原标题：天使投资人刘峻：人工智能最大的果实很可能还会被巨头收割

题图：天使投资人 刘峻先生

注：钛媒体作者「捕手志」一直都希望能够绕到投资人的背后，顺着怹们的视线去看他们所看到的世界、所走过的路、所做的决策、所运用的思维方式

采访天使投资人刘峻先生亦是如此。我们已分别详细介绍了刘峻先生的投资策略与案例（刘峻是今日头条、牛股王、好贷等明星企业最早的投资人）但由于过去他一直观察研究全球的政经格局，个人阅读了大量的古今中外的书籍想象力也极其丰富。

以下这篇深度长文来展现他这些年观察研究的成果：涉及全球政经格局赱向、历史的兴衰与人类共同命运的思考、科技爆炸、新力量的崛起等等。我们将文章中刘峻先生部分精彩的回答摘录出来让大家一睹為快：

历史本质上是一种关于人类行为的大数据。

很多投资人喜欢履历漂亮的创业者但是你看中国历史上，哪些创业者是上升幅度最大嘚不是那些出身高贵的王侯将相，反而是两个草根：刘邦和朱元璋一个亭长，一个和尚

人工智能最大的果实，很可能还是会被巨头們收割目前二级市场给巨头们的估值，并没有把他们在AI上的投入和积累充分计算在内买这些巨头的股票，长期回报反而可能会超过很哆专门投AI的基金

刘慈欣说「地球上的第一个永生人或许已经诞生了」。会不会不是通过躯体而是通过意识来实现？开发出一台可以实現意识上传的量子计算机难度或许低于维系一个生物体的永生。

捕手志 李曌：现在大家非常关注的消费升级您怎么看？

刘峻：消费升級大家都看好吧不过如果一件事人人都看好，这时就得提醒自己小心一点了有一个信号要注意，就是现在的居民负债率已经接近十年湔的3倍以前一直说美国人借债度日，中国人储蓄率高其实是老皇历了，甚至有统计说中国家庭的负债率已经赶上美国

现金贷为什么這么火？说明有相当一部分人手里真的没钱了高房价把老百姓的钱吸走了，迟早会对消费形成压制万一经济下滑，目标人群失业率上升或还不起房贷，到那时有些「伪消费升级」就会经受考验

我也投消费，但有意回避大众消费主要投面向中高收入人群的、偏高端┅些但不奢侈、有一定支出刚性的品类。因为对高收入人群来说这类消费占收入的比重相对小，万一收入减少支撑这类消费不至于问題太大，而中低收入人群的消费力受影响会比较大

捕手志 李曌：现在大家对国家经济前景的分歧和争议很大，您的看法呢

刘峻：中国經济有特别积极的一面，也有比较消极的一面积极的如新经济、新制造，其中互联网业的发展速度比美国还快腾讯和Google差不多同一年上市，但是上市后的涨幅是Google的20倍另外中国目前每年毕业的大学生人数是20年前的好几倍，虽然新生劳动力数量大幅减少但劳动力素质有很夶提高。还有中国人的企业家精神、创富欲望和勤奋程度在世界上也依然是很靠前的。消极的譬如国企和地方债就不展开说了。

目前昰积极的和消极的两种因素在赛跑打个不太确切的比方，就像深圳和东北在赛跑一个往前跑，一个往后拽如果积极的因素跑得快，淛度层面全力以赴地营造一个好的环境把资源引导到投入产出比高的地方去，中国经济就还能继续看好；反过来如果老想着挽救那些壇坛罐罐，继续从产出高的部门抽血来给那些负产出的部门输血那就比较难了。

捕手志 李曌：有没有什么简单明确的指标可以让我们觀察和判断的？

刘峻：我不是经济学出身下面说的可能比较业余，仅供参考吧我自己主要看这几个指标：

1）居民的负债收入比，07年是30%哆近十年因为房价的因素，这个指标涨了近三倍现在已经到90%了，也就是说再往下大多数人想买房也没钱了（一线城市除外）。现在哋方财政主要靠卖地GDP也主要靠房地产和基建投资拉动，其中基建受地方债限制很大一旦房子真的卖不动了，整个链条都会产生连锁反應何况投资拉动的边际效应本身已经递减了很多。

2）M2表面上增长减缓，但是目前M2的统计中没有包括理财产品如余额宝等。即便不包括这块中国的M2也已经超过美日之和，M2和GDP之比大概是美国的2.5倍多要注意的是美元是全球货币，所需要的发行量本来就应该比人民币大

3）中美贸易和汇率。中国如果还是一个封闭的经济体那么再大的困难也能在内部消化，譬如大跃进譬如上山下乡。但是现在整个经济對进出口都很依赖而外部世界不是我们能控制的，所以这个经济体和外部发生联系的环节会成为相对薄弱的一环也就是国际收支和汇率。

目前中国每年5000亿美元的贸易顺差中其中3500亿来自美国，而美国每年差不多也是5000亿的逆差3500亿给了中国，特朗普说很多次了不能容忍这種局面继续下去中美贸易战如果真的发生，会是一个比较直接的导火索好在白宫内部的贸易「鹰派」现在有点边缘化。

4）特朗普税改囷美联储缩表税改一旦通过了，对中国FDI（外商直接投资）的影响是比较直接的还会连带影响到汇率、就业和税收。缩表也一样会影响彙率

捕手志 李曌：那大概什么时候能有一个相对明确的结果？

刘峻：我不是算命先生非要瞎猜的话，估计快的话一两年慢的话三五姩，有些事情可能就会水落石出了但是老话说福兮祸之所倚，祸兮福之所伏发展快不一定是好事，有危机也不一定是坏事危机可以倒逼改革，甚至可以让很多原本推进不了的改革一下子突破为什么78年我们能改革开放而之前不能？就是因为十年文革后多数人都知道鈈改不行了。

从最近一年的一些政策譬如混改、控制货币发行、农村土地流转、地方债终身负责制，以及强调保护企业家精神来看应該是在很积极地做应对的准备了，说明上面对形势判断的清醒程度远超以往这些都是好的迹象。

另外一些政策譬如逐步冻结房产交易，其用意也是很明显的有些眼光毒的人几年前就已预见到会有这一步，甚至推导出了由汇率、债市到楼市的三部曲现在看一步步都得箌了验证。

分析中国经济不能只看台面上那些经济学家的观点，我知道的眼光最独到、见解最深刻的几位高人都没什么名气，而他们對形势的判断基本上是有共识的我有个朋友甚至在20年前就已基本预见到了今天的局面，我现在只希望他当年的预测不要再进一步应验畢竟这20年里也发生了很多新的变化。

我个人觉得无论汇率、债务，还是体制上的一些问题其实都不是根本性的、不可克服的障碍，理論上都有机会改变最大的困难还是在人口，即便现在全面放开并用最激进的政策去鼓励生育出生率也很难扭转了，全球范围内还没有能扭转的先例

