内容来源：笔记侠 PPE（政经哲）书院导师马兆远访谈。

分享嘉宾：马兆远，南方科技大学教授，英国物理学会会士，俄罗斯工程院外籍院士。

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PPE（政经哲）专栏 003 期

笔记君说：

人和 AI 的真正关系，究竟该是什么样的？难道技术越强，人就必须越累吗？

我们采访了笔记侠 PPE（政经哲）书院 26 级导师、英国物理学会会士马兆远教授，他说：很多人的焦虑并非来自 AI，而是来自对社会发展新阶段的不适应。

过去四十年" 高增长、高回报 " 的惯性仍在，但现实已经驶入了平稳发展的新轨道。今天这篇文章，我们就来聊聊 AI 时代下的心态转变和幸福感。

一、AI 发展：

一场永无止境的 " 军备竞赛 "

世界运行的基本规律之一，是事物总会从不均衡走向均衡，从统计学的幂律分布（指少数事件占据大部分概率质量，具有 " 长尾 " 特征的分布，如二八法则）趋向正态分布（指大量独立随机变量之和的分布，呈现中间高、两边低的钟形曲线，如身高、测量误差的分布）。

新技术刚诞生时，必然由二八定律主导—— 20% 的人率先掌握并占据优势，但随着技术普及，这种优势会被逐渐抹平。

人类不会就此止步，率先掌握新技术的人，会利用从幂律分布滑向正态分布的时间差，获取超额利润，然后再迭代出更新的技术。

这不是 AI 独有的现象，手枪刚发明时，最先掌握它的人同样能获得超额收益，专利法等一系列法律，正是为了保护这段技术普及窗口期内创新者的利润，从而持续激励创新。

AI 真正的特殊之处在于，它把能力差距的抹平速度推到了极致。

今天你还不具备的能力，很快大多数人就能通过 AI 达到同等水平。这相当于把人类的知识和能力整体抬上了一个新台阶。

在这个新台阶上，又会有一部分人创造出新的需求和利润点；而一旦这些新事物被社会，甚至被 AI 本身学会，整个社会的生产效率和知识水平就会再上一层。

之后，人们还会在新的平台上继续寻找新机会、发展新技术，再次形成二八分布，如此循环往复。就像量化交易工具，并没有导致只有掌握它的人才能赚钱，因为它终将普及成所有人都能使用的基础设施，所有人的赚钱能力也会随之拉平。

所以，想要获得超额收益，就必须继续寻找新的机会。这个规律在所有行业都通用。总有人能抓住新机会。

所以，技术优势永远是暂时的，必然会随着普及而被所有人掌握，因此必须持续升级。这就好比历史上，西方国家发明了火枪，等被殖民的民族也掌握之后，殖民者已经升级出了马克沁机关枪，永远比别人快半步。

人类历史一直在重复这个过程，AI 只是让迭代节奏变得更快，尤其在很多技能的掌握上，能让人迅速入门。

过去是生成式 AI，现在是代理式 AI 时代，之后可能是 AGI（通用人工智能，具备与人类相当或超越的广泛认知能力，能跨领域学习与推理）。

再往后可能还有 ASI（Artificial Superintelligence，超级人工智能，在几乎所有领域远超最优秀人类智能的智能形式），一直迭代到技术发展的边界。

二、AI 再强，也偷不走的两样本事

1.那些" 说不清 " 的能力，才是你的护城河

从底层逻辑看，1936 年图灵设计图灵机的初衷，就是为了证明哥德尔不完备性定理。

图灵和哥德尔都非常清楚图灵机的能力边界，而今天所有 AI，无论功能多强大，其物理硬件依然是图灵机。

当年图灵机被证明做不了的事，今天的 AI 同样做不了。

具体来说，哥德尔在 1931 年、图灵在 1936 年都指出，直觉是有限形式机无法实现的。维特根斯坦提出的超验命题，也就是超越有限语言可表达范畴的内容，同样是 AI 无法触及的。

