人工智能正在以摧枯拉朽的方式重塑人类文明,一个根本性的问题随之浮出水面:我们到底在创造一个什么样的未来?

如果要找一位科技先知来聊聊这个话题,凯文·凯利(Kevin Kelly)绝对排在前列。这位《连线》杂志创始主编、《失控》作者,早在1994年互联网刚冒头的时候,就预言了云计算、物联网和虚拟现实的趋势。他的“技术元素”理论重塑了硅谷对技术本质的理解,而“一千个铁杆粉丝”法则至今仍是创作者经济的核心思想之一。
如今,在他的新书《2049:未来10000天的可能》里,他把目光投向了2049年——一个被AI彻底重塑的世界。凯利给出的答案依然透着预言式的洞见。他让我们忘掉AGI和万能大模型,转而拥抱像动物园一样千奇百怪的“异类智能”。他不相信AI会是高高在上的神明,而是像外星人一样与我们共存的“他者”。
在他描绘的2049年,我们将生活在一个“镜像世界”里——一个增强版的“元宇宙”,叠加在现实之上的虚拟维度。在那里,人类与AI在三维空间中相遇、协作、创造。而且,人类的价值不会因为AI而贬值,反而会因为稀缺性而翻倍。
这份乌托邦式的愿景能不能经得住现实的检验?回头看1990年代,凯利曾坚信互联网会带来去中心化的民主盛世,结果却演变成了算法垄断与信息战的战场。今天,当我们审视这个被算法主宰、被巨头垄断、充斥着虚假信息的互联网时,不得不承认现实和理想之间差了十万八千里。
所以,当凯利再次描绘一个由AI主导的美好未来时,我们既需要他的远见来照亮前路,更需要保持清醒:当智能眼镜记录一切时,人真的愿意为了便利放弃所有隐私吗?当AI助理接管一切时,平等的主张还有意义吗?这些问题的答案,将决定2049年是“酷中国”的崛起,还是新一轮失控的开端。
重新思考AI,从“超级智能”到“异类智能”
腾讯科技:KK你好!2024年我们对话时,你提到ChatGPT和AI图像生成带来的碘伏性体验。今年呢,有没有哪个新模型或智能体让你眼前一亮?
Kevin Kelly:说实话,没什么让人震撼的东西。新模型感觉没那么革命性,很多人都有同感。这可能说明光靠扩大规模越来越难了。上次聊天到现在,我对现有模型印象不错,但算不上惊讶。中国的模型也很出色,可跟美国的相比,本质上没什么太大差别。
腾讯科技:那现在的模型能通往AGI吗?还是说需要其他东西?
Kevin Kelly:我觉得还需要更多。但这只是我的直觉,也可能错。不少聪明的投资者相信光靠扩大现有模型规模就能实现AGI,以我过去的经验看,我对此是怀疑的。写《失控》和《新经济新法则》时,我想说明的是:你不能完全靠自下而上、去中心化、扁平化的东西走完全程。而大语言模型正是这样的——没有层级,所有神经元都一样。所以我怀疑靠扩大这种扁平模型能不能实现AGI。它是一个绝佳的起点,但到不了终点。智能不是单一元素,而是几十种不同元素组成的复杂化合物。我们可能需要新的术语来描述它。我的基本前提是:我们普通人,包括研究它的科学家,对智能到底是什么基本上是一无所知的。就像1700年代发现电和元素时,最聪明的人有各种理论,但最后全错了。我们就处于这个阶段——对智能毫无头绪。
腾讯科技:你说的新术语就是书里的“异类智能”(Alien Intelligence)吗?为什么用它来描述未来25年的AI比AGI或ASI更准确?
Kevin Kelly:对我来说,“异类智能”是一个思考AI的隐喻。把它想象成来自另一个星球的外星人——它们可能有感知、有意识,但关键是它们不同,而不是更高级。
腾讯科技:那它跟通用人工智能(AGI)或人工超级智能(ASI)有什么区别?