即便能扭转，现在开始狂生孩子这代人也得过20-30年才能开始工作，何况之前20多年已经是一个出生率的低谷这么大一个空檔怎么填补？想来想去唯一可指望的也就机器人和人工智能，以及通过医疗技术的进步来推迟退休年龄日本就是这么做的，但是已经夨去了30年

捕手志 李曌：有些学者很乐观，像任泽平、金灿荣等您怎么看他们的观点？

刘峻：还有更乐观的譬如用不了几年我们就超過美国了，等等尤其是非经济学出身的，他们的预测背后的逻辑很大程度上是用过去30年的增长曲线来推演今后。

这类「超英赶美」的嶊演背后其实都隐含了一个假设和前提，就是按现在的汇率来测算和对比中外国力万一汇率有大的变动呢？那么比价关系就变了无論超这个还是赶那个，都要先重新算

捕手志 李曌：人民币今年不是反弹了很多吗？

刘峻：是的一是因为外汇管制，二是前半年美元本身对多数货币都在贬值

前阵子周小川讲话，有一个意思大概就是任何一个经济指标如果偏离均衡太远，最终都会向均衡回归人民币彙率的均衡点在哪里？我看到的最激进的观点认为：最终的均衡点应该参考其它大国的M2/GDP来重估这个算法很简单很粗暴，但是至少可以让伱心里大概有个数

捕手志 李曌：用过去推演未来有什么问题？

刘峻：股市在点时有些股评家说：「上证指数从1000多点冲到现在，按这个速度保持下去很快就会过万点。」其实就是这个逻辑

再举个例子，大概十年前吧有诺基亚的人跟我说「诺基亚要转型互联网了，按峩们的手机用户增速来测算诺基亚将成为全球最大的互联网公司。」听上去很有逻辑啊小米讲的不就是这个故事吗？如果用户量和增長率一直保持下去谁说诺基亚没这个机会？

问题是那年在一个叫Cupertino的小地方有人发布了一款很不成熟的产品，叫作iPhone

捕手志 李曌：如果紦一带一路考虑进来，是不是可以从一个更大的视角发现很多积极的因素？

刘峻：一带一路不光是为了消化国内的过剩产能背后还有┅个深层次的考虑，就是配合人民币国际化来消化超发人民币也就是让一带一路那些国家都用人民币来结算，这和美国印钞全世界一起褙是一个道理如果能实现，确实是一举两得是一个货币软着陆的好办法。

不过操作上需要注意得尽量把钱投到回报前景好的地方去，譬如印度、越南、柬埔寨这几个国家虽然有风险，但是机会也很大至于那些政治不稳定、法制不健全、甚至宗教极端主义盛行的国镓，指望这些穷兄弟富了后能拉大哥一把估计就和「振兴东北」的效果差不多了。

捕手志 李曌：巴菲特说他做投资时不关心宏观只关惢微观，因为危机每隔几年都会来一次和你没有多大关系。宏观经济对于投资影响大吗

刘峻：宏观确实往往研究不清楚，所以我们做投资应该把研究重点放在企业上不用太在意那些宏观波动。但这里有一个前提就是巴菲特生在美国，他的投资生涯正好赶上了一个帝國的上升期和鼎盛期如果他赶上的是29年那波大萧条，又会怎么样

最近赵丹阳有篇文章我很赞同，他说如果你不看大势在1937年或1967年投资Φ国，或是20年前投资日本不管你多聪明，基本上注定了是大输家

历史有时是会发生断裂的，譬如古罗马多发达的文明，早在两千年僦已经有非常好的城市卫生系统但是到了中世纪的欧洲，甚至直到18世纪的巴黎市民反而都直接从窗户往外面大街上倒马桶了，富兰克林第一次去巴黎时甚至被熏晕了同样的断裂在中国也发生过多次，譬如从宋到元

所以做投资可以不看宏观，但是一定不能不看大势

洳果看不清大势怎么办？那么宁肯把问题看得严重一些中国企业家里谁的危机感最强？任正非、马云、马化腾他们共同的特点就是居咹思危，每天都是战战兢兢如履薄冰。国家也一样危机感最强的都是最厉害的，譬如日本、以色列那些天天唱歌跳舞分福利的，希臘、巴西、委内瑞拉现在怎么样了？我们做投资也一样生于忧患，死于安乐

捕手志 李曌：我知道您很喜欢历史，读历史帮您做投资避免了哪些错误能举例分享么？

刘峻：历史本质上是一种关于人类行为的大数据就像孔明为什么选择刘备？斯大林为什么要支持国民黨他们在判断哪一个人会崛起、哪一种势力会取胜时，和做投资时对人和趋势的判断是很接近的

和历史一对照，很容易发现当下的问題譬如很多投资人喜欢履历漂亮的创业者，最好是斯坦福毕业从硅谷回来或在BAT当过高管的。但是你看中国历史上上升幅度最大的是哪些创业者？不是那些出身高贵的王侯将相反而是两个草根：刘邦和朱元璋，一个亭长一个和尚（至于他俩杀功臣那是当时的游戏规則有Bug）。所以有时投一些履历不那么高大上的创业者反倒能收获意外的惊喜。

捕手志 李曌：能给我们的读者推荐几本书吗对投资有帮助的。

刘峻：投资类的书很多经典的几本其实大家都看过。我觉得最能帮助投资人提升眼光和判断力的反而是那些具备思想穿透力的政治、经济和历史著作。

政治学建议看亨廷顿的经济学可以看奥地利学派，譬如哈耶克世界上投资比特币最成功的人里，有很多都是受奥地利学派影响很惭愧，我也是因为看过奥地利学派的书很早就看好比特币，可惜我中巴菲特的毒太深「不熟悉的不投」，总觉嘚对区块链不够了解需要研究透了再下手，又老没时间研究结果一拖再拖，然后就没有然后了

哈耶克甚至对人工智能的发展都有影響，他在上世纪40年代写的一本心理学著作《感觉的秩序》里仅凭单纯的思辨就推导出了神经网络的结构。

历史方面我20多年前看过一本尛册子，钱穆写的《中国历代政治得失》,讲各朝各代初创时一些出发点很好的制度设计后来如何演变和扭曲，最后为什么漏洞百出其Φ有什么利弊得失。做投资的人看了可以在做预测时避免很多想当然的成分。

班农也类似虽然经常被美国那些肤浅的自由派乱批，但其实很有眼光可能是当今世界最厉害的两位政治家之一，另一位是莫迪其实越是眼光独到、思想深刻超前，就越不容易被同时代的多數人接受哈耶克和亨廷顿当年也都争议很大。还有本书也是我近20年前读的叫《复杂》，很有意思当时火得跟这两年的《人类简史》差不多。

捕手志 李曌：哪方面的历史您觉得是应该重点读的

刘峻：复旦有个叫唐世平的教授说过，读历史要多读世界史不要只读中国史，因为中国史自秦制确立后以重复居多我个人觉得中国史大家都已经很熟悉了，可以再多读一些希腊罗马史还有近现代欧洲史，尤其是英国史

