對(duì)AI越狂熱的，可能越小瞧AI

人類總是容易對(duì)顛覆性通用技術(shù)產(chǎn)生不切實(shí)際的幻想。注意“顛覆性”“通用”，缺一不可。

在技術(shù)早期剛看到一點(diǎn)苗頭，就開始幻想這項(xiàng)技術(shù)最終形態(tài)帶來的改變，就好像一個(gè)人在大街上看到一位心動(dòng)的異性，就開始幻想婚禮怎么辦、孩子起什么名字甚至兩個(gè)人葬在哪里，但實(shí)際很可能只是擦肩而過，連人家叫什么名字都不知道。

這被稱為“技術(shù)遠(yuǎn)視”，能有一個(gè)專門名詞形容這種現(xiàn)象，可見不是新鮮事了。此前享受過類似遭遇的是計(jì)算機(jī)，當(dāng)年圍繞計(jì)算機(jī)顛覆人類世界的討論數(shù)不勝數(shù)，只不過當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)都還在雛形階段，人類信息流通的速度非常慢，沒有掀起今天圍繞AI的大眾討論浪潮，當(dāng)時(shí)的大眾也很少有人會(huì)擔(dān)憂計(jì)算機(jī)替代自己。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·戴維1990年發(fā)表論文《發(fā)電機(jī)與計(jì)算機(jī)：現(xiàn)代生產(chǎn)率悖論的歷史視角》，該論文在經(jīng)濟(jì)學(xué)和技術(shù)史領(lǐng)域引用率極高，是理解“索洛悖論”的經(jīng)典文獻(xiàn)，而“索洛悖論”是諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅伯特·索洛在 1987 年提出的一個(gè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，指雖然計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)到處都在使用，但在生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上卻看不到明顯的提升，原話是“計(jì)算機(jī)時(shí)代的蹤影無處不在，唯獨(dú)在生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)中看不出來”。

目前AI討論的非常火熱，各相關(guān)政府、公司累計(jì)投入號(hào)稱達(dá)到數(shù)萬億美元，帶動(dòng)幾十萬億美元的相關(guān)市值，全球都在熱烈討論AGI到底什么時(shí)候到來，擔(dān)憂AI對(duì)人的替代。這跟20世紀(jì)70年代到90年代初，美國及其他發(fā)達(dá)國家在信息技術(shù)上投入大量資金的情況很相似。

但目前各方普遍認(rèn)為AI對(duì)人類生產(chǎn)效率、產(chǎn)值的帶動(dòng)作用遠(yuǎn)低于此前預(yù)測(cè)。比如Anthropic發(fā)布的2026年經(jīng)濟(jì)指數(shù)報(bào)告，回應(yīng)了外界對(duì)AI能帶來多大經(jīng)濟(jì)增長的狂熱期待，結(jié)論是從此前期待的每年額外增長1.8個(gè)百分點(diǎn)，銳減到0.6個(gè)百分點(diǎn)以下。

在報(bào)告中，Anthropic也分析了為什么會(huì)出現(xiàn)如此巨大的落差。

原因在于此前對(duì)AI效率提升的假設(shè)太過理想化了，默認(rèn)AI永遠(yuǎn)正確，只需要考慮AI完成任務(wù)的速度，比如人閱讀一篇文章需要10分鐘，AI需要10秒鐘，那就認(rèn)為AI可以把效率提高60倍，就得出了可以帶動(dòng)勞動(dòng)生產(chǎn)率每年額外增加1.8個(gè)百分點(diǎn)的結(jié)論。

但Anthropic認(rèn)為AI會(huì)犯錯(cuò)，AI節(jié)省的時(shí)間甚至可能少于糾正AI錯(cuò)誤消耗的時(shí)間；現(xiàn)實(shí)工作包含很多工作環(huán)節(jié)，限制整體效率提升的不是效率最高的環(huán)節(jié)，而是最低的環(huán)節(jié)。由此得出新結(jié)論：AI確實(shí)能大大提高速度，但成功率低且容易被瓶頸任務(wù)環(huán)節(jié)卡住。

