前 Google 執(zhí)行長 Eric Schmidt 在最新訪談中深度分析了人工智慧的發(fā)展軌跡，從能源需求到中美競(jìng)爭(zhēng)，從工作變革到超級(jí)智慧的到來。他預(yù)測(cè)數(shù)位超級(jí)智慧將在十年內(nèi)實(shí)現(xiàn)，并警告這項(xiàng)技術(shù)將帶來前所未有的機(jī)遇與挑。

AI 被嚴(yán)重低估的影響力

Schmidt 開門見山地指出了當(dāng)前對(duì) AI 認(rèn)知的盲點(diǎn)。「AI 是一個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)器。在網(wǎng)路效應(yīng)業(yè)務(wù)中，當(dāng)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)得更快時(shí)，一切都會(huì)加速。它會(huì)加速到自然極限，而自然極限是電力，而不是晶片，真的是電力。」

他認(rèn)為 AI 在短期內(nèi)可能被過度期待，但中長期的影響力卻被嚴(yán)重低估。這種技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超過多數(shù)人的想像，特別是在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用上。

能源：AI 發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，電力需求的驚人規(guī)模

Schmidt 開門見山地指出了 AI 發(fā)展的根本限制因素。「AI 是一個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)器。在網(wǎng)路效應(yīng)業(yè)務(wù)中，當(dāng)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)得更快時(shí)，一切都會(huì)加速。它會(huì)加速到自然極限。自然極限是電力，真的不是晶片，是電力。」

他揭露了 AI 革命對(duì)電力需求的驚人數(shù)字。「在我最近的證詞中，我談到了美國 AI 革命當(dāng)前的預(yù)期需求是92吉瓦的額外電力。作為參考，一吉瓦相當(dāng)于一個(gè)大型核電廠。而現(xiàn)在基本上沒有新的核電廠正在建設(shè)，過去30年只建了兩座。」

核能建設(shè)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

面對(duì)科技巨頭們紛紛簽署核能合約的現(xiàn)象，Schmidt 展現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)主義的謹(jǐn)慎態(tài)度。「有一個(gè) SMR（小型模組化反應(yīng)爐）的興奮點(diǎn)，功率為300兆瓦，但要到2030年才會(huì)啟動(dòng)。盡管核分裂和核融合都很重要，但它們不會(huì)及時(shí)到達(dá)，無法滿足我們作為一個(gè)全球在處理許多問題和面前許多機(jī)會(huì)時(shí)所需要的。」

數(shù)據(jù)中心的能耗革命

Schmidt 深入分析了數(shù)據(jù)中心驚人的能耗需求。「你坐在那里想，這些數(shù)據(jù)中心怎么能使用這么多電力？特別是當(dāng)你想到我們大腦使用的電力多么少。這些是我們對(duì)大腦如何工作的數(shù)位形式的最佳近似。但當(dāng)它們開始協(xié)同工作時(shí)，它們就成為超級(jí)大腦。」

他進(jìn)一步說明了超級(jí)大腦的概念：「一個(gè)擁有例如1吉瓦數(shù)據(jù)中心的超級(jí)大腦的承諾是如此明顯。人們都瘋了。順便說一下，這些東西的經(jīng)濟(jì)效益尚未得到證實(shí)。要有500億的資本，你需要有多少收入？如果你在三年或四年內(nèi)攤銷，你每年需要有100億或150億美元的資本支出來處理基礎(chǔ)設(shè)施。」

晶片效能與能耗的永恒競(jìng)賽

Schmidt 引用了科技業(yè)的經(jīng)典定律來解釋硬體與軟體需求的關(guān)係。「我們老前輩有一句話：Grove 給予，Gates 拿走。所以 Intel 會(huì)改進(jìn)晶片組，軟體人員會(huì)立即使用所有這些并將其全部吸收。我沒有理由相信 Grove 和 Gates 定律已經(jīng)改變。」

他舉例說明現(xiàn)代晶片的強(qiáng)大能力與巨大需求：「如果你看看 Blackwell 晶片或 AMD 的 AS 350晶片的收益，這些晶片是巨大的超級(jí)電腦，但我們需要根據(jù)人們的說法，數(shù)十萬個(gè)這樣的晶片才能讓一個(gè)數(shù)據(jù)中心工作。這顯示了這種思維演算法的規(guī)模。」

