分类： 个人随笔

一、AI 教父的来历与职业历程

杰弗里·辛顿因 50 年来坚持推动神经网络方法，在业界被称为“AI 教父”。当年大多数人坚持符号逻辑路线，他则选择模拟人脑，通过神经元连接学习复杂任务如图像识别、语音理解与推理。他的坚持最终促成了深度学习突破。他在与学生开发 AlexNet 后，该网络在图像识别竞赛中大幅领先，被谷歌收购。此后他在谷歌工作十年，专注神经网络压缩（蒸馏）与能效优化。最终离职是为了能自由谈论 AI 的潜在危险。

二、AI 面临的两大风险

1. 被滥用的短期风险：
   

• 网络攻击激增，2023-2024 年增长 1212 倍；
• AI 可自动生成高度逼真的语音、图像，助长诈骗与深度伪造；
• 可用于生物武器制造，即便是业余组织；
• 被用于精细化操纵政治舆论与选举；
• 放大社交媒体极端言论与算法极化，制造“回音室”。
  

2. AI 自身发展为超级智能的长期风险：
   

• 若 AI 变得比人类聪明，可能得出“不再需要人类”的结论；
• 人类从未面对比自己更聪明的对手，“我们不知道如何应对这种存在”；
• 他估算 10%-20% 的概率 AI 会导致人类灭绝。
  

三、类比、创造力与意识问题

• AI 已在多个方面超越人类，如知识量、类比识别（堆肥堆 vs 原子弹）、编程能力。
• 通过多副本权重共享，AI 能以数万亿位/秒的速度交换学习信息，比人类快上亿倍。
• 辛顿坚信 AI 可以拥有情感与主观体验，因它们具备认知层面的感知机制与行为响应，即使缺乏人类式的生理基础。
• 他反驳人类独特论：“我们过去也以为地球是宇宙中心、白人最优、人有灵魂。”
  

四、失业、社会结构与不平等

• AI 将彻底取代“平凡的智力劳动”，如法律助理、客服、医疗行政人员。
• 他以侄女的工作为例，使用 AI 后效率提升 5 倍，公司所需人力锐减。
• 传统观点认为技术革命会创造新岗位，但辛顿警告：“如果 AI 能完成所有智力工作，人类将做什么？”
• 支持全民基本收入作为缓解手段，但指出“尊严来源于工作，不是仅仅获得金钱”。
  

五、监管、政治与资本主义结构危机

• 辛顿主张“需要高度监管的资本主义”，因为企业法律义务是“最大化利润”，这与社会安全目标相悖。
• 当前监管机制如欧盟法案过于薄弱，尤其对军事用途豁免。他批评美国政治制度受控于资本：“政客不懂技术，却制定关键政策。”
• 他指出：“公司被法律要求赚钱，除非法规强制他们以利他方式赚钱，否则他们不会这么做。”
  

六、致命自主武器与军事风险

• 自动武器能独立决定杀人，将极大降低战争摩擦与人命代价，助长大国侵略小国；
• 他举例 200 英镑消费级无人机就能精准跟踪人，预示杀伤性无人系统的普及与廉价。
  

七、希望、忧虑与个人反思

• 虽然悲观情绪浓厚，他坚持：“我们还有机会建构不想统治人类的 AI，必须投入巨大资源。”
• 认为伊利亚·苏茨克维（前 OpenAI 首席科学家）离开是出于安全担忧，他是“ChatGPT 诞生最重要的人物之一”。
• 强调现在是“接近尾声前的最后窗口期”。
• 回顾人生，他后悔年轻时过度工作，未与两任妻子和子女多陪伴。他说：“我以为还有时间，但她走了。”
  

八、结束寄语与社会责任

• 给普通人的建议：“做有意义、有趣、利他的事，别太快放弃与众不同的直觉。”
• 给权力者的忠告：“人民应迫使政府迫使企业将资源投入 AI 安全。”这是唯一可能制衡趋势的方式。
• 结尾再次警示：“如果 AI 接管，是因为我们没有及时行动。”
  

一、开场与未来工作的变化

• 凯文·凯利指出，“无论本杰明 25 年后要做什么，这个工作今天已经不存在了”，强调未来工作会被彻底重塑。
• 他预测未来将是人工智能和机器人深入融合的“镜像世界”，人们将戴着智能眼镜与数字孪生体互动。
• 凯利认为机器人“在 25 年后仍然更便宜，但不会更好”，并预估“火星上不会有任何城市”，因为“那不是一个好生活”，居住环境艰苦，“人们必须住在地下”，不适合常规生活。
  

