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凱文·凱利，這位被譽為“硅谷預言家”的未來學家，曾憑借對互聯網發展趨勢的前瞻判斷獲得廣泛的影響力。 早在1984年，他就發起了第一屆黑客大會。1994年，他出版了自己最具影響力的一本書《失控》，影響了包括喬布斯在內的一代互聯網人，曾經被作為《黑客帝國》中所有演員的必讀書目。 2008 年，他提出“1000 名鐵桿粉絲”理論。這一洞見為“創作者經濟”奠定了基石。 今年，他在新作《2049：未來10000天的可能》中繼續展開他對技術的觀察、對未來的暢想。 2025年8月12日，凱文·凱利與AI領域投資人徐彬展開了一次對談，圍繞《2049》這本書，探討25年后世界會變成什么樣子，當下的前沿科技如AI、智能眼鏡、自動駕駛會帶來什么變革，人們又將如何適應新世界。 以下是本次對談部分實錄，希望對你有所啟發。 01 關于未來的整體想象：鏡像世界 徐彬：預測未來是很困難的。但是我喜歡你在書里提到的一點是：“塑造未來比預測的準確性更重要。” 凱文·凱利：我想傳達的是：這不是一本預測未來的書，我講的是情景設想。 首先場景總是復數形式，不止一個。設想這些情景不是為了正確預測未來，而是為了讓人們不要對發生的事情感到驚訝，就是排練一下。 另外一點，關于情景，你可以有樂觀和積極的設想。目的是指導我們的決定，給我們一些目標，幫助我們意識到一些事情，這樣我們就不是偶然到達某個未來。 這本書中很多場景都是積極的，是關于最佳情況的。我思考的是如果一切順利會發生什么？已經有很多書和人告訴你未來人類會如何失敗，但我不去解釋這些，因為它們很容易想象。關于本書中的場景，我不是說事情會變成這樣，而是說如果能這樣就太好了！ 鏡像世界 徐彬：你在書中提出了一個名為“鏡像世界”的新概念。你說這將是新的互聯網，那么你能更具體地描述一下嗎？例如是不是像電影里的《頭號玩家》中的元宇宙那樣。 凱文·凱利：鏡像世界實際上并不像《頭號玩家》中的“綠洲”。《頭號玩家》是虛擬現實，那是一個虛構的世界，它是非常沉浸式的，是多感官的，但不是真實的世界。 電影中展現的技術跟鏡像世界看起來有一些相似，但鏡像世界最重要的是：眼鏡是透明的，你可以看到真實的世界。 你在真實的世界里，但在透明的鏡片上會有一層信息、數據、指示、方向和其他東西。可能會有一些虛構的東西，但這一切都發生在現實世界中。如果你想進入虛擬世界，你可以把鏡片調暗，但虛擬世界變成了更大世界的一個子集。 所以《頭號玩家》中的綠洲只是鏡像世界技術所蘊含的可能性中的一小部分。如果你能實現鏡像世界，也就是現實世界與虛擬世界的疊加，那么你就能輕松地單獨實現虛擬世界。 智能眼鏡 徐彬：您在書中提到智能眼鏡是下一個偉大創新（Next Big Thing），但智能眼鏡并不是一個新概念。谷歌眼鏡失敗，Apple Vision Pro不成功（至少目前不成功），Meta Ryan看起來很棒但太貴了，所以智能手機需要做出哪些改變，才能取代智能手機真正成為主流？ 凱文·凱利：首先，從技術上講，需要完成的事情非常困難。最大的挑戰是如何做出既透明通透又可以展示圖像的鏡片。所以材料科學和各種技術需要被發明出來。 第二件事是能源問題。我們希望有能戴在臉上、全天運行的智能眼鏡。要在如此小的空間存儲充足的電源，是一個巨大的的挑戰，現在的技術還不成熟。 第三件事是算力。智能眼鏡所需的人工智能還不存在，而且成本也不夠低。沒有無處不在的便宜的空間智能，就不會有鏡像世界或元宇宙的存在。我們目前連空間智能都沒有。 現在智能眼鏡的情況有點像第一款手機問世時，雖然有人開始使用，但沒人真正接受，因為技術不夠成熟。人們需要的是足夠小的東西，可以放在口袋里，可以運行一整天。幾十年來，許多人花費了數十億美元來實現這一目標。所以我認為智能眼鏡也需要幾十年才能完成。 AGI？不太好用 徐彬：通用人工智能（AGI）是Open AI、 Xai、谷歌DeepMind等所有AI公司的目標，然而你提到了一個叫做“異人智能”（Artificial Aliens）的概念，我覺得這很令人耳目一新。