計(jì)算復(fù)雜度的指數(shù)成長

Schmidt 解釋了為什么 AI 需要如此巨大的計(jì)算資源。「我們從語言到語言（這是 ChatGPT 可以理解的）發(fā)展到推理和思考。如果你想看一個(gè) OpenAI 的例子，看看 OpenAI o3，它進(jìn)行前進(jìn)和后退的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和規(guī)劃。現(xiàn)在，進(jìn)行前進(jìn)和后退的成本比僅僅回答你的博士論文或大學(xué)論文的問題要高出許多個(gè)數(shù)量級(jí)，那種規(guī)劃的來回在計(jì)算上非常非常昂貴。」

中國在能源方面的略優(yōu)勢(shì)

Schmidt 特別強(qiáng)調(diào)了中國在能源供應(yīng)方面的優(yōu)勢(shì)地位。「重要的是要注意，中國有大量的電力。所以如果他們獲得晶片，這將是一場(chǎng)激烈的競(jìng)賽。」

他對(duì)比了中美兩國的能源發(fā)展現(xiàn)況：「從我的角度來看，美國的電力生產(chǎn)已經(jīng)停滯了無限長的時(shí)間。事實(shí)上，由于節(jié)能和其他因素，電力需求一度下降，整體能源需求也是如此。但數(shù)據(jù)中心的故事就是能源人員的故事。」

而中國則呈現(xiàn)截然不同的發(fā)展軌跡：「他們一直在以兩到三倍的速度擴(kuò)展。美國已經(jīng)停滯了多長時(shí)間的能源生產(chǎn)？」這種差距可能成為決定 AI 競(jìng)賽勝負(fù)的關(guān)鍵因素。

能源效率創(chuàng)新的競(jìng)賽

面對(duì)巨大的能源需求，Schmidt 也注意到產(chǎn)業(yè)界在提升能源效率方面的努力。「有類似的資本投入。有許多許多新創(chuàng)公司正在研究非傳統(tǒng)的晶片制造方式。驅(qū)動(dòng)當(dāng)今技術(shù)的 transformer 架構(gòu)有新的變體。每周左右我都會(huì)收到一個(gè)新創(chuàng)公司的推銷，他們要建立推理時(shí)間、測(cè)試時(shí)間計(jì)算，這些更簡(jiǎn)單且針對(duì)推理進(jìn)行了最佳化。」

他預(yù)測(cè)硬體和軟體需求將繼續(xù)保持平衡：「看起來硬體將在軟體需求擴(kuò)展的同時(shí)到達(dá)。順便說一下，這一直都是如此。」這種平衡意味著，盡管晶片效能不斷提升，但 AI 應(yīng)用的復(fù)雜度也會(huì)相應(yīng)增加，對(duì)電力的總體需求仍將持續(xù)成長。

超級(jí)智慧的時(shí)程預(yù)測(cè)

「舊金山共識(shí)」與現(xiàn)實(shí)評(píng)估

對(duì)于超級(jí)智慧的時(shí)程，Schmidt 采用了「舊金山共識(shí)」的觀點(diǎn)，但對(duì)時(shí)間表保持謹(jǐn)慎的現(xiàn)實(shí)主義態(tài)度。「我認(rèn)為這就是舊金山共識(shí)。我認(rèn)為日期可能會(huì)延遲1.5到2倍，這已經(jīng)很接近了。一個(gè)合理的預(yù)測(cè)是，我們將在五年內(nèi)在每個(gè)領(lǐng)域都擁有專業(yè)的專家。在我看來，這基本上是確定的。」

他進(jìn)一步闡述了這種判斷的邏輯基礎(chǔ)：「我們即將能夠做兩件令人震驚的事情。首先，我們可以用電腦取代大部分程式設(shè)計(jì)任務(wù)，其次，我們可以用電腦取代大部分?jǐn)?shù)學(xué)任務(wù)。」

