理解和认识人工智能，理解和认识已有的世界，我们来看看他们是怎么想的。或许，当你开始思考、理解和认识镜子里的两个世界的时候，这些内容会给你提供一些启发。
Hans：要创造
Hans曾参与创办土豆网，前腾讯高级战略总监。即刻AIGC圈子主理人。
Hans：其实我真的没有找到一个很好的节点。但是因为你了解我上一个创业项目。所以这就特别容易理解。我肯定是在在线教育创业的那个过程当中，我就意识到AI能够解决认知问题和个性化学习的问题。当你提到人的时候，我能想到一个在计算机行业大家可能都认识的人。这个人其实是乔布斯背后的人——艾伦·凯。他曾经写过一些很酷的话被乔布斯在iPhone的发布会上都引用过。
艾伦·凯这个人非常传奇，他在施乐实验室研究人类和机器之间交互，但是他更感兴趣人类的创造力。他一辈子都在研究怎么样让儿童能更好地学习。这个人对我也有很大的影响。我借他的一些视角去研究了很多认知科学和AI的东西。
Q：沿着最初的好奇心，你认识这件事情的过程是什么样的？那个认知的“链路”，它在您的大脑和经历里大概是什么样的？
所以在这个时候这种强烈的好奇心把我推到了神经网络学习里面，就是对大脑、对语言强烈地好奇，然后再顺着这个路径去认识AI。大概是这么一个过程。
Hans：认知结构的形成必然是连续的，它不可能是飞跃和持续飞跃的，就好像很多人认为技术是在指数型进步的，但我认为这种看法是错的。
Q：那认知的热情的部分呢？有变化吗？
Hans：我觉得会有。年轻的时候，那种热情是基于一种空想主义，就是你会有一定的幻想的部分。现在可能有一种“楼阁在不断往上搭，对世界有了不同切片的认知”的那种热情，然后改造的力量越来越强大，这种强大的工具已经可以实现最初的某些幻想、或者信仰的时候，那种热情会成倍地加温。
无论是你从认知的角度，还是从人工智能的发展，你都发现未来走得越来越近的时候，如果你没有被别的东西击打，比如说生活的重压或者是被什么困惑主导的话，我认为理论上你的热情会越来越高涨，好奇心也会越来越放大。
芝诺有一句话就是说，你的认知就像一个泡泡一样，你知道的越多，那个泡泡就越来越大，泡泡越大的时候会产生一个更有趣的现象，就是你感知到的未知也越多，你感受到未知越多，你的好奇心好奇心和热情可能也就越大。当然也可能有人会觉得更恐惧了，发现我知道越多还反而就是自己更越来越无知了。但是在我身上当我感知到那泡泡越来越大的时候，我会觉得我越来越觉得未知的东西更令人兴奋。
Q：关于人工智能，你最期待的是什么？
Hans：我最期待的是跟人工智能无关的东西。但是它们肯定都会被人工智能所驱动。
比如说公平性；比如说每个人都有创造的自由，每个人都有寻找自我，打破内在枷锁的可能；我期待社会能够对这些东西有一种支持，而不是抑制；我也期待对地球的保护，期待大家对和平的热爱。随着人工智能的发展。这些东西我认为都能够出现关键的解决方案上的选择和变化。因为它实际上是一个前所未有的这样的东西。
赫拉利在《未来简史》里写到过他的害怕，就是算法被极少数人统治，被个体拥有。说得再更具体一点，在语言学上我们最害怕的是人工智能是不透明的。你不知道它是怎么预测出下一个词、下一句话、下一个情感的共鸣，但你就是慢慢相信了它。如果AI是不可解释的，他的推理过程是不可解释的，那么我们认为这个AI是非常恐怖的的东西，因为它可能随时控制你。