這是否意味著AI擁有的智能與人類的智力完全不同？ 凱文·凱利：關于通用智能，目前有很大的不確定性和很多分歧。我懷疑是否真的存在通用智能這種東西。如果存在，它可能也沒那么有用。 我們不知道通用智能是否存在，因為我們不知道人類的智慧是什么。我們試圖制造某種人造的智能，但我們甚至不知道真正的智能是什么。 很多人認為它就像一個宇宙中的元素，AGI是元素。事實證明，我們對元素的看法是錯誤的就像古人認為水是一種元素，但它實際上是一種化合物，由不同的要素組成。我認為智能也是一回事。我認為AG不是一種基本元素，而是一種化合物，由不同的認知要素組成。 而且會有許多不同的化合物，許多不同種類的智能，由認知要素通過不同的組合形成。就像沒有通用的化合物一樣。我們有鹽、水、氨、蛋白質……所有這些東西都是化合物。 在認知領域也是如此，我們會有不同類型的化合物，為不同用途而創建，但是一個萬能的通用的東西。一切都將是非常非常專業和具體，會有數學智能、空間智能、情商和推理智能…… 有些智能是為對話而生的，有些則擅長做數學證明。 你可以擁有AGI，就像一把瑞士軍刀。人人都希望有一把，但沒人會日常使用。因為它什么都能做，但沒有一件事做得特別好。 而我稱這些不同種類的智能為“異人智能”是因為：它們可以很聰明，有感知能力，甚至可以有自我意識，可能很有趣，很幽默，有創意，但它們實現這些的方式與人類不同。就像《星際迷航》里的Spock一樣，它是個異人智能，聰明、有意識，但思維方式不同于人類。 人類與異人智能無法互相取代。我們要與這些異人智能合作，我們的智慧加上他們的智慧，我們的想法不同，可以一起探索新的答案、新的想法。光靠我們自己，實現不了。 不存在誰更聰明，而是類型完全不同的智能。這就是為什么需要團隊合作，我們將與AI作為一個團隊一起工作。 02 技術的應用：速度緩慢 徐彬：微軟CEO納德拉說過，既然 AI 是一場工業革命，它應該能夠推動全球或者至少美國GDP增長率從目前的3%提升到 6% 甚至 10%。但我們還沒有看到這種情況發生。你認為為什么這還沒有發生，以及我們什么時候能看到呢？ 凱文·凱利：因為文化因素的存在，社會需要花很長的時間來吸收技術變革的影響。這不僅僅是技術問題。 你不能像引進一個新人一樣把人工智能帶入你的公司。為了最大化地發揮它的作用，你必須真正改變你的工作流程。我們發現部門之間的界限正被AI模糊。工作流程、組織結構、等級制度必須改變，才能最大限度地發揮人工智能在公司中的力量。 大多數公司甚至沒有意識到他們的實際工作流程是什么。如果你想自動化它，你只是在自動化錯誤的事情。因此應用AI的步驟之一就是要努力理解實際的工作流程。而這一步我們目前還沒做到。這是一個組織層面必須要發生的事情。 所以我并不驚訝于我們還沒有看到生產力的提升。我也不能保證我們會看到這一天。我想還需要很長時間才能讓AI在文化層面被吸收。很多事情都存在技術和文化兩個層面的因素，自動駕駛汽車是如此、AI導師是如此、AI工作流程也是如此。 實驗室里的進展和初創公司的宣傳發布可能會非常快，但要將所有這些真正融入日常生活要慢得多。而且需要那些對此不太感興趣的人改變行為習慣。我經歷過互聯網興起的時代，我在80年代初使用電子郵件，而公眾可能直到2000年才真正接受它。這里有一個文化吸收過程。 一項技術必須變得明顯有價值時，人們才愿意做學習曲線。一開始這并不明顯，就拿AI來說。如果你經常用的話，你會意識到它的局限性。而且它并不適合所有人，這需要大量的技巧。所以這需要時間。 你會聽到我經常這樣說：文化變革的速度比科技前沿的發展速度慢。也正是因為它的速度比較慢，這意味著我們有時間去適應、能吸收技術，而不會對勞動力造成毀滅式的打擊。所以我的觀點是我們會慢慢摸索前進，不會有急劇的起飛。它將是一個緩慢的起飛過程，我們能夠一步一步地弄清楚如何去做。 自動駕駛 比如自動駕駛汽車的普及至少需要25年時間。因為我們必須改變基礎設施，而不只是讓自動駕駛汽車上路。 