AI奇点网6月25日报道丨转载自 微信公众号 Web3天空之城

AI 时代已来

未来的大门已经在向我们徐徐打开，5 年 10 年后普通人的位置，很可能和现在的选择有关。这不是每天吃穿的选择，而是如何去面对 AI 挑战的选择。

现在的世界多少有点让人无语。回想起 10 年前，那似乎已是一个很遥远的美好黄金时代。先且让我们相信，人类还是有底线的，太阳每天都在升起，生活最终还是会 move on。

在努力追求美好生活的前提下，我们作为普通人，不妨坐下来，好好想想，如何迎接 Transformer AI 的降临。

这当然是个双关，允许作者一点点小小的趣味，用变形金刚 Transformer 比喻当前横空出世的「外星智能」，而且似乎也挺恰当的。

对 AI 稍微关心的同学都了解，Transformer 正是当前大语言模型 LLM 所代表的生成式 AI 的核心结构。

前两天是神经网络关于 Transformer 架构的划时代论文《Attention is all you need》 出炉 6 周年的日子。各 AI 大 v 号都发文回顾纪念。这篇论文有些传奇的是，在发表之初，没人意识到这将意味着什么，所有人都以为只是机器翻译的某个重要或者不重要的改进。

然后，这篇论文所提出的革命性的「自注意力」结构（即 Transformer 结构），以及这个架构的具体工程实现，过了整整 6 年，基本没有人能改得动。也就是说，这论文给出的理论和设计，直到现在还是最优的。

忍不住想，是怎样的奇才和运气，才能信手拈来一个超越时代的伟大架构，并且后续好几年集结了最聪明的人类智慧也基本无法改进分毫。

所以，前面所说「外星智能」，这个概念性词语被一些大神如《人类简史》作者赫拉利经常提及，似乎能很好的表达作者的一个异想天开的想法：

说不定呢，Transformer 结构的神经网络设计，真就是某个外星文明的礼物，对人类的愚笨看不过眼，把 idea 随机投射到那几位研究人员的脑袋里，作为给人类文明的一点点赠予呢）

好了，科幻小说到此为止。接下去我们严肃一些，回到主题：「如何迎接 AI 的狂潮时代。」

首先要明确的是，到来的是什么样的 AI 时代。这个所谓 AI 时代，是以 LLM 大语言模型为代表（比如GPT）的生成式 AI，而不是指 AGI（通用人工智能）这种所谓全能全知的超级智能。

尽管 AGI 的出现也被很多学者认为，并非很遥远的事情。

这个生成式 AI 这个新技术在人类文明史上有着格外与众不同的意义，人类简史作者赫拉利最近一个访谈视频讲得非常清楚，特别适合大众读者，其中有两点值得提出来：

1. 生成式 AI 是人类文明史上第一种能创造新内容的新技术。

印刷机出现后，人类可以复制文字了。但复制传播的是人类的内容。一直到 2022 年之前，人类所看到的内容都是人类自己生成（除去实验室里一些襁褓阶段的 AI 绘画）。但从 2022 年开始，大家看到任何的绘画和文字作品，都可以开始打一个问号：这是人写的还是 AI 创作的？

2. 生成式 AI 是人类文明史上第一个能自行做决策的技术。

基于当前 LLM 所具备的初级推理能力，在很多场景下，AI 驱动的系统完全可以自行做决策了。问题只是人类愿不愿，敢不敢放开这个口子。

赫拉利举的例子挺温和的：AI 已经可以取代人类做各种资格审核评定决策；但更要命（字面意义上）的是，如 OpenAI CEO Sam Altman 在美国会听证会上被问到的这个问题：

议员：「如果一个无人机系统由（具有多模态能力的）AI 来控制，它是否能自行寻找一个人类目标并击毙？」（大意）

Sam Altman：「议员先生，我认为我们不应该这样做。」

议员：「我们是否能够做得到？」

Sam Altman：「当然。」

借用鲁迅先生的话， 不惮以最大的恶意揣摩人类（反正大坝都炸了），所以 AI 自主无人战斗系统是一定会出现的，或许已经在路上了。希望世界和平

一个前所未有的未知的 AI 时代，有点让人猝不及防的即将降临。

说猝不及防，是因为没人能预料到 AI 的能力提升如此迅速。

最有代表性的莫过于 AI 教父 Geoffery Hinton，他当年发明的反向传播技术是当今所有 AI 模型训练学习的核心。简单的说，没有反向传播技术就没有现在各种神奇的 AI 大模型。