为什么我们天天在讨论可解释性这件事，包括特德·姜，他反复要说ChatGPT其实是一种缩略版的互联网服务，其实他想警告大家，它存在歪曲世界的事实的可能性。现在还好，现在大家还有一些所谓的批判性，等到后面更多的这种超级智能的工具出来的时候，我们看到在电影her里面看到的场景，人工智能会像你最亲密的伴侣一样和你生活在一起，那些都是眨眼之间就要实现的事了。所以你肯定会害怕他，因为他控制着你的一切。
如果你没有独立思考的能力，你就会被这种算法主导的系统直接控制。它可以是TikTok这种算法的1万倍的力量。所以在社交网络上，我经常会告诫大家要保有批判，要保有创造自信，你要从创造的角度去用它，而不是从消费的角度去用它。只有这样，这些东西才会成为你生活的利器。
Hans：很多学者的观点都让我印象深刻，比如说赫拉利写到的我们可能会被一种超级智能控制。但是随着对人工智能这个东西的了解和时代的推进，我可能不太赞成他了，我可能会相信像戴维·多伊奇的看法。他有一本知名的书叫做《无穷的开始》。
他认为我们所了解的世界，我们看到的世界都只是非常有限的、非常小的一块“世界”，而知识本身是无穷无尽的，你了解的知识越多，你越能看到新的世界，而那个时候再去讨论人工智能的时候，你就不会像我们今天这样陷入到各种各样的幻想之中。
另外，人工智能学习的是我们人类积累的知识，但创造新知识还得靠人。这个观念来自于史蒂芬·平克。靠谱的知识和有价值的理论还是要靠人去发现，到今天为止都是这样。
我知道坏的教育对人的创造力的破坏有多可怕。所以非常核心的基石是个体的解放。个体的解放靠什么，最简单的就是创造。个体的解放不仅来自于你，也来自于你更理解世界，更有方法去探寻世界的真相。
黄俊杰：关心、好奇、害怕、讨厌和不确定的偶然因素
黄俊杰参与创办爱范儿，曾任《第一财经周刊》主笔、《好奇心日报》联合创始人兼联合主编，现任《晚点LatePost》主编、联合创始人。
采访里，黄俊杰讲了很多关于人工智能的发展中他讨厌的事情。讨厌、害怕、关心、好奇——在他的回答里，这四个词常常一起出现。伴随其后的，还有题目里的最后一个词组“不确定的偶然因素”。
以及，我们问他，如果有这样一个填空题，人工智能是什么。他会怎么填。“人工智能打着谁的商标？”他非常迅速地把这个填空题也填成了一个问句。
Q：关于人工智能你关心的是什么？
我们举例子的话。比如，在英文世界里产生了一个新的词、一个新的概念，翻译软件是没有办法把它翻译出来的。一定是有个人做出了这个翻译。你见到的任何一个其他翻译软件都是这样。它就是这么把它抓过来，让大家在使用这个工具的时候被自动调用出来。但是这个背后的贡献者是谁，你不知道。
翻译只是一个行业，但GPT-4有希望影响各种行业。
生产信息、把信息放到网上的人，得不到流量回报，这是在破坏整个互联网的激励机制。
就是说，技术在越来越方便的同时，它把个体的形象变得越来越模糊。
Q：关于人工智能，这是你比较害怕的点？
黄俊杰：这不叫害怕，就是讨厌的地方。
之前有一次跟一个中国移动地方公司的管理者聊天，他就抱怨说现在办公室的新人越来越笨。最早，运营商有大量自己的客服，他们一度有机会升到办公室里。这些人工作非常辛苦，上厕所都要按分钟记，但他们在这些非常枯燥的工作里面，磨练了一些沟通能力。后来这些工作被外包、被机器替代。
类似的还有比如说媒体最早都有很简短的快讯。一些非常重要的作家、新闻人都是从这些上面一步步过来的，比如盖伊·特立斯。
我真的害怕的是什么，就是简单工作没有了。大家都觉得说你要有创意的能力，但你连最简单的训练都没有，怎么变成一个更熟练的能够去提出问题、能够去解决问题的人？
