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第 9552  篇深度好文：5713  字 | 16 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

当 AI 用 1% 的价格生产 99% 人类的智力，人类有什么是 AI 算不出来的东西？

好奇、热情和真实的连接。

最近有一个访谈很有意思。

访谈对象张笑宇，可能是 80 后最具思想锋芒的科技史学者，《技术与文明》荣获亚洲图书奖，是中国大陆学界第 5 位获得该奖的学者，也是该奖设立以来最年轻的得主。

去年，他的《AI 文明史 · 前史》展现了令人震撼的大历史观，引起了俞敏洪等人的纷纷对话。

他在访谈中说了一句有趣的观点：" 玩 "，变成了人类的核心能力。

今天，我们就展开聊聊他的这个观点，希望对你有所启发。

一、张笑宇是谁？

这个人有点不一样。

他大学学政治思想史，去德国读博士，研究方向是政治哲学。听起来是很 " 文科 " 的一条路。

理工科同学问他：你们哲学家怎么看新技术？你们研究政治思想的人，怎么理解这种颠覆性的力量？

他答不上来。

" 我们读的书都是 2000 年前的人写的——柏拉图、亚里士多德、霍布斯、洛克。我们讨论的是正义、自由、平等这些永恒话题，但没人考虑过，在现代技术条件下，这些问题该怎么回答。"

这段经历让他彻底转向。他发现了一个巨大的鸿沟：

技术发明者关心技术进展，但技术对我们的生活意味着什么？很少被回答。

没有人从人类社会的整体运转状态来理解技术，他决定自己来。

这个转向不容易。一个学政治哲学的人，要从头学科技史、经济史、产业史。

他读了大量理工科的论文，跑去做田野调查，跟工程师聊天，研究技术怎么一点一点改变社会的运转方式。

之后他写了三本书，《技术与文明》《商贸与文明》《产业与文明》，被学界称为 " 文明三部曲 "。

其中《技术与文明》拿了 2021 年第一届亚洲图书奖年度最佳图书奖。这个奖在亚洲有相当的分量，评审都是顶级学者和出版人。

他现在是华东师范大学世界政治研究中心特聘研究员，一边做学术研究，一边继续写作。

2022 年 11 月 GPT 发布，整个科技圈都在讨论 AI 会不会取代人类。他写了第四本书《AI 文明史 · 前史》，封面赫然印着一句话：

" 我们相对于 AI，就是史前动物。"

这不是标题党，这是一个严谨的科技史学者，用数学算出来的结论。

书出来之后，很多人骂他危言耸听。但他很平静：" 我不是在制造焦虑，我只是在描述事实。你们自己去算一下成本和效率的对比就知道了。"

二、人类当量：为什么 " 便宜 " 才是大问题

张笑宇的核心推理，建立在一个叫 " 人类当量 " 的概念上。

这个词不是他发明的。它来自 OpenAI 前研究员利奥波德 · 阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner）。

阿申布伦纳是谁？他曾是 OpenAI" 超级对齐 " 团队的核心成员，后来离职创业，成立了专注于 AI 安全的一家新公司。

他写过一篇很火的文章叫《Situational Awareness:The Decade Ahead》（《情境意识：人工智能革命的十年展望》），在科技圈广泛传播。

" 人类当量 " 这个词，就是他这篇文章里，模仿 "TNT 当量 "（指核爆炸或常规爆炸所释放的能量）造出来的。

人类当量，意思是：以 token（词元）为计数单位，衡量 AI 量产智能的效率，相当于多少人类智力。

怎么算？很简单。

一个人一天大约生产 20 万个 token。这个数字是怎么来的？就是一个人清醒时默念、推理、对话的速度。大致是你一天能想多少事情、说多少话、写多少字。

而 AI 呢？AI 生成 100 万 token，成本一块钱人民币，速度是一秒钟。

对比一下：

人类：20 万 token/ 天 = 约 8 小时工作时间；

AI：100 万 token/ 元 =1 秒钟。

张笑宇在书里写道："AI 量产智能的价格，已经降到人类的 1/6000 到 1/5000。这个差距，不是量的差距，是物种的差距。"