图灵机本质上只是有限语言的一种，而自然语言之外，存在着大量无法用语言描述的东西，比如人类的审美、价值判断和真实体验，这些都是通用机器无法复刻的。

维特根斯坦说过，凡是能说清楚的事，语言都能说清楚。

而这部分能被清晰描述的事，交给 AI 去处理完全没问题，它本身就是高效的有限语言处理机。

至于体验层面的差异，还涉及物理硬件的根本不同。AI 的物理载体和人类的身体构造完全不同，这导致它对事物的理解深度和维度，永远不可能和人类一致。这些差异，构成了人与机器之间最根本的区别。

而大语言模型的工作原理，是按照人类语料库中词汇出现的频次，来计算哪个词最可能符合你想要的答案。机器本身并不需要理解文字组合背后的真正含义，" 理解 " 这件事是人类赋予它的。

这也印证了维特根斯坦的观点：意义是人类赋予语言的，语言本身并不具有意义。

这种无法用文字和语言描述的，便是 " 默会知识 "，与之相对的是 " 显性知识 "。默会知识才是人类知识体系中更庞大的部分。

比如走路、骑自行车，写再多手册、看再多视频都没用，必须亲自去练习、去体验才能学会，这些都属于默会知识。

2.为什么经验越丰富，反而越容易判断失误？

判断力源于大量的实际体验和经验积累，但绝不存在 " 补全所有知识就能做出 100% 正确决策 " 的情况。

这也是哥德尔不完备性定理的体现：任何有限的知识体系，哪怕你把所有经验都写下来，也必然存在缺陷。

通常来说，经验越丰富、案例积累越多，做出正确判断的概率就越高，但永远达不到 100%。甚至有时候，过往的经验反而会限制你的决策。

简单来说，我们对未来的所有判断，本质上都是概率性的，这就是克伦威尔规则所说的：永远不要认为某件事 100% 会发生或 100% 不会发生，要给所有可能性留有余地。

经验能提高决策的成功率，但你永远要对小概率事件保持敬畏和开放的心态，因为小概率事件一定会发生。

有大量数据支撑的决策，准确率肯定远高于凭空猜测，这正是量化工具的价值所在。

但不存在 " 必赢 " 的方案。如果真有这种方案，所有人都会立刻学会，它也就不值钱了，这又回到技术普及的规律上来。而那些小概率的机会，永远只会被少数人抓住。

并且，如果所有事情都能精准预测，只要输入参数就能得到确定结果，这个世界就太无趣了，而且机器一定会比人类做得好得多。

就像 AI 的幻觉，我们可以通过增加技能模块、扩充知识库把幻觉率从 30% 降到 8% 至 3%，但永远不可能彻底清零，最终还是需要人类去复核，因为 AI 本质上就是一个概率机。

三、在 AI 时代，如何活得清醒又不累？

1. 你的焦虑跟 AI 无关

很多人的焦虑并非来自 AI，而是来自对社会发展新阶段的不适应。

过去 40 年，中国从人均 GDP70 美元增长到 13000 美元，翻了近 200 倍，这种高速发展让整个社会形成了 " 付出必有高额回报 "" 必须押对赛道才能成功 " 的固定思维惯性。

