“当我们信任与拥抱AI时，就真的启动了AI的超级潜力”。整理｜《中国企业家》记者 吴莹来源｜《AI赋能》头图来源｜视觉中国15世纪的末日论者认为，印刷机将助长异端邪说和错误信息的传播，削弱神职人员和学者的权威，进而极大地破坏社会稳定。20世纪50年代的劳工专家曾严肃警告：如果企业利益相关者、工会和政府不采取干预措施，自动化将导致“永久性失业”人数持续增加。纵观历史，从动力织布机、电话，到照相机、汽车，几乎每一种颠覆性技术在普及之前，都曾遭遇质疑与反对。它们不只被看作工具，更一度被视作对人类主体性的剥夺、对社会结构的破坏。而今天，人工智能的迅猛发展，再次唤起了类似的迷茫、焦虑与恐惧——越来越多人担心自己的工作将被取代，失去对人生的掌控权。领英联合创始人、OpenAI早期投资人里德·霍夫曼（以下简称“霍夫曼”）与科技文化作家格雷格·贝亚托在《AI赋能》一书中指出：大多数人对AI的快速发展感到焦虑，本质上是在担心失去能动性，无法再掌控命运的主动权，比如担心未来没有经济能力养活自己，没有机会从事更有意义的工作……《AI赋能》基于技术人文主义的理念，提出了“AI时代生存与发展的十大原则”，旨在帮助个体和组织完成从“AI恐慌”到“驾驭AI”的认知升级，让AI成为赋能个体与社会的超能杠杆。霍夫曼指出：“当我们信任与拥抱AI时，就真的启动了AI的超级潜力”。十大原则如下：原则1：AI焦虑时代，超级能动性让我们找回人生掌控权原则2：当AI学会“撒谎”，我们如何选择相信谁、信任什么原则3：你无法马上见到医生，但可以随时使用AI原则4：AI不是选择题而是生存题，普通人何以用AI获得百万消费者盈余原则5：超级进化时代，“最强大的模型”依然会犯“最低级的错误”原则6：AI创新VS安全恐慌——迭代部署的AI才能给予我们超能力原则7：理性看待AI焦虑，AI助手如何让我们的工作效率提升1000倍原则8：当AI能为我们“完美决策”，动态契约才能让它安全且有效地融入社会原则9：在高智能AI面前，与AI目标一致、协同进化是最好的出路原则10：让每个个体从AI中获益越多，人类整体受益就越大解析AI焦虑，达成超级能动性状态我们正处于一个发生巨变的时刻，世界充满了巨大的不确定性。随着AI的不断进步，人类还有哪些工作可以继续做？当AI技术使大规模生成逼真的现实模拟变得更廉价、更便捷时，原本已经受到冲击的信任系统和公共话语会受到怎样的影响？我们还能继续规划自己的生活，并成功掌控自己的命运吗？大多数人对AI的担忧，其实是对人类能动性的担忧。而霍夫曼提出，AI可以帮人类达成超级能动性状态，让我们找回人生掌控权（原则1）。人的能动性是哲学、社会学和心理学中的一个基本概念。它的主要含义是，作为个体，你有能力做出选择、独立行动，从而影响自己的生活。霍夫曼在另一本书《GPT时代人类再腾飞》中提到的，“我们不仅仅是智人（homo sapiens），还是‘技术人（homo techne）’。我们不断创造新工具来增强自己的能力，并按照我们的喜好塑造世界。反过来，这些工具最终也塑造了我们。”作为“技术人”，我们有能力并致力于通过制造工具来创造新的生存方式。这使我们有别于地球上的其他生物，黑猩猩也会使用石器砸开坚果，但只有人类在不断创造新技术，并利用这些技术，以新颖且愈加富有成效的方式发挥我们的能动性。霍夫曼作为AI繁荣论的支持者，坚信AI不仅仅是一种制造和传播知识的工具，本身也可以发挥能动性，有自行设定目标并采取行动来实现目标的能力，人们可以通过两种不同的方式利用AI。当大量个体被AI赋能，并开始通过社会层面不断增值时，我们将实现一种全新的超级能动性状态，从而进入一个全新的AI未来。在这个信息爆炸的时代，AI对于我们的未来至关重要，因为它可以帮助我们有效地利用我们所产生的数据和信息。然而，当AI学会“撒谎”，我们如何选择相信谁、信任什么？