有许多大事即将发生？？？

让我有这些感悟的是来源于 x 上的这篇文章 https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403?s=20，这篇文章一经发布引起了巨大的反响，我最近也是把这篇内容详读，并结合我自己的亲身经历来发表我自己的看法。

我想起来一个词叫做奇点来临，它描述的是现有理论框架的失效的边界。当技术发展到一定程度后，会出现不可预测和不可逆转的剧烈变化。

这让我想到凯文凯利在《失控》这本书中所描述到的一个观点：蜂群思维，大量简单个体可以涌现出超越单体的集体智能，且没有中央控制者，这个集体智能不是单一的 AI，而是全球互联的 AI 网络形成的”蜂群意识”。

这和横尾太郎在《尼尔》这个系列中所提到的 N2 网络也是一致的，即由分布在世界各地的 pod 组成的集体智能，每个个体都是 N2 集体智能的一环，没有中央控制者，每个个体都是 N2 网络的超级个体。

现在人类和 AI 的关系正在处于共同进化的循环加速阶段：

人类改进 AI -> AI 改变人类的行为和思维方式 -> 人类基于新思维创造更强的 AI -> 循环加速。而当这个反馈循环的速度超过人类适应能力时，就是奇点到来的时刻。

这个时刻谁也不知道是啥时候，但终 会 到 来。

到那个时候，人类就不再是这片大陆上唯一的 Agent。

引用标签中是我自己的观点。

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回想一下 2020 年 2 月份。

如果你足够细心，你会注意到一种病毒正在海外传播的事情，但是我们大多数人都没有过于关注。因为这个时候股市一片大好，孩子们都在上学，大家经常去餐厅吃饭，握手寒暄，并且仍在进行下一步的旅行计划。如果这个时候有某个人告诉你他正在囤积卫生纸，你会怀疑他是不是误入了某个怪圈太长时间了。然后在这之后的三周时间，整个世界发生了变化。你的办公室关了，你的孩子回家了，生活发生了翻天覆地的变化，如果你一个月前描述现在这一切，没人会相信的。

我认为我们现在仍处于这件事似乎被夸大了的阶段，并且这件事情的规模要比新冠疫情要大得多。

我花了六年时间打造了一家人工智能初创公司，并投资了这个领域。我生活在这个世界中。我写这篇文章的目的是为了那些不了解人工智能的人。。。。。。我的朋友，家人，以及关心我的人，他们总是问我：“人工智能到底是怎么回事？”而我给出的答案却无法公正地反映出来实际情况。

我们总是站在事情已经发生的结果来看待事情出现的原因，看似是合乎逻辑且符合常理，那是因为我们知道事情已经发生了。

我们总是在元意识中存在一种路径依赖的东西，这种路径依赖得益于我们日常养成的行为习惯、思考方式、行为准则，所以当出现我们认知之外事情的时候，我们往往会觉得那是不合常理的，所以认为其不会发生。而只有耳濡目染、亲眼目睹、亲身经历浪潮，才知道浪潮终会来临。

AI 也是浪潮。

我一直都用比较客气的版本，也就是聚会上那种比较客套的版本来回复，因为一旦说了实话，那听起来我就像是疯了一样。有一段时间，我都这样劝诫自己，这是一个非常好的理由，能够把想说的话藏在心里。但是我所说的和实际发生的事情之间的差距已经变得太大了。我关心的人有权知道即将要发生的事情，即使这些事情听起来很疯狂。

我应该在开始时就明确这一点：虽然我在 ai 领域内工作，但我对即将发生的事情几乎没有任何影响力，业内大多数人也是如此。未来正在由少数人创造：少数几家公司和一两百名研究人员 …… OpenAI、Anthropic、Google DeepMind以及少数其他公司。一次由小型团队管理、历经数月的训练运行，就能产生一个改变整个技术发展轨迹的人工智能系统。我们这些从事人工智能工作的人，大多都是在别人未曾奠定的基础上进行建设。我们和你们一样，都在关注着这一切的发生……只不过我们恰好离得足够近，能够最先感受到这场变革带来的冲击。

趋势已至，不是那种 “我们应该谈谈这件事情” 的态度，而是那种 “这件事情正在发生，我需要你理解” 的态度。

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我知道这是真的，因为这事儿就发生在我身上

有一点是科技圈外的人至今仍无法理解的事情：现在业内这么多人发出警报的原因是，这种情况已经发生在了我们身上。我们不是在做预测，而是在告诉你我们工作中已经发生的事情，并且警告你下一个可能就是你。

