世界观热点：我们和混沌三位老师聊了聊：神级 AI ChatGPT 要淘汰人类？

近日互联网科技圈的当红明星，莫属ChatGPT了。

翻译文献、创作小说、修改代码、编写文案......它似乎无所不能，无数网友沉迷于与这个聊天机器人的趣味对话。连马斯克都表示：很多人疯狂地陷入了ChatGPT的循环。上线短短一周时间内，就拥有了超过一百万的用户。

(相关资料图)

这款爆红产品的背后，是美国著名的人工智能实验室OpenAI，2015年由埃隆·马斯克、硅谷知名创业加速器YCombinator总裁山姆·奥特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等科技大佬联合创办。后来马斯克退出，2019年微软投资10亿美元。

AIGC（AI Generated Content，人工智能生产内容）赛道优秀选手频出，前有Midjourney，后有ChatGPT，AI应用大有出圈之势。

但与此同时，我们也看到因为"回答正确率太低"，著名程序员问答社区Stack Overflow宣布暂时禁用ChatGPT生成内容。那么ChatGPT是否会替代谷歌，成为下一代搜索引擎工具？未来人工智能会走向何方，真的会拥有科幻般的智能吗？我们人类该如何与之共存？有人欢欣鼓舞，有人则忧心忡忡，更多人只是"道听途说"。

我们专门对话微软中国CTO韦青，企业级人工智能领域的行业先驱者第四范式，以及混沌创新领教、前京东O2O副总裁、连续创业者任鑫老师，来聊一聊他们眼中的人工智能世界。

编辑｜欧阳晨 混沌学园商业案例研究员

Q1：Open AI会替代谷歌，成为下一个搜索引擎工具吗？比起传统的搜索引擎，ChatGPT真正的优势在于什么？

韦青：未来是无法预测的，只可以被实现。大家看一些科幻小说，以及包括像凯文·凯利、阿尔文·托夫勒等所谓的未来预言家们，他们可以在现有人生经验的基础上对未来进行想象或预判，但不是预测，没有人能够肯定说未来会是怎样，按照《美国众神》的作者尼尔·盖曼所说，"每一个所谓的预测未来，都是对当下的反思。"

我本人只是一名利用机器学习的能力提高工作效率的工程师，当然会跟很多机器学习领域的科学家合作，通过跟他们学习来提升我自己利用机器能力的能力。也是在这个过程中，我们观察到一方面机器学习的领域发展日新月异，每个人都需要密切关注机器学习领域的发展；但另一方面我们也看到，机器学习能力的发展已经慢慢超出了普通大众的想象，虽然它表现出来类似于人类学习和工作的能力，但它的实现基础是机器的计算能力，而且是由人类科学家和工程师利用机器的计算能力而实现的。但是当人们没有真正掌握机器学习的原理和应用方法，并且通过亲身的实证来理解这种新型的"人-机关系"所带来的优势与劣势，而只是基于道听途说，或者浅尝即止的实验，就立刻对这种发展趋势做出判断，大概率会陷入盲人摸象的窘境，争论的是大象鼻子和大象腿到底哪个最像大象，如果都不是呢？

基于这种认知，我认为现在对于每个人来说，当务之急是要尽早实践这种新型的机器能力，而不是空想它到底是什么。其实每个人只要积极拥抱技术的变革，不断实践，不神化、也不妖魔化这种机器能力，并且始终本着"以人为本"的原则和"博学-审问-慎思-明辨-笃行"的方法，每个人都可以得出自己的答案，而且大概率事件有可能会发现其他人说的并不一定完全是你自身的感受和理解，这就是巨变时代的特征，也是塔勒布在《黑天鹅》这本书里面屡次建议大家学会区别平均斯坦和极端斯坦的原因。

在这个基础上我们可以看看ChatGPT现在能做什么。我和周围的很多朋友都用过正在爆火的ChatGPT，我用它给我写过提示代码，简单的功能不用改动或者说略微改动，就可以编译通过并执行，而且代码质量蛮高的。我还拿它试着写过武侠短文和一些小散文，确实是蛮强大的。但我是用它来帮助我更好的完成我的工作，而不是代替我完成我的工作，这样我就可以有更多的精力和时间用于思考只有人才能够感同身受和应该考虑的事情。