雪上加霜的是，根據(jù)美國研究機(jī)構(gòu)METR此前研究預(yù)測(cè)，AI處理的任務(wù)越長，成功率越低。

Anthropic用自身真實(shí)使用數(shù)據(jù)證實(shí)了這一預(yù)測(cè)，還發(fā)現(xiàn)當(dāng)前AI并不善于自動(dòng)完成任務(wù)，依據(jù)是直接通過應(yīng)用程序編程接口（API）訪問并使用AI的用戶，AI處理時(shí)長超過3.5小時(shí)，成功率會(huì)降到50%以下，而使用Claude進(jìn)行多輪對(duì)話的普通AI用戶，成功率下降到50%的任務(wù)處理時(shí)間大幅延長到19小時(shí)。

出現(xiàn)如此懸殊差異的關(guān)鍵在于，API用戶要求AI一次性輸出結(jié)果，導(dǎo)致任務(wù)過于復(fù)雜超過了AI的能力邊界，就會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤大增；反而普通的AI用戶，把自己的需求拆解開了，一步步的交給AI完成，如果AI出錯(cuò)、跑偏了，人可以及時(shí)調(diào)整，而當(dāng)前AI更擅長在人類指導(dǎo)下，處理一連串的簡(jiǎn)單小任務(wù)。

但務(wù)必注意，50%的錯(cuò)誤率也就是編程、內(nèi)容制作之類對(duì)成功率要求不高的領(lǐng)域還能接受，如果是工業(yè)生產(chǎn)，99.9%的成功率都很難接受。

由這個(gè)研究出發(fā)，小鎮(zhèn)認(rèn)為當(dāng)前Agent的應(yīng)用方向偏了。

很多人期待用Agent替代工作流，幻想一次性給出一個(gè)最終成果，這對(duì)AI的要求太高了，也會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤率大增。

AI的分析過程是黑箱，無法像傳統(tǒng)方法那樣復(fù)盤、糾錯(cuò)，也無非給出始終如一的確定性結(jié)果。比如給AI一堆合同文本，要求進(jìn)行分析，最終AI給出了結(jié)論，但根本不知道AI分析過程有沒有漏掉哪些條款。

所以，至少針對(duì)目前技術(shù)路線的AI工具，更佳的工作方式是把一項(xiàng)工作拆成盡可能多的小任務(wù)，把每一個(gè)小任務(wù)完成標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)，中間鏈接的環(huán)節(jié)交給人來處理，這已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)大幅提效，關(guān)鍵是確保準(zhǔn)確。企業(yè)使用AI，跟個(gè)體用AI編程和制作內(nèi)容大不一樣，必須做到準(zhǔn)確、可追溯、能審計(jì)。

這就很像一百多年前泰勒的科學(xué)管理，他把工廠流水線的工人動(dòng)作拆解成一個(gè)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的步驟，每個(gè)工人只需要重復(fù)執(zhí)行最簡(jiǎn)單的操作，就可以大幅提高生產(chǎn)效率，當(dāng)然從每一個(gè)工人角度，勞動(dòng)變得碎片化了。

參考這一案例，當(dāng)前Agent使用，也需要有人來配合，不是AI替代人，而是AI令很多人的工作內(nèi)容發(fā)生變化。就像一百多年前的工廠流水線工人一樣，工作變得更加碎片化，而少數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾鞟I的管理者或者借助AI的決策者。

這份報(bào)告還有很多有趣的內(nèi)容，就不一一贅述了。

回到開頭的論文。這篇論文作者將20世紀(jì)80年代的計(jì)算機(jī)與19世紀(jì)末的電力普及進(jìn)行了對(duì)比，1881年紐約和倫敦建成了發(fā)電站，但直到20世紀(jì)20年代，美國制造業(yè)的生產(chǎn)效率才出現(xiàn)爆發(fā)式增長，關(guān)鍵原因是真正基于電力重塑了工廠生產(chǎn)模式。