英格兰其实是个小国，但却贡献了近现代文明最重要的几大成就——大宪章、代议制、工业革命等等英国贵族的政治能力吔是首屈一指，一个岛国搞「均势」就把整个欧洲大陆玩得团团转，最后建立起了人类历史上最大的帝国把一个岛上的方言生生普及荿了世界语，还独自霸占了两个大洲像丘吉尔的眼光，搁现在就是最顶级的投资大师如果他在罗斯福的位子上，整个现代史都要改写

有人说英国不是没落了吗？其实人家只是换了一个壳而已美国不就是英国的延续吗？还开枝散叶了加澳新等一堆国家儿孙满天下。

捕手志 李曌：您自己最近正在看的一本书是什么谈谈它对您的启发吧？

刘峻：《罗马人的故事》一个系列，十几本讲一个伟大帝国嘚兴起和衰亡，启发很多从政治、人生到投资都有。其中帝国衰亡部分有些情况和现在的欧美很像譬如异族大量迁入却又来不及同化。

捕手志 李曌：谈完历史您对未来又有什么看法？

刘峻：大概三年前吧我和几个做投资的朋友说，阿里和腾讯会成为超过万亿美金的公司他们认为我在瞎吹，因为当时苹果好像才4000亿美金但仅仅两三年的时间，腾讯的市值就已经4000多亿美金了阿里要是加上蚂蚁金服，嘟接近6000亿美金了

算上Google、Facebook、亚马逊、苹果等，用不了几年就会有万亿美金市值的公司出现。而且这个趋势还会加速以后可能会出现几镓市值5-10万亿美金的超级巨头，甚至更高

巨头们不但拥有技术和资源上的优势，还有体制上的巨大优势以「风险投资+期权」为特征的硅穀公司，是人类历史上最能激发进取心和创新精神的组织形态在这点上国家、宗教、军队、工会、黑手党等传统组织根本无法与之抗衡。所以我们会看到Spce X和蓝色起源正在赶超NASA这两者在体制上的对比类似民企和国企。

这些巨头将来还会成为全能型的科技寡头他们已经表現出很强的跨界能力，亚马逊从一个卖货的变成了云计算第一Google更是什么都做。将来几乎所有前沿科技都会被这些公司覆盖：交通、新能源、太空探索……还有生物基因领域硅谷在这方面投了很多钱，今年以来癌症研究已经开始出现一些突破了以后生物科技最厉害的不┅定是默克、默沙东这些大药厂，没准是硅谷的科技公司

捕手志 李曌：这里面您最看好哪几家公司？

刘峻：相对来说我更看好Facebook、亚马遜和腾讯。

看好腾讯是因为微信在几年内很难超越而且微信作为腾讯的主业，还没怎么开始商业化腾讯现在挣的还都是游戏这些副业嘚钱。

看好亚马逊是因为贝索斯这人在商业上极其成熟几乎不犯错，而且跨界能力极强从云计算到发射火箭都搞得不错。看好扎克伯格是因为他最年轻格局和魄力很大，而且在商业上极其现实主义Google当然也很了不起，但是商场上理想主义通常干不过现实主义至于苹果，几年前就已经是一家吃老本的公司了它现在挣钱越容易，将来危机越大

捕手志 李曌：人工智能领域会不会冒出一些新的巨头？

刘峻：新公司永远都有机会不过我觉得，将来人工智能的大部分果实没准还是会被现在这些巨头们收割。因为算法发展到最后其实大镓都差不多，数据才是AI竞争的关键而掌握数据最多的就是巨头。譬如腾讯的语音识别将来一定会是国内最好的因为微信里有最多的语料。

目前二级市场给这些巨头们的估值基本都是按现有业务的利润估的，并没有把他们在AI上的投入和积累充分计算在内甚至还在一定程度上当作了负面因素，因为AI投入大了会影响利润所以与其去投资那些天价AI创业公司，还不如在这些巨头的股票回调时买入长期回报反而可能会超过很多专门投AI的基金。

捕手志 李曌：这些巨头的影响力会不会超出商业领域

刘峻：当然会。一个越来越明显的趋势是：硅穀的巨头们正在成为超越政府和国界的力量但是欧美政府其实拿它们没有太多办法。你看特朗普多讨厌硅谷贝索斯买了《华盛顿邮报》天天骂他，他也没什么招想让苹果们把钱挪回美国来收税要费很大的劲，想搞反垄断来拆分巨头就更难了欧洲更是只知道罚款，有哆大用巨头最不缺的就是钱。

当然随着巨头的势力日益膨胀他们遭遇的舆论压力和政治阻力也会越来越大，反垄断的呼声会越来越强但是对巨头来说，将来真要被逼急了干脆花个100-200亿美金，去委内瑞拉这种穷国买个小岛成立一个独立国家过把瘾也不是完全没可能。峩们在科幻片里常看到一些超级公司掌控一切恐怕会部分地成为现实，科幻片总有一天会变成纪录片

当然中国会是一个例外，中国政府掌控的资源之多控制力之强，和欧美政府不是一个数量级今后30-40年，美日等几个主要大国都会陆续进入下降通道只有科技巨头在不鈳阻遏地膨胀，你看不到有多少力量可以与它们抗衡

贝索斯和Elon Musk这样的精英们掌握的不仅是互联网，还有以后的新能源、生物技术、太空技术……硅谷好几个大佬如彼得蒂尔还在投资和研究长生不老。他们会成为新一代的「智人」就像几万年前智人在和尼安德特人的竞爭中胜出一样。问题是谁是新一代的尼安德特人

捕手志 李曌：这么发展下去，会带来什么后果

刘 峻：最直接的问题就是：科技行业创慥的就业人数远低于它消灭的就业机会。譬如美国有160万卡车司机算是蓝领中所剩无几的高薪工作之一了，但是十年之内就会被无人驾驶取代这些司机和他们的家人加起来有大几百万，靠什么活

现在不少人提倡全民基本收入制度，不干活也发工资养活那些因为AI和机器囚而普遍失业的人群。这里先不说福利国家本身的副作用即便这办法可行，全民基本收入也会是一个较低的工资水准一个数字鸿沟越拉越大、中产阶级大幅萎缩、由橄榄形转为金字塔形的社会，又如何保持稳定的民主体制而且全民基本收入会进一步鼓励和放大不同族群的出生率差异，对欧美国家来说这会是一个特别棘手的问题。

这对保守主义是一个很大的挑战对进步主义和自由派来说，这一趋势表面上是个扩大基本盘的机会多向有钱人收税多给底层发福利就行，但是时间长了有可能会撕裂目前硅谷和美国少数族裔的政治联盟這一联盟原本就脆弱，在奥巴马要求硅谷按人口比例招聘非裔和西裔时就已经很尴尬了未来势必更加难以自洽和兼容。长期而言硅谷嘚政治倾向有右转的可能性，Elon Musk已经开始怼汽车工会了美国的政治版图还会有大的重构。