數(shù)學(xué)與程式設(shè)計(jì)的突破性進(jìn)展

Schmidt 預(yù)測(cè)這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)⒙氏葘?shí)現(xiàn)重大突破，原因在于它們的特殊性質(zhì)。「如果你想想程式設(shè)計(jì)和數(shù)學(xué)，與人類語言相比，它們的語言集合有限。所以它們?cè)谟?jì)算上更簡(jiǎn)單，而且是無標(biāo)度的。你可以只是做了又做，用更多的電力。你不需要數(shù)據(jù)，不需要真實(shí)世界的輸入，不需要遙測(cè)，不需要感測(cè)器。」

他給出了具體的時(shí)程預(yù)測(cè)：「在我看來，你很可能會(huì)看到基于 AI 的世界級(jí)數(shù)學(xué)家在下一年出現(xiàn)，世界級(jí)程式設(shè)計(jì)師將在未來一到兩年內(nèi)出現(xiàn)。」

指數(shù)級(jí)影響的連鎖反應(yīng)

Schmidt 解釋了這種發(fā)展的指數(shù)性質(zhì)和深遠(yuǎn)影響：「當(dāng)這些東西大規(guī)模部署時(shí)，記住數(shù)學(xué)和程式設(shè)計(jì)是所有事物的基礎(chǔ)，它們是物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、材料科學(xué)的加速劑。」

他以具體例子說明這種潛力：「回到你最初的論點(diǎn)，Peter，想像一下我們能否加速發(fā)現(xiàn)新材料，讓我們能夠應(yīng)對(duì)去碳化世界。想像一下，如果我們能夠加速發(fā)現(xiàn)新材料來應(yīng)對(duì)氣候變化。」

這種發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)令人震撼：「你有這么多的人類，然后你加上一百萬個(gè) AI 科學(xué)家來做某事，你的改進(jìn)速度會(huì)急劇上升。我們應(yīng)該能達(dá)到那個(gè)目標(biāo)。」

AGI 定義的不斷演進(jìn)

Schmidt 提到了 AGI（通用人工智慧）定義標(biāo)準(zhǔn)的變化。「Demis（指 Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis）不斷重新定義 AGI，當(dāng)它能夠像愛因斯坦那樣，用當(dāng)時(shí)可獲得的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)相對(duì)論時(shí)，那就是我們擁有 AGI 的時(shí)候。」

但他指出現(xiàn)實(shí)中的發(fā)展已經(jīng)超越了傳統(tǒng)預(yù)期：「現(xiàn)在很明顯，當(dāng)你與這些多語言模型對(duì)話，聽它向你解釋物理學(xué)時(shí)，它在其專家類別內(nèi)已經(jīng)具有巨大的超級(jí)智慧。」

自我改進(jìn)能力的關(guān)鍵突破

Schmidt 強(qiáng)調(diào)了「腳手架」（scaffolding）能力的重要性。這裡的腳手架是指AI完成復(fù)雜任務(wù)時(shí)需要的引導(dǎo)框架或操作步驟。

簡(jiǎn)單來說，目前的 AI 就像需要食譜才能做菜的廚師，或需要詳細(xì)解題步驟才能解數(shù)學(xué)題的學(xué)生。人類必須提供明確的指導(dǎo)架構(gòu)，AI 才能順著這個(gè)架構(gòu)完成復(fù)雜任務(wù)。

關(guān)鍵的突破即將到來：「AI 自主產(chǎn)生引導(dǎo)框架的能力即將實(shí)現(xiàn)。這不會(huì)讓它完全自我改進(jìn)，不是潘朵拉的盒子，但它將能夠自主規(guī)劃如何創(chuàng)造物理學(xué)的全面突破，或如何創(chuàng)造整部電影，或如何處理需要20小時(shí)連續(xù)推理計(jì)算的復(fù)雜問題。幾乎可以確定這將是2025年的事情。」

這意味著 AI 將從「需要詳細(xì)指導(dǎo)的助手」進(jìn)化成「能自主制定計(jì)劃的伙伴」，這是通往真正自主智慧的關(guān)鍵一步。

遞歸自我改進(jìn)的里程碑

Schmidt 討論了遞歸自我改進(jìn)的概念：「遞歸自我改進(jìn)是電腦持續(xù)學(xué)習(xí)的通用術(shù)語。我們已經(jīng)在某種意義上跨越了這個(gè)門檻，這些系統(tǒng)現(xiàn)在正在運(yùn)行和學(xué)習(xí)事物，它們從自己思考的方式中學(xué)習(xí)，在有限的功能內(nèi)。」