早期工廠只是簡(jiǎn)單用電動(dòng)機(jī)替代了蒸汽機(jī)，但仍然沿用傳統(tǒng)工廠布局，標(biāo)志代表是中央傳動(dòng)軸，又被稱為“天軸”，甚至長達(dá)幾百米，中間通過無數(shù)軸承支撐，每轉(zhuǎn)一圈都會(huì)在摩擦、打滑中帶來巨大的能量浪費(fèi)，從蒸汽機(jī)輸出動(dòng)力到最終機(jī)床做工，能量有效利用率不到50%；當(dāng)時(shí)的機(jī)器也只能圍繞天軸布局，所以生產(chǎn)一個(gè)產(chǎn)品，需要進(jìn)行反復(fù)搬運(yùn)。

自電動(dòng)機(jī)誕生以來，企業(yè)主們進(jìn)行了很多嘗試，一開始簡(jiǎn)單用電動(dòng)機(jī)代替蒸汽機(jī)，但還是連接天軸，用皮帶傳輸動(dòng)力，這被稱為“組驅(qū)動(dòng)”。

后來拆掉了天軸，每臺(tái)機(jī)器裝上獨(dú)立的發(fā)電機(jī)，瞬間把能量消耗降低到之前的三成左右，不僅節(jié)約了大量資金，還解放了工廠布局，機(jī)器可以按照生產(chǎn)工序排布而不是圍繞天軸對(duì)齊，這被稱為“單機(jī)驅(qū)動(dòng)”。

最終福特在前人基礎(chǔ)上，于1913年搞出來第一條基于電氣化的流水線，隨著第一個(gè)吃螃蟹的人大發(fā)其財(cái)，新生產(chǎn)模式迅速推廣，在20世紀(jì)20年代席卷美國，推動(dòng)美國制造業(yè)在1900年到1930年的三十年里，單位能耗下降30%，單位產(chǎn)量翻倍。

工廠也變得更加整齊、空曠，這才是真正的第二次工業(yè)革命。

所以，工業(yè)革命雖然以蒸汽機(jī)、電動(dòng)機(jī)等關(guān)鍵動(dòng)力機(jī)器的發(fā)明作為標(biāo)志，但真正實(shí)現(xiàn)革命的效果，要等生產(chǎn)方式根據(jù)新機(jī)器的特點(diǎn)重塑才算開始。

同為顛覆性通用技術(shù)，電力從發(fā)電機(jī)發(fā)明到改變世界，用了40多年；計(jì)算機(jī)改變世界大概用了20年；而被認(rèn)為第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網(wǎng)，改變世界用了大概10年。

看起來變革速度越來越快，所以有些人會(huì)認(rèn)為AI的顛覆會(huì)比計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)更快，認(rèn)為可能是5年左右。如果以2023年GPT破圈算起，那或許是2028年前后，如馬斯克、黃仁勛、奧特曼等對(duì)AI的激進(jìn)期待，就來自這一點(diǎn)。

但互聯(lián)網(wǎng)乃至計(jì)算機(jī)，配得上第三次工業(yè)革命嗎？真能夠跟第一、第二次工業(yè)革命相提并論嗎？

小鎮(zhèn)持懷疑態(tài)度。

小鎮(zhèn)個(gè)人更主張：第三次工業(yè)革命正在進(jìn)行時(shí)，計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)只是這次革命的前奏，最終達(dá)到高潮從而像前兩次那樣重塑世界，要等到AI全面普及才算數(shù)。

因?yàn)槿祟惞I(yè)革命的本質(zhì)是能量的躍遷，是直接改造物理世界，是人類能量利用層級(jí)的大幅提升。

無論計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)還是當(dāng)前的AI仍然停留在信息領(lǐng)域，充其量是信息的躍遷，主要降低交易和溝通的成本，對(duì)現(xiàn)實(shí)物理世界的改造非常有限。尤其是互聯(lián)網(wǎng)，曾經(jīng)行業(yè)巨頭信誓旦旦的說“所有的行業(yè)都值得用互聯(lián)網(wǎng)重做一遍”，結(jié)果如何呢？