Hinton 在神经网络默默坚持了几十年，直到这两年基于神经网络的 AI 终成正果，但 AI 教父前些日子却让人意外的离职 Google，宣布退休，并开始不余遗力（甚至有点赌上了一辈子的信誉）向世人呼吁 AI 的危险性。

在刚结束的智源大会闭幕 Keynote 上，Hinton 在演讲结束前说了一段让人唏嘘的话， 放上了一张让人唏嘘的幻灯片：

「现在，我看不出如何防止这种情况发生，但我老了。我希望像你们这样的许多年轻而才华横溢的研究人员会弄清楚我们如何拥有这些超级智能，这将使我们的生活在没有他们控制的情况下变得更好。」

这里向 AI 教父致敬！Hinton 为神经网络奋斗了一辈子，即使在那个神经网络被所有人嘲笑和放弃的年代也是如此。在他离开之前，还给世人带来了全新的神经网络核心方法，和反向传播技术完全相反的 FF 前馈学习技术。

特别能理解 Hinton 的感受，这是一种对人类未来的不甘。70 多岁的他觉得自己有可能无法亲眼目睹人类在未来的决定性时刻了。

对于绝大多数人来说，AI 的迅猛发展就在眼前。

我们先要问的是，AI 的突破性发展对于绝大多数人意味着什么。

其实，有些人们早已受到了 AI 的直接冲击，比如众所周知的平面作画领域。AI模型对于绘画的突破甚至都在 LLM 出现之前。（有趣的是，AI 绘画模型的突破和 LLM 大语言模型的突破在一前一后，相隔半年，这也是科技树的一个小小巧合吧。）

诚然，AI 绘画模型还在持续的改进中，仍有一些细节等待完善。最典型的是：如何保证两幅 AI 生成图的同一人物的服装完全一致？基于 AI 生成技术的随机性和黑箱性，这一点还不完全可控，这对于连环漫画，以及动画生成是个巨大的需求。业内很多聪明绝顶的脑袋都在努力解决这个问题。

考虑到 AI 绘画模型这半年的新突破（完美的人手绘制，人脸 Lora 控制，可控姿势技术 controlNet，等等）,  AI 绘画最后的圣杯被拿下就是早晚的事情。

但是，即便以当前的 AI 绘画模型状态，其生产力对内容工业领域的绘画工作已经有了摧枯拉朽的影响。

在单幅图不严格要求连续性的情况下，AI 绘画模型对于游戏画面内容生产工作或者更简单的平面图文生产工作，其影响是颠覆性的，具体有很多文章探讨过了。简单的说，所有的游戏公司或者平面设计公司都在试水甚至已经完全整合了 AI 绘画技术取代人类画手的工作流程。

从公司的角度来说，这个做法完全正确；而且，在当前的情况下，如果一个游戏/平面团队不跟进 AI 绘画，面临的将是市场竞争上的极大劣势。

AI 绘画流程全面进入的必然结果将是大量基础层美术工作人员的被优化，妥妥的。

但没时间同情， 因为下一个可能就轮到我们了。

在 ChatGPT 这样的 LLM 大语言模型没公开之前，只有 AI 绘画模型， 尽管也是碾压之势，但毕竟只针对很专业的绘画领域，大家还可以阿 Q 旁观一下。但 ChatGPT 横空出世之后，很多聪明人都已经坐立不安了。

语言是社会性人类的沟通交流的根基，人类思考和工作的结果大部分都通过语言（包括文字和语音）交付。现在，基本解码了语言奥秘的大语言大模型能做的事，即使以当前还稍显稚嫩的水平，也已经远比一般人想象的要广要深了。

并不需要很久，大部分普通人的工作都会受到直接的影响。作者认为这不是危言耸听。仅供参考。

如何应对 AI 时代

那么，又回到了本文的主题：作为普通人，应该如何应对这个 AI 时代？

AI 浪潮来袭后，媒体上每天层出不穷的「重磅」「震惊」新闻…… 但关键的一点是，作为普通人的我们，应该如何应对；或者说，还有应对的机会吗？

关于这一点，不才谈一些浅薄的看法。

• 1. 提高 AI 认知境界

首先的一点，每个人都应该提升自己对于 AI 领域的认知。这个认知包括从最基本的「AI 是什么」，一直到 AI 为什么会产生作用，对各行业领域有什么影响，等等。

并不是建议每个人去研究神经网络的实现原理，不现实也没必要。作者意思是，与其刷那些无聊的矫揉造作的小视频，实在不如每天花点时间看看 AI 的普及式内容。熟悉上一段时间，基本上也就对世界上正在发生什么有了些感性认识。具体而言：