（原则2）霍夫曼给出的答案是引入信任作为AI的创建愿景。对技术的信任危机不独属于AI时代，20世纪中叶的末日论者和悲观论者对计算机发展带来的个体能动性、隐私以及无所不在的技术监控也十分不安，但最终计算机尤其是个人计算机的快速发展实际上却促进了人们的解放。在众多领域，个性化和定制化开始取代20世纪工业化时代标准化的一刀切做法。这是一个迈向更加多元和包容世界的起点。“大企业”与其说是在监控你，不如说是让你感到被关注，对你的消费信息和生活方式有了更深入的了解后，能更有效地为你提供服务。因此，在霍夫曼看来，“越多地拥抱AI，我们就越能有效地利用我们所产生的数据和信息，从而在几乎所有领域增强我们的能动性。”通过广泛分布智能，赋予人们作为其个人意志延伸的AI工具，我们可以将“大数据”转化为“大知识”，从而实现数据驱动的清晰度和增长的“新光明时代”。如此乐观地拥抱AI并不意味着霍夫曼完全忽视其发展的潜在负面结果，而是通过设想未来并朝着它前进，从而避免那些负面结果的发生。他列举了一个AI能帮助我们应对的全球挑战——心理治疗。他指出：“你无法马上见到医生，但可以随时使用AI”（原则3）。《华盛顿邮报》的报道显示，约有1.29亿美国人生活在心理健康护理专业人员短缺的地区，仅有不到1/3的美国人能够接触到可满足当地需求的心理健康护理专业人员。因此，从合格的从业者那里获得护理通常需要等待3～6个月的时间。而且对大多数人来说，获得这份心理治疗比想象的艰难。但ChatGPT、Gemini等AI大模型的出现正在改变这一现象。AI可以成为24小时情感支持提供者，提供超人性化的服务——迅速、专注、更具同理心。“与AI相伴共生的未来，寻找适合你的AI心理疗法比任何时候都容易。”霍夫曼指出。普通人如何驾驭AI如今，打开淘宝购物、用滴滴打车、刷抖音短视频等都已成为我们习以为常的动作，其实你正在享受私人公地带来的便利。霍夫曼在本书中提到了一个重要概念——私人公地（private common）（原则4）。免费的或几乎免费的生活管理资源正在涌现，并有效地充当了私有化社会服务和公用设施的角色，它们就是私人公地。当然，在免费享受私人公地带来的便利时，个人用户提供的大部分内容、注意力，以及所有的用户行为（如点击、社交互动、购买商品等），也都在帮助平台运营商实现盈利，用户和平台之间的这种共生关系创造了前所未有的价值。经济学家将人们为产品或服务支付的价格与其对该产品或服务的估值之间的差额称为“消费者盈余”。例如，如果你花100美元买了一件夹克，但认为它值200美元，此时消费者盈余就是100美元。当一种产品或服务免费时，只要消费者对其赋予一定价值，消费者盈余同样可以存在，曾经的广播电视和如今的免费社交娱乐APP都是如此。斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和卡内基梅隆大学副教授阿维纳什·科利斯（Avinash Collis）设计了一系列“大规模在线选择实验”，以衡量互联网领域的消费者盈余，最终发现互联网基本上是一台创造消费者盈余的机器。根据他们的调查数据，人们愿意放弃使用搜索引擎一年所需的中位数补偿金高达17530美元；对于电子邮件，这一金额是8414美元；对于数字地图，这一金额则是3648美元。那么与AI相伴共生的未来，普通人何以用AI获得百万消费者盈余？霍夫曼认为，AI能够从我们目前生成的海量数据中进行分析、评估、检索、总结和整合，从而使私人公地的价值不断提升。如果我们采用开放和协作的数据共享方式，同时开发强大的隐私保护和合乎伦理的数据使用框架，其价值可能会呈指数级增加。AI大模型正走向多模态，这将极大地改变人与它们的互动方式和互动频率，它可以帮你实时翻译电影、学习新技能、解决更多问题，这其中产生的消费者盈余肯定比互联网更多。