新智元報(bào)道

編輯：傾傾

【新智元導(dǎo)讀】別盯著AI寫的爛文案了！千億級(jí)投入超越曼哈頓計(jì)劃，科研速度拋棄人類帶寬，一場(chǎng)「里氏10.0級(jí)」的震蕩已在眼前。這不僅是工具的升級(jí)，更是文明斷裂的開始。歡迎來到，人類即將無法認(rèn)知的時(shí)代。

我們對(duì)未來的想象力，可能被鎖死了。

現(xiàn)在大家糾結(jié)的，是AI寫的文案有股人機(jī)味，是它能不能幫我工作讓我早點(diǎn)下班。

Steve Newman潑了一盆冷水：別盯著那些多出來的手指看了！那只是技術(shù)演化早期的「噪音」。

他引用了阿馬拉定律——技術(shù)的短期影響往往被高估，而長(zhǎng)期潛力卻總被低估。

我們現(xiàn)在覺得AI添亂，是因?yàn)樗€在努力模仿人類；可一旦它跨過那個(gè)「適應(yīng)性閾值」，它將以人類完全無法理解的速度自我克隆。

一旦跨過這條紅線，我們即將進(jìn)入一個(gè)「不可認(rèn)知時(shí)代」。

谷神星設(shè)想

當(dāng)增長(zhǎng)不再需要「說服」人類

Steve Newman在文中提出「谷神星（Ceres）實(shí)驗(yàn)」，聽起來十分魔幻：

2055年，人類在小行星帶部署了一套全自動(dòng)工業(yè)體系。從采礦、能源到芯片制造，全部由AI驅(qū)動(dòng)。

這套系統(tǒng)唯一的任務(wù)，就是指數(shù)級(jí)地自我復(fù)制。

為什么地點(diǎn)必須選在「地球之外」？

在地球上，任何技術(shù)的推進(jìn)，本質(zhì)上都是一場(chǎng)漫長(zhǎng)且疲憊的社會(huì)協(xié)商。

要通過環(huán)境評(píng)估，要處理就業(yè)保護(hù)，要平衡政治博弈和既得利益。

在這里，技術(shù)進(jìn)步被包裹在各種「結(jié)構(gòu)性摩擦」之中，走一步退三步。

但在小行星帶，摩擦力消失了。在谷神星上，AI面對(duì)的只有材料強(qiáng)度、能量供給和物理定律。

增長(zhǎng)，第一次不需要「說服」任何人。

更令人戰(zhàn)栗的是增長(zhǎng)的邏輯。

在Newman的設(shè)想中，會(huì)像生物病毒一樣指數(shù)級(jí)自我復(fù)制。從1萬到2萬，從2萬到4萬……20年后，將達(dá)到10萬億。

在生物界，這種增長(zhǎng)通常意味著災(zāi)難；但在機(jī)械系統(tǒng)中，它代表著極致的效率。

這正是Newman想要強(qiáng)調(diào)的「文明斷裂點(diǎn)」：沒有失業(yè)，因?yàn)槟抢飶奈垂蛡蜻^人類；沒有抗議，因?yàn)楣I(yè)不在地球；沒有政治，因?yàn)樗惴ú恍枰x票。

當(dāng)然，這只是一個(gè)極端的隱喻。但現(xiàn)實(shí)的發(fā)展一定會(huì)更混亂、更笨拙。

這個(gè)隱喻揭示了一個(gè)殘酷的真相：一旦AI跨過某個(gè)自主性的閾值，人類社會(huì)將不再是必經(jīng)之路。

當(dāng)技術(shù)演化不再需要配合人類的節(jié)奏，我們所熟悉的那個(gè)世界，就開始變得難以辨認(rèn)了。

勞動(dòng)力終結(jié)

「人」不再是增長(zhǎng)的錨點(diǎn)

