的历史上读书人并不会占一个很高的比重，大部分人还是辛苦劳作的农民。这些农民之所以辛苦在于能源动力、工具的缺乏。比如你收获了几斗麦子，想把它磨成面吃到嘴里，则需要找到一个石磨，借到一头驴，还有簸箕这类小工具，因为白天大多数时候还有其他活儿要干，所以大多数时候这类活要晚上做，这样的话就还要找一个风灯，凑齐各种东西后，忙活一个晚上，才能获得一点一般在过年才会吃的面。这些农民除了担水、烧火、做饭这些很烦琐的劳动外，还要处理公共事务上的要求，比如修整河堤、平路面等。大部分人就这样忙忙碌碌地过每一天，每天筋疲力尽，但其实并不富裕，食不过饱腹，衣不过蔽体。这种状态持续了几千年，1930年前后那波在农村出生的人，差不多会完整地经历这种旧状态与新状态的转变，这批90岁左右的老人按经历可以说横跨几种文明形态。

到当下纯粹的农村人口已经越来越少，种地的时候也更多地依赖于机械和农药，城镇化让人们越来越成为某个分工链条上的一环。一个程序员的一天大概是从匆忙吃完早饭坐到电脑前面开始，坐下后可能会翻两眼技术新闻，接下来一般要开个晨会，协调下同组人员的进度和状态，再回到自己的位置后要稍微回想下此前到底做到哪里了，接下来就会在写代码、找错误中循环，真投入的话这件事会很消耗人的精神和时间，让人对外界反应不太灵敏。所以往往他们的交际范围并不广，偶尔下班后会和同事、朋友小聚，大多数时候可能赶紧回家洗洗睡了，然后第二天再过同样的生活。

原始人、古代的农民、程序员都很像是大历史上的种种符号，虽然都是人，他们的身上也体现了某种共通的东西，但他们的生存状态差异极大。生存上的基本需要如获取食物和人与人之间的关系链很像一只无形的大手自然地推动着每一个人不停地向前奔跑。有的时候这种推动力弱些，人就有更多的自由时间无所事事，悠闲度日；有的时候推动力强些，人们就在匆匆忙忙中生活，甚至没什么时间关注自己。

人工智能的到来可能会让这一切发生根本性的变化，因为它可以让大多我们现在看得到的岗位失去价值，也就是说人不需要干活了。假如说人工智能足够发达，普遍地提升了人类的生存基线，大部分人不再需要工作，就可以得享余裕，这时候人又该如何安放自己的心灵和人生的能量？

中国古人曾经非常认真地思考过这个问题。孟子说“有恒产者有恒心，无恒产而有恒心者，惟士为能”，说的就是大多数时候人生的驱动力其实是由外而内的，而不是由内而外自我驱动的。当一户人家有土地的时候，他们就会在土地的驱动下春种秋收，到现代社会这就演变成人们为了不挨饿、有屋挡雨、有钱医病、有钱养老而被动地工作，具体的工作岗位虽非恒产，但从驱动人生的角度看则与土地类似。只有很少一部分人也就是古代所说的士与此不同，他们心怀天下，有心为万世开太平，这是一种由内而外驱动人生的模式。韩非子并不太看好这种主要受外部力量驱动的人生，他认为这种由外而内驱动人生的模式其实是有上限的，接下来就会福祸逆转，在《解老》里他讲了一段非常有意思的话：“人有福则富贵至，富贵至则衣食美，衣食美则骄心生，骄心生则行邪僻而动弃理，行邪僻则身死夭，动弃理则无成功。”这在今天的人身上，很多时候也是成立的，韩非子说的正是由外而内驱动人生，但心灵不能驾驭外物的状况。如果把这个推展开来，那是不是说人们其实还没有能力尽享这样一种充满余裕和财富的生活？余裕和财富其实会让人活得更加堕落？

这就要回到另一个非常古老的话题——中国古人过去把这个称为性道合一。

如果我们认为心灵无限，欲望无限，那么只有找到一种与之相匹配的、无限的东西才足以安放心灵和欲望。比如宇宙是一种无限，所以如果外倾，那么两者是可以结合得很好的，人生的能量可以用来探求无限的宇宙。艺术是一种无限，如果人比较内倾，那么也可以和心灵进行永久的结合，在艺术上进行无止境的追求。从这个视角我们就可以推断未来可能的方向。

如果人类可以成功地驾驭科技，那么就可能迎来一个黄金时代，在这个黄金时代里人们可以摆脱一切不必要的束缚，实现真的性道合一。在这里性可以认为是人的一种先天特质，比如有的人天生擅长音乐，但不擅长算术，有的人则正相反。道则是凌驾于表象世界之上的法则。性道合一则是说，如果你本性喜欢音乐，那么就可以不受种种生存限制而努力在音乐的道路上走得更远；如果性格比较外倾，那么就可以去探索无尽的宇宙。道是一种无限，心灵是一种无限，所以这两者可以无比契合，否则用有限的事物比如衣、食、性等来填充无限的心灵和欲望，只可能填的越多缺的越多。这种性道合一的状态很像物质丰裕但生存在海岛上的土著，所有这些是以文明高度发达为支撑，所以会比土著有更多的选择和自由度。在这种状态下，衣、食、住、行、教育、医疗成为一种标配的服务而非负担，人们再也不必担心基本的生存问题，而是在这个基础上选择自己的生命道路。当然在这样一个世界里，人们也有权利选择什么都不做，每天醉生梦死，毕竟浪费生命也是一种自由，只要你不去伤害别人。

这种世界的核心秩序在于如何确保欲望的边界冲突以及终极问题上的冲突。如果两个人都想拥有同一样东西，而这样东西又极度稀缺，就会产生欲望边界上的冲突。如果有人相信宇宙是有界无限，有人相信宇宙是无界无限，两者又都不可证明，那么就会产生终极问题理解上的冲突。

这样的世界无疑不能一蹴而就，人类确实也没能力一下子面对这样的一个世界，但由于基本的发展趋势是人们的工作时间越来越少，属于自己的时间则越来越多，所以我们打造这样一种世界的机会越来越大。

与上述往前看的思路不同，大思想家那里也还有一种向后看的思路，并不约而同地相信人们曾经拥有一个无比美好的黄金时代，并且让人无比向往。老子的小国寡民自不用说，卢梭在《论人类不平等的起源和基础》中一样明显地表达了这种倾向，马克思更是把那个阶段命名为原始共产主义，甚至《圣经》里也说人类曾经有过伊甸园。这种向后看的思路也许有助于人类树立对未来的理想，并且也是一种发展思路，但不管怎样后退是不太可能的，人们的大脑和欲望是不可能退回到那种近乎在地上爬，单纯靠大自然恩赐活着的状态的。现在的形势是人类必须向前走，寻找一种借助文明和科技，走过一个螺旋，重造一个相似但又不同的黄金时代。

人有不工作的权利

这种性道合一世界最离奇的地方在于人有不工作而获得生存的权利。这无疑是颠覆三观的想法，无数的经济学家告诉我们这会导致大锅饭，会培养出一群懒汉来。但如果我们换个角度想，就会发现这也没什么不好。如果文明足够发达，工作本身确实更应该是自我实现的需要，而不是生存的需要，有的人可能就喜欢待在家里，打打游戏，有的人喜欢出去走走，有的人则喜欢自己动手做些事情，那么在人工智能足够发达的时代里，为什么一定要把他拉出来努力工作，做一些他并不喜欢想做的事情呢？这种散漫的状态才真正可能匹配人类差异极大的种种天性，更为神奇的是在人工智能足够发达之后，即使散漫，社会整体的效率并不会因此而降低。

不同的人会有不同的才华，但时代总是会让某一类人有崭露头角的机会，比如我们过去的宋朝，在那个时代文人具有超然的社会地位，所以擅长读书、能够写好字、能够做好诗文的人会更容易成为社会的主流。现在则更接近于商业社会，抛开拼家世者不论，能够处理好经济问题、有冒险精神的人能够获得更多的社会财富。这也就意味着，一个人的天分如果近于文人但出生于现代，其实活得并不会特别快活，他可能会被高房价压得喘不过气来，虽然满腹诗书最终谋生还是只能靠写软文变现。反过来一个人如果擅长经商也有冒险精神，但生活在一个商人没地位的年代，他也会比较痛苦，眼看着很多思维不如自己的人都要蹲在自己的身上，每天叽叽歪歪写点不知哪里有用的诗词，但在社会上有显赫的地位。过往的社会形态总是会先天地抹杀掉一部分人的潜能，人身上这种不幸其实是时代的不幸，并不是个人努力不够造成的。