你必須改變交通燈、坡道、停車位、上下客的地方，這些都必須改變，而這需要幾十年時間。所以無論有什么變化都會慢慢發生，我們將有時間適應它。 我認為自動駕駛汽車，尤其是自動駕駛出租車不一定會具有那么大的顛覆性。它們目前只是城市中的一小部分。它會改變就業嗎？我不知道。 我認為開始產生影響的地方是長途卡車運輸，會更加自動化。可能會有自動駕駛的卡車，但車廂里還是會有一個人。人們不負責駕駛，但可能在做其他工作，比如使用電腦，然后裝卸貨物。 AI+健康 徐彬：關于健康保健，你在書中提到AI賦能將帶來制藥研發方面更快、更新的突破。據我所知有人在這方面取得了重大進展。谷歌DeepMind成立了一家名為Isomorphic Labs的公司，使用人工智能進行藥物研發。他們的CEO丹尼斯·哈薩比斯說10年后幾乎所有疾病都能被治愈，那么你同意他的預測嗎？ 凱文·凱利：不。我一直試圖強調的一點是技術進步的速度很快，技術吸收和采用的速度非常緩慢。 谷歌可以做蛋白質折疊。但是在實驗室里操作和日常生活中使用，是完全不一樣的。那還需要幾十年。我們花了接近50年的時間，才讓電力被吸收并應用到工廠和企業中，所以10年對我來說太快了，不足以真正產生重大影響。 如果你回想一下，當人們最開始談論基因測序時，會認為一旦實現我們就可以治愈疾病。 如今20多年過去了，我們卻還沒做到。生物學是如此復雜，僅僅了解某些事情是不夠的，你還得做人體的臨床試驗，這些試驗需要數年的時間，而目前你真的無法加快這個過程。也許有一天我們可以進行模擬，不必在人體上進行試驗了。 但那也需要時間。如果你說50年或者100年內實現，我會相信他。10年不可能。 人形機器人 徐彬：你提到人形機器人的發展會比預期的要慢得多。主要挑戰是什么？非人形機器人能否成為更好的解決方案？ 凱文·凱利：當我們制造飛機時，我們沒有用拍動的翅膀。我們有固定的機翼和螺旋槳。很多我們想實現的事情，人形并非理想的選擇。 當我們與人類互動時，人類的形態是最好的。我們對類人形態和面孔很適應，可以對其做出反應。 所以我認為，在某些人類將與它們互動的地方，它們可以是人形。但大多數情況下，機器人根本不需要是人形，他們可以有許多不同的尺寸。這取決于他們的工作內容。 人形機器人面臨的主要挑戰與眼鏡非常相似。第一個是能源問題。目前的類人機器人 需要驚人的動力。這些動力被壓縮得像炸彈一樣，它們需要的能量如此之多，以至于真的可能爆炸。即便如此也不足以讓它們全天運行。所以制造出既節能又安全，還能全天工作的類人機器人是一個巨大的挑戰 第二個是靈巧度。我們人類的手是工程學的奇跡。你可以穿一根針，然后下一瞬間你可以搬動40公斤的東西，沒有機械手能夠做到這一點。20多年了，我們不知道如何制造出具有這種靈敏度的機械手。我們還差得遠呢。 第三個是空間智能，我認為我們正在努力并且會在25年內解決。 03 人類員工：不可替代的優勢 徐彬：你在書中提到小寫的創造力和大寫的創造力。最近谷歌宣布Alpha Evolve發現了一個為4X4矩陣乘法找到了更好的算法。當我看到這條新聞時，我第一反應是科學家可能會失業。所以我對這個很好奇，你認為科學家會失業嗎？ 凱文·凱利：不，我認為絕對不會。 當你現在雇傭一個人，他們有三件事不得不做。首先他們必須完成工作任務。 第二件事是對工作負責，如果他們不這樣做，那么他們將承擔后果。 如果你有一個人工智能，它們給你錯誤的答案，或者代理不做工作，沒有什么要為此負責。人工智能不會對這項工作負責、不會確保它以你滿意的方式完成。所以人類是值得信任的。 第三件事就是人類在每一份工作中學習。而AI現在不主動學習，chat gpt已經經歷了四次學習，它正在進行第5次學習。但是人類員工將按小時學習。 所以當你雇傭一個人，科學家、老師、醫生，不管是什么。他們不僅做人工智能可能能夠做的工作，他們還會承擔責任，并且他們每分鐘都在工作中學習。人工智能還遠遠不能做到這一點。 他們最終能做到嗎？我們拭目以待，但他們現在做不到，所以在接下來的25年里人類科學家不可能被AI取代。