• 凯文·凯利 《2049：未来10000天的可能》
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导语

• 对未来的乐观愿景对于创造一个更美好的世界至关重要。现代生活如此复杂，各种因素相互关联，有数百万个变量，所以一个真正美妙的世界不会偶然或不经意地出现。我们想要置身其中的那种未来必须首先被想象出来，这样我们才能朝着它努力。我们必须在脑海中看到它，并且相信我们能够构建它，才能开始构建它。我们不可能在没有预先想象的情况下突然闯入一个宏伟的、运转良好的复杂世界，就像你不可能在没有计划和草图的情况下构建一台强大的复杂机器一样。

• 我想强调的是，未来大部分事物仍会保持不变。也就是说，世界上至少有95%的事物还会维持原样。

镜像世界——下一代互联网的崛起

• 镜像世界将是下一代互联网，是一个每个人都可以在其中拥有身临其境的体验、AI赋能的沉浸式互联网。

• 镜像世界中大多数UGC（用户生成内容）都将是3D沉浸式的，从目前以第三人称视角观看的平面媒体为主的基础内容（文字、图片和视频），转变为主要基于第一人称视角的全新沉浸式体验。镜像世界的用户可以通过他们的智能眼镜实时参与这些冒险直播，足不出户，就可以享受到接近真实的体验。

• 镜像世界的好处是人人都可以足不出户就拥有真实世界中各种新奇的体验，而真实世界中真正的探险反而是个别人才能享受到的独特服务。

• 要构建镜像世界，技术上也存在挑战。其中最大的挑战是如何做出既透明通透又可以展示图像的智能眼镜镜片，这种技术现在还没有完全成熟。众所周知，触摸屏的发明和广泛使用真正推动了智能手机的普及，因为它既可以显示影像，又能够感知到我们的点击和滑动。所以，一种能够集AR和VR于一身的镜片，将让智能眼镜成为真正的“下一个伟大创新”（Next Big Thing）。

异人智能——重新定义AI

• 以生成式AI为代表的这一波AI浪潮代表了一种颠覆性的通用目的技术。这一点是当下人们的基本共识。和蒸汽机、电力、计算机一样，通用目的技术具备三个根本特征：一是它会影响到所有行业；二是它会越来越普及，也会越来越便宜，几乎所有人都能使用（想想电力）；三是它的推广并不会一蹴而就，这需要时间，尤其需要组织和制度的变革。

• 我们对思考的定义一直在不断改变。50年前，在计算器出现之前，我们会认为做加减乘除法，即要完成数字运算，就需要进行思考。现在我们绝不会把计算器的运算过程等同于思考。换句话说，我们正是根据机器的不断进步在不断重新定义思考，未来也将如此。

• 到目前为止，据我们所知，只有人类的智慧是“通用”的，也就是经过比较短时间的训练就可以理解和驾驭一个全新的领域。比起AGI，专业领域内的AI才是我们最应该期待的。

• 尽管AI从表面上看会越来越接近人，但我们千万不要以人的标准来理解它们的行为。我们需要清楚，AI与人类的思考方式不同。与AI互动，首要原则是要时刻提醒自己，不要把它们想象成人，不要总是认为它们会像人类一样思考，或者以为它们会以人类的方式与我们互动。

• 整体而言，未来25年“人+机器”的模式会基于这样一个范式：机器会不断提升效率，而人反而会专注于低效的事情——突破性的创新往往是低效的。

• 当我们期待AI未来能像我们一样处理复杂问题时，我们将被迫提升自己的道德水平，以便给AI正确的引导。

AI助理——你的私人管家无处不在

• AI助理已经成为各大公司关注的大赛道，但还没能爆发，主要有几个原因。第一，AI助理现在还不太可靠，可能出现错误或失灵，这会降低人们对它们的信任度。第二，由于人们在训练AI助理时倾向于让它们学习平均数据，所以AI助理往往只能提供一般水平的服务，而无法有特别出色的表现，这使得它们难以满足个性化需求或处理复杂问题。第三，要对其进行优化，需要一定的技能，有些人比其他人更擅长使用它们。

