科技世界的预言家，分享他对技术发展未来的独到见解。
凯文·凯利 是早期科技产业精神的塑造者之一。他不仅是 1980 年代《全球目录》的主编，也是《连线》杂志的创始人之一，他将环保思维和对技术充满希望的未来观念结合起来，形成了一种深远影响着无数创业者、工程师和创意人士的世界观。他的工作领域广泛，难以用几句话概括（我尝试让 ChatGPT 来帮忙，但它只能提供一些笼统的描述）。他所著的书籍和文章融合了对技术趋势的预测、对当下文化脉络的解读以及哲学思考。特别值得一提的是，他最新的作品，对生活的卓越建议：我早些时候就该知道的智慧，这本书是关于生活智慧的分享！他将众多看似无关的趋势和想法巧妙融合的能力令人钦佩。
简而言之，如果你对快速变化的科技世界充满好奇，想知道“这一切将会如何发展？”以及“这一切理应如何发展？”那么，向 凯文·凯利寻求答案再合适不过。在接下来的采访中，我主要围绕这些问题与他交流。我特别关注了他提出的“技术体”（technium）概念，即人类所有技术作为一个整体，像自然系统或有机体一样共同运作。我们讨论了这个“技术体”是否与地球自然环境存在竞争关系，或者它们能否和谐共存。此外，我们还谈到了人工智能、社交媒体、加密货币，以及科技发展是否可以并应如何被积极引导。他还分享了一些实用的生活建议。
N.S.: 首先，让我们聊聊你的新书《对生活的卓越建议》。是什么促使你决定撰写这样一本关于生活智慧的书籍？
K.K.: 这本书是无意中写成的。我原本并没有打算写一本建议书。但我对简洁有力的名言很感兴趣。当我需要改变行为时，我会重复简短的行为调整口号来提醒自己。我发现，富有哲理的谚语能帮我理解和把握高深的建议。因此，如果我能将一本书的建议浓缩成一句话，就能轻松地在需要时回想起那个教训。基于这个想法，我开始习惯于将大量有用信息浓缩成一条简短易记的建议。针对特定人的建议往往最为有效，所以我将目标定在了我的成年儿子身上，他当时正处于二十多岁。开始为他写下这些小建议后，我发现自己有很多想说的话——只要我能将其浓缩成一条推文的长度。我的大多数建议源于古老智慧，这些观念自古流传至今。但我努力用尽可能简洁的语言来表达它们。在这个项目上，我花了大量时间精简文字，进一步浓缩这些建议，直到它们的长度不超过 140 个字符。
我特别喜欢一种爱尔兰的传统习俗：在自己的生日那天给别人送礼物。因此，在我 68 岁生日那天，我给儿子送了 68 条简短的建议。同时，我也把它们分享给了我的大家庭成员，并在博客上发布，没抱任何期望。这份清单在互联网上迅速传开。之后的一年里，我开始记录更多针对我两个成年女儿的箴言。在撰写过程中，我不断自问：这条建议实用吗？可操作吗？我能为它的真实性背书吗？这是我早些时候希望知道的吗？只有通过这三个标准的建议，我才会加入我的清单。在接下来的两个生日里，我分享了更多我希望早些了解的洞见。我的格言似乎越来越受欢迎，它们不仅被博客作者、新闻简报和播客所采用，甚至还出现在《纽约时报》的专栏上。
虽然拥有博客文章可以引用很方便，但我还想找到一个更简单的方式，让年轻人或保持年轻心态的人能够轻松学习这些教训。于是，我制作了一本小册子，收录了 450 条我希望早些了解的、无需请求的建议，名为《生活中的优秀建议》，由 Viking/Penguin 出版社将于 5 月出版。
N.S.: 作为一名长期的作家和编辑，你的建议对我特别有价值！能分享一两条你书中的建议吗？
K.K.: 当然可以，这里有几条我是通过不易的经历学到的：
大多数文章和故事如果去掉手稿草稿的第一页，都会有明显的提升。最好直接从行动开始。
将创作与完善的过程分开。写作和编辑、雕塑和打磨、制作和分析不能同时进行。如果你试图同时做这些事，编辑的角色会阻碍创作者。在写初稿时，不要让挑剔的编辑干扰。一开始，创作的过程应该摆脱评判。
要写出难以解释的事情，不妨写封详细的信给朋友，说明为什么这件事难以解释，然后删去信件开头的“亲爱的朋友”，这样你就能得到一个很好的初稿。
要想吸引人，只需诚实地讲述你的故事。