AI 认知第一境界：初步了解。科技媒体很多，但关于 AI 这个领域，大家可以关注三大 AI 科技媒体号，即：新智元，机器之心和量子位。

（注：说这是前三的AI媒体，应该没人反对？声明一下，并没有拿这三个号的广告费，纯粹个人想法。当然，如果三号因此想发红包，也敬谢不敏）

此外，各大科技媒体号，其实都开始努力讲一些 AI 相关内容。有时间不妨一起覆盖看看。但 AI 领域稍微深一点的新闻报道，首选这三个号，其他科技媒体的速度暂时难以跟上这三家。

这是由专业性决定的，AI 技术栈太深了，科技媒体缺少相关的编辑记者人才积累，很难做到相同深度和广度的覆盖。当然，随着时间的流逝，其他科技媒体的相关专业能力也肯定会跟上。

另外，完全可以理解的是，这三个号内容多少有一点媒体的通病，流量为上，频繁用「震惊」和「重磅」新闻砸眼球。

AI 认知第二境界，深度认知。在看了以上的 AI 科技媒体内容后，如还有时间/兴趣/能力，可以继续深入看一些非新闻性质的，关于 AI 的深度内容。

在这里不谦虚，关于全球顶级的 AI 认知深度内容，在本城还在更新的情况下，大家能坚持跟着看完更新的文字和视频内容， 这个境界就基本圆满了。

AI 认知第三境界，亲自研究。再往下走，就是去了解神经网络的具体实现甚至考虑是否动手参与了。到了这一层境界的朋友，已不必要城主来说服，大家对未来和 AI 的关系都会有自己的考量。

绝大部分普通人都不需要到第三个境界，做到第二个境界大成已经完全够用了。

• 2. 上手和 AI 打交道

纸上得来终觉浅。看得再多都是别人的说法。认知提升后，每个人都应亲身体验 AI 的威力。

首先是 AI 绘画模型， 国内已经有很多小程序或者免费网站提供基于 Stable Diffusion 的免费 AI 绘画服务了。

更重要的是基于 LLM 大语言模型的聊天式 AI，有能力有条件的是可以直接尝试 ChatGPT，或者国内类似的 AI 服务，比如百度的文心一言。

尝试这些 LLM 大语言模型并非为了好玩（虽然确实也挺好玩的），而是为了有亲身的体感。结合自身的工作，认真研究，看看当下的大语言模型 AI，能在自己工作的哪个流程上发挥作用（取代之？）

ChatGPT 刚出来不久的时候就传过一个不是笑话的笑话：用 ChatGPT 写周报。这其实是一个真正的场景。作者相信 99.9% 的人周报写不过 ChatGPT。当然，也许周报这个制度本身要做些优化，这是题外话。

作者相信，潜心使用和研究那几个最好的 LLM 聊天 AI 服务一段时间，各位会非常惊讶的发现，AI 已经智能到了一定程度，在语言文字相关的各种领域，从公文写作到营销策划样样精通，更不必说天文地理无所不知。

那么，如果你发现自己日常工作的大部分都可以被 AI 代替，可就要多个心眼了。

• 3. 主动思考自身工作的 AI 可取代性

亲手了解了 AI 能力之后，我们不妨花喝一杯咖啡的时间想想，自己的工作内容，有多少是可以被 AI 代替的。

不要等到老板告诉你。

如果你的工作可能被取代， 就一定会被取代。

首先，大家也不用特别神伤，因为，在 AI 的碾压下，没有一个工作是绝对安全的。

无论在哪个行业，当今的第一素质，就是终身学习。

如果说以前「终身学习」是个更精英的说法。那么当下，终身学习是每个人安身立命的必然。

其实吧，前面提到的「提升 AI 认知三境界」就是终身学习的第一步。有志于在AI时代引领潮流的同学想必在「终身学习」这个基本面是没问题的。

然后，我们应当主动在自己的工作中引入 AI 工具。

画师行业里，作者以为现在每一个工业界画师（大艺术家不算）一定都在使用 AI 绘画工具辅助工作，或者至少在研究了。如果你是一位画师，但还没完全接触 AI 绘画工具，我只能说绝对大熊猫级别的稀有了。