現(xiàn)在全球包括世界500強(qiáng)在內(nèi)，稍微大點(diǎn)的組織，就找不到真正實(shí)現(xiàn)信息化和數(shù)字化的，歷史越悠久的組織，信息化、數(shù)字化的滲透度就越差，當(dāng)然還有眾多中小微企業(yè)，更談不上信息化和數(shù)字化。

充其量只是把原本留存在紙上的信息，挑容易統(tǒng)計(jì)的放在了電腦里、網(wǎng)絡(luò)上，組織結(jié)構(gòu)并沒有圍繞計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行徹底的重塑。就像現(xiàn)在的工廠，無論黑燈工廠還是燈塔工廠，仍然是1913年流水線的變種。

現(xiàn)在把AI吹上天的，也并沒有基于AI真正搞出來一套原生的組織結(jié)構(gòu)或系統(tǒng)體系，僅僅是把AI嫁接到現(xiàn)存的體系中。有一些新興小公司號(hào)稱已經(jīng)實(shí)現(xiàn)AI原生，比如用AI實(shí)現(xiàn)了兩級(jí)扁平化、用AI代替人去進(jìn)行管理等等，這都是形式而非本質(zhì)，沿用的還是老一套的管理理論，當(dāng)然只是做到這一步，已經(jīng)可以提高效率了。

但只有當(dāng)AI真正完成徹底突破，出現(xiàn)了根本的范式轉(zhuǎn)變，并且能夠基于AI去重新設(shè)計(jì)、制造、優(yōu)化真實(shí)的物理世界，這才算能跟前兩次工業(yè)革命等量齊觀。

最核心的還是要基于AI帶動(dòng)人類能量利用和物理世界改造能力的躍遷，而現(xiàn)在的AI仍然只是適用于個(gè)體使用，還不具備企業(yè)化應(yīng)用的能力，最關(guān)鍵的就是穩(wěn)定性、可追溯、可審計(jì)、可復(fù)查等等基礎(chǔ)能力，有過相關(guān)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)該會(huì)有同感。

現(xiàn)在的問題是人類世界分工太細(xì)了，很多人尤其網(wǎng)絡(luò)聲量過大的辦公室白領(lǐng)、內(nèi)容創(chuàng)作者以及互聯(lián)網(wǎng)和金融從業(yè)者，嚴(yán)重缺乏對(duì)現(xiàn)實(shí)和生產(chǎn)復(fù)雜性的敬畏，對(duì)AI能力存在大量不切實(shí)際的幻想。

那么如何實(shí)現(xiàn)能量利用和物理世界改造能力的躍遷呢？

坦誠的說，目前人類仍然在探索中，對(duì)標(biāo)電氣化，當(dāng)前AI大概相當(dāng)于19世紀(jì)80到90年代，既直接用電動(dòng)機(jī)替代蒸汽機(jī)的初始階段。

小鎮(zhèn)也只能基于自己的想象簡(jiǎn)單談?wù)劇?/p>

關(guān)鍵在于要借助AI完成數(shù)據(jù)深層使用和數(shù)智化，借助對(duì)大量超出人類能力邊界的數(shù)據(jù)掌控，帶動(dòng)能量層級(jí)的躍遷。

比如用AI去馴服可控核聚變，目前可控核聚變最大難題是等離子體極度不穩(wěn)定，人類手工或自動(dòng)化調(diào)控根本跟不上，但AI很有可能實(shí)現(xiàn)，而且AI還可以帶動(dòng)超導(dǎo)材料等新型材料的突破，大幅壓縮研發(fā)周期。比如2024年普林斯頓團(tuán)隊(duì)用AI提前300毫秒預(yù)測(cè)了核聚變等離子不穩(wěn)定態(tài)。

還有數(shù)字孿生。過去人類要想驗(yàn)證或改造世界，需要大量試錯(cuò)，但現(xiàn)在有了數(shù)字孿生，甚至可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)字孿生，能夠?qū)σ惶紫到y(tǒng)可能出現(xiàn)什么問題進(jìn)行預(yù)判，爭(zhēng)取更多干預(yù)時(shí)間。

