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AI发展速度与社会影响力远超曾经被认为“激进”的预期，我觉得是时候写篇随笔谈谈自己的一些想法，包括人类作为碳基生物如何适应新的时代、一些预测、以及开放性的灵感碎片。

一、AI所擅长的工作与对人类劳动力的替代

目前的AI极其擅长对于信息进行检索以及机械化加工，显著优势在于“重复性高”、“可预测性高”的传统脑力工作。比如缺乏实际意义的空话与中等质量文案、基础的编程、信息检索汇总等，这些传统白领脑力工作的特征在于极高的重复度与可预测性。AI可以大量学习历史数据并复制模仿流程，产生70分甚至80分的成果。产出成果低于AI水平、或没有能力进一步优化的大量传统白领工作价值会受到严重挑战。

在艺术类作品中，AI对于作画、音乐、配音、视频等曾经需要大量人力完成的工作已经产生明确生产力提升与替代威胁。在深度学习某个画家的作品后，AI可以高效率捕捉其绘画特点并进行高效产出；许多配音演员被要求出售对其声音的AI学习与再制作权益，而AI配音已经很大程度以假乱真，能有85分以上的真实度与感染力。

但生产力爆发、成本降低的背后是知识产权的混乱。比如AI音乐制作领域已经有很多听感极佳的作品，但总会有一种熟悉感，可能来源于多段相似风格作品的节奏与旋律拼接。这种潜在的“致敬”或“抄袭”质疑在音乐界经久不衰，但AI的使用与算法盲盒使得AI音乐制作生产力爆发的同时，对抄袭定义、原创者权益保护的灰色地带迅速扩张。

以目前的AI发展，我认为有几个人类依旧占据生产力优势的方向：

1. 非公开信息：信息是原料，掌握非公开的重要信息可以赢在起点。

2. 对信息的加权处理能力：

AI面对的是爆炸的信息源，人类的优势在于对复杂矛盾的信息进行优先级与权重分配，这种能力在更多元的、精细的、历史数据较难用于未来预测的任务上有长期超越AI的可能性。

3. 对不同领域信息与资源的整合能力：

目前的AI对于跨学科/领域的整合能力较差，可能是这类人才与情景本来就较少、考验的能力更复合，导致AI更难学习模仿。以创作类为例，AI工具较容易做出70-80分的音乐、美术等单一领域产品，却无法纯粹由AI完成70分的游戏制作。这一点其实大量解放了有才华、却曾经被个人技术与生产力限制的创作者。我们观察到在使用了AI之后，小型游戏工作室与个人制作者的生产力大幅提升，降低了对于基本实现能力（比如基础代码、音乐、美术）的外部依赖。包括短视频制作，过去拥有一个好的想法需要重人力的实现途径，比如演员、摄像、视频剪辑等等，但现在可以更低成本、低依赖度实现想法。

我认为AI在降低了“实现”环节的权重后，拥有know-how的少数人生产力会得到前所未有的解放，也会在整个社会资源与价值分配中拿到更大份额。在AI具有更强的综合信息资源整合能力与非线性/非归纳型预测能力之前，这种优势会维持很久。

二、教育、白领、中产阶级

目前的教育体系依旧过度强调机械性的脑力工作，将会与AI时代所需要的技能背道相驰。传统的白领工作模式在于“较高的前置学习壁垒”与“较低的应用变量”，比如医学、法律等行业需要人类学习专业数据库并知道在什么时候调用具体的知识/法条，但大多数情景其实都是没有太多争议的机械性知识调用工作。输入“眼睑局部红肿”、“硬结”、“按压剧痛”，很容易得到麦粒肿的诊断与相对应的治疗处理方式，其实很多工作是AI能胜任、具有替代性的。当然，越是复杂的情况与诉求会对AI使用者对于语言文字的描述精确性有更高的要求，有更强表达与理解能力的使用者会对AI给出更精确有效的指令，从而提升最终的AI生产结果。

