作 者 | 趙冰（九卦金融圈專欄作家）

來 源 | 九卦金融圈

AI是否能替代人？其實這已經不是問題，而是正在發生的事實，越來越少的工作機會，越來越低的生育率，無一不在說明著這個事實：AI正在擠占人類的生存空間，那么人類未來注定是悲劇嗎？人類又該何去何從？

莫拉維克悖論

在上個世紀80年代，漢斯·莫拉維克等學者提出了莫拉維克悖論，其核心命題為：對人類而言困難的高階認知任務（如邏輯推理），機器反而容易掌握；而人類輕松的本能技能（如視覺識別、具身運動），機器卻極難復制。最近的例子就是，大模型已經具備上百個博士疊加的水平了，而走路機器人仍在蹣跚學步，更別說執行其他諸如打籃球、游泳這些細致的擬人動作了。

這是因為：人類大腦底層部分負責運動控制、模式識別等，經過了2億年的進化以及自然選擇高度優化，這部分占用了大腦將80%的算力和能量，而大腦上層部分負責抽象思維、符號運算等，只有20萬年的進化歷史，只占用了大腦20%的算力和能量，這也是為什么人們思考邏輯問題半個小時就會到疲憊，而長時間跑步卻越發精神，而實際上跑步時大腦需要調用的神經元、控制的肌肉群更多。

計算機擅長離散符號運算如代數/邏輯，每秒可進行萬億次浮點運算，人腦則更擅長連續信號處理（感知/運動），每毫秒處理百萬維度的概率分布，AI的"理解"本質是統計關聯（詞向量距離），比如識別"蘋果"：RGB值→特征向量→分類標簽；人類感知體驗具有現象學質感（Qualia），比如識別蘋果的過程為：顏色記憶+觸感經驗+味覺聯想+文化隱喻。

綜上所述，在邏輯推理、創意生成方面，因為人腦本來也處于進化中的狀態，所以AI疊加大算力，已經可以超過人類，而在運動控制、情感共鳴方面，經過幾億年的進化，人腦的算力能力以及神經元網絡復雜度仍然比AI強大很多，這方面AI要超過人類還需假以時日。

這就可能出現如下的局面，人類辛辛苦苦20萬年進化而來的邏輯思考能力被AI輕松超越，大家都用AI思考了，那就意味著大腦在邏輯思考、創意能力的進化有面臨停止的風險，而跑步、游泳、藝術、情感這方面還有繼續進化的空間，寫到這里，我的大腦突然發揮了橫向聯想功能，聯想到了國外不同膚色人種從事行業的分化問題，一些種族因為各種原因，在球類運動、說唱、時尚、藝術等行業發光發熱，而金融、科技、商業、教育這些需要邏輯和創意的行業則被其他種族把持，這可能也是未來世界AI與人類的分工狀態。

全民狂歡接入AI

但現在明顯進入了全民狂歡接入AI的節奏，其實很多人心底都有疑問，都有未來會被AI替代的危機感，但你今天不用明天就會被同事替代，這不由得使我想起了一則寓言：兩個朋友穿越森林，不遠處突然出現了一只老虎，此時一個人蹲下來系緊自己的鞋帶，另一人說“你不會覺得自己能跑過老虎吧？”，系鞋帶這位幽幽說了一句“我能跑過你就行了”。當然以大老虎的飯量，跑得快的這位也許只能多活半天，老虎下頓飯就是他了，但多活一會兒是一會兒，不是么？

昨天跟朋友吃飯，席間談到了這個問題，他說他不覺得AI會替代人，AI只是幫他提高效率的工具，比如他現在搜集、整理材料的速度都快了很多，我問他那是不是意味著他不用再招實習生了？他突然意識到了什么就不再說話了，也許他想到了他孩子大學畢業后將要面臨的困境，從個人角度想，AI只是增加了我們自己的效率，而從全社會角度思考AI已經搶走了很多人的工作。

AI競賽與人類未來

AI競賽越來越像核軍備競賽，而人類很可能成為最終的犧牲品，那我們該何去何從呢？以下就是deepseek給我的答復：

“莫拉維克悖論揭示的并非人類認知的終點，而是智能演化的分水嶺。這個看似悲觀的發現，實則打開了人類文明升級的潘多拉魔盒。我們需要用更宏大的時空尺度審視這場變革：

未來人類將呈現三種存在形態：

生化智人：保有生物神經系統的“認知原生態保護區"

