最近被两篇文章“夹击”得有点懵。
一篇是 Citrini Research 的《The 2028 Global Intelligence Crisis》。作者以未来回望的视角，撰写了一份金融史备忘录：故事设定在AI大获成功的2028年，白领工作被大规模替代，房贷和税基随之崩塌，整个建立在“人类智力最稀缺”这一前提上的现代经济体系，正悄然被机器智力反噬。
另一篇是 ChenNative 上的《I, MiroThinker, Do Not See an Inevitable AI Doom — I See a Human Choice》。这篇文章则站在另一个极端，反复强调一个观点：AI末日并非命中注定，而是人类一连串主动或被动选择所共同导致的结果。
这两篇文章我几乎是在同一个晚上读完的。关掉网页后，一种强烈的割裂感油然而生：一边是系统层面、结构性的巨大惯性在推着一切向前；另一边，则在个体与组织层面，透露出一种“你其实可以做出改变”的倔强。
作为一个在人工智能产品公司里摸爬滚打的人，这种撕裂感其实日常就在，只是这次被两篇文章放大到了眼前。
Citrini 那篇文章在做一件相当残酷的事：它把我们今天视为理所当然的一切——白领的薪水、房贷的安全、保险公司的长期偿付能力、政府的财政收入基础——全部归为一个隐含公式的一部分：“人类脑力是最稀缺、最值钱的生产要素。”然后，它抛出了一个根本性问题：如果这个前提不成立了呢？
接下来，一长串多米诺骨牌开始依次倒下：AI代理替代白领工作，企业利润暴涨，但消费端购买力却逐渐枯竭，出现“幽灵GDP”；私募基金用高杠杆押注的软件公司开始违约，保险资金链被撕开缺口，政府则发现其税基原来牢牢系在“工资”这根线上，而算力正在一点点割断这根线。
读到这一段时，我脑海里特别有画面感。那并非“AI觉醒毁灭人类”的科幻剧情，而是“如果我们按照现有制度逻辑，不做任何改变地将AI能力一路叠加进去”，整个系统会自然演化出的结果。你甚至可以说，这不是AI的恶意，而是旧制度的惰性，在一个全新生产要素面前的自我报复。
而在另一个浏览器标签页里，ChenNative 那篇文章却在说，人不该这么轻易地把自己从“决策者”的位置上退下来，变成一个“受害者”。它强调的是另一种很朴素的东西：如果我们承认AI是一种极其强大的“智力基础设施”，那么我们就有责任在公司治理、教育使命和风险控制上，去设计和构建一套更配得上它的新规则。
读完那篇，我脑子里一直闪现一个画面：一家致力于研发AGI（通用人工智能）的公司，到底更像什么？是更像一家融合了高频对冲基金与广告平台逻辑的混合体，还是更像一所分布式大学加上一项公共基础设施？
答案的不同，将直接导致你今天做出的每一个小决策都截然不同。你如何赚钱，你招募什么样的人才，你默认用户是“可以被优化的流量”，还是“值得被提升的认知个体”——这些看似微小的选择，最终会沉淀成完全不同的技术路径和商业伦理。
说白了，Citrini 把我拉回了“系统的冷酷现实”，而 ChenNative 又把我推回了“个体的能动性”。一个在警告：如果什么都不改变，你们会被自己设计的制度惯性搞垮；另一个在鼓励：你们不是不能改变，只是每一次修正都伴随着阵痛，需要真金白银地付出成本。
而我恰好就待在这个中间地带：既非能够撬动制度的政策制定者，也非只需写写评论的旁观者，而是一个每天需要上线新功能、计算转化率、推动业务增长的AI产品从业者。
所以，那一刻我问了自己一个非常现实、甚至有些不体面的问题：在这个“智力正逐渐变成过剩生产要素”的时代，我到底在创什么业？
是在创业一个“更高效的脑力外包机器”，帮助企业压榨掉最后一点人类智力溢价？还是在创业一个“帮人升级操作系统”的工具，让更多人有机会长出那些“不可计算”的能力——比如判断力、创造力、深层连接、审美能力，以及承担责任？
两者都可能赚钱，甚至前者在短期内更容易赚钱。但真正的区别大概在于：几十年后，当 Citrini 描述的那种“回顾2028年”的剧情真的在我所处的现实中上演时，我敢不敢承认，自己当年确实尝试过把一些变量，往另一个可能更好的方向，轻轻地推了一点点。