N.S.: 谢谢你的分享！你是我的榜样之一。你成功地融合了技术、环境保护、不同文化等多元领域，形成了独特的世界观，主要通过写作和编辑实现。我也想尝试做到这一点。那么，让我们来谈谈你的观点。你认为技术本身就是一个自然系统，你称之为“技术体”。你是何时提出这个概念的？是什么启发了你？
K.K.: 首先，我来解释一下我所谓的“技术体”。我认为，人类制造的所有技术相互协作，构成了一个叫做“技术体”的系统。每项技术都不是孤立的。比如，制造锤子需要用到锯子，而制造锯子又需要锤子。在现代工厂中，电脑需要这些工具来制造，同时也用于生产锯子和锤子。这种相互依赖形成了一个复杂、互相支撑的技术生态系统。随着技术的发展，它们变得越来越相互交织、复杂和依赖。在我们的进化中，农民需要管道系统来支持，而银行又需要农民支持，形成了一个相互依赖的循环。
你可以将这个技术网络称为“文化”，因为它包含了人类制造的一切。但是，技术体不仅仅是制造物的总和。与文化不同，技术体是一个具有自主性和持久性的系统。像所有系统一样，技术体有自己的偏好和行动倾向，这是单纯用“文化”这个词难以表达的。所有系统都有它们的涌现属性和不可预测的动态，这些在它们的各个部分中是不存在的。同样，技术体这个系统也有它的内在倾向和行为，这些都是独立于人类、属于技术体本身的。任何系统都有其固有的模式，如果反复运作，这些模式会逐渐显现。我的疑问是：作为一个整体，技术系统有哪些倾向？技术体偏好什么？
这个想法源自我阅读一些技术批评家的作品，比如泰德·卡辛斯基（Ted Kaczynski），即邮件炸弹客，或者像刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）和兰登·维纳（Langdon Winner）这样的学者。他们认为，我们人类制造的工具和设备相互依赖，形成了一个具有自己独立意志的技术领域。我发现他们的观点很有说服力。他们认为这个系统的力量正在不断增强，拥有超越人类的独立意志，这一点我也同意。但我与这些批评家的不同之处在于，他们认为这个技术网络，即技术体，对自然和我们人类，它的创造者，是敌对的。他们认为技术体强大到无法控制的程度，我们需要解构它，至少是减少它的影响，或者断开它的连接。在邮件炸弹客和其他反文明主义者看来，我们需要在技术体毁灭我们之前，先毁灭技术体。
另一方面，我认为这个我们称为“技术体”的系统，实际上是地球生命演进过程中自组织系统的一种延伸。技术体加速了演化进程。推动生命演化的许多力量在技术体中同样起作用。核心而言，技术体是一个发明的生态系统，它能发展出单靠生物学无法实现的全新存在形式。我们的技术并非与生命相悖，实际上它是生命的延续，帮助生命以更快速度开拓更多选择和可能性。增加选择和可能性本质上就是进步，因此，技术体为人类带来的，正是进步。
N.S.：你提到了技术体的涌现性质。这些涌现性质包括哪些？我们能用数据来证实它们的存在，并制定简单易懂的规则来预测技术体的演化和行为吗？
K.K.：技术体一个出人意料的涌现性质是，许多发明和创新常常被多个人同时独立地发明。换句话说，几乎同时会有不止一个人发明同样的新事物。这表明，那种孤立的狂热发明家或英雄式科学家的形象其实并不准确。比如，在爱迪生之前就有 23 位发明家创造了电白炽灯泡。爱迪生之所以出名，主要是因为他首先找到了电灯的商业模式。事实上，不论是小发明还是像微积分、蒸汽机和晶体管这样的重大突破，同时独立发明都是常态。由于每项技术都是众多想法的集合，而不是孤立的单一思想，因此技术体本身也成为了发明创新的重要推动者。图书馆、期刊、通信网络和其他技术的累积共同助力了下一项创新的诞生，这远远超越了个人的努力。例如，如果贝尔没有获得电话的专利，格雷就会获得，因为他们两人在同一天（1876 年 2 月 14 日）申请了电话专利。关于这种涌现现象，有大量数据证明，我们可以相当准确地预测孤立的发明家将日渐稀少，创新和发明将更多地在更大的机构层面进行。