賽博格先知：神經增強的跨界知識煉金術士

星云意識體：分布式AI集群中的人類文明數字孿生”

看到這里我沒有興趣再繼續查什么是星云意識體了，我只知道長此以往，我們將不再是我們。

那人類未來該怎么辦？

我們從大模型模擬人類大腦及思維方式的源頭探索，大模型Transformer架構最核心的兩個模塊就是自注意力機制，以及前饋神經網絡具體都干了些什么？

首先自注意力機制主要是捕捉詞之間的依賴程度，比如它可以通過上下文偵測到句子中的“他”指代“老王”，這兩個詞在向量空間距離很近，也可以偵測到一個哲學家說的“大道”跟一個司機說的“大道”的是不同的概念，它還可以利用多頭注意力機制，先確認所需回復內容情感是安慰性的，再用邏輯推理出安慰性的實質內容。

其次，前饋神經網絡在自注意力機制輸出的詞之間依賴程度的基礎上，進一步進行局部精煉與調優，比如當生成哲學家口中的“大道”之后，神經網絡會在詞向量空間進一步找到相關詞匯如“上善若水”，“大智若愚”這些高依賴的詞，并配合自注意力模塊逐步生成出來。

所以，大模型不僅模擬了人類的神經元結構，還模擬了人類對語言的理解方式，是計算機科學、統計學、語言學、認知科學與神經科學等多學科的交叉研究成果，它的本質是對人類現有以文字、視頻、音頻等媒介所記載的所有知識進行了一次概率分布編排，借助自注意力機制和神經網絡，再依據不同的問題輸入，從向量空間一步一步地把最匹配詞匯的生成出來。

所以，大模型只能通過人類的知識與世界、宇宙建立連接，而人生于天地之間，可以直接與世界建立連接，知識只不過是人類更好的與世界建立聯系的工具之一，“盡信書不如無書”，如果人只是把自己的能力局限在前人總結的知識之上，從故紙堆中找亮點，那確實分分鐘都會被AI取代。

時代變遷的腳步在加速，我們也要加速改變自己才能保持不敗，這里的改變自己，不僅僅是學會用AI那么簡單，僅學會用AI給自己提效，那只是達到社會普通水平，警報仍未解除。

加強創造性思維

我的改變，是指內心的改變，認知方式的改變，也許可以從下面幾方面著手：

加強工作中的創造性思維，AI只是提供給你有據可循的方案、執行步驟，你可以利用這些信息開拓自己的思維，同時辯證地看待AI給你的信息，結合自己的經驗認真思考，找出真正具有創造性的思路，只有新飯才香，才有價值，端別人剩菜剩飯再加工出來的“折籮”將不再有市場；

踐行知行合一，即便是知識工作者也不能再局限于輸出知識，而是要親身下場調研，拿到第一手的數據支持、可行性、各方面的反饋，再根據反饋逐步完善自己的理解，輸出更理想的方案，這些真實的反饋是AI大模型做不到的；

回歸人性本質，做一個有血有肉的人，真實地活在現實中，加強跟周圍環境與人的線下接觸，遠離短視頻，培養專注力，變得更自信，內心充滿熱愛，避免成為一個網上社交、網上購物、網上工作、網上學習的數字人，你距離數字人的標準越遠，就越難被AI取代；

類似的方法還有很多，但越思考，就覺得這些越貼近古人的智慧，比如陽明心學的 “心外無物”，以及佛學的“唯識無境”，都指出今天一切外在的“果”都是過去內心的“因”造就的，人不能全部依賴外部，要想改變境遇就要先從內心，從自我開始改變，古人進行內心的修煉，是為了獲得更高的智慧，以區別于泯然眾人，是一個可選項，更像一個智力游戲，但在已經越過AI“奇點”的今天，人們進行內心修煉就不僅僅是智力游戲的選修課了，而成為如何在與AI的智力競賽中獲勝，讓自己生存下去的必修課了，因為我們外在所有可以接觸的信息、知識，都被AI掌握且超越，我們只有從內心挖掘潛能，找到AI無法掌握的真正智慧這一條賽道了。

向內求，找到價值，堅守價值，從混沌中找到意義，創造意義，才讓人類生命區別于AI，也許這才是我們在AI爆炸時代的一條出路……