最近听了Sam Harris 对 Tristan Harris的一期关于AI的采访，这期采访很有价值，所以这几天一直在整理里面的内容 https://www.youtube.com/watch?v=90irsXaKxZA
Tristan Harris曾经是谷歌工程师，在了解行业内幕后选择成为一名whistle blower，揭露社交媒体和科技公司用于让用户上瘾的心理基础和操控技巧，他在2020年推出的Netflix纪录片《智能社會：進退兩難》（英語：_The Social Dilemma_）引发了广泛的讨论。他同时也是Center for Humane Technology（人道科技中心）的联合创始人。最近他参与制作了一部新纪录片，叫做[The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist (2026) IMDb](https://www.imdb.com/title/tt39150120/) 展示了人们AI的前景的看法，AI带来的一些令人担忧的趋势，以及值得乐观的积极面
在Tristan看来，当前人们对AI存在一种根本的误解，即未来是不确定的，你无法知道科技会怎样发展，因此与其担心科技的后果，不如尽可能加速其发展。
但事实并非如此，技术的应用，并非是某种“自上而来、无可改变”的力量，而是背后有真实的人在做选择和决策。社会朝什么样的方向发展，很大程度上取决于这些选择和决策背后的incentives（激励机制）是什么样的。
查理·芒格（沃伦·巴菲特的商业伙伴）有句名言，_if you show me the incentives, I'll show you the outcome._（“如果你把激励机制展示给我，我就能告诉你结果。”）
以社交媒体为例，社交媒体的激励机制是什么？
社交媒体的激励机制是争夺注意力和提高参与度。
而注意力持续时间缩短、短时视频盛行、内容愈发极端和惊世骇俗、年轻人的性商品化、政治的极端化，等等，便是这一套激励机制的逻辑产物，这一切在现实中都发生了。Tristan Harris 本人在社交媒体快速兴起的热潮（大约 2012、2013 年）期间就在谷歌任职，他是这一切的亲历者，他当时目睹的种种趋势也确实一一变成了现实。
因此，当你了解背后的激励机制后，或许无法预测每一个具体细节，但从整体方向上你可以看出事态的发展轮廓。
问题在于，我们沉迷并被新技术的“可能性”所诱惑，却不去审视激励机制和可能发生的后果。社交媒体的“可能性”看起来是好的——让每个人随时获取信息、与朋友连接，能产生有史以来最不孤独的一代、最开明的信息社会。但现实却完全相反。社交媒体系统并未以减少孤独或创造最有见识的社会为优化目标；它优化的是如何呈现下一个完美的帖子、视频或推文以让你不断刷屏——午夜孤独时无休止的“刷屏”。这就是我们今天所处世界的成因。
在Tristan看来 ，社交媒体就像一只“婴儿型 AI”，社交媒体对当代社会的影响，就好比是AI主导的社会的一种预演：如广泛的焦虑、抑郁；共同的现实认知基础被破坏（所谓的后真相时代）、政治的两极化；等等，这些在趋势在社交媒体时代已然明显，而AI则近一步加速了这个进程。
Tristan认为，面对 AI，我们有两种选择——一种是经历类似切尔诺贝利那样的灾难性事件，迫使我们被动收紧并改变；另一种是以足够清醒的智慧、辨识力和远见，预先看清趋势并主动建立防护措施，避免灾难发生。
当然，这部影片并非是单方向的，而是展现了两种不同的观点。一种是非常担忧、悲观的观点；另一种则是非常乐观的论调，认为对AI的恐惧是不理性的。
首先是偏悲观的观点，Tristan认为，有一种很不好的做法就是给担忧AI技术的人贴标签，称其为“AI末日论者”（Doomers），因为它把一种不太健康的标签固化了，比如，关心核电站风险的人并不是“末世论者”，而是关心核电站安全、不希望发生熔毁事故的安全专家。
很多时候，关于AI好坏的讨论其实非常地抽象，我们总是再说，AI对人类未来如何如何，但这部影片的设定是，导演要生孩子了。所以他问了所有在AI行业工作的这些人：现在是生孩子的好时机吗？ 这其实把关于我们正走向何种未来的问题具象化了。因为抽象地讨论并不能打动人心。把话题放到我和我的孩子身上，这让关于人工智能的讨论有了落脚点——围绕人们最关心的事情，即他们的家庭。
在收到很多悲观的答案，被各种担忧冲击后，导演转而去访谈那些人工智能乐观主义者。片中有人物如Peter Diamandis， Guillaume Verdon等被称为科技加速主义者的人，他们认为我们最大的风险是进展不够快：想想那些因病无法治愈的患者，如果我们不让 AI 更快发展，就无法拯救这些生命。