与此相对的一种观点是前面说的性道合一。

每个人先天总是有一些自己的特长与天性，而对于各个具体领域抽象到高深的层次又都会有自己的道，日本文化中仍然沿袭着这种认知，所以他们认为插花的高深境界是花道，书法则叫书道，类似的还有茶道、棋道等。两者相合则可以称之为性道合一，后天的文化和教育确实可以在很大的程度上塑造一个人，但这种塑造不太应该违背一个人的先天属性，这就好比李白，他可能只适合作诗和四处闲逛，而不适合经商或者从政。

这种性道合一通常是很难达到的，因为社会的性质往往决定了特定的时代只适合特定的人，人更多地要适应社会规则而不是发挥自己，所以现代人往往拥有财富却满心疲惫。如果坦诚地和周围的朋友交谈，我们很容易发现大部分人根本不喜欢工作。工作本身是有价值的，因为人生的能量需要释放，但工作的内容不应该是社会体系下的一种强迫，所以说在性道合一的世界里人需要具有不工作而获得生存的权利，这才是一个真正自由的状态。准确地说在真正自由的世界里一个人要有不违背自己心意而工作的权利。

人们总是说，一种福利较好的社会其实会养出一堆懒汉来，但换个角度来想，如果文明高度发展，能够提供足够高的基线，那么懒其实也是个人的一种权利。对于猴子来讲，它可能吃饱了确实什么事情也不想干，这也没什么不好。除了生存的威胁，我们找不到任何一种理由说一个人必须绑定在某个角色上终日劳作才是好的。所以“工作才好”这种价值标准只从生存的角度解释才有价值，如果你不工作你自己没法生存，如果你不工作你所在的国家可能日趋落后，最后在利益分配中处于弱势，影响整个群体的生存等。但当少部分人的智慧可以迅速通过强人工智能扩展开来的时候，大部分人的所谓工作对生存问题并没有太大价值。他们的存在似乎只是为了更好地生活，做点自己想做的事情，尽可能快乐地生活。

过去曾经是农业吸纳最多的人口，接下来工业吸纳最多的人口，现在在发达国家第三产业开始吸纳最多的人口。这并不意味着第一产业、第二产业就变得薄弱，而是说只有很少的人就可以创造比原来更多的产值。这种趋势发展到极致，就是农业、工业、服务业的所有大众化的服务都可以通过机器人来搞定，人只做个性化的部分。这与上面说的做点自己想做的事情其实是吻合的。前面曾经拿软件开源类比商业化的生产方式得出了一个开源的方式不会降低整体生产效率的结论。人工智能的发展则会让这种趋势更加强化。这就好比在富士康这种生产性企业里，主观意愿并没有那么关键，但对于爱因斯坦这类科学家主观意愿几乎就是效率的唯一变量，而人工智能对社会的推动就是它让人类的保留地里越来越只剩下意愿是唯一驱动的工作。也就是说，人工智能会让曾经的工作体系和价值观念变得越来越没意义（见图12-1）。

图12-1　意愿的价值

从道德上讲，人类整体是整体文明发展的贡献者，所以当文明高度发展后，这种发展当然应该回馈人类整体提高普遍的生存基线。所以说人类应该有不工作但获得某种普遍生活基线的权利，这种基线权利的核心支撑则是人工智能。

此前每当畅想这类世界的时候，人们总会想到浪费问题，这时候不要忘记我们前面提到的个人的透明在技术上是种必然，隐私的唯一保护手段是权限。为了避免浪费，当人们开始享用这种不工作的权利时，当事人要让渡出自己的部分隐私，让自己在人工智能面前近乎是透明人。

从哲学的角度我们也许可以这样讲，在“伊甸园”里的人是靠天道养活的人，他们食物充足，无思无想，所以过得自由自在。这和老子描述的人其实差不多，老子说：“不尚贤，使民不争；不贵难得之货，使民不为盗﹔不见可欲，使民心不乱。是以圣人之治，虚其心，实其腹，弱其志，强其骨。常使民无知无欲。使夫智者不敢为也。”这里《圣经》和老子描述的正是天道所规定的人，这些人其实也不怎么工作。可以不工作而让性道合一的人才是人道所重新创造的真正体现人道精髓的人，他们不靠天道，但靠人类文明的大发展比如人工智能来养活。两者有类似的地方，但后者是智慧觉醒后，人类重新创造的黄金时代。

无国界的单一体

在黄金时代里，人类由于人工智能普遍地获得了最大的自由，但也正因为如此，每个人其实会变成透明人，这是必须付出的代价。这种透明的边界会受控于权限，唯有终极的人工智能具有最高的权限。人仍然有欲望，而欲望的无边界特征导致人与人仍然会有冲突，一旦冲突，最终裁定会由获得了高级权限的人工智能负责。人工智能由于充分掌握了各种数据，所以只要有思想者设定了价值体系，那么它就可以精准地执行。这样的社会结构会是极度自由的，也是极度有秩序的。

如果这种状况可以在所有国家实现，那么地球确实会越来越像单一体，因为国家与国家间的关系会更像是简单的规则对接。在很多层面上不同国家越来越可以采取一致的行动，比如像欧盟那样统一货币。系统的对接总是会比人的对接更为容易，因为系统总是被高度规则化了的系统，所以进行对接时彼此间的接口更容易被清晰地定义。

如果这种单一体能够实现，那么在地球内部就只有警察，面向外太空时才有军队。这显然可以解决非常多的问题，包括气候变暖等，因为通常来讲解决这种问题更大的障碍不在于技术，而在于行动非常难以协调一致。

形不形成单一体可以看成是一种联通程度的问题，一个国家内部联通程度最高，人们自由流动最方便，但国与国之间联通程度则要差一些，大的层面有关税阻隔，小的层面则要有护照、货币兑换、交通的基础设施不统一等。产生阻隔的关键因素则是大家很难彼此信任，阴谋论为此准备了各种故事，比如基因武器可以灭绝某个人种，某个黑暗组织会时刻准备通过金融袭击搞垮某国的经济，可能有隐藏着的秘密武器等。但如果如前面所说人类本身把具体的数据和执行的权利已经交给某一个极其强大的超脑，而人类自己只有决策权，那么其实所有这些秘密在这个超级大脑面前是透明的，国家的对接就变成超级大脑和超级大脑的对接。这一对接变成一种互相授权的过程，只要确保这个过程不被人为干预，那就是透明对透明。

而又由于从个人的角度看，每个人可以处在某种和社会脱离的状态，他所关注的是自己的这种独立状态不受到干扰，上述对接过程只会增加他的自由度，所以他并没有反对的理由。

这里的关键点确实是人类要充分让渡自己的权利给这样的一种超级系统，人有设定价值标准和规则的权利，但并没有执行的权利。

想象一下这样一种状态下的人类，他们无疑拥有最大程度的自由，在空间上他们并没有被限制，在选择上他们具有足够的选择权，但为避免彼此间的肆意侵犯，他们让渡出了部分权利。而又为了避免使用这部分公共权利的人滥用这种权利为自己谋私利，最终权利的执行者变成了超级人工智能和机器人。

在人类历史上曾经有三权分立学说，具体来讲就是：司法权、行政权和立法权的相对独立。三权分立的典型实践则是美国。在美国，行政权指政府，立法权指国会的参众议院制度，司法权指法院。当人工智能足够发展之后，相当于对这三者进行重新划分，立法权依赖于人的价值选择，不适合人工智能介入，但行政和司法的权利则会被切分成两层，牵涉价值体系的决策权可以在人的手里，所有执行层的东西则让渡给人工智能，这就可以避免理想的实现必然依赖于某个组织，而这个组织反过来会成为实现理想障碍的持续几千年的典型陷阱。形象地讲就是人这种生物是一种很好的享受自由的载体，但其实并不是一种很好的执行规则的载体，因为其自身就是规则所针对对象的一部分。医生不能给自己做手术，这是同样的道理。

所以这是一种新型的权利分割，决策权归人类，执行层归人工智能。如果这种权利分割得以实现，那么无国界的单一体必然相去不远。

此前我们探讨过科技本身会形成一种碾压一切的秩序，比如恐怖活动，我们固然可以通过社会、政治活动来解决恐怖活动，但这会是一个极为漫长的过程。如果换成科技的视角，那么就可以同时监视人的脑波与行动，一旦发现有恐怖活动的迹象，就把它扼杀在摇篮里。当然所有这类解决方法必然会引起某种反弹，就像经济发展与雾霾，但这总比政治、经济的发展日趋失衡要好很多。这是一种从技术的视角来猜测社会问题究竟应该如何解决的思路。会不会有这种状态很大程度上并不由人自己决定，而更多地取决于技术本身的发展。

