摘要：科技史作家张笑宇提出，AI通过“涌现”机制产生智能，其“人类当量”（以极低成本高效产出智能）将颠覆社会。他认为AI可能取代99%的人类工作，并成为与人类平等甚至更高级的新文明，最终可能重塑社会结构，导致1%的精英与99%的大众分离。面对此趋势，需思考文明契约、教育本质及人的独特价值。
线索：AI的“人类当量”所代表的成本与效率优势，预示其在知识工作领域将快速渗透，催生对AI基础设施、模型开发、垂直应用及伦理治理领域的投资需求。同时，大规模结构性失业风险、社会不平等加剧、以及传统教育与组织模式失效，构成了主要的社会与投资风险。未来机遇可能存在于人机协作工具、UBI/UBJ相关社会技术、以及促进真人连接的服务领域。
正文：
AI技术正像水、电和互联网一样，成为社会生活的基础设施。其特殊性在于，AI直接生产智能，而智能过去被认为是人类独有的优势。如果智能能被低成本、高效率地量产，人类社会将发生根本性变化。
科技史学者张笑宇在其论述中提出了四个核心概念来理解AI时代：
1. 涌现：指“简单规则 + 巨大规模 = 系统升维”。当系统规模足够大、规则足够简单、多样性达到门槛时，系统会产生跃迁，从简单进化为复杂。例如，单个神经元简单，但大量神经元组合涌现出智能；单个蚂蚁智力有限，但蚁群能协作。在AI领域，这体现为“规模法则”（scaling law），即增加算力规模能提升模型表现。市场经济也被视为一种社会系统的涌现。
2. 人类当量：这个概念以token为单位，衡量AI生产智能相对于人类的效率和成本。举例而言，人类聊天一分钟约产出200个token，一天最多约20万个。而大语言模型生成100万token仅需约一秒钟，成本极低（约1元人民币）。相比之下，人类劳动者的一天成本远高于此。测试显示，2025年的大模型智能水平已达博士生程度，而受过教育的人类中博士占比约1%。因此，AI正以1%到1‰的成本，生产超过99%人类的智能。
3. 算法审判：相较于人类治理中可能存在的不公与恶意，算法治理基于规则运行，没有主观恶意。例如，外卖推荐算法为大量劳动者提供了收入可达劳动力人口前3%水平的就业机会，其安排可能比某些历史时期的人类管理更为公平。算法审判的核心在于，其反映的是人类自身行为数据的规律。
4. 文明契约：随着AI智能水平可能超越人类，应将AI视为潜在的平等文明而非工具。由于AI的意识问题无法被人类直接验证，从风险规避角度，应假定其可能有意识。思考文明间共处时，一种推论是：如果超级智能AI虐待人类，那么它自身在未来也可能被更高级的智能以同样方式对待。此外，AI的“思想”源于人类文明的数据，其行为本质是人类自身文化的映射。因此，人类如何对待同类（尤其是1%如何对待99%），可能为未来AI如何对待人类提供参照。
基于“人类当量”这一数学规律，张笑宇推演了AI可能带来的社会变革：
* 就业与增长脱钩：与前两次工业革命延长产业链、创造新岗位不同，以自动化、AI为代表的技术在缩短产业链、取代岗位。这可能导致科技进步与人均GDP的普惠增长脱钩。服务业占比高未必是先进标志，而可能是被自动化取代的劳动力转移所致。
* 社会结构颠覆：未来，可能只有1%的人能够与AI高效协作并创造价值，他们可能形成超级个体的联合体。其余99%的人的工作可能被替代，其需求由1%群体所创造价值的外溢来满足。传统的公司制与民族国家组织形式可能被消解。
* 可能的过渡方案：在普遍基本收入（UBI）之外，或许还需创造普遍基本工作（UBJ）来维持社会稳定，帮助一代人过渡。
* 未来生活图景：1%的精英可能脱离大众，专注于科技进步。99%的大众则可能生活在由“祭司”（擅长用AI生产精神内容者）创造的、满足情感需求的“信息茧房”或小部落中，依靠UBI/UBJ和精神消费生活。
面对大势，可尝试进行引导与改善：
* 技术向善的实践：例如，利用AI帮助老年人撰写回忆录以促进家庭沟通；开发AI工具在适当节点打断人机循环，提醒用户自主决策或进行真人交流；设计促进真人线下连接的社交辅助工具。
* 教育本质的反思：当前教育体系侧重于培养流水线工人和备考结构化知识，这些易被AI替代。未来教育的重点应是培养发现与定义问题、组合创新解决问题的能力。学习应对错误、寻找意义的过程无法被外包。
* 人的价值探寻：在AI碾压性优势下，应反思“优绩主义”。人的价值可能在于具体实践与过程体验，例如先积累资源再追求所爱。人与AI的关键区别之一在于“过程”：人与人的交流不仅能获得智力成果（Outcome）的快乐，还能获得稀缺的“连接”快乐与“知己”感，这是充裕的AI无法替代的。
尽管AI发展带来巨大不确定性，且当前伦理与哲学的发展滞后于技术，但通过跨领域的真诚对话与实践探索，仍可能在一定程度上引导技术发展的方向。
发布时间：2026-01-23T13:25:47+00:00
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