其实跟搜索引擎一样，ChatGPT是一个非常好的人类现有知识的总结器，靠着人类所给予的先进算法结构、海量数据和天价计算成本与能源消耗，它能够自动完成大量的参数调节，能够把在人类整体已知但不是每一个个体都知道的知识、想法、逻辑总结得越来越完备。它的最大作用还是在帮助人类在全人类的整体知识基础上，发掘出对每一个人完成任务有用的内容。人类的碳基大脑是个对于能量消耗非常"小气"的器官，通俗点讲就是"能不想事就别想事儿"、"能用习惯方式做就别用新方法做"。这本是人类得以在漫长的进化过程中生存的窍门，但在这个新型的"人-机"协同时代，这种进化窍门恰恰成为影响人类有效地利用机器而进一步进化和成长的障碍。

如果说它将成为搜索引擎的代替品，那换一种说法或许更合适——搜索引擎也好，GPT-3也好，其实背后都是在用算法尝试将人类海量的信息进行总结和归纳，那么与其说是代替谷歌搜索引擎，要知道谷歌也不会停止不前的，这更应该是个交相呼应。首先得承认在这个巨变时代，变化的帷幕刚刚拉开一角，一切都还未尘埃落定。当大家动不动就说我们成为"前无古人，后无来者"一代的时候，这种说法本身就表明大家都还在盲人摸象。过去这一二十年，狭义定义上的搜索引擎摸到了大象腿，大家觉得大象是条腿，结果现在GPT-3摸到了大象耳朵，大家就说耳朵比腿强。不是这样的，大家都只是摸到了这头大象的一部分，要探索未知的未来，需要把各自的体会融合在一起。所以继续摸下去就对了，不要那么早下断言，但是要赶紧去拥抱它，了解它，而不能只是空想，或凭着道听途说的一些理念，就对这种未知的形态做出无法自洽的判断。当然这也是现在这个时代的精彩之处，我相信未来几十年，又是一个人才辈出的时代。

任鑫：现在ChatGPT还比较偏向于一个封闭空间里"自编自话"，但已经很了不起了，不仅能够合乎逻辑地把"瞎话"编圆，还能做到上下文连续，未来接入更多网络数据之后很可能形成对 Google 的挑战。并不是说它会比 Google 更厉害，而是说它的交互界面更好，更适合大众，不需要学习精通各种搜索技巧，只通过说话聊天就能获取信息，这点很无敌。类比来讲，其实手机拍照质感还是不如相机，但是因为方便，现在绝大部分的照片都是出自手机。

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Q2：中国在人工智能领域现状怎么样呢？市场表现如何？

韦青：一言以蔽之，是一个动态的局面，一切结论都别下得太早。客观来讲，现在有一些媒体环境里存在一种信息幸存者偏差、或者说信息茧房的现象，对状况的判断不是以事实，而是以谁的嗓门大、说的多而决定。这样会产生这么一个悖论：那些埋头真正苦干的人，没有太多的精力去传播自己的声音；而有时候经常发言的，又好像没有足够的精力投入在当下。我的经历、知识、视野有限，所提供的也只能是这个局面中一个极其微小的视角。在这样一个剧烈变化的时代，单单能够稍微跟上时代的步伐就已经很不容易了，再去看全局我已经做不到了。

可以大致分享一下我的观察。几年前我曾经跟美国"四院院士"特伦斯（TerrenceSejnowski）有过一次交流，功成名就的他当时最大的一个兴趣就是大模型（Foundation Model，又称基础模型）的能力。其实国内外早早就有一批人在背后默默地努力耕耘，现在我们看到的只是他们耕耘的一个非常非常小，同时又是一个很激动人心的阶段性成果。ChatGPT虽然很火、很强大，但也只是众多大模型中的一个。实际上这种能力已经遍布各处，微软最近几乎所有的产品线都在应用各种机器力量来提高帮助人类的能力。最典型的现象就是我现在无论是发邮件、写总结报告或者做财务分析，在人机交互这个环节已经在大量使用机器的语音识别能力，而在报告设计和分析模型搭建方面，让机器帮我实现这些功能远比我单独实现的效果要好的多，效率也要高得多。这是全球业界的现状。