大量传统机械化脑力白领工作会被AI提升效率并替代，我们已经在全球各地看到这种劳动力与市场需求的错配：以美国为例，目前短缺的是蓝领工人与灰领服务人员，白领的入门级工作机会大幅下降、资深白领的需求则在增长。

大部分国家的中产阶级是白领，在可见的未来会进一步空心化，直到某一天AI革命创造更多新的高附加值中产岗位。同样以美国为例，顶端富人更富、中产和底层承压的K型经济非常显著。以消费行业的高频数据为例，餐饮与零售行业的压力从低价产品逐渐渗透到传统中产的领域。

贫富差距加剧、中产空心化的对社会治理带来的挑战会是全球性的难题。

三、资本、土地、人力的价值分配

传统的生产要素理论认为企业/企业家整合了资本（有形与无形的生产工具）、土地（自然资源）、人力三种资源。

人力整体在可见的中短期会不可避免承压，AI的低成本与生产成果可以平替大量传统人力产出；也同时会加剧分配的顶端极化，比如AI人才在各大科技公司的话语权与薪资大幅上升。

技术突破带来的生产工具效率提升至少会阶段性使可被提升效率的行业生产工具价值下降。

企业在全球化逆转、各国更注重本土主义的情况下受限。过去享受到全球化浪潮带来低成本生产力、全球市场、避税港的跨国公司会无法追求极致效率，支付更高的综合成本。在全球货币更滥发、经济增速更缓慢的环境下，全社会平均资本回报率会更低，当然资本内部分化依旧显著。

综上，在社会总价值比例分配的变化趋势上，我认为具有稀缺性的自然资源会整体获得更大的份额，也会承担更多的社会治理成本负担。硅基生产力依赖电子，而电子的传播资源铜铝、电子的储存资源锂都会有长期产业级的需求增长。飙升的资源价格与加剧的资源民族主义都在展示AI趋势下新的社会价值分配模式。

在AI迅速发展与突破的时期，政府可能不会对重要的生产资料进行过多干扰，以免生产力落后于其他国家；等到AI对社会影响更稳定后，可能会对电力、资源等硅基生产力的成本进行提高，以保证碳基生产力不被过度替代。民用与商用基础资源的价格双轨制是一种选项。

四、全球性的前额叶退化

在对全球著名烈酒公司Diageo进行投资复盘时，我发现了新世代烈酒消费的大幅下滑。24年时我将其归因为疫情带来的一次性冲击，事实上这种代际变化发生时间更早。

在于Gen Alpha群体及其密切相关的教育界、心理咨询界等人士交流后，我发现全球性的前额叶退化正在发生。疫情的一次性冲击、经济不景气的压力、短视频的流行都在促成一个前额叶发育更糟糕的世代，包括成年人的前额叶状态也在恶化。而这一大脑核心功能区的恶化会导致专注力下降、社交欲望下降、语言沟通与表达能力下降。

更多的青少年面临焦虑、adhd、社交障碍等困扰，这几年线下社交场景的收缩与全球性前额叶恶化也具有一定的相关性，青少年的饮酒频率下滑显著高于同期成年人。包括游戏行业的常青老游戏老IP复兴，也一定程度受益于大量现代人注意力更碎片化、对多巴胺奖励更缺乏耐心、没有精力从零开始学习一个入门成本较高的新游戏。

这种情况在未来极大可能会因为教育体系的错配与改革进一步恶化。传统教育体系对于大量阅读、专注学习的诉求会在16-25岁大幅增强前额叶的发展，而这一点可能在未来越来越困难。未来较强的专注能力、社交能力、表达沟通能力会是稀缺品。

五、重新赋魅

Max Weber所说的祛魅disenchantment的底层是大量现代人接纳并投入经济生产活动的效率体系，而这种经济生产关系与体系的动摇必然带来更多对于现代性的思考与反叛。对于人类价值与意义的思考、神秘主义的复苏、更低的社会教育水平，会塑造一个重新赋魅的社会氛围。

我并非科技加速主义的信徒，但AI与社会的新时代已经到来，无论抗拒或拥抱。

3156.漫谈AI时代：教育、土地、前额叶、神秘主义

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