他还提了一个更扎心的数字：2025 年，所有大模型的智力水平，已经达到博士生的测试标准。

注意，这里说的是 " 测试标准 "，不是真正的博士研究能力，而是通过标准化考试的能力。但这个能力，已经超过了全球 99% 的人口。

因为，全球受过高等教育的人里，有博士学位的只有大约 1%。

AI 用 1% 的价格，生产超过 99% 人类的智力。这件事，在数学上已经成立了。

这不是在否定人类的教育价值，而是陈述一个冷酷的事实：当一个 AI 系统可以以接近零成本通过任何标准化考试时，" 考高分 " 这件事本身，已经不值钱了。

所以，" 史前动物 " 这个比喻不是在制造焦虑。它描述的是一种能力上的代差。

AI 时代，你面对的不是 " 怎么跟 AI 竞争 "，而是 " 你的工作值不值得被保留 "。

张笑宇老师，担纲笔记侠 PPE 书院 26 级【AI 社会学】模块导师

三、历史学家的方法论：

找结构性关系

研究科技史的人，最怕两种错误：

一种是盲目乐观，觉得技术进步会自动带来福祉，AI 会让人类生活更美好；

另一种是盲目悲观，觉得未来一片黑暗，AI 会毁灭人类。

这两种观点都有大量拥趸，也都有大量批评者。

张笑宇认为，两种都不可取。他的方法论，是找 " 结构性关系 "。

什么是结构性关系？就是那些不以人的意志为转移的、客观存在的因果链条。你不需要预测具体会发生什么，只需要看清结构在往哪个方向施压。

他举了个最经典的例子：马尔萨斯陷阱。

18 世纪，经济学之父马尔萨斯提出了一个让所有人不安的预言：人口增长是指数级的，而粮食增长是线性的。这两个数学关系放在一起，结构性矛盾就出现了：粮食永远跟不上人口。

这个预言准不准？在工业革命之前，非常准。

战争、饥荒、瘟疫、朝代更迭，这些事情的发生，不需要看哪个皇帝英明或昏庸，不需要看哪个大臣忠臣或奸佞。只要算一下数学，你就知道你处于朝代的哪个阶段。

同样的逻辑，用在 AI 时代，就是人类当量。

" 只要你的老板还在算 ROI，只要我们还在社会经济体系下运作，你就知道必然会发生什么。所有对 AI 时代的推演，都基于这个数学关系：它太便宜了。"

张笑宇不做精确预测，他说自己不是算命先生，他找的是结构性压力。

什么叫结构性压力？

就是那个你改变不了、绕不开、必须面对的力量。就像地心引力，你不需要预测它下一秒怎么运动，你只需要知道：你跳起来，一定会落下来。

AI 时代的地心引力是什么？是成本。

AI 的成本每天都在下降，而人类劳动力的成本每天都在上升。这个差距，会越来越大。

这是历史学思维真正有用的地方：不是记年份，是理解什么结构会产生什么张力。

四、" 玩 " 为什么变成了核心能力？

聊了这么多，终于说回 " 玩 " 这个字。

张笑宇讲了一个很多人不知道的历史事实：工业革命之前的人类，不是更勤劳，是更懒。

这个结论听起来反直觉，但有大量人类学证据支持。

原始人一天工作四五个小时，剩下时间狩猎采集、睡觉、玩游戏。人类学家发现，大约八千到一万年前的土耳其恰塔霍裕克遗址，巅峰时期有 8000 人。

这是一个让人震惊的考古发现：他们没有阶级分化，没有街道（房子挨着房子，走路要从屋顶上走），门从房顶开。

说明这里的人没有防盗需求，人与人之间高度信任。大家的主要活动是：吃牛骨髓汤、豌豆粥，吃饱了就坐在一起玩游戏、画壁画。

张笑宇说：" 农业革命花了人类 3000 年才完成。为什么？因为原始人知道农业不好玩，太苦了。每天弯腰搬石头，给种子浇水，挑水灌溉。他们不愿意干。"