透明社会——数据驱动的未来

• 在镜像世界，每个人的行为数据都在不断被捕捉。智能眼镜和Vision Pro等设备正在搜集大量非常个人化的数据，比如你在看什么、看了多长时间、你所在的位置、你所处的环境等等。这些设备会捕捉你的一举一动，包括你的各种细微表情和你在各种情况下的反应。这些数据是训练通用AI助理的前提，是提供高度定制化服务的前提。我们希望AI助理能真正懂得我们的喜好和想法。从未来发展来看，我们成为没有隐私的“透明人”是大势所趋，因为万物互联，每一个机器都一定会是环境、运营数据的搜集者。

• 问题的核心是在信息搜集方面如何做到权利与义务的对等。这又会引发两个值得深入思考的问题。第一，面对政府和大企业，普通人如何能够在被搜集信息的背景下，很好地主张自己的权利？第二，在一个“人人皆媒”的镜像世界，每个人（依赖智能眼镜和各种可穿戴设备）和每一台设备（从汽车到家用电器）都是真实世界的记录者，这种去中心化的信息搜集能否抗衡中心化的信息搜集？

• 互见性强调，信息搜集的首要前提是用户的信任，也就是说，他们相信这样做会使大量价值和好处直接流向自己。

内容井喷——AI重塑内容创作

• 书为什么越写越长，其背后少不了出版商等各方的利益驱使。

• 如果我们坚持透明是未来，那么打破过时的版权制度也将成为未来25年需要完成的事情。对创作者权益的保护有许多种，为创作者提供益处的方式也有很多种。利润和名气这两点其实同样重要，或许后者能够构建成更为重要的收入来源。

• 把小说改编成电影，由电影衍生出游戏，甚至围绕着诸如“星球大战”或者“漫威宇宙”这样的大IP来打造多维度的内容，这种模式由来已久。镜像世界带来的改变体现在两点：个性化定制和去中心化/众包形式的情节演进。

• 未来的内容创作将呈井喷式爆发，对创作者而言，有两个关键点：首先是做好自己，兴趣驱动而不是简单的利益驱动，专心做好自己感兴趣也擅长的事情；其次是找到真正喜欢你、愿意支持你的粉丝，这需要足够大的受众群和更好的匹配机制，当然也需要更多的交流和一定的运气。

AI的技术演进

• 当AI被广泛运用时，我们需要重新定义真实。它将改变我们在大众传媒时代所形成的“眼见为实”的标准。AI时代出现的各种深度伪造（deep fake）会把我们又推回到前照片时代，我们需要检验每一个消息源，再真实的影像，如果没有独立信源来证明，就都不可信。

• AI领域更值得重视的是那些被AI赋能的细分领域，也就是镜像世界中的AI应用，或者说B2B（Bot to Bot）世界中的各种bot。

• 我们目前拥有的AI的两种重要的模型架构——神经网络和大语言模型——似乎尤其适合生成代码，因此，可以肯定地说，到目前为止，AI最重要的影响在于催生出更出色的AI。

• 未来25年发展最快的领域一定是充分受益于AI技术的领域。AI研究和部署公司OpenAI的创始人奥尔特曼曾提出，未来最值得投身的赛道，应满足这样的特质：当OpenAI等高科技企业发布新一代模型，宣称其智能水平相较前代提升10倍时，你会为此振奋不已，而非心生忧虑。这意味着，在这条赛道上，技术的突破性进展不是令人不安的潜在威胁，而是推动行业变革、创造无限可能的强大动力。它与前沿科技深度融合，能够借助技术飞跃实现自身发展，让参与者在时代浪潮中抓住机遇，而非被其淘汰。

