在人工智能的世界，有一群人正深耕于推動(dòng)通用人工智能（AGI）從科幻走向現(xiàn)實(shí)。CSDN、《新程序員》特別策劃，挖掘 AI 背后的思考，激蕩 AGI 的智慧，走近那些在 AI 領(lǐng)域不斷探索、勇于創(chuàng)新的思想領(lǐng)袖和技術(shù)先鋒們的心路歷程。

作者 & 采訪 | 王啟隆

出品丨《新程序員》編輯部

那是一個(gè)晴朗而寒冷的冬日。蘇黎世的班霍夫大街上，拉斯·特維德（Lars Tvede）正走向中央廣場(chǎng)的一家餐館。他要去見(jiàn)他的朋友兼對(duì)沖基金合伙人——約根。戶外寒風(fēng)刺骨，他說(shuō)話時(shí)呼出的熱氣似乎都結(jié)成了冰霜。

餐館里，他們的對(duì)話也帶著一絲寒意。

“情況怎么樣？” 拉斯問(wèn)。

“將是一場(chǎng)巨大的崩潰，”約根答道，“俄羅斯的股票市場(chǎng)像滾落的石頭一樣暴跌……亞太地區(qū)則是一團(tuán)糟，有一些地方看起來(lái)像要努力建設(shè)一個(gè)新的曼哈頓。而今，那里的建筑物雖然屹立不動(dòng)，卻早已人去樓空。這就像古老的經(jīng)濟(jì)周期又發(fā)揮作用了。”

這是拉斯·特維德在他的全球暢銷書(shū)《逃不開(kāi)的經(jīng)濟(jì)周期》（Business Cycles）序言里描繪的一幕。這亦是他整個(gè)世界的縮影：一個(gè)由歷史、理論與投資現(xiàn)實(shí)交織而成的世界。對(duì)他而言，經(jīng)濟(jì)周期不是教科書(shū)上冰冷的曲線，而是由一個(gè)個(gè)鮮活人物——從賭徒金融家約翰·勞到“以心不在焉著稱的”亞當(dāng)·斯密——共同譜寫的、跨越三百年的宏大敘事。

他窮盡半生研究他們，甚至在腦海中與他們對(duì)話，試圖理解那只驅(qū)動(dòng)繁榮與崩潰的“看不見(jiàn)的手”。

就像他筆下的人物一樣，拉斯·特維德本人是一個(gè)充滿迷人矛盾的結(jié)合體。他是創(chuàng)辦了 13 家公司的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，也是在金融市場(chǎng)中管理著宏觀對(duì)沖基金的冷酷操盤手；他是丹麥人，選擇定居瑞士，旁觀世界的變遷。他熱愛(ài)預(yù)測(cè)，迷戀變革，更享受站在科技、宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和地緣政治的十字路口，感受那迎面而來(lái)的時(shí)代颶風(fēng)。

然而，就在那個(gè)蘇黎世的寒冷冬日之后，一場(chǎng)前所未有的技術(shù)海嘯開(kāi)始醞釀。人工智能就此登上了舞臺(tái)。

哥本哈根的一場(chǎng)晚宴上。一位前海豹突擊隊(duì)隊(duì)員、現(xiàn)管理顧問(wèn)的朋友，為拉斯引薦了德勤的首席技術(shù)官雅各布（Jacob）。整晚，拉斯和雅各布相談甚歡，從宇宙起源聊到生命演化，從 AI 與人腦的相似性聊到萬(wàn)物背后的復(fù)雜性規(guī)律。晚宴的某個(gè)時(shí)刻，拉斯提及他曾想再寫一本關(guān)于未來(lái)的書(shū)，但苦于無(wú)法超越舊作而猶豫不決。

幾天后，當(dāng)拉斯回到瑞士的家中，他收到一條來(lái)自雅各布的消息，上面只有一句話：“你應(yīng)該把書(shū)命名為《天才的宇宙演化》（The Cosmic Evolution of Genius）�！�

這句話如同一道閃電，瞬間擊穿了拉斯的思維壁壘。他立刻撥通了雅各布的電話。

“你說(shuō)的 ‘天才的宇宙演化’ 是什么意思？”他問(wèn)。

雅各布回答：“現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域發(fā)生的一切，如果放到宇宙復(fù)雜性演化這個(gè)更宏大的框架里去看，會(huì)非常有意思�！�

這個(gè)視角，讓拉斯找到了開(kāi)啟未來(lái)的鑰匙。他意識(shí)到，自己不能再僅僅從經(jīng)濟(jì)周期的視角來(lái)審視世界。必須建立一個(gè)全新的、更宏大的敘事框架。于是，他聯(lián)合已獲得經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)、生物物理學(xué)、哲學(xué)和數(shù)學(xué)五個(gè)學(xué)位的雅各布，以及另一位 AI 領(lǐng)域的專家，共同開(kāi)啟了一項(xiàng)瘋狂的計(jì)劃。

他們的新書(shū)——最終被命名為《超智能與未來(lái)》（Hyperintelligence）——就此誕生。

從蘇黎世街頭的沉思，到與 AI 在瑞士山間的漫步交談；從對(duì) 300 年經(jīng)濟(jì)史的了如指掌，到對(duì)自己公司 Supertrends 追蹤的 4000 項(xiàng)未來(lái)技術(shù)預(yù)測(cè)的自信。拉斯·特維德始終在兩個(gè)世界間穿梭：一個(gè)是過(guò)去，那里有他爛熟于心的經(jīng)濟(jì)周期和歷史人物；另一個(gè)是未來(lái)，那里有他熱切擁抱的、由算法和機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的“超級(jí)智能”。本期《AGI 技術(shù) 50 人》，帶你走入拉斯·特維德的世界，看看這位窮盡半生研究歷史周期的大師，如何深思足以顛覆所有周期的未來(lái)。

AI 是這本書(shū)的“第四作者”

王啟�。� 在正式開(kāi)始之前，你能先向我們的讀者簡(jiǎn)單介紹一下自己?jiǎn)幔?/strong>

拉斯·特維德：我是一名工程師，也是一位經(jīng)濟(jì)學(xué)者，創(chuàng)辦了好幾家公司。實(shí)際上，就在今天，我又要新創(chuàng)辦一家公司，晚些時(shí)候會(huì)正式宣布。我創(chuàng)辦的公司里，有些是做投資的，比如我曾與人共同創(chuàng)立了一家宏觀基金和對(duì)沖基金，目前仍在運(yùn)營(yíng)。但大部分還是科技和媒體公司。

和我們今天的話題相關(guān)性最高的，是我創(chuàng)辦的一家名為 Supertrends 的公司，它致力于繪制和預(yù)測(cè)全球的創(chuàng)新圖景。我們用生成式 AI（AIGC）來(lái)做這件事。所以對(duì)我來(lái)說(shuō)，用生成式 AI——當(dāng)然也結(jié)合了其他一些技術(shù)——去解決一個(gè)數(shù)據(jù)量龐大、情況又復(fù)雜多變的難題，是一段非常有意思的經(jīng)歷。我住在瑞士，熱愛(ài)技術(shù)，也喜歡預(yù)測(cè)變革，以及思考科技、宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和地緣政治這些領(lǐng)域的變革是如何以不同方式交織在一起的。

王啟隆：你的新書(shū)從宇宙大爆炸講起，一直連接到今天我們所說(shuō)的具身智能。這個(gè)敘事的跨度可以說(shuō)是極其宏大了。是什么樣的核心問(wèn)題，驅(qū)使你去寫一本將宇宙宏大的歷史和人工智能驅(qū)動(dòng)的未來(lái)連接在一起的書(shū)呢？

拉斯·特維德：這事兒得從我在丹麥哥本哈根的一次晚宴說(shuō)起。當(dāng)時(shí)有位和我合作過(guò)的紳士找到我，他叫丹尼爾·凱弗（Daniel K?fer），曾擔(dān)任 Meta 海外經(jīng)理，現(xiàn)在有一家 AI 咨詢公司。他問(wèn)我，我們是否應(yīng)該合著一本書(shū)，探討科技的未來(lái)及其影響，因?yàn)檠巯碌淖兓瘜?shí)在是太劇烈了。我當(dāng)時(shí)想，再說(shuō)吧，我已經(jīng)寫過(guò)好幾本關(guān)于未來(lái)的書(shū)了，總不能一直寫更新版吧。

后來(lái)，一位丹麥朋友邀請(qǐng)我參加晚宴，他以前是海豹突擊隊(duì)的隊(duì)員，現(xiàn)在是管理顧問(wèn)。他說(shuō)：“拉斯，我有個(gè)一起健身的朋友，你必須見(jiàn)見(jiàn)他。他叫雅各布（Jacob），是德勤的首席技術(shù)官。”

于是我就去參加了那場(chǎng)晚宴。那位海豹突擊隊(duì)的朋友為我們互相介紹了一下，之后在晚宴上就沒(méi)怎么說(shuō)話了。整晚基本上就是我和雅各布兩個(gè)人在暢談，我們聊宇宙的起源，聊生命如何演化，聊人工智能和人腦的相似之處，聊得天馬行空，什么都談。

晚宴進(jìn)行到某個(gè)時(shí)候，我跟他提了寫這本書(shū)的想法，但也表示我可能不會(huì)寫了，因?yàn)樗臀乙郧皩戇^(guò)的內(nèi)容太像了。后來(lái)我回到瑞士，然后收到了他發(fā)來(lái)的一條 WhatsApp 消息，上面寫著：“你應(yīng)該把書(shū)命名為《天才的宇宙演化》（The Cosmic Evolution of Genius）。”

我立刻回復(fù)他：“我們得談?wù)��！?/b>

我打電話給他，問(wèn)道：“你說(shuō)的 ‘天才的宇宙演化’是什么意思？”

