AI时代组织管理 · 每日连载|AI 是丰裕还是灾难?两类人的分歧究竟在哪里?
本周主题:人们讨论AI时,描绘的未必是同一种未来 · Day 3
【摘要】主张AI将带来巨大丰裕的人,与警告AI可能引发灾难的人,往往被划分为对立的两方。然而他们对AI能力的评估却惊人地一致:都认为AI能力将快速攀升,并具备重塑社会运转的势能。
Sam Altman 在《The Intelligence Age》中勾勒过一幅智能大规模普及的图景。后续阐述中,他引用了一个旧式表达:智能将变得"廉价到无需计量";他还指出,过去五年中每单位智能的成本以每年十倍以上的速度下降,未来智能会如同电力或自来水一般成为公用事业。
埃隆·马斯克给出的则是同一方向上更为具体的时间节点:人工超级智能或许在五年内超越全人类智能的加总;到 2036 年前后,世界有望步入一个"令人惊叹的丰裕时代"。
这通常被视为乐观阵营的声音。
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现在切换到另一面。
Yoshua Bengio 是深度学习的奠基人之一,也是全球 AI 安全议题中最活跃的发声者之一。他的判断是:AI 的规划能力大约每七个月翻一倍;按此速率推算,大约五年内有望触及人类水平的战略规划能力。他对通用人工智能到来时间给出的九成置信区间为 2028 年至 2043 年。
他的结论并非丰裕:
我们在打造这些系统,让它们日益强大,但我们没有配备方向盘或刹车。
2026 年 1 月在达沃斯,被问及AI是否属于大规模杀伤性武器时,他回应道:"目前还不是,但它有可能变成那样。智能赋予力量,而力量可以被武器化。"
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将两侧的原话并列审视,会发现一件容易被忽视的事实。
结果判断截然相反:一端是丰裕,另一端是失控。
能力判断却相当接近:都认为 AI 能力将快速增长,五年左右是一个反复出现的量级,并且终将成为足以改写社会运行的力量。
换言之,最激进的丰裕叙事与最强烈的灾难叙事,尽管结论相悖,却绘制在同一张底图之上。
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共享底图,并不意味着共享结论。
他们真正分歧的所在,是能力之后的那几步:这种能力能否被驾驭;收益将以何种途径兑现,又将归属何人;最坏情形发生的概率究竟有多高。
这正是"乐观派/悲观派"这一划分方式失效的根源。它依据结果归类,而双方真正的交锋点不在结果,而在能力与结果之间的那段路径。
如果两个人对同一对象的判断趋同,对后果的判断却相左,那么他们争论的并非那对象本身,而是它通往后果的路径。
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灾难图景与丰裕图景对社会的意涵天差别异,应对策略也截然不同。此处仅指出一点:它们共享的那个前提,值得被单独拎出来审视——因为若这个前提有误,两幅图景将同时崩塌。
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而确实有人拒绝接受这张底图。
Yann LeCun 同样是深度学习的奠基人之一。他与 Bengio 共同签署了上周那份《We Must Act Now》,在"需要提前理解与准备"这一议题上,两人立场一致。
但对于能力从何而来、多快抵达,他的判断与上述几位大相径庭。
他认为当前这条路径——持续放大语言模型——本身并不通向人类水平的智能。他的表述十分直白:现有系统对世界的理解甚至不及一只家猫。在他看来,"人们存在一种错觉,以为将其放大到某个规模就能实现人类水平的智能,这根本站不住脚。"
2026 年,他离开 Meta,创立 AMI Labs,将资源押注于另一条路径:让系统学习物理世界的运作规律,而非预测下一个词。他预计五年内,大语言模型在多数应用场景中将被其他技术取代。
留意他反对的究竟是什么。他并非断言 AI 不会变强,而是说它不会沿着当前这条路径变强。
这一区别至关重要——因为丰裕图景与灾难图景给出的时间表,几乎都建立在将当前路径继续外推的基础之上。
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还有一层来自经验的警示。
斯坦福《2026 AI Index》记录了一种被称为"锯齿状前沿"的现状:在同一技术前沿上,Gemini Deep Think 已达到国际数学奥林匹克竞赛的金牌水准;而在专门测试读取模拟时钟的评测中,表现最佳的模型准确率仍仅有约 50%。
一个八岁孩童能轻松完成的任务,最前沿的系统仅能答对一半。
同一份报告亦显示,编程、推理等方向的基准分数在一年内大幅跃升,但整体能力尚未进入平台期。
能力在快速攀升,同时分布得极不均衡。这两件事同时成立。
它既不能证明 LeCun 正确,也不能证明另外几位正确。它揭示的是:那张底图本身,仍处于被检验的过程之中。
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因此下一次目睹有人预测 AI 的未来时,不妨先追问一句:
他首先假定 AI 最终能强大到何种程度,多快实现?这个假定中,有多少源自已发生的证据,有多少源于对当前趋势的外推?
明日转换一个坐标:同一种 AI,为何有人看到失业,有人看到更优质的工作?
资料说明
Sam Altman《The Intelligence Age》发表于 2024 年 9 月。
马斯克相关判断参考 2026 年 7 月 23 日《经济学人》访谈,