在国内我也接触过很多业界的同行，可以看到咱们国内进步也非常快，在积极参与全球性的竞争与合作同时，各种落地应用场景也在不断涌现。大家不必把眼光只放在那些巨无霸型的公司，当然在大模型领域，由于训练成本太高，可能只有那些巨无霸型的公司可以承担得起，但是谈起专有模型和行业模型，以及具体的人工智能应用落地，各种类型的公司，无论大小，只要抱着成长性思维积极探索努力尝试，发展的空间还非常广泛。就算是现在规模还称不上巨无霸的企业，毕竟如大家常说的，目前成功的企业在未来都有可能被现在还想象不到的企业所代替，这是这个时代的特征，所以还是那句老话，在变化的时代，先不要急着下太多断言。以我们目前看到的，国内像OneFlow（采用全新架构设计的工业级通用深度学习框架）、TDengine(开源、云原生的时序数据库)、TiDB(企业级开源分布式数据库)都很能打，各类AI创新企业也都在各自的赛道上迅速进步，百度、阿里、科大讯飞这样的企业都有强大的机器学习产品和服务等等，其实都是可圈可点的。

另外还有一个现象值得大家关注，就是AI技术的工程实现。在AI领域，一方面技术发展迅速，另一方面离老百姓日常使用还是相去甚远，远没有到达PARC实验室的CTO 马克·维瑟（Mark Weiser）在几十年前就预言的真正伟大的技术都是融于百姓日常生活中的无形技术。国内很多的有志之士，已经开始把眼光不是放到未来，也不是放到过去，而是放在当下，以当下的能力、当下的数据来源和当下的市场需求，来不断地把能力一步一步往前推进。虽然现在大模型很火，但是大模型都是从小模型中成长起来的，同时在真正的工程落地的过程中，大模型、中模型、小模型都有它们的用武之处。这也是Open AI的首席技术官山姆·奥特曼(Sam Altman)在今年9月的一次访谈中着重强调的，当他介绍Open AI取得成功的运作模式时，专门提出先做摆在我们面前的最有信心能成功的事情，然后分出一定的资源进行探索工作，他强调说"伟大的事物都不是计划出来的，有时重大的突破诞生于偶然"。

至于谁更厉害，我觉得现在谁都不是第一，大家不必浪费精力去看谁现在暂时走在前面了，或谁暂时落后了，真要做出成就，空想是没有用的，要从当下做起。看清我们脚下的土地、踩的台阶是什么样子，努力前行就是了。没有任何一个技术在当初就认为一定会成功，都是尝试出来的。真正成功过的人或公司会告诉你，走着走着忽然发现，我怎么走到前面去了。

那么对国内来讲也是一样，我相信大家只要坚持同样的思路和逻辑去探索研究，据我了解已经有好多公司在这么做了，或许哪天就会突然发现，你已经成为那个独孤求败了。但是没有任何一个独孤求败是在开始就拍胸脯说我要成为独孤求败，说这些话的人，反而容易因为接受不了暂时挫折而带来的打击，结果成不了独孤求败。也因此，在这个时代人们特别强调"韧性"的力量。

第四范式：人工智能技术发展主要分为理论研究和商业应用两方面。理论研究方面，近年来，国家正在大力发展基础学科研究与人才培养，越来越多的企业也加入到技术研究中，在学术研究领域中美目前走在国际前列。商业应用方面，中国拥有雄厚的数据基础以及多维度的实践场景，已经率先进入到了与实体经济深度融合的新阶段，数字化、智能化转型正在全面推进。