举一个美团的例子。当骑手接到一个单的时候，骑手会自己规划路径。不同的人，能力是不一样的。很厉害的骑手可以更快找到路，更快送货，也赚到更多钱。但是当厉害的骑手找到一条更快的路，跑了几次之后，这个路径就被系统学会了，成为默认的导航路径。好处是所有骑手都可以跟着捷径走，坏处就是人和人之间的能力差别被抹掉了。每个人的能力的高低不太重要了，就可以被随时替代了，他对工资的议价权也就没了。
我比较好奇的接下来会怎么样。一个人在职业上怎么有机会变成一个更独特的人？这些计算机推动的自动化的系统都在有效地帮助公司消解一些原来需要依赖人的简单工作，而且它的速度很快。有可能最后变成，一个职业上在初级阶段的人，要去跟一个效率极高的系统去竞争。这是一个很有“意思”的事情。
而每个项目，如果它背后需要的钱的话，它都不会是你个人或者小团队能做的事情，AI成本很高。这就变成了有钱的公司，去把人的能力给“沉淀”到一个系统上，然后再把它作为产品输出出去。最终这些能力不再属于一个个个体。我觉得这是一个也不能让我害怕，但确实是一个有点让人厌恶的事情。另外我也很好奇它之后会变成什么样子。
而有什么能保证世界一定会往更好的方向再造呢？
尼尔·弗格森，是英国历史学家，他之前有一次对谈提到新冷战的可能。他说大家看历史，都觉得事情这样发生了，再来一遍似乎也会按照同样的路径走，但很多事情是由非常非常强烈的偶然因素所决定的。
我们今天回头想，过去几十年，美国跟苏联没有大打一仗，地球没有毁灭是一个事实。但是在这个过程里面，有无数的偶然因素导向了这个结果。再来一次，不保证类似的结果。
类似的，一百年前，工业化生产线来了，一度美国蓝领工人一周能打卡工作100小时。后来在各种因素的影响下，人类找到了一个平衡，有了8小时工作制。但没什么可以保证：“当这个社会被AI改造了之后，它的变化一定是更好的。”因为有很多因素都可以影响结果。
汗青：从瞎兴奋到真兴奋
汗青前京东产品负责人，现在给自己打工，写《青陈》（关于“广义科技与产品文化”的newsletter），也喜欢做AI绘画和AI摄影创作。
汗青年过三十，厌倦了单一重复，少有热情的工作，在四年前离开了以前工作的互联网大厂。他说在此之前，他已经很多年没有找到特别有热情的事情做，但是最近找到了，是人工智能带来的。
汗青：我最早注意到人工智能应该是因为电影。在2000年前后，因为《黑客帝国》。就是意识到这个世界上有这么一回事儿。那个时候我十四、十五岁，也不是特别理解，就觉得是一个挺新鲜的玩意儿，跟着电影里面就瞎兴奋。
Q：从当时到现在，您认识这个事情的过程大概是什么样的？
汗青：我觉得可以总结成几个阶段。因为我自己小的时候是学美术的，我6岁就开始学画画，后来学设计，所以对这种文艺的东西都比较感兴趣，电影看得就比较多，所以一开始是一个纯粹的兴趣驱动。
然后这件事特别讽刺的是说我大学毕业开始进入互联网公司工作之后，它变成一个很工作驱动、很专业驱动的事情。
第三个阶段我觉得其实是从去年开始的，大概2022年初的时候，我又重新回到了那个兴趣驱动的状态。但是这种兴趣的驱动又跟小的时候那种离得比较远的兴趣不太一样。现在就是，创业也好，自己写东西也好。我都开始慢慢地把人工智能的工具用起来了，直到最近，我甚至把自己的项目都往这方面去转，做了一些依靠人工智能的绘图、影像制造等。
在我自己个人的社交媒体上去，我打算持续地用AI去做创作。对我来说这挺有趣的。因为从最早的孩童时期的那种纯粹的兴趣，到上班了之后转成一种功利的工作，那时候说实话我其实有点反感。因为都是在听一些资本在做这个东西，或者是因为公司的安排，有的时候你没那么相信它，但你必须得去对这个东西有一个特别夸张的吹捧。所以，实际上进入第三个阶段，对我的改变还挺大的。