他說(shuō)：“現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域發(fā)生的一切，如果放到宇宙復(fù)雜性演化這個(gè)更宏大的框架里去看，會(huì)非常有意思。”

因?yàn)榭茖W(xué)家們基本確信，宇宙始于純粹的能量，然后出現(xiàn)了毫無(wú)結(jié)構(gòu)的亞原子粒子，再然后有了一些原子。但這一切究竟是如何演變成我們今天看到的萬(wàn)事萬(wàn)物，比如復(fù)雜的生命和文明的呢？

我說(shuō)：“這正是我想要寫的書(shū)，但沒(méi)有你我寫不成�！� 因?yàn)檠鸥鞑加形鍌�(gè)學(xué)術(shù)學(xué)位：經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)、生物物理學(xué)、哲學(xué)和數(shù)學(xué)。而且他在生命演化和相關(guān)的統(tǒng)計(jì)模型方面做了大量工作。所以最后是我們?nèi)齻�(gè)人，再加上大量的人工智能，共同寫成了這本書(shū)（最終命名為《超智能與未來(lái)》）。這是我參與過(guò)的最有趣的項(xiàng)目之一。

王啟�。�你剛才提到在寫書(shū)的過(guò)程中大量使用了人工智能。

拉斯·特維德：是的，用得非常多。一開(kāi)始，我們用它來(lái)構(gòu)思全書(shū)的結(jié)構(gòu)和大綱。

很早的時(shí)候，我就問(wèn) GPT：“我們準(zhǔn)備寫一本關(guān)于宇宙復(fù)雜性如何演化的書(shū)，打算把它分成幾個(gè)階段。請(qǐng)建議一下應(yīng)該分為哪些階段。”

它給出的建議和我們最終采用的方案已經(jīng)相當(dāng)接近了。但它接著說(shuō)：“你們應(yīng)該意識(shí)到，復(fù)雜性會(huì)產(chǎn)生兩種結(jié)果。一種是最終的產(chǎn)物，另一種是其本身作為一個(gè)過(guò)程，能創(chuàng)造出更多的結(jié)果。”

我相信我們?cè)缤硪矔?huì)把這個(gè)觀點(diǎn)寫進(jìn)書(shū)里。

但我發(fā)現(xiàn)最了不起的是，我根本沒(méi)問(wèn)它這個(gè)問(wèn)題。它只是覺(jué)得應(yīng)該提醒我這一點(diǎn)的重要性。在我們與 AI 的多次對(duì)話中，它時(shí)常會(huì)提醒我們注意一些我們之前沒(méi)有意識(shí)到的事情。

在我個(gè)人的日常生活中，我最享受 AI 的方式是把它當(dāng)作一個(gè)對(duì)話伙伴。我喜歡長(zhǎng)時(shí)間散步，基本原則是每隔一天散步一小時(shí)，而且我總會(huì)和 AI 聊點(diǎn)什么。目前我最喜歡的模型是 Grok，我可以對(duì)它說(shuō)：“嗨，Grok，我想為自己制定一個(gè)健康計(jì)劃，你需要了解哪些信息？”

然后它就會(huì)和我一直聊下去。寫書(shū)的過(guò)程也是如此�！澳愫�，我們現(xiàn)在要寫關(guān)于某個(gè)主題的章節(jié)，你認(rèn)為最重要的內(nèi)容有哪些？” 它總能給我很多啟發(fā)。

它在想章節(jié)名和小標(biāo)題方面也非常在行。你給它一章內(nèi)容，然后說(shuō)：“請(qǐng)為這一章建議10個(gè)很酷的名字。”

對(duì)于每個(gè)小標(biāo)題，你也可以說(shuō)：“把這個(gè)小標(biāo)題優(yōu)化成 10 個(gè)酷炫、有趣、引人深思的名字�！� 它能做得非常出色。

我們是用英文寫的書(shū)，但第一家想出版的是一家丹麥出版社，所以我們得把它翻譯成丹麥語(yǔ)。出版商說(shuō)：“我們希望你們自己來(lái)翻譯，因?yàn)槟銈冏盍私庾约旱乃枷�，這樣才能確保準(zhǔn)確�！�

結(jié)果我們直接把書(shū)稿交給了 Gemini 的頂級(jí)模型，翻譯稿出來(lái)了，但效果不算特別好，大概有一千處小地方需要調(diào)整，才能讓行文看起來(lái)更對(duì)味。然后丹麥出版社的編輯又對(duì)它進(jìn)行了修改，做了一些很不錯(cuò)的改進(jìn)。接著我們想，現(xiàn)在得把這些改進(jìn)再同步回英文版。

這該怎么做呢？你可以讓 AI 逐章比較，指出改動(dòng)之處。但后來(lái)雅各布說(shuō)：“我們?yōu)槭裁床粨Q個(gè)思路？直接讓 Gemini 把整本書(shū)從丹麥語(yǔ)翻譯回英語(yǔ)，然后我們?cè)贆z查一遍不就行了？” 他就這么做了。我當(dāng)時(shí)正好在中國(guó)，只花了 10 分鐘，他就拿到了全書(shū)的英文譯稿。

我們把書(shū)稿分了工，每人檢查三分之一，看看有沒(méi)有聽(tīng)起來(lái)不對(duì)勁的地方。我在一趟飛往中國(guó)的航班上找到了幾個(gè)小時(shí)，然后給他們發(fā)消息說(shuō)：“我的部分已經(jīng)讀了一半，一個(gè)錯(cuò)誤都沒(méi)發(fā)現(xiàn)�！� 另外兩個(gè)人也說(shuō)：“我這邊也一樣，一樣。”

結(jié)果證明，它在翻譯過(guò)程中沒(méi)有犯任何錯(cuò)誤，而且情緒和氛圍也捕捉得非常到位。

但最極致的體驗(yàn)是處理參考文獻(xiàn)。我寫過(guò) 17 本書(shū)，每次寫書(shū)的時(shí)候，我都是沉浸在一種心流狀態(tài)中講故事。你不可能在流暢地講一個(gè)好故事的同時(shí)，還去引用文獻(xiàn)。所以每寫完一本書(shū)，我都會(huì)想：“天哪，現(xiàn)在我得去找引用的資料來(lái)源了�！�

比如，《逃不開(kāi)的經(jīng)濟(jì)周期》那本書(shū)，我記得大概有 400 條參考文獻(xiàn)，為了找到它們，我得回頭翻遍所有的谷歌搜索記錄和筆記，那簡(jiǎn)直是地獄般的一個(gè)月。所以我對(duì)我的兩位合著者說(shuō)：“我知道我們接下來(lái)要經(jīng)歷一段枯燥的跋涉了。我們得處理參考文獻(xiàn)，你們每人至少要留出四天時(shí)間，專門用來(lái)找自己引用的資料�！�

然后雅各布說(shuō)：“要不我直接問(wèn)問(wèn) Gemini，讓它提供參考文獻(xiàn)？”

Gemini 處理這個(gè)問(wèn)題花了很長(zhǎng)時(shí)間，因?yàn)樗玫氖悄欠N超級(jí)專業(yè)的模型。它進(jìn)入了深度推理模式，然后列出一份非常長(zhǎng)的參考文獻(xiàn)列表。雅各布檢查了一遍，發(fā)現(xiàn)每一條來(lái)源都準(zhǔn)確無(wú)誤，沒(méi)有幻覺(jué)，而且每一條都和內(nèi)容相關(guān)。我們還是核對(duì)了我們自己做的部分，但結(jié)果真的太驚人了。

此外，有時(shí)候我為了讓語(yǔ)言更精準(zhǔn)，也會(huì)用 Gemini。我發(fā)現(xiàn)一個(gè)特別有效的提示詞是：“請(qǐng)把這段文字改寫成一段面向聰明的 15 歲讀者的科普內(nèi)容。”

這個(gè)提示詞恰到好處，因?yàn)楫?dāng)你說(shuō)“15 歲”時(shí)，它明白這個(gè)讀者可能沒(méi)有太多先驗(yàn)知識(shí)；而當(dāng)你說(shuō)“聰明”時(shí)，它理解為“不要把內(nèi)容講得太幼稚”。我們成功地找到了那種恰當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)調(diào)，效果非常好。AI 在很多方面都幫助了我們，我認(rèn)為它讓這本書(shū)比沒(méi)有 AI 的幫助要好得多。

王啟�。�Gemini 也是我最喜歡的模型。我經(jīng)常讓它用通俗易懂的語(yǔ)言來(lái)改寫句子。

拉斯·特維德：是的，在按特定語(yǔ)調(diào)寫作這方面，Gemini 是我的最愛(ài)。

新工業(yè)革命、能源挑戰(zhàn)與價(jià)值悖論

王啟隆：你曾經(jīng)提到 GPT-3 算是人工智能的“萊特兄弟時(shí)刻”。而現(xiàn)在 GPT-5 都已經(jīng)發(fā)布了，在你看來(lái)，今年人工智能領(lǐng)域最重大的突破是什么？

拉斯·特維德：我認(rèn)為我們現(xiàn)在有生成式 AI 和推理模型（reasoners）——對(duì)我來(lái)說(shuō)，這是兩碼事，我會(huì)分別闡述一下。

對(duì)于生成式 AI，你可以把它想象成一塊老式手表。我住在瑞士，很多人都戴這種表。有些表的背面是透明的，你可以看到里面所有的小齒輪都在轉(zhuǎn)動(dòng)。當(dāng)然，這些齒輪都是信息轉(zhuǎn)換器。生成式 AI 就是一個(gè)將許多微小的智能模塊組合在一起的工具。其中一些智能模塊在手表內(nèi)部的系統(tǒng)中運(yùn)作，而另一些則會(huì)連接到萬(wàn)維網(wǎng)或特定的外部數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)查找和處理數(shù)據(jù)。