要得到更精确、具体、规则化的认识，我们需要观察不止一个技术体。目前我们只能从地球上的一个技术体获得数据，这导致我们只有一个单一案例的研究，因而难以得出可靠的规律。但在远古时期，由于各大陆间交流极为有限，我们实际上拥有了五个独立的技术体。例如，陶器、织布和狗的驯化等 60 种古代技术在不同大陆上出现的顺序有着高度的相似性。我们还发现了诸如弹弓和吹箭等复杂装置的近乎相同的并行发明。不过，由于这些发明太古老，我们缺乏足够的数据。理想情况下，我们希望能够研究银河系中数百个其他技术文明，进行一个 N=100 的研究。通过这样的分析，我们可以测量、概述并预测技术发展的路径。这也是我们寻找外星生命的重要原因之一。
我相信如果我们真的有一整套成熟的技术体系 (techniums) 可供研究，我们会发现类似于我们在这个星球上见到的无处不在的复制行为这样的突发现象 (emergent phenomena)。生命的起源和其持续的十亿年演化都依赖于其复制和准确传递信息的能力。生命为了存活而复制，为了成长而复制，为了进化而复制。生命渴望复制。技术领域 (technium)，尤其是我们目前所处的信息技术领域 (informational technium)，也是如此。任何数字化的东西，只要能被复制，就一定会被复制。为了实现任何形式的通信，信息将被完美地反复复制。从地球一端发送信息到另一端，途中需要制作无数的副本。当信息在计算机中处理时，它会在运算过程中不断地被复制和再复制。信息渴望被复制。因此，当有些人因技术领域 (technium) 中普遍的复制行为而感到不安时，他们错误地试图阻止这些复制行为。他们想要以“复制保护”之名消除这些无节制的复制行为，无论是音乐、科学期刊，还是用于 AI 训练的艺术作品。但技术领域的自然趋势是不加选择地复制。试图禁止或限制复制行为的自由流动，就是在与整个系统的自然规律作对。这是一场（续上） 注定失败的战斗，就像试图阻止生命本能的复制一样无效。因此，“规则”应该是顺应这些复制行为。预测是，那些支持复制自由流动的创新、智能体、公司和法律将会成功，而那些试图限制自由和无处不在的复制的创新、智能体、公司和法律最终将失败。这虽然不是我们所期望的那种精确、具体的预测，但在只有一个样本 (N1) 的情况下，这种大体的趋势预测是我们所能做的最好的。
N.S.: 现在让我们来讨论一下技术领域 (technium) 当前和未来对我们世界的影响。目前，关于技术如何与环境相互作用，正展开一场激烈的辩论。一方认为，唯有限制经济增长，我们才能保护环境——不仅是气候，还包括自然栖息地——他们认为人类的技术对自然世界的影响本质上是开采性的。另一方则认为，只有通过技术创新，我们才有现实的机会减少我们对环境的影响，并避免灾难性的气候变化。您怎么看这个问题？
K.K.: 毫无疑问，我支持后者的观点：虽然技术让我们陷入了气候变化的困境，但也只有技术能帮我们摆脱困境。只有我们的技术体系 (technium) 足够“大”，才能在全球范围内解决这个地球级别的问题。仅靠个人行为（比如骑自行车、使用回收箱）是远远不够的。然而，一些环保主义者担心，技术可能只会加剧问题，而不会提供解决方案。他们认为技术无法实现环保，因为它是消费主义的驱动力，以牺牲日益减少的自然资源为代价，而我们的技术文明需要不断增长来维持系统运转。我对此持不同看法。
在英语里，单词“growth”有两种含义，但这种双重含义常常让人困惑，甚至没有什么帮助。首先，“growth”指的是增长，如体积变大、重量增加、数字增多，简而言之，就是变得更大。这种增长代表了“更多”——更多的财富、人口、土地和物质。无论是生物、经济还是技术系统，都有着增长的本能，就像蒲公英和停车场会自然而然地填满所有空白空间。但若仅此而已，我们确实有理由担忧。然而，“growth”还有另一种意思——发展，如成熟、进化。我们常说的成长，或个人成长，更侧重于精神和能力的提升，而非单纯的物理增长。这种成长可以称作进化性或发展性的，或者叫做第二类型的成长。它更多的是关于更有效地利用现有资源。例如，随着时间推移，进化会将相同数量的原子组合成更复杂的模式，从而创造出更复杂的生物，比如体型和重量与水母相当的灵活狐猴。在技术发展（technium）上，我们也追求类似的转变。传统的经济增长关注的是让消费者消费更多，而第二类型的成长则是追求更好的消费，比如不是喝更多的酒，而是喝更好的酒。
