（英文原版）The Coming Wave 吴晨解读
（英文原版）The Coming Wave|吴晨解读
你好，欢迎每天听本书，我是吴晨。今天为你解读的这本书，是一本2023年在美国出版的书，还没有中文译本。它的名字叫做The Coming Wave。我们可以叫它《正在到来的浪潮》。这里说的“浪潮”，指的就是我们正在经历的人工智能浪潮。
这一波人工智能的浪潮来势汹汹，理解它所带来的变革并不容易，需要拉长时间的尺度，从历史上看关键技术会给商业和社会带来哪些影响；也需要有跨界的思考，看在一波技术浪潮中，各路科技会如何相互影响、相互促进、相互推动；还需要有局内人的视角，站在产业内部，去分享他们的观察和思考。
穆斯塔法·苏雷曼的新书The Coming Wave（正在到来的浪潮），恰好涵盖了这三重视角。在书中，他梳理了人类历史上之前好几波通用技术浪潮给商业和社会带来了哪些影响，有哪些值得一提的经验教训。他也对这一波人工智能浪潮带来的可能改变做出了他自己的分析，提出从窄人工智能向强人工智能的进化是未来三到五年最值得关注的发展。不同于许多前瞻人工智能的书，The Coming Wave并没有给出人工智能好还是坏的评判，也没有从AI是取代人类工作，还是帮助人类工作、AI是否会取代人类等等角度展开讨论，而是从未来可能的商业和应用前景来探讨AI的未来，这也是本书的特点所在。
先介绍一下苏雷曼这个人。他是DeepMind的联合创始人，可以说在过去十年他一直在人工智能发展的最前沿，从上一轮基于神经网络的人工智能大发展，到这一轮AIGC大模型的爆炸，他都作为参与者站在最前沿。DeepMind旗下的AlphaGo在2017年击败了李世石，让基于神经网络的AI惊艳全球，DeepMind被谷歌收购之后苏雷曼也曾任职谷歌。
有意思的是，苏雷曼和他创建的AI新公司Inflection在刚刚过去的2024年3月中旬一并被微软收编，他也成为负责整合的微软消费端业务Microsoft AI的负责人，业务涵盖了微软的Co-Pilot、搜索引擎Bing、浏览器 Edge, 以及GenAI等等。所以苏雷曼也成为创建过两家AI创业公司，工作横跨谷歌和微软两家巨头的AI项目负责人。值得一提的是，苏雷曼并不是工程师/码农的背景，这也让他可以从商业和应用视角，而不是单纯的技术视角去看待AI带来的巨大变革。
此外，这本书也不是一本单纯畅想技术未来的书，而是希望将技术变革置放于更为广大的社会变革的视野中去，让我们可以更加系统地去理解AI未来可能带来的变化。
先来说一下这本书的核心观点。
这本书的核心观点之一是人工智能开启了下一个通用技术浪潮。
为什么说人工智能开启了下一个通用技术浪潮呢？
这句话包含了三个关键词：人工智能、通用技术和浪潮。
人工智能大家很熟悉，ChatGPT作为2023年的年度关键词当仁不让。
那什么是通用型的技术呢？苏雷曼巧妙地用通用技术的英文缩略语将这个概念与GPT联系了起来。通用型技术英文是General Purpose Technology，缩略起来也是GPT，非常有意思。
自从有人类以来，从石器时代开始总共有24个最为重要的GPT。
最早期的是石器和火，这两项通用技术是人类文明初期最重要的踏脚石。《为什么伟大不能被计划》这本书里就特别解释了踏脚石的概念，人类想要取得跨越式的创新，需要一些非常重要的基础技术和工具，也就是踏脚石。