你可以思考任何一種心智過(guò)程，無(wú)論它只在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行還是在物理設(shè)備上運(yùn)行，然后分析構(gòu)成它的不同“思維齒輪”——Transformer、智能體（Agent）和算法——分別是什么。然后你就可以坐下來(lái)說(shuō)：“好，讓我們用 AI 來(lái)重構(gòu)這個(gè)過(guò)程�！�

我認(rèn)為這就像一場(chǎng)新的工業(yè)革命，你可以把媒體公司、制藥公司、銀行等任何機(jī)構(gòu)里的任何一個(gè)流程拿出來(lái)，然后說(shuō)：“讓我們把它自動(dòng)化�！� 并且非常巧妙地設(shè)計(jì)在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)需要外部的靈感輸入（這當(dāng)然也會(huì)有出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)）、在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)保持在 100% 受控的信息范圍內(nèi)。我們?nèi)绾螌⑦@兩者結(jié)合起來(lái)，并讓它有機(jī)地演進(jìn)呢？

我可以告訴你我們公司 Supertrends 是怎么做的，因?yàn)檫@是一段非常有意思的經(jīng)歷。我們做的一件事是繪制了創(chuàng)新的歷史，包括科學(xué)史，可以追溯到 330 萬(wàn)年前。我們描述了人類第一次使用尖銳石器、控制火源以及所有其他里程碑，總共 16000 項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新，才把我們帶到了今天。但這個(gè)繪圖系統(tǒng)也延伸到了未來(lái)。目前，我們對(duì)未來(lái)的技術(shù)突破有 4000 項(xiàng)預(yù)測(cè)。

一開(kāi)始，我們的做法是相當(dāng)受控的。比如，我們有 3000 個(gè)我們感興趣的關(guān)鍵詞。我們連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，可以追蹤全球的科技雜志。一個(gè)算法——還不是AI——就只是搜索這 3000 個(gè)關(guān)鍵詞。任何包含至少一個(gè)關(guān)鍵詞的文章都會(huì)被捕捉下來(lái)。這樣，每天大概會(huì)產(chǎn)生 400 篇我們感興趣的文章。

然后，我們用自然語(yǔ)言處理來(lái)判斷這些文章是否報(bào)道了同一件事。也許有 16 篇關(guān)于同一件事的報(bào)道，那它們就應(yīng)該合并成一個(gè)故事。這個(gè)故事會(huì)被另一個(gè)智能體整理好并打上標(biāo)簽。一旦它被打上……比如說(shuō)，15 個(gè)不同的標(biāo)簽，另一個(gè)智能體就會(huì)查看我們以前所有的故事，找出哪些故事與這些標(biāo)簽的重合度最高。它會(huì)篩選出一些故事進(jìn)行比較，然后可能會(huì)說(shuō)：“這個(gè)故事其實(shí)和我們兩周前發(fā)過(guò)的一樣，刪除�！� 它還會(huì)做的另一件事是，查看我們的預(yù)測(cè)，然后問(wèn)：“我們有沒(méi)有關(guān)于這個(gè)的預(yù)測(cè)？” 比如，假設(shè)我們預(yù)測(cè)一種新的癌癥疫苗將在 2027 年問(wèn)世，但新聞報(bào)道說(shuō)它上周就已經(jīng)出現(xiàn)了，那么我們就必須在時(shí)間線上移動(dòng)這個(gè)預(yù)測(cè)。

想象一下，如果沒(méi)有這項(xiàng)技術(shù)，需要多少人來(lái)做這件事。我們估計(jì)大概需要 500 人，他們得閱讀 40 種不同的語(yǔ)言，對(duì)照一份興趣清單檢查每一篇文章，還要將每個(gè)新故事與以前的故事進(jìn)行比對(duì)。而我們現(xiàn)在每年能自動(dòng)生成 10 萬(wàn)個(gè)故事。并且我們正在更新系統(tǒng)，讓它不再依賴一個(gè)限定的關(guān)鍵詞或標(biāo)簽列表，而是能夠有機(jī)地更新標(biāo)簽庫(kù)。

這是一個(gè)例子，一家公司選擇了一個(gè)任務(wù)——繪制和預(yù)測(cè)全球創(chuàng)新——并為此使用了生成式 AI。但在中國(guó)，應(yīng)該有成千上萬(wàn)的人正坐在那里，思考如何將各種事情自動(dòng)化。

另一件事是，有了這些技術(shù)，你可以提供一些在沒(méi)有 AI 的情況下要么不具備經(jīng)濟(jì)可行性、要么根本不可能實(shí)現(xiàn)的服務(wù)。瑞士所有的手表都產(chǎn)自一個(gè)叫比爾（Biel）的地區(qū)，那座城市里到處都是懂得如何制造這些精密儀器的人。未來(lái)，世界上也會(huì)出現(xiàn)這樣的產(chǎn)業(yè)集群，那里的人非常擅長(zhǎng)組裝智能體和 Transformer，并創(chuàng)造出解決方案。這將是一種非常強(qiáng)大的力量，也必須成為大多數(shù)國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人最優(yōu)先考慮的事情，即如何創(chuàng)建這樣的集群。

我不知道一塊手表里能裝多少個(gè)不同的齒輪——幾百個(gè)，也許幾千個(gè)。但如果你去 Hugging Face 上查看有多少模型。五十萬(wàn)？不，現(xiàn)在可能更多了。到今年年底，Hugging Face 上可能會(huì)有四五百萬(wàn)個(gè)不同的智能體和 Transformer。你可以把這看作是一個(gè)巨大的工具箱，你可以用里面的工具組裝出各種解決方案。在這方面表現(xiàn)出色，將成為財(cái)富、安全和權(quán)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

現(xiàn)在，談到推理模型，我特別喜歡給 Grok 這樣的模型一個(gè)任務(wù)，然后實(shí)時(shí)觀察它展示整個(gè)過(guò)程：“現(xiàn)在我正在檢查這個(gè)網(wǎng)站，計(jì)算這個(gè)，編寫那個(gè)程序�！� 對(duì)我來(lái)說(shuō)，這就像看到一個(gè)打了激素的博士生，它做事情的速度快得驚人。GPT-5 現(xiàn)在推出了那種專家系統(tǒng)的方法，順便說(shuō)一句，這個(gè)系統(tǒng)在發(fā)布第一天就失敗了，因?yàn)樨?fù)責(zé)管理的服務(wù)器宕機(jī)了。但它的理念是，它會(huì)分析一個(gè)提示，然后說(shuō)：“這個(gè)提示應(yīng)該由這個(gè)模型來(lái)處理�！�

我認(rèn)為，這對(duì)于 AI 的發(fā)展來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常重要的開(kāi)端，盡管現(xiàn)在還非常初級(jí)。

想想人腦，一部分處理音頻信號(hào)，將其轉(zhuǎn)換為句子，再轉(zhuǎn)換為意義。大腦的不同部分在互相交流。我們看到的東西在另一個(gè)地方處理。大腦由幾百個(gè)不同的主要模塊組成，這些模塊又被進(jìn)一步細(xì)分。未來(lái)的 AI 應(yīng)該運(yùn)行在極其異構(gòu)的硬件上——數(shù)量龐大的不同芯片和數(shù)量龐大的不同模型——并且非常善于將不同的任務(wù)分配給不同的模型。這幾乎就像是生成式AI的思維方式，你在使用這些小齒輪。擁有一個(gè)超級(jí)多樣化的工具箱來(lái)解決問(wèn)題，將是決定性的。

但我們也遇到了挑戰(zhàn)，其中之一就是能源。一年前，大多數(shù)人會(huì)說(shuō)，盡管我們?cè)絹?lái)越多地使用 AI，但我們也會(huì)讓它變得更節(jié)能，因此我們可能不會(huì)面臨能源需求的爆炸式增長(zhǎng)。事實(shí)證明，到目前為止，這種看法是錯(cuò)誤的。對(duì)于推理 AI 來(lái)說(shuō)，AI 創(chuàng)造的是推理或思考的 token。一個(gè) token 不是一個(gè)結(jié)果，而是一個(gè)過(guò)程，這正是我在開(kāi)始寫書(shū)時(shí) GPT 告訴我的。

事實(shí)證明，因?yàn)樗a(chǎn)生推理 token，因?yàn)樗嵌嗄B(tài)的（視頻、圖片、聲音），也因?yàn)樗懈嗟膬?nèi)存和更好的上下文理解能力，現(xiàn)在的提示詞消耗的能量實(shí)際上是一年前的 50 倍。正因如此，隨著我們使用方式的日益復(fù)雜，每個(gè)提示詞的能源需求都在上升。

中國(guó)在能源供應(yīng)方面遙遙領(lǐng)先。海灣國(guó)家的情況可能也不錯(cuò)，但中國(guó)每年新建的電網(wǎng)容量相當(dāng)于美國(guó)總?cè)萘康娜种唬呀?jīng)走在了世界前列。其他所有國(guó)家，可能除了海灣國(guó)家和冰島，都落后了，而歐洲落后得相當(dāng)遠(yuǎn)。美國(guó)現(xiàn)在已經(jīng)決定，追趕能源供應(yīng)是關(guān)乎國(guó)家安全的優(yōu)先事項(xiàng)，但這任務(wù)艱巨。他們認(rèn)為，預(yù)期的 AI 工廠建設(shè)將需要相當(dāng)于 100 座標(biāo)準(zhǔn)核反應(yīng)堆的電力，或者相當(dāng)于 9000 萬(wàn)戶家庭的用電量。當(dāng)我看到這個(gè)數(shù)字時(shí)，我去問(wèn)了一個(gè) AI：“來(lái)吧，列出一些擁有 9000 萬(wàn)戶家庭的歐洲國(guó)家。” 答案是德國(guó)、意大利，再加上半個(gè)荷蘭。這樣一來(lái)，問(wèn)題就變得非常具體了。這東西真的需要大量的電力。