技术发展擅长于实现这两种增长。它可以快速地生产更多，也可以慢慢地生产更好的东西。无论是个人、企业还是社会层面，我们通常更偏好那些能够创造“更多”的功能。比如，我们通过统计每年生产和销售的冰箱数量来衡量（并提高）生产力，因为一般来说，数量越多意味着越好。但这种统计方法往往忽略了冰箱随着时间推移而变得更加高效的事实。现代的冰箱不仅仅提供冷藏功能，还能制冰、自动除霜，同时耗能更低，甚至实际成本也更低。这种改善是实实在在的价值，但却没有在传统的“数量”统计中体现。实际上，新技术带来的生活改善很多时候是难以量化的，即便它们的好处是显而易见的。这种“改善盈余”通常变化缓慢，伴随着新问题的产生，而且经常体现在无形资产上，如更多的选择、更高的安全性、新的选择类别和自我实现等——这些大多数无形资产都难以量化。这些益处通常只有在回顾过去时才变得明显，我们才意识到我们所获得的。我们文明的成长之一部分，就是从偏好生产更多葡萄酒的体系，转变为追求同样多，但更优质葡萄酒的体系。
人类的一大特点是我们有创造新事物的强烈冲动，这种冲动已延续数万年。然而，在大多数历史时期，我们的进步水平几乎没有显著变化，很少见到明显的增长（即所谓的“第二类增长”）。这一局面在大约 300 年前发生了改变，那时我们发明了有史以来最伟大的发明——科学方法。这项基础性的发明加速了我们的进化过程。自此以后，我们在各个方面都实现了飞速发展，创造了更多的工具、食物、资源、人口、思想和创意，形成了一种正向循环。进步的步伐开始加快。特别是在过去的一百年里，我们经历了持续不断的进步。但是，这种进步——也就是第二类增长——伴随着“更多”的大规模扩张。我们的人口增长了十倍，人均生活空间翻了一番，我们拥有了祖先们从未有过的无数物品。我们的生活水平提高了，这不仅归功于技术和经济的扩张，还得益于人口的增长。很明显，提高生活标准促进了人口的年增长，更多的人又推动了更高生活标准的技术发展。但要明确这其中的因果关系并不容易。可以肯定的是，作为一个物种，我们几乎没有在人口逐年减少的同时提高生活标准的经验。
人口变化的本质是缓慢而稳定的，因为它受到代际因素的影响。从当前的人口趋势来看，全球人口在下一代将出现倒退。到 2070 年左右，地球上的总人口将开始逐年减少。到目前为止，我们尝试的各种方法都无法在局部地区扭转这种下降趋势。虽然各国可以通过移民来掩盖这一全球性的人口下降，但全球总体人口的减少对我们的全球经济来说至关重要。因此，我们必须寻找方法，将更多的传统增长（即“第一类增长”）转变为“第二类增长”，因为我们无法再依赖于持续扩张“更多”的模式。我们需要完善一种即使在客户数量减少、市场和受众缩小、劳动力减少的情况下也能持续改进和优化的系统。这与过去几个世纪每年都有更多一切的情况形成了鲜明对比。
在这方面，主张“减缓增长”的人是对的，他们认为物理增长是有其极限的——人类数量的减少可能就是其中之一。但他们似乎没有意识到，包括自由、智慧和复杂性等无形要素在内的进化增长是没有类似限制的。我们总是能找到提升事物的新方法，甚至无需消耗更多资源——特别是在不增加物质消耗的前提下！提升和进步是没有极限的。我们可以无限期地实现第二类增长。
技术对自然的负面影响确实令人担忧，但我相信这是可以解决的问题。农业和工业化的早期阶段确实对森林和生态系统造成了重创，工业的发展往往需要巨大、高温高压的设施，这些并不符合人类或生物的规模。这些活动往往在厚实的安全墙和铁丝网背后进行。但现在，我们已经有了成长。我们认识到了自然为我们的文明提供的无可替代的支持，并开始发明更适合的技术。例如，强大的核裂变能源最终将被毒性更低的核聚变能源所取代。数字时代的工作更适合生物条件。举个象征性的例子，我们最珍贵的产品，比如芯片，其原料需要极高的清洁度，使用的空气和水质甚至比我们自身的需求还要纯净。技术正变得更加符合我们的生物尺度。实际上，如今许多商业活动不是由可能对我们构成威胁的机器来完成的，而是由我们随身携带、紧贴皮肤的设备来完成。我们持续创造出与我们生物圈更协调的新技术，学会了用更少的材料制造物品，用更少的能源运行设备，并发明了减少全球变暖的能源。到目前为止，我们还没有发明过任何一项不能变得更环保的技术。