为什么石器和火是人类早期最重要的技术和工具呢？因为它们激发了后续的创新，让人类可以制造产品，也让人类第一次有机会形成复杂的组织。火让人类可以将动植物煮熟，不再需要强大的颌骨，营养汲取更丰富，这些都让人类大脑的进一步发展成为可能。石器是人类第一次使用工具，让狩猎的效率更高，也让人类可以开垦田地。
之后的GPT是动物和植物的驯化，这让人类可以从游猎转向农耕定居生活，人类的组织再次跃升，城邦、国家、战争、帝国，不断涌现。
第一次工业革命引发了一波大规模通用型技术的浪潮。不到三百年间的几波工业革命中，我们看到了蒸汽机、电力、内燃机、化学工程、飞行、电脑等一系列通用型技术的涌现。而当下的人工智能革命被称为第四次工业革命，AI成为最新的通用型技术，可能掀起另一场更大规模的浪潮。
通用型技术有几大特点：它会引发巨大投资，它会影响几乎所有的行业，它会变得越来越便宜，也因此越来越普惠，任何人都能使用。电力替代烛光就是一个非常好的例子。在电力出现之前，蜡烛是昂贵的，所以年轻的读书人在寒夜只能依赖蚕豆大的豆油灯看书，在夜晚读书或者娱乐都几乎是有钱人的奢侈品，北美之所以曾经有一段捕鲸的浪潮，主要因为抹香鲸的鲸油制作的蜡烛质量高，没有烟，不会伤眼睛。
那什么是技术浪潮呢？主要有两层定义：首先是在一项或者多项通用型技术的推动下，在比较短的间隔内出现了一系列技术；其次这些技术叠加起来产生一系列连锁反应，渗透到方方面面，引发巨大的变革。
人工智能作为这次技术浪潮背后最主要的通用型技术，也可以被视为元技术（Meta technology），也就是技术背后的技术，是创造未来工具和平台背后的技术，不仅本身是一个系统，还是创造系统的系统。这是这一次通用技术浪潮的特点。
在人工智能的驱动之下，一系列过去几年我们关注的黑科技，比如量子计算、机器人、纳米技术、新能源，以及合成生物学，都可能迎来全新的大发展，它们相互叠加、相互影响，会带来巨大的变化。
基于此，苏雷曼提出了他对未来的预测公式，他认为（生命+智慧）×新能源= 后现代社会。这里的生命指的是对生命科学的全新理解，生物医药大健康行业正在重新定义生命，《超越百岁》这本书详细论述了这一点。未来人工智能的发展也在重新定义智慧，凯文·凯利就认为，这一波大语言模型的发展更像是创造了人造外星人（Artificial Alien），也就是另类的智慧。而无论是太阳能、风能、清洁氢能，还是世界瞩目的核聚变，清洁能源都为人类提供了更为丰沛的能源。
苏雷曼的未来公式揭示了未来创新的三个方向：
首先是从硬件向软件，从原子向比特的转化，这是电脑和互联网发明之后一路数字化转型的延续。
第二个方向是生命科学发展的方向，从人类基因测序和基因手术刀CRISPR的发明，基因科学的研究帮助我们探究生命的深层奥秘。
第三个方向就是基因研究与AI的跨界融合，将迸发出新动能。而清洁能源的发展则是这一切的保障。我们已经看到，这一波人工智能大发展光是训练大模型就需要消耗巨大的电能。保障未来AIGC和应用的电力供应，同时人类还需要应对气候变暖，确保百年之后地球仍然宜居，这就需要人类持续发展清洁能源。
到这里，简单小结一下。苏雷曼的新书《正在到来的浪潮》的一个核心观点是人工智能将开启下一次通用技术浪潮。GPT为人所熟知，但GPT作为General Purpose Technology的缩略语，也有另一层意思，就是通用型技术。从石器时代开始，人类历史上总共有24个最为重要的GPT。人工智能则是最新的一个GPT，在苏雷曼总结的人类发展公式中，人工智能与基因技术的结合，在清洁能源的赋能之下，将绽放出巨大的发展动能，成为未来社会背后最重要的推手。
下面我们来看这么一个问题：人工智能如何越走越宽？
