作者 l 埃里克?施密特（Eric Schmidt）

關(guān)注當(dāng)下硅谷熱議的人們，即便認(rèn)為人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者不知所云，也情有可原。AI 專家在諸多問題上分歧嚴(yán)重。其中最著名的，莫過于對 AI 帶來的生存性風(fēng)險截然不同的判斷，由此分裂出末日派與加速主義派。而頂尖思想家在開放模型與封閉模型的優(yōu)劣、監(jiān)管的益處、威懾層面的國家安全影響等問題上同樣意見不一，這些只是眾多懸而未決爭議中的幾例。

但在表面的分歧之下，諸多核心理念上存在著更深層的共識。絕大多數(shù)引領(lǐng) AI 發(fā)展的人士至少在三個核心前提上達(dá)成一致：第一，他們相信所謂縮放定律（scaling laws，又譯規(guī)模法則）的力量，認(rèn)為規(guī)模不斷擴(kuò)大的模型能夠持續(xù)推動 AI 飛速進(jìn)步。第二，他們認(rèn)為這場革命的時間線遠(yuǎn)短于此前預(yù)期：如今許多 AI 專家認(rèn)為，超智能將在兩到五年內(nèi)到來。第三，他們押注變革性人工智能（transformative Al，TAI）—— 即在眾多任務(wù)上超越人類的系統(tǒng) —— 將為人類帶來前所未有的收益。這一信念體現(xiàn)在那些預(yù)示著科學(xué)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)回報乃至人類文明發(fā)展將呈指數(shù)級爆發(fā)的曲棍球桿曲線中。

我將這一系列相互重疊的觀點稱為舊金山共識（San Francisco Consensus）。所謂共識，是指絕大多數(shù)專家 —— 在此指技術(shù)專家、科學(xué)家與創(chuàng)業(yè)者 —— 共同持有的一整套信念。從戰(zhàn)后凱恩斯主義共識（Keynesian consensus）到新自由主義的華盛頓共識（Washington Consensus），認(rèn)知上的統(tǒng)一時期，從來都是可見事實與深層意識形態(tài)立場共同作用的結(jié)果。當(dāng)然，一種共識被廣泛接受，并不等于它就是正確的。事實上，歷史理應(yīng)讓硅谷人保持足夠謙遜。2000 年代，我們許多人曾對互聯(lián)網(wǎng)的社會影響過于樂觀，而這一愿景最終被虛假信息、武器化與心理健康危機(jī)所擊碎。

或許正因如此，盡管舊金山共識在硅谷被普遍接受，卻絕非全球通行。部分頂尖思想家認(rèn)為，當(dāng)前的大語言模型根本無法通向變革性 AI，更不用說更宏大的通用人工智能（AGI）。此外，AI 能否打破彼得?蒂爾曾針對互聯(lián)網(wǎng)提出的創(chuàng)新停滯困境，仍有待觀察。借用蒂爾的話：AI 革命帶給我們的，會是飛行汽車（真正偉大的突破），還是只會模仿艾米莉?狄金森（美國19世紀(jì)女詩人）風(fēng)格寫 140 個字符的小段子（食譜）這種表面花哨的東西？

舊金山共識也未必代表全球 AI 界的共識。在歐洲，許多人對 AI 的社會影響與發(fā)展速度更為懷疑。而正如我在其他文章中所寫，中國對 AGI 的關(guān)注度低得多，更專注于將 AI 部署到各行業(yè)的實際應(yīng)用中。

然而，倘若舊金山共識成真 —— 換言之，若 AI 確實具有變革性 —— 那么未來幾年將至關(guān)重要。許多 AI 專家認(rèn)為，AGI 將通過遞歸式自我改進(jìn)（recursive self-improvement）實現(xiàn)，即 AI 系統(tǒng)能夠自主提升自身能力，進(jìn)而引發(fā)智能的爆發(fā)式增長。從經(jīng)濟(jì)學(xué)與國家安全視角看，遞歸式自我改進(jìn)具有顛覆性影響：率先實現(xiàn) AGI 的企業(yè)與國家，可能鎖定持久優(yōu)勢，讓后來者難以追趕。因此，信奉舊金山共識的人大多認(rèn)為，未來五年將是未來一千年里最重要的五年。

智能的架構(gòu)

舊金山共識所描繪的技術(shù)進(jìn)步圖景是怎樣的？簡而言之，信奉者認(rèn)為 AI 將沿著三條軸線發(fā)展：語言革命、智能體能力革命與推理革命。三者進(jìn)度不同，成功概率也各異。