比如中國正在加速推進(jìn)的“數(shù)字孿生水利體系”，還有英偉達(dá)旗下圖形與仿真平臺(tái)Omniverse，已經(jīng)可以用于開發(fā)工業(yè)數(shù)字孿生、機(jī)器人仿真和3D協(xié)作應(yīng)用，能夠讓AI在虛擬電網(wǎng)模擬無數(shù)次雷擊或設(shè)備老化故障，進(jìn)而反推物理世界應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)最有調(diào)度，從而大幅降低能量損耗。

華為與多家鋼鐵集團(tuán)聯(lián)合研發(fā)的鋼鐵大模型，也實(shí)現(xiàn)了從靠經(jīng)驗(yàn)煉鋼到靠數(shù)據(jù)煉鋼的升級(jí)，不僅大大降低每噸鐵水的生產(chǎn)成本，還提高了冶煉品質(zhì)。

在建筑和工程領(lǐng)域，生成式工程設(shè)計(jì)應(yīng)用越來越多，2024年西門子推出首款工業(yè)工程設(shè)計(jì)生成式AI產(chǎn)品，也在改變?nèi)祟惞こ淘O(shè)計(jì)流程。

人類世界誕生了海量數(shù)據(jù)，人類真正保存并應(yīng)用的數(shù)據(jù)占比極低，這就導(dǎo)致人類對(duì)復(fù)雜的真實(shí)世界的理解也是有限的。

工業(yè)領(lǐng)域過于復(fù)雜，咱們就用個(gè)人生活舉例，如果一個(gè)人特別喜歡記錄自己的生活和感受，比如用攝像機(jī)、錄音筆大量記錄了海量素材，在過去這些素材基本是形式上存在，根本無法有效利用，因?yàn)橐粋€(gè)人很難浪費(fèi)大量時(shí)間去從海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的東西。

但AI時(shí)代就不一樣了，把這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)扔給AI，之后就可以利用起來了。更簡(jiǎn)單的就如小鎮(zhèn)，用“文件傳輸助手”累計(jì)記錄了1.7萬多條靈感，大多數(shù)靈感記錄后僅在形式上存在，小鎮(zhèn)自己都想不起來，更難以把跨越幾年的不同靈感之間形成關(guān)聯(lián)，但有了AI那就簡(jiǎn)單多了。

所以今年個(gè)人知識(shí)庫特別流行，只要搭建好成熟的個(gè)人知識(shí)庫，AI分身就順理成章了。

上述只是數(shù)據(jù)的深層應(yīng)用，這還只是AI重塑人類世界的上半場(chǎng)，下半場(chǎng)就要實(shí)現(xiàn)物理世界直接給AI反饋，要建立以AI為核心的“感知－決策－執(zhí)行”的閉環(huán)，這才是數(shù)智化。

從目前人工和自動(dòng)化模式以秒甚至分鐘為單位，躍升到以毫秒為單位的動(dòng)態(tài)調(diào)整，這會(huì)空前提高能量的利用層級(jí)和效率。

而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要突破關(guān)鍵的物理接口，要打通現(xiàn)實(shí)世界同AI的虛擬世界，更重要的是要基于AI重塑整套社會(huì)運(yùn)行和生產(chǎn)工作流程體系，這是非常漫長的過程。

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小鎮(zhèn)最近一直在給AI狂熱潑冷水，強(qiáng)調(diào)AI現(xiàn)在沒這么強(qiáng)，不要幻想所謂的AGI很快到來。有不少朋友留言認(rèn)為小鎮(zhèn)過時(shí)了、誤人子弟、看不清AI帶來的巨大變革。