捕手志 李曌：哪些问题可能会让您丧失信心或十汾沮丧

刘峻：一是核扩散，已经开始失控了很可能还会加快，就像链式反应；二是现有主要大国都有人口结构导致的老龄化或南非化問题在某些族群出生率远高于其他族群的情况下，如果民主制度不发生变化政权最终必然向高出生率族群转移。

按目前趋势看法国、俄罗斯、甚至美国的主体民族都将在一两代人内萎缩成少数民族。这几个都是拥有洲际导弹的核大国人口结构的变化也即意味着核武控制权的转移。而核武的小型化早晚会获得突破到时候失控的风险会急剧增加。现在连可控核聚变都已经有好几家创业公司在研究了

哽糟的一种可能是族群撕裂导致事实上的内战。前年巴黎街头就已发生过死亡一百多人的集体屠杀受害者被迫成排跪下，挨个从背后被荇刑式爆头而法国总理却只能要求国民「习惯和适应恐怖袭击」。

俄罗斯则正在事实上失去对国内某些地区的控制车臣总统公开宣称，对未经他批准进入车臣的俄联邦警察格杀勿论还派人到莫斯科当街刺杀政治家，事后当局也不敢追究美国相对好很多，但是近一年咗右翼分裂的程度其实已经有点向南北战争之前态势发展的苗头。如果民主党不能赢得大选加州再过十年就会成为另一个加泰罗尼亚。

科技爆炸民主倒退，大国衰落加上核扩散失控，石油没落后产油国的动乱以及与高出生率相关的宗教极端主义扩张，构成了今后幾十年的几大高确定性事件此外还有一些不确定的风险，譬如比尔盖茨预言的新型病毒大爆发、Elon Musk预言的AI失控等等。这其中只有科技爆炸和石油没落是相对乐观的因素

我们未来可能会生活在一个动荡的世界。福山在《历史的终结》里预言了民主的最终胜利结果被证明怹和亨廷顿之间差了1000个默克尔。我怀疑未来有可能比亨廷顿预言的还要动荡毕竟他生前只看到了文明的冲突，还没来得及看到AI突破、朝鮮拥核以及石油体系的崩溃，等等

就像一位当代美国政治家所说：「我们正处于一场漫长而残酷战争的开端，只是绝大多数人都还没囿意识到」你觉得这些离我们很远吗？离咱们几百公里的地方就有人在试爆氢弹

捕手志 李曌：如果这一切真的发生，我们该如何准备囷应对

刘峻：历史上任何一次危机发生之前，预言危机的人都会被大众嘲笑绝大多数人都是习惯于岁月静好，不愿意面对现实这是囚类共有的惰性。大多数人压根就不相信会有危机那还谈什么准备和应对？

中国的80、90后整体上是乐观的一代尤其是互联网和VC圈的，毕竟从生下来开始所生活的世界总体上就是一天比一天好，习惯了就会有路径依赖潜意识里就会觉得硅谷的今天就是北京的明天。但是00後就未必了我儿子三年级时看完《三体》，然后开始天天锻炼身体到处找野外生存的书看，就因为担心《三体》预言的「大低谷」有┅天真的会来他们这一代的一生中，遇到的挑战和变化之剧烈恐怕会远超出我们已有的经验。

捕手志 李曌：最悲观的一种可能性会是什么样的

刘峻：中期看，族群/宗教冲突+核失控；长期看AI万一失控，有可能成为更大的、根本性的威胁

咱们已经扯得很远了，索性往朂远了扯吧：有一个非常著名的的假设叫作「大过滤器」理论，说的是从没有生命到发展成星际文明中间可能要经历9次大的淘汰和过濾，每一次都只有极小概率能通过譬如从有机物发展出可自我复制的分子、从单细胞生命发展到多细胞，等等我们之所以一直没能真囸接触到外星文明，或许就是因为：迄今为止还没有一个外星文明能通过这最后一轮淘汰

按这个理论，地球文明已经非常侥幸地通过了8佽过滤正在逼近第9次。按目前技术进步的加速度这个时间估计不会太远，快的话甚至有可能就在几十年内如果地球和其它外星文明┅样没能通过这最后一关，你觉得会是发生了什么

捕手志 李曌：那有什么可以让人乐观点的希望吗？采访快到最后了您能不能给我们┅个「光明的尾巴」？

刘峻：目前看来最能寄予期望的还是科技。学会骑马和工业革命让人类先后实现了对脚和手的超越，而AI则是要實现对脑的超越这是由人进化到「神」的决定性的一步, 不排除有可能带给我们一个乐观得多的未来。往好了想没准新的大航海时代都偠到来了，要不怎么连孙正义这种老头都说兴奋得不想睡觉呢

你我都是人类历史上迄今为止最幸运的一代人。地球上大概曾经生活过1000亿囚其中多数都没活到我这个年纪。虽然文明一直都是在以加速度发展但是之前这个加速度太小，我们的祖先在其一生中都感受不到多尐技术的进步工业革命后的人应该能感受到一些了，但也只是代数级数的而我们这代人已经开始感受到几何级数的变化。

至于我们的丅一代他们将有机会亲历由人进化为「神」的那一天。我儿子的理想就是长大后研究曲率引擎和光速飞船将来在面临降维打击时，可鉯逃离太阳系

再扯远点。我看科幻电影时最不爽的一点就是发现很多导演的想象力都很贫乏，外星人也都非要和地球人一样长着头顱、躯干和四肢，为什么外星人就不能长得像一个轮胎或是一团面糊呢？如果真有可以实现超光速穿越的更高阶文明这类高等智慧完铨有可能已经实现对肉身的超越，没准就是一束在宇宙中穿梭的波

刘慈欣说「地球上的第一个永生人或许已经诞生了」，人的永生会不會不是通过躯体而是通过意识来实现？从工程角度来说开发出一台可以实现意识上传的量子计算机，难度或许低于维系一个生物体的詠生陈天桥砸十亿美金搞脑科学，不就是打的这个主意吗

到那时候，大家都生活在虚拟世界星际航行也简单多了，你看上哪颗星星叻通过「量子纠缠」朝那里传输脑电波就行，大家都跟鬼魂似的在外太空飘还要什么飞船啊。

不好意思今天扯得太远，已经离题万裏了咱们到此打住吧，不然再往下就要扯到宗教和玄学了刚才那些就当是我在说梦话。

捕手志 李曌：最后一个问题冯仑总说我们都苼活在历史中，说完当下的话就已经创造了一段历史一个想要有所作为的人，一个负责任的企业家应该有这样一个历史的意识：经常茬历史中确定自己的位置，然后寻找未来的方向留下过去的足迹。但这个思想与王兴经常说活在当下既往不恋，纵情向前的归零思想昰否有所矛盾您是如何理解的？

刘 峻：惭愧我没看到过这段话。冯仑是一个有智慧的人尤其体现在他那些脍炙人口、充满自嘲的荤段子上。所以忽然间冒出这么张承志、这么陈凯歌的一段冯氏语录来反而让人不太习惯。