霍夫曼称“多模态AI将使个体能动性和社会普遍繁荣达到新阶段。”虽然AI的能力在提升，但语言大模型依然没有解决幻觉问题。霍夫曼明确指出：超级进化时代，“最强大的模型”依然会犯“最低级的错误”（原则5）。因此测试是普通公众了解AI及其快速增长能力的最主要途径。早在1950年，英国数学家、计算机科学家艾伦·图灵就提出了一个问题：“机器能思考吗？”为此他设计了一种游戏：计算机试图让人类评审员相信他们正在与另一个人交流。没错，这就是现在常被提及的图灵测试。人们开始进行AI测试的时间甚至早于AI诞生的时间。霍夫曼认为，基准测试有助于研究人员和开发者探索与AI相关的诸多问题，并更深入地了解AI系统的能力。通过“聊天机器人竞技场”等大规模测试，我们可以让AI使用更多，功能更强。重要的是让基准测试反映AI性能的真实进步，通过更大规模的测试发展更通用的智能。随着AI模型能力的不断增强，其承担的任务也日益繁重，这使得有效的安全措施和全面的人类监督变得愈发重要。因此，如何在创新与安全之间找到平衡点，成为我们面临的关键挑战。那么，我们该如何应对呢？面对新技术时，立法者和政府官员都主张一种通常被称为“预防性原则”（precautionary principle）的监管方法。本质上，预防性原则认为新技术需要“自证清白”。与之相对，许多技术专家、企业家和投资者则更倾向于一种被称为“无许可创新”（permissionless innovation）的方法。主张为创新、实验和适应性提供充足的空间，特别是在尚未出现明确危害或现有法规已经涵盖这些危害的情况下。霍夫曼的观点是，迭代部署的AI才能给予我们超能力（原则6）。“新能力总是伴随着新风险，但我们不应盲目追求零风险，而应致力于理解现实环境中的风险，并有条不紊地努力管控和降低这些风险。迭代部署能够提供更大的能动性和更高的容错率。”霍夫曼以汽车工业为例，19世纪90年代，配备内燃机的汽车开始出现，1901年，康涅狄格州率先通过了美国首部汽车限速法。两年后，纽约商人威廉·菲尔普斯·伊诺（William Phelps Eno）提出了一套“驾驶规则”，这些规则最终被纽约市警察局采纳并执行。“速度测试”和汽车赛事在汽车发展初期非常流行。20世纪20年代初期，南加州的斯图贝克（Studebaker）经销商每年都会举行“节能竞赛”，以展示该品牌汽车在各种驾驶条件下的可靠性、耐用性和燃油效率。在技术仍在完善的情况下，驾驶汽车穿越偏远地区的崎岖道路意味着危险，甚至可能发生灾难性的事故。然而，这种高风险的挑战也促使汽车制造商造出更可靠、性能更强的汽车。同时，汽车相关法规也迭代出台，一步一步促成了汽车工业的繁荣。人们出行有了选择的机会，汽车极大地提升了个体能动性，自然逐渐被人们接受。“汽车普及成为推动个人自由和文化创新的飞轮，席卷整个社会。”汽车产业发展的创新方法同样适用于AI领域。“我们不应仅依赖监管者和行业专家在封闭、集中、非民主的环境下开发和完善AI，而应继续坚持迭代部署，以更好地理解人们如何使用AI，观察随着使用规模的扩大而出现的问题，并进一步做出相应的调整。这一过程将让人们切身体验到AI的‘超能力’，进而帮助我们判断哪些风险和取舍是合理的。”上文也提到过，AI焦虑的本质是把握不住人生的能动性，那么该如何驾驭AI呢？霍夫曼用了GPS的比喻来阐述如何利用AI（原则7）。GPS从曾经的美国军方用品到如今让人失去“迷路能力”，赋予了我们说走就走的自由。GPS及其衍生的商业服务，使我们能够依据实时更新的信息在物理世界中穿行。在每一个转弯处，这些导航系统通过告知我们所在的位置、周边环境、需要避开的障碍等，增强了个体能动性。大语言模型及其衍生的会话智能体功能与此类似，它们增强了我们在庞杂且不断变化的信息环境中导航的能力，从这个角度来看，大语言模型何尝不是一种信息GPS。