第13章　虚拟空间

前面所说的黄金时代很可能需要多重的虚拟空间做互补。

至少一部分人可能并不愿意积极地面对人生，他们可能渴望更加堕落，比如沉迷于赌博、虐待等。不管喜欢不喜欢这确实也是人生能量得以宣泄的一种渠道。一个非常直接的证据就是暗网的存在，那里用比特币来进行交易，人们在那里可以买到各种现实世界中不太可能出现的东西。

这也许就是碳基生命的一种原罪，我们并不很清楚这是后天社会关系的某种呈现，还是先天的人的某种秉性。当然这也很可能是两者的综合，毕竟我们的近亲黑猩猩其实也是非常凶残的。

面对这种潜藏的欲望，最理想的状态就是营造出一个类似《黑客帝国》中所描述的那样的虚拟空间，让每一个人可以完整地拥有一个世界，你可以在里面随便折腾。

如果全人类都接入这样一种空间，并且不允许出来，那么这无疑是极为悲剧的，但把这样一个空间作为承载人类阴暗面的场所，将是不错的方案。

当然半虚拟空间也不完全是为了承载人的阴暗面而存在，而是用虚拟的手段弥补人们对某种残缺的遗憾。

这是电影《异次元骇客》的海报，人们可以沉浸到1937年的美国，但是当你跑到边界时，你就会看到虚拟世界的本来面目，远方那绿绿的线条正是系统没渲染的部分。

黑客帝国可以有

我们知道光是一种波，而可见光的不同频率在人的脑海中被呈现为不同的颜色。这可以推导出一个个非常诡异的结论：

如果光只是一种波，那是不是说我们的人脑为了近似地区分光的波长，而把它近似地对应到各种颜色的概念，这个世界其实根本就没有什么颜色？换个角度来想，如果我们的大脑可以直接接受波长，那么就不会有颜色这回事情。但因为人脑的计算量有限，而人又要认识这个世界，所以在逐步地进化过程中，大脑对光波进行了适应，进而才有颜色的产生。世界上并不真的存在一种叫颜色的东西。

同样的质疑可以推导到声音，声音本来就是一种波，我们听到的各种声音实质上是波的不同表现，那是不是说音乐等其实也是人脑的认识通道对真实世界的近似模拟。

假想有一种外星人，和我们构造不同，它们是直接从各种波的差异上认知世界的，那么它们看到人类的时候就会感到非常奇怪，因为这种生物会把不同波长的材料涂在画板上，接下来在不同人的手里传阅，也会用不同器物发出不同的声波（音乐），另外一拨人则如醉如痴地听着。

从宗教的角度来解读这种猜想，即世界其实是种幻象（色即是空，空即是色），但如果从哲学的角度来解读它，就会认识到生物的认知通道决定了它究竟可以看到怎样的世界。我们的大脑是通过眼睛、耳朵、嗅觉、触摸这样的认知通道来认识世界的，它们当前的构造决定了我们能看到五光十色，能听到抑扬顿挫而不是某种能量波。换个角度看，如果把这种认知通道完全更改掉，那么世界的样子在大脑里就会立刻改变。

电影《黑客帝国》的创意就来自于此。人工智能领域一直将我们上面提到的那个类比叫瓮中之脑。瓮中之脑说的是一个思想实验，实验假设只有一个大脑，这个大脑放在了一个瓶子里，瓶子负责为大脑提供正常人从眼睛、耳朵、鼻子获取的一切信息。这样一来虽然没有五官、身体，但大脑是根本察觉不到的，大脑并不知道自己只是孤零零的一个大脑，而是会以为自己还是一个完整的人过着多姿多彩的生活。基于这个思想实验，最有名的电影正是《黑客帝国》。

《黑客帝国》里的尼奥本来是一家电脑公司的职员，同时也是一个黑客，没事干点非法的活赚点外快。结果莫名其妙地被一群黑衣人追捕，在另外一群黑客的帮助下他终于摆脱了黑衣人。在黑客的帮助下尼奥“醒了”过来，他发现自己其实是活在营养液之中，脑袋上的管子把他的意识接入到了一个虚拟的世界，自己过去几十年其实就是躺在营养液里不断做梦。电影里尼奥在醒来的那一刻时极为震撼，看着那一个个高大柱子上密密麻麻的营养液槽，想着那么多以为自己是真实生活的人其实不过是在一个大型的电脑系统里“梦游”，心脏很难不抖上几抖。

光头的是脑袋接着管子的尼奥，旁边是仍然躺在营养液中沉睡的其他人，远处则是这种营养液罐子的阵列，每个中都是一个单独的人。

这在过去就只是思想实验或者电影，但很有意思的是科技已经让这件事情开始起步了。现在人们经常会提到的虚拟现实（VR）可以看成是人把脑袋装在瓶子里的第一步。现在的虚拟现实设备主要是用某种头盔来实现的，欺骗的是人们的视觉。当你带上头盔，时间一长你会感觉到自己完全处在另一个世界。这时你具有360度的视野，耳朵边上也是这个虚拟世界的声音，相当于你的主要感知通道都被虚拟世界占据了。在打僵尸的游戏里，你会真的感觉到僵尸从四面八方向你走来。目前在虚拟现实技术上还不太成熟的是交互手段，当你移动时或者需要用手抓东西时，系统并不能对此很好地做出响应。现在来看第一代虚拟现实的产品在2016年就会陆续发布，这很像iPhone1的发布，接下来人类把自己装进盒子的步伐会越走越快。当虚拟现实本身足够逼真，虚拟世界里的虚拟人物又因为人工智能而注入某种灵性，这里就可以容纳整个人生。现在可看到的虚拟现实更像是一种单纯的欺骗人眼的技术手段，如果是用局外人的视角来看电影，那么只有这点就足够了，但未来的沉浸感应该不会单纯局限于视觉，还会扩展到心智，那时候就不只需要视觉逼真，还需要情景逼真、人物逼真，人工智能会再次发威，因为傻兮兮的NPC（non-player character）是没意思的，它们至少需要像微软小冰那样体现自己的个性。

这样一种虚拟世界的建立不是坏事，碳基生物很难成为那种彻底伟光正的圣徒，心里总会有些邪恶的欲望需要发泄，但违反规则的事情如果在现实世界发生又会侵害别人并可能被抹杀。所以这种虚拟世界正是那些邪恶欲望的最佳释放之所。

进而，我们可以说黑客帝国可以有。

半虚拟世界

微软在2015年6月发布了Hololens。这是一款增强现实的眼镜，戴上它，你就可以在墙上看电影，修水管的时候能实时看到下一步应该干什么，上课的时候看到教室中间有真人的骨骼等。

增强现实眼镜的外型

戴上眼镜后，上课的时候可以看到的人体骨骼图（产品未发售，实际效果估计没有这么好）。

虚拟现实和增强现实最大的不同是：一个是纯粹的虚拟世界，一个则是把虚拟世界混入现实之中。从当下的眼光来看，这种增强现实更适合与现实紧密相关的场景，比如你到了一个陌生的山洞里，这种增强现实眼镜进行现场的扫描，接下来会告诉你哪里可以走，哪里不可以走，免得你掉到坑里面。沿着这个方向发展下去，一定可以催生极为强大的工具型应用以及新式的游戏，甚至改变信息获取的模式，此外似乎并无大用。其实不然，增强现实的一个明显可以发掘的用途仍然和虚拟世界与人工智能有关：它可以把虚的形象具现到现实中来。

2000年QQ聊天刚兴起的时候，天南地北的男男女女立刻就聚集到了这款程序上，没日没夜地互相八卦，很多人每天看着不停跳动的QQ头像，听到滴滴的提示消息到来的声音就会非常兴奋。“网恋”这个词就是在这时候出现的，虽然那时候的QQ非常简陋，但它确实促成了许多的爱情和婚姻。2000年时，网络条件很差，并没有摄像头这种东西，最多能偶尔发张照片，但荷尔蒙过剩的男生、女生还是义无反顾地冲了上去，没有这种热情，也就不会有今天的腾讯。这种热情固然是因为心里有某种预期，但也可以说明人是可以投入足够多的精力来和一个虚拟的ID进行交流的。