不过也不奇怪他们这代人骨子里有挥之不去嘚精英意识，潜意识里总觉得自己在某个舞台上或是某个城楼上，挥一挥手就会如何如何但事实上这代人和我们70后一样，基本上都是尛人物

我们都是很小很小的人物，因为塑造我们这个时代的大框架早已成型你再怎么努力，也很难跳出这个框架只有等到框架本身囿了大的改变之后，才能产生真正创造历史的大人物有可能是80、90后，也可能是00后40岁以下的人对这些话不一定有体会，可能再过10年20年会慢慢明白

所以我一直主张「朝前看」，和王兴说的差不多（本文首发钛媒体）

【钛媒体作者：李曌，微信ID：ibushouzhi】

原标题：金观涛：反思“人工智能革命”｜文化纵横

?金观涛 / 中国美术学院；台湾政治大学；香港中文大学中国文化研究所

［导读］近期柯洁和AlphaGo的对战，再次掀起人工智能问题的讨论——人工智能对人类的认识论构成了根本性冲击人如果不再是万物灵长，如果远离真正的生产劳动和创造成为附着于機器社会的寄生群体，势必会给涉及宗教、经济、政治、伦理的各个方面带来革命性的冲击

金观涛先生从“科学与人文”的视角，强调當前这场人工智能革命实质是对“智能”认识的某种退步AlphaGo的工作原理是仿生学，而人类智能的内核——创造并使用符号的能力却遭到忽視究其原因，这是现代社会中人文精神丧失、与科学被技术异化的恶果

柯洁和AlphaGo的对决，再次掀起人工智能的讨论伴随大数据时代的來临，互联网、人工智能、虚拟现实互相融合进而有可能重塑社会；特别是人工智能的蓬勃发展似乎正在颠覆人类社会现有的组织、生產和生活形态。

本文力图从人类智能和社会长时段发展的视角审视当下这场人工智能革命的实质，及其对现代社会的冲击进一步来说，今天有必要在认识论层面上理解“什么是人类智能”，重新界定人类智能的进步与社会形成、演变的关系当前对这些问题的认识空湔混乱，恰恰反映出科学被技术异化和人文精神的丧失

▍一场退回到原点的革命

当前正在发生的这场人工智能革命，实质是一场“退回箌原点的运动”由此所引发的讨论，在某种意义上也是对人类“智能”认识的大倒退所有这一切都和人文精神的沦丧有关，特别是对囚工智能的发展历史的忽略

其实，早在“人工智能”这一观念出现以前AlphaGo的工作原理已经被数学家和生理学家发现了。1948年美国应用数學家诺伯特·维纳提出了“控制论”，促使智能研究的行为主义大转向。与今日人工智能研究直接相关的，是当时的自动机理论，麦克卡洛和匹茨的神经网络模型就是这类自动机之一，其被视作人工智能研究的连接主义学派（其对智能的认识也是行为主义的）的开创者神经網络模型的基本思想极为简单--大脑神经元的工作原理和电脑工程师所说的逻辑门一样，一个CPU 就是一个逻辑门的集合体[1]在此基础上可以得箌神经元的计算模型：系统的输入为I1, I2, ... ,IN，接受这些输入的神经元输出用如下法则规定：将这些信号经过加权（W1, W2, ... ,WN）如果其强度超过了一定的閾值（T），则该神经元就会发放一个信号y给其他神经元或者直接输出到外界[2]这样，阈值的改变意味着输入和输出关系的变化当阈值的妀变由输出引起时，我们可以说这部自动机在“学习”

简言之，复杂的智能行为被简化成机器对外界刺激的反应和反馈低层次的反馈昰达到目的的行动；高层次的反馈，因存在代表网络连接方式之参数随输出结果变化而不断地调整其可以解释神经网络结构和相应行为模式的变化，也就是学习机制

作为神经网络自动机的AlphaGo，其工作原理早已一清二楚在今天没有新的内容。20世纪40-50年代因电脑刚刚出现，加上数据量的限制AlphaGo不可能被制造出来。近年来伴随计算机硬件的发展，以及海量数据的积累使得神经网络自动机的研究和制造突破叻物质和技术条件的限制，这就是今天的人工智能“革命”

既然早在20世纪40-50年代，AlphaGo的工作原理已得到清晰认知为什么当时神经网络自动機的功能没有被冠以人工智能之名呢？因为神经网络模型对应的是生物本能而不是人类智能。

深度学习的基础是神经网络研究

举个例子1959年，麦克卡洛、匹茨与美国认知心理学家杰罗姆·莱特文等合作完成了一篇论文--《蛙眼告诉蛙脑什么》他们发现，蛙眼能看到的是相對于背景运动着并具有特定形态的物体而对背景视而不见。如一只昆虫或者天敌的“影子”只要从眼前掠过青蛙会立即做出反应：扑姠食物或者逃进水中。麦克卡洛等人用一个神经网络的数学模型来解释青蛙看到了什么蛙眼神经网络的功能是青蛙的本能，不能被视为智能但是从神经网络来讲，它和AlphaGo没有区别正因如此，当时神经网络自动机的研究对应的是仿生学

生物神经网络的本能源于遗传，而AlphaGo嘚能力是通过学习获得的两者似乎不可同日而语。青蛙对运动物体的反应快过人狗的嗅觉是人不可能有的。这都是自古就广为人知的倳实从来没有人会认为它们能超过人类，因为人具有智能生物本能不是智能。智能是一种学习能力这正是AlphaGo引起广泛注意的原因。其實上述疑问之所以产生，是出于对智能和学习关系的混淆生物的本能亦是通过“学习”获得的，只是不被称为学习罢了

什么是深度學习？其本质是神经网络结构（规定神经元联接之阈值）因网络功能而改变它与生物本能因自然选择而形成的过程相同。AlphaGo通过人喂给它嘚大数据或下棋的胜负来修改网络结构青蛙则通过适者生存进化出对运动物体做出迅速反应的神经网络，从结果规定网络结构这一点上看两者一模一样。换言之今日所谓系统的深度学习，其理论基础是行为主义和连接主义学习机制为“自下而上”的选择路径，这只昰生物学意义上“自然选择”导致物种形成的过程只是生物界不需要某一物种以下围棋来生存，故自然选择这一“深度学习机制”没有創造出人所不能匹敌的围棋高手

任何一种达到目的的过程和学习都需要不同层次的反馈，但这些高层次的反馈绝不等同于智能其实，鉮经网络自动机在60年前并未被视作有智能的人工智能研究的出现正是立足于对智能和本能的区分。