在我们能够以经济的方式、大规模地实施这些技术之前，我们还有很长的路要走，并需要社会共识。这并不意味着我们一定会获得政治意愿去做出这些选择，但重要的是要认识到，技术发展（technium）本质上并不与自然相悖；它源于进化，因此本质上能够与自然和谐相处。我们可以选择创造出与自然世界协调一致的技术版本，也可以选择不这样做。作为一个积极的乐观主义者，我努力推动一个充满肯定生命力的高科技文明的发展，因为我相信这是可能的。通过想象“可能的未来”，我们更有可能将其变为现实。
N.S.: 我非常赞同这一愿景。你和我在技术乐观主义、增长观念以及人类文明与自然关系的看法上非常一致。但我想对这种乐观主义提出一点挑战。自 2010 年以来，人们对技术发展的方向越来越担忧——智能手机吸引了我们所有的注意力，使我们与现实世界脱节，培养了孤独感，社交网络导致社会政治纷争和个人感觉不足。你认为 2010 年代的创新是否走错了方向，还是这些问题被夸大了？
K.K.: 这些问题确实被夸大了。评估新技术时，我们总得问自己“与什么相比？”。例如，含汞的牙科填充物确实存在一定风险，但与蛀牙相比，它们就像奇迹。我们往往对现有技术的审查不如新技术那么严格。社交媒体可以快速传播错误信息，但与什么相比？社交媒体在选举中传播假信息的影响远小于有线新闻和脱口秀电台，后者误导信息泛滥。真的有人认为我们应该规定有线新闻主持人或电台听众的言论内容吗？社交媒体上的中学霸凌？与学校走廊里的霸凌相比，这算得了什么？YouTube 上的极端化内容？与脱口秀电台或谷歌搜索相比又如何呢？
社交媒体之复杂，恰似生物学。我们将其形容为“病毒式传播”，这并非偶然。理解这些新兴平台的运作，分辨它们的利弊，就像探究对健康最佳的方法一样困难。人体众多相互作用的变量难以割裂，因此我们不能单靠一项或几项研究就决定最佳健康实践。初期的、诚信的、精心设计的医疗研究往往最终被证明错误，有时甚至是令人尴尬的错误，这常常是在经历了众多研究之后。实际上，我们可能需要数百项研究才能确认某个结果是“真实”的。社交媒体同样复杂，变量更多，且仍处于发展初期。我们正在评估一个仅有大约 250 个月历史的“婴儿”，并试图预测它成长后的用途。
另一个复杂之处在于，我们是基于孩子们对这些技术的使用来进行评判。孩子们对新事物的痴迷天性使他们可能会深深迷恋于几年后就会厌倦并抛弃的东西。因此，他们目前对社交媒体的迷恋本身不应引起过度担忧。的确，我们应该深入了解它对儿童的影响和如何增强其益处，但基于儿童的使用行为来为一项技术制定国家政策是不妥的。
我们还应该警惕只在一个文化环境中评价一项技术的做法。到目前为止，我们的研究极其偏向，因为我们主要在美国研究社交媒体。对于社交媒体对其他文化中用户的影响——无论是正面还是负面——的研究还很少。既然技术相同，那么观察其在世界其他地区的使用情况，将有助于我们分辨出哪些是技术本身造成的影响，哪些是由美国独特文化所导致的。
社交媒体无疑带来了新的问题。我们每天花几小时使用它，难免会受到其影响。我们有一些线索，但还远未完全了解。随着我们逐步揭露其运作方式，一个明智的社会应当调整这项技术的使用方式——无论是对成人还是儿童。了解了它的特性、危害和益处后，我们可以设计激励机制，不断地重新设计这项技术，以促进民主和福祉。所有这些都需要实时进行，因为我们在过去 100 年的经验告诉我们，仅凭思考和讨论是无法预测哪些技术会有益的。新技术复杂到只有在实际应用中才能显现其真实面目。我们最初的猜测很可能是错误的，就像我们在过去试图预测新技术的意义时所犯的错误一样。我们现在可以嘲笑过去对小说、电影、体育、音乐、舞蹈、电视和漫画书（后两者在我成长时被禁止在我们家中）的道德恐慌，但我们知道禁令从长远来看从未奏效。我们应该主动参与社交媒体，因为只有在参与中才能引导技术的发展。如果不参与，我们就无法引导它。
N.S.: 当你说“我们是技术的引导者”时，具体指的是谁呢？政府是否应该更严格地监管新技术？如果是，该如何监管？对于我们这些用户来说，似乎很难引导这些技术。我已经使用 Twitter 多年了，但我从未能对它倾向于误信息和表演性、寻求关注的攻击行为做出太多改变。其他人也是如此。我们如何能引导大型平台呢？