这点在最近经常被提到的二次元上再次得到了验证。二次元起于漫画，显然是一个架空了的虚拟世界，但很多年轻人很喜欢这样一个世界，并沉迷其中。这比QQ聊天更近一步，QQ聊天时每个跳动的头像背后是有一个真人做支撑的，虽然很可能一生也未必会真的见到这个头像的主人，但至少预期在那里。二次元里的喜欢则是真正架空的，那些人物只有虚拟形象和故事。二次元的世界也正在发生变化，CRYPTON用Yamaha的VOCALOID 2语音合成引擎合成了一个叫初音未来的声音，通过特定的软件，你就可以让这声音唱你指定或创作的歌。这本来没什么，神奇的是初音未来的拟人化大获成功，她被配上了虚拟的漫画形象，成为Sound Horizon的演唱与合唱，使用全息投影开演唱会。渐渐地，这样一个虚拟人物开始存活在人们心中。

把QQ聊天、初音未来、微软小冰与增强现实结合在一起就会发现非常有意思的事情：人类越来越会让一些虚拟的ID活过来。这种趋势发展下去，米老鼠和唐老鸭、加菲猫、暴风女等都会从屏幕中走出来。走出来后，这些东西很多也并非只是一种玩具。

美国人还拍了一部叫作《她》的电影，电影中一位叫西奥多的作家启用了一个虚拟的语音助手，最开始他只是用这助手例行公事地完成每天的各种例行工作，但结束一段爱情长跑的作家终究是孤独的，需要与人闲聊来舒缓情绪，而随时都在又足够智能的语音助手无疑是最合适的角色，她嗓音优美、善解人意、幽默风趣，于是西奥多非常享受这种交流过程，西奥多很快就和她无话不谈，最终他爱上了这个虚拟的、没有形象的人工智能。这时这个虚拟的人工智能对于西奥多不再只是一个工具，她成为他生活和心灵的一部分，虽然这个人工智能可能同时与8000多个对象在交谈。

《她》这部电影暗示了这样一种方向：当虚拟的人物每天陪伴在一个人周围时，虚拟的人物就不单会是一个玩具或工具，甚至可能深度渗透进入人的生活和心灵，改变人的人生经历。猫成为人生活的一部分后，会改变人的生活模式，何况这种极度灵敏、有着自己最期望形象的人工智能呢。

如果说纯虚拟空间更适合成为某些真实世界不允许的欲望的宣泄场所，很像世界的暗面，那么半虚拟的世界则很像对真实世界的缺憾进行弥补的手段。它不能让人成为尼奥那种神灵一样的存在，但它可以拓宽人们生活的内容。当一个人对人生感到遗憾时，它可以帮人找到一个合乎自己期望的、近乎完美的东西，比如偶像、恋人、逝去的亲人等。

无限的人生

虚拟世界和半虚拟世界的价值还不只是承载人的阴暗面，释放某些邪恶的欲望，其关键是让人经历不同的人生。

很多非常平淡的句子往往只有在一定阅历之后才真的理解其中的含义。这就好比一个熟读二十四史的人说“眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了”，和一个五岁小孩说这句话其背后隐含的重量是非常不同的。钱穆先生对这件事情说得极为透彻：

《论语》开首即云：“子曰：学而时习之，不亦说乎！有朋自远方来，不亦乐乎！人不知人不愠，不亦君子乎！”此不能谓是孔子之一套思想或理论，仅可谓是孔子对于全部人生提纲挈领的一项叙述而已。此乃由孔子观察日常人生，及其切实践履所获得之亲身经验之一种记录。因此我们对孔子此番话，亦不能随意运用自己一套思想或语言逻辑规律来加以批评。因此乃孔子所亲身体会之一种实际人生，不是一纯思想，或纯理论。若欲领悟此中滋味，亦必得投身于此实际生活中，亲身有此一番实际体验，才能印证其说。因此中国人讲学问，恒以“知行”两字并重。无论说知难行易、知易行难、知行合一云云，均将知与行两项连在一起说。即如上面所举《论语》首章，你必真做到“学而时习之”的功夫，才能体验出此心喜悦之情，这是第一步。继此以往，然后“有朋自远方来”，便觉无比快乐，此为第二步。更进而达到“人不知而不愠”的境界，此为第三步。我们当知，如无第一步实践，便无从有第二步。如无第二步到达，亦无从说到第三步。此属一种人生境界，非关思想体系。因此中国人教人做学问，必须知行配合来做。即如学问二字，也都是属于行的方面者。学与问，皆须从实习下手。

对于人生而言，所谓人生境界的关键支撑其实正是一种经历，历经战乱的人才真的理解什么叫“宁为太平犬，不为乱世人”。大概也正因为如此才有弘一法师，历尽繁华之后看破红尘。虽然从某种最终选择来看，富贵是一场浮云，但如果没经历富贵可能就到不了富贵如浮云的境界。这与西方哲学完全架空，由概念到概念进行演绎而产生认识体系不是一个路数。这种方式适合大多数普通人，西方哲学那种思路也可以认识真理，但只适合很少一部分思维抽象的人。

虚拟世界的最大作用也许正在于此，它可以加速时空无限，丰富人生的经历，但并不付出生命的代价，这无限丰富的经历反过来才可以让人更知道什么是自己，什么是自己的选择。

人们在写奇幻仙侠小说的时候往往要架构起一个虚拟但有内在合理性的世界。人们现在经历这些世界的方式是看小说或者电影并以一个旁观者的身份来欣赏。但虚拟现实显然会改变这种状态，越来越好的沉浸感会让参与者更难区分哪些是游戏，哪些是真实。如果沉浸到《西游记》的世界中，那么就可以真切地感受到被压到五行山下的苦闷；如果沉浸到超人的世界中，那么就真的可以从宇宙空间俯视地球。真实世界里的各种生老病死、怨憎会、爱别离、求不得都会在这个世界里上演。即使资质鲁钝，历经五百年沧桑过往，一个人也可以有很多新的人生感悟。

我们不太清楚一个历经六道轮回的人究竟在现世中会做出何种选择，现实里我们只看到传承悠久的家族似乎真的与暴发户不同，但我们确实还不怎么了解一个人拥有近乎无限的经历后到底会怎么样，他会长眠？因为厌倦而自杀？还是更执着于眼前的一切？

一种合理的推测是他可能更愿意追逐某种无限的东西，因为只有无限的东西才可能容纳心灵。我们可以讲宇宙是无限的，美是无限的，求道是无限的，心灵是无限，唯有无限的东西才可能容纳无限。

他可能不再会执着于现在正常人所执着的东西，比如美食、旅游、财富等。

所以这种虚拟世界六道轮回更可能是对我们前面所说的黄金时代的一种必要补充。

第14章　冰火两重天

黄金时代和虚拟空间很像一种社会在横向上的重构，它们至少在最初不会改变现在民族国家的边界，但会让每个国家本质上趋同，这最终可能会导致单一体的出现。然而由于国家、宗教、历史等原因，这种状态未必有足够的发展时间横向展开到全局。如果不能展开到全局，那么更可能的结果是地区间差异加大，社会内部差异加大。

人类历史上曾经出现过一次冷平衡，冷战时的冷平衡是以互相摧毁为基础，最终冷战以一方倒下告终，但未来的冷平衡很可能不是这样子的，而是一边是极其发达的现代社会，而另一边却大幅回退，并且要依赖发达社会的营养残渣来生存。在一个国家的内部通常不会这样，因为这会导致极度动荡不安，但在国家与国家之间这种状态则可能恒常存在，因为他国人的贫困对本国人来讲不算问题。

《每日邮报》报道墨西哥的贫民区和富人区只有一墙之隔，但有天壤之别。

冷平衡再现

今天的经济更加依赖一些虚拟的东西，而非传统的资源，比如矿产和石油，理论上讲只要一个民族足够勤奋，疯狂地吸取知识并能够进行内部合作，那么就至少有在某个特定领域崛起的可能性，日本的崛起曾经证明了这一点。所以似乎可以说现代经济更加公平，给勤奋者以机会。这其实是对的，但不足以改变现代经济的本质趋势：让少数人极度富有，大部分人相对贫穷。

这背后有两个基本规律非常关键：一个叫规模效应；另一个叫网络效应。规模效应说的是规模越大效率越高，网络效应说的是网络里的用户越多价值越大。前者在工业时代体现得比较多，后者则在信息时代才体现出威力。过去通用汽车的CEO斯隆以及洛克菲勒注意到了第一点，所以他们发力整合汽车或者炼油整个产业链，最终成就了他们的商业帝国。德鲁克认为这种产业链条上的整合可以让生产效率提高30%。网络效应的威力则可以在Facebook花10亿美元收购Instagram以及花190亿美元收购WhatsApp上获得直观的感受。Facebook进行收购时，这两家公司一家只有10来个人，另一家则有40个人左右。冷冰冰地看这些数字，感受不深，我们可以做一下对比。