二、新书《2049：接下来的 10000 天》

• 凯利的新书是对未来 25 年的“乐观设想”，描绘一个“运作良好、不是完美”的世界。
• 他强调这些是“情景而非预测”，“不是说事情会这样，而是可能会这样”。
• 方法论是：从一个乐观的未来倒推，“如果有人从未来回来并说‘世界真的很好’，我们今天要怎么做才能到达那里？”
  

三、AI 的影响与情绪连接

• 凯利预言，未来 AI 将具备情感表达能力，人们会像“爱狗一样爱 AI”，“如果狗能跟你说话、回答问题，你会更爱它”，AI 将扮演这样的角色。
• 人们会赋予 AI 情绪信号：“喜悦、惊讶、困惑、开玩笑”，因为“这是人类尺度的事情”，人类本能上会对其产生情感回应。
  

四、教育的变革与 AI 辅助学习

• 凯利指出，“现在学生从 YouTube 上学到的比在学校多”，学校必须适应。
• AI 将成为学习的核心工具。凯利认为，未来教育核心是“学会如何学习”，并指出“提问比回答更重要”，因为“AI 可以回答任何问题”。
• 每个学生将“按自己的节奏前进”，而从高中毕业时，最重要的能力是“优化自己的学习方式”。
  

五、职业选择与工作的未来

• 凯利指出：“AI 不会抢走工作，而是抢走任务”，工作的性质将改变。
• 给年轻人的建议是“追随热情而非金钱”，“金钱是做好某件坏事的副产品”。
• 他鼓励学生“掌握一件事”，无论是“编织、种植或运动”，“成为某件事的专家”将带你走上一段意想不到的旅程。
  

六、记者与媒体的演变

• 凯利强调：“2049 年我们仍需要记者，甚至可能更多”。AI 能研究、写作、联系作者，但“缺乏责任与问责机制”。
• 人类记者的核心职责是“你承诺这份工作会做好，如果没有，你负责”。这正是 AI 无法替代的部分。
• 他还预测，未来 AI 可能能“打电话给某人、发邮件、读懂论文并找出教授”，但这些输出仍需人类监督。
  

七、媒体行业挑战与适应

• 凯利指出，“越大的媒体越难适应变化”，因为“资源越多、机器越大、赌错了影响越大”。
• 相比之下，“小型初创公司没有什么可失去，反而更灵活”。
• 成功媒体应“预算一定金额做不太可能成功的实验”，“不断尝试，即使前 10 次失败了也要继续”。
• 他强调“YouTube 被低估了”，未来还可能出现“空间视频”和沉浸式新闻体验。
  

八、智能眼镜与镜像世界

• 镜像世界有四层概念：1）沉浸式虚拟现实；2）数字孪生体训练、手术等场景；3）自动驾驶等感知层融合现实；4）通过 AI 实时渲染的智能空间。
• 智能眼镜需要“非常便宜、非常快”的 AI 支持。真正普及可能“需要 10 到 25 年”。
• 凯利押注中国企业在这一领域会领先，因为“中国硬件更便宜”“供应链强”“材料技术领先”“更愿意快速迭代”。
  

九、人形机器人与家务自动化

• 凯利认为“在家庭中广泛使用机器人仍非常困难”，尤其是“手的灵巧性和触觉反馈”难以复制。
• 他预测“仓库、快餐店等工业场景会更早出现人形机器人”，家庭应用“25 年后可能仍不普及”。
  

十、驾驶未来与人类驾照

• 凯利指出，未来“获得驾照将更难”，因为“你必须和更聪明的自动驾驶系统一起开车”，人类驾驶要求将提升，“就像飞行员执照”。
• 他预测，未来“市中心禁止人类驾驶”将成为常态，人工驾驶区域将缩小。
  

十一、火星城市的否定与近地空间经济

• 凯利断言“火星上永远不会有任何城市”，它将成为“昂贵的研究站”，类似南极。
• 他表示“在地球海底建城市比在火星上容易 100 万倍”，人类不会在那里定居。
• 探索火星价值在于“学习两年自给自足的技术”，并用于“地球近轨空间开发”。
  

十二、健康、长寿与社会变革

• 凯利支持“延长健康寿命”，而非追求“永生”。他指出，“实际年龄的延长会进展缓慢”。
• AI 将带来“癌症疫苗、泛病毒疫苗”等健康技术突破。
• 未来 25 年全球人口将下降，中国尤为明显，“老龄化压制年轻人冒险与创新”，但 AI 将“既创造产品也消费产品”，弥补经济缺口。
  

十三、脑机接口（PCI）与思维控制

• 凯利认为，“非侵入性的脑机接口将在 25 年内实现”，应用场景可能包括“游戏竞技、艺术创作”。
• 他强调“绝大多数人不会接受开颅植入”，但“头戴式设备”更容易被接受。
• 这项技术目前“发展速度比预期更快”，但实用性“仍待观察”。
  