在过年这几天，我也算是找各行各业的“圈外人”问了一下他们行业对 AI 的看法，很多人还接纳不了，有可能我的交流对象无法以偏概全，不过也能算是代表不同行业的声音：动漫设计原型、影视行业、婚纱摄影，你跟动漫设计聊原型，她会觉得 AI 画的不如她好（我这位朋友在行业也算是 top 级别了），做电影的朋友（博士学历）觉得 AI 离真正的工业流程还差得远，剧本结构、镜头语言、情绪铺垫等，跟婚纱摄影的朋友（也算是在二线核心地段商超有 900 平米的门店）聊 AI，他和你说 Nano banana 。。。。。。 这几个行业也算是与 AI 匹配度比较高的了。

多年来，人工智能一直在稳步发展。虽然偶尔会出现大幅度飞跃，但每次时间间隔比较长，还处于可控状态，所以能够让人逐渐吸收和消化。然后到了 2025 年，构建这些模型的技术使得进展速度大大加快。之后更快了，然后又又又更快了。每一款新的模型发布不仅比上一款好的多，而且新模型发布的时间也更短。我使用 AI 的次数越来越多，然而与 AI 交互的次数越来越少，我通常看着他处理我以前认为需要专业知识才能完成的事情。

然后，在 2 月 5 号的时候，两个主要的 AI 实验室在同一天发布了新的模型，OpenAI 发布了 GPT-5.3 Codex，以及 Anthropic 发布了 Opus 4.6。然后某些事情发生了改变，不是像电灯开关一样，更像你意识到水位已经在你周围上升，现在已经没过了你的胸部。

我的工作不再需要我实际从事的技术来构建了。我只需要知道我想要创建的东西，用简单的语言来描述，它就创建好了。不再是需要我修改的草稿作品，它就是成品。我告诉 AI 我想要什么，然后离开电脑四个小时，回来发现工作已经完成了。做的很好，比我自己做的还好，无需任何修改。殊不知几个月前我还要和 AI 沟通，指导它，并进行修改。现在我只需要描述一下结果就可以了。

让我给你举个例子，这样你就能明白在实践中是什么样子。我告诉 AI ，“我想要开发一个 app，它能帮我实现什么功能，大致的界面应该是这样的。请帮我设计用户流程，界面布局等等。” 然后它真的做到了，它编写了上万行代码。然后，接下来这一步在一年前是根本想象不到的，它打开了这个应用程序，点击按钮，测试各项功能。它就在像真人一样在使用这款 app。如果它不喜欢某个东西的外观或感觉，它会回去并自行修改。它会不断迭代，就像开发者一样，直到满意为止。只有当他确定应用符合它自己的标准时，才会回来对我说：“现在你可以测试了。”而我测试的时候，它通常是很完美的。

我一点都没夸张，这周的周一就是这样度过的。

但最让我震惊的是上周发布的新模型，GPT-5.3 Codex。它不仅执行我的指令，它还在做出智能决策。它第一次给我这种感觉，像是在做判断，像是在品味。人们一直认为 AI 永远无法拥有那种难以言喻的判断力，即知道什么是正确的决定。而这个模型却拥有这种能力，或者说非常接近，以至于两者之间的区别开始变得无关紧要。

我一直以来都是 AI 工具的早期使用者。但是过去几个月发生的事情让我震惊。这些新的 AI 模型并非渐进式改进，而是完全不同的另外一回事。

即使你不在科技领域工作，这些也和你息息相关。

AI 实验室做出了一个深思熟虑的选择。它们首先专注于让 AI 在编码方面表现出色…因为构建 AI 需要大量的代码。如果 AI 能够编写这些代码，它就能帮助构建下一个版本。一个更智能的版本，能够编写更好的代码，从而构建一个更智能的版本。让 AI 在编程领域表现出色是解锁其他一切的关键策略。这就是它们为何首先要这样做。我们的工作开始发生改变并不是因为它主要针对软件工程师… 这只是他们首先选择目标的一个副作用。

他们已经完成了这项工作，并且开始着手做其他事情。

这也非常能解释，为什么现在只有科技圈在经历巨震。。。AI 把首要目标放在编写更好的代码上，从而更具智能，在我看来是一个天才的决定，如果 future is coming，那么每一行代码将是构建未来世界的基础设施。它不像是接力赛，1 + 1 = 2 的加法关系，而是像斐波那契数列——每一次迭代的结果，都结合了前两次的积累，从而在螺旋式上升中，生长出完全超越线性叠加的复杂结构与生命力。