小鎮(zhèn)其實(shí)想對(duì)這些朋友說：越是認(rèn)為AI改變會(huì)很快到來的人，很可能越小瞧AI。

因?yàn)樾录夹g(shù)發(fā)揮效用需要過程和反應(yīng)時(shí)間，與新技術(shù)不相配的現(xiàn)行制度和運(yùn)行方式習(xí)慣也需要時(shí)間去改變和適應(yīng)，要修改流程、商業(yè)模式、就業(yè)結(jié)構(gòu)、教育認(rèn)知等等，更關(guān)鍵的是引導(dǎo)調(diào)整人的習(xí)慣，人的習(xí)慣是很難改變的，達(dá)到工業(yè)革命級(jí)別的根本顛覆，基本要以20年為單位，大概是一代人。

只有那些技術(shù)層級(jí)沒那么高，只是改變某個(gè)或某幾個(gè)環(huán)節(jié)領(lǐng)域的技術(shù)，比如互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，人類世界接受的速度才會(huì)很快。

互聯(lián)網(wǎng)根本不配跟AI相提并論，不過是為王前驅(qū)，能夠與AI在同一量級(jí)的技術(shù)，應(yīng)該是電力和電氣化，計(jì)算機(jī)都差了半個(gè)身位。

但電力和電氣化，從1878年電動(dòng)機(jī)發(fā)明、1881年首個(gè)發(fā)電站建成乃至1913年基于電力重塑生產(chǎn)布局，已經(jīng)過去了一個(gè)多世紀(jì)，但人類至今仍然沒有真正建立一個(gè)基于電力和電氣化的原生文明。

目前中國是全世界最有可能進(jìn)入電力原生文明階段的國家，這會(huì)帶來巨大的能力躍升和發(fā)展機(jī)遇，這也是小鎮(zhèn)認(rèn)為理解“十五五”期間乃至未來更長時(shí)間中國政策路線的關(guān)鍵切入點(diǎn)之一。

AI是未來，當(dāng)前AI炒作是泡沫，這一點(diǎn)毋庸置疑。就像孫正義今年接受采訪時(shí)從金融和資本市場(chǎng)角度談道：AI至少比當(dāng)年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫猛10倍，甚至可能大50倍，根本不是一個(gè)量級(jí)；互聯(lián)網(wǎng)泡沫崩盤后，整個(gè)產(chǎn)業(yè)直接成長為超級(jí)巨無霸，AI現(xiàn)在其實(shí)才剛剛開場(chǎng)而已。

AI泡沫破裂是必然的，破裂之后可能會(huì)出現(xiàn)一段消沉期，似乎全社會(huì)對(duì)AI的關(guān)注下降了，甚至曾經(jīng)對(duì)AI狂熱的人變得特別失望，走上了否定AI的極端面，就像“速勝論本質(zhì)是投降論”一樣。

從現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)來看，泡沫破裂后包括生產(chǎn)效率、GPD、技術(shù)應(yīng)用等等都停滯了。

但這才是AI爆發(fā)的開始，因?yàn)樵谇臒o聲息中，正在進(jìn)行系統(tǒng)重構(gòu)，由一小批真正理解AI和現(xiàn)實(shí)世界的人開始，推動(dòng)少數(shù)組織完成結(jié)構(gòu)重塑或新生，由慢到快的滾雪球式改造世界。

對(duì)個(gè)體來說，除非確實(shí)需要AI解決實(shí)際的生活、工作問題，能夠直接帶來收益，否則不必把時(shí)間浪費(fèi)在很快就會(huì)被迭代掉的過渡性工具上，更不要沉迷工具的使用。

工具一定會(huì)越來越簡(jiǎn)單，幾周甚至幾天就能學(xué)會(huì)的工具使用，算什么護(hù)城河呢？該不會(huì)覺得自己是超級(jí)天才，自己3天學(xué)會(huì)的，其他人花三年都搞不明白吧？真要這么厲害，那倒要問問，AI工具普及之前，自己成就如何呢？

真正有價(jià)值的是用AI重塑自己的認(rèn)知，乃至調(diào)整自己的工作生活流程，進(jìn)而改變周邊組織運(yùn)行，只會(huì)用工具算啥呢？就像大猩猩也會(huì)用傻瓜式相機(jī)拍照，厲害的不是會(huì)按快門的大猩猩。

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