Kevin Kelly:“超级”这个词暗示着在人类之上。但我说的是,它不在我们之上,也不在我们之下,而是“他者”。就像《星际迷航》里的斯波克,它是外星智能,但它比柯克船长更优越吗?不,只是不一样而已。智能不是一条向上的阶梯,“超级AI”这个说法本身就是个错误的隐喻。它们是不同的物种,是异类的,不在我们之上。
腾讯科技:按这个逻辑,对我们来说,其他动物也是一种异类智能,因为我们理解不了它们的想法。但我们历史上一直觉得自己比动物和植物高级。
Kevin Kelly:没错,这源于我们的进化——我们可能无意中灭绝了其他智慧物种。但事实上,我们甚至不知道鲸鱼是不是比我们聪明。比如你的计算器在算术上就比你聪明。问题在于,我们本能地想把事物放在一个阶梯上,但智能不是这样的——它不是单一维度,而是一个多维度的广阔空间。当我们开始绘制动物智能和机器智能的图谱时,会发现我们的智能只是处在某个边缘。目前,我们缺少一门“可能心智的分类学”。我们需要建立一个分类学,标出动物心智(狗、鲸鱼、黑猩猩等)、人类心智以及各种AI的位置。认为我们比长颈鹿更优越,这种想法没有意义。同样,我们对“超级智能”没有任何定义或度量,对它的无知是巨大的。我觉得这个词帮不上忙。到2049年,我们可能再也不提AGI或ASI了。
腾讯科技:但学界也有不同声音。比如辛顿最近说AI最终能做我们能做的一切,而且做得更好。
Kevin Kelly:万物皆有取舍。你不可能造出一台在所有方面都优于其他所有机器的机器。为了让某样东西更快,必然要在工程上做出牺牲——我们没办法同时优化灵活性、速度、成本和能效,这是工程学真理。智能也一样,没办法在所有维度上都优化。
腾讯科技:所以你才认为AGI无法实现,或者说一个基础大模型不可能做所有事?
Kevin Kelly:就像我们和蚂蚁。有很多事蚂蚁能做而我们做不到:钻进小洞、闻到我们闻不到的气味。我们可能说自己不在乎,但蚂蚁在乎。你不能说我们在所有方面都优于蚂蚁。我们在很多方面优于它们,但不是全部。
腾讯科技:你描述的“异类智能”似乎是各自专注于不同的事,而不是一个什么都会的通用大模型。这跟谷歌、OpenAI的方向不太一样——他们正试图通过微调和强化学习,让一个基础模型快速掌握新技能,而不需要专门的小模型。
Kevin Kelly:是的,我说了,世界上最聪明的人和最大的资本都在赌这条路,完全可能成功。但我对此持怀疑态度。所以我们必须考虑两种情况。提出不同场景的目的不是为了预测未来,而是为了不让未来吓到自己。你需要预演一下:如果萨姆·奥特曼的版本成功了,我作为个人、公司或国家,有没有准备好接受它的好处?如果他不正确,我们迎来的是更去中心化、不需要大数据的AI世界——就像DeepSeek正在做的那样——我也不想措手不及,我要准备好怎么充分利用它。
“镜像世界”是下一代互联网的新平台
腾讯科技:现在聊聊你对2049年AI世界的描述。你提到“镜像世界”(Mirror World)这个新概念,把它定义为下一代互联网。它到底是什么?跟我们现在说的“元宇宙”(Meta verse)有什么根本不同?