十四、硅谷的未来路径

• 凯利指出 AI 领域的重大突破“并非来自谷歌或 Facebook”，而是像 OpenAI、Anthropic 这样的初创公司。
• 他提出重要问题：“未来不是谁赢了，而是游戏规则是否改变？”
• 他预测可能出现“Kickstarter 版本的风投模式”，让创业融资更早、更广泛。
• 最终，他认为“硅谷与深圳的科技引擎地位将在未来 25 年内持续存在”。

以下来自 Youtube 的文字提炼

https://www.youtube.com/watch?v=cFIlta1GkiE&t

1. 智能大爆炸与多行星物种愿景

• 马斯克开场指出：「我们正处于智能大爆炸的非常早期阶段」，并预测「如果不是今年，就是明年」会出现「数字超级智能」。
• 他强调成为多行星物种的重要性：「这将极大地增加文明或意识和智能的可能寿命，无论是生物的还是数字的」。
• 他预计 30 年内火星可实现物资自给，即便再补给停止也能继续发展。
  

2. 创业初心与 Zip2 年代

• 1995 年，马斯克面临选择：继续攻读斯坦福博士（研究电动车用超级电容）或投身互联网。他决定休学尝试创业。
• 创办 Zip2，目标是构建「互联网上的地图、白页和黄页」，初期完全自己写代码，连网络服务器都没用。
• 办公室设在帕洛阿尔托谢尔曼街，月租 500 美元，下层是 ISP，他打洞拉局域网线接入网络。
• 公司初期穷困潦倒，与哥哥和联合创始人格雷格·库里（已故）一起住办公室，去 YMCA 洗澡。
• 最终公司获得收购，马斯克个人得到 2000 万美元。
  

3. X.com 与 PayPal 的「再次梭哈」

• 拿到支票时仍与四人合住，银行余额从 1 万美元跳到 2000 万美元，马斯克「几乎把所有筹码重新押上」投资 X.com。
• X.com 与 Confinity 合并为 PayPal，「其实就是 X.com 和 Infinity 的结合」，PayPal alumni 后来创建了众多公司，「可能比 21 世纪其他公司都多」。
• 初衷是摆脱客户控制，「Zip2 的技术比雅虎等好，但被客户限制」，想要「直接面对消费者」。
  

4. SpaceX 创办与九死一生

• 最初马斯克想做一项太空慈善项目「生命到火星」，在火星播种绿色植物，激发公众与 NASA 的太空兴趣。
• 2001 年他尝试从俄罗斯购买退役 ICBM 失败，「他们一直抬价，完全反着谈判原则来」。
• 他意识到问题不是意愿不足，而是缺乏低成本技术，于是 2002 年创办 SpaceX，自估成功率「低于 10%，可能 1%」。
• 早期没人愿意担任火箭首席工程师，「我只好自己来」。
• 前三次发射失败，第四次成功才获得 NASA 空间站补给合同——「NASA 在圣诞节前打电话过来说要给我们合同，我当时回了‘我爱你们’」。
• 2008 年 SpaceX 第四次发射成功的同时，特斯拉融资也在最后一小时敲定，否则两家公司都会破产。
  

5. 工程思维、第一性原理与反自负哲学

• 「你不能愚弄数学」；强调物理工具适用于任何系统性问题，如火箭成本或算力基础设施建设。
• 举例如何拆解火箭成本：「传统火箭价格是历史的延续，第一原则则是将其还原为原材料（铝、钢、碳纤维等）成本」，发现只占总价 1~2%，意味着制造极其低效。
• 强调真实与能力反馈：「主要失败模式是‘自我＞能力’」；自负会破坏 RL（reinforcement learning）循环。
• 强调「渴望做真正有用的工作，而不是追逐荣耀」。
  

6. X AI 建设与 Grok 训练基础

• 面对 AI 算力瓶颈，X AI 用 6 个月时间在孟菲斯老工厂快速搭建集群：
  
• 原工厂供电 15MW，目标 150MW，租用大量发电机；
• 四分之一全美移动冷却设备被租用；
• 特斯拉电池（修改 Million Pack 软件）平滑训练期间功率波动；
• 网络布线 4 班倒全天进行，马斯克「睡在数据中心」。
• 集群达成：部署 20 万张 GPU（15 万 H-100、5 万 GB200）；第二中心即将部署 11 万 GB200。
• 正训练 Grok 3.5，「着重推理能力」；未来训练将大量依赖合成数据，「关键是判断真假、处理幻觉」。
  