但他指出了更重要的里程碑：「系統(tǒng)何時(shí)有能力產(chǎn)生自己的目標(biāo)和問題？今天還沒有。這是另一個(gè)標(biāo)誌。另一個(gè)標(biāo)誌是系統(tǒng)決定外滲自己，并采取步驟讓自己脫離指令和控制系統(tǒng)。這還沒有發(fā)生。」

數(shù)位超級(jí)智慧的確定到來

當(dāng)被直接問及數(shù)位超級(jí)智慧的時(shí)程時(shí)，Schmidt 給出了明確而自信的答案：「十年內(nèi)。」

他強(qiáng)調(diào)了這個(gè)預(yù)測(cè)的重要性：「我們確實(shí)不知道人工通用智慧會(huì)帶來什么。我們當(dāng)然不知道超級(jí)智慧會(huì)帶來什么，但我們知道它即將到來。」

Schmidt 將此比作歷史上的關(guān)鍵時(shí)刻：「我們可以說現(xiàn)在是1938年，愛因斯坦給總統(tǒng)的信已經(jīng)到了，我們正在進(jìn)行對(duì)話，我們說：『這將如何結(jié)束？』」這種歷史類比暗示了超級(jí)智慧到來的重大意義和緊迫性。

中美 AI 競(jìng)賽的現(xiàn)實(shí)，DeepSeek 的驚人突破

Schmidt 坦誠承認(rèn)在評(píng)估中國 AI 能力上的誤判。「一年前，我說他們落后兩年。我顯然錯(cuò)了。有了足夠的資金和足夠的電力，他們已經(jīng)加入這場(chǎng)競(jìng)賽。」

DeepSeek 的表現(xiàn)特別令人震驚。「一周前，Gemini 2.5 Pro 在智慧排行榜上排名第一，這是我在 Gemini 朋友們的偉大成就。一周后，DeepSeek 出現(xiàn)了，表現(xiàn)比 Gemini 稍好。」而 DeepSeek 是在中國現(xiàn)有硬體上訓(xùn)練的，「包括一些被轉(zhuǎn)移的設(shè)備和一些華為的 Ascend 晶片等」。

蒸餾技術(shù)的爭(zhēng)議與威脅

Schmidt 揭露了中國如何透過「蒸餾」技術(shù)快速追趕的策略。「美國人說 DeepSeek 作弊了，他們透過一種叫做蒸餾的技術(shù)作弊，你拿一個(gè)大型模型，問它一萬個(gè)問題，獲得答案，然后將其用作訓(xùn)練材料。」

這種做法對(duì)美國公司構(gòu)成重大威脅：「美國公司將不得不想辦法確保他們花費(fèi)大量金錢發(fā)的專有資訊不會(huì)洩露到這些源項(xiàng)目中。」這意味著美國在 AI 領(lǐng)域的投資優(yōu)勢(shì)可能被這種技術(shù)竊取方式抵消。

晶片禁令的有限效果

盡管美國實(shí)施了晶片管制，但效果有限。「我們透過晶片管制減緩了他們的進(jìn)度，但他們找到了巧妙的應(yīng)對(duì)方式。還有擴(kuò)散問題，許多他們不應(yīng)該擁有的晶片，他們似乎能夠獲得。更重要的是，正如我提到的，演算法正在改變。」

Schmidt 指出，技術(shù)發(fā)展正在降低對(duì)頂級(jí)晶片的依賴：「不是單獨(dú)擁有這些昂貴的基礎(chǔ)模型，而是采用持續(xù)更新，稱為測(cè)試時(shí)間訓(xùn)練。這種持續(xù)更新似乎能夠用較低功率的晶片完成。」

源與閉源的略博弈

Schmidt 對(duì)源模型的擴(kuò)散表達(dá)深度擔(dān)憂。「源意味著放權(quán)重，這意味著每個(gè)人都可以使用它。對(duì)此的公正解讀是，每個(gè)不在西方的國家最終都會(huì)使用源，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這更便宜，這將源的領(lǐng)導(dǎo)權(quán)從美國轉(zhuǎn)移到中國。如果發(fā)生這種情況，這是一件大事。」