Q3：短时间内AI技术会是风口吗？可以有哪些商业落地的方向？

任鑫：现在已经是风口了，但不确定是不是真实的机会。我现在也和硅谷一些 AI 团队有合作，其实技术上都不难（难关都是大厂攻关下来的，小团队都是用现成的），现在的难点反倒是找到有商业价值的应用场景。举个例子，进停车场的时候能被识别车牌号，大家觉得是理所当然的，其实这背后也是 AI，只是因为太普及了，所以大家一点也不觉得这居然是个科技活儿。所以这波 AIGC 还需要找到一些类似这样"替代停车上看门大爷"之类的朴实商业场景，才能是真风口。

目前比较靠谱的落地方向还是 toB，比如做某些细分市场的工作替代，比如帮助游戏画师来画图标，帮助建模的工程师做贴图，这些工作比"随便帮我画个画"更容易计算价值（用相应的人工费用算），也就更容易实现变现。

第四范式： AI已经落地在各行各业的众多场景中，如生成式AI批量高效的创作能力可以提高创作者的工作效率，在文创、元宇宙等领域有广泛的应用机会；AI还应用在企业中，发掘数据隐含规律并提升企业的决策能力，比如在银行的反欺诈场景中，通过海量数据和密集计算的方式，能够精准实时地计算出每一笔交易是否有盗刷的可能性，减少欺诈造成的损失。

我们认为AI不仅仅能带来企业某个场景效率的提升，更可以让企业进化成为下一代企业，提升核心竞争力，在行业竞争中取得巨大的优势地位。而只有帮助到企业实现经营的质变，AI等数字化技术才会在企业内变得越来越关键，才能持续、正向的发展。

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Q4：突破AI智能的关键是什么？是人才，是技术，还是什么？

第四范式：ChatGPT的技术突破离不开大模型、大数据、大算力。据公开报道，OpenAI主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。而ChatGPT的知识，就来自从这些数据中找到的规律。

其次，ChatGPT突破的关键还在于算力增加，这也意味着成本投入，像GPT-3这样的模型的训练成本就要千万美元。这样大规模的模型对算力的要求和性能还在持续增加，因此商用的话就会面临经济性问题。

Q5：现在的AI技术如果继续发展下去，是否能够真正地拥有智能、甚至超越人类智慧呢？

韦青：关于这点各家有各家的说法，没有一个唯一的答案，因为这也是一种预测未来嘛，刚才我说了，未来是不可预测的，只可能去实现。

基于这个逻辑，我认为如果你真去了解了机器算法的规则和它一步步计算的方式，我会倾向于认为它是没有智能的，它还是基于人类现有的知识，将其用算法的方式进行归纳和总结，产生出一种看起来跟人的思维想法很接近的表达方式，但是由于机器本身它没有第一性的价值观，所以它其实根本无法意识到自己说的是什么东西。

举个例子，那天我拿这个ChatGPT写武侠小说，给它加一些约束词，比方说都是一些武士，只是改一些场景和地点，比如武士可能站在长安城上，或者站在开封城上，可能又站在紫禁城上，结果ChatGPT写出的故事结构没有什么改变，它意识不到长安城、开封城和紫禁城背后到底有什么不同。当然这种缺点可以通过所谓的"提示词工程"能力去解决，我相信随着算法的不断进步，未来这种机器学习的能力将会越来越能够表达出类似人的行为，但是这种能力还是由人类工程师与科学家赋予，而不是机器自己产生出来的。

再比如说像"武士们又满怀着信心，迎着朝阳去迎接更新的挑战"这样正能量的话，对于人类来讲是会产生感情共鸣的，但对机器来说呢，就只是在执行背后的算法而已，这些话也只是字与字之间，按照最大概率的一种连接，一种接龙。

Q6：如果是只看当下的这种代码或者是算法的话，机器拥有智能不太可能，但是未来如何还不一定，可以这样子理解吗？

韦青：以目前技术发展的趋势，没有人能够确切断定它到底能够怎样。如果我们把机器拥有智能理解为机器将拥有跟人一样的智能的话，我认为机器的"元价值观"也是由人注入进去的，也就是说是人类的责任来决定机器将如何应用他所学习到的人类知识并且以人类的共同价值观来为人类社会贡献福祉。这个工作确实要求人类来认真完成，有时候我们把这个工作称作AI对齐（AI Alignment），就是要让机器的这种能力与人类共同价值观保持协同一致。这种价值观的产生一定有一个始发点，而不是自我好像忽然无形中产生的，我个人认为这是不存在的。虽然说有类似融合、涌现的复杂科学理论，但是它再怎么涌现，也需要有一个对于涌现之后结果的取舍。如果是随机取舍而产生致命而不可挽回的错误结果，那是人类自己的问题，跟人类在历史上犯的无数次错误是同一个性质，跟机器没有关系。这需要人类自己反省，提高自己的分析、判断和执行能力，并达成人类社会的共识。