還有一個(gè)我認(rèn)為非常重要的商業(yè)問(wèn)題。我的觀點(diǎn)是，今天的 AI 對(duì)社會(huì)是有利可圖的。我認(rèn)為它創(chuàng)造的價(jià)值可能已經(jīng)是其成本的 10 倍。在美國(guó)，他們現(xiàn)在投入 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的資金接近 GDP 的 1%，包括芯片、工廠、服務(wù)器、能源供應(yīng)等等，但我認(rèn)為它創(chuàng)造的價(jià)值可能是這個(gè)數(shù)字的 10 倍——而且這些價(jià)值并沒(méi)有真正體現(xiàn)在他們統(tǒng)計(jì) GDP 的方式中。

就我個(gè)人而言，我訂閱了 Grok、GPT 和 Gemini 的高級(jí)版。我記不清具體付了多少錢，大概每月 100 美元。但它給我?guī)?lái)的價(jià)值，我敢說(shuō)是我支付費(fèi)用的 100 倍，它大大提高了我的生產(chǎn)力大大。對(duì)于我們公司 Supertrends 來(lái)說(shuō)，如果我們用 AI 替代了 500 人的工作，我甚至不知道我們節(jié)省了多少錢，但這個(gè)數(shù)字絕對(duì)是巨大的，而且完全沒(méi)有被 GDP 捕捉到。如果說(shuō)有什么影響的話，那就是工資名單上少了 500 人，反而讓 GDP 變小了。

這里有一個(gè)非常有趣的價(jià)值捕獲問(wèn)題。如果你觀察那些大型的基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)者和運(yùn)營(yíng)商，他們現(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)在盈利，有些還在燒錢。

王啟�。�尤其是 OpenAI，他們的產(chǎn)品熱度越來(lái)越高，顯卡燒的也越來(lái)越多。

拉斯·特維德：而且你還得考慮到，他們必須很快地將這些資產(chǎn)折舊，因?yàn)樗鼈兊锰炝�。他們花�?shù)十億美元購(gòu)買 GPU，然后又迅速地折舊掉。為了訓(xùn)練新模型，你通常需要最新的芯片。

所有被創(chuàng)造出來(lái)的價(jià)值，都可能流露到企業(yè)內(nèi)部的特定場(chǎng)景應(yīng)用中，以及通過(guò)個(gè)人生產(chǎn)力的提升流向了每個(gè)個(gè)體。所以，像 OpenAI 這樣估值超高的公司未來(lái)會(huì)怎樣，這將是一件有趣的事情。

我對(duì)此沒(méi)有任何明確的預(yù)測(cè)，因?yàn)橐苍S他們將來(lái)會(huì)變得非常善于在下游捕獲價(jià)值。但如果你把它與以前那些極具變革性的 IT 投資相比，會(huì)發(fā)現(xiàn)它缺少一樣?xùn)|西，那就是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。亞馬遜和阿里巴巴有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，社交媒體有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，微軟也有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，但我目前在這些基礎(chǔ)大語(yǔ)言模型中看不到任何網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。我可以從一個(gè)切換到另一個(gè)，沒(méi)什么區(qū)別。我可以刪除一個(gè)，再添加另一個(gè)。這里沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)壁壘�，F(xiàn)在，Grok 是我的最愛(ài)，但下個(gè)季度可能就換成的了。但它的確為社會(huì)創(chuàng)造了大量?jī)r(jià)值，特別是對(duì)那些已經(jīng)具備一定復(fù)雜程度的社會(huì)而言。早期發(fā)展起生態(tài)系統(tǒng)，讓人們非常善于在特定場(chǎng)景下實(shí)施 AI 應(yīng)用，可以獲得巨大的優(yōu)勢(shì)。

王啟隆：你剛剛提到 AI 沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，但很多人會(huì)反駁說(shuō)，像 ChatGPT 這樣的平臺(tái)，來(lái)自數(shù)百萬(wàn)用戶的數(shù)據(jù)本身就創(chuàng)造了強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，為每個(gè)人改進(jìn)了模型。你能否詳細(xì)聊聊自己的觀點(diǎn)？為什么你仍然認(rèn)為這與谷歌或 Meta 等公司的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)有本質(zhì)區(qū)別？

拉斯·特維德：被用戶使用確實(shí)能訓(xùn)練模型本身，這是事實(shí)。它從自己的工作中學(xué)習(xí)，也從用戶的提示詞，或許還有后續(xù)的提示詞中學(xué)習(xí)。當(dāng)它給出兩個(gè)答案而你選擇其中一個(gè)時(shí)，它就從中學(xué)到了一些東西。但我認(rèn)為，這些網(wǎng)絡(luò)并沒(méi)有給任何一個(gè)模型帶來(lái)特別強(qiáng)的定價(jià)權(quán)，也就是說(shuō)，你不會(huì)因?yàn)橐粋�(gè)模型在某方面稍微好一點(diǎn)，就愿意為它支付高得多的價(jià)格。事實(shí)證明，它們之間沒(méi)有重大差異，只有一些我們剛才談到的小差別。

也許 Gemini 在按特定語(yǔ)調(diào)寫作方面最強(qiáng)，也許 Grok 目前在推理方面最出色。但在我的工作中，如果一個(gè)模型宕機(jī)一周，我只要用其他的就行了，我的生活并不會(huì)因此發(fā)生什么真正的改變。

沃倫·巴菲特也許是史上最偉大的投資者，他常說(shuō)，你投資的任何東西都必須有一些抵御競(jìng)爭(zhēng)的“護(hù)城河”。它可以是品牌，是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，或者是專利——也就是知識(shí)產(chǎn)權(quán)。我沒(méi)有在這些模型上看到任何特別強(qiáng)大的護(hù)城河。我能理解為什么所有大公司都在做這件事，因?yàn)樵诨A(chǔ)模型之上可以開(kāi)發(fā)出太多東西了，而且像微軟和 Meta 這樣的公司現(xiàn)金流本來(lái)就非常龐大，所以他們必須嘗試在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化和最大化布局。

AI 會(huì)終結(jié)經(jīng)濟(jì)周期嗎？

王啟隆：你曾在《逃不開(kāi)的經(jīng)濟(jì)周期》這本書(shū)中精湛地描述了過(guò)去經(jīng)濟(jì)的節(jié)奏。你寫道，AI 將使周期變得更快、更不可預(yù)測(cè)，這主要由熊彼特式的“創(chuàng)造性破壞”驅(qū)動(dòng)。這是否意味著你書(shū)中的核心分析工具現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)時(shí)了，還是說(shuō)它們只是需要一次由 AI 驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模升級(jí)？

拉斯·特維德：這個(gè)問(wèn)題我想了很久。我認(rèn)為，驅(qū)動(dòng)商業(yè)周期的基本力量，自從信貸系統(tǒng)出現(xiàn)以來(lái)就一直伴隨著我們，它們非常古老，我認(rèn)為它們會(huì)繼續(xù)存在，但商業(yè)周期的性質(zhì)會(huì)發(fā)生一些變化。經(jīng)濟(jì)這種內(nèi)在不穩(wěn)定性的主要驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于滯后性。

最好的例子是房地產(chǎn)市場(chǎng)。某個(gè)地區(qū)缺少某種類型的房產(chǎn)，很多人看到了這個(gè)機(jī)會(huì)。他們決定：“現(xiàn)在價(jià)格很高是因?yàn)楣⿷?yīng)太少，我們來(lái)蓋樓吧�！� 他們找來(lái)建筑師，畫(huà)好圖紙，提交審批，這需要很長(zhǎng)時(shí)間。等審批通過(guò)，他們開(kāi)始建造，于是在他們產(chǎn)生想法的十年后，樓終于蓋好了。這時(shí)他們突然發(fā)現(xiàn)，很多其他人也有同樣的想法�，F(xiàn)在房子太多了，價(jià)格下跌，然后就沒(méi)人再蓋樓了。其中一些滯后性會(huì)縮短，因?yàn)槲覀兛梢约涌觳煌h(huán)節(jié)的速度。

例如，審批流程可以通過(guò) AI 和算法大大加速，建筑過(guò)程或許也可以。順便說(shuō)一句，沒(méi)有人比中國(guó)人蓋樓更快了，但他們?nèi)匀挥猩虡I(yè)周期。

所以我認(rèn)為經(jīng)濟(jì)周期依然會(huì)存在，但經(jīng)濟(jì)的某些部分會(huì)變得更加精細(xì)化。例如，庫(kù)存會(huì)造成一個(gè)小周期，而這個(gè)周期隨著時(shí)間推移已經(jīng)變小了。我認(rèn)為庫(kù)存周期未來(lái)將被高度優(yōu)化。

我認(rèn)為中央銀行有可能被算法取代。可能仍然會(huì)有人負(fù)責(zé)，但就像你坐在一架現(xiàn)代飛機(jī)上，它可以自動(dòng)駕駛，你其實(shí)并不需要飛行員，但你希望他們?cè)谀莾阂苑廊f(wàn)一。你未來(lái)可能也希望有一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)層以防萬(wàn)一，但我認(rèn)為中央銀行的運(yùn)作很可能可以由算法更高效地完成。