語言革命已然發(fā)生：計算機(jī)如今能夠理解、生成并高效地與人類語言交互。智能體革命正在進(jìn)行中，它將 AI 從工具轉(zhuǎn)變?yōu)樾袆诱?。未來，整套工作流將由互?lián)的 AI 系統(tǒng)接管。以房地產(chǎn)為例：買家會指令自己的 AI 智能體篩選所有房源并與賣家談判，而賣家也會在流程中部署自己的智能體。不過，這類智能體更偏向功能性而非創(chuàng)造性，它們會最大化知識交換的速度與效率，但不會創(chuàng)造出根本性的新知識。

第三場也是最終一場革命，是推理革命。這是迄今為止影響最深遠(yuǎn)、也最具猜測性的一環(huán)。舊金山共識的核心信條之一是：通過更多數(shù)據(jù)、更強(qiáng)算力訓(xùn)練更大規(guī)模的模型，即擴(kuò)大現(xiàn)有架構(gòu)，就能穩(wěn)定提升性能，并實現(xiàn)推理能力的革命。推動 AGI 到來的推理革命，將是規(guī)模擴(kuò)張的自然產(chǎn)物。

全面告急

但舊金山共識的愿景并非板上釘釘。與所有技術(shù)一樣，AI 面臨諸多約束。最核心的物質(zhì)約束是硬件與能源。過去幾十年，半導(dǎo)體技術(shù)不斷縮小芯片尺寸、降低成本，新一代 AI 加速器（如 Blackwell、Rubin 等）也在持續(xù)突破性能極限。但能源供給的擴(kuò)張卻困難得多。據(jù)估算，為支撐 AI 革命，美國可能需要再增建 92 座核電站。現(xiàn)有政治與現(xiàn)實約束，或?qū)⒌贡瓶焖賱?chuàng)新 —— 要么擴(kuò)展現(xiàn)存技術(shù)（如小型模塊化反應(yīng)堆），要么研發(fā)全新技術(shù)（如核聚變）。

第二項約束是數(shù)據(jù)。如今的大語言模型幾乎已經(jīng)吸收了整個公開互聯(lián)網(wǎng)信息。未來的進(jìn)步可能依賴合成數(shù)據(jù)或多智能體系統(tǒng)。而要接近 AGI，AI 系統(tǒng)甚至需要像人類一樣學(xué)習(xí) ——與真實世界交互。正如兒童通過活動環(huán)境獲得隱性知識，AI 模型也需要通過計算機(jī)視覺、多模態(tài)訓(xùn)練與具身交互，以全新方式整合現(xiàn)實世界知識。

第三項挑戰(zhàn)來自算法本身，即模型訓(xùn)練的底層架構(gòu)。近年來，從 GPT?1 到 GPT?5，算法穩(wěn)步進(jìn)步，每一代都得益于更智能的訓(xùn)練方法。舊金山共識依舊認(rèn)為，通往 AGI 的道路在于優(yōu)化大語言模型—— 擴(kuò)展記憶、減少幻覺、提升可靠性。另一些人則深表懷疑。AI “教父” 之一楊立昆（Yann LeCun）長期主張，大語言模型從根本上不具備創(chuàng)造性發(fā)明能力。李飛飛等頂尖研究者正在嘗試全新路徑。

大加速

顯而易見，通往 AGI 的道路絕非坦途。那么，為何硅谷仍有如此多人執(zhí)著于實現(xiàn)超人類智能？原因在于舊金山共識最后、也是最核心的信念：堅信變革性 AI（TAI）將在人類生活所有領(lǐng)域釋放前所未有的進(jìn)步。

首先，AI 驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)可能大幅加速科學(xué)進(jìn)程，進(jìn)而延長人類壽命。已有企業(yè)將全球已知病原體數(shù)據(jù)輸入 AI 系統(tǒng)，用于研發(fā)治療方案。AI 工具有望在根除古老疾病、發(fā)現(xiàn)新藥方面取得重大突破。

其次，AI 可能顯著提升生活質(zhì)量。除醫(yī)療保健外，AI 的個性化適配將改善日常體驗。最重要的是，AI 可能在國家內(nèi)部與國家之間極大地普及知識，讓更多人參與創(chuàng)造與智識生活。試想，如果偏遠(yuǎn)村莊的人隨時能擁有一位博學(xué)多才的 “口袋導(dǎo)師”，對社會經(jīng)濟(jì)流動性將產(chǎn)生何等影響。