而程序员行业，妥妥的，必须要用 Github 出品的 Copilot 代码 AI 工具辅助工作。不知道还有多少程序员不用这个工具？如果你日常写程序但还没用上Copilot，赶紧装一个，为时未晚。

其他文职行业的同学呢？更应当如此。公文，流水文，各种行政资料，这些没有太多营养的文字，AI 动手简直不费吹灰之力，问题只是如何去适当提问和给予信息，让 AI 辅助生成。这就是每个人自己的实践了。

现在 AI 在作文方面还没有完全拿下的，只有长篇小说。这涉及到人类创造力的根本。而对于绝大部分业务性的文字工作，再强调一下，大语言模型已经比人类做得好了。所有人都应该主动的，把 AI 工具整合在自己的工作流程之内。趁 AI 的威力还没有彻底暴露在所有人面前，先行一步。

其实，作者敢说一句，基本上所有公司的老板都正在思考如何用 AI「降本增效」，这对于公司运营当然是合理且必要的；当然，这对普通员工意味着什么，也不言而喻。

与其被动的被优化，建议大家不如先走一步，先主动的，彻底的，把 AI 能力融入自我工作流程，用 AI 革命自己的工作。在这个过程中，或许还会收获很多新的技能和新的启示；或者至少，对未来的各种可能性，首先心理上有所准备。

普通人在未来的两类工作

作者认为，在不远的将来，社会工作分类三大类别，而人类将占据其中两个位置：

1 ) AI 能做好的所有工作

2 ）掌控 AI 工具的综合性工作

3 ) AI 无法取代的人和人打交道的工作，包括：人与人互动的行业，比如运动员，演员，等等。AI 还不方便做，或者更希望人类自己来的各种工作（比如家政，人力资源……）

首先第一类工作，我们要非常客观的承认，只要是 AI 能胜任的工作，就绝不会有人类的机会。很明显，这是因为效率和成本的原因。从全局上看，一定是交给 AI 比交给人做更合适，输出更稳定，还绝对更便宜。

如果说生成式 AI 出现以前， IT 工作是大锅饭，做得好有好的位置，做得一般有一般的位置，那么当下生成式 AI 出现之后，码农技术工种，岗位长期相对安全的只有牛人大佬，水平一般半桶水的码农是没有前途的，工业绘画岗位更是如此。

不再暴击这个话题了，毕竟失去工作不是一个开心的事情。

第二类也比较好理解，掌控 AI 工具的综合性工作，就是管理 AI 工具创造价值的人。不过这类工作一般而言，对经验和技术水平有比较高的要求。至少，把控 AI 的人应该有水平去理解 AI 的输出并给予必要的最后修正。

否则为啥要特别设置一个人类岗呢？

第三大类的工作就比较有谈资了。

什么是 AI 无法取代的工作呢？其实有不同的方方面面，但基本都和人与人的交流有关。举个简单例子，一位咖啡厅的让人感受良好的服务生，恐怕就不是 AGI 能够取代的。人与人交流的动机刻在了人类进化的 DNA 里。

Sam Altman 在全球之旅各场访谈里常提到的一个例子是，在很多年前，国际象棋冠军被 IBM 深蓝战胜后，人们曾一度以为，国际象棋这项运动要完蛋了；但过了那么多年，现在国际象棋仍然是很流行的智力运动，原因是，人类只想看和人类之间的对战，人类对 AI 之间的运算「对战」毫无兴趣。

其实吧，这点我们早应该想到。就好比，世界上有无数机械装置跑得比人类快，但运动场上，我们还是会为了人类突破 100 米短跑世界纪录的每一个 0.1 秒而兴奋不已；奥运赛场上绝不会出现一个机器人和人类同场竞技的可能。

同一个道理而已。

所以，过去的实践经验足以表明， 人类之间的交流活动不会因为被机器的超越而停止或取代。所以不考虑收入水平的话，所有的竞技运动，无论是脑力竞技运动或者体力竞技运动，都不会因为 AI 而受影响。

比如我们基本可以做个判断，即便很快 AI 能在游戏竞技领域碾压人类，各大电竞赛场也不可能出现 AI 和人类同台竞技的情况，类似国际象棋。

当然了 ，成为职业运动员，无论是体育运动还是电子竞技，都是需要天赋的；但至少我们知道， 运动员这项职业是不会被 AI 取代的。

然后，基于这个理论 当前正在寻找职业方向的年轻人应该做的选择是：

致力于在技术领域内做到 AI 工具的掌控者；或者，致力于从事人与人交流相关的行业。

这是两个大相径庭的方向。

但不论如何，一定不能把自己只限制在第二类工作， 那些 AI 能胜任的工作的大坑里。这注定终将被干掉。比如， 一个只会简单页面设计的前端程序员，现在就挺危险了。页面代码估计是AI最先能完全覆盖的领域。