然而，对于一个迈向发达国家水平的经济体来说，继续保持同样的增速在物理上是不可能的，就像人在青少年时期会快速长高，成年后便会停止。

社会发展速度正在放缓，这种惯性与现实之间的落差，才是焦虑的真正来源。

从数据上看，目前 AI 对全球 GDP 的贡献仅有 2% — 3%，它不过是一个被媒体过度放大的 " 显学 "。

我们真正需要适应的，是从高速增长的发展中国家，转向平稳发展的发达国家这一全新阶段。

在高速增长的社会，大家只能挤在有限的几个赛道里，必须押对才能成功；而在丰裕社会，可选项变得近乎无限，甚至不再有 " 赛道 " 这个概念。

每个人都可以借助新技术，走出属于自己的生活轨迹，完全没必要去追求别人定义的成功标准，更不必被媒体制造的焦虑裹挟。

马斯克一年赚多少钱、火箭有没有上月球，和绝大多数人的生活其实没有关系。把每天的日子过好，花时间陪伴家人，享受一杯下午茶，本身就是一种精彩。

对于企业家、创业者来说也是如此，不是所有公司都必须以上市为终极目标，很多不上市的企业同样活得很好，日本也有大量百年老店，规模不大但经营得极其稳健。

丰裕社会提供了多元的生活方式，上市绝非人生的唯一出路。

工业化时代已经基本解决了人类的物质需求，下一阶段，人类的核心追求理应转向精神层面。

没必要像上了发条一样无法停下，适当慢下来追求精神生活，反而能获得更持久、更深层的幸福。

2. 学什么都快的人，脑子里都装了一套 " 小无相功 "

人生大多数时间应该追求好玩、享受过程，但因为我们过去的思维和文化比较强调结果导向，导致很多人并不松弛。

而要转变思维需要分两步走。

1917 年新文化运动引进了 " 赛先生 "（科学）和 " 德先生 "（民主），但我们当时引进的主要是从牛顿到爱因斯坦的古典科学体系，也就是 19 世纪的科学。

而 20 世纪 20 年代以后，以罗素、维特根斯坦、图灵、哥德尔以及量子力学为代表的科学二次转型，在中国并未得到广泛传播——而正是这次转型，塑造了真正的现代社会。

因此，第一步是接受古典科学的思维体系，这是从古希腊延续至今的人类智慧结晶，是我们进行稳定沟通的基础。

第二步，再去了解和接受科学二次转型后的思维方式。这种思维方式不仅适用于科学领域，对人文、社会乃至宇宙的认知都有极强的指导意义。

这就像《天龙八部》里的小无相功，一旦掌握了现代科学思维这套底层方法论，再学其他知识就会事半功倍，不容易走偏。

小无相功的好处在于，学了它之后，少林七十二绝学学哪个像哪个。鸠摩智去少林寺踢馆，把七十二绝学全使了出来，而少林寺的老和尚一辈子练通一门都很不容易。

现代物理或者说现代世界的逻辑，给我们的正是这种能力：学什么像什么，能快速进入一个行业，这正是现代人适应快速变化世界的根本方法。

之所以现在人们知识积累快，能迅速进入一个领域甚至开拓新的方向，就是现代科学训练的结果。

掌握这套逻辑思维方式，接受严格的逻辑素养训练，保持好心态，走好每一步，日拱一卒，学自己感兴趣的东西，每天积累，慢慢把兴趣变成安身立命的本事，这就足够了。

比如，我总结了一套 MAPLE（数学、艺术、物理、文学、工程等）架构，对应着与 AI、自己、自然、他人、未来五种沟通对象。

这个架构能填补理科思维的空白，让你掌握更完整的人类知识体系。对已经解决温饱问题的发达国家居民来说，学习不再是为了谋生，而是为了成为一个更有趣、更丰富的人。

如果把赚钱当作人生唯一的追求，人永远不会得到满足；而知识的增长和自我的成长，能带来更持久的精神愉悦。

我接触过很多笔记侠 PPE（政经哲）的学员，他们来上课已经不只是为了多赚钱，更是为了追求认知层面、格局层面和精神层面的提升。MAPLE 架构的核心，就是帮人完成现代化的思维改造。

3. 践行贝叶斯行动哲学：行动是焦虑的解药

贝叶斯思维的核心是小步快跑、快速迭代，不要试图用一个完美的方案一次性解决所有问题。

混沌理论告诉我们，你试图控制的变量越多、决策的规模越大，结果就越难预测。

这本质上是实用主义和理想主义的区别：理想主义者总想找到一个终极解决方案，而实用主义者会先做小范围尝试，不行就及时调整。

英国和美国就是典型的实用主义国家，允许社会进行大量小规模试错，一旦有人走出成功的道路，整个社会再跟进。

对企业来说，不要幻想有一个能解决所有问题的终极方案，应该放弃 " 一步到位 " 的想法，先找一个边缘部门、用少量资源做试点，根据结果再决定是否推广。如果试点失败，及时止损即可，不会造成致命打击。