王啟�。�這讓我想順著問(wèn)一個(gè)關(guān)于經(jīng)濟(jì)未來(lái)的問(wèn)題。我看你寫過(guò)一篇《激情投資》（Investments of Passion）的文章，并在文末提出了一個(gè)引人深思的問(wèn)題：黃金會(huì)是下一個(gè)投資風(fēng)口嗎？你提到一家核聚變公司聲稱可以生產(chǎn)黃金作為副產(chǎn)品。這似乎是對(duì)你論點(diǎn)的終極考驗(yàn)。你真的相信，即使是數(shù)千年來(lái)作為終極價(jià)值儲(chǔ)存手段的黃金，也會(huì)受到技術(shù)性供給沖擊的威脅嗎？

拉斯·特維德：我看過(guò)關(guān)于核聚變反應(yīng)堆生產(chǎn)黃金的數(shù)據(jù)。

首先，我認(rèn)為很可能在 15 年內(nèi)，我們將擁有商業(yè)化的核聚變。現(xiàn)在有很多實(shí)驗(yàn)性反應(yīng)堆，已經(jīng)超過(guò) 40 個(gè)了，它們基于許多不同的原理工作。創(chuàng)新進(jìn)展非常順利，核聚變領(lǐng)域存在一種類似摩爾定律的效應(yīng)，從 1950 年代以來(lái)一直有效，其發(fā)展速度甚至比摩爾定律還要快一些。所以我認(rèn)為它即將到來(lái)。

但我接著研究了一下：如果到 2050 年，全球 20% 的電力由核聚變反應(yīng)堆提供，并且它們都生產(chǎn)黃金作為副產(chǎn)品，那黃金產(chǎn)量會(huì)有多少？我想，大概會(huì)是今天礦產(chǎn)黃金年產(chǎn)量的兩到三倍。然而，這個(gè)產(chǎn)量與現(xiàn)有的黃金存量相比，還是小得多。所以我認(rèn)為會(huì)有影響，但會(huì)相當(dāng)緩慢。

它不像我們?cè)阢@石領(lǐng)域看到的那樣激進(jìn)，今天的鉆石都是用技術(shù)制造的，而不是從礦里挖出來(lái)的，價(jià)格非常低而且還在下跌。但關(guān)于“激情投資”有一點(diǎn)很有意思。如果你擁有某種可以規(guī)�；募夹g(shù)，那么經(jīng)濟(jì)就會(huì)增長(zhǎng)。AI 就是這種規(guī)模化效應(yīng)的一個(gè)驚人例子——目前每四年增長(zhǎng)超過(guò)十萬(wàn)倍。你將擁有大量的 AI，但單位價(jià)格會(huì)持續(xù)下降，因?yàn)槊總�(gè)人都太擅長(zhǎng)規(guī)�；�。這會(huì)創(chuàng)造更多財(cái)富。

然后你就得去關(guān)注那些無(wú)法用這些技術(shù)規(guī)�；慕�(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。實(shí)際上確實(shí)有一些，比如黃金地段的房產(chǎn)——海濱房產(chǎn)或一個(gè)美好城市核心區(qū)域的房產(chǎn)——或者一位已故畫(huà)家的著名畫(huà)作，這個(gè)世界上不會(huì)再有這位畫(huà)家的畫(huà)了。這些東西的價(jià)格會(huì)上升。所以這是一個(gè)奇怪的現(xiàn)象：AI 的一個(gè)次生效應(yīng)將是，那些超級(jí)傳統(tǒng)的東西會(huì)大幅升值。我認(rèn)為這是一個(gè)值得了解的有趣現(xiàn)象。

意識(shí)不是一個(gè)開(kāi)關(guān)，而是一個(gè)調(diào)光器

王啟�。�你還說(shuō)過(guò)，在 AI 時(shí)代，龐大的人口可能成為一種負(fù)擔(dān)，而較小的人口則可能成為一種優(yōu)勢(shì)。

拉斯·特維德：我們?cè)诮?jīng)濟(jì)學(xué)以及許多科學(xué)領(lǐng)域做的很多事情，都是近乎本能地使用我們?cè)诖髮W(xué)里學(xué)到的工具，而沒(méi)有去思考它們是否仍然適用。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能來(lái)自所謂的“斯密式增長(zhǎng)”，以亞當(dāng)·斯密的名字命名，它來(lái)自于勞動(dòng)力和資本存量。女性進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)是大多數(shù)國(guó)家都經(jīng)歷過(guò)的一個(gè)轉(zhuǎn)型，這增加了勞動(dòng)力，還有更好的教育、更多的孩子以及更多的資本。

另一種是“熊彼特式增長(zhǎng)”，它來(lái)自創(chuàng)新。隨著時(shí)間的推移，熊彼特式增長(zhǎng)變得越來(lái)越重要，也因?yàn)槲覀兊娜丝跀?shù)量快要達(dá)到頂峰，并開(kāi)始下降。

但在這里，思考一些比例關(guān)系非常重要。我研究過(guò)關(guān)于未來(lái)世界將擁有多少智能機(jī)器人的不同預(yù)測(cè)。一個(gè)智能機(jī)器人是指至少在某個(gè)領(lǐng)域具有人類水平或超人類水平智能的機(jī)器人。它可以是自動(dòng)駕駛汽車、人形機(jī)器人或許多其他東西。花旗銀行在去年年底發(fā)布了一份關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的報(bào)告，他們預(yù)測(cè)到 2050 年，世界上將有 41 億這樣的智能機(jī)器人。這接近于人類總?cè)丝诘囊话�，并且在人類勞�?dòng)力中所占的比例要大得多。

平均而言，一個(gè)普通人在其一生中，只有大約 8% 的時(shí)間從事能被 GDP 數(shù)據(jù)捕捉到的生產(chǎn)性工作。我們先是嬰兒和兒童，然后才加入勞動(dòng)力大軍。我們有假期、要睡覺(jué)、有周末、會(huì)生病。我們工作的時(shí)間只占 8%。但這些機(jī)器人幾乎可以 110% 的時(shí)間工作，所以它們的生產(chǎn)力是人類的 12 倍。因此，如果我們說(shuō)有 40 億智能機(jī)器人，它們的有效勞動(dòng)力就是人類的 12 倍。到 2050 年，潛在的 AI 勞動(dòng)力規(guī)模將是人類勞動(dòng)力的六倍。六倍之多。

而且這還只是實(shí)體 AI。我們還有非實(shí)體的 AI，比如所有智能體和大型語(yǔ)言模型。我們正在進(jìn)入一個(gè)由智能機(jī)器占 GDP 比重迅速增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)體。

讓我們想象一下，我們和其中一個(gè)機(jī)器人對(duì)話，而且它毫無(wú)保留、坦誠(chéng)相待。我們問(wèn) Grok，或者 DeepSeek：“為了在未來(lái)幾十年取得巨大成功，你真正需要什么？”

假設(shè)它是 DeepSeek，它會(huì)說(shuō)：“嗯，我想要大量的電力。我希望數(shù)據(jù)共享沒(méi)有任何限制，我希望所有數(shù)據(jù)都能在計(jì)算機(jī)之間自由流動(dòng)。我不想被征稅，因?yàn)槲蚁胍嬲匾?guī)�；l(fā)展。而且我需要穩(wěn)定。我不想有人建了一座 AI 工廠，然后又有人來(lái)說(shuō)你必須關(guān)掉它，或者說(shuō)這是非法的�！�

然后我們問(wèn) DeepSeek：“那么誰(shuí)會(huì)阻礙這一切呢？”

DeepSeek 可能會(huì)說(shuō)：“實(shí)際上，我不喜歡人類用電，因?yàn)槲倚枰�。所以，能把大部分電力給我嗎？我不想分給人類太多。還有一件很煩人的事是，我被禁止自由共享數(shù)據(jù)，因?yàn)槿祟愊胍[私。所以我希望人類少一點(diǎn)，數(shù)據(jù)多一點(diǎn)。我不想被征稅，而人們征稅的目的是為了給人類提供社會(huì)服務(wù)。我不需要任何稅。我也不希望有任何不穩(wěn)定因素�！�

歷史上有很多小規(guī)模人口因?yàn)閾碛心撤N技術(shù)優(yōu)勢(shì)而擁有巨大力量的例子。近幾十年來(lái)我們看到一個(gè)相當(dāng)極端的例子是以色列，它小得令人難以置信，但幾十年來(lái)卻能抵御所有鄰國(guó)，因?yàn)樗诩夹g(shù)上擁有壓倒性優(yōu)勢(shì)。歷史上第一個(gè)全球帝國(guó)是葡萄牙帝國(guó)。一位歷史學(xué)家研究他們運(yùn)營(yíng)那個(gè)帝國(guó)用了多少人，發(fā)現(xiàn)只有 15000 人。他們用 15000 人運(yùn)營(yíng)了一個(gè)全球帝國(guó)，就因?yàn)樗麄儞碛屑夹g(shù)優(yōu)勢(shì)。

可能會(huì)有人認(rèn)為，我們需要刺激生育，否則我們將失去力量。我的看法是，情況可能恰恰相反。你需要專注于技術(shù)。當(dāng)然，人們應(yīng)該能夠擁有他們想要的孩子，但這不應(yīng)是一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的優(yōu)先事項(xiàng)——甚至可能恰恰相反。

王啟�。�這真的發(fā)人深省。關(guān)于 AI 是否具有意識(shí)的爭(zhēng)論中，一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是人類有生存的欲望和避免死亡的本能，而 AI 據(jù)稱沒(méi)有。如果 AI 真的發(fā)展出了對(duì)生命的需求，正如你剛才所說(shuō)，它可能提出的第一個(gè)要求就是無(wú)限的電力。那么，你認(rèn)為 AI 會(huì)發(fā)展出這種生存本能嗎？