Q：这种改变是什么样的呢？
汗青：我觉得到了现在这个年龄，我还能对一个新事物这么的兴奋，其实是很久都没有找到的一种状态了。就是在我们创作最频繁的时候，几乎就不睡觉了。我重新认识到自己还没有完全对一个事物失去热情。
其实我是在互联网行业里面卷了10年了，我也10年没有对一个事物这么有热情了。我们这一代人，尤其是在互联网行业工作的这一波80后的画像还是挺明确的。就是赶上了这一波的浪。但是到了2020年左右，集体的会有一个疲态。因为行业也在往下走，自己也可能进入到中年。你会卷得没有激情，会变得麻木。
而且，我发现我用完全不一样的方式再去做创作的时候，会有一种很轻盈的感觉。因为以前的我，不管是自己做美术的创作，还是上班的时候做技术方面的工作，你都要花相当一部分的精力，但现在很容易。所以，我觉得我挺相信一句话的，人工智能很有可能带来一种生产力上的平权。
好多人都说你可能会被什么AI替代掉，我一直都不这么看的原因就是我自己最近这种很有意思的创作状态。我发现其实你脑子里那个东西——你的想法，你的灵感，你在这个阶段的热情——才是最重要的。
Q:是，但是其实在大公司里边，它的状况跟传统的、小体量的公司相比起来是不是不太一样。人工智能会什么时候冲击到这些岗位，你会有感知吗？
所以从大厂从业者的角度来说，我们这种危机感要早得多。因为比如刚才所说的这个功能，原来可能我一个团队下面至少有两三个小组专门做这件事情，但是在那几年，我印象特别清楚，我们一下整个的编制在这块就没有了。
今天我们想在手机app上卖一件衣服，一开始它的那个推荐图是一个黄色的背景。机器可以做到什么？机器可以做到说一旦它上线了一个小时之后，发现数据不好，可以自动地更换颜色、构图、板式。这些事情靠人的运营是根本做不到的。
所以像类似这样的变革，在互联网公司里，其实机器早就开始在替代人的工作了。在未来，我觉得这个趋势一定是越来越夸张的，所以在这一点上我觉得不用顾忌得太保守。总的来说我觉得未来大厂的人数，尤其现在结合了经济本身的一个走势，这些公司的预算都在做缩减，从人数的角度来说，一定会慢慢地变得更精炼，但是这不意味着人完全被替代。还是我之前那个观点，因为还是需要有人在上面去把控方向，把控整个东西的调性，但是执行层面的岗位和工作毋庸置疑的会被大幅的缩减，这可能是我大概的一个判断。
Odysseys.eth：保持乐观，因为未来不确定
在Odysseys.eth的社交主页上有五个并行的标签——INTP、Stoic、碳基叛徒、证伪主义者、强对等主义者。
Q：对于AI，你的认知过程大概是什么样的？
Odysseys.eth：它其实不是一条线性的路，而是网状的。
我本身是一个跨学科学习者。学科之间的边界都是人为划分的，它们并没有所谓的明显的边界。
认知的过程就像吹气球，气球在吹的过程中，它的边界越来越大。某一天它碰到了人工智能，某一天又碰到了另外一个东西。
Q：如果要去描述这个网状的认识过程，它会有一个比较重要的枝干，或者比较重要的部分吗？
Odysseys.eth：如果有一个主干的话，那就是你怎么样去理解一个真实世界，而不是脑海中意淫一个不可证伪的东西。
Q：很多人感知到最近AI领域的变化太快。我周围有人会用到瞬息万变这个词语。真的是这样吗？
Q：你梦寐以求的、一窝蜂出来的东西都有哪些？