人類所有的經(jīng)濟(jì)體系中，有一個(gè)前提：資本可以擴(kuò)張，但勞動(dòng)力不行。

你可以建更多的工廠、印更多的鈔票，但「人」永遠(yuǎn)是一個(gè)慢變量。

培養(yǎng)一個(gè)熟練的工人、工程師或研究員，需要漫長(zhǎng)的時(shí)間、昂貴的教育以及不可逆的經(jīng)驗(yàn)積累。

正因?yàn)檫@種稀缺性，才有了工資、就業(yè)、福利制度，以及以此為基礎(chǔ)的現(xiàn)代文明。

但Steve Newman指出：

一旦勞動(dòng)力具備了「可擴(kuò)展性（Scalable Labor）」，整套結(jié)構(gòu)將被粉碎。

在他的設(shè)想里，AI將替代并超越人類，成為「可無限復(fù)制的勞動(dòng)力單元」。

培養(yǎng)一個(gè)成熟的人類專家需要20年；用AI克隆一個(gè)頂尖的數(shù)字大腦，只需要幾秒。

歷史上，技術(shù)進(jìn)步總是伴隨著舊崗位的淘汰，同時(shí)創(chuàng)造出新的瓶頸。

正如蒸汽機(jī)淘汰了體力勞動(dòng)，卻也放大了管理、工程、組織的需求；計(jì)算機(jī)將計(jì)算自動(dòng)化，卻讓「認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)」更重要。

但Newman擔(dān)憂的是：

當(dāng)AI不僅能干活，還能比人類更快地學(xué)會(huì)「下一件事」時(shí)，這種新的瓶頸可能不再出現(xiàn)了。

這種跡象在2025年已經(jīng)初見端倪。雖然多項(xiàng)研究顯示，當(dāng)前的AI編程工具可能在復(fù)雜任務(wù)中拉低效率，但企業(yè)并沒有停止投入。

行業(yè)邏輯已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化：整個(gè)開發(fā)流程正在「默認(rèn)AI參與」。

METR于2025年初進(jìn)行的隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)顯示，在復(fù)雜真實(shí)任務(wù)中，允許使用AI的資深開源開發(fā)者平均完成時(shí)間反而更長(zhǎng)。盡管如此，專家與開發(fā)者在事前與事后的主觀預(yù)測(cè)仍普遍高估AI帶來的效率提升。

最終的結(jié)果，可能不是裁員公告，而是根本不會(huì)有這種崗位。

Newman沒有使用「失業(yè)危機(jī)」這種常見表述，而是更冷靜地指出：

當(dāng)勞動(dòng)力變成一種像電力一樣可以隨時(shí)擴(kuò)容、隨處調(diào)度的資源，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于「工資、成本、價(jià)值」的直覺將徹底失去錨點(diǎn)。

如果絕大部分生產(chǎn)和研發(fā)都不再需要人類，那么「誰來消費(fèi)、誰來支撐循環(huán)」這類問題，將成為認(rèn)知危機(jī)。

我們賴以理解社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的那套語言，正在失效。而這，僅僅是第一層斷裂。

科研失速

當(dāng)「真理」產(chǎn)出超過人類的帶寬

Steve Newman拆掉了科研界最后一個(gè)堡壘——人類的認(rèn)知節(jié)奏。

他提出了一個(gè)后背發(fā)涼的設(shè)想：如果AI成了科研體系本身，會(huì)發(fā)生什么？

在谷神星的隱喻里，那萬億個(gè)「數(shù)字大腦」只負(fù)責(zé)推高人類知識(shí)的邊界。

這種體系一旦成形，人類的整體研發(fā)能力將被放大到百萬倍量級(jí)。

這不是說AI比愛因斯坦聰明一百萬倍，而是科研第一次擺脫了「注意力」和「壽命」這兩個(gè)人類專屬的限制。

在人類的歷史上，真正稀缺的從來不是靈感，而是驗(yàn)證靈感所需的時(shí)間。

一個(gè)理論要被驗(yàn)證，可能需要幾十年；一個(gè)方向要被證明無效，也要耗掉一代人的職業(yè)生涯。

但在AI主導(dǎo)的體系中，失敗幾乎沒有成本。模型可以并行探索無數(shù)路徑，隨時(shí)回滾、重組、再試。

這種趨勢(shì)早已在現(xiàn)實(shí)中破土。在材料科學(xué)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，AlphaFold重塑了結(jié)構(gòu)生物學(xué)中「假設(shè)—驗(yàn)證」的節(jié)奏。