K.K.: 有三个层次的引导方式。第一层，就是我们个人对 Twitter 的操控，比如选择静音或封禁某人。你的使用习惯实际上就是对你认为重要内容的一种投票。有些人通过不使用它来表达自己的观点。你可能没有意识到，但在这个数十亿用户的平台上，你的每一个选择都在微妙地影响着它——乃至任何技术——的发展方向。比如，人们更喜欢按需观看节目，这慢慢地引导技术发展到了让我们可以不间断地观看节目的阶段。流媒体的出现，即使没有太多的监管，也缺乏媒体公司的热情，但街头上的使用却是引导技术发展最快、最直接的方式。
第二层，是政府的监管。这种方式有效且往往必要。但过早的监管就会带来挑战。技术的恐慌周期通常始于有关其可能危害的第一条新闻，而人们的第一反应往往是呼吁监管。但我们刚讨论过，对于新生的技术，我们的第一印象很可能是错误的，因此早期的监管往往起到的是阻碍而非引导的作用。我们有些成功的例子，比如我们引导了 DDT 从大规模种植园杀虫剂（对整个野生生态系统造成毒害）的使用，转向在村庄中谨慎、小量地使用，以消灭蚊子传播的疟疾，这样做既挽救了数百万人的生命，又对生态系统的影响降到了最低。这个过程用了多年时间，但其成果是显而易见的。我们应该要求更加严格的预防性证据，才能利用监管来引导技术发展。
第三层是通过创新和创业来引导。当出现新问题时，就会产生新的解决方案。有时候这些解决方案来自宿主公司的工程师，有时来自外部的初创公司，偶尔也由客户自己提出。一个例子是，市场上手机振动功能的出现，它取代了吵闹的铃声。市场需要合理的监管来保持公平、清洁、最优化，为创新创造良好的土壤。监管在引导技术发展方面发挥着至关重要的作用。
这个过程很混乱。引导社交媒体已经够乱了，引导人工智能和基因编辑技术将更加复杂，主要是因为这些技术与我们作为人类的身份紧密相关，而我们对人类真正擅长的事情所知甚少。对于首选发展方向的共识将非常缓慢地形成，而在这个过程中，缓慢的监管将是必要的。
N.S.: 其实这是一个很好的过渡到人工智能的话题，现在每个人都在讨论人工智能，特别是考虑到聊天机器人和 AI 艺术程序近期的成功。你对这种新技术的看法如何？它会改变一切吗，还是只是被过度炒作了？由于 AI 的兴起，你认为会发生什么变化？人类与技术之间的关系会发生根本性的变化吗？
K.K.: 尽管有着不断的炒作，我认为人工智能的整体影响还是被低估了。从长远来看，人工智能对我们社会的影响将超过电力和火，但这种影响需要几个世纪才能完全显现。这意味着在接下来的十个十年里，我们将围绕 AI 带来的变化进行持续的争论、讨论和纠缠。由于 AI 操作非常接近我们的内心和身份，我们正走向一个长达一个世纪的身份危机。
我们已经讨论人工智能 (AI) 的影响有 100 年了，这个时间跨度非常显著。事实上，人类从未像对待人工智能这样，如此早地对一个事物进行如此深入的预演。在人工智能真正到来之前，我们已经花了好几代人的时间想象它的好坏，并尝试预测它。这种严肃的预演是我们文化的进步，也是我们应对其他技术如基因工程、元宇宙等的方式。长时间的预演让我们在人工智能到来时不至于太过惊讶。但缺点是，出错的可能性比成功的可能性要大，我们已经想到了所有可怕的情况，以至于正面的设想显得不切实际。
如今，聊天机器人已经商业化。但在 30 年后回望 2023 年，我们会发现尽管有所进展，但当时的所谓“人工智能”并非真正的 AI。从未来 30 年的视角看，今天其实并没有真正的 AI 专家。这对现在刚入行的人来说是个好消息，因为你有机会做出突破，成为该领域的权威。
然而，目前机器学习的炒作过度。它既不具备意识，也没有看上去那么聪明。我们正在发现，很多我们人类一直在做的认知任务其实比想象中简单。下棋、玩围棋、绘画和创造性工作，甚至是写作，都比我们以为的更加机械化。到目前为止，在我们大脑中的众多认知模式中，我们只模拟出了两种：感知和模式匹配。目前所有的人工智能成就，都源于这两种模式的模拟。在模拟如符号逻辑、演绎推理等其他思维模式方面，我们还没有取得实质性进展。这些其他模式非常重要，因为我们正在逐渐认识到，我们对自身智能的运作方式，甚至对智能本身的理解，都还知之甚少。人工智能的一大副产品是，它将帮助我们更深入地了解我们的大脑，比几个世纪的心理学和神经科学研究都要多。