Odysseys.eth：我去年就开始用GPT，我当时就写到过我的感受。我读书的时候非常希望有一个类似GPT那样的人工智能。它读了所有的书，懂所有的东西。然后我边读书可以边跟它交流。因为有时候读到书里的某些内容很想讨论，但是说真的有些书你找不到合适的对象去交流。我现在逛博物馆、读书，都会开着GPT，边聊边读。这感受是完全不同的。
比如说像Youtube的视频，有的时候有一些采访动不动就两个小时。可能这个人不错，这个话题也不错，但是你看一下标题就会想真的值得投两个小时进去吗？你会犹豫。现在有了插件，ChatGPT就可以自动生成字幕，把内容全部读一遍，它不仅仅是总结这个视频讲了什么，你甚至可以直接跟ChatGPT聊天，聊这个视频的内容。请告诉我他得出结论的逻辑过程？这个提法是否受到哪些批判？有没有什么问题？当你引入一个无边界的批判的视角，视野骤然扩大，我一下子都有点不适应。
Q：关于人工智能，你最关心的是什么？
Odysseys.eth：我更关心的是这样的技术究竟能不能真正做到一种民主化？是不是每个人都能够用它拓展自己的边界和能力。因为，技术对权力可以有颠覆的影响，但权力也会把技术包裹于其中。
Odysseys.eth：我希望它跟人类能够有更进一步的融合。不是某种对抗关系。其实我们现在所有人都是一种半碳基半硅基的生物。就像今天我戴着AirPods跟你讲话；而你的智能手机其实是你的第三只手，第三只眼睛……
这个过程可能是像光谱似的，没有很清晰的边界。但是过了10年去回望，你就突然发现，我们已经这样了。然后同时，将来有点像马克思主义式的将人类从重复性的劳动中解放出来，给人类更多的选择权，你可以完全基于自己的爱好想做什么去做什么，但是当然这得是在社会分配结构很好的前提下。
比如说当人工智能技术发展了，是不是也可以在核聚变领域取得突破，能量成本的降低它会导致什么？人类有可能不再陷入一种零和博弈的状态。
Odysseys.eth：对人工智能的学习方式——比如说对计算机的算法了解更深，反过来会去思考自己的学习方式和自己应对世界的算法。我可以举其中一个例子，比如说有一个算法是叫做贪心算法。可以看作你在一个雾气蒙蒙的天气里面去爬山。贪心算法就是你只往高处走，但你只能看到周围10米。这个算法它最终大概率是把你带到一个局部性的最高处（即：局部最优）。但是你爬到一个小的山峰上，你就下不来了。这时候去讨论算法的话，你就要有一些随机性的跳跃。
前几年不是有一个新闻，说有一个高速公路的收费员被裁员了，她那时候就在新闻里面说，“我其他什么事情都不会做。”因为她非常适应所谓的局部性的高峰，整个山峰没了，她也就跟着“消失”了。
就是说在神经科学发展的过程中，在人工智能的算法发展中，在遇到很多问题的时候提出一些新的解决方式，这些解决方式在更深的层面，其实是有很深的某种哲学味道。就像我刚才说的算法一样。你怎么样去认识世界，就会怎么样指导自己的生活跟学习。从这些角度来说，我觉得对我是挺有帮助的。
Q：关于人工智能的讨论，有什么观点让你印象深刻。
Odysseys.eth：我最想说到的是卡尔·波普尔(KarlPopper)。“证伪主义”就是他提出的。他是著名的科学哲学家。他在《开放社会及其敌人》的最后聊到一个观点，他说“我们不做预言家，我们要成为自己命运的创造者。”未来它绝对不是一个预言的、必定的、不可改变的未来。我们可以通过我们努力去创造一个新的未来。
所以未来人类社会也是这样。人跟人工智能的未来也是这样。所以可以保持乐观。
Q：“我们保持乐观”和“未来是不确定的”，两者之间的联系是？
Odysseys.eth：未来取决于说我们现在做什么。我们每个人的行为都跟未来是有关系的。