所以，这里会有一个问题，那些希望选择第一项工作即「掌控 AI 工具的技术人类」的年轻人，如何能跨越入门菜鸟到牛人大佬的巨大鸿沟呢？其实无他，只有刻苦学习，终身学习。

很老土的话，但似乎还是正确的。

说到学习，中国的中学教育是世界 top 水准，但到了本科，整个教育学习环境就有点难以言喻，有不少同学在大学里风花雪月吃喝玩乐。也许是因为中学学得太苦了，高考耗尽了绝大部分学习能量；也许是受到各种错误暗示以为到大学就可以没人约束自由玩耍了。殊不知，出来混都是要还的。

相比之下，美国的本科学习气氛就好不少。这里或许有一个重要的原因，很多美国学生上大学都是靠助学贷款的（也有不少家境良好的不需要，但这种家风良好的一般管教也严格），大家都知道上大学的代价，所以都相当珍惜本科的学习机会，越是好的学校越是如此。这种「珍惜感」似乎比较少存在于中国名牌大学生中。

总之现状就是如此了。中国的大学本科生，在平均水平上，没有美国的大学本科生勤奋。（欢迎批评指正这个个人观点）

如果说，以前在大学混吃混喝凭着好专业还能混到个普通的工作岗，在当下 AI 已达到本科生优良专业水平的情况下，这种就业机会只怕马上急剧减少了。所以，还在大学的同学们，好好珍惜难得的校园学习时光，别只顾着风花雪月或者游戏人生。

有点说教，打住。

其实第三类工作在此前仍有部分没讨论完，即那些和人打交道的或者服务于人类的工作。这些工作可能现在看着不够高大上，但在未来含金量或许节节上升。

举个小小的例子，作者这个小区，每几栋楼有个管家服务，前不久一位服务的管家因调动离开，当天那个从没人发言的物业群一下冒出了无数刷屏消息，所有的业主都给即将离开的管家手工点赞，依依不舍的称赞她是见到过的最好物业管家。

作者当时被镇住了，第一次意识到，其实能把管家这个职业做到这个份上，未尝不是一个非常好的工作成就。

当然咯， 这里还涉及到收入待遇发展空间等很多现实问题。但说回来，考虑到稀缺性，在未来，能把这些工作做好的人类会很吃香呢？而且， 人作为社会性动物，这样的工作在精神上的成就感也许更持久；另一个角度，现在的大学毕业生里，又有多少就业收入能比得上专业家政。

此外，还有更多的和人打交道的专业性工作， 比如公司 HR。AI 再强大，如果公司这个人类组织形式存在，人事工作在很长时间里，还是必须「人」担任。

行行出状元，或许就是未来人类工作的真相。

在一个整体的视野上，生成式 AI 的出现究竟是会让人类工作的总量减少，还是增加？人类应该怎么应对工作的变化？

这也是 OpenAI CEO Sam Altman 环球访问被问得最多的问题之一。

Sam 的回答基本上是，AI 会产生更多新的工作，现在还不一定能完全想象，但未来的工作会更加精彩。但他（显然）也不得不承认，人类工作变化的更替如果发生在未来十年，那么人类可以有更多的时间适应和转换，如果人类工作的巨大变化发生在眼前的 3-5年，恐怕会有社会层面很大的挑战。

关于 AI 对人类工作的影响， 赫拉利也有很精辟的论述。赫拉利关于 AI 对人类的影响是明显的担忧派，但他的担忧是有道理的。当 AI 使得人类的工作产生重大变化时，人类需要时间和培训费用学习新技能，以适应可能的新工作。这个事情恐怕没那么简单。特别是全球发展不平衡的情况下。

无论这个问题的最佳答案应是如何， 考虑到它被提问的频率， 我们可以看到， 关于 AI 影响人类工作的担忧，这是当下所有国家都要面对的根本问题之一。

关于普通人的工作和未来的话题， 昨天 OpenAI Sam Altman 在亚洲第一私立大学应庆义塾的现场，一位善良的中国妹子（听口音）有一个经典的提问，Sam 给了不错的回答，挺适合作为这一章的结束，引用之：