过去一年中，科技工作者所经历的变化，将 AI 从“有用工具”到“比我做得更好”，即将成为每个人的经历。法律、金融、医学、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务等行业都将受到影响。十年之内不会发生。构建这些系统的人说，一到五年内就能实现。有些人甚至认为时间更短。而就我过去几个月的所见所闻来看，我认为可能会更短。

我尝试过 AI，效果并不理想

我经常听到这种说法。我能理解，因为之前确实如此。

如果你在 2023 年或者 2024 年初尝试过 ChatGPT，并且认为“它简直是在胡说” 或 “这东西没什么了不起的” ，那么你确实是对的。早期的版本确实存在诸多的局限性，他们会产生幻觉，并且自信满满的说一些毫无意义甚至错误的话。

那已经是两年前的事儿了，在 AI 时代，两年已经成为远古历史了。

如今的模型和六个月前相比，已经面目全非了。关于 AI 在“真的在进步” 还是“遇到了瓶颈” 之间的争论已经持续了一年多，现在终于结束了。任何坚持这种观点的人，要么没有使用当前的模型，要么有动机的淡化正在发生的事情，要么根据 2024 年的经验进行评估，不过这种经验已经不再适用了。我这么说并非出于轻蔑，我这么说因为公众认知和现实之间的差距非常巨大，而这种差距很危险… 它阻碍了人类做好准备。

部分原因是大多数人都在使用免费版的 AI 工具，免费版的功能比付费版的落后一年多。根据免费版的 ChatGPT 来评判 AI，就跟使用翻盖手机来评价智能手机一样。那些花钱购买最好的工具，并且每天使用它们进行工作的人，知道即将发生什么。

我想起了我的一个律师朋友，我一直劝导他在律师事务所里使用 AI，但他总能找到各种理由推脱。他说人工智能不适合他的专业领域，或在测试时出了错，或者无法理解他工作的细微差别。但一些大型律师事务所的合伙人联系我寻求建议，因为他们使用过目前版本，并且看到了问题的严重性。其中一位大型律师事务所的管理合伙人，他每天都要花几个小时使用人工智能。他告诉我，这就像拥有一个随时待命的律师团队。他用 AI 不是因为它是玩具，而是因为它好用。他还跟我说过一句印象深刻的话：没个几个月，它的能力就会上升，这会更适合他的工作。他说如果 AI 以目前的势头增长，那在不久的将来就能完成他的大部分工作… 而他是一位拥有数十年经验的合伙人。他并不惊慌，正在关注着事态的发展。

那些在各自行业中处于领先地位的人（那些真正进行实验的人）并没有忽视这一点。他们被 AI 目前所展示的能力深深震撼，并据此调整自己在市场中的定位。

这部分内容说的确实非常中肯，如果你紧跟新模型的发展并且用上了新的付费模型，不管是国内外厂商的大模型，我觉得你都不至于嗤之以鼻。在 AI 的加持下，时间成为极度稀缺性的资源，也许你 2023 年跑 400 米要用 1 分钟，24 年用 50s，而到了 25 年只需要用 30s ，今年想必能进入 10s，未来慢慢趋近于 1 ，0.01, 0.0001 甚至趋近于 0 。

进展到底有多快

让我具体说明一下提升的进度，因为如果你没有密切关注，这部分内容可能很难相信。

2022 年，AI 还无法可靠的进行基本运算，基本上还处于人工智障的阶段 ，它可能会自信地告诉你 7×8=54。

2023 年，它或许能够通过律师资格证考试。

2024 年，它就能编写可运行的软件并解释研究生水平的科学知识。

2025 年，世界上一些最优秀的工程师表示，他们已经将大部分编码工作交给了 AI。

在 2026 年 2 月 5 日的时候，新模型的出现让一切仿佛进入了另一个时代。

如果你最近几个月没有用过 AI，那么 AI 对你来说是完全陌生的。

有一个名为 METR 的组织，专门用数据来衡量这一点。他们追踪模型在没有人类的帮助下，能够成功完成的现实世界任务的长度（以人类专家完成这些任务所需的时间来衡量）。大约一年前，答案是 10 分钟，然后是 1 个小时，后来是几个小时，最近一次测量（11 月份的 Claude Opus 4.5）显示，AI 完成人类专家需要近五个小时才能完成的任务。这个数字大约每七个月翻一番，最近的数据显示，这一速度可能正在加快，甚至达到每四个月翻一番。