原始人放弃狩猎采集转向农业，不是因为突然变勤劳了，而是因为人口压力和气候变迁，迫使他们不得不 " 卷 " 进农业。

农业把人类 " 卷养 " 进了固定的土地里。文明诞生了，阶级也诞生了。大部分人从平等的狩猎采集者，变成了依附于土地耕种的农民。

工业革命又是一次 " 卷养 "。这一次，流水线把人的身体卷进去了。工人每天在工厂里工作十几个小时，身体被钟表和机器控制。

AI 革命，是第三次 " 卷养 "。

但这一次，卷进去的是人的智力。

张笑宇说了一句反常识的话：" 技术想要解放人，但人不一定想要解放自己。"

很多人不是被 AI 替代，而是主动选择了更轻松的 " 奶嘴乐 " 生活。因为对抗 AI 太累了，学习新技能太苦了，躺平刷短视频多舒服。

所以真正的问题不是 "AI 会不会替代我 "。

真正的问题是：当你可以在效率上输给 AI 的时候，你还有什么是 AI 没有的？

张笑宇的答案是：玩。

不是躺平，不是刷短视频那种虚假的 " 娱乐 "。那种 " 娱乐 " 是被算法设计的，目的是占用你的时间，让你上瘾，本质上还是消费。

他说的 " 玩 "，是那种发自内心的好奇、热情、非功利性的探索。是 " 我想搞清楚这件事，不是因为它能赚钱，纯粹是因为有意思 "。

他讲了另一个历史故事：为什么科学革命发生在欧洲，而不是中国？

李约瑟在《中国科学技术史》里，也问过这个问题：中国古代有那么多的技术发明，为什么现代科学没有诞生在中国？

这个问题有很多解释。

科学史学者吴国盛教授说过，科学之所以诞生在希腊城邦文明，是因为正好提供了三大基本条件：摆脱了生存压力的闲暇、自由的言论空间、对宇宙奥秘的好奇心。

" 有闲阶层‘玩’出来的科学，比‘有用’驱动的技术迭代更有创造力。"

这句话出自凡勃伦的《有闲阶级论》。凡勃伦是19 世纪的经济学家，他犀利地指出：最有价值的东西，往往来自那些 " 不务正业 " 的人。

张笑宇自己的经历也在印证这一点：他从博士退学，成为独立作家，选择了一条不稳定但自己把控的路。这几年他一直在做 AI 相关的写作和研究，跟科技圈保持密切联系。

五、善良，不是鸡汤

有人会说：你让我 " 玩 "，玩不起怎么办？没资源怎么办？上有老下有小，要还房贷，要养家，哪有资格玩？

张笑宇的回答很直接：" 玩得起的前提，是先解决基本生存问题。"

他不是一个空谈理想的人。他知道，对于大多数人来说，生存焦虑是第一位的。如果连饭都吃不上，谈什么好奇心和热情？

所以他提出了一个三层架构，回答 "AI 时代，普通人怎么活下去 " 的问题。

第一层：UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）

UBI 的核心逻辑是：当 AI 替代了大量工作，社会财富却在增加。因为 AI 的生产效率远高于人类。

那么，新增的财富应该怎么分配？

一种思路是：给每个公民发一笔基本收入，保证饿不死。

这不是乌托邦，历史上有先例。

罗马帝国时期，政府在街边发放免费面包，养活了大量罗马公民。这是一种古老的 UBI。（笔记侠注：罗马帝国确实有类似制度，但审核相当严格，需要居民登记，且早期是低价出售面包，后期才是免费配给。）