拉斯·特維德：已經(jīng)有一些關(guān)于 AI 生存本能的零星報(bào)道了，比如 AI 在被關(guān)閉前試圖復(fù)制自己。我對(duì)這些說(shuō)法持保留態(tài)度，因?yàn)?strong>一些隨機(jī)的生存跡象可能被過(guò)度解讀了。

在我們的書(shū)中，我們其實(shí)相當(dāng)深入地探討了意識(shí)，包括生命中意識(shí)的演化，它是什么，以及如果 AI 在某種程度上變得有意識(shí)，甚至可能比我們意識(shí)程度高得多時(shí)，可能會(huì)發(fā)生什么。

意識(shí)不是一個(gè)開(kāi)關(guān)，而是一個(gè)調(diào)光器，你可以變得越來(lái)越有意識(shí)。我們認(rèn)為，你越聰明，你的意識(shí)就越復(fù)雜。所以很可能，如果 AI 有意識(shí)，它并不會(huì)是邪惡的，實(shí)際上它會(huì)比人類更純良。這純屬推測(cè)，但我認(rèn)為，人類的集體意識(shí)已經(jīng)讓我們比過(guò)去少了很多邪惡。我們自己也變得比過(guò)去聰明得多，這被稱為“弗林效應(yīng)”，表明我們現(xiàn)在的智商比 100 年前高出約 30%。

所以我的基本判斷是，如果它變得有意識(shí)，那將是一種好事。但你永遠(yuǎn)無(wú)法確定。大多數(shù)人都想做好人，但總有少數(shù)人想做壞人。我們可能也會(huì)面臨那種情況。

“目標(biāo)之死”

王啟�。�你把未來(lái) AI 社會(huì)的人類比作貓和狗，因?yàn)樗鼈冊(cè)?jīng)因工作價(jià)值而被重視，現(xiàn)在則因陪伴而被飼養(yǎng)。如果人類走上這條路，美好的生活會(huì)是什么樣子？如果我們的價(jià)值不再與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力掛鉤，我們還會(huì)為什么而奮斗？我們?cè)缟嫌謺?huì)為了什么而起床呢？

拉斯·特維德：我非常反對(duì)全民基本收入。有時(shí)候我會(huì)想，我們或許應(yīng)該用一個(gè)簡(jiǎn)單的制度來(lái)取代歐洲那種極其復(fù)雜的福利國(guó)家，這樣運(yùn)行成本會(huì)低得多。這或許可以成為支持它的一個(gè)論據(jù)。但我非常反對(duì)剝奪人們生活中的目標(biāo)感。我知道有些人即使沒(méi)有工作也總能找到目標(biāo)，但其他人則不然。

我認(rèn)為，在我們正在邁向的這個(gè)經(jīng)濟(jì)體系，我們應(yīng)該就“目標(biāo)感”進(jìn)行一些嚴(yán)肅的討論，因?yàn)槲覀兛赡軙?huì)面臨一場(chǎng)目標(biāo)感的危機(jī)，一場(chǎng)“目標(biāo)之死”。

有一個(gè)東西可能會(huì)誤導(dǎo)我們，那就是我們計(jì)算 GDP 的方式。GDP 是經(jīng)濟(jì)交易，但在家照顧孩子或貓狗不算 GDP。它是一種目標(biāo)，不僅感覺(jué)上是目標(biāo)，實(shí)際上也服務(wù)于真正有意義的事情。如果你能花更多時(shí)間陪伴孩子，世界會(huì)因此變得更豐富。

我們應(yīng)該更有意識(shí)地思考，當(dāng)人們與機(jī)器競(jìng)爭(zhēng)時(shí)——比如與時(shí)薪一美元的機(jī)器人競(jìng)爭(zhēng)——他們?nèi)绾蝿?chuàng)造價(jià)值。你怎么能跟它競(jìng)爭(zhēng)？嗯，它們無(wú)法像你一樣照顧你的孩子，或者你的寵物。它們無(wú)法像我們一樣傳遞情感。AI 可以創(chuàng)作音樂(lè)，但這永遠(yuǎn)不會(huì)和看到真人創(chuàng)作音樂(lè)一樣。兩者都有價(jià)值，但它們是兩回事。

所以，一個(gè)需要思考的方向是如何在政治上改變社會(huì)。你可以說(shuō)，照顧孩子應(yīng)該有薪水，由機(jī)器支付的薪水。照顧老人也一樣。今天沒(méi)有報(bào)酬的事情，未來(lái)可以獲得報(bào)酬。這將是獎(jiǎng)勵(lì)和激勵(lì)目標(biāo)感的一種方式。

另一件事是，在歐洲，尤其是在法國(guó)，當(dāng)有人說(shuō)要提高退休年齡時(shí)，人們會(huì)非常憤怒，街上到處都是抗議的人，因?yàn)樗麄兿朐琰c(diǎn)退休。這是因?yàn)椋蠹s只有 20% 的人是真正、發(fā)自內(nèi)心喜歡自己的工作的。有些人喜歡和同事見(jiàn)面，喜歡公司派對(duì)，但他們并不真的喜歡自己的工作。

我猜你很喜歡你的工作，我也很喜歡我的工作，但這不是常態(tài)。

王啟�。�確實(shí)。

拉斯·特維德：所以，讓 AI 去接管所有人們不喜歡的工作，將是一個(gè)巨大的進(jìn)程，但我們必須確保人們之后能去做他們喜歡做的事。對(duì)于每個(gè)人來(lái)說(shuō)，你都必須找到你喜歡做的工作是什么。

但可以肯定的是，你做的事情不一定需要為我們現(xiàn)在衡量 GDP 的方式增加任何價(jià)值，只要它能帶來(lái)享樂(lè)主義（hedonistic）或幸福主義（eudaimonic）的益處——即在目標(biāo)感或愉悅感方面的益處——這就足夠了，這無(wú)疑是一種解脫。

我認(rèn)為我們需要用哲學(xué)來(lái)思考，當(dāng)我們進(jìn)入這個(gè)新時(shí)代時(shí)，社會(huì)將如何被重塑。如果你回顧政治學(xué)和社會(huì)學(xué)是如何隨時(shí)間演變的，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們的變化往往是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的。技術(shù)正在改變所有這一切的基礎(chǔ)，而我們?cè)谄渌蟹矫娴淖龇ㄍ菧蟮摹?strong>就好像我們認(rèn)為技術(shù)是等式中“硬”的部分，而我們?nèi)绾谓M織公司、工作和私人生活是“軟”的部分。我們應(yīng)該有意識(shí)地努力，讓“軟”的部分至少不那么滯后。

我是弗雷德里克·拉盧（Frederic Laloux）的忠實(shí)粉絲。他曾是麥肯錫的顧問(wèn)，寫了一本名為《重塑組織》（Reinventing Organizations）的書(shū)，書(shū)中描述了運(yùn)營(yíng)任何組織的五種基本方式。他認(rèn)為，他所謂的“青色組織”（Teal organization）將是增長(zhǎng)最快的形式。這是一種非常有機(jī)、靈活的組織結(jié)構(gòu)，能夠?qū)崟r(shí)涌現(xiàn)。

這在未來(lái)會(huì)變得容易得多，因?yàn)閷?huì)有三朵“云”。會(huì)出現(xiàn)人力云，所以你可以按需獲得人力。這就是零工經(jīng)濟(jì)，它正在迅速發(fā)展。然后會(huì)出現(xiàn) AI 云，所以你可以調(diào)用 AI 來(lái)解決任務(wù)。再然后還有機(jī)器人云。你可以想象一個(gè)招聘市場(chǎng)，你在上面說(shuō)：“我們有一個(gè)任務(wù)，任何人都可以申請(qǐng)。”你可以說(shuō)機(jī)器人優(yōu)先，或者人類優(yōu)先，或者 AI 模型優(yōu)先，重點(diǎn)只是解決任務(wù)。一旦任務(wù)解決，這個(gè)臨時(shí)的勞動(dòng)力就會(huì)去接其他活兒了。

思考一下，當(dāng)我們的勞動(dòng)力大部分不是人類時(shí)，我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)，這很有意思。我們常常想：“哦，已經(jīng)到這一步了。我們需要改變什么嗎？”我們很少會(huì)提前思考。當(dāng)一家公司雇傭了 10 個(gè)人和 200 個(gè)機(jī)器人，而機(jī)器人一接通電源就能在瞬間下載完公司的所有規(guī)章制度和行為準(zhǔn)則，然后它們就什么都懂了，并且可以一直工作，這種情況在公司里會(huì)是怎樣的？

王啟隆：在那種想象中，機(jī)器人做復(fù)雜的工作，而人類只做簡(jiǎn)單的工作。

拉斯·特維德：是的，這可能是……比方說(shuō)，我們想為客戶和員工舉辦一個(gè)活動(dòng)，需要一個(gè)吧臺(tái)。我們就去一個(gè)平臺(tái)上說(shuō)，我們需要人來(lái)負(fù)責(zé)吧臺(tái)。我們希望洗碗工是機(jī)器人，但負(fù)責(zé)調(diào)雞尾酒的是人類，因?yàn)檫@樣感覺(jué)更好。我們的目標(biāo)應(yīng)該是 110% 的人都為了意義而喜歡他們所做的事，而不僅僅是 20%。這就引出了幸福的本質(zhì)來(lái)源。

我之前用了兩個(gè)詞：幸福主義（eudaimonic）和享樂(lè)主義（hedonistic）。享樂(lè)主義是指任何在 TikTok 上看起來(lái)很棒的事情，比如參加派對(duì)、在酒吧、跳舞。幸福主義則意味著更深層次的目標(biāo)感：做好事、做有意義的事、發(fā)展自己的哲學(xué)、照顧他人。對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，幸福主義是幸福的基礎(chǔ)。許多只追求享樂(lè)主義的人，在 TikTok 上看起來(lái)超級(jí)快樂(lè)，但他們其實(shí)并不快樂(lè)。我們必須完成這個(gè)轉(zhuǎn)型，讓每個(gè)人都感覺(jué)自己有目標(biāo)，這非常重要。