Kevin Kelly:它有点像虚拟现实(VR),像电影《头号玩家》那样——你可以进入一个非常逼真的三维空间并与之互动,但这只是其中一小部分。第二个更重要的部分是,我们是在真实世界之上叠加一个虚拟世界,这个虚拟世界是真实世界的孪生或镜像。比如现在我们对话,我戴上眼镜会看到你的一个三维化身坐在我旁边的沙发上,我会确信你就在那里。这个化身是在我的真实房间里,看起来像一个全息图。你也可以通过它看到我房间的样子。第三个层面是所谓的“空间智能”。在这个虚拟世界里,虚拟的球会像真球一样弹跳,液体会遵循同样的物理定律,有远近、上下、左右。这种空间维度是我们目前不具备的。它能让你通过一句话生成一个具备空间逻辑的完整三维世界,理解物体的前后遮挡关系。第四个层面是,当汽车和机器人在移动时——比如一辆Waymo无人车在路上——它“看到”的世界就是镜像世界。它在自己的“脑海”里创建了一个虚拟表征,这个表征就是镜像世界。可以说,我们会在镜像世界中与机器人和AI相遇。在这个镜像世界里,你可以戴上一副智能眼镜,看到你的房间,然后要求叠加不同的信息层——比如让它显示所有物体的材质,或者在进入房间的人头顶上显示他们的名字。但这只是最容易描述的版本。所有这些都只有在廉价、普及的AI支持下才可能实现。没有AI,就没有增强现实的镜像世界。
腾讯科技:我理解你说的第三和第四层面的镜像世界——对物理世界的完全复刻,必须基于能理解物理世界的AI模型。但前两个层面,Meta在AI时代之前就已经尝试了。为什么镜像世界在你的未来构想中这么重要?
Kevin Kelly:这是一个终点,是不可避免的。现在我们用全世界的视频来数字化和训练AI,这是在用“过去”的数据。当所有已记录的数据都用完后,我们唯一剩下的就是用“现在”——实时发生的真实世界来喂养AI。一旦你这么做,你就拥有了镜像世界。因为AI在观察真实世界时,必须对其进行处理、渲染和想象,这就构成了镜像世界。然后我们便可以进入其中,进行社交、培训、导航等。我们在那里与它们相遇,并用于娱乐、协作等我们甚至还没想到的事情。我认为娱乐只是其中一小部分,其主要用途是作为协作的工具。我断言,在所有社交媒体中,镜像世界将是最具社交性的。人们会愿意花数小时与其他人的虚拟化身待在一起。它还能让我们发明新的协作工具,实现前所未有的规模协作——比如让一百万人在同一个虚拟公司世界里实时合作一个项目,这在现实空间里根本做不到。
腾讯科技:但现在互联网本身——比如在微信里,一个500人的群也可以一起聊天。沟通的规模已经被拓宽了。
Kevin Kelly:是的,但我们想变得更宽。
腾讯科技:但这怎么实现?交流中,人脑接收和处理信息的带宽非常有限。
Kevin Kelly:问题不在于接收更多信息,而在于在正确的时间获得正确、最少或最佳的信息。这关乎智能。一个能让百万人协作的系统,必须能很好地“阅读”我,理解我的才能、情绪等各种情况,以进行优化匹配。这不是发发邮件或信息就能解决的。想象一下,你要和一个将与你共事一生的人合作,你需要了解他的一切,现在再把这个需求乘以一百万。
腾讯科技:所以镜像世界不只是把声音或文字加上虚拟形象,而是一种全新的协作方式,需要AI来筛选,找到合适的话题和合作者。
Kevin Kelly:没错。它是一个协作、社交和创造的平台。我曾提出“1000个铁杆粉丝”理论——每个人都可以通过为1000个粉丝创作来谋生。难点不在于创作,而在于找到你的1000个铁杆粉丝,并让他们找到你。AI可以帮我们解决这个问题。
腾讯科技:这听起来更像是个新版的推荐系统。
Kevin Kelly:是的,匹配就像推荐,但这只是其中一部分。它也是一个能让你更高效、更有创造力的平台。戴上眼镜,我所看的一切都会被监测,系统会知道我盯着什么看了多久,了解我的兴趣和厌倦,知道我何时最高效。它也是一种自我认知和自我提升的平台。
AI时代的社会:垄断、工作与人性的价值
腾讯科技:说说AI将如何影响世界。你提到镜像世界可能会由一个超级公司主导。为什么这么想?