关于人工智能的诞生，有很多教训值得分享。以下是我对 AI 的一些期待和看法：
• 我们应该准备迎接不止一种人工智能。人工智能不是单一的实体，而是成千上万种不同的形态，每种都针对特定的思维方式和工作进行优化。这些人工智能在某些方面会非常聪明，而在其他方面可能非常愚蠢。我们可能会对它们在某些方面的愚蠢感到沮丧，尽管它们在其他方面表现出色。
• 理论上任何计算机都能模拟其他计算机，但实际运行的基础设施非常重要。无论人工智能多么快速或聪明，只要它运行在硅基上，它就会带有一种异样的特性。它的智能、幽默和创造力都会显得与众不同。我们理解复杂人工智能的最好方式是将它们视为一种“人造外星生命”。就像一个超级聪明但又不完全像人类的机器人 Spock。
• 在人工智能中，意识不是优势，而是负担。它会分散注意力，甚至带来危险。我们希望人工智能只是执行任务，而不是产生焦虑。许多昂贵的人工智能产品将会宣传为“无意识”。
• 我们与人工智能（AI）的关系，将更像是伙伴、助手和宠物，而非神明。初代 AI 智能体，如 ChatGPT 和 Dalle，可以类比为全能的实习生。今年，首次体验这些 AI 的数百万用户，似乎在用它们完成像拥有个人实习生时会做的工作：撰写初稿、提供编程建议、概括研究、复习讲话、创意头脑风暴、制作心情板、构思标题等。作为实习生，它们的工作需要仔细检查和改进。毕竟，直接公布 AI 实习生原样的工作成果是不够的，它们还有提升空间。我们可以识别出它们的成果，并将不断提高这种辨识能力。由于这些生成式 AI 接受了人类所有作品（大多平庸）的训练，它们产出的成果多半是“人群智慧”式的平均水准，可能达标，但只是因为符合一般标准。
• 由于 AI 接受的是普通人类作品的训练，它们呈现了一般人的偏见、成见、弱点和恶习。但我们不能接受这样的结果。我们期望 AI 的道德和价值观超越我们，它们应该比普通人更加无种族歧视、无性别歧视、无私心。向 AI 编程注入道德准则并不是难题，这只是编写更多代码的问题。真正的挑战在于，我们人类对“比我们更好”究竟意味着什么、以及“我们”到底指谁，并没有一个共识。问题并非出在 AI 上，而是 AI 暴露了我们自己的肤浅和不一致的伦理道德，即使在我们表现最佳时也是如此。因此，使 AI 超越人类，是一个宏大的任务。
• 目前为止，我不知道有任何人因为 AI 而失去工作。的确，某些特定职业——如专门负责将演讲转录为文本的人——可能会消失，但大部分工作将调整任务内容，以适应 AI 的新兴能力。迄今为止，关于 AI 导致失业的担忧大多是从第三方视角出发的——人们更多是担心别人会失业，而不是自己。
• 不同的 AI 将展现出不同的个性特征。这一点在图像生成器上已经显现出来；不同的艺术家可能更偏好与某些 AI 合作。要与 AI 实习生合作产出杰出作品，需要深入了解并建立极度亲密的合作关系。有些人在运用这些工具方面远超他人，他们成为了擅长与 AI 沟通的高手。而有些人则对这种陌生感到排斥，不愿与之打交道。这种选择是可以理解的。但实际上，有多达 90% 的 AI 将不为大众所知。这是因为它们大多数在幕后默默运行，就像隐藏在墙内的管道和电线——至关重要却不为人所见。这种隐形性是最成功技术的标志——无处不在却又不被察觉。
在这篇文章变成一本书之前，我就暂且停笔。
*N.S.: 我对 AI 的乐观态度与你一样。但让我们来简单聊聊未来主义失败的那些时刻。就在两年前，科技界有许多人极为兴奋地讨论着“web3”，并为此投入巨资。这个词汇包含了各种加密技术。我们听过许多关于加密技术如何引领一个无需特别许可的商业新时代、创造一个全新的所有权社会、实现财务自由、促进在线创意的新浪潮的美好设想。但实际上，那场加密技术热潮中产生的几乎所有东西，最终不是变成了庞氏骗局，就是泡沫炒作，或者只是过于乐观的想法。再来看一个较为平常的例子，零工经济（gig economy）本被寄予厚望，预期会彻底改变人类的劳动、收入和土地使用方式，但它的实际影响，虽然确实存在，却远没有达到预期的程度。那么，是什么系统性原因让这些技术愿景没能实现？我们是否能提前预知技术体系将来会采纳哪些新的发展方向？或者，这只是不断尝试，看看哪些能成功的过程？