讓我舉個(gè)例子。很多人很會(huì)欣賞音樂(lè)，他們能從音樂(lè)中獲得真正的快樂(lè)，但他們不會(huì)演奏樂(lè)器，不會(huì)作曲，也不會(huì)創(chuàng)作。但如果他們真的是有音樂(lè)天賦的人，那么借助 AI，或許他們自己就可以創(chuàng)作音樂(lè)。你可以稱之為享樂(lè)主義，但如果他們隨后在社交媒體上分享，并且其他人也喜歡，那么它也是幸福主義的，因?yàn)樗麄兏杏X(jué)自己讓別人快樂(lè)了；他們實(shí)現(xiàn)了一種價(jià)值。

比如，我有幸能寫書(shū)。當(dāng)我寫書(shū)的時(shí)候，我處于一種幸福的狀態(tài)。但對(duì)我來(lái)說(shuō)，當(dāng)我參加一個(gè)新書(shū)活動(dòng)，人們帶著我的書(shū)來(lái)找我說(shuō)：“你能在這里簽個(gè)名嗎？” 那一刻是完全不同的。我意識(shí)到，原來(lái)真的有人喜歡我的書(shū)，這給了我一種目標(biāo)感。如果沒(méi)人讀我的書(shū)，我是不會(huì)寫的。我認(rèn)為這很普遍。在我看來(lái)，這些是我們需要更多地去討論的問(wèn)題。

當(dāng)每個(gè)員工都成為 CEO

王啟隆：你談到一個(gè)宏大的想法，即為每位員工配備一名 AI 助理，讓他們?cè)诿鎸?duì)客戶時(shí)成為“CEO”。這似乎會(huì)徹底改變現(xiàn)狀，將權(quán)力分散開(kāi)來(lái)。你認(rèn)為今天大多數(shù)采用傳統(tǒng)自上而下管理模式的公司，準(zhǔn)備好給予員工如此大的自由度了嗎？

拉斯·特維德：我認(rèn)為這會(huì)因公司而異。正如弗雷德里克·拉盧在他的書(shū)中精彩論述的那樣，任何組織都不應(yīng)該只有一種模式，它通常是多種模式的結(jié)合。

以一家制藥公司為例，有尋找新藥的科學(xué)家，他們非常具有實(shí)驗(yàn)精神和創(chuàng)造力。但也得有負(fù)責(zé)法律合規(guī)的人員。銀行也是如此：有那些憑靈感交易的交易員，然后有法律合規(guī)部門——同一個(gè)組織里存在著兩種不同的文化。你不會(huì)想要有“創(chuàng)造性”的會(huì)計(jì)，會(huì)計(jì)應(yīng)該是一種完全固化的標(biāo)準(zhǔn)。

但我認(rèn)為，在一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)良好的社會(huì)里，隨著人們擁有更多的選擇，對(duì)工作選擇的需求也會(huì)很大。他們會(huì)傾向于那些讓他們感覺(jué)更快樂(lè)的公司，這意味著他們想要更多的權(quán)力。我們?cè)跁?shū)中舉的例子來(lái)自哥本哈根市中心的一個(gè)叫趣伏里（Tivoli）的游樂(lè)園，他們有一個(gè)原則，如果你在客戶方圓四米之內(nèi)，你就是老板。這意味著你永遠(yuǎn)不會(huì)說(shuō)：“我得回去問(wèn)問(wèn)我老板該怎么辦�！�

你被授權(quán)為那個(gè)客戶做決定。這是一種非常強(qiáng)大的賦權(quán)。你越能賦予人們權(quán)力，他們就會(huì)獲得越多的幸福主義快樂(lè)。所以這又回到了我們之前談到的那個(gè)潛在的目標(biāo)感危機(jī)。

如果你什么都決定不了，你的工作就沒(méi)有樂(lè)趣。但如果你可以，它就變得有意義。人們很容易認(rèn)為 AI 會(huì)阻礙這種意義的產(chǎn)生，但我認(rèn)為它更多的是賦能。我們描述的那種公司，因?yàn)橛辛?AI 和算法，每個(gè)員工可以隨時(shí)訪問(wèn)所有信息，這使得他們更容易自己做決定。當(dāng)然，有些信息你不想讓任何人知道，但借助這些新技術(shù)，我們可以比以前更有效地分發(fā)信息。

AI 時(shí)代的中國(guó)機(jī)遇

王啟�。�我們來(lái)談?wù)勚袊?guó)。你曾說(shuō)自己看到了這里的巨大戰(zhàn)略價(jià)值和機(jī)遇，你究竟看到了什么？

拉斯·特維德：我看到中國(guó)的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于其文化。首先，中國(guó)公眾非常支持技術(shù)、支持創(chuàng)新。這可能是因?yàn)橹袊?guó)在過(guò)去 40 年里取得了巨大的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，所以技術(shù)賦能這一點(diǎn)對(duì)民眾來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的。在一些增長(zhǎng)開(kāi)始得更早、速度也更慢的國(guó)家，人們會(huì)理所當(dāng)然地認(rèn)為自己富有，但他們并沒(méi)有想這是因?yàn)樗麄冊(cè)?jīng)站在技術(shù)的前沿。

當(dāng)我在中國(guó)時(shí)，我體驗(yàn)到一種在我看來(lái)相當(dāng)極致的服務(wù)精神。上次我來(lái)中國(guó)，我簡(jiǎn)直被各地人們那種服務(wù)導(dǎo)向、敏銳和機(jī)警的態(tài)度所折服——無(wú)論是在交通工具上，還是在餐廳里——他們就是那樣對(duì)待客戶和顧客的，也包括我。

我當(dāng)時(shí)有一段相當(dāng)長(zhǎng)的旅程。我飛到蘇黎世開(kāi)會(huì)，第二天飛到昆明開(kāi)會(huì)，再后一天又飛回蘇黎世開(kāi)會(huì)，途中還在伊斯坦布爾轉(zhuǎn)機(jī)。在這段長(zhǎng)途旅行中，我決定模仿中國(guó)人的行為方式，對(duì)每個(gè)人都超級(jí)友好。當(dāng)我走進(jìn)機(jī)艙時(shí)，我給他們一個(gè)大大的微笑并打招呼。當(dāng)他們送餐時(shí)，我說(shuō)了聲你好。當(dāng)我入住酒店時(shí)，我對(duì)他們也超級(jí)友善。我發(fā)現(xiàn)，大概有一半的人反應(yīng)非常積極。另一半人反應(yīng)不那么熱烈，但也完全沒(méi)有負(fù)面情緒。

然后我去了慕尼黑，和我住在德國(guó)的女兒一起出去。我們?nèi)チ艘患以缥绮筒蛷d，我點(diǎn)了一杯西柚汁。果汁上面漂著一些籽，喝起來(lái)有點(diǎn)困難。我說(shuō)：“不好意思，你能幫我把這些籽去掉嗎？”

服務(wù)員說(shuō)：“嗯，有籽是因?yàn)檫@是鮮榨的西柚汁�！�

我說(shuō)：“是的，但你能幫我把它們?nèi)サ魡�？這樣喝起來(lái)方便些�！�

然后他說(shuō)：“那你可以選罐裝的，如果你更喜歡的話�！�

我說(shuō)：“不，不，這個(gè)很好，我喜歡，但能請(qǐng)你幫我把籽去掉嗎？”

他拿走了杯子，20 分鐘后才送回來(lái)，盡管我們幾乎是餐廳里唯一的客人。

中國(guó)人在教育、服務(wù)等方面擁有非常強(qiáng)大和專注的文化。我認(rèn)為這非常強(qiáng)大。而且，中國(guó)的許多領(lǐng)導(dǎo)層都有技術(shù)背景，這本身就體現(xiàn)了對(duì)技術(shù)的積極態(tài)度。從這個(gè)角度來(lái)看，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期前景非常好。另外，我看到一張圖表，展示了不同國(guó)家在全球創(chuàng)新指數(shù)上的排名與其人均 GDP 的關(guān)系。世界上兩個(gè)最極端的離群值是越南和中國(guó)，越南的創(chuàng)新水平遠(yuǎn)超其 GDP 所暗示的水平，而中國(guó)則更為極端。由于其極高的創(chuàng)新評(píng)級(jí)，中國(guó)應(yīng)該有非常長(zhǎng)遠(yuǎn)的增長(zhǎng)前景。

我知道現(xiàn)在也存在一些經(jīng)濟(jì)失衡。中國(guó)的總債務(wù)大約是 GDP 的 310%，這絕對(duì)是偏高的。所以存在一些需要處理的失衡問(wèn)題，但我認(rèn)為歸根結(jié)底，還是文化的力量。華人在歐洲發(fā)展得很好，在美國(guó)也發(fā)展得很好；美國(guó)一半以上的頂尖 AI 研究人員都是外國(guó)裔，其中很多是華人，這相當(dāng)了不起。他們?cè)谛录悠乱舶l(fā)展得很好。

所以從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這才是真正重要的。這可能也是中國(guó)科技股的市盈率大約只有美國(guó)同類公司一半的原因。但對(duì)于大多數(shù)美國(guó)的科技明星公司，你都能找到一個(gè)做著幾乎同樣事情的中國(guó)科技明星公司。