假设一家公司是做外包的，技术水平非常高，人月单价是4万元/人月。同时这家公司包括支持人员在内共有500人，公司里所有这500人都可以以人月计价获得收入，那么这家公司一年的收入大概是4000万美元，按照收入的4倍进行估值，这家公司的价值为1.6亿美元，而这家公司为了成长到这种程度可能需要5年以上的不懈努力。而Instagram用10来个人达成10亿美元价值只用了差不多2年。5年500人创造1.6亿美元的价值，与10来个人2年创造10亿美元的价值，这背后单人一年创造的价值是接近800倍的差异。WhatsApp的情形显然更加夸张，背后是数千倍的差异。那么什么东西导致了这样一种单人价值差异极大的结果呢？正是上面说的网络效应。就像传真机一样，用的人越多传真的网络价值越大，Instagram和WhatsApp的网络中用户越多其网络价值越大。Facebook开发一个同样的程序可能用不了一周的时间，但当它错过时机后，它很可能没能力搭建一个同样的网络。

上述两个规律都会导致前面说的结果：让极少数人极度富有，但少数人相对贫穷。如果类似的事情不是发生在一个国家内，那就是少数国家极度富有，大多数国家相对贫穷。

假设说一个国家是纯英语国家，文化和美国人生活方式类似，那么在Facebook这样的领域就会变得一点机会都没有。又因为Facebook这样的创意通常会在美国产生，接下来它就会形成一个巨大的网络，所有习惯相近的人都会使用这个网络，小的国家几乎没有别的选择，只能融入这个网络。这个网络产品的杠杆率非常高，很少的人就可以做出服务于很多人的产品，所以也还不存在人力成本低就有优势的问题。

对于大规模生产制造的行业，相对落后的国家本来还可以利用相对低廉的人力成本，从低端开始做起，但人工智能的崛起导致成本再怎么低廉也不可能低过高度自动化的机器人。所以科技领先的国家就会越发领先。

像以前亚洲四小龙崛起的模式以后可能很难复制了。这样一来潜在地意味着在实物制造上很多国家天生没有机会，在网络类不依赖实物的地方，很多国家又天生缺乏一种市场来形成较大的网络。所以一般趋势是财富会越来越集中到少数国家和地区，大多数国家和地区可能会变得越来越贫穷。不管你多么虔诚热血，当人工智能主导一切的时候，财富就会向具有高端技术的一方汇集。恐怖主义者具有毁掉一切的可能性，但不具备改变上述趋势的可能性，因为高科技领域是一个非常绵密且牵连众多的领域。

虽然主观因素变得越来越关键，但是这种崛起的机会仍然是不平等的，富裕的地方可以吸纳更多的人才和资本，人才和资本创造更为领先的商业和财富，这显然是一个正反馈循环。有的国家比如中国可以依赖于自己庞大的市场，为崛起赢得时间，但更多的国家则并没有模仿中国的机会。当我们说下一个科技巨头在美国时，大家非常相信，说会在中国时，大家虽然怀疑但也还相信，但没人相信这会出现在中东或非洲。这一点非常关键，因为这意味着一旦一个落后国家彻底开放，那么结果并不一定是繁荣富强，在初期更可能是被吸取更多的财富。只有在全球经济格局下重新找到自己的位置，也创造出Facebook那样的产品时才可能富裕起来。这就是落后者的两难，不积极融入就彻底没有未来，积极融入又很难渡过开始时的艰难时刻，即使渡过最开始的艰难时刻，也不一定就能迎来非常美好的未来。因为即使像电影这种主要依赖于人和本土文化的产品，大多数国家也会因为没有市场而没有机会发展。作为结果，这些地区更可能在战乱和强权统治间循环，但维持着很低的建设能力。

人工智能则可能会为这种状态再加上一把火，在一个国家内部因为只有极少的人有工作价值，所以他们可以收获巨额财富；在国家之间，有足够好的技术处理巨大数据量的国家会越来越有优势，而没有这种能力的国家则正好站在被人工智能取代的位置，被甩在边缘。

这部分被甩在边缘的人，在一个国家的内部可以靠一种社会性的政策来重新分配财富，但在全球范围内他们很可能就只剩下苟活的权利。这就会产生新的冷平衡，这种冷平衡不以势均力敌、互相有能力摧毁为基础，而是以不可能势均力敌、完全没办法对抗为基础。如果拿美国的数据来做参考，那么上面说的趋势其实已经非常清晰，从1947年到2014年美国劳动收入占国民收入的比重逐年降低，已经跌到58%，但是企业的利润在不断攀升，这两种趋势叠加在一起的内在含义就是公司正在用更少的人创造更高的价值。2011年的时候美国大公司里每个员工平均带来的收入大概是42万美元，2007年的时候则只有37.8万美元（《机器人时代》）。另一份统计美国内部贫富差距的数据则显示美国大多数人的收入其实是在下降的，但整个国家的财富显然是在增加，这样一来唯一的解释就是贫富差距在拉大。这种贫富差距加大的内在推力就是上面说的几点。对于越来越只有少数的人才有工作的价值这一问题，在国家内部这可以通过社保类措施来调节，但当这种趋势延伸到国与国之间，就会割裂世界，造成冷平衡。

电影《第九区》中描述了类似的一种景象：地球人把类似大虾一样的外星人圈禁在特定的区域，让它们能够保证基本的生存。阴谋论者则把这称为喂奶策略。

《第九区》中象征人类和外星人和平共处的塑像，后面则是长长的铁丝网，外星人被圈养在铁丝网后面。

总的来说，结论是这样的：

如果每个国家都有自己独特的点不能被人工智能替代，那么这种财富分配在不同国家间就是均匀的，否则就会导致有些国家日趋贫穷。如果国家内部有合适的再分配机制，那么所有人的生活基线就会有所提升，否则就会有极度的两极分化现象。这种分化会在国家内部、国家与国家之间生成一种新的冷平衡。

对抗的和融合的

一旦世界上穷国和富国之间存在一条不可越过的鸿沟，那么对于落后者就只有两个选择：要么选择对抗，想办法扩展自己的存在空间，让自己也踏上高速发展的轨道；要么在消亡和融合中寻找到自己的位置。

弱势的一方其实并不真的有与强势的一方正面对抗的能力，伊拉克和美国的战争很像当年印第安土著与工业革命后的军队间的战争，也就是说正面对抗其实是不可能取得胜利的。也正因为如此，接下来就会催生恐怖主义，恐怖主义也可以认为是一种特定形势下的对抗手段，是冷平衡之后的一种必然结果。

遗憾的是这种对抗在很多时候并不真的能创造新未来。有一部电影叫《查理·威尔逊的战争》，里面讲的故事是根据真人真事进行改编的，正好与此相关。故事讲述的是苏联入侵阿富汗时，阿富汗人最头痛的就是没有武器来击落直升机，所以查理·威尔逊联合各方势力把支援预算从500万美元提高到了10亿美元，赞助了大批地对空武器，随后大批苏联飞机被击毁，最终导致苏联从阿富汗撤兵。影片终结于勋章授予仪式，但结束时的字幕很有意思，它说美国总是很光荣地改变世界，最后却总是留下烂摊子。事实正好可以得以验证，我们都知道，虽然苏联从阿富汗退兵，但阿富汗并未获得和平、发展和富足，阿富汗最终成为塔利班的大本营。虽然对手有所更迭，但对抗仍在。不管恐怖主义多么猖獗，它最多能够获得同归于尽的能力，而并不能改变这种贫穷和富足上的结果，不能真的改善冷平衡的状态。

查理来到了难民营，看到了难民的苦难，也带去了金钱和武器，但最终并没解决问题。

这种以发展不对称为基础的冷平衡本应是一种中间状态，却可能长期持续。其最终的出口只可能有两种：要么在不断对抗中衰落消亡；要么有一种方式融合进前面所说的那种潮流，世界上存在一种统一的秩序，虽然仍然有金字塔结构但机器人把整体人类基线抬得足够高。在这种融合的进程中，历史会成为包袱，曾经的血海深仇、曾经的领土纠纷都会成为融合的障碍。

冷平衡会持续多久，最终取决于人类的统一认知，因为经济等方面基本都会成为融合的推动力。如果冷平衡持续下去的话，虽然有些组织会出于人道精神，让冷平衡中确定弱势的一些人继续活下去，但显然在被喂奶的状态下，大多数人可能只能勉强获得生存的粮食，但完全看不到希望，会在绝望中生存。这并不是一种让人很愉悦的状态。