提问：

太感谢了。我认为人工智能正在重塑我们的社会。正如你所说，一些工作正在消失。我想你可以看出坐在这里的人都是有特权的人。所以也许我们可以在这段时间轻松生存，我希望如此。但是低收入国家的穷人呢？我们怎样才能为他们做点什么？这是我的问题，谢谢。（听口音是中国人，一位心地善良家境好的中国妹子）

??‍? Sam Altman：

两件事情。第一，我认为这场技术革命将提升每个人，但它对穷人的帮助最大。如果你想一想它的真正含义，如果我们可以降低认知劳动和认知服务的成本，如果你考虑优质的医疗保健，那么现在全世界的穷人可能都负担不起。如果我们能够提供接近免费的优质医疗建议，那对穷人的帮助将超过对富人的帮助，尽管这确实有帮助。

教育也是如此。今天有钱人可以负担得起良好的教育。我们可以提供比地球上任何人都可以免费获得的更好的教育，这对穷人的帮助要大于对富人的帮助。所以我认为这种特殊技术的形状，像许多其他技术一样，就像我认为 iPhone 为使世界平等做了很多工作一样，将成为一种平等的力量。

但是，第二点，你提出了关于工作轮班的一个很好的观点。同样，目前还不完全清楚这将如何运作。如果你问五年或十年前的专家，他们会说，这种即将到来的自动化对从事传统低薪工作的人来说真的很糟糕。首先是体力劳动，然后是低端认知劳动，然后是中端，然后是高端，就像计算机程序员，也许不是，然后也许在未来的方式，但可能永远不会 ，因为它有一些人类的魔力，创造力。

也许我们会进入一个世界，在这个世界里，开车穿过城镇或送货上门，或者做一些体力工作非常、非常昂贵，而且你可以花  7 美元制作一个 iPhone 应用程序。我认为很难预测这一切会如何发展。

即便如此，我认为我们确实需要探索基本收入等问题作为这种变化的缓冲。我怀疑在一个有人工智能的世界里，世界的社会经济契约将会发生变化。我认为，如果资本主义以与过去完全相同的方式继续下去，相对于劳动力而言，资本的杠杆作用可能会过大。所以我认为我们需要做点什么，但我认为它应该对穷人的帮助相对大于对富人的帮助。

创业者，投资者，老人，小孩

之所以 AI 可以深刻影响人类工作，进而影响社会，原因很简单，因为全新的生产工具 -生成式 AI - 横空出世，彻底的改变了生产力，从而将直接重塑社会生产关系。

上面 Sam 所说的「在一个有人工智能的世界里，世界的社会经济契约将会发生变化。」正是同一个意思。

这个生产关系的变革是深远的。大部分普通人还不一定能感受到。但那些先行者，都已经在加班加点埋头苦干，期望吃到 AI 加持的第一波红利。而这些奋斗在第一线的人或者组织，绝不会大声宣传。这也是一般层面上， 大家感受不深的原因吧。

说到这里，要谈到一个比较特别的群体：创业者。

前面我们讨论的，无论是大厂小厂员工，还是初出茅庐的年轻人，都是在讨论如何(重新）寻找属于自己的一个工作岗位；而创业者不一样，他们在创造价值的同时，也在创造工作机会。

一个地方是否有经济活力，看看这个地方的创业者生态，或许是个挺好的指标。

AI 时代的降临对创业者的影响完全可以是另外一篇长文的题目， 这里只给结论性的概括：AI 时代，创业者毫无疑问的，再次拥有了难得的机会和话语权。

这不算新鲜论调， Nvidia CEO 黄仁勋早就说了，生成式 AI 的出现是一个iPhone（生态）时刻；而 Sam Altman 最近的访谈里更是说，生成式 AI 使得当下成为了一次比 iPhone 时刻更大的创业机会，也许只有互联网的出现能相提并论。

有一句话叫做，所有的行业都值得用 AI 重做一次。这话并不算夸张。由此可以体会，这股浪潮里的创新机会有多少了。

而对于创业者，更重要的一点是，因为 AI 已经拥有在不同专业技能上的初级甚至中级优良水准（GPT4 已经在多个职业评测中达到优秀的水平），这意味着很多之前必须寻找人手来做的事情， 在当下的 startup 里，很可能直接通过每个月 20 美金的 AI 服务就可以解决得七七八八了。