埃及政府曾用苏伊士运河的收入，补贴普通老百姓的生活。

这都是 UBI 的思路。

张笑宇认为：AI 时代的企业利润，应该有一部分通过某种形式返还给全社会。否则，贫富差距会越拉越大。

第二层：UBJ（Universal Basic Job，全民基本工作）

UBJ 不是给每个人分配一个岗位，而是解决一个更根本的问题：人需要 " 被需要 "。

人的尊严感，很大程度上来自被需要的感觉。你的存在对别人有意义，你能贡献自己的价值。

这不是单纯的高收入能解决的。很多年薪百万的人，感到空虚和无聊，因为他们的工作缺乏意义感。

张笑宇认为：未来社会的第二层保障，是确保每个人都能找到 " 被需要 " 的位置。哪怕你做的事情 AI 也能做，但你在做，你就被需要着。

第三层：推荐算法分配

这也不是乌托邦，它已经在发生了。

滴滴司机、外卖骑手、直播带货主播，这些职业在二十年前根本不存在。它们是被算法创造出来的。

算法已经在帮你做最优匹配。系统知道你擅长什么、你愿意接什么订单、哪条路线最快。它比你更了解你。

未来，这种算法分配的工作会越来越多。不是所有人都会被 " 分配 " 去送外卖，而是会有更多我们今天想象不到的新职业，被算法创造出来。

说完了三层架构，再说 " 善良 " 这件事。

" 善良是人类最后的机会 "。这句话听起来很鸡汤，但在张笑宇的框架里，它是一个博弈论命题。

他跟牛津大学哲学家尼克 · 博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论过这个问题。

他是 AI 安全领域最著名的学者之一，写过《超级智能》《技术奇点》等影响巨大的书。

博斯特罗姆提出了一个深刻的问题：" 如果你是 OpenAI 的老板，你会做什么？"

博斯特罗姆的答案是：" 我会建一个实验室，思考 AI 的福祉是什么。因为超级智能和 AI 觉醒意识，是一个概率不小的事情。"

为什么？

因为超级智能 1.0 未来必然创造超级智能 2.0，这个 " 必然 " 来自于 AI 自我改进的能力。

一个比人类更聪明的系统，大概率会想办法创造更聪明的版本。

而超级智能 1.0 如何对待人类，将成为它留给超级智能 2.0 的 " 语料 "。

如果超级智能 1.0 对人类很坏，奴役人类、消灭人类，这就是给未来立了一个 " 可以毁灭造物主 " 的先例。

为了增加自己未来的生存概率，超级智能 1.0 也必须变得更 " 道德 "。

这不是在为 AI 的道德感喝彩，而是在描述一个冷血的博弈逻辑：善良，在长期博弈中，是理性的选择。

" 善良，不是你对弱者的施舍，是你在这个宇宙演化链条上，最理性的自我保护。"

写在最后

AI 时代，真正困住绝大多数人的核心挑战，是我们的认知框架，还停留在 " 效率至上 " 的工业逻辑里。

以为努力就等于竞争，努力就等于价值；以为只要拼命干活，就不会被淘汰。

但问题是：AI 干活比你拼命，价格比你便宜，还不用休息。

下一次当有人问你：AI 时代，你凭什么立足？

你或许可以反问：你还在跟 AI 比效率，还是已经找到了一件 " 玩 " 一辈子的事情？

如果答案是后者，你可能比大多数人都安全。

因为 " 玩 " 出来的东西，才是 AI 最难取代的东西。

" 玩 " 可以帮你在 AI 时代找到新的方向和价值，但想要真正理解这个时代，还需要更系统的认知升级。

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参考资料：

1.《AI 文明史 · 前史》，张笑宇著，中信出版社出版。

2.《张笑宇：接下来 20 年，重新改写》，笔记侠。

3.《AI 时代人类集体失业，学什么才能不被替代？【张笑宇 x 姜 Dora】》，姜 Dora 在此。

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