第15章　借壳重生

重回黄金时代以及虚拟空间都不能算太差的未来。但只要认真思考现实，我们就会发现人类自身间的碰撞很可能不会完全消除。国家与国家、民族与民族之间在历史上累积了太多的恩怨，而所有这些曾经的恩怨、现实的纷争最终都会为人类埋下生化人的种子。很少有人会主动想变成生化人，但随着科技的发展让人类的生存环境变得不适合人类居住的概率也越来越大。当我们的生存面临威胁或者科技可以帮我们解除某种痛苦时，人们就会主动地把自己变成生化人，毕竟自然进化太慢了。

这是杰西·沙利文和克劳迪亚·米切尔握手的照片，《人类简史》里曾经用过这张拍于2006年的照片，图中的两位主人公因为不同的事故失去了自己的手。

人类正在埋下生化人的种子

如果直接说把一个人变成半人半机械的样子，那么绝大多数人会强烈抗议。但实际上雾霾来的时候每个人都会戴上口罩或防毒面具，心脏有问题的时候很多人并不排斥被放上支架，残疾之后也没人会排斥假肢。所以说会不会有生化人和基因强化人并不取决于人本身的选择，而会更多地取决于世界变成什么样子，外部环境对人有什么样的要求。

现在的人类面对两种危险源：一种恰如上述所说，恐怖主义会威胁整体的存在基础。人工智能等会放大个体的力量，这会导致只要有足够的金钱，恐怖主义所能产生的危害就可以被无限放大。假如说地球上都只是老虎这个能级的生物，地球是没有被整体损坏的危险的；假如说地球上都是超人这个能级的生物的话，那么一旦发生纠纷，地球本身就会无法承载这种冲突的余波。科技的发展其实正让个人或者有足够金钱的团队成为超人。全球经济的发展让各国人在很多点上产生更根本的共同利益，但是与此同时它也让局部冲突所可能产生的破坏变得更大，而局部冲突不太可能避免，这是一个危险源。信仰冲突、领土纠纷导致的冲突、生存空间上的冲突为这种危险源的爆发提供了充足的导火索。

要想理解这种单点破面的情形，回顾一下震网病毒（Stuxnet）显得很有必要。一般认为这个病毒让伊朗的核武器计划延迟了很多年，媒体的大多数报道是下面这个样子：

Stuxnet有两个重要的组成部分：一个是让离心器疯狂旋转，直到失去控制；另一个是秘密地录制机器正常运作下的状态，然后再回播给控制人员，以达到蒙蔽的作用（这个和电影里用监控摄像头蒙蔽的手段一模一样）。所以，伊朗的技术人员看着机器运作的正常数据的同时，离心器已经开始失去了控制（http://www.ifanr.com/31407）。所以伊朗人根本搞不清楚哪里出了问题，持续耗费无数时间和金钱来解决问题，但最终其原因只是一种病毒。

这件事情的深刻含义不在于攻击方技术多么高超，而在于较少的人可以对于一个国家造成极为有效的攻击，完美地诠释了什么是“知识就是力量”。而人工智能正是一种可以放大人们知识作用的利器，与此同时大多数软件一定是有缺陷的。这就意味着人工智能一来，掌握知识的人可以用极少的代价造成极大的伤害。世界上并没有完全不可以攻破的系统，只是攻破的时间和其他资源多少的问题。

所以人类的一种可能结局不是和机器冲突而是破坏了自己的存在基础。在这种结局下，人类也许需要面对极为恶劣的生存环境，于是会发现当前身体是脆弱的，这样一来人机就会开始融合，人类不再是传统意义上的人类。与此相似的另一种可能性则是人工智能产生主体意识，人机开始碰撞，这种碰撞过后，剩下的机器人，也许是一种融合过后的人。不管是哪种融合方式，那时的人类都不太可能是现在的人类了。

第二个危险源则来自整体上的失序，经济上全球越来越一体化，但各个地方发展不平衡导致很难在气候变暖这样的问题上达成一致。这就会导致一种奇葩的状况，无数聪明的人聚在一起，但根本无法一起解决一些最为简单的问题。这很可能会导致最终地球的空气、水源、土壤并不适合人类居住。

不管变成上述哪种情形，人类都没法靠进化来让自己适应发生巨变的环境。当智人走进澳大利亚时，澳大利亚的巨型动物并没有认识到这种矮小的生物有多么危险，但这些智人不但能团结起来对付这些没戒心的生物，还能把它们撵到峡谷中纵火烧死。即使这一过程持续几千年，但这些巨型动物并没有进化出对抗智人的本领，最终还是逐个灭绝了。在科技加速发展的年代里，人类陷入了和澳大利亚巨型动物一样的困境，自身并没有能力在极短的时间内进化出一种足够适应新环境的身体。科技留给人类适应环境的时间更是会远远短于澳大利亚巨型动物适应人类的时间。

和澳大利亚巨型动物不同的是即使外部环境变得很差，人类也还有生存的可能，因为人类主要靠的是大脑而不是单纯的进化。但这样一来，人类就不会再是智人那个物种一路进化下来的人类，而会更多地通过自己的智慧来改造自己，去融合机械或者做特别的基因强化。

生化人的崛起

自然进化的速度太慢，如果外部的生存环境发生剧烈变化，那么人类的智慧就一定会抛开缓慢的自然进化过程，而依赖科技。这就会催生人、机械、人工智能的结合。

在《我，机器人》这部电影中极其不信任机器人的芝加哥警探戴尔·史普纳，其实是一个生化人，他失去了一条胳膊后，医生为他装了一条强力的机械手臂。这只手臂看着与真实的手臂无异，但力大无穷。很多人可能会以为这是科幻，但这至少从局部看并不是科幻。前面付了一张2006年杰西·沙利文与克劳迪亚·米切尔用机械手臂握手的照片，这两个人一个是因为事故导致双臂在肩膀以下截肢，另一个则在机车事故中失去了一只手臂。当然现在的生化手臂可以运动，但还不能发送信号传回大脑，但科学家比较乐观地相信这是可以实现的。这种生化手臂与原生的手臂相比，虽然看着诡异，但显然有着巨大的优势，它既可以力大无穷，还可以不断升级，甚至还可以进行遥控，最大的缺陷可能就是它不是原生的。人类的活动已经永久地改变了地球的状态，这种改变延伸下去就会延伸到自己。

在前文中我们曾经提到瓮中之脑的比喻，如果说人的四肢等只不过是感知某种信号的工具，那么这种工具变得更强韧似乎也没什么不好。想象一下人脑变成一种CPU，而整个身体变成一种可以用脑波操作的肢体，你可以一只手在剥香蕉，而另一只手则在园子里收拾花草。

正常来讲，并不会有很多人希望这样，但如果人类自己的选择破坏了环境，变得没有选择，当在人工进化与毁灭之间选择时，更多的人肯定会选择前者。

需要再次强调的是这并非是一种幻想，而是切实在发生的事情。

一般来讲，冠心病是心脏血管阻塞后心脏缺血导致的，为了撑开被堵塞的血管，一位阿根廷医生想到了在血管中放入支架的方法，这一思路和下水道用塑料管其实并没有区别，关键是要解决一系列细节问题，比如支架的韧度和硬度问题，支架被身体排斥的问题，很幸运人类用科技手段解决了这些难点。然后就进入了我们此前说的解决一个问题的同时，就会带来新问题的循环。事实是人们不是拒绝使用支架，而是疯狂地使用支架。中国心血管病人可能有2亿多，每年因为心肌梗死而死亡的人数则超过200万，在这样一种背景下，支架就被大量地使用。从爆出的各种新闻来看，这其中肯定有巨额利润的驱使，但根本原动力则还在于当一种技术真的能够把人从病痛和死亡中解脱出来的时候，人们其实会毫不犹豫地使用它，根本不在意自己的身体是不是在往生化方向发展。我们可以把类似的技术扩展到人的全身，我们有理由相信当能够摆脱病痛时大部分人其实根本不会介意是否身体的大部分部位变成生化的。

所以我们也可以预期，当世界毁坏的不成样子的时候，人类为了生存肯定会勇于改变自身，那时候人类也许可以得以存续，但肯定已经不是现在的人类了。

第16章　死亡与毁灭

如果真的产生内部碰撞，那么就一定会有一种可能是所有东西全部毁灭。毕竟人类制造了足够毁灭一切的核武器。在这种结局里，最彻底的情形是不管是机器还是人都会重新化为非生命的物质，一切文明都会灰飞烟灭。如果我们相信宇宙足够大，那么就会在某个时间、某个位置重新有一颗蓝色的星球成型，孕育出生命，但那不会是地球，属于地球的一切都会成为宇宙历史的一部分。