第三，與之相關(guān)，舊金山共識預(yù)期 AI 進(jìn)步將帶來巨大經(jīng)濟(jì)回報。這一點再怎么強(qiáng)調(diào)都不為過：即便看似溫和的生產(chǎn)率提升，也可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。美國國會預(yù)算辦公室指出，若年經(jīng)濟(jì)增長率僅提升 0.5 個百分點，聯(lián)邦債務(wù)便可得到控制。如果 AI 讓每位勞動者的生產(chǎn)力翻倍，對即將到來的財政與人口危機(jī)的擔(dān)憂將完全改變。那如果持續(xù)加速的超智能帶來每年 20% 甚至 30% 的增長提升呢？我們甚至還沒準(zhǔn)備好去想象這種高速增長帶來的社會和經(jīng)濟(jì)沖擊。

必須說明，這些科學(xué)、生活質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)上的改善，未必需要 AGI 才能實現(xiàn)。但同樣值得思考的是，若真如舊金山共識所預(yù)期的那樣生產(chǎn)力爆發(fā)，世界將會何等不同。

共識的裂痕

即便收益如此巨大，也必然伴隨代價，我將這些稱為舊金山共識的棘手難題。在其他文章中，我已探討過超智能對民主的影響，以及 AI 遞歸式自我改進(jìn)將如何動搖現(xiàn)有地緣政治威懾與核不擴(kuò)散體系。也有大量學(xué)者深入論述過尚未解決的AI 對齊問題（Al alignment，即AI 的目標(biāo)、價值觀、行為與人類的真實意圖、安全及利益保持一致）。

最后一類棘手難題，關(guān)乎這項技術(shù)的社會與經(jīng)濟(jì)影響。這也是本文集的核心。如前所述，一個關(guān)鍵問題圍繞 AI 對生產(chǎn)力與經(jīng)濟(jì)增長的作用。經(jīng)濟(jì)學(xué)家指出，這些經(jīng)濟(jì)影響的軌跡可能遵循J 型曲線（J-curve），而非簡單的指數(shù)增長模型。換言之，AI 投資可能需要數(shù)年才能見效。

另一大問題關(guān)乎增長的分配效應(yīng)。例如，大衛(wèi)?奧特爾（MIT經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)家）認(rèn)為，AI 可能重塑中產(chǎn)階級，使其重新成為美國經(jīng)濟(jì)引擎。而約瑟夫?斯蒂格利茨則警告，AI 可能加劇勞動力市場兩極分化，擴(kuò)大不平等。埃里克?布萊恩約弗森（Erik Brynjolfsson）等人將 AI 視為生產(chǎn)力引擎，認(rèn)為它將掀起普惠式繁榮新浪潮；而達(dá)龍?阿西莫格魯?shù)热藙t提醒，由此帶來的變革可能讓財富與權(quán)力進(jìn)一步集中在少數(shù)人手中。這些聲音只是眾多討論中的一部分，讓這場對話超越了硅谷內(nèi)部狹隘、往往過于技術(shù)化的爭論。

這便引出我的最后一點：在某種意義上，舊金山共識與以往共識的區(qū)別在于，它主要由技術(shù)專家與創(chuàng)業(yè)者塑造，而非官僚與金融精英。對于本文集中的學(xué)者而言，舊金山共識既值得嚴(yán)肅審視，也需要嚴(yán)謹(jǐn)批判。單憑硅谷，無法回答這場變革將帶來的深刻經(jīng)濟(jì)、社會乃至生存性問題。*

本文是The Digitalist Papers第2卷系列文章之一

埃里克?施密特（Eric Schmidt）是美國知名科技企業(yè)家、計算機(jī)科學(xué)家，曾任谷歌 CEO、Alphabet 執(zhí)行董事長，是推動谷歌成長為全球科技巨頭的關(guān)鍵人物。他長期關(guān)注人工智能發(fā)展，深度參與美國 AI 戰(zhàn)略與技術(shù)安全政策，是硅谷 AI 領(lǐng)域極具影響力的意見領(lǐng)袖。他在技術(shù)、商業(yè)與公共政策領(lǐng)域均有重要話語權(quán)，著有多部探討 AI 未來、科技與社會的著作，包括合著的Genesis: Artificial Intelligence, Hope, and the Human Spirit。