从贝叶斯理论的角度看，就是先有一个先验判断，哪怕这个判断很粗糙，然后通过实验和反馈不断修正，形成后验判断，作为下一次决策的基础。

这其实是最典型的企业家思维：不要等万事俱备再行动，只要大方向没问题，就先迈出一小步，根据结果修正方法，甚至修正最初的目标。

很多成功的企业，最后做的事情和最初的规划完全不一样，但这并不妨碍它们取得成功。

只要大方向正确，持续迭代就好，没人能一开始就设计出完美的方案。

科学研究本身就是如此，允许犯错，在错误的基础上不断向正确的方向修正。

4.推荐一本书：《幸福之路》

这本书写于 100 多年前，当时欧洲国家刚经历完工业革命的高速增长，进入平稳发展阶段，人们面临着焦虑、物欲横流、自我迷失、不愿结婚生育等问题。

技术虽然发生了巨大的变化，但人性的进化极其缓慢，七万年来没有本质变化。100 年前欧美人的心路历程，对今天的我们仍有很强的借鉴意义。

我们需要思考：现代生活中那些纷繁复杂的东西，有多少是自己真正需要的？

我们往往被信息、物质和各种社会标准绑架，成了它们的奴隶，失去了自我和独立思考的能力。长此以往，人会越来越像机器，反而在与 AI 的竞争中处于劣势。

本质上，AI 只是一种新工具，和历史上的蒸汽机、计算机没有区别，关键在于人怎么用它。保持松弛，保持愉快，保持健康。

四、寄语：最高级的聪明，是不骗自己

最后送给大家一句话：希望大家能在当下 " 聪明 " 地活着。

在今天，" 聪明 " 是一件很难的事，它的核心是绝对不欺骗自己。这也是罗素和维特根斯坦一生践行的准则：对自己保持绝对的忠诚。

无论是盲信某个神，还是盲从某一套理论，本质上都是在自欺欺人，寻求暂时的麻痹。当你能做到不欺骗自己时，会发现整个世界都变得透明了。

掌握科学的思维方法和工具，能帮助我们更清晰地认识自己、认识世界，这正是罗素所说的 " 沉思的哲学 " 的价值。

而现在太多人被各种理论和社会标准裹挟，活在自欺欺人中，这是现代人无法清醒思考的根本原因。

* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

本文作者马兆远是笔记侠 PPE 课程第二模块【科技经济】的导师，他将为我们带来《世界的逻辑——应对不确定性的顶层思维》的分享，马教授会从文明的起点与认知的边界讲起，阐述逻辑的诞生与神性追求，再讲到数学的基石与危机，以及从逻辑原子到人工智能，最后用松弛感教育结束。

我们当下的核心挑战是：我们的认知框架、组织形态和行动逻辑，还停留在 " 前全球化时代 "" 前 AI 时代 "。

面向新全球化时代、AI 新时代，笔记侠 PPE（Philosophy 哲学、Politics 政治学、Economic 经济学，三学科交叉培养体系）课程，正是为理解这样的复杂系统而生。

在这里，你能理解以 AI 为核心的科技经济和智能商业，更能理解 AI 作为一种文明力量的哲学本质；你能看懂新格局下的国际贸易与经济政策，更能看懂其背后国际政治与全球治理模式的深层博弈；你能洞察商业的规律，更能洞察文明进程与人性的永恒法则。

这，正是第五代企业家应有的一套完整的 " 认知操作系统 "。驾驭技术、洞察世界、扎根中国、修炼心力，在应对时代重重挑战中寻找属于你的决策底牌。

穿越变革的旧世界，找到时代的新大陆，从【PPE：未来 3 年和 AI 时代的决策底牌】开始。

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