AI驱动的终极信息化国家

• 互见性到底意味着什么？简言之就是决策方和决策过程同样需要透明，会受到监督，不能有暗箱操作。

AI如何重塑组织

• CEO的工作、高管的工作，并不会有太大变化；基层员工的工作也不会有太多改变，只不过他们的工作速度和工作效率会进一步提升。最主要的组织变革会发生在中层，中层管理者受影响最大。原因很简单，如果中层管理者主要的职能是管理，也就是上情下达、对基层工作进行统计和梳理，那么AI可以完美地替代他们。

• 商学院也需要转型，培养未来的企业领导者，需要让他们学会如何善用自己的AI助理，并且总结出一套AI助理管理其他专业AI的制度和框架。

• 在AI时代，我们可能要重新定义何为公司。目前，“一人公司”是自由职业或者个人创业的某种状态。但在AI时代，围绕着一个项目让更多有不同技能的“一人公司”有效地组织起来，会成为常态。我们可以将这种形式称为“好莱坞模式”，就好像好莱坞在拍电影时会围绕一个具体的项目聚集一群专业的人，AI的高效协调和匹配也可以让许多能力超群的人围绕着一个特定的项目聚集在一起。这个项目有固定的时间，例如三五年，完成之后就会解散。未来遇到新项目时，再重新组建。

• 长期预测的难度会增加，长期局势的不确定性也会增强。原因在于：一方面技术在长期不断地演进，另一方面企业的长期策略会更加复杂。AI工具是普惠的，人人都能利用，在规划一个企业的长期战略时，我们必须充分了解博弈的复杂程度会随着AI的进步而加强，这意味着长期发展将变得更加不确定、更难预测。

• 生产力是为机器人而设的，而不是为人类而设的。任何有生产力指标的工作，都不应该由人类来完成，未来尤其如此。

• 创新和创业的过程中充满了死胡同，充满了失败，都是非常低效的。而这恰恰是未来人类需要花更多时间去做的事情。

AI如何颠覆教育

• 在从工业时代向AI时代的大转型中，工业时代所形成的、我们早已习以为常的人生三段论——受教育、工作、养老——将被彻底颠覆。如果终身学习成为常态，人人都有高效的AI助手，我们就需要重新反思基础教育和高等教育。

• 未来每个人的核心技能就是知道自己怎样学习最有效率，找到针对不同学科最有效率的学习方法，因为终身学习在未来25年将成为常态，一个人一生中需要不断学习新事物，学习方法比学到了什么知识更重要。

• 随着AI的进步，教育也需要转换重点，培养和强化人的独特之处，简言之就是好奇心、创造力、高效的学习能力以及协作能力，并在此基础上培养人“见树又见林”的全局观和“见终局”的前瞻思维。

• 现在的父母需要知道，在AI推动持续变革的时代，孩子在未来的职业生涯中将要从事的职业在其高中时可能尚不存在，他们在未来要做的很多事现在甚至还没有被创造出来。所以，家长应该不再抱有孩子将要从事某种工作的期望，也不该替孩子早早就规划好未来发展的路径，他们需要做的事就是培养孩子探索未知的能力。要想在未来25年在中国教育中培养创新文化，需要做到三点：对失败抱有更宽容的态度，更多地质疑权威，鼓励多元的观点。

• 个性化的意思就是每个人都可以设计和安排自己的时间。到了2049年，一些国家的中小学生将可以按照自己的节奏上学，自由安排自己的学习和休假时间。家庭的纽带特别重要，年少时光转瞬即逝，耗费在书山题海之中，本身就不利于人的全面发展。花更多的时间与家人相处，对父母和孩子都大有裨益。

AI如何颠覆医疗

• 量化自身是定制化医疗的基础。每个人都希望时刻追踪自己的身体指标，量化自身就是通过各种方式，包括可穿戴设备和其他检测设备，搜集一个人的各种健康指标。这样做的好处是，它可以为每个人建立一个健康基准：对你来说，哪些指标是“正常”的？这是定制化医疗服务的基础，因为每个个体都不同，实时追踪身体状况并积累历史数据要比一年一次的检查更重要。