而且在25年內，每個人都會學習與AI合作，輔助自己的工作，但人類將會對工作負責。 04 未來教育：“怎么學”比“學什么”更重要 徐彬：我有兩個孩子，一個兩歲半，另一個不到一歲。我不知道該教他們什么，讓他們發展什么技能以便在人工智能時代立足。對于像我這樣的家長，你會給出什么樣的建議？ 凱文·凱利：在成長關鍵期，我認為科技不是很重要。我甚至覺得你不需要給他們灌輸知識。基本上，這是孩子發展性格的時期，主要是傳授價值觀、習慣，比如誠實、努力、信任等價值觀。 這些才是一開始的主要任務，甚至直到小學都是這樣。其中很多價值觀就是你的價值觀，所以你要把你的價值觀傳授給你的孩子。 隨著他們年齡的增長，到了初中和高中，思考的技能變得更重要。 按照我的總結，隨著人工智能的出現，給孩子答案或者如何回答問題不再那么重要。因為如果你想要答案，你可以問人工智能，但是你需要教孩子們如何提問。學習如何問一個好問題、如何評估人工智能給你的答案，學習批判性思維、如何判斷某事是否真實、如何質疑權威。 這些是你應該教的技能，不是為了學習某個專業。我也不建議你這么做，因為當你的孩子完成學業后，他們兩年后做的工作甚至是曾經不存在的。 我的意思是我們會不斷創造出新的工作崗位，所以你不需要為了某一特定職業去學習。我認為當一個人高中或大學畢業時，你只需要具備一種超能力，就是知道如何學習、如何優化你自己的學習。 因為每個人學到的東西都不一樣。當你從學校畢業時，你希望掌握的是怎樣學得最好，你個人學習語言、體育運動、知識類內容的最佳方式，并且要不斷實踐、訓練和測試。因為這將是你余生都要做的事情。所以我認為由AI導師和人類導師共同輔助的個性化學習會變得非常非常重要。 當你的孩子還小的時候，你應該讓他們盡可能地玩耍、讓他們自己去摸索如何學習。他們知道什么并不重要，重要的是他們是否有學習的能力 徐彬： 所以知識本身并不是那么重要，學習的技能更重要，對吧？ 凱文·凱利：我們需要一些最低限度的知識，比如你需要知道如何閱讀、基本的算術、如何打開AI并與AI交談。會有一些基本技能和最低限度的知識要求，但我認為這些要求相當低。你不需要去補習班學習這個，我認為比補習班或家教更好的是玩耍。 尤其是從你的背景來看，我給你的建議是：讓你的孩子玩得比你認為應該玩的更多。 徐彬：在未來10年里，每年會有1400萬的大學畢業生。他們中的很多人對人工智能非常焦慮。因為他們是在非AI時代里長大的，所以他們面臨著非常具有挑戰性的局面。你會給他們什么建議？ 凱文·凱利：你想變得盡可能奇怪和出乎意料嗎？如果你可以被預測，那么你就可能被AI取代。如果你不可預測，你無法被取代。所以你應該盡可能地變得不可預測。 所以那些在小時候讓你顯得怪異的特質，你可以重拾它。做不可預測的事情，有不可預知的想法、觀點和問題。 AI的特點是它們代表了平均水平。它們經過訓練、生成的是平均水平的東西。它們非常出色，但是它們不太擅長奇怪和與眾不同的事情 所以這就是你面對AI的壁壘。盡可能保持奇怪和不同，但仍然有用。 換一種說法就是，我相信你這樣的成功人士往往會試圖在某方面做到最好。而我想說的是：不要以做到最好為目標，立志成為唯一，成為獨一無二的那個。 如果你是最棒的。這意味著有第一名、第二名、第三名，這條道路是非常窄的。 目標是成為做這件事的唯一一人，立志成為唯一在乎的人、唯一知道方法的人、唯一在做這件事的人。不要試圖成為某方面的佼佼要努力成為獨一無二的存在。 你要成為唯一類別。商業也是如此。成為唯一類別，你就沒有競爭對手，人們甚至不知道如何命名你在做的事。 所以我想對年輕人說：試著去做一些人們甚至都不知道該怎么稱呼的事情。 如果你告訴我：“哦，我是一名VC。“ 那就意味著你可能會被AI取代。如果你說我是會計或者我是某方面最好的律師，你可以被取代。 你希望做一件需要花15分鐘向你父母解釋那是什么的事。因為沒有合適的詞匯來描述它。當你年輕時，你就應該朝著這個方向努力，因為這才是獨一無二的。 |
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