就以那个《I，Robot》电影为例吧，机器的价值观也是那个设计师注入进去的。而它的行动基础就在于那个"第一性"，否则就是一堆逻辑和算法。靠一堆逻辑和算法产生出一种价值观，以我的理解来讲，我觉得不现实。

再借用一个我之前一直用的例子，就是人类在对机器学习能力进行有效的判断之前，需要先理解一个刚出生的婴儿，你还没有教这个婴儿任何东西的时候，他就会去吃奶，饿了会哭，就要去饮食，这种生存的欲望是哪里来的？如果咱们接受这个婴儿也带有一个原生"算法"的话，他的这些初始念头是怎么来的呢？如果这个还没搞懂的话，就一定要说机器怎么怎么样，我觉得是走得太快了。

很多民族智慧的理念特别强调活在当下，但现在比较有趣的是，整个社会的语境经常不让你看当下，总是让你看未来，这种对未来的思考有它的意义，只不过就像开始我说的，未来是不可能被预测出来的，还得从当下、从脚下的路开始走，去一步一步探索和实现未来。

Q7：这种直接索求答案（答案由算法直接生成，有些可能是错的）的模式，对人类的进步而言，是否是一种危害？

韦青：我可能不会用这个"危害"一词，但我会用"影响"，确实它在某种程度上会异化人类现在的生存和生活方式。这个现象在人类的历史发展长河中反复出现，比如蒸汽机发明出来，用来驱动纺织机的时候，就出现过路德主义者（他们摧毁机器、拒绝工业机械化）；那么后来到了汽车的出现，马车夫和马车车厢的制作者，他们也必须得转行。

我印象特别深的是一个朋友的观点：汽车和冰箱的发明，彻底地改变了人类的群居方式。原来没有汽车和冰箱时，大家都是小村落的形态生活。每一个村落或一个部族都会有一个鲜肉店，因为没有冰箱，大家也不可能走得很远，所以肉品买回去就得做了吃掉，当然会有一些传统的储肉方式，比如做成不易腐坏的腊肉，但那种营养方式也是不长久的。随着汽车和冰箱的出现，不管是柴油机，蒸汽机还是电动机，都让人类的生活方式彻底改变了。它的一个异化的产物，就是人类现在很难吃到真正新鲜的肉类，大都是冰冻过的。那么这对人类的身体会不会有影响，肯定会有。这确实是反的一面，那正的一面呢？原来由于生活艰辛或偏远而蛋白质摄入不足的人，现在有机会补充到了足够的蛋白质，生活素质得到改善。

所以说技术肯定会对人类社会产生非常深远的本质性影响，但是这种影响的发展路径是由人来决定，不是由机器来决定，人也不能把这种决定权完全丢给机器。

那么反过来再说，现在有多少人真正地去亲手实现过机器学习的算法呢？没有亲手实现过，有时候就难以理解这些貌似神奇的机器能力是怎么被算法所实现。比方说GPT，你说了一句话，让它给你答案，更重要的是你要去研究说什么话，它给不了你答案。你就知道原来这个工具能做什么，同时也知道它不能做什么，然后你就放心了，那么人就能够更加有主动性了。

所以当你在拒绝或接受一件事的时候，先不要去盲目地拒绝和接受，相反，要理解它，接纳它，使用它，知道它的阴面和阳面，之后我们再说怎么样去粗取精，或者说隐恶扬善，但是如果仅仅是靠听别人说，就下判断认为该事物是邪恶的或是美好的，那无论对自己还是对机器都是不公平的。