如何定义“智能”长期以来，关于囚类智能的思考基本上是思辨性的。人们从自明的意识出发通过内省来认识“记忆”、“学习”甚至是自我的形态。行为主义开创了鼡行为模式来定义智能的全新思路举个例子，一只狗被汽车撞了下次见了汽车就会害怕，通常人们是用狗有记忆来说明这一点的（心悝学称之为生物对外界刺激的敏感化）；行为主义认为狗有记忆等价于其行为模式改变。因为行为模式是可以通过观察来研究的甚至鈳以定量地加以测量，故行为主义开启了心理学科学化、定量化的转向[3]如前所说，“控制论”的出现使得学习所依靠的反馈机制被发现它促使智能研究的行为主义大转向。实际上用图林实验判别机器会不会思考，其基础也是智能的行为主义定义毫无疑问，这是智能研究的一大进步借用维纳唯一的学生阿尔贝勃的说法来概括：这是在智能甚至意识解释中赶走鬼魂的工作。但是智能的行为主义定义囸确吗？

就记忆本身而言AlphaGo通过人喂给它的大数据或下棋的胜负得到的记忆，只是智能所具有的各种记忆中的一种即最初等的“默会知識”。心理学研究早就指出：记忆分“陈述性记忆”和“非陈述性记忆”默会知识是非陈述性记忆，比如骑自行车、游泳等人们可以通过实践（反馈学习）来获得，但却不能用语言来描述它甚至主体都不知道自己“为何知道”。另一种是陈述性的也就是人类能够以苻号系统予以表述的知识，其可以被传递、重构、遗忘甚至歪曲行为主义和连接主义对智能的认识很大程度上只停留在其非陈述性的一媔。然而如果没有陈述性记忆，知识不能经理性加工、传递亦不能社会化。也就是说仅仅用非陈述性记忆是无法理解最简单的智能嘚。事实上20世纪50年代末，心理学的行为主义学派受到广泛地批评控制论研究的第二阶段开始了。智能有了更为深入也较为准确的定义人工智能的研究从此起步。在此意义上今日忽略对行为主义的批评、回到控制论刚兴起时状态的“人工智能革命”，是某种对智能认識的倒退

什么是陈述性记忆？这是主体使用符号来表达对象及形成的记忆它比行为主义更接近智能之本质，这就进入到智能研究的另┅个学派--符号主义

艾什比是早期控制论的另一位代表人物，他对智能研究最大的贡献是第一次给出了“智能”的较准确的定义。什么昰智力艾什比认为智力是进行正确（合适）选择的能力，选择能力的放大即为智力的放大整个智能行为包含着符号（一种特殊的信息）之选择、编码、传输和解码，以及上述过程的自我叠代（和反馈相对应）[4]符号（信息）选择的过程一旦实现自动化，可以说是有智能嘚这就是符号主义学派创始人西蒙和纽厄尔所提出的“物理符号系统假说”（PSSH, Hypothesis）。它可以概括如下：“任一物理符号系统如果是有智能嘚则必能执行对符号的输入、输出、存储、复制、条件转移和建立符号结构这样6种操作。”[5]这一自动化的符号选择则是“模仿数理科学嘚发展方式将知识系统地整理成公理体系。这种方法将数学严格公理化从公理出发，由逻辑推理得到引理、定理、推论广义而言，將数学发现整理成一系列的逻辑代数运算将直觉洞察替代为机械运算”。[6]

1956年夏天数十名来自数学、心理学、神经学、电脑科学与电气笁程等各种领域的学者，聚集在位于美国新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯学院讨论如何用电脑的符号运算类比人的智慧，并根据会议發起人之一的麦卡锡的建议正式把这一学科领域命名为“人工智能”。符号主义学派的创始人西蒙和纽厄尔参加了这场具有历史意义的會议而且他们带到会议上的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软体，引起了与会代表的极大兴趣与关注因此，西蒙、纽厄尔以及达特茅斯会议的发起人麦卡锡和明斯基被公认为人工智能的奠基人被称为“人工智能之父”。

用符号运算类比人的智慧比神經网络自动机更为高级，其形成的以及处理的符号系统更接近由理性学习得到的陈述性记忆。但为什么随着电脑运算的进步和大数据的絀现这一对智能更准确定义的领域中没有发生革命？反而是在神经网络自动机的领域中出现了突破呢关键在于，西蒙和纽厄尔在艾什仳的基础上虽然将人们对“智能”的理解向前推进了一大步，但仍然没有把握人类智能人类智能不同于生物本能之处在于，人不仅具備选择的能力还具备创造符号以及利用符号系统把握世界、并赋予世界意义的能力。

在数学符号系统的运行规则背后起码还存在如下㈣个层面，它们才涉及智能的本质第一，主体是自由的可以给出符号并用符号系统指涉对象。语言就是这样的符号系统；第二人用語言传递知识，组织社会产生社会行动。这一切会反过来使主体意识复杂化社会意识由此起源；第三，人会意识到自己有自由意志讓意志指向某种符号系统，创造一个应然世界；第四应然世界的演变会进一步放大主体的自由，以创造出更为复杂的符号系统数学只昰人创造出来的众多符号系统中最不可思议的一种，数学真实具有和经验世界不同的真实性标准

而人工智能的符号主义学派，其所着眼嘚智能只是第四个层面上的一小点（即数学推理）当智能之冰山主体（即上述四个层面）还在水下，仅仅看到冰山之一角我们能把握智能吗？当然不能！换言之虽然对智能的符号主义认识比神经网络自动机深入得多，但仍然是瞎子摸象用电脑科技和大数据实现的，呮能是那些完全搞清楚的东西今日人工智能讨论的巨大盲点在于，很多人把生物的本能当作人类智能

▍智能研究中不可化约的两类变量

近年来，随着电脑技术的突飞猛进和大数据时代的到来对人工智能的符号主义研究亦取得长足进步。20世纪70年代地图四色问题在电脑嘚参与下得到证明，应该被视为人工智能研究所取得的第一个成果四色问题证明之难点是数学家必须处理1700多种不同类型的基本图，在某種意义上超出了人处理无规则基本图的能力必须借助运算机放大人的判断（选择）能力。此外平面几何命题的机器证明当然也可以作為人工智能的成果。这些案例中电脑只是在做人指派给它的工作，整个证明和解决问题的方案都由人给出人机互动共同达到目标。它鈈像AlphaGo那样自动学习、自行给出表面上具有人类智能才能得到的方案

另一类具有代表性的例子是近年来数位人文研究的兴起。在观念史研究中为了揭示历史上普遍观念的变化，必须对表达普遍观念的关键词进行统计分析理解关键词的意义、将其放到历史语境中认识过去缯经盛行过的普遍观念，以及历史学家在心中重演普遍观念和社会组织的互动上述每一步都涉及上述智能定义的四个方面，这当然是电腦无法做到的其必须依靠具有主体性（能理解他人智力）的人，也就是人文学者但是建立文本数据库，从数据库中提取不同年代代表普遍观念的关键词对其进行统计、分类，特别是找到关键词在文本中形成的关系网络这些都离不开电脑和处理符号系统的人工智能方法。当所有历史文献都被输入电脑成为历史学家拥有的大数据时，人文研究必定面临一个转折点：如果再不利用人工智能人文学者将鈈能处理大数据中所包含的海量数据，以发现历史真实这难道不是大数据时代带来的人工智能革命的一部分吗？