Kevin Kelly:会有少数几家,形成寡头垄断——一两家或三家。就像Windows和Mac,会有一两个巨头。这遵循网络效应——越大越好,越好越大。AI也是如此,尽管现在AI还不能通过用户使用来学习,但一旦它们可以,我们就会看到这个效应。最大的会变得更大,因为它们越大,学得越好。这种动态不会改变,会一直持续到2049年。我认为这是一种“自然垄断”。所有这样的通信系统都有这种赢家通吃的动态。但这种自然垄断的生命周期很短——它们崛起快,主导地位消失也快,因为新的平台会到来。比如谷歌搜索80%的份额,可能在两年内就消失了,因为大家都会直接问AI。OpenAI可能取代谷歌。现在,如果你有了AI,主导者可能不会是谷歌或Facebook,而是一家像OpenAI、Anthropic或DeepSeek这样的新兴公司。然后,当镜像世界到来时,它们的主导地位也会被一个更大的新平台取代。
腾讯科技:从公司层面转向人。你在书里说人类拥有AI不具备的“大写的创造力”(Capital C creativity)。为什么只有人类有这种能力?
Kevin Kelly:我要明确,这是就目前而言。我不是说AI最终学不会“大写的创造力”,事实上AGI的目标就是实现它。“大写的创造力”是指突破性的创新。用计算机科学的术语来说,AI非常擅长“爬山”——通过不断优化找到一个已知的山顶。现在的AI只能找到已知的解决方案,但突破性的创造力不是爬山,而是创造新的山,发现一个更大的山。现在的AI不擅长提出前所未有的新想法。也许有一天我们能教会它们,但这需要新的模型,扩大现有模型的规模是做不到的。
腾讯科技:但在一个资本主义世界,有价值的东西是因为它可以被出售。我们可以构建一个在所有可出售的技能上都比我们强的AI。
Kevin Kelly:是的,它们可以在对经济有价值的技能上比人类做得更好。如果你只专注于那些对我们当前工作有价值的少数技能,AI确实可以做得比我们好。
腾讯科技:我们当今经济所依赖的,正是我们擅长的这些事。因为AI还不能比我们更好地完成这些日常工作,我们才有工作。当AI达到能比我们做得更好的水平时,社会会怎么变?
Kevin Kelly:如果机器人和AI变得非常出色,它们会赚到所有的钱,然后给我们任何我们想要的钱,我们只需要玩耍。对很多人来说,这似乎是他们的梦想。“我为什么要工作?如果我不用工作,我就应该玩。”我对此不会抱怨。
腾讯科技:但这有可能发生吗?你之前提到AI可能会被几家公司集中控制,它们拥有巨大的权力,会让我们什么都不做只玩吗?
Kevin Kelly:我假设那些公司里工作的人也在玩。大多数人早上醒来并不会想:“我想做电子表格,我想开公交车。”这类工作我认为会消失。这很奇怪——我们认为文明的目标是我们不必工作,但我们又常常担心失去工作。我们应该希望尽快失去工作才对。
腾讯科技:人们现在需要工作,是因为要维持生计。
Kevin Kelly:工作与生计这两者是分开的。但如果AI发展得如此之快,下个月就取代了我们所有的工作,那确实是个问题。但没有任何证据表明它会发生得那么快。大语言模型已经出现好几年了,因为AI而被解雇的人数非常非常少。也许这会在十年内发生,但这给了我们充足的时间来调整。
腾讯科技:所以从AI能提供足以支撑全民基本收入(UBI)的生产力之前,会有多长的过渡期?
Kevin Kelly:我认为UBI并不会发生。因为没有必要。我们会发现,与其他人待在一起非常有价值。我喜欢观察富人的行为作为未来的指标。过去只有富人出国度假,现在中产阶级也这么做。我认为,未来富人会只让自己被人类包围。亿万富翁不会与AI打交道,他们身边只会是人,因为人会变得更有价值,会成为一种稀缺品。所以我们作为人类,很多时候会花钱雇佣其他人类来“做人”,来陪伴我们。你会花很多钱去见一个通常只在Zoom上见的朋友;你会花很多钱在你生病时请一个真人坐在你旁边;你会花很多钱请一个真人老师来教你,并让AI作为辅助。这就是我们赚取收入和价值的方式——我们的价值在于我们的人性。即使AI和机器人非常聪明能干,作为人类,我们永远更愿意花时间和另一个人在一起,这是天性。所以人类本身,我们的存在,就变得非常有价值。我们不需要为此做什么,只要我们活着、健康、有活力,这就变得极具价值。
腾讯科技:当我们有了完美的AI虚拟化身,为什么还需要与人交流呢?相比完美的AI,人类有太多缺点。现在已经有年轻人更愿意和聊天机器人交谈,因为觉得AI更懂他们。
Kevin Kelly:我坚信我们会交流得更多。会有一些人因此感到被隔离,但找到连接感的人会远远超过他们。人类的存在无法被伪造——你能闻到、感受到它。它会变得稀缺。地球上的人口在减少,一百年后可能会减少一半。所以人类的存在会变得极其珍贵。
腾讯科技:但让AI替代人去做事,有一些风险。你假设AI助理需要你的信息来为你提供个性化的AIOS服务,照顾你的一切。这些数据会被提供这些助理的公司掌握。这不危险吗?