任鑫：首先，每个人思考的时候都是在"索求答案"，区别只在于大家用的工具效率不同而已；其次，对于那些真的"进步"的大问题，未来 AI 经常也没法给出来真答案，最多提供启发；而对于 99.99%和人类进步没关系的问题，比如"怎么做番茄炒蛋"，高效地给出适合我们的答案有什么不好呢？每一代人都觉得下一代人用的更好的工具不够优雅，之前大家还觉得 Google 让人浅薄，现在轮到用 Google 的人来担心下一代了。

Q8：很多文章都在说GPT一出来，很多人都会失业，是不是有点过于神化了？

韦青：一般来说，对于人工智能的评价，要么是妖魔化，要么就是神化，常常忽略到人之所以为人，是因为人类具备光辉的人性，这种机器能力需要在光辉人性的照耀下发挥它对人类社会最大的善意。再拿ChatGPT来说，确实它的代码能力很强，给它发一指令，很快结果就出来了，但是它并不知道这要拿来做什么。对于技术的应用而言，我特别强调不要把"有"跟"用"等同，也不要把"用"和"用好"等同。我们总是认为具有一个能力很重要，其实不是的，是将其用到帮助人类解决问题才重要，这种能力是人的基本价值。

能够做到这一点，那么当出现一种可以部分取代人类现有能力的机器的时候，大家就不必感到惊慌，而是认真思考与应对。毕竟人类能够发展到现在，不是因为我们肉体上的强大，也不是因为我们记忆力的强大，而是我们适应外界环境变化的学习能力推动了人类社会的生存与发展。举个例子，一个工人的工作是要用螺丝把两块木头紧固在一起，原来只有用一把螺丝刀，利用人手的力量来完成这个任务。也因此经常有人开玩笑说把我的手都拧断了螺丝还没拧完。等到电动螺丝刀发明出来之后，情况就变了，那这个工人会因此失业吗？我相信原来只愿意拿螺丝刀去拧螺丝的工人一定会失业的，那么这个拿电动螺丝刀的一定不会。同样有些人如果不理解电动螺丝刀，反而还会很害怕，因为不知道它到底是什么，只觉得这东西怎么一直在响，吓死了，就丢掉了。

就像上一世纪60年代有一个著名的人类学实验：人类学研究人员把没有见过现代文明的土著居民邀请到现代化城市，让他去坐电梯。对这些土著民来说，电梯就是一个妖魔：刚才进去了一男一女，过了一会儿"啪"出来一个小孩，或出来一个老头......想象一下，这对第一次看到这种现象的人类来讲是多么的震撼！可以想象，如果不加解释与阻止的话，这些土著居民是可以把电梯当做一个神明来崇拜，或者把电梯当做一个妖魔来恐惧，而且这个故事有可能会一代一代的传播下去，成为人类发展史上的一个传奇常识。

人类在不知道一件事情原理的时候就会很惊慌和盲目，就像现在的人工智能的这种能力，它只是一种机器能力，但由于我们不理解它，它又表达出了一种类似于人类的能力，人类就因此变得很慌张和盲从。

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Q9：对于GPT或者是Midjourney影响特别大的一些行业，比如内容创作者们，他们该怎么样去面对这样的发展，如何去与这样的技术共存？

韦青：微软全球的CTO凯文·斯科特（Kevin Scott）最近在一篇文章里说，他已经在利用这种机器能力作为新的日常工具帮他圆从小就有的科幻小说梦，他说有了这种机器能力的帮助之后，他从原来一天写2000字左右的小说内容，提高到一天能写6000多字。这不是未来，是已经发生于日常的现实。但要注意这些场景都是一些人类中的先行者，开始积极了解和使用这种新型的机器能力，他们充当的是机器能力的主人而不是机器能力的仆人，这些人类只会更加强大，而不会被机器所取代。

在这个基础上我们又要了解到，机器学习是在一个现有的认知圈内学习，当我们实实在在地理解了GPT-3的计算逻辑，你去问它一些超出认知圈或逻辑圈的话题，涉及一些它没有学到的素材，那它马上就露原形了，整个语言体系也随之失效。

