心与芯：不要将人的价值锚定在智力上，它终将瓦解

本期嘉宾

张笑宇｜著有《AI 文明史·前史》、文明三部曲、《世界之中》

⏯️ 本期简介

本期嘉宾是我dreamlist上的张笑宇老师，感谢中信出版社让我成功追星。

若非内容需要，我不太喜欢看历史类的内容，但张老师的文明三部曲里很少有那些我最不感冒的王侯将相英雄人物的传奇故事，或者抽象的观念变迁。

相反，历史在它的书里回到了坚实的物质基础上，哪些是生存发展的硬约束，哪些系统参数被技术改变了。

这次张老师将视角转向了加速创造历史的AI，出版了新书《AI文明史》。他从苏格拉底时代哲学的起源开始聊起，何为理性，何为逻辑，何为知识，如何把思考过程符号化，数学化，如何让机器来模仿理性思考，如何提高机器的思考水平，如何让智能涌现出来？

它展示了这样一副图景：

AI源起于20世界60年代的计算机科学，而在之前，它有着漫长的可以回溯2000年的逻辑哲学史的厚重脉络，而这一路，天才、偏执狂、疯子们群星闪耀。

延续文明三部曲的思路，张老师进一步讨论了AI在效率和成本两端实现了远超10倍级的改进，它会改变哪些人类系统的参数，以及，生而为人，我们又该如何回应这一切，锚定自己的意义。

张笑宇老师在书中有过这么一段感慨：

我相信社会的运作规律有时只是由简单的数学规律决定。「人类当量」就是AI时代最简明和最有威力的数学规律。我们接下来的一生只是目睹这一规律如何展开的历史。

欢迎收听本期节目。

🎯 时间轴

00:19 万物涌现

07:03 技术与文明：降成本，提效率，改参数

08:50 商贸与文明：约束暴力，保护正增长秩序

17:26 漏斗喇叭模型：通过需求筛选技术，通过产业让技术漫化

21:06 天才也是时代涌现的一部分🚩

26:00 坚信是一种天赋

27:35 专业领域只有专业和探索，没有共识

29:16 马尔萨斯陷阱

32:40 如何从大量资料和事实中抽象总结出规律？

34:37 做事！实践自会证明🚩

38:36 人类当量：AI改变了智力生产这个参数

OpenAI有个天才少年叫利奥波德·阿申布伦纳，他15岁进入哥伦比亚大学读书，19岁毕业，毕业后不久就去了OpenAI超级对齐团队工作，2023年离开OpenAI后自己创业。他发明了一个词，叫人类当量（human equivalence）——就是AI在生产智能方面，其效率和成本相当于多少人类。

根据阿申布伦纳的初步计算，今天所有的大语言模型加起来，大概相当于2亿个人类研究员的智力水准。

41:04 一个人一天也就产生 20 万个token，其中很多还根本没有价值

46:32 历史中的大坏逼们

49:26 “在我所知的历史中，人类从来没有做过一个整体去行动过。”

50:42 技术改变社会参数的几个例子

53:58 算法分配效率>市场分配效率🚩

算法在对至少 2 亿劳动者匹配供需，这何尝不是一种计划经济？

57:50 我被张老师的这段话震住了

59:38 你对世界的权重不值一提🚩

1:03:59 有闲的复辟

1:06:51 人上人的“密宗”：结构与口子

1:12:00 动笔写《AI文明史》

1:14:21 写作过程中与AI的互动

1:18:04 AI源起于20世界60年代的计算机科学，而在之前，它有着漫长的可以回溯2000年的逻辑哲学史的厚重脉络。

1:20:48 我们都花了太多时间去验证哪些道理和信息是无用的...

1:23:42 涌现和Scaling Law

1:27:23 尊重实然，放弃对应然的偏执

1:28:55 瓦解人类中心主义的高尚性

1:34:42 一个模拟实验进一步让我艰辛地理决定论、环境决定论🚩

1:40:45 这段话，送给东亚小孩们

1:50:25 多看样本，提高品位🚩

1:53:13 如果所谓的主体性也不过是神经递质在神经元之间的串联，那我又是什么？

1:57:38 技术进步主义：主体是谁？🚩

2:03:32 AI时代平庸的努力边际回报趋近于零，但与此同时，卓越的回报从未如此丰厚

2:06:46 一个笔耕不辍的畅销书作家如何涌现自己的创作？

📁 本期内容相关资料

• 📚《AI 文明史·前史》购书链接
• 张笑宇的其它著作：文明三部曲、世界之中
• 往期相关内容：复杂系统与涌现
• 关于涌现概念的几张配图：

• 在大预言模型的训练过程中，但计算量不大时，模型的智能表现一直在低水平的区间随机游走，可当计算量突破某个数值后，模型的智能水平陡然跃升，涌现出了智能。人们用Scaling Law来形容这一法则，随着模型参数数量、训练数据量和计算资源的增加，模型的性能会呈现出可预测的、系统性的提升。你甚至无法解释这一切到底是怎么发生的，但大力就是能出奇迹。

• 下图浓缩了维特根斯坦《逻辑哲学论》的逻辑原子主义和图像论（Picture Theory of Language）思想，强调语言、逻辑与世界的同构性，并为哲学划定了界限——哲学的任务是澄清思想，而非提供理论。最终，维特根斯坦认为传统哲学问题大多源于语言误用，应通过逻辑分析被消解。

• AI对不同行业、工种的影响

• 1:57:38 处提及：如何判断一个技术是否真的“进步”？

1️⃣是否延长产业链，创造新任务？2️⃣是否释放了大量新需求？

🎬 后期制作、声音设计：Dong

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