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美國作家凱文·凱利(Kevin Kelly)曾是知名科技雜志《連線》(

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The Great Progression: 2025 to 2050

我們不妨先從下面幾段精彩獨到的見解開始，跟隨他的思路，跟隨AI前沿，“神游”從2025年到2050年的這段AI驅動下的變革旅程。

KK觀點

關于人工智能，我想先強調復數形式的它，也就是AIs而非AI。很快我們就要面對各式各樣的專用AI了，它們各司其職，并且需要差異化的管理模式和資金機制。

就好比我們談論工業時代時，總要著眼于具體機器。萬能通用的機器并不存在。從汽車到流水線再到家電，機器們各有所用。工業化的概念雖然廣闊，但談起它來時，肯定會就具體機器的具體功能和影響展開討論。

從這一層面看，人工智能與機器無二。我們可以聊所謂的‘AI化’(AI-ization)或‘智能化’(cognification)，但需了解，它絕不是統一、均質、單調的。

2050年以前，有望可能實現哪些美好愿景？

《全球概覽》的聯合創始人斯圖爾特·布蘭德（Stewart Brand）曾在一家名為“全球商業網絡”的咨詢公司任職——這家企業擁有全球頂尖的情景規劃(scenario planning)能力。斯圖爾特組建了一個“非凡人物”網絡，他們參與各類情景規劃項目，包括像DARPA這樣需要向前展望幾十年的政府機構。KK正是非凡人物網絡的一份子。

經典的情景規劃項目都始于一個前提：未來充滿高度不確定性，因此需要考慮至少四種可能的情景。然后，你需要制定能匹配各種情景的穩健策略。

KK認為，AI實際上會在未來幾年加劇不確定性(這也是他在本文開頭視頻中的核心觀點)。他最近花時間研究了兩大關鍵不確定性的影響：

1. 人工智能會集中于少數巨頭之手，還是極度去中心化，分散為大量小型的AIs，由不同主體掌控？

2. 人工智能主要用于增強人類工作能力，還是獨立運作，甚至取代人類？

僅這兩大不確定性的相互作用，就可以激發截然不同的未來。顯然，KK希望看到AI去中心化并被用于增強人類能力的積極情景。他也決定聚焦這一情景的推演：

KK觀點

我認為去中心化的世界對機器人非常有利。在這樣的世界里，機器人大量涌現，因為它們具備足夠的適應性和智能，可以獨立工作，而不必依附大公司。

另一個特點是，你可以擁有小數據的AI，不需要70億參數的AI。大公司的數據壟斷優勢會被削弱，會有更多初創企業涌入賽道，會有更多普通人開發出有一技之長的小型AI。

從文化角度看，這也很棒，它更像互聯網文化——無需許可，適合獨立創業者。

KK還拋出“激進觀點”：

KK觀點

我認為我們很快就會給機器人編程，讓它們具備情感。對某些人來說，這甚至比機器人的智能更可怕——機器人表現得高度情緒化，而人類會對它們產生依戀。

但有情感的機器人在某些情況下非常有益。情感是人類最自然的交互方式之一，如果我們希望機器人與人類協作，賦予它們情感是一種聰明而高效的方式。

此外，還有疼痛。機器人和機器將會感知到疼痛，因為我們會通過編程賦予其痛感。疼痛非常實用，如果你的機器人有某處受損，疼痛信號可阻止它進一步傷害自己。這也是使人類演化出痛覺的驅動力。

未來25年間，會有多少技術驅動的變革？

KK坦言自己并不認同所謂的“奇點”理論，即AI將在不久后(可能是2030年代)超越人類的智能，并能自己編程自己，實現指數級的演進。而未來學家雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)等奇點論支持者認為，超越那個臨界后，AI變革的速度與可能性將躍出人類的理解與控制范疇。

而KK的觀點幾乎相反，他認為AI全面賦能世界的進程將遠比技術樂觀主義者預測的更漫長：

KK觀點

我認為AI的創新前沿將飛速進展，但其應用與滲透速度會落后很多。

社會消化這些變革所需的時間可能超出人們預期，部分原因是未來充滿不確定性，也因為AI的影響力太大——我們必須對現有生活進行重組，才能最大化AI之于人類生活的效用。距離它永久性地融入人類文明，仍有相當長的路要走。