稍好一点的情形则是地球还在，在无数年后，在地球上也许重新有智慧生命出现。

寂灭后的地球

人们眼里的火星是在不断地变化的，20年前的电影里我们总还在猜测火星上应该有智慧生命，当好奇号真的登上火星并发回照片后，我们才发现这其实是一个已经死去的星球。

人类如果激烈对抗，那么地球将来确实可能变的同火星一样，甚至连火星都不如。地球从构造上看确实适合智人生存，但并不适合神话里那种能上九天揽月的神灵，现在人类通过合作与科技具备了神灵一样的能力，成为活着的神灵。

与此同时在没成为生化人之前，人的身体并没有比黑猩猩强太多，甚至还不如黑猩猩。我们吃的东西主要还是少数几种几千年来存在的物种，粮食主要是水稻、小麦、玉米，肉类则是鸡、鸭、猪、牛，蔬菜水果的种类稍微丰富一些，但也并非无穷无尽。人类三天不喝水或者七天不吃饭就会死，现在人类却具备了挥挥手就把这些生存基础抹去的能力。如果这种变化不是在极短的时间内发生的，人类还会有反应的时间，这样就可能产生上面说的那种生化人。如果冲撞在极短的时间内发生，那么当人类的生存基础被毁掉时，人类可能就会随之灭亡。

人类伤害自己的程度会因为具体手段而有差异：如果是核战争，那么毁灭的可能就不只是人类，还有各种其他生物；大气层如果被破坏，那么许多年后地球就可能变成火星，大气层如果还在，那么生物就会开始新一轮的轮回；如果是其他灾难，比如SARS类病毒，那么也许灭亡的就只有人类。在那种情况下，大自然会逐步抹去人类的存在痕迹，也许几十万年后，所有的城市和代表现代文明的东西都会被植被覆盖，再无痕迹。

在过去，很多智慧物种很可能是被人类所灭绝的，比如人类的近亲尼安德特人，但这一次事情很不一样，人类这种生物破坏力过于惊人，不只灭亡别人还灭亡自身。

但地球确实可能远比我们想的更有生命力，美国人曾经拍过一部叫作《人类消失后的世界》的纪录片，里面想象了人类消失后1年、5年、20年，乃至100万年、1000万年的场景。看后你会觉得，我们的文明并没有想的那么坚实，所有的住房会在100年内倒塌，所有的玻璃混凝土大楼会在200年内被腐蚀崩毁，混凝土的大楼比如马来西亚的双塔也许是人类文明中最后的高楼，但它也一定禁受不起时间的侵袭而从上部开始崩毁，一旦其中一座走向毁灭，它身边的那座一定会随它一起消失。20万年后，地球上将再也没有人类的痕迹，到那个时候地球将重回蛮荒时代，动物、植物将再次主宰这个星球。

人类总是以为自己是地球的主人，但实际上也很可能是这个星球的过客。

2008年美国人拍摄了一部叫《人类消失后的世界》的纪录片，其中各种场景都是电脑合成的，分别描述了人类消失后不同时段的景象。本图呈现的正是植物开始覆盖人类都市的景象。

走入宇宙历史深处的人类

如果把人类抽象成一种系统，那么这个系统内部可以是和谐的，可以是温和对抗的，也可以是激烈对抗的。相应的结局就是我们前面所说的黄金时代、充满冷平衡的世界、生化人的世界以及没有人的世界。

宇宙存在了160亿年，地球存在了40多亿年，恐龙存在了1亿年，相比之下即使从东非大裂谷的古猿开始算人类也不过就存在了100多万年。在这100多万年中的相当长的一段时间里人类似乎只是单纯地求存，随后为了更好地求存，人类开始利用自己的智慧，制造各种工具，智慧的累加让人类社会越发展越快。这种速度无疑是危险的，如果把人类社会比喻成一辆汽车，那么这种加速的风险就可以更形象地体现出来。正因为速度快，所以人类在碰到危险的时候并不能很好地做出反应，这就相当于前面有万丈深渊，但人类其实会义无反顾地跳下去。然后人类历史终结。

这可能是智慧生命天生就要面临的难题，智慧更近似于一种神性，当它发挥得足够充分时，人类就可以获得无穷的力量，但这种智慧的载体，也就是我们自己并没有神灵那么强壮来承载这种力量所可能带来的冲撞。智能靠在精神中为自己设置篱笆来约束行动的范围，这导致了价值的世界总是充满各种选择，所以不同的篱笆就又界定了多种不同的使用力量的方式，于是彼此间就会冲突。这就为毁灭本身埋下了可能性。

人类最应该做的事情就是把这种可能性关进笼子，虽然很难。

第五部分　人工智能下的选择权

2004年曾经有一部很有意思的电影叫《蝴蝶效应》，主人公伊万失去了自己人生的许多关键记忆，当他听从心理医生的建议把所有事情都记下来以便未来追溯时，奇妙的事情发生了，他发现他可以重回日记上所写的那个场景，并重新做出选择。他回到了自己小时候，当米勒的父亲试图侵犯她的时候，他挺身而出。这直接导致了和现在完全不同的结局，他不再是一个优秀的大学生，米勒也不再是乡间生活在底层的女人，他们成为一对情侣，但很不幸，在这条时间线下，他很冲动地打死了米勒的弟弟，结果被关进了监狱。伊万不甘于这种结果，他再次回到过去，但结局仍然不完美。伊万一次次改变过去却总是面对越来越差的结局，他最终选择了回到自己要出生的那一刻，并在母亲的肚子里杀死了自己。

这是一部很精致、很诡异的电影，看完之后，我们最大的疑问就是人对自己的未来究竟拥有多大的选择权。

相比于预测人类的结局，更有价值的问题是面对着诸多可能，人类究竟有多大的选择权，我们究竟可不可以讲人类其实还有选择，还是说只能等待命中注定的唯一结局。

第17章　人工智能留给我们的选择

在个人命运上总是有两种观点：一种观点是宿命论的，不管我们做什么，结局其实唯一不二；另一种观点是人生有很多选择，我们最终会选择其中一种，人生是选择的变量。我们知道人生其实更多的是一种偶然和必然的叠加，总是有生老病死这样的大趋势，但我们的选择塑造了具体的人生。

放大到群体，我们一样要面临这个问题，一种是决定论的，这时人类的将来有唯一解。例如，群体利益归属不同，而人类之间不可能彼此完全信任，所以对抗会一直持续，并不可能获得终极和谐。这类情形的反复再现就会加深不同利益诉求群体间的怀疑和不信任，并使其坚信落后就会挨打。与此同时科技不可能倒退，力量只可能越来越强，一旦冲突爆发，最终人类一定会毁灭。而这种小概率事件在较大时间尺度下发生的概率极大，所以人类最终会走向毁灭，这就是宿命论，毁灭是世界的唯一解。

另一种则是相信科技的发展提供了足够充沛的物质，让彼此间的矛盾根源可以大幅缩减，互联网、人工智能等让我们更容易理解彼此（比如更容易地获取信息、自动翻译等），同时我们也学会在终极问题上给他人留下空间，能找到保持距离、求同存异的方法。这意味着当物质问题解决后，究竟走向哪种结局主要取决于人自身的选择，这样考虑结局就会不唯一，明天的结果是今天行动的变量，人类还有选择的余地。

前者图景下的人类是不自由的，后者才有可能真正体现自由意志，虽然可能倒在选择的途中。

从各种最新发现来看，后者更接近事实。自然规则规定了现实起伏的范围，但人类本身在这个范围中有选择的权利。

凤凰网曾经登出了摄影师西蒙·科克雷尔（Simon Cockerell）13年中到访朝鲜140次拍摄下的各种图片，其中有朝鲜人民日常生活中的各个片段，水上游玩、结婚拍照、饮酒、小吃摊、野餐等（http://news.ifeng.com/coop/20150130/43061194_0.shtml#p=1）。这些照片比较生动地展现了朝鲜人民的生活状态。

与此相对应，我们可以在互联网上看到韩国人的生存状态，这种生活与大多数繁华城市相似，有丰富的商品、喧闹的夜生活、火爆的餐饮等。

抛开好坏是非的这些人为价值标准，我们至少可以讲在这两个国家里人们的生活状态是非常不一样的。我们要知道朝鲜和韩国地理位置相近，文化传统相似，人员基因相似，但这两个国家的发展状态差异确实非常大。是什么造成了这种差异？正是人类自身的选择带来了大相径庭的结果。

科技越发展，人类相对于自然就越自由，选择对人类社会的塑造力量也就越强大。当人类靠摘果子养活自己的时候，那是纯粹地靠天吃饭，一旦人口密度加大或者某个地方的产出不恒定时，就要开始迁徙；在农业社会则是一年丰收可以有三年口粮，这就相对自由些。当能量充沛，人们又掌握了纳米制造技术的时候，从理论上讲人类可以随意制造各种东西，彻底摆脱物质上的刚性约束，比如春种秋收等。这时候人与物质的问题主要是欲望边界问题。