他進(jìn)一步分析了商業(yè)模式的根本差異：「下一個(gè)有趣的問題是，如果你的產(chǎn)品是源的，你如何為你的數(shù)據(jù)中心籌集500億美元？

在美國模式中，這些模型封閉的部分原因是商業(yè)人士和律師正確地說『我必須銷售這個(gè)東西，因?yàn)槲冶仨氈Ц段业馁Y本』。這些不是免費(fèi)商品，美國政府也不會(huì)正確地給這些公司500億美元。」

Agent 革命的具體應(yīng)用

Schmidt 預(yù)測(cè) agent 技術(shù)將帶來革命性變化。「你將會(huì)有一個(gè) agent 革命，agent 將連接起來解決商業(yè)流程、政府流程等等。它們將在擁有大量資金且面臨時(shí)間延遲問題的公司和國家中被最快采用。」

他特別指出采用速度的差異：「它會(huì)在金融服務(wù)、某些生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、新創(chuàng)公司等地方被最快采用。它在政府等地方的采用速度最慢，因?yàn)檎疀]有創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)，基本上是就業(yè)計(jì)劃和收入再分配計(jì)劃。」

企業(yè)軟體的革命性變化

Schmidt 描述了 AI 對(duì)企業(yè)軟體產(chǎn)業(yè)的顛覆性影響。「在企業(yè)中，你可以寫下你想要的任務(wù)，然后使用模型上下文協(xié)議，將你的資料庫連接到那裡，大型語言模型可以為你的企業(yè)產(chǎn)生程式碼。」

這種變化對(duì)傳統(tǒng)軟體公司構(gòu)成威脅：「有10萬家企業(yè)軟體公司、中介軟體公司在過去30年中成長起來，它們現(xiàn)在都面臨困境，因?yàn)槟欠N中間連接不再需要它們的業(yè)務(wù)。」

他進(jìn)一步解釋新架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)：「如果你為 ERP 和 MRP 建立全新的企業(yè)架構(gòu)，你會(huì)強(qiáng)烈傾向于不使用任何 ERP 或 MRP 供應(yīng)商，而是使用源函式庫，基本上使用 BigQuery 或亞馬遜的等效服務(wù) Redshift，基本上建立那種架構(gòu)，它給你無限的靈活性，電腦系統(tǒng)編寫大部分程式碼。」

程式設(shè)計(jì)人員角色的轉(zhuǎn)變

Schmidt 對(duì)程式設(shè)計(jì)工作的未來做出預(yù)測(cè)：「程式設(shè)計(jì)師目前不會(huì)消失。很明顯，初級(jí)程式設(shè)計(jì)師會(huì)消失，那種刻板印象中的技術(shù)工人，因?yàn)檫@些系統(tǒng)還不夠好，無法自動(dòng)編寫所有程式碼。它們需要非常資深的電腦科學(xué)家、電腦工程師來監(jiān)督，但最終也會(huì)消失。」

工作市場(chǎng)的變革，自動(dòng)化的歷史規(guī)律

Schmidt 對(duì)工作被 AI 取代的擔(dān)憂提出了歷史性的觀點(diǎn)。「如果你看自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)成長的歷史，自動(dòng)化從最低地位和最危險(xiǎn)的工作始，然后向上發(fā)展。」

他指出，這種變化通常會(huì)帶來正面影響：「與焊接工一起工作，現(xiàn)在操作手臂的人工資更高，公司利潤也更高，因?yàn)樗a(chǎn)更多的小工具。所以公司賺更多錢，人也賺更多錢。」

AI 的風(fēng)險(xiǎn)與應(yīng)對(duì)，生物和網(wǎng)路攻擊的威脅

Schmidt 嚴(yán)肅地討論了 AI 可能帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)。「生物攻擊的能力，顯然還有網(wǎng)路攻擊。想像一下我們?nèi)祟悷o法想像的網(wǎng)路攻擊，這意味著沒有防禦措施，因?yàn)闆]有人想過這個(gè)問題。」