K.K.: 棒球界的一位预言家曾说过：预测是非常困难的，尤其是预测未来。我认为即使是预测当下都已经非常艰难。如果我们能准确预知现在发生的事情，那我们的工作就已经完成了一半。我的大部分工作就是努力洞察当前正在发生的事情。
未来主义总会有失败的时候，但我认为我们在这方面正在变得更加精准。首先，我们常常会高估短期内的变化，而低估长期的变化，我看到了我们开始认识到这一点，并在逐渐调整我们的预期。其次，我们已经学会了，即使是看似美好的技术也可能带来负面影响。现在我们开始默认任何新事物都可能带来重大成本和风险，这在过去并不常见。情景规划，曾经被认为是高深莫测的技术，如今已成为企业规划中的标准程序。情景规划的重点不在于精确预测未来会发生什么，而是在于想象可能出现的各种未来情境，这样当其中某个情境真的发生时，我们不会措手不及。我们还可以利用这些情景来制定应对策略：如果世界朝这个方向发展，我们应该怎么做？这是我们管理未来的一个重大进步。
即便如此，也无法完全避免像加密货币那样的未来失败。巨额资金和贪婪流入这一新兴领域，掩盖了其可能的真正价值。如果在讨论加密货币时，禁止提及“赚钱”、“省钱”这类词汇，你会发现讨论很快就会结束。我认为，区块链可能孕育着一些强大的创意和技术，但这些真正的价值只有在加密货币被视为一种成本而不是赚钱手段时才会显现。它必须在亏损的同时展现出其价值，而这种情况还尚未出现。
我认为加密货币的挫败不那么是对未来的误判，更多是一种文化上的不足。回想 1989 年我首次体验虚拟现实时，我坚信未来 5 年世界将发生巨变。然而 30 年过去了，虚拟现实的发展几乎停滞不前。我曾是一群热衷于技术、期待虚拟现实即将成真的小团体成员之一，但我们的预测并未成真。加密货币的不同之处在于，推动它的不再是那么一小撮技术爱好者。相反，它得到了运动员、明星、鞋业公司、日间交易者、政治家和骗子的大力推广。像我这样的技术倡导者中，有一半对加密货币保持沉默，或公然表示怀疑。每个支持加密货币的技术推广者背后，都有一位对其进行深入批评的技术专家。我指的不仅仅是“这不好”这样简单的批评，而是“这行不通”的深层技术分析（我会谨慎地补充一句“至少目前是这样”）。因此，对于技术和未来主义社区的一半人来说，加密货币的失败并不完全。记住上面的第一课，从长远来看，加密货币仍有颠覆性变革的潜力。区块链的优雅设计使得去中心化成为一种持久的强力。这项技术需要找到合适的应用场景——目前尚不明显——在这些场景中，承担去中心化的高成本是值得的。这是个巨大的挑战，但从长远角度看，此刻的困境可能并非彻底的失败。对于零工经济，我的看法也是一样 — 我们应该给它更多时间来评判；毕竟它才存在不到 5000 天。
N.S.: 通常在采访结束时，我会问我的嘉宾他们目前在忙些什么。但对于你，我觉得等到你的成果发表时我自然会了解。所以今天，我想换个方式问问。你认为现在的年轻人应该从事什么工作？在 2023 年的世界里，有什么是令人兴奋、崭新且重要的？
K.K.: 对年轻人而言，我普遍的职业建议是，尽可能去从事那些我们还未有词汇描述的工作。把你的精力投入到那些难以用现有语言表述的领域，比如你得花很长时间才能向你母亲解释你在做什么。当你处于超前于语言的领域时，这意味着你更可能从事独一无二的工作。这同时也意味着你将面临较少的竞争。
超前于我们语言的可能职业包括：陪伴病人的人、公司的故事叙述者、AI 低语者、媒体事实核查者、无线故障排查专家、优生学顾问占卜师、巡游机器人维修工、影响力配对专家、一夫多妻制治疗师、驻场应用历史学家，甚至全职记录员。
我的第二条建议是反传统的职业建议（源自我的新书 《卓越建议》）：你 20 多岁的时候，是去做一些不寻常、奇特、大胆、冒险、难以解释、疯狂、看似不赚钱且看起来不像“成功”的事情的最佳时机。这段时间越是看起来不像成功，它作为你未来生活基石的价值就越大。在你的余生中，这些独特的经历将成为你的灵感源泉和参照物，帮助你构建一个非凡的人生。