所以说智慧生命在结果面前有自由，而这种自由的基础首先来自生产力的大爆发，让人们尽可能摆脱生存的先天束缚。在科技大发展之前，人类的历史更多地可以归结为地理决定论，或者说环境决定论。靠海边的没什么土地就孕育工商文明，比如希腊；有大河、雨水均匀的就孕育农业文明，比如两河流域和黄河流域。现在人工智能则让这种环境因素蜕变为次要因素，选择决定未来，想法决定选择。我们身边有两类完全不一样的系统：一类系统是确定性强的，比如我们锯木头，那就必须做功到一定程度，木头才可能断，想法并不对结果有实质性影响；另一类系统则是股市，股市里面虽然有基本面，但是当我们普遍认为它会涨的时候，它就会涨，人的想法是股市涨跌的关键变量。人工智能把人从基本束缚中解脱出来之后，会让社会的状态更像股市，而不像锯木头或者修路这种确定性强的工程。

可以认为人工智能在真正产生意识之前其实是放大这种自由选择的终极大招，人类靠智能改造了世界，人工智能则靠智能让人类脱去束缚，有选择的余地。

第18章　我们到底期望怎样的技术和社会

我们再来回顾一下人类曾经的发展历程。

智人这个物种先天并不如何强大，爪子、牙齿、速度的劣势导致他只能处在食物链里较低的位置，所以智人最开始用石头的原因很可能是砸骨头来吃里面的骨髓。因为智人既不可能从狮子这样的猛兽嘴里抢到大块的肉，也不可能从豺狼的嘴里抢到剩下的肉。

但由于智人有想象力和智力，所以越来越学会协作，比如他们能把一堆动物赶到山谷的死胡同里烧死。这种协作越来越发达，最后就形成了我们称之为社会的东西。

社会的特征是整体的力量无比强大，但每个人在其中只能发挥部分作用，个人必须依赖于社会这张网才能获取自己生活所需的足够的养分。

以前的农民在很大程度上是能够自给自足的，他们对外的依赖可能在于盐或者看病，但现代都市人对外部的依赖则是无所不包的，在衣食住行等方面，现代都市人能自己搞定的东西其实越来越少。社会化意味着很多人会组织在一起，这样就一定会带来层级，而层级本身首先内置了一种分配秩序。比如宋朝的时候文人地位很高，很容易生活得非常富裕，这显然不是因为文人创造了更多的财富，而是因为社会的层级对财富进行了再分配。资本主义之所以比此前的制度更容易释放生产力，正是因为它显得更加公平一点，它的分配秩序更多地依赖于资本和智力的结合。

但不管怎样，在这样一种彻底社会化了的世界上，每个人都像一张大网上必须按照特定规则爬来爬去的蜘蛛，不得不在这张大网上进行给予与获取的游戏，正因为如此大多数人其实是不自由的，除非因某种原因累积了足够的财富，可以只从这张网上获取，而不需给予。这样一种状态并不太理想，因为大部分人始终会陷在网里，脱离是一种威胁，会带来极大的苦难，甚至死亡。而这张网之所以有价值一方面固然是因为人必须合作才能创造更大的效率，另一方面则是因为某些固定的经济规律，比如规模经济。第一产业、第二产业里很多东西，其规模越大，生产效率就越高。但不管怎么样，这种状态其实是不理想的。

那么，到底怎样一种社会状态更值得向往？

在理想的社会里，人要有脱离依赖社会网络、彻底独立生活的选择权。理想社会状态的人有权利选择田园的生活，但又不缚于自然的丰歉。有权利选择社会化的生活，获取更多，过得更加充裕，但也有脱离的权利。

这意味着个人可以无偿获取基本生活资料，这里所谓的生活资料既包括个人生存所需，也包含父母、子女的医疗教育问题的解决。形象地讲，社会提供了一个很高的普适基线，在这条基线之下是文明发展对人类一路披荆斩棘的回馈，基线之上则是个人的自由选择和发挥的空间。

这种社会状态与现在的核心差别在于，现在的社会其实以社会网络为主，人是网络上的蜘蛛，而这种理想的社会以个人为主，网络体现为文明带来的福利，但并不束缚个人。

这样的社会状态看着是完全不可能的，但其实随着人工智能的发展，这种可能性正在出现。因为人工智能会同时带来以下三个根本变化：

第一个是人的各种生物特征高度可量化，这让人的基本生存权利可以精确量化。

第二个是个人能力借助人工智能可以得到巨大飞跃，这让人对社会网络的需求可以降低。

第三个是人工智能更适合精确地执行某种规则，这让无私更容易成为现实。

曾经无数仁人志士为社会提出与此相似的各种美好的期望，比如中国的大同社会等，但基本失败了。很讽刺的是当需要一种庞大的组织结构来实现这个美好的目标的时候，本来应当是实现美好目标手段的组织结构则会成为障碍。儒家希望各个王朝是实现大同社会的载体，但到最后王朝本身就是最大的障碍，因为人的欲望边界会在权利的网络中蔓延，使人做出各种有利于自己的事情，进而侵犯公共利益。而事实则证明自律和法治解决这个问题并不非常有效。但上述三个变化则会让这个难题得到解决，生物特征的可量化意味着人会相对透明，意味着越来越会逼近一种举头三尺有神明的状态；个人能力的提升意味着人对社会性网络的依赖会减弱，人可以远离社会网络而生存；人工智能来执行各种已定义规则意味着人会逐渐失去以私心侵犯公共利益的机会。

所以与以前不同，这次人类真的有机会实现一种以前只能想象的理想社会，它会为各种人提供生存空间，并让大家有足够多的选择：

你有实现自我的权利，这时候你需要接入一种社会网络，并在其中奋斗，这个社会彰显公平正义。

你有不工作而脱离这种社会网络并进行独处的权利，这时候它只会保证你的基本生存，你也有属于自己的独立空间。

你有沉入虚拟空间的权利，这时候你可以在其中发泄自己种种阴暗而不可告人的欲望。

我们还不知道这种理想的社会状态究竟该怎么发生，但发生已经成为必然，现存的各种岗位必然很快会被人工智能所取代。人类只要不过于愚蠢去创造过于离奇的历史，那么当社会财富增加之后，人们就应该有更好的生活。既然这种合理性是如此清楚，那么这种理想社会至少有出现的可能性。

这样看来虽然荒诞，但人类确实在同时步入盛世和危局。后退无路，唯有勇猛前行才可能觅得出路。要么在高速前行中创造一个更加美好的世界，要么在高速前行中走向灭亡！

Table of Contents

序言

前言

第一部分 窥探未来

第1章 世界怎么了

第2章 到底什么是人工智能

人工智能发展上的起起落落

换个角度定义人工智能

第3章 人工智能下的未来世界

是否有一个突变的临界点

窥探临界之后的世界

第二部分 人工智能之路

第4章 从电脑到机器人

从“照我说的做”到“自己看着办”

过去和未来的里程碑

人工智能的瓶颈所在

人工智能上的从0到1

人机交互与产品变迁

人工的人工智能

第5章 机器人真的会像大白吗

从《黑客帝国》里的章鱼到大白

人形机器人任重而道远

第6章 巨头的游戏

Google在干什么

少数人的游戏

中国企业的参赛资格

第7章 人工智能上的失控风险

极度偏执

数据污染

多样性与权责系统

第三部分 人工智能冲击下的社会

第8章 自然、人与人工智能

从宇宙到人类

从人类到人工智能

人类与人工智能的分工边界

第9章 看见未来

社会网络中的阶层

有底线、有选择的社会

第10章 开源带来的启示

开源的故事

科技是一种至强的力量

可能被肢解的商业文明

第11章 无差别地对待人类

不容易搞定的自己

人类社会麻烦很大

世界的数据化与隐私的消亡

当公务员变成人工智能

第四部分 人类的5种可能结局

第12章 黄金时代

性道合一的传说

人有不工作的权利

无国界的单一体

第13章 虚拟空间

黑客帝国可以有

半虚拟世界

无限的人生

第14章 冰火两重天

冷平衡再现

对抗的和融合的

第15章 借壳重生

人类正在埋下生化人的种子

生化人的崛起

第16章 死亡与毁灭

寂灭后的地球

走入宇宙历史深处的人类

第五部分 人工智能下的选择权

第17章 人工智能留给我们的选择

第18章 我们到底期望怎样的技术和社会