類似的變化也出現(xiàn)在新材料發(fā)現(xiàn)、催化劑篩選、藥物分子設(shè)計(jì)中。

AI正在從「輔助者」變成「決策者」，由它來決定哪個(gè)方向值得投入，哪個(gè)方向該直接放棄。

但Newman真正擔(dān)憂的，并不是效率的飛躍，而是「理解的滯后」：

當(dāng)科研產(chǎn)出快到一定程度，世界的瓶頸將從「如何發(fā)現(xiàn)」轉(zhuǎn)移到「如何理解」。

哪怕一個(gè)突破是正確的、有益的，人類社會(huì)是否來得及理解它的含義、評(píng)估它的風(fēng)險(xiǎn)、決定是否部署，都會(huì)成為問題。

這也是他提出「Unrecognizable Age（不可認(rèn)知時(shí)代）」這個(gè)詞的原因。

當(dāng)生產(chǎn)、科研與部署形成了一個(gè)自我強(qiáng)化的閉環(huán)，人類才發(fā)現(xiàn)，自己正被AI飛速追趕。

歷史坐標(biāo)

臨界點(diǎn)越來越近

Steve Newman試圖將AI放在一個(gè)更宏觀的歷史坐標(biāo)系里觀察。

他判斷——我們目前所處的階段，本身就極其不尋常。

在進(jìn)入農(nóng)業(yè)社會(huì)之前，生產(chǎn)力幾乎無法積累；而在農(nóng)業(yè)社會(huì)之后，增長(zhǎng)也極其緩慢，任何微小的技術(shù)進(jìn)步往往都會(huì)被增長(zhǎng)的人口迅速抵消。

這種「平滑」的狀態(tài)持續(xù)了上千年。

Our World in Data整理的Maddison Project數(shù)據(jù)顯示，從公元 1 年到 1800 年，全球 GDP 的曲線幾乎是貼著地面移動(dòng)。真正的「起飛」和加速，僅僅發(fā)生在工業(yè)革命之后的這兩百年里。

這也解釋了為什么AI產(chǎn)業(yè)的投入規(guī)模顯得如此「反常」。

Newman對(duì)比了一組極具沖擊力的數(shù)據(jù)：在考慮通貨膨脹因素后，當(dāng)前全球用于AI數(shù)據(jù)中心和基礎(chǔ)設(shè)施的年度資本支出，正迅速逼近、甚至可能在未來幾年內(nèi)超過二戰(zhàn)時(shí)期美國(guó)峰值的軍費(fèi)投入。

歷史上，每一次改變世界的技術(shù)躍遷，都必須同時(shí)滿足三個(gè)硬性條件：技術(shù)路徑初步可行、資本高度集中、社會(huì)具備承受長(zhǎng)期試錯(cuò)的能力。

在Newman看來，AI正在逐一滿足這些條件。即便眼下的路徑遇到瓶頸，整個(gè)行業(yè)也已經(jīng)同步開啟了替代方案的探索，從模型架構(gòu)到能源方案，無一缺席。

他用「里氏10.0級(jí)」來形容這種震蕩——一旦發(fā)生，事后再去討論「應(yīng)不應(yīng)該」，往往已經(jīng)沒有任何意義了。

站在今天回看歷史，很容易產(chǎn)生一種錯(cuò)覺：一切發(fā)生的都順理成章。

農(nóng)業(yè)出現(xiàn)了，工業(yè)革命發(fā)生了，電力和信息技術(shù)鋪開了。每一次轉(zhuǎn)折，都能被解釋為「條件成熟」「技術(shù)必然」。

但對(duì)身處其中的人來說，從來不是這樣。

變化不是用嘴說出來的，而是以預(yù)算、基礎(chǔ)設(shè)施、流程重寫的方式，一點(diǎn)點(diǎn)累積。

Steve Newman想提醒的，正是這種「進(jìn)行時(shí)」的危險(xiǎn)感。

也許AI會(huì)經(jīng)歷泡沫，很多預(yù)言都會(huì)落空。

但只要投入規(guī)模、技術(shù)慣性和制度綁定沒有松動(dòng)，這個(gè)系統(tǒng)就很難簡(jiǎn)單退回原點(diǎn)。

參考資料：

https://secondthoughts.ai/p/the-unrecognizable-age

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