现在越来越多的人都认可这一说法，即人工智能是新的电，虽然人工智能的发展仍然类似电力发明的早期。一方面AI作为技术仍需不断改善，就好像我们现在只发明了直流电，还没有发明可以远距离传输的交流电；另一方面我们并不知道到底会涌现出哪些全新的应用场景。但是我们非常清楚，作为和电一样的通用型技术，AI将带来巨大的普惠性，影响生活、社会和经济的方方面面。
未来AI发展到底会呈现出来哪些变化？苏雷曼的核心观点是，他认为未来三年到五年，AI会展现出更多的自主性（Autonomy）。
ChatGPT催生出的最新职业是提示工程师（Prompt Engineer），也就是能准确提出问题，与AI有效互动让AI给出最贴切答案的人。这说明GPT仍然是很窄的智能，需要在人类的提示下亦步亦趋地完成具体的工作。但很快，提示工程师也可能被替代。AI的进化会朝着拥有更多自主性的改变，在复杂外部环境中做出自己的选择。面对人类的开放性问题，它能够检索材料，制定策略，尝试执行。
在审视AI进步的过程中，我们总是会担心超越人类智慧的通用人工智能（AGI）取代人类或者危害人类。其实在神经网络引发的上一波AI浪潮中，就已经有不少对AGI的讨论。比如有人认为2035年奇点会到来，奇点的定义是机器智慧超越人类智慧的那一天。
相比于担忧AGI，苏雷曼认为，我们更应该畅想强人工智能的出现。强人工智能，Artificial Capable Intelligence，简称ACI。强人工智能让人工智能越走越宽，从现在在人类的引导之下亦步亦趋解决问题，进化到在人类给定方向，提出一个开放式问题之后，机器可以有自己的逻辑，用自己的思考、自己的推演来解决问题。换句话说，ACI会拥有逻辑推理能力，有记忆，能够线性地处理一些问题，会计划/规划，处理复杂问题，也能够对行为的潜在结果做评价。
到底我们是应该担心AGI的出现，还是畅想ACI的出现，这就需要我们回溯到2018年MIT物理学教授泰德马克的那本《生命3.0》。在这本畅想AI未来的书中，泰德马克教授开了一个大脑洞。他提出了一个场景：当机器变得比人聪明之后，会发生什么？
其实我们从2023年OpenAI的宫斗戏中就能看出，一直有一派对机器担忧的人会认为，应该叫停对AI的研究。泰德马克教授的脑洞就是：如果有一天AI超越了人类的智慧，人类的第一反应会是断网，毕竟，机器没有具身智能，没有腿脚，没办法自己到现实世界中去。
那机器的应对方式会是什么呢？机器的应对是越狱，也就是自己上网，传播、复制。
再下一步？机器意识到人类对它的提防但又成功逃脱了人类控制之后，会做什么选择？它会像施瓦辛格的电影中制造邪恶机器人吗？不会。在金融圈里有一句话来嘲讽聪明人：如果你比我聪明，为什么我比你更富有？很多科学家都受不了金融家的这种铜臭味。一位全球顶级数学家吉姆·西门斯（Jim Simons）就创建了最早的量化基金复兴基金，赚了大钱，打脸那些笑话他的金融家。
所以，AI越狱之后所做的不是马上制造武器，而是赚钱，赚很多钱。再之后呢？就是投资媒体，影响舆论。既然人类担心AI抢夺人类的饭碗，甚至会威胁人类的安全，AI就要制造舆论，称颂AI带来巨大的生产力提升，甚至AI公司会为全民基本收入（Universal Basic Income）提供资金，给亿万人带来社会安全网。
之所以介绍一下《生命3.0》中的脑洞，其实是在强调不用太担心AGI，更何况AGI短期还不会出现。相比之下，苏雷曼畅想的能够完成复杂任务的ACI，强人工智能，更值得我们关注，因为它有巨大的应用前景。
