不必过多担忧AI变强 未来人类只需…

当人工智能以颠覆性姿态重构人类文明时，一个无法回避的问题浮出水面：我们究竟在创造怎样的未来？

若要寻找这个时代的科技先知来探讨这个问题，凯文·凯利（Kevin Kelly）的名字必然位列其中。

这位《连线》杂志创始主编、《失控》作者，早在1994年互联网方兴未艾之际，便预言了云计算、物联网和虚拟现实的技术趋势。他的“技术元素”理论重构了硅谷对技术本质的认知，而“一千个铁杆粉丝”法则至今仍是创作者经济的核心指导思想之一。

如今，在其新作《2049：未来10000天的可能》中，他将目光投向2049年——一个被AI彻底重塑的世界。

凯利给出的答案依然充满预言性的洞见。他让我们忘掉AGI和大一统模型的存在，转而拥抱像动物园一样千奇百怪的“异类智能”AI。他不相信AI将是凌驾于人类之上的神明，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”中。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。在这个世界中，人类的价值不会因AI而贬值，反而会因其稀缺性而倍增。

这份乌托邦式的愿景是否经得起现实检验？回望1990年代，凯利曾坚信互联网会带来去中心化的民主盛世，但现实却演变为算法垄断与信息战的血腥战场。而今天，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，不得不承认现实与理想之间存在着巨大的鸿沟。

因此，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照亮前路，更需以清醒之姿追问：当智能眼镜记录一切时，人是否真的可以为了便利放弃所有的隐私？当AI助理接管人类时，平等的主张是否还有意义？

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！在我们2024年的对话中，你曾提到ChatGPT和AI图像生成技术带来的颠覆性体验。今年呢，是否有任何新的AI模型或智能体让你感到惊讶？

Kevin Kelly：没有什么令人震惊的新产品，新模型似乎没有那么革命性。很多人都会有同感。这可能表明扩大规模正变得越来越困难。自我们上次对话以来，我对当前的模型印象深刻，但并不惊讶。这也包括中国的模型，它们非常出色，但与美国的模型相比仍没有太大区别。

腾讯科技：当下的模型能通往AGI吗，还是说需要更多的东西？

Kevin Kelly：我认为还需要更多。但这只是我的直觉，也可能会错。很多聪明的投资者相信，仅靠扩大现有模型的规模就能实现AGI，基于我过去的经验，我对此表示怀疑。

在写《失控》和《新经济新法则》时，我试图说明的是，我们无法用一种完全自下而上、完全去中心化、完全扁平化的东西走完全程。而这些大语言模型就是这样的，没有层级，所有神经元都一样。所以，我怀疑通过扩大这种扁平模型能否实现AGI。

这是一个绝佳的起点，但无法带领我们到达终点。智能不是单一元素，而是由几十种不同元素构成的复杂化合物。我们可能需要新的术语去描述智能。

我的基本前提是，我们普通人和研究它的科学家对智能到底是什么一无所知。就像1700年代发现电和元素时一样，当时最聪明的人对它有各种理论，但最终都错了。

我们正处于这个阶段——对智能毫无头绪。

腾讯科技：这个新术语是你在书中提到的“异类智能”（Alien Intelligence）吗？你为何认为用它来描述未来25年的AI，比AGI或ASI更准确？

Kevin Kelly：“异类智能”对我来说是一个思考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，但关键是它们是不同的，而不是更高级的。

腾讯科技：它和通用人工智能（AGI）或人工超级智能（ASI）有什么区别？

Kevin Kelly：“超级”（Super）这个词暗示着在人类之上。而我说的是，它不在我们之上或之下，而是“他者”（Other）。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，它只是不一样而已。

智能不是一个向上的阶梯，“超级AI”这种说法是错误的隐喻。它们是不同的物种，是异类的，不在我们之上。

腾讯科技：按照这个逻辑，对我们人类来说，其它动物也是一种异类智能，因为我们无法理解它们的想法。但我们历史上一直认为自己比动物和植物更高级。

Kevin Kelly：是的，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否比我们更聪明，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，但智能并非如此，它不是单一维度，而是多维度的广阔空间。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于某个边缘。

目前，缺少一门关于“可能心智的分类学”（taxonomy of possible minds）。我们需要建立一个分类学，能够标示出动物心智（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的想法是没有意义的。

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。我认为这个词没有帮助，到2049年，我们甚至不会再使用AGI或ASI了。

腾讯科技：但似乎学界也有不同的想法。比如辛顿在最近的发言中说，AI最终能做我们能做的一切，并且做得更好。

Kevin Kelly：万物皆有取舍。你不可能制造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，我们无法同时优化灵活性、速度、成本和能效，这是工程学的真理。

智能也是如此，无法在所有维度上都进行优化。

腾讯科技：所以你才认为AGI无法实现，或者一个基础大模型无法做所有事？

Kevin Kelly：就像我们和蚂蚁。有很多事是蚂蚁能做而我们做不到的，比如钻进小洞、闻到我们闻不到的气味。我们可能会说我们不在乎，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，但不是所有方面。

腾讯科技：你描述的这种“异类智能”，似乎是会专注于不同的事情，而不是一个能做所有事的通用大模型。这也与谷歌、OpenAI等公司的发展方向不同。他们正试图通过微调和强化学习，让一个基础模型能快速掌握新技能，而不需要专门的小模型。

Kevin Kelly：是的，如我所说，世界上最聪明的人和最大的资本都在赌这条路，它完全有可能成功。

但是，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，而是为了让我们对未来不感到意外。你需要预演，如果萨姆·奥特曼的版本成功了，我作为个人、公司或国家，是否准备好吸收其益处？

如果他不正确，我们迎来的是一个更加去中心化、不需要大数据的AI世界，就像DeepSeek正在做的那样，我也不想感到意外，我要准备好如何充分利用它。

“镜像世界”是下一代互联网的新平台

腾讯科技：现在我们来谈谈你对2049年AI世界的描述。你提到了“镜像世界”（Mirror World）这个新概念，并将其定义为下一代互联网。它到底是什么？与我们现在所说的“元宇宙”（Metaverse）有何根本不同？

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了一个虚拟世界，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（Avatar）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无人车行驶在路上，它所“看到”的世界就是镜像世界。它在自己的“脑海”中创建了一个虚拟表征，这个表征就是镜像世界。可以说，我们将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，并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，即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时代之前就已经在尝试了。为什么镜像世界在你的未来构想中如此重要？

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，并将其用于娱乐、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，这是在现实空间里无法做到的。

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？在交流中，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。这不是发发邮件或短信就能解决的。

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：这个镜像世界不仅仅是把我们的声音或文字加上虚拟形象，而是以一种全新的协作方式。它需要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，即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：这听起来更像是一个新版的推荐系统。

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：我们来谈谈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。为什么你会这样认为？

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。

所以这种动态不会改变，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。它们崛起很快，但主导地位消失得也很快。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所取代。

腾讯科技：让我们从公司这个层面转向人。你在书中说人类拥有AI不具备的“大写的创造力”（Capital C creativity）。为什么只有人类拥有这种能力？

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”。“爬山”，即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：但是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，我们的社会会如何改变？

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，是因为他们要维持生计。

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了好几年，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：所以在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。所以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：你觉得在AI时代的核心技能是什么？你在书中预测，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”。你为什么这么想？

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。

如果你在学习如何“学习”，你很快就会发现，学会提问是优化学习的方法之一。所以我同意，教人如何提问的课程是正确的方向。