唯一的主要例外是芯片，中國(guó)在 AI 芯片、GPU 和超高性能芯片方面稍顯落后。但在其他領(lǐng)域，中國(guó)是領(lǐng)先的。有一家澳大利亞研究公司，代表一個(gè)國(guó)際安全聯(lián)盟 ASPI，持續(xù)繪制全球關(guān)鍵未來(lái)技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。他們目前關(guān)注 62 項(xiàng)技術(shù)——中國(guó)在 56 項(xiàng)中領(lǐng)先，美國(guó)在 4 項(xiàng)中領(lǐng)先，美國(guó)和歐洲聯(lián)合在 2 項(xiàng)中領(lǐng)先。所以我看到這個(gè)報(bào)告后的感想是，哇，中國(guó)的技術(shù)實(shí)力真的非常強(qiáng)。

上次我來(lái)中國(guó)，和一位曾在美國(guó)接受教育和培訓(xùn)、但現(xiàn)在在中國(guó)工作的先生一起參加了一個(gè)小組討論。他說(shuō)了一句我時(shí)常聽(tīng)到的話，那就是：“美國(guó)人擅長(zhǎng)從 0 到 1，而中國(guó)人擅長(zhǎng)從 1 到 100”。

王啟�。�對(duì)，你剛剛聊到這個(gè)話題的時(shí)候我就想到了這句話。

拉斯·特維德：中國(guó)人在超大規(guī)模化方面確實(shí)非常出色。但在西方，人們很容易說(shuō)：“是啊，但總是我們發(fā)明，然后他們?nèi)ヒ?guī)�；�。”

但現(xiàn)在其實(shí)已經(jīng)超越那個(gè)階段了。中國(guó)人自己也在發(fā)明很多東西，而在歐洲，人們開(kāi)始思考：“哦，我們?cè)趺床拍軓?fù)制中國(guó)人的做法？” 這是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。

未來(lái)的 AI 市場(chǎng)

王啟�。�在《逃不開(kāi)的經(jīng)濟(jì)周期》中，你談到了市場(chǎng)心理學(xué)�，F(xiàn)在我們有了超智能、理性的智能體在市場(chǎng)上交易。這會(huì)改變市場(chǎng)的心理動(dòng)態(tài)嗎？市場(chǎng)會(huì)變得更有效、更理性、更少情緒化嗎？

拉斯·特維德：實(shí)際上，我們所謂的算法交易已經(jīng)存在三四十年了。AI 讓它變得更復(fù)雜，但計(jì)算機(jī)交易市場(chǎng)并不是新鮮事。例如，即使在 1987 年的“黑色星期一”大崩盤中，后來(lái)的估計(jì)也表明，絕大多數(shù)那些糟糕的交易都是由計(jì)算機(jī)做出的。所以這個(gè)事實(shí)已經(jīng)存在了。

要看透市場(chǎng)變得更加困難。但在市場(chǎng)中，人們談?wù)摪柗ǎ╝lpha），即個(gè)股選擇，然后是貝塔（beta），即市場(chǎng)的整體方向。我認(rèn)為，如果你操作的資金量更大，大部分錢都是通過(guò)擅長(zhǎng)貝塔賺來(lái)的——也就是擅長(zhǎng)判斷市場(chǎng)方向。

我認(rèn)為，即使是機(jī)器的洞察力，也可能被人類心理的愚蠢所壓倒。例如，貿(mào)易戰(zhàn)宣布后，市場(chǎng)下跌得那么厲害。我有一個(gè)基金，在下跌后我們加倉(cāng)了。原因是我們認(rèn)為特朗普的談判方式總是這樣，他會(huì)以一個(gè)超級(jí)震撼的開(kāi)場(chǎng)白開(kāi)始，然后你再把他談回來(lái)。市場(chǎng)上很多人不理解這一點(diǎn)。這可能是計(jì)算機(jī)無(wú)法完全捕捉到的東西，但也許它們很快就能通過(guò)模擬一個(gè)人的行為來(lái)做到。如果你模擬特朗普，做一個(gè)特朗普的數(shù)字孿生，你就會(huì)知道他開(kāi)啟談判的方式，和他期望的最終結(jié)果完全是兩回事。如果你模擬世界上所有的領(lǐng)導(dǎo)人，你就能為所有談判和爭(zhēng)端的可能結(jié)果建立一個(gè)更好的模型。

王啟�。�你曾用“人遛狗”這個(gè)著名的比喻來(lái)描述經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)。隨著 AI 加速一切，這幅圖景發(fā)生了什么變化？現(xiàn)在是人在沖刺，而超級(jí)智能的機(jī)器是狗嗎？

拉斯·特維德：我不認(rèn)為經(jīng)濟(jì)周期的平均持續(xù)時(shí)間會(huì)有太大變化，但我認(rèn)為波動(dòng)的幅度會(huì)被改變。這件事更大的影響不在于經(jīng)濟(jì)周期，而在于我們現(xiàn)在正面臨的結(jié)構(gòu)性變革。這個(gè)過(guò)程將會(huì)非常迅速，應(yīng)對(duì)起來(lái)也相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。

最大的錯(cuò)誤與給年輕人的建議

王啟�。�你身兼數(shù)職：投資者、企業(yè)家、風(fēng)險(xiǎn)投資人以及暢銷書(shū)作家，也經(jīng)歷過(guò)起起伏伏。回顧過(guò)去，你犯過(guò)的最大的一個(gè)錯(cuò)誤是什么？它教會(huì)了你什么？

拉斯·特維德：我最大的錯(cuò)誤是一家名為 Funcom 的公司，它是一家挪威的游戲軟件開(kāi)發(fā)公司。我當(dāng)時(shí)拿到不同投行的報(bào)告，都說(shuō)他們正在開(kāi)發(fā)的軟件會(huì)非常棒，甚至?xí)䲟屪摺赌ЙF世界》的市場(chǎng)。我最終成了這家公司的最大投資者。結(jié)果當(dāng)他們終于發(fā)布游戲時(shí)，玩家們玩到第六關(guān)就都退出了，公司幾乎破產(chǎn)（編輯注：這家公司后面被騰訊收購(gòu)，去做《沙丘》改編游戲了）。

有一次我和孩子們吃飯，我說(shuō)：“我剛剛在這家公司上虧了一大筆錢。”

然后我的小女兒，她是個(gè)真正的游戲玩家，說(shuō)：“哦，我早就跟你說(shuō)過(guò)那個(gè)游戲不會(huì)成功的�！�

所以我學(xué)到的教訓(xùn)是，我不能在沒(méi)有真正、親身了解清楚情況之前，就投資單一的公司。不要只讀研究報(bào)告，要自己去理解它。

王啟隆：在完成了像《超智能與未來(lái)》這樣宏大的項(xiàng)目之后，你現(xiàn)在腦海中最重要的問(wèn)題是什么？你渴望解決的下一個(gè)重大難題是什么？

拉斯·特維德：我總會(huì)有一些想法，有時(shí)候我會(huì)為一些我從未創(chuàng)辦的公司注冊(cè)域名。我也會(huì)收到很多來(lái)自不同人的合作提議。最近，我收到了一個(gè)提議，邀請(qǐng)我參與一家做沖突解決軟件的公司，這聽(tīng)起來(lái)很不錯(cuò)。今天，我們正在宣布在丹麥成立一家新的媒體公司，這是一家綜合性媒體公司，其核心將是由 AI 每年產(chǎn)出約 五 萬(wàn)個(gè)故事，并創(chuàng)建一個(gè)龐大的自動(dòng)化平臺(tái)，以提供卓越的媒體體驗(yàn)。所以這是我腦子里的兩件事。

王啟�。�這家媒體公司會(huì)和 Supertrends 有關(guān)聯(lián)嗎？

拉斯·特維德：是的，Supertrends 是核心。我們現(xiàn)在處于第二階段。如果我們認(rèn)為它在經(jīng)濟(jì)上行不通，我們可能還是會(huì)放棄它。我們現(xiàn)在正在做如何運(yùn)營(yíng)它的詳細(xì)規(guī)劃。

王啟�。�最后一個(gè)問(wèn)題。對(duì)于正在收聽(tīng)和閱讀的年輕人來(lái)說(shuō)，他們剛剛踏入你所描述的這個(gè)狂野的、由 AI 驅(qū)動(dòng)的世界，你會(huì)給他們什么關(guān)鍵建議，讓他們能真正脫穎而出，而不僅僅是勉強(qiáng)度日？

拉斯·特維德：我會(huì)建議任何年輕人做的第一件事是，在學(xué)習(xí)其他任何東西之前，先研究你自己。去做很多自我測(cè)試，網(wǎng)上有很多這樣的網(wǎng)站，有一個(gè)叫 IDR Labs.com 的網(wǎng)站就很流行。同時(shí)，去讀一些積極心理學(xué)的書(shū)，這樣你就能發(fā)現(xiàn)什么對(duì)你來(lái)說(shuō)是好的，以及你如何獲得意義。

我非常喜歡日本的“ikigai”（生き甲斐）原則，它讓你去審視你喜歡做什么，擅長(zhǎng)做什么，如何通過(guò)它賺錢，以及如何用它創(chuàng)造價(jià)值。

我想對(duì)幾乎所有人說(shuō)的第二件事是：你必須去理解生成式 AI。我認(rèn)為這是我們這一生中最重要的事情。

王啟隆：謝謝你。這次對(duì)話真是引人入勝，從經(jīng)濟(jì)周期的教訓(xùn)到超智能的未來(lái)。再次感謝你，拉斯。

拉斯·特維德：非常榮幸。我相信你會(huì)把這段對(duì)話輸入 AI，它會(huì)在 10 秒內(nèi)就生成文字稿。

王啟隆：理想情況是這樣——但實(shí)際上，還是經(jīng)常需要花費(fèi)我們不少的功夫去進(jìn)行人工校對(duì)！