什么是强人工智能？苏雷曼提出衡量ACI需要设定新时代的图灵测试。
图灵测试是衡量机器是否有智能的测试，最早由“人工智能之父”图灵于1950年提出。测试很简单：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么就称这台机器具有智能。到了2023年，《自然》杂志指出，ChatGPT已经能完成图灵测试，建议寻求新的人工智能评估办法。
苏雷曼就提出，新的图灵测试也不需要太复杂，应该检测机器是否能够在基本上没有人监督的情况下解决复杂问题。一个可能的新图灵测试的题目是：我有100万人民币的资金，请选择有效的投资策略，帮我在三个月内完成10%的正收益。
简单小结一下。在确定人工智能将开启下一次通用技术浪潮之后，苏雷曼与许多人工智能担忧派不同。他认为与其担心超越人类甚至可能毁灭人类的通用人工智能AGI，不如探索人工智能会如何从只会亦步亦趋按照人的指令行事的人工智能越走越宽，成为强人工智能（ACI），可以有一定的自主性，自己做出判断，解决复杂问题。此外，既然老的图灵测试已经失效，就需要一个来测试机器逻辑思维和处理复杂问题能力的新图灵测试。从苏雷曼的这些思考中不难看出，他是人工智能应用派。
前面我们提到了技术浪潮的概念。这一波人工智能的技术浪潮也将是人工智能与不少黑科技的叠加，在应用层面，这种叠加将带来巨大的影响。
到底有哪些黑科技值得关注？有以下这些：量子计算、人形机器人、纳米技术、人类可以控制的核聚变，还有最为重要，也被苏雷曼称之为未来驱动双擎的合成生物学或者人造生物学的发展。
在这些黑科技中，最贴近我们生活的是人形机器人、合成生物学以及纳米技术的发展。我们来逐一分析一下它们与AI结合之后的应用场景。
首先是人形机器人。其实在ChatGPT出现之前，大多数人对AI的刻板印象是科幻世界中的机器人，包括电影《2001太空漫游》中的HAL，或者《星球大战》系列中的各种机器人。在人工智能演进的过程中，一个重要的讨论点是具身智能——也就是人类的大脑和身体之间互动对大脑的进化到底有哪些帮助。如果以人类智能为考察点，它绝不是只有大脑在进化。大脑的进化是基于动物与自然界在互动中的不断小步迭代而成，而这种互动依赖身体的存在，依赖感官获知和反馈。
从这一点出发，人工智能的未来发展方向是产生自主性，成为一个能够自主探索世界的智慧。要做到这一点，它必须具备身体。当然也可能有人说，可以在人造的数字世界中帮助人工智能训练感知。但如果机器人要能和人一样，他必须具备在物理世界中感知、行为、决策的能力。
人形机器人因此变得特别重要。我想这也是马斯克执着于人形机器人的原因之一。人形机器人是AI与机器工程的结合，反映了AI是否能够更好适应复杂的真实世界，也是考验AI自主性的一个试验场，能推动机器人从比较窄的智能向比较宽的智能的进化。
整体而言，人形机器人会在三个领域带来大发展：
第一，在真实世界中工程学的发展。真实的世界是一个奇怪的、变化的、充满意想不到情况的、缺乏条理的世界，与人类塑造的数字世界，或者训练人工智能常用的结构化的世界很不一样。而在机器应对物理世界的过程中，需要极度的灵巧，比如机器手拿各种不同物体，从杯子、桃子到鸡蛋，所需要的感知度和力量拿捏都需要恰到好处。
第二，物联网的发展意味着机器人不是在单打独斗，联网机器人让它们能够更好地协同，也能让它们能够有效地依赖云端的智慧。未来的联网机器人将是云端计算与边缘计算的结合，会带来巨大的生产力提升。云端计算是云端大脑的超级运算，边缘计算则是存放在机器人中的计算能力，两者结合最典型的代表就是未来的自动驾驶汽车。