人类有一种技能，以史为鉴，从过去发生的事情来预判，先判断完，然后基于此引导自己的行动。纵看历史进展，你会发现人类这种物种，一般来说都不愿意主动去拥抱新事物，甚至容易将其妖魔化。同时也是这种"以史为鉴"的能力，又让人类容易自我约束于自己的经验之中，而无法拓宽自己认知的局限。

所有的逻辑课一开始，先讲什么叫做事实（fact），什么叫做观点（opinion），人类的大脑特别不习惯于守在事实上面来分析，而且很容易一下就跳到观点层面。

我们可以接受古人的一种智慧，叫"一阴一阳之谓道"，就是说任何一个现象的出现，都是有好有坏的，作为人类来讲，压根儿就不是说是因为它坏就全丢掉，也不是因为它好就全盘接受。那怎么办呢？人类就要学会跟新事物来共存，不断提高约束它的负面效应的能力，同时去发挥其正面的功能。

不管是人工智能，还是各种技术进步全是这样的，就是首先我们先别那么多观点评价，因为观点是建立在一个价值观和一个过去的经验基础上的。从逻辑上讲，对于从未出现过的新生事物，人类没有充分的理由形成完备的观点。需要在你体验了新生事物，尽量全面了解到它的正面和反面之后，以及了解并掌握了约束其反面、发扬其正面的能力之后，再经过what-if的分析，然后形成一种新的观点。就算这样，人类也需要在不断的实践中，根据实际的结果，纠正原来错误的判断，再形成一种新的观点，这个过程循环迭代，永无止境。

对于技术产物的判断，近代有两个具有代表性的例子，一个是杀虫剂，一个是原子能。在上个世纪五六十年代，杀虫剂，尤其是剧毒的杀虫剂，曾经被认为是拯救人类农业的灵丹妙药。之后以《寂静的春天》这本书出版作为一个转折点，人们认识到这种剧毒杀虫剂不仅能杀灭害虫，也能毁掉整个人类社会，是不能用的，因为我们根本就控制不了因为使用它所带来的致命弊端。因此在全面评估完好它的价值正反面之后，结论是要放弃那种剧毒杀虫剂的使用。而原子能的利用，则是另外一个局面。它同样具备毁灭全人类的能力，但是如果用一种地球人共同遵守的共识来约束它的使用，利用它来发电，用来做放射治疗，人们认为人类有能力在遵守所达成的共识基础上，约束它的负面影响，发挥它的正面作用，那么原子能才慢慢地再往下发展了，我们还是可以去发展和利用它。

人工智能是同样的道理，它只是一种机器的计算能力，但是需要人类保持住自己的人性才能与之共存并利用它使人类社会继续发扬光大，这要求人的主观能动性和不断学习与适应的能力。如果这个丧失掉了，那人类社会发展的前景就可能没有那么美妙了。毕竟在《沙丘》这本科幻小说里，整个故事线的起因就是基于这种判断，即人类在未来，哪怕具备有了统治整个银河系的能力，为了使人类社会不被毁灭，人类达成了共识，主动放弃发展智能机器的能力。

写在最后：用韦青老师的一段话放在文章的结尾，希望给你启发——

悟性就在你的脚下，不要去道听途说，"知其雄、守其雌"，坚信这个世界上的所有现象都是"一阴一阳之谓道"，以此去应对这个剧变时代，能够让我们不用太过于慌张。我相信：我们也只是历史长河中的一个微小节点，这些现象不是第一次在人类历史上出现，也不会是最后一次。我们只要积极应对，成为新一代的能够充分利用thinking machine和action machine的主人，而不是被它所裹挟。

所以我们为什么不开始多做思考，把剩下的事交给机器做呢？毕竟人类是一根脆弱但是会思考的芦苇。很多人会担心被异化，担心会变成机器饲养的"人类宠物"，但想一想，如果人类这么没信心，居然不认为自己可以成为机器的主人，如果连主观能动性和积极向上的精神都丧失掉，那这样的人类可能真的是前途有限了。一句话，打起精神，积极面对和接受新型人-机时代的机会和挑战！