如果把AI和互聯(lián)網(wǎng)相比，會發(fā)現(xiàn)AI之上的游戲規(guī)則隨著智能水平的提升是變化的，而其它技術則差不多一出生其特質就確定了。

對于互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡效應一直在那里，帶寬只影響效用，但AI就不行，智能程度影響本質。

程度決定本質

比如當AI算法的只能高精度處理模式識別的時候，它就是一個簡單工具，不管做什么產(chǎn)品，更適合的都是作為某個供應鏈的一個環(huán)節(jié)。因為是一種對過去既存模式的強化手段，從應用角度看的關鍵的就是精度。

而當AI達到現(xiàn)在這個程度的時候（Reasoner，Agent等），它就可以從一個輔助角色，變成主導的角色。

想象一個最簡單的情形：

在量化交易過程中，如果決策的都是AI做，那這和過去在某個門禁系統(tǒng)中刷臉識別身份，其角色是不一樣的。需要配套的游戲規(guī)則顯然也是不一樣的。

這可以稱為AI Native(智能原生）。在智能原生系統(tǒng)中價值的創(chuàng)造過程的主要角色從人變成了AI。這時候磕的是系統(tǒng)性。智能在應用上的規(guī)則就是系統(tǒng)性背后隱含的規(guī)則（前面寫過，這里不展開了，參見：）。

而AI水平的提升則表現(xiàn)為新模式所能覆蓋范圍的擴大，但不會重置規(guī)則。

這套底層的規(guī)則大概可以涵蓋Level 2~Level 5（Reasoner→Organizations）所帶來的所有變化。

事情還沒完，假如AI的水平進一步遞進，會進入有點科幻領域，外在的游戲規(guī)則可能又會一變。前面實際都還是工具性的范疇。但當工具性走到極致，價值觀可能會變成核心問題。

價值觀問題是指如果開車前面有五個人，躲開會撞到左邊路上另一個人，那應該怎么選這類問題。

這類問題在AI不普及的時候可以看到，但似乎沒那么關鍵，但當AI成為社會的基石的時候就會變成核心問題。這種核心問題背后的支配性規(guī)則是什么？

如果徹底科幻就會面對經(jīng)常說的AI意識，那時候會變成物種間的規(guī)則如何設置。

簡單總結就是：AI并非是一個準確技術類別。互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡效應差不多在互聯(lián)網(wǎng)一出現(xiàn)的時候就定了。AI則在能下跳棋的時候和現(xiàn)在完全不是一個事兒。現(xiàn)在的AI和未來的AI雖然頂著一個名字，也不是一個事兒，所以它上面的游戲規(guī)則注定是變化的。

這帶來一個明顯的壞處是N個人一起說AI，但完全不是一個東西，只是同一個名字而已。

自啟與自加速

這種情況注定會愈演愈烈。

智能的整個加速進化過程似乎已經(jīng)啟動。

這個加速過程現(xiàn)在看起來是這樣：

隨著智能提升，會出現(xiàn)越來越多端到端整合服務的公司，然后數(shù)據(jù)會大膨脹，再之后隨著人和AI一起對模型的改進，AI就可能進入一個自我改善的周期，隨后智能的拉升曲線就會變陡峭。

我們至少在接近某個拐點。

而智能一旦進入可以改變自己的周期，那這個躍遷過程就會不停的打破我們的想象，恰如AlphaZero打破國手想象一樣。而如果宇宙無限，那智能大概是無限的，是為無盡智能。

撕裂與進化

如果說能源、材料、智能是文明的關鍵基礎原料，那其中最關鍵的一個一旦進入一種快速迭代周期，那文明的形態(tài)就會迅速累積更迭的勢能。

勢能的一種表現(xiàn)就是科技進展的速度和文明自身的既有結構之間會產(chǎn)生錯配。就像馬車能跑多快不單取決于馬還取決于車的堅固性一樣。如果在加速過程中，我們能夠很好的處理這種撕裂性的力量，那就會進入一個高速流變的周期，并且并沒有明顯的終點。

這個拐點看起來并沒有想的那么遠。

真正的拐點并不是實現(xiàn)不實現(xiàn)通用智能，而是智能本身是否變成可以改變自己的主要力量。而看現(xiàn)在的情況，其實差不太多了。

在我眼里最近幾個AI上的標識型的事件是：o1~o3，r1，F(xiàn)SD13，AlphaGeometry2，Waymo的運營規(guī)模。而把把這些綜合在一起，能看出來的正是某種自啟的可能，自啟之后所要面對的則正是：無盡智能，終極流變。

對入群和加入AI碰撞局感興趣的同學，請聯(lián)系：shuixiu2024

本月AI碰撞局：

AI碰撞局題目：AI與量化交易的結合與實踐

時間：3.22 19:00

地點：北大國發(fā)院承澤園（本期有線上會議）

分享嘉賓：孫俊教授，師從高文院士，現(xiàn)任北京大學王選計算機研究所教授、博導、深度視頻研究室主任，2010年入選“北京市科技新星”，并榮獲中國商業(yè)聯(lián)合會“服務業(yè)科技創(chuàng)新獎”一等獎；2011年榮獲北京大學“方正獎教金教師優(yōu)秀獎”；2013年入選“教育部新世紀優(yōu)秀人才”，并榮獲“IBM Global Shared University Research Award”；2014年榮獲北京大學“王選青年學者獎”；2015年榮獲“AVS產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新獎”。承擔或參與包括國家自然科學基金面上和重點課題、973課題、863課題、2011課題在內的項目18項。在2021年開始致力于金融風控、量化金融等方面的研究，并積極與金融科技公司開展合作，充分利用十余年學術科研積累與優(yōu)勢，推動金融風控、量化金融等領域前沿研究的發(fā)展，為規(guī)避無處不在的金融風險做出應有貢獻，為國家和人民財產(chǎn)保駕護航。

碰撞嘉賓：

沈艷，北京大學國家發(fā)展研究院經(jīng)濟學教授，螞蟻講席教授。沈艷教授目前還擔任教育部北京大學人力資本與國家政策研究中心常務副主任，北大數(shù)字金融研究中心副主任，中國數(shù)量經(jīng)濟學會副會長，中國金融協(xié)會個人理事。她在《經(jīng)濟研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟學季刊》、《金融研究》，以及Journal of Econometrics, Journal of Public Economics等英文期刊發(fā)表數(shù)十篇論文。主要研究領域包括數(shù)字金融，數(shù)字經(jīng)濟中的數(shù)據(jù)治理、政策效果評估等。

呂建偉，北京貝葉斯矩陣科技創(chuàng)始人，人稱阿朱老師，公眾號：阿朱說