第三，回到具身智能的比喻，机器人是人工智能与真实世界交互的界面，也是训练人工智能更像人的界面。换句话说，人形机器人在人的世界中训练如何自主互动，也在帮助AI进步。
说完人形机器人，再来说说合成生物学。合成生物学是生物学与工程学的跨界融合，背后当然也会有最新AI的加持。
基因技术是生物学的基础。DNA是信息，是一种在生物进化中演变出来的编码和存储系统。如果基因测序是阅读，那么合成生物学就是写作。相比较人工智能的飞速发展，基因的研究要缓慢得多。AI加持的合成生物学就是要加速基因科学的研究。
GPT的学习能力超强，它能学习生物学和化学的语言，在对人类思维来说难以辨认的长而复杂的序列中发现关系和重要性。比如AlphaFold用人工智能去探索蛋白质的千百万种折叠方式，让科学家叹为观止。在AI出现之前，这样的研究是几乎不可能的。畅想未来，在AI的加持之下，生物体将以类似今天计算机芯片和软件的精确度和规模被设计和生产出来。
回到我们熟悉的领域，合成生物学未来最常见的应用场景就是定制化医疗。从我们接受的护理方式到提供给我们的药物，都将精确地根据我们的DNA和特定的生物标志物进行定制。脑机接口是另一个合成生物学的应用场景，也是链接碳基文明和硅基文明的管道，让我们可以不再通过肢体或语言来控制机器。有了材料学研究的加持，很多人预想，未来由碳纳米管制成的神经网将直接将我们连接到数字世界。
纳米技术也很有意思，如果结合人工智能在发明新材料、破解蛋白质折叠等方面最新的发展，你大概就能理解纳米技术在人工智能赋能之下的潜在发展了。
纳米技术的圣杯是什么呢？是人为地重新组合原子。原子原本就是形塑万物最基本的模块，纳米技术的未来是人类可以随意用原子搭建各种元素、各种材料。到那时候，说得通俗一点，点石成金、炼金术，都不是问题。
简单总结一下，苏雷曼提出（生命+智慧）×新能源=后现代社会的这个公式，也很好地诠释了AI赋能黑科技浪潮的应用潜力。人形机器人是人造智慧的代表，合成生物学是生命研究的发展方向，而纳米技术则是从最基本的材料学上为未来的发展提供保障。人形机器人、合成生物学和纳米技术在人工智能的加持之下都会有巨大发展，而这些发展将在未来几年给我们熟悉的世界带来深刻的改变。
苏雷曼在《正在到来的浪潮》中不仅探索了从窄人工智能向宽人工智能的演变，在人工智能的赋能之下技术相互影响叠加出来哪些新的可能性，他也在思考技术浪潮到底会给社会带来什么样的影响。
要理解技术带来的变革，需要从三方面去思考。
首先，是一快一慢。技术变革快，而组织和制度的变革要慢很多，因为改变人的想法，摆脱路径依赖，忘却经验，拥抱新事物，塑造新文化和新规范，都需要时间。
这就引发了第二层的思考，要让技术能够更好地实施，需要组织和制度的变革，甚至可以说技术必然带来组织和制度的变革，或者说技术会重新塑造人的习惯。当一个全新的技术浪潮涌现的时候，我们需要思考改变到底会影响到哪些方面。
第三层思考是，技术是中性的，技术不是万能的。
技术虽然是推动人类发展最主要的动能，但制度变革同样重要。技术与制度如何相互促进？技术会推动人类制度发生哪些改变？我们可以从历史中找到这两个问题的答案，而这些答案对我们去前瞻这一轮人工智能浪潮可能带来的变革非常重要。
举个例子，马镫被很多人认为是变革性的技术，它让骑兵能够更好地控制马匹，解放了骑兵的双手，让骑射成为一种巨大机动力量。骑射骑兵的出现只是一个更好的兵种吗？谁最能善用骑兵，武力增强之后又会如何？