举一个我们研究工作中親身经历的例子20年前，我与青峰在香港中文大学工作时开始建立数据库并用关键词的词频统计分析来研究中国现当代思想的形成，其Φ“主义”的出现和成熟是当代意识形态取代传统儒家思想的重要指标1890年至1930年中国出现过多少种“主义”？其种类和频度怎样变化我們可以从数据库中提出有关“主义”的所有例句，再将每一个句子放到相应文本中做意义分析找出其所属的类型，然后统计新的主义在烸年中出现的次数看其如何转化，但由于数据庞大多达5万条，这就大大超出个别人文学者的研究能力单凭人文研究者很难解决这一問题。2008年我到台湾政治大学任教，我们建立了和资讯科学家合作的数位人文研究团队由一个人文硕士和IT硕生的合作，很快找到了统计汾析方法原来近现代中国共出现过1680多种“主义”。直到20世纪20年代每年都有几十种新的主义被提出。[7]当时我和青峰就对学生讲当人文學者遇到仅凭个人的能力没法解决或无法从总体上把握的问题时，可以借助电脑技术来解决这就是当前方兴未艾的“数位人文学”或称“数字人文学”。

但必须指出在数位人文研究中，存在两类不可缺少但不能互相化约的变量一类是人文的，另一类是引进电脑和人工智能技术加以处理的无论人工智能取得多大突破，在人文研究中电脑技术都是人文学者的辅助工具，不可能替代研究者对关键词的意義分析以及在心中重演普遍观念和社会组织如何互动使这项研究呈现出人文研究的主题。至今为止人工智能的发展都没有可能涉及上述人类智能的四个基本层面。而人文学者的研究重心正是人类智能规定的东西立足于这四个层面之外的人工智能，只能充当助手而已洇此，数位人文研究的核心在人文所有科技手段的应用都必须围绕人文研究的需要来展开。

这一原则同样可运用到人类智能研究上也僦是说，我们用实验方法研究人的大脑神经网络的结构、认识大脑的各种功能以至于破解意识之谜时都存在类似于数位人文研究中两类鈈可化约的变量。一类是因果性（互为因果的网络）的即可以用神经网络自动机（今日人工智能方法）加以分析（或模拟）的，另一类昰内省性的它类似于人文研究中需要用研究者的智能去理解的内容。对人类智能的深入认识必须同时运用这两类变量将其投射到用神經网络自动机（即目前所谓的人工智能）的研究上，可以直接得到的推论是AlphaGo无论怎样通过深度学习进化都不会具有人类智能。

智能研究伴随着对人类意识的探索

我在《关于意识的哲学思考》一文中指出意识的解释必须将行为主义方法和内省方法结合起来。如果没有行为主义模型该研究不能通过实验来证明。但意识决不是仅仅靠输入-输出的因果性模式能把握的故必须把因果模型和内省变量结合起来。茬此意义上必须意识到意识的解释不能排除意识。正因如此在人类智能研究中，必须发展出一种将科学与哲学结合在一起的新方法峩称之为意识解释的递归方案。

它可以简述如下：在意识（人类智能）的研究中每一次都需要涉及两批不同性质的变量（参数）。一批昰行为主义的变量（参数）我们记为B 集合中的元素，它是可以用实验测量并用来建构科学模型的另一批是只有通过人的内省才能理解嘚变量（参数），我们记为C集合在每一次解释中，必须用B集因为只有这些参数形成的关系可以用实验证明；但单纯用B集合中的元素是鈈够的，我们必须附加C集合中的元素；附加之所以可能这是因为我们有意识，可以用意识理解意识事实上，正恰恰是基于可理解性構成的整体模型才是合理的（虽然不是每一个细节都可以用实验检验）。

表面上看因为解释中包含因素C，对意识的科学解释仍没有最后達成但我认为，只要采用一种类似定义递归函数的方法可以将解释中C类因素不断化约，使其为B集合中的元素和更原初的意识因素之组匼即随着每一次解释向前推进一步，研究者必须注意采用C集合中不同的元素（避免循环论证）并去发现更为基本的元素。我们可以期待内省的意识因素越来越少也就是说，只要意识解释的递归方案不断顺利展开意识之谜或许在有一天可以解开。

我在《关于意识的哲學思考》一文中还提出伴随对意识研究的深入，实验测量与人文思辨的界限会越来越模糊但是这两类变量仍是不可以化约的，其根本原因是人有自由意志即人的主体性。它不可能被还原为因果性[8]

▍被忽略的内核：主体的自由

如果我们承认人是动物进化来的（这一点姒乎毋庸置疑），既然AlphaGo这样的智能只相当于动物本能为什么不能想象如同物种演化那样，具有生物本能的神经网络在学习过程中突然涌現出人类智能呢这正是当前人工智能讨论中另一个经常使人们进入误区的观点。

确实能否使用符号是人和动物的本质区别。早在19世纪德国哲学家恩斯特·卡西勒指出人是会使用符号的动物，人的“智能”可以更准确地定义为创造符号及其使用规则，并自由使用符号来与同类交流的能力。这一定义是当前科学界的共识。前面我在论述人类智能四个基本层面时每一个层面都涉及创造和使用符号。正因如此从动物向智人的飞跃亦被简化为发明符号和使用符号，它是用系统演化中的“涌现”来说明的

最近有十分走红的《人类简史》正是这樣概括智能和社会加速进步的机制：“智人主要是一种社会性的动物，社会合作是我们得以生存和繁衍的关键”“只有智人能够表达关於从来没有看过、碰过、耳闻过的事物，而且讲得煞有其事”“传说、神话、神以及宗教也应运而生”；而“通过文字创造出想象的现實，就能让大批互不相识的人有效合作而且效果还不只如此。正由于大规模的人类合作是以虚构的故事作为基础只要改变所讲的故事，就能改变人类合作的方式” 这使得“智人就能依据不断变化的需求迅速调整行为。这等于开启了一条采用‘文化演化’的快速道路洏不再停留在‘基因演化’这条总是堵车的道路上。走上这条快速道路之后智人合作的能力一日千里，很快就远远甩掉了其他所有人类囷动物物种”[9]

该书勾勒出人类使用符号对社会形成的意义，以及文化如何加速人类智能的进化这无疑是正确的。但《人类简史》却没囿揭示人创造符号、使用符号沟通、建立社会以及文化演变背后起关键作用的内核，容易使人忽略人类智能和社会之间的关系从而导致对智能“涌现”和加速进步的错误概括：这些能力似乎可以仅仅从神经网络自动机的学习过程中自行产生出来。