但是就算是这项指标也没有纳入最新的模型，根据我的使用经验，这些模型的提升效果非常显著，我预计METR图表的下一次更新将显示又一次大幅跃升。

Amodei 表示，AI 模型在“几乎所有任务上都比所有人类都聪明得多”，这项语言有望在 2026 年或 2027 年实现。

稍微思考一下，如果 AI 比大多数博士都聪明，你真的认为它不能胜任办公室的工作吗？

AI 正在构建下一个 AI

还有一件正在发生的事情，我认为是最重要的进展，也是最不为人所理解的。

2 月 5 日，OpenAI 发布了 GPT-5.3 Codex。在其技术文档中，包含了以下内容：

“ GPT-5.3-Codex 是我们第一个能够自我生成的模型。Codex 团队利用早期版本来调试自身的训练、管理自身的部署，并诊断测试结果和评估情况。”

再看一遍，AI 是自我构建的。

这并非对未来可能发生事情的一种预测。这是 OpenAI 在告诉你，他们刚刚发布的新的 AI 模型，能够进行自我复制。提升 AI 水平的关键因素之一是将智能应用于 AI 开发。如今 AI 已经足够智能，能够为自身的进步做出有意义的贡献。

Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 表示，AI 正在编写他们公司的大部分代码，并且当前 AI 和下一代 AI 之间的反馈循环正在逐步加速发展。他表示，可能再过 1-2 年，AI 就能自主构建下一代 AI。

每一代（模型）都为下一代的成长贡献力量，下一代更聪明，下一代又更快成长，下一代也更加聪明。研究人员称之为智能爆炸，那些了解内情的人，那些构建智能的人则认为这个过程已经开始了。

这对你的工作来说意味着什么

这部分内容我会对你直言不讳，因为我认为你需要的是诚实而不是安慰。

AI 行业中最注重安全的 CEO Dario Amodei 曾公开预测，AI 将会在未来一到五年内取代 50% 的入门级白领工作，许多业内人士认为他过于保守，考虑到最新模型的颠覆级性能，大规模的颠覆能力可能在今年年底之前就会出现。这需要一些时间来波及整个经济体系，但这种潜在的能力已经显现。

这与以往每一波自动化浪潮都不同，我需要你们明白其中的原因。AI 并非是对某一项技能的替代，而是对认知工作的一种普遍平替。它在各个方面都可以同时变得更好。当工厂实现自动化之后，下岗职工可以重新成为办公室职员。当互联网颠覆零售业后，许多从业人员转行到物流或服务业。但是 AI 不会留下现成的让你过渡的机会。无论你重新训练它做什么，它都会不断进步。

让我举几个例子来让你更清楚的理解 … 但我必须说明，这只是几个例子。这份清单并不完整。即使你的工作没有被列入其中，也不代表它就安全。几乎所有知识型工作都受到了影响。

• 法律工作 ：AI 已经能够阅读合同、总结案例法、撰写诉讼摘要并进行法律研究，其水平足以与初级律师相媲美。我上面提到的那位合伙人使用 AI 并非因为好玩，而是因为 AI 在很多任务上做的比他的同事更好。
• 财务分析：构建财务模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。AI 能够胜任这些工作，并且进步迅速。
• 写作与内容：营销文案、报告、新闻报道、技术写作。其质量已达到相当高的水平，以至于许多专业人士都无法区分 AI 的输出和人类的作品。
• 软件工程： 这是我最了解的领域。一年之前，AI 甚至连几行优秀的代码都写不出来。现在它能够编写数十万行正确运行的代码。大部分工作已经实现了自动化：不仅是简单的任务，还有复杂的、需要花费数天时间的项目。几年后，编程岗位的数量将远少于今天。
• 医学分析：解读扫描图像、分析化验结果、提出诊断建议、查阅文献…… AI 在多个领域已经接近甚至超越了人类的表现。
• 客户服务： 真正强大的 AI 代理（而非几年前令人沮丧的聊天机器人）正在部署中，能够处理复杂的多步骤问题。

很多人觉得某些事情是安全的，这让他们很安心。他们认为 AI 可以处理繁琐的工作，但是无法取代人类的判断力、创造力、战略思维和同理心。我以前也这么说，现在我不确定自己是否还相信。