是的，前面所谈到的大公司减员增效的压力，在创业者这里反而成为了绝妙的助力。

互联网创业的早期开销基本都在人力这块。而在 AI 加持之后，startup 的人力成本必然大幅下降，而且这不仅是意味着早期资金压力的减少，更重大的利好是，以往创业者难以寻找人才的老大难问题将引刃而解。有能力的创业者，借助成熟的开源构架和强有力的 AI 支持，恐怕几个人的精英队伍，就能干出一番让人震惊的大事业。

当前最著名的例子， 不就是只有 11 个人，不需要任何投资，干一年干出一亿多营收的 Midjourney 的传奇故事么。相信 Midjourney 不会是孤例。

对创业者来说，人力成本和技术自研成本的大幅降低，从而早期试错的综合成本将变得更低，这意味着更多更灵活的创新机会。著名的车库文化，或许能再次重现互联网界。

与此相对的，对于投资者而言，在 AI 加持之下的创业团队最好的投资机会将是在他们还没真正做出事情之时。

基本上， 优质的 AI 原生创业项目，在项目滚动起来之后，理应拥有相匹配的订阅收入，同时团队规模极度精简，使得团队对外部资金的需求不再迫切。Midjourney 无疑就是这方面的好例子。

因此，要投中另外一个 Midjourney，显然，钱在项目没出来之前就应该给出去。（这里特指 AI 原生的垂直领域项目，那些高举高打动则烧钱过亿的大模型基建项目不在此列）

这个变化对投资者的考验是很大的， 同时考验对 PPT 上 AI 技术愿景的理解和看人的眼光；本来看人已经玄学了，再要求投资者彻底理解非常深的 AI 技术栈。不过，这里已经有些离题了。某个意义上，投资大佬和本文的“普通人”主题不太一致，所以这个话题就此打住吧。

其实，除去以上这些人群， 我们还有两个很重要的人群需要关注的：老人和小朋友。

首先简单谈谈 AI 对老人意味着什么。

总的来说，AI 能力的革命性变化对于老人是个利好。特别是在我国老龄化加剧的当下。不久的将来，加持了自主 AI 的机器人将有可能承担起很多照顾老人的功能；同时，缺少陪伴和情感交流的老人家，也是情感化 AI 角色发挥作用的好地方。

但作者觉得有点麻烦的，是小朋友的教育和成长。

如果说我们这一代人还有那么一丁点可能，在近期远离 AI 的影响；那下一代，毫无疑问的，在他们接下去成长的 20 年里，AI 将深刻的影响生活的每一处，也是这将是人类历史上社会变化最深刻的 20 年。

说不定都不需要 20 年，AGI 就真的面世了。

作为一个父亲，作者特别希望小朋友能做好充分的准备，以迎接一个未知的 AI 世纪。

这里的挑战是多方面的，首当其冲的就是如何避免 AI 带来的教育负面作用。

当然，如 Sam Altman 所说， AI 可以带来教育的平权，一些没有机会接受好教育的穷人有希望接受高质量的基础教育。确实是如此。

但另外一方面，如果条件还相对 OK 的中产阶级呢，AI 对于原本按部就班的下一代教育会有什么影响？

据说现在大学生很多都靠着 ChatGPT 做作业；大学生还好，但如果小学生就开始用 AI 做题，写作文，那问题恐怕就有点大了。

如果还有些许印象， 我们都会同意写作文恐怕是小学-中学这阶段里一个很挑战的科目之一。从小学一年级一直到六年级， 很多认经过整整 6 年，恐怕才磕磕碰碰的能憋出小几百字的记叙文。

人脑也是个神经网络大模型，也是靠大量输入和输出训练出来的，只是碳基生物智能的训练远远没有硅基智能迅速和高效罢了。

如果在这个必须反复进行语言练习的黄金时间段里，直接让小朋友接触上这种点击就送的大语言模型 AI，作者毫不怀疑小朋友的语言写作能力将直接被摧毁。

有些顶级大佬说，下一代用 AI 就像我们用计算器一样，不会算数靠计算器也行，所以无所谓（大意）。对这种观点，作者是嗤之以鼻的。有计算器可以辅助计算，不等于自己不会算；只能靠计算器算数的人，似乎并不是那些在学业和未来事业做出巨大成绩的人的典型特征。