对于科技加速主义者，Tristan的看法是，AI的好处和坏处存在一种不对称性：好处并不能避免坏处。坏处可能会破坏能够支撑这些好处的世界。
例如，再好的抗癌药也不能阻止一种被设计用来毁灭人类的新型生物病原体；而能毁灭人类的病原体又会摧毁一个让抗癌药有意义的世界。人工智能带来 10% 或 15% 的 GDP 增长——因为它在自动化所有科学、所有技术发展、所有军事发展，带来物质充足——听起来很棒。但如果同样的人工智能也能产生足以瘫痪整个金融系统的网络武器，那哪件事更重要？是那 15% 的 GDP 增长，还是那个可能连货币和 GDP 基础都被破坏的东西？
这点非常重要，可是影片并没有真正提出这一点，这是Tristan感到比较遗憾的地方。
这里我联想到了《商君列传》中商鞅和反对变法的大臣的辩论，其中杜挚有这样一句话：
利不百，不变法；功不十，不易器。法古无过，循礼无邪。
如果没有百倍的利益，不要改变法度；如果没有十倍的功效，不要更换使用的工具。
这句话在国内的教育中经常被当成因袭守旧的反面典型，但是我认为这句话才代表真正的智慧。因为商鞅变法式的进步对任何人都没有好处，变法使普通人沦为国家的工具，国家本身成为一个监狱，即便貌似从中变法中获益的君主和商鞅本人，在长期来看也自食其果，这种毁灭社会底线的社会工程学没有赢家。而杜挚这句话背后的原则，反而是一个理性的社会应有的自我防卫机制。一个在技术，经济，力量上相对落后，但能够理智，审慎地调节选择自身发展路线和速度的社会，比一个看上去很先进强大，但无法控制自身方向，仿佛被一只脱缰的野马拽着奔跑的社会，更能实现长治久安。
Tristan指出，有很多常见的迷思——它们本质上是在寻找安慰而非真相。其中一种方式就是这样一种论点：两百年前我们都是农民，而现在只有大约 2% 的人口在务农；每次技术来临，我们都会找到新的事可做。拖拉机出现了，电梯工消失了；自动扶梯和自动取款机取代了电梯工和出纳员。有人说杰弗里·辛顿关于放射学的判断是错的，诸如此类。
但 AI 的不同之处在于，这种人工通用智能会同时自动化所有形式的人类认知劳动，或大致沿着这个方向发展。进展会有参差不齐，这在业内称为“锯齿形”——比如在编程上可能进展更快，而在复杂的社会科学问题上进展较慢。但这意味着，拖拉机并没有同时自动化金融、市场、咨询、编程等所有行业，而 AI 会做到这一点。问题是——谁能更快完成再培训，是人类，还是 AI 自身？”
需要拆穿一种观念：人类总能找到别的事情去做，或者去重新学习、转行去写代码。
确实有些人可以再培训、学会新的技能，但 AI 正在利用所有这些人用于“写代码”或训练的资料，来打造更强大的系统。
实际上，现在最热门的工作之一（我们现在就在洛杉矶，最近《洛杉矶时报》也报道过这个话题）被称为“臂农场”（arm farms）。
https://www.latimes.com/business/story/2026-03-12/why-people-in-la-are-strapping-cameras-on-their-bodies-to-do-chores
就是让人把一个 GoPro 绑在头顶，然后折叠衣物或做一些手工活，用来训练机器人。换句话说，机器人在学习如何做这些事。
换言之，世界上最常见的工作可能会变成训练我们的替代品：我们现在的“主要工作”就是制造把我们替代掉的棺材——也就是说，我们的首要任务是培养出能更高效、更便宜地完成这些工作的 AI。
显然还有一些我们仍然重视的人与人之间的互动角色，例如护士，我们不想要机器人护士，而是想要真人护士——而且我们完全可以培训更多护士。并不是说所有工作都会被自动化，但这些公司的目标并不是去增强人类工作。
很多人可能记得，JD·万斯在上任后出席法国首次人工智能峰会时曾经说，人工智能会赋能美国工人，让工人更高效。
但我们来看看OpenAI、Anthropic这些公司的商业模式是什么？记住查理·芒格的那句话：if you show me the incentives, I'll show you the outcome.
它们如何赚钱？有的人会说，“哦，我在用ChatGPT，我每月付20美元订阅费，这就是它们的盈利方式。”但事实并非如此：即便每个人都付这笔钱，也无法覆盖这些公司承担的大量债务和开支。
那下一步呢？广告？像谷歌那样，在搜索结果中嵌入大规模广告？也许会赚一些钱，但仍不足以弥补它们的资金缺口。
真正能弥补这些投入的，只有取代全部的人类经济劳动，占据约50万亿美元的劳动力市场——这才是终极奖赏。即人工通用智能：替代人类劳动，而不是增强它。这一点至关重要，因为它解释了为什么我们可能走向一个反人类的未来。