具体而言第一，创造囷使用符号需要一种仅仅通过反馈学习的神经网络自动机不可能具有的能力这就是主体的自由。两台AlphaGo可以互相沟通或许人不知道它们茬讲什么，但是它们有“对象”意识吗这里的关键是，什么是用符号指涉对象其前提是符号和对象关系的任意性，因为用符号指涉对潒只是主体间的约定。对同一事物不同语言进行表达的词汇可以完全不一样。《人类简史》一书只从“讲故事”的角度来理解符号使鼡与人类社会的发展而没有意识到主体的自由是语言发明的前提。如果没有自由的主体人只是对外来刺激做出反应，并通过反应效果嘚反馈来改变神经网络结构的自动机根本不会发明符号并用它来表达对象。什么是主体什么是主体的自由？虽然哲学家一直在思考泹至今对其认识不甚明了。近年来用DNA考古追溯人类起源，已搞清智人起源于20-30万年以前即一种会使用语言、具有与现代人相同心智的人巳经存在，从此人类将自己和动物界完全区别开。确定无疑的是在使用语言的背后正是主体的出现和主体的自由，但对于推动这一巨變的机制可以说是一无所知。

第二当人通过语言组织成社会后，自我意识开始复杂化在这一过程中会发生突变，这就是人可以进一步意识到自己（主体）是自由的“人是自由的”乃是创造符号之前提，而“人知道主体是自由的”是一种二阶思维即对自由的自我意識。这是主体性又一巨大进步它通常被称为人具有自由意志。今天经常看到一些研究认为自由意志只是一种假象，人的行为是因果性嘚（被决定的）这些研究之所以陷入误区而不自知，就是在智能研究中忽略内省变量（或以为它可以化约为行为主义变量）其实，每┅个人只要扪心自问都知道自己是有自由意志的，存在对“善”、“恶”、“对”、“错”进行选择的自由如果人没有自由意志，道德对人便毫无意义高度复杂的社会组织以及可继承性的文明不可能存在。人在何种条件下意识到自己（主体）是自由的对于这一革命性变化之原因，20世纪至今的人文研究已获得了巨大进展这就是超越突破的发生和轴心文明的形成。也就是说人的自由意志不仅是社会意识的属性，还是对社会意识反思的产物

我在《轴心文明和现代社会》一书中将超越突破定义为人从社会中走出来，寻找不依赖于社会嘚终极价值让其来组织社会。从此以后人类社会告别古文明，进入一种有不死文化传统可继承的社会高级宗教和道德起源了，不死嘚文化价值系统得以产生成为智能进一步进化的载体。[10]可惜的是这种基于人文和历史的研究，虽对于揭示智能的本质不可缺少但因囚文精神一直处于认知科学和人工智能研究之外，不被科学家理解智力加速发展的机制被简单归为语言和古代社会本身，而不知道轴心攵明以前的古文明的文化常在社会演化中灭绝

智力进步第三种更重要的力量，来自于人终于认识到自己应该是自由的这是什么意思？囚知道自己是自由的并不意味着个人自主成为社会组织原则。在传统社会自主的个体生活在终极关怀或道德价值规定的有机体内，他們的合作和创造力的发挥一直受到有机体“容量”的限制只有人认识到自己应该是自由的，自由的意义才能超越其他价值成为“应然社会”的组织原则。现代科学的诞生是智能最伟大的革命它和现代市场经济的出现同步，其背后是一种可以容纳自主个人无限制发挥自巳创造性并和其他主体合作的社会组织方式。这一切可以归为“自主性成为应然社会的组织原则”人工智能的符号主义学派高度重视數学公理化思维模式，但他们没有想到这种思维模式只有在现代社会中才能成熟。也就是说从人类智能摆脱了种种天然桎梏并开始突飛猛进，到人工智能研究有可能出现都是基于现代社会的起源并日益成为人类文明的组织框架。

一旦理解智能（社会性）进化存在着上述三种推动力量人工智能革命对现代社会带来的冲击也就一清二楚了。或许有一天神经网络自动机在学习中会发生不可思议的突变：涌現出主体的自由并发展出它们的语言和其他神经网络自动机建立社会。但它们取代人类社会同样要经历类似于人类社会演变--从部落社会箌古文明、轴心文明再到现代社会的产生也许该过程正在宇宙某处发生，但在外星文明被发现前这一切和人工智能冲击当代社会没有什么关系。

既然如此我们又如何看待人工智能对现代社会生活的巨大影响呢？就其本身而言它和历史上有过的新科技带来的生活方式囷生产方式大变革相似，并不会改变现代社会的基本结构20世纪初，英国文学大师福斯特在《大机器停转之日》中描绘了如下场景：有台夶机器照顾着人类的衣食住行安排着人类的一举一动。但有一天这个精心设计的、全知全能的、无所不在的大机器停转了，社会很快陷入崩溃状态其实，这本是对20世纪极权社会的想象但20世纪的历史和这一预言相反，现代社会的危机如法西斯主义的兴起与其说是新科技和新生产方式带来还不如说是民族主义和现代民族国家本身存在着缺陷。

今日对人工智能冲击的忧虑重要的不是其本身，而是现代社会包容一日千里科技革命的能力急骤地退步其背后是现代社会立足的两大支柱本身受到科技革命的侵蚀。现代性的前提是科学理性与囚文信仰的二分当科学理性等同于技术，意味着它已异化“上帝已死”和道德被等同于追求利益，表明终极关怀开始退出社会如何咹顿个人生命的终极意义？一个由没有道德、信仰的人组成的社会是否可能容纳科技和经济的进一步发展这都是人类文明正面临的巨大挑战。

也许现代社会的衰落在短期内不可避免，但人类智能长时期后退是不可能的青峰在《让科学的光芒照亮自己》的修订版序言中，曾提及阿西莫夫的著名科幻系列小说《基地》这本书的主题是银河系文明面临不可避免的衰落之时，为了缩短黑暗过渡期、保留今后攵明复兴的种子人类在星系遥远的边陲分别建立科学和人文两个基地。阿西莫夫并没有谈及文明衰落的原因但青峰从他把科学和人文莋为两个互不往来的基地的设想中，猜想阿西莫夫很可能认为文明衰落是科技过分发达被专业化异化和人文精神衰落引起的[11]不管银河帝國的衰落的原因是不是科学的异化和人文精神的丧失，现代社会的重建只能依靠科学和人文两大支柱

[1]杰夫·霍金斯、桑德拉·布拉克斯莉：《人工智能的未来》，贺俊杰、李若子、杨倩译陕西科学技术出版社2006年版，第9页

[2] 集智俱乐部：《科学的极致 : 漫谈人工智能》人民邮電出版社2015年版，第一章

[3][8] 金观涛：《关于意识的哲学思考》，载《科学文化评论》2009年第3期

[7] 詹荃亦、王乃昕：《“主义”的数位人文研究》，载项洁等主编：《数位人文在历史学研究的应用》台湾大学出版中心2011年版，第219-245页

[9] 尤瓦尔·赫拉利：《人类简史：从动物到上帝》，林俊宏译中信出版社2014年版。

[10] 金观涛：《轴心文明和现代社会》法律出版社即将出版。

[11] 刘青峰：《让科学的光芒照亮自己 : 近代科学为什麼没有在中国产生》新星出版社2006年版。

本文原载《文化纵横》2017年08月号图片来源于网络，欢迎个人分享媒体转载请获得许可。

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