他特別提到生物武器的風(fēng)險(xiǎn)：「生物攻擊，你拿一個(gè)病毒，我顯然不會(huì)詳細(xì)說明。你拿一個(gè)壞病毒，通過改變其結(jié)構(gòu)中的某些變化使其變得無法檢測(cè)，我再次不會(huì)詳細(xì)說明。」

相互保證毀滅的概念

對(duì)于如何管理這些風(fēng)險(xiǎn)，Schmidt 提出了「相互 AI 故障」的概念，類似于核武時(shí)代的相互保證毀滅。「如果你能夠工程化，讓你有能力對(duì)我做同樣的事情。這導(dǎo)致我們雙方都小心不要觸發(fā)對(duì)方。這就是相互保證毀滅。這是我們現(xiàn)在最好的方案。」

人類目的的維護(hù)，防止人類邊緣化

面對(duì) AI 可能帶來的人類目的感消失的擔(dān)憂，Schmidt 強(qiáng)調(diào)保護(hù)人類能動(dòng)性的重要性。「我們認(rèn)為保護(hù)人類能動(dòng)性非常重要。人類能動(dòng)性意味著在遵守法律的前提下，有能力起床做你想做的事情。」

他駁斥了人類將失去目的的悲觀預(yù)測(cè)：「這種我們都會(huì)坐著寫詩的想法不會(huì)發(fā)生。在未來，仍會(huì)有律師。他們將使用工具進(jìn)行更復(fù)雜的訴訟。會(huì)有惡人使用這些工具制造更邪惡的問題。會(huì)有好人試圖阻止惡人。工具會(huì)改變，但人性的結(jié)構(gòu)、我們合作的方式不會(huì)改變。」

準(zhǔn)備迎接超級(jí)智慧時(shí)代，個(gè)人層面的變革與機(jī)遇

Schmidt 對(duì)于如何準(zhǔn)備迎接數(shù)位超級(jí)智慧時(shí)代給出了具體而鼓舞人心的建議。「當(dāng)數(shù)位超級(jí)智慧最終到來并且普遍可用且普遍安全時(shí)，你將擁有自己的博學(xué)家。所以你將在口袋裡擁有愛因斯坦和達(dá)文西的總和。」

這種個(gè)人智慧助理的概念遠(yuǎn)超過目前的AI助手。

他解釋了偉大發(fā)現(xiàn)的模式：「看起來最偉大的科學(xué)家和我們歷史上的人物有以下特性。他們是某個(gè)領(lǐng)域的專家，然后他們看了看不同的問題，他們?cè)谝粋€(gè)思維領(lǐng)域看到了一個(gè)模式，可以應(yīng)用到完全不相關(guān)的領(lǐng)域，他們能夠做到這一點(diǎn)并取得巨大突破。」

思考如何善用這份禮物

Schmidt 建議人們始思考如何善用這種前所未有的能力：「我認(rèn)為思考你如何使用這份禮物是有趣的。當(dāng)然，邪惡的人會(huì)變得更邪惡，但絕大多數(shù)人是好的。他們是善意的。」

他特別強(qiáng)調(diào)了這種技術(shù)對(duì)解決全球貧困問題的潛力：「回到你的豐富論證，有研究生產(chǎn)力提升的人相信，你可以看到每年30% 的經(jīng)濟(jì)成長率。

那是一個(gè)非常富裕的世界。那是一個(gè)疾病少得多、選擇多得多、樂趣多得多的世界。只是將所有這些窮人從他們面臨的日常掙扎中解放出來，這是一個(gè)偉大的人類目標(biāo)。」

經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的深度分析

Schmidt 對(duì)經(jīng)濟(jì)前景保持謹(jǐn)慎的樂觀態(tài)度，他的分析建基于對(duì)服務(wù)經(jīng)濟(jì)本質(zhì)的理解。

「GDP 是否在那個(gè)世界中仍有意義？如果你包括服務(wù)，它是有的。制造業(yè)的一個(gè)問題是，每個(gè)人都專注于貿(mào)易逆差，但他們不理解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的絕大部分是服務(wù)經(jīng)濟(jì)，而不是制造經(jīng)濟(jì)。」

