如果把AI和互聯(lián)網(wǎng)相比，會(huì)發(fā)現(xiàn)AI之上的游戲規(guī)則隨著智能水平的提升是變化的，而其它技術(shù)則差不多一出生其特質(zhì)就確定了。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)一直在那里，帶寬只影響效用，但AI就不行，智能程度影響本質(zhì)。

程度決定本質(zhì)

比如當(dāng)AI算法的只能高精度處理模式識(shí)別的時(shí)候，它就是一個(gè)簡單工具，不管做什么產(chǎn)品，更適合的都是作為某個(gè)供應(yīng)鏈的一個(gè)環(huán)節(jié)。因?yàn)槭且环N對(duì)過去既存模式的強(qiáng)化手段，從應(yīng)用角度看的關(guān)鍵的就是精度。

而當(dāng)AI達(dá)到現(xiàn)在這個(gè)程度的時(shí)候（Reasoner，Agent等），它就可以從一個(gè)輔助角色，變成主導(dǎo)的角色。

想象一個(gè)最簡單的情形：

在量化交易過程中，如果決策的都是AI做，那這和過去在某個(gè)門禁系統(tǒng)中刷臉識(shí)別身份，其角色是不一樣的。需要配套的游戲規(guī)則顯然也是不一樣的。

這可以稱為AI Native(智能原生）。在智能原生系統(tǒng)中價(jià)值的創(chuàng)造過程的主要角色從人變成了AI。這時(shí)候磕的是系統(tǒng)性。智能在應(yīng)用上的規(guī)則就是系統(tǒng)性背后隱含的規(guī)則（前面寫過，這里不展開了，參見：）。

而AI水平的提升則表現(xiàn)為新模式所能覆蓋范圍的擴(kuò)大，但不會(huì)重置規(guī)則。

這套底層的規(guī)則大概可以涵蓋Level 2~Level 5（Reasoner→Organizations）所帶來的所有變化。

事情還沒完，假如AI的水平進(jìn)一步遞進(jìn)，會(huì)進(jìn)入有點(diǎn)科幻領(lǐng)域，外在的游戲規(guī)則可能又會(huì)一變。前面實(shí)際都還是工具性的范疇。但當(dāng)工具性走到極致，價(jià)值觀可能會(huì)變成核心問題。

價(jià)值觀問題是指如果開車前面有五個(gè)人，躲開會(huì)撞到左邊路上另一個(gè)人，那應(yīng)該怎么選這類問題。

這類問題在AI不普及的時(shí)候可以看到，但似乎沒那么關(guān)鍵，但當(dāng)AI成為社會(huì)的基石的時(shí)候就會(huì)變成核心問題。這種核心問題背后的支配性規(guī)則是什么？

如果徹底科幻就會(huì)面對(duì)經(jīng)常說的AI意識(shí)，那時(shí)候會(huì)變成物種間的規(guī)則如何設(shè)置。

簡單總結(jié)就是：AI并非是一個(gè)準(zhǔn)確技術(shù)類別。互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)差不多在互聯(lián)網(wǎng)一出現(xiàn)的時(shí)候就定了。AI則在能下跳棋的時(shí)候和現(xiàn)在完全不是一個(gè)事兒。現(xiàn)在的AI和未來的AI雖然頂著一個(gè)名字，也不是一個(gè)事兒，所以它上面的游戲規(guī)則注定是變化的。

這帶來一個(gè)明顯的壞處是N個(gè)人一起說AI，但完全不是一個(gè)東西，只是同一個(gè)名字而已。

自啟與自加速

這種情況注定會(huì)愈演愈烈。

智能的整個(gè)加速進(jìn)化過程似乎已經(jīng)啟動(dòng)。

這個(gè)加速過程現(xiàn)在看起來是這樣：

隨著智能提升，會(huì)出現(xiàn)越來越多端到端整合服務(wù)的公司，然后數(shù)據(jù)會(huì)大膨脹，再之后隨著人和AI一起對(duì)模型的改進(jìn)，AI就可能進(jìn)入一個(gè)自我改善的周期，隨后智能的拉升曲線就會(huì)變陡峭。