• 之所以将癌症视为一种动词，而不是名词，是因为它代表着一种正在进行的过程。人类的生长激素、生长因子、寿命或干细胞与癌症之间存在着巨大关联。当我们试图增强某些能力时，要付出的代价就是增加患癌的概率，比如我们在尝试延长寿命的同时也可能增加细胞无序生长的概率。你不可能真正“治愈”癌症，只能与之共存并对其加以管理。每个人的身体都在不停地“消除”异常细胞。这可能是未来25年癌症治疗的方向。

• 全民医疗信息大数据库最重要的作用是培养AI医生。未来25年中国应大规模推广AI医生和远程医疗。

• 不难发现，对大多数人而言，可以随时随地与经验丰富的医生远程沟通其实是他们最强烈的需求，AI将满足这一需求，惠及所有人。

机器人爆发——从工厂到家庭

• 机器人是AI技术的重要载体，被视为AI技术向物理世界延伸的重要桥梁，也将是未来在物理世界中与人频繁互动的机器。

• 我们对机器人的发展要有耐心，AI进步的速度要大大快于机器人适应物理世界的速度。在虚拟世界中迭代的速度比在真实世界中解决各种问题的速度要更快，机器人的发展速度会比我们预期的慢。举一个例子，在虚拟世界中迭代算力的速度比在真实世界中提升电池容量的速度要快得多。

自动驾驶与车内第三空间

• 技术会给物理世界带来改变，但所需的时间要比我们预想的更长。

• 为什么苹果屡屡放弃下场造车？很多人都不理解。因为成熟的自动驾驶是把汽车空间变成娱乐空间的必要条件——与自动驾驶技术本身相比，苹果更关心如何为把车内作为家和工作场所之外的“第三空间”的用户提供产品和服务。苹果2015年开启自动驾驶项目时，就选择了取消方向盘的极端设计方案。很多人认为苹果当时不切实际，过于冒进，走了弯路。

  但苹果的逻辑没有错，取消方向盘才是把车内空间作为第三空间构建的开始。从这一视角看苹果的战略选择，不难发现它的一个重要假设，即在自动驾驶真正成熟前，大多数汽车的使用场景仍然是人驾驶车辆，完成出行的目的，这时候更多的娱乐和互动只会带来各种扰乱注意力的安全隐患。只有当自动驾驶彻底解放了乘车人的注意力，车内不再有包括方向盘在内的各种驾驶操控装置时，才能开始构建车内的第三空间。

• 和大多数人不同，我不认为自动驾驶车辆将是共享的，我认为自动驾驶真正解放了车内空间，它将是私密性较高的第三空间。许多人想要拥有自动驾驶车辆，一方面是为了隐私性，希望在享受独特的体验时，不必与别人分享空间，另一方面是因为第三空间有着巨大的可定制性与可塑性。

生命科学——解码百岁人生的未来蓝图

• 我们应该明白，看清楚未来并不意味着我们构想的未来马上就能发生，目标很明确并不意味着你可以很快达成结果。在生命科学领域尤其如此，我们需要有耐心。

• 90%的在研药物最终会被叫停或淘汰，是因为它们对某些人产生了不良反应，或者平均而言，它们的药效对于参与测试的人并不明显。但很多时候，这些药物对特定人群更有效。如果我们可以通过基因来区分哪些人会出现不良反应，哪些人药效会更明显，那些投入数亿美元开发但最终被叫停的药物，就可以重新发挥作用，成为定制化医疗药品库中的一种。