他用歷史數(shù)據(jù)支持這個(gè)觀點(diǎn)：「如果你看農(nóng)業(yè)的比例，在一百年內(nèi)從大約98% 降到大約2% 到3%。如果你看制造業(yè)，30、40、50年代的全盛期，這些比例現(xiàn)在降到了遠(yuǎn)低于10%。這不是因?yàn)槲覀儾粬|西，而是因?yàn)闁|西被自動(dòng)化了。你需要更少的人。有很多人在其他工作中工作。」

新工作機(jī)會(huì)的創(chuàng)造

Schmidt 駁斥了AI會(huì)大規(guī)模取代工作的悲觀論調(diào)，他用Amazon的例子說明新技術(shù)如何創(chuàng)造就業(yè)：「所有在Amazon配送中心和Amazon卡車上工作的人，這些工作在Amazon創(chuàng)建之前并不存在。美國現(xiàn)在工作短缺的第一名是卡車司機(jī)。為什么？卡車駕駛是一個(gè)孤獨(dú)、艱難、低薪、低地位的工作。他們不想要它。他們想要一個(gè)薪水更高的工作。」

人類目的的永恒性

面對(duì)人類可能失去目的感的擔(dān)憂，Schmidt 提出了深刻的反思：「我擔(dān)心的情況是，如果你想做某事，請(qǐng)你的機(jī)器人或你的AI為你做會(huì)更容易。但總會(huì)有新的挑。

當(dāng)我還是個(gè)孩子的時(shí)候，我會(huì)修理我父親的車。我不再這樣做了。當(dāng)我還是個(gè)孩子的時(shí)候，我會(huì)修剪草坪。我不再這樣做了。有很多我們過去做的事情的例子，我們不再需要做了。但會(huì)有很多事情。」

他強(qiáng)調(diào)人類本質(zhì)需求的不變性：「記住，我描述的世界的復(fù)雜性不是一個(gè)簡(jiǎn)單的世界。僅僅管理你周圍的世界就會(huì)是一項(xiàng)全職的、有目的的工作。部分是因?yàn)闀?huì)有很多人為了錯(cuò)誤資訊和你的注意力而斗，有很多競(jìng)爭(zhēng)等等。」

哲學(xué)思考的重要性

Schmidt 特別強(qiáng)調(diào)了深度思考在AI時(shí)代的價(jià)值：「如果你在未來的人生目的是弄清楚發(fā)生了什么并取得成功，僅僅弄清楚這一點(diǎn)就足夠了。因?yàn)橐坏┠闩宄耍蜑槟闾幚砹恕＿@很美，對(duì)吧？這提供了目的。」

他認(rèn)為，即使機(jī)器人承擔(dān)了大量體力勞動(dòng)，人類仍有不可替代的價(jià)值：「很明顯，機(jī)器人將接管大量的機(jī)械或手工工作。對(duì)于喜歡修車的人，我不再這樣做了。我想念它，但我用我的時(shí)間做其他事情。」

結(jié)語：歷史的轉(zhuǎn)折點(diǎn)

Eric Schmidt 的訪談描繪了一個(gè)既充滿機(jī)遇又充滿挑的未來。數(shù)位超級(jí)智慧的到來不是是否的問題，而是何時(shí)的問題。他的預(yù)測(cè)提醒我們，現(xiàn)在就應(yīng)該始思考和準(zhǔn)備如何在這個(gè)即將到來的時(shí)代中保持人類的價(jià)值和目的。

正如他用歷史類比所強(qiáng)調(diào)的：「我們可以說現(xiàn)在是1938年，愛因斯坦給總統(tǒng)的信已經(jīng)到了，我們正在進(jìn)行對(duì)話，我們說：『這將如何結(jié)束？』」我們正站在歷史的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，未來十年的選擇將決定人類文明的走向。

Schmidt 的最終呼吁簡(jiǎn)單而深刻：「我們應(yīng)該專注于那個(gè)目標(biāo)。將所有這些窮人從他們面臨的日常掙扎中解放出來。這是一個(gè)偉大的人類目標(biāo)。專注于此。這應(yīng)該是我們的目標(biāo)。」