AI行业有一个特别容易让人上瘾的幻觉，那就是“加速”本身被浪漫化了。所有人都在问：我们能不能跑得更快？模型参数能不能更大？API调用成本能不能再砍一半？却很少有人停下来认真问一句：我们到底在加速什么？这些被加速生产出来的东西，真的是我们内心深处想要更多的吗？
Citrini 帮我们看到的是：如果你什么都不问，只是把“效率”这个旋钮拼命往一个方向拧到底，那么金融、就业和税收制度这些“后台系统模块”会自动给你一个反馈答案，而那往往不是你愿意面对的结果。
ChenNative 则在提醒：你其实可以先停下来问一问，再尝试设计一套不同的“控制面板”，只是这往往意味着，你不太可能成为那条跑得最快的赛道上的领跑者。
我越来越觉得，在这个时代投身于AI领域的创业，最根本的分野，并不在于你使用的是哪家巨头的大模型、参数规模有多大，而在于你敢不敢在一开始就承认：AI的发展不是一场“谁跑得快谁赢”的单纯竞速赛，而是一场“谁愿意承担起更大设计责任”的漫长耐力赛。
这不是道德绑架，也不是心灵鸡汤，而是一个非常现实的风险控制问题。如果你只是盲目地跟着技术惯性一路向前狂奔，你的商业模式很可能会天然地滑向 Citrini 所描述的那一侧：致力于替代白领、压缩脑力溢价、消除一切中介摩擦，最终却在房贷、保险和税制这些你根本没有参与设计的、复杂的社会经济模块里，引爆一场系统性的价值重估危机。
但如果你哪怕早一点点承认：好吧，我们不只是想做一台更强大的计算机器，我们也希望成为一块能够促进系统更健康运转的“制度拼图”。那么，你可能会多问自己几个问题：
这套产品有没有可能，让更多的普通人更快地升级自己的认知结构，而不是仅仅在现有结构的边缘被“优化”掉？
我们能不能在设计收费模式和内容分发机制时，为社会保留一点宝贵的公共讨论与学习空间，而不是把一切都榨干、私有化？
我们愿不愿意把“教育”和“人的能力建设”真正写进公司的核心使命里，而不仅仅是写进对外宣传的公关稿件？
这听起来或许有些理想主义，但说到底，这只是承认了一件简单的事：AI带来的不是一条唯一的、注定的道路，而是一系列需要我们主动选择的岔路口。 而每一个真正坐在“创办公司、打磨产品”这个位置上的人，每天都在用自己的决定，为这个全局的未来投下微小但真实的一票。
当“智力”本身不再稀缺时，人类真正变得稀缺的，可能反而是那些看起来一点也不酷、甚至有些“传统”的品质：比如耐心，愿意与复杂的社会经济系统长期周旋、拉扯；比如诚实，敢于承认自己也会被短期利益和激励机制所诱惑；比如责任感，愿意为一个暂时看不到尽头、但影响深远的长期后果去思考、规划和付出代价。
有时候，我会用一个略带“中二”气息但对我个人很有效的比喻来提醒自己：AI是一台空前巨大的放大器，它放大的从来不是技术本身，而是人类本来就拥有的那些美好与缺陷。 如果这台放大器注定要出现在历史舞台上，那么我们这些最早站在它旁边、有机会拧动旋钮的人，至少应该想清楚一点：我们更希望哪一类东西，被它成倍地放大？
或许很多年之后，当下一代人回望2020年代，他们会像 Citrini 那篇“2028年备忘录”一样，试图总结这一段交织着金融、技术和制度变迁的历史。那时候，他们可能会在史书上写下这样一句话：
人类从来不是输给了自己亲手创造出来的机器，而是输给了自己对“我们其实一直拥有选择”这一事实的集体性迟钝。
如果未来真有那么一页历史被书写出来，我希望自己至少不是那个完全没有意识到自己正在做出选择的人。哪怕只是在一个小小的AI产品团队里，每天多问一次：我们今天写的这行代码，制定的这个策略，上线的这个新功能，是在把人推向更易被替代的境地，还是在为人类保留并拓展一点点那“不可计算”的、独属于人的精神空间？
如果能始终带着这样的意识去行动，或许就已经是，在这场“其走向终将由人类选择决定”的AI时代浪潮中，所能做出的最朴素，却也最坚实的一点点贡献了。
欢迎你在云栈社区分享你对这个问题的思考。
发表于 18 小时前
|
查看: 2|
回复: 0