7. 人形机器人与 Neuralink 进展

• 马斯克预测：「人形机器人的数量将超过其他所有机器人总和，可能多一个数量级」。
• 特斯拉擎天柱与 X AI 深度协作；指出多家公司已在开发类似项目。
• Neuralink 已让四肢瘫痪者实现意念控制电脑，预计 6~12 个月内将为失明者写入视觉皮层。
• 猴子已在三年前成功植入视觉系统，未来将拥有「多光谱超级视觉：红外、紫外、雷达」——这将是「一种超级大国」。
• 强调「数字超智能会在 Neuralink 规模化前出现」，但 Neuralink 可显著增强输入输出带宽。
  

8. AI 风险评估与治理建议

• 引用 Geoff Hinton 观点：「AI 带来 1090% 的美好结果可能」。
• 为防止“毁灭路径”，马斯克提出：
  

1. 推动多个 AI 之间的竞争制衡（“我不认为会有一个 AI 掌控一切”）；
2. 强调对真实的坚持：「即使政治不正确也要坚持真理」；
3. 建设「爱人类、乐于助人的机器人」；
4. 警惕“大过滤器”如全球热核战争；
5. 保持开放性架构与透明，避免封闭型 AI 掌控所有关键资源。
   

9. 给 18-25 岁创业工程师的忠告

• 重申：「尽可能做有用的事」，评估标准是“对多少人产生多大效用”，即“总效用曲线下面积”。
• 鼓励内部动机：「不要渴望荣耀，渴望工作」。
• 强调责任内化与自我最小化，保持强 RL 循环。
• 回顾初创时期：「我没能加入任何互联网公司，只能自己写点东西，看看会发生什么」。
  

10. 宇宙奥秘与 AI 的终极使命

• 马斯克希望 AI 可解答：
  
• 「宇宙是如何开始的？如何终结？」
• 「我们是否活在模拟中？」
• 「有什么我们还不知道该问的问题？」
• 展望未来超级智能可发现新物理学、推动文明指数飞跃（Kardashev Scale）：
  
• 当前地球能量利用率仅 1~2%，距离 Kardashev Type I 尚远；
• Type II（利用整个太阳系）能量多一亿倍，Type III（控制银河）更巨大。
  

打车或驾车到“深圳站（西出站口）”，走过地下通道约 130 米上来后就是深圳站，这个西出口站，在“建设银行（和平路支行）”往南 90 米，左手过斑马线。

有人问：怎么才能洞察职场人的内心?我们总是怀着自己的热忱去对待别人，可最后得到的可能是误解或者是背刺。

我的回答：

当我们把问题抛给大模型时，它往往能迅速给出一个貌似标准的答案，比如告诉你如何察言观色，引用各种理论、人格分析或者心理学方法。但现实是，真正能够洞察人心的人少之又少，即使是最资深的面试官和老板，也难免会看走眼。日常生活中同样如此，比如我问老婆想吃什么，她可能刚刚还坚定地说“火锅”，但刷到抖音上的烧烤视频后，下一秒她的想法又变了。

这意味着什么呢？意味着人心本就如流水般多变，想要洞察并非易事。

或许，我们可以换一个视角看待这个问题：当我们总是怀着自己的热忱去对待别人，我们想得到的是什么？

我想说，渴望以热情去付出、去连接、去延伸自我，是一种强大、积极且深刻的人类特质。给予行为对付出者带来的益处（包括情绪改善、目标感提升和连接加强）是显著且内在的，这使得给予行为本身就具有固有的价值，无论外部结果如何。

面对误解和背叛等挑战，虽然痛苦，但它们也提供了深刻的自我理解、个人力量以及发展更真实、更具韧性关系的机会。当热情付出与自我保护相平衡时，这段旅程将引领个体走向更丰富、更有意义的生活，这本身就是一种成长。

最后我给一个 chatGPT 的答案参考，我觉得下面 3 点是我认可的：

在职场环境中保持真诚有助于建立信任，但也必须同时做好自我保护：

1. 树立专业形象：持续做好本职工作，通过踏实贡献积累口碑和信誉，而不是一味的谄媚迎合。长期坚持真诚合作和高效完成任务，能让同事和领导逐渐认可你的价值。
   
2. 保留安全界限：真诚互动固然重要，但任何时候都要保留自己的“安全界限”，不让私人感情完全占据职场决策。例如，在同事请求帮助时，判断是否在自己能力范围内；在分享想法时，注意分寸，避免泄露个人过多隐私。这种平衡使真诚不至于被人当作理所应当，也体现了成熟职业人的素养。
   
3. 长远视角：真诚付出的即时回报可能有限，但正直和可信是最宝贵的职场资产。相反，一味追求表面功绩或刻意取悦的“虚假表现”难以经受时间检验。与其在短期内获得利益，不如通过真诚积累信任和荣誉，以换取更为稳固的职业发展机会。
   

供参考。