我們至少在接近某個(gè)拐點(diǎn)。

而智能一旦進(jìn)入可以改變自己的周期，那這個(gè)躍遷過程就會(huì)不停的打破我們的想象，恰如AlphaZero打破國手想象一樣。而如果宇宙無限，那智能大概是無限的，是為無盡智能。

撕裂與進(jìn)化

如果說能源、材料、智能是文明的關(guān)鍵基礎(chǔ)原料，那其中最關(guān)鍵的一個(gè)一旦進(jìn)入一種快速迭代周期，那文明的形態(tài)就會(huì)迅速累積更迭的勢能。

勢能的一種表現(xiàn)就是科技進(jìn)展的速度和文明自身的既有結(jié)構(gòu)之間會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)配。就像馬車能跑多快不單取決于馬還取決于車的堅(jiān)固性一樣。如果在加速過程中，我們能夠很好的處理這種撕裂性的力量，那就會(huì)進(jìn)入一個(gè)高速流變的周期，并且并沒有明顯的終點(diǎn)。

這個(gè)拐點(diǎn)看起來并沒有想的那么遠(yuǎn)。

真正的拐點(diǎn)并不是實(shí)現(xiàn)不實(shí)現(xiàn)通用智能，而是智能本身是否變成可以改變自己的主要力量。而看現(xiàn)在的情況，其實(shí)差不太多了。

在我眼里最近幾個(gè)AI上的標(biāo)識(shí)型的事件是：o1~o3，r1，F(xiàn)SD13，AlphaGeometry2，Waymo的運(yùn)營規(guī)模。而把把這些綜合在一起，能看出來的正是某種自啟的可能，自啟之后所要面對(duì)的則正是：無盡智能，終極流變。

對(duì)入群和加入AI碰撞局感興趣的同學(xué)，請(qǐng)聯(lián)系：shuixiu2024

本月AI碰撞局：

AI碰撞局題目：AI與量化交易的結(jié)合與實(shí)踐

時(shí)間：3.22 19:00

地點(diǎn)：北大國發(fā)院承澤園（本期有線上會(huì)議）

分享嘉賓：孫俊教授，師從高文院士，現(xiàn)任北京大學(xué)王選計(jì)算機(jī)研究所教授、博導(dǎo)、深度視頻研究室主任，2010年入選“北京市科技新星”，并榮獲中國商業(yè)聯(lián)合會(huì)“服務(wù)業(yè)科技創(chuàng)新獎(jiǎng)”一等獎(jiǎng)；2011年榮獲北京大學(xué)“方正獎(jiǎng)教金教師優(yōu)秀獎(jiǎng)”；2013年入選“教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才”，并榮獲“IBM Global Shared University Research Award”；2014年榮獲北京大學(xué)“王選青年學(xué)者獎(jiǎng)”；2015年榮獲“AVS產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”。承擔(dān)或參與包括國家自然科學(xué)基金面上和重點(diǎn)課題、973課題、863課題、2011課題在內(nèi)的項(xiàng)目18項(xiàng)。在2021年開始致力于金融風(fēng)控、量化金融等方面的研究，并積極與金融科技公司開展合作，充分利用十余年學(xué)術(shù)科研積累與優(yōu)勢，推動(dòng)金融風(fēng)控、量化金融等領(lǐng)域前沿研究的發(fā)展，為規(guī)避無處不在的金融風(fēng)險(xiǎn)做出應(yīng)有貢獻(xiàn)，為國家和人民財(cái)產(chǎn)保駕護(hù)航。

碰撞嘉賓：

沈艷，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，螞蟻講席教授。沈艷教授目前還擔(dān)任教育部北京大學(xué)人力資本與國家政策研究中心常務(wù)副主任，北大數(shù)字金融研究中心副主任，中國數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長，中國金融協(xié)會(huì)個(gè)人理事。她在《經(jīng)濟(jì)研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》、《金融研究》，以及Journal of Econometrics, Journal of Public Economics等英文期刊發(fā)表數(shù)十篇論文。主要研究領(lǐng)域包括數(shù)字金融，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)治理、政策效果評(píng)估等。

呂建偉，北京貝葉斯矩陣科技創(chuàng)始人，人稱阿朱老師，公眾號(hào)：阿朱說