Kevin Kelly:我认为我们应该有一个可以调节的“旋钮”,让用户自己选择愿意开放多少透明度来换取多大程度的个性化服务。我们发现,大多数人为了获得个性化,会把旋钮调到最大透明度。所以答案是,人们会为了个性化而放弃隐私。我们愿意将信息交给一个我们信任的公司或机构,关键是“信任”。如果我们不信任他们,就不会感到安心。所以问题是,未来人们更信任政府,还是更信任企业或非营利组织?在美国,人们更信任企业。目前,人们在一定程度上愿意将信息交给公司,只要他们能从个性化服务中获得好处。随着好处增多,他们会愿意放弃更多。所以我认为AI助理需要你的数据,只要它能提供巨大的价值作为回报。
腾讯科技:现在已经有很多论文讲了用AI操纵人类的可能,甚至用机器人组建军队的水平。我们应该在事情发生前就立法防范,对吗?
Kevin Kelly:不,我们不必。我们必须等待看看实际发生了什么,然后基于证据而不是想象来制定政策。基于想象的叫做“预防原则”,这是非常危险的。而“主动原则”是指你使用并不断测试,基于实际发生的好坏证据来制定政策。
腾讯科技:但根据AI安全主义的叙事,在AI时代情况可能完全不同。当AI相关的风险发生时,你可能没有第二次机会去纠正它。
Kevin Kelly:这个说法没有证据。
未来的核心技能是,学会如何为自己学习
腾讯科技:你觉得AI时代的核心技能是什么?你在书里预测,对高中毕业生来说,最重要的将是“知道如何为自己最好地学习”。为什么这么想?
Kevin Kelly:这是一个很自然的问题:“我应该在学校学什么?我的孩子应该主修什么?”很明显,到2049年,一些薪水最高的工作在今天根本不存在。所以解决方案是你必须成为一个终身学习者。人们已经这样说了一段时间,但“学会如何学习”这项技能,我没在任何学校见过。我找不到任何一所学校会教你如何优化自己的学习。两年后又会有新东西出现,你必须再重新学习。所以你必须非常擅长学习,但我们却没有被教导如何为自己最好地学习。如果是面向学习方法的教育,当你毕业时,老师应该帮助你改进过学习方式,让你确切地知道你需要多少次重复、多少休息、用什么方法去学习。我认为这是真正的核心技能,因为回答问题,AI会做;执行任务,AI会很擅长。你将需要不断学习新东西。
腾讯科技:但我们现在在学校也被教了一些学习方法,比如读书、做练习。
Kevin Kelly:是的,但这些方法未必对每个人都适用。教育学告诉我们,每个学生都应该按照自己的节奏进行自定进度的学习。其次,学校没有尝试去优化你独立于科目之外的学习能力本身。历史老师关心的是你是否在学习历史,而不是你是否在学习以及如何学习。所以没有人真正关注优化你自己的学习能力,而这才是你唯一需要学习的东西。当然,有些基础是必要的——比如阅读、一些批判性思维技能、基础词汇和数学。确实存在一个每个人都应该知道的知识子集,但它非常小。
腾讯科技:现在关于教育有一个很流行的说法是,AI时代know-how可能不再那么重要,因为AI可以为你完成所有过程,最重要的是提出好问题和做出好选择。你认为这与学习技能有何关联?
Kevin Kelly:是的,我在另一本书《必然》里有一整章都在谈论从答案到问题的转变,以及为什么问题变得更有价值。学习如何提问,本身就是一种学习方式。