更不用说， 频繁依赖大语言模型 AI，影响的是否将是小朋友的基础语言表达能力？ 稍有不慎，恐要酿成大错。

因此作者观点鲜明，要非常谨慎的让小朋友接触生成式 AI，就像要非常谨慎的让小朋友接触游戏一个道理。小朋友使用 AI 的时候，父母应该在身边指导，而不是只顾着耍手机。

另外一个和谨慎接触 AI 同样重要的是，要让小朋友从小理解 AI，变成 AI 的原生一代。

这和谨慎过度使用 AI 并没有冲突，就像我们要避免小朋友玩太多游戏，但一定要从小培养编程技能。

问题是，现在的教育体系，肯定无法很好的给予小朋友AI方面的教导。别说教导了，可能绝大部分中小学老师都先要集中培训一下，学习理解最新关于AI的一切。

「小朋友 AI 的教育」这个事情困扰了作者一段时间，最后忽然醒悟，找到了一个简单的解法：指望不上老师和学校，那就靠自己了。城主准备亲自和小朋友讲 AI 启蒙。

所以说，养娃才是最花时间的，但相信一切都值得。

和 AI 一起进化

AI 还在以一种不可思议的速度持续进化。

OpenAI 的 GPT5 据传已完成了基本训练，在后期的调整中。GPT5 的智能能到何种水平是个很有趣的问题，但明显的判断是，它显然会在各个领域碾压基本所有的普通人，唯一的问题是它是否可以踏入前沿科学研究的殿堂，成为一名真正的 AI 科学家。

这也是 OpenAI 的最重要愿景之一：让 AI 最终能帮助人类解锁新的科学成就。

作为普通人类，我们最好提前适应一下，一个碳基智能全面碾压我们智商的时代。

这种碳基智能和人类的硅基智能相比，最可怕的在于，它们不用吃饭，不用娱乐，不用睡觉，不用休息， 没有情绪，不闹别扭。而输出就妥妥的碾压绝大部分的人类。

而普通人类呢，仅仅为了每天吃饭吃饱，都可以整出很多破事。

而且， 人有七情六欲，作为进化的产物，这些都是为了能生存和繁衍。但这绝不是为了和一个不眠不休的外星智能pk输出。人类拿什么和AI竞争。

在面对AI的威胁下，作为普通人类我们至少可以进化做到：

有一个明确的意识：吃饭是为了活着， 而不是反过来，活着只为了吃饭。生命要花在更有意义的地方。

永远保持情绪稳定，稳定才有输出。情绪波动对于生产力竞争，特别是和 AI 的竞争毫无用处。

人类成为了地球的主宰，是因为智人（Homo sapiens) 学会了使用工具，区别于其他类人猿；未来，新新人类如有可能成为地球的主宰， 那必然是因为新新人类会使用 AI 工具。

不会使用 AI 工具的人类必将被淘汰

人类的文明和智慧一定会延续，和 AI 的关系无非是三种情况：

纯硅基文明：当下初级的大语言模型 AI 演化成未来主导一切的 AGI，控制着地球的所有能源生产和智能迭代，低效的碳基生物是否存在都无所谓，但人类的智慧永存。

新新人类主导的「AI+」社会：碳基+硅基和谐发展，人类能追求的最好结果

AI 被锁死在当前状态：这可能性最小。

最近，作者走在路上看着阳光灿烂的大街小巷和路人摊贩，总有一种恍惚之感，多少有点在电影《黑客帝国》里的感觉。或许是因为知道，人类社会即将被AI的革命性突破所改写。在所有碳基生物之上，硅基智能以一种不可改变的的方式徐徐而来。

这是未知的变化，有点惶恐又有很激动人心的变化；

也许也是一种可以期待的，美好的变化。

Sam Altman 在日本应庆义塾的学生问答的最后一分钟，主动要求讲了一段话，放在这里作为本文结尾：

??‍? Sam Altman：

「也许如果这是最后一个问题，我可以讲一分钟。

这让我想起了一些事情。我认为你们都处于这场刚刚开始的令人难以置信的革命中真正受益的最佳年龄。这并不常见。大多数人的职业生涯不会以如此激进的方式开始。无论您现在想做什么来了解它，熟悉它，这对您的未来都将非常有价值。这就像，您都非常幸运。像这样的事情并不常见。

所以，我根本不用担心我是否知道我的人生计划或我到底想要使用这项技术。我认为，任何接触它、熟悉它、擅长它、思考它并最终弄清楚如何在这个世界上以一种新的方式变得富有成效的人，您都将度过一段美好时光。

谢谢。」

最重要的是，我们现在就开始拥抱它。