• 对人体进行基因编辑之前，我们需要对科学伦理达成基本的共识。现在达成的一种基本共识是，我们不要做造物主。原因很简单，我们懂的比我们自己想象的要少得多。虽然我们可以编辑某种基因，但这种编辑可能恰恰是我们无知的表现之一。实际的问题要复杂得多，并不是所有的特征（病症和能力）都可以找到对应的单一基因。大多数特征是多态的，这意味着它们有多个相关基因，而我们现在尚未充分理解这些基因的组合及其相关性。

• 未来25年，寿命的延长也会是人们炫富的一种主要方式，而且是真正能实现“60岁是新的30岁”的那种健康长寿，也就是拥有高质量的生命。许多人也会对此孜孜以求。

• AI会加速生物科学的发展。AI在生物学中将变得重要的原因之一，是它能让我们跳过理解某些事物的步骤，帮我们“知其然”，而不必马上“知其所以然”。大语言模型的特点是，它们可以让我们在不完全理解的情况下应用某事物。我们不需要实际了解蛋白质是如何工作的，我们只需知道如何生成某种蛋白质，这也是为什么帮助人类了解蛋白质3D结构的AI工具AlphaFold那么重要，会赢得2024年诺贝尔化学奖。

脑机接口——人机共生的未来

• 对于那些鼓吹“百岁人生不是梦”“我们可能很快就能实现‘上载新生’”的人，我们需要负责任地提醒他们，上载新生仍然是科学幻想，在100年内都不可能实现。

• 语言是人类发明的，把我们的所思所想用声音和符号传达出来，但在传达的过程中也对我们的所思所想进行了删减和压缩，未来的心灵感应将让人类有机会第一次不再依赖语言来传递更丰富的想法与情感。

• “心灵感应”则是真正在“开脑洞”，因为那是介于科学发展和科幻小说之间的领域。相比说出或输入“香蕉”这个词，我们能更快地想象一根香蕉，如果能迅速投射出来，实现一种超越语言的沟通，那就属于心灵感应了。

• 如何对大脑进行建模值得所有人关注。我认为，就像费曼所说的那样，凡是我们不能创造的东西，我们就无法真正理解。我们要通过试着制造大脑来学习大脑的运行规则。所以为大脑建模、复制大脑非常重要，这将教会我们很多东西，但需要很长时间。

2049——一个更加乐观的未来

• 二战中和二战后美国人对日本的仇恨很深，亲历过二战的我的父辈就是如此。但到我这一代，几乎每个人都了解并喜欢上了日本文化，部分原因是日本在出口漫画、游戏和消费电子类商品方面取得的成功。所以如果中国也能擅长出口文化和产品，对于消除两国之间的不信任将产生极大的帮助。

终章 预测未来的思维模型

• 在预测未来时，我会有一项标准，即当下应该有一些证据表明某件事正在发生，这件事将在25年内变得普遍和有影响力。

• 传统上，我们都会把财富等同于金钱。在一个全民仍然不够富足的时代，我们通常会将人分成两类：有钱但缺乏时间的人和有时间但缺钱的人。这两类人也就是传统意义上的富人和穷人。

  过去25年，美国和中国都出现了类似的情况，那就是普通人工作的时间并没有随着财富的增长而减少，反而增加了，富裕的职业经理人每周会花更多的时间工作，而科技（比如移动互联网）的兴起，更是模糊了工作与生活的边界。

  未来25年，这种情况会发生改变，因为大量事务性的工作会由AI助理来帮助我们完成，这会帮我们节约大量的时间。同样，随着平均财富水平的提高，我们会意识到时间变得越来越重要，尤其是与亲人、朋友相处的时间。

  未来25年，我们将重新定义财富，因为我们会意识到与金钱相比，时间更稀缺。财富的多寡将意味着你能在多大程度上掌控自己的时间，控制自己的行动。因为AI可以完成很多工作，我们将更加珍惜与人相处的时间。

• 有更多的时间，追求有意义的工作，这可能是未来25年技术变革给我们每个人带来的最大收益。