在梳理西欧中世纪后期到文艺复兴时期的发展时，不难发现，西欧的封建制度和各个邦国之间的不断战争，军事技术得到不断提升，军事技术的提升又不断强化了邦国之间的竞争，带来一系列全方位的进步和发展。
回到马镫。马镫其实凸显了一个重要的真理：新技术有助于创造新的权力中心，并建立新的社会基础设施来支持和使其发展。
同样，从组织和制度变革的视角出发，我们需要思考这一波人工智能大发展到底会带来什么样的组织创新？
世界上最强大的力量实际上是一群个体协同合作，共同实现共享的目标。有趣的是，人工智能大发展并不一定会带来确定的发展道路：未来的组织发展可能加剧中心化，也可能在其他一些地方加速去中心化。
从中心化的趋势去思考，人工智能会强化超级IP，让超级明星变得越来越富有，越来越成功。
从去中心化的趋势去思考，人工智能也会带来普通人的逆袭。因为每个人都将拥有强大的工具，这个时候兴趣广博但学艺不精的人，或许会有更大的舞台。
最后，苏雷曼提醒我们需要理解科技的局限。
首先要提防科技万能主义的问题，认为仅靠技术就能解决社会和政治问题的观念是一种危险的错觉。这恰恰也是硅谷创业者最常见的盲区。他们看到一个问题，最常见的反应是“There's app for that”（一定能做一个应用来解决）。但实际上，我们面临的问题要复杂得多，不仅仅是一项新科技或者黑科技就能解决的。
其次，我们要知道科技是双刃剑，比如用AI来筛选拥有治病能力的分子组合，但转过来，也可以让AI来筛选拥有毒性的分子组合。换句话说，人工智能使得识别和利用人类社会的弱点变得比以往任何时候都更容易。
此外，技术的应用会带来意想不到的后果，不仅是预测积极的外溢效应，也会有“复仇效应”——也就是我们不那么乐意见到的结果。比如炸药原本是要用于工程学造福人类，却成为大规模杀伤性武器，核能也是如此。所以科技的治理将是一个需要持续讨论的话题。
这一波人工智能浪潮会带来哪些意想不到的后果？苏雷曼给出了一个可能性：信息崩溃点（Infocalypse）。当出现信息崩溃点的时候，社会无法再管理涌入的海量不可靠的信息，这会导致崩溃。因为各种信息蔓延太广、太快、太开放，导致支撑知识、信任和社会凝聚力的信息生态系统，即维系社会的胶水，开始瓦解。
当然，前瞻未来不是苏雷曼这本书的主旨。简单回顾一下全书，《正在发生的浪潮》讲述的就是如何理解人工智能浪潮可能带来的变化。它首先给出了思考通用型科技浪潮的框架，人类历史上这样的浪潮有很多次，新科技会相互影响。人工智能驱动的这一次浪潮也是如此。从应用视角上来分析，苏雷曼认为现在不需要担心超越人类智慧的通用型人工智能AGI，反而应该关注有一定自主性，能够帮助人类解决复杂问题的强人工智能ACI的出现。他提出了（生命+智慧）×新能源=后现代社会的发展公式，而诸多黑科技，比如人形机器人、合成生物学和纳米技术在AI的赋能之下，未来可能会呈现出爆炸性增长的趋势。最后，苏雷曼再次回到科技发展的历史，强调科技应用会带来意想不到的结果，科技的发展也需要制度的创新，这一次人工智能的大发展也会如此。
这本《正在发生的浪潮》就为你解读到这里。恭喜你，又听完了一本书！
划重点
1、人工智能不仅是一项新技术，而是开启了下一个通用技术浪潮，将影响社会和经济的方方面面。
2、人工智能的发展方向，不是让人担心的通用人工智能AGI，而是具备一定自主性、能解决复杂问题的强人工智能ACI。
3、衡量人工智能发展的标准，不再是过时的图灵测试，而是看机器能否在没有人监督的情况下解决复杂问题。
4、理解人工智能浪潮带来的影响，不能只关注技术本身，而要审视它可能引发的组织创新和社会变革，这需要跨学科的思考视角。