通过提供即时的流畅表达和导航支持，大语言模型成为提升我们在信息世界中的参与度和能力的关键。霍夫曼称“你越能熟练地运用大语言模型来驾驭21世纪的生活，你就越能在现实世界中开辟出自己的道路。”完全可以利用AI大模型提升个人技能，实现初学者的快速进阶。让AI像助手一样融入你的工作流程，帮助用户瞄准正确的方向坚定前行。AI与治理创新AI的能力在不断成长，甚至未来能替我们做出“完美决策”，此时，只有动态契约才能让它安全且有效地融入社会（原则8）。霍夫曼指出，通过将机器学习算法嵌入合约框架，可在一定程度上使自动决策系统具备接近人类法律合同所具有的适应性与灵活性。在未来数年中，能够塑造、引导甚至自动化人类决策的AI设备与服务将日益普及，它们不仅辅助选择，在某些情况下甚至可能预先决定个体的可行选项。可以预见，伴随这一趋势，相关领域的法律诉讼将逐渐增多，推动现实世界中的代码化法律与算法规范进一步发展。然而，无论法律最终以何种形式对这类技术作出规制，公众的认知与态度都将在我们应对新型人机关系的过程中起到决定性作用。如果我们的长期目标是将AI安全且有效地融入社会，公众就必须在AI的合法化过程中发挥积极和实质性的作用。随着新技术逐渐融入社会，新的法规和规范也应运而生，这些变革不断塑造着我们对自由的认知。比如自动驾驶汽车若得到普及，人们选择具体路线的能力可能会受限，自动驾驶汽车追求效率、安全和交通流量优化，这可能会挑战汽车出行这一背景下传统的个人自主观念。同样，AI也将影响人们对自由的看法（原则9）。AI强大的并行处理能力可帮助我们摆脱自身神经系统的限制，更好地解决复杂问题。但如同汽车一样，AI也可能催生新的监管方式——不仅是对AI本身的监管，还包括对我们使用AI的方式的监管。实际上，为了适应AI存在的世界，我们可能需要制定新的法规。在本书中，作者一直强调，赋予个人使用AI系统的权利至关重要。这样做不仅能增强个人自主权，还能为大众接受AI系统铺平道路。当某件事涉及数百万人深切的个人利益时，它就有助于人们达成更广泛的共识。虽然AI可以极大地改善个人的生活水平，但更重要的是，我们需要以一种对整个社会有益的方式来部署AI。从国家层面来看，在这个网络化、技术驱动的世界中，想要取得富有成效的结果，不能仅仅依赖于计算能力、创新能力或有效的监管制度，社会的凝聚力同样至关重要。最后一个原则关注政府与AI的关系。技术创新者、互联网思想家蒂姆·奥莱利（Tim O’Reilly）曾提出“政府2.0”的概念，在新模式下，政府的角色不再局限于服务提供者和法律颁布者，还包括平台搭建者、活动推动者以及公众行动召集人。霍夫曼认为应该创造这样一个未来：“政府应利用AI将公众与立法过程更紧密地连接起来，而非将AI首先视为一种可通过面部识别、预测性警务和算法监控等应用实现指挥和控制治理的机制。通过使用AI创造新的机会来发挥公众在政策制定中的作用，可以使社会制度更具协作性和参与性。通过使用AI来提升公众的参与度和集体决策能力，政府能更有效地了解和倾听公众的声音。”（原则10）在霍夫曼看来，未来的分布式智能世界并非一场严格的零和博弈。任何以战略性眼光和有效执行力拥抱AI的国家，其生产力和效率都有可能显著提升。简而言之，国家层面对AI的投入越大，每个个体从中获益就越多。每个个体从AI中获益越多，人类整体受益就越大。(《AI赋能》，[美]里德·霍夫曼（Reid Hoffman）、[美]格雷格·贝亚托（Greg Beato）著，陆坚译，2025年5月，浙江教育出版社)新闻热线&投稿邮箱：tougao@iceo.com.cn。END 。值班编辑：郭立琦 审校：姜辰雨 制作：袁茂丽关注“中国企业家”视频号看更多大佬观点和幕后故事康诺思腾创始人欧国威邀您一起读《中国企业家》↓↓↓扫描下方二维码，订阅2025全年杂志[ 推荐阅读 ] 文章原文