我想說的是，尖端的模型和實質性創新可以水到渠成，但圍繞AI創新的具體落地工作，以及AI真正滲入我們生活的過程，是道阻且長的，我們需要對工作流程、協作方式等方方面面做出大量重構。

KK以無人駕駛汽車為例闡述其觀點。美國自動駕駛技術公司Waymo的無人出租車已在舊金山和鳳凰城實現全天候運營，并正向洛杉磯和奧斯汀擴張版圖，可即便已小有成果，要讓主流交通方式完成自動化轉型也絕非易事——像交通信號燈和停車場這些傳統基礎設施必須徹底改造才行，能做到嗎？未來25年內能不能嘗試做到？

以美國為例，他推測，25年后，美國州際公路系統的長途運輸將實現自動化，但城市里那5%的最復雜駕駛場景仍離不開人類司機。不過未來可能不再是一輛車配一名駕駛員，而是一個司機帶領一支自動駕駛車隊。

KK還認為，任何傳統體系在向AI時代轉型時都會遭遇困難。大型跨國企業或許有充足資源來推進AI轉型，但這不足以克服內部阻力：

KK觀點

老牌的大公司將很難適應AI新趨勢，變革更有可能來自圍繞著AI組建架構的新興企業——因為改造臃腫的舊體系難度太高，慣性阻力太大。

至少需要十年甚至一代人的努力，才能讓這批AI優先的新公司建立起全新架構并形成規模。

這些AI優先的初創企業可能成長為新一代科技巨頭，將像谷歌和亞馬遜這樣的現任大佬甩在身后，就像它倆當年取代舊王IBM那樣。而在此更替過程中，會有全新的職業涌現：

KK觀點

我堅信AI能數以百萬計地創造目前不存在的新崗位。雖然想象力有限的我無法具體列舉，但未來必定出現運用各種AIs、憑借機器智能開展新工作的職業。

人工智能還可催生哪些新的工作？我非常清楚，使用AI是一項技能，而且毫無疑問，與AI精準溝通的人，以及真正精通AI的人，其工作內容會與今天的程序員相當。

目前所有我認識的AI使用者都認為人機合作的效果最棒。AI圖像生成器極具創造力，也極為注重細節，但它們無法真正理解人類的訴求——而這正是需要人類參與的環節。

KK對傳統教育體系的分析也得出了類似結論，即傳統體系難以適應AI變革。而廣義上的教育，或者說廣義上的學習，很可能成為今后25年內最先被AI改造的領域之一：

KK觀點

我認為如今學生從互聯網平臺上學到的東西已多過學校。不難想見，有AI相助的視頻平臺會誕生更強大的學習工具，正式教育體系以外的學習將占據越來越大比重。

傳統教育機構能快速適應AI嗎？它們向來不善與時俱進。但我想說，它們怎么變已不重要，因為學習終會落在校園外。

所有人工智能都學識淵博、通曉萬物，因此運用AI搞事業的人類可能無需再學像過去那么多的知識，但創新仍需一定知識基礎。這個最低標準是多少？25年后應該會有答案吧。

除AI外，還應關注哪些技術？

在未來25年間可能改變世界的技術中，還有哪些值得關注？量子計算？核聚變能源？AI還能啟發哪些奇跡？

KK觀點

今天尚未得到實驗室驗證的成果，正常來說難以在25年內發展至普及的階段。而我的推測是，AI或許能稍稍加速該過程，但影響有限。

KK對生物工程充滿信心，相信我們已掌握的生物學知識能在未來25年迸發超乎想象的能量。

KK觀點

關于泛病毒疫苗的研發，也就是能應付所有病毒(如感冒)的疫苗，雖然聽起來有些科幻，但專家們相信這樣的萬能疫苗完全可以在25年內走進現實。

看看mRNA疫苗多么強大，多么具有革命性。我們可以開始研制針對各種疾病的疫苗了，包括癌癥疫苗。

KK也將清潔能源革命也視為必然，因為我們將需要巨量電力來驅動即將出現的人工智能和電動交通工具。除了新一代的小型核反應堆，可再生能源技術將真正實現規模化應用：

KK觀點

關鍵轉折在于太陽能會變得相當廉價，你可以把它裝到圍欄上，垂直放置墻面上，擺在任何平面。能源本地化生產與管理將深刻改變世界，對發展中國家尤其如此——他們將獲得更穩定、持續且廉價的能源。

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