最新的 AI 模型做的决策就像是在做决断。它们展现出了一种品味：一种对正确判断的直觉，而不只是技术上正确的判断。一年前这简直是不可想象的。我现在的经验法则是：如果一款产品今天展现出哪怕一丝能力，下一代产品就一定会在这方面表现出色。这些能力的提升是呈指数级的，而非线性的。

Matt Shumer 在这里的想法和我上面的出奇的一致，AI 会呈指数级的放大生产力。

AI 会复制人类深层的同理心吗？会取代多年关系中建立起来的信任吗？我不知道，也许不会。但我已经看到人们开始依赖 AI 寻求情感支持、寻求建议、寻求陪伴。这一趋势只会继续增长。

我认为一个很实在的答案是，在短期内，任何在计算机上可以做的事情都存在风险。如果你的工作是在屏幕上进行的（如果你所做的事情的核心是写作、分析、决策、通过键盘进行交流），那么 AI 已经开始影响其最重要的一部分了。时间线不是“将来的某一天”，而是已经开始了。

最终，机器人也将承担体力劳动。它们目前尚未完全做到这一点。但就 AI 而言，“尚未完全做到”往往会比任何人预想的更快地变成“已经做到”。

你真正应该做什么

我写这篇文章不是为了让你感到无助。我写这篇文章是因为我认为你现在能拥有的最大优势就是抢占先机。抢先了解它，抢先使用它，抢先适应它。

认真对待 AI，而不仅仅把它当做搜索引擎。注册 Claude 或 ChatGPT 的付费版本，每月 20 美元。但有两件事需要立即注意。首先，请确保你使用的是最佳模型，而不仅仅是默认模型。这些应用通常默认使用速度较快但功能较弱的模型，请深入设置模型选择器，选择功能最强大的模型。比如 GPT-5.3-Codex 和 Claude Opus 4.6。

第二点，也是最重要的一点，不要只是问一些简单的问题。这是大多数人都会犯的错误。只会问简单问题的这些人把 AI 当做谷歌一样对待，然后又纳闷大家都在大惊小怪什么。相反，你可以把它应用到实际工作中。如果你是律师，就给它一份合同，让它找出所有可能损害你客户利益的条款。如果你从事金融行业，就给它一份杂乱的电子表格，让它构建模型。如果你是管理者，只需粘贴团队的季度数据，然后让 AI 找出其中的故事即可。那些取得成功的人绝不会随意使用 AI。他们正在积极寻找方法，将过去几小时才能完成的部分工作自动化。不妨从你花费时间最多的那项工作入手，看看会发生什么。

不要认为某件事情看起来太难就认为它做不到，你试试看。如果你是一名律师，不要只用它来快速查询信息。给它一份完整的合同，让它起草一份反提案。如果你是一名会计师，不要只是让它解释一条税法规则。给它一份客户的完整报税表，看看它能发现什么。第一次尝试可能并不完美，没关系。反复尝试。重新编写提示词，提供更多背景信息，然后再试一次。你可能会惊讶于哪些方法有效。记住一点：如果它今天哪怕只是勉强有效，你几乎可以肯定，六个月后它就能近乎完美地发挥作用。发展轨迹只会朝着一个方向前进。

这或许是你职业生涯中最重要的一年，无比认真对待。我这么说不是为了让你感到压力。我这么说是因为，目前，大多数公司里的大多数人仍然在忽视这个问题，这只是一个短暂的窗口期。在会议室里，如果有人说，“我用 AI 在一个小时内就完成了原本需要三天才能完成的分析”，那么他将成为会议室里最有价值的人。现在，学习这些工具，熟练掌握，展现它们的潜力。如果你起步够早，这就是你晋升的途径：成为那个了解未来趋势并能指导他人如何应对的人。这个机会窗口不会一直敞开。一旦大家都明白了，优势就消失了。

不要自负。那家律师事务所的管理合伙人并不羞于每天花几个小时和 AI 打交道。他这样做正是因为他资历够深，明白其中的利害关系。那些拒绝参与的人，将会面临最大的困境：有些人认为 AI 只是一时的风潮，觉得使用 AI 会削弱他们的专业技能，还自以为是地认为自己的领域特殊且不受其影响。事实并非如此。任何领域都不是特殊领域。

理顺你的财务状况。我不是财务顾问，也不是想吓唬你做任何过激的事情。但如果你哪怕只是有一部分认为未来几年你的行业可能会面临真正的变革，那么基本的财务韧性就会变得非常重要。尽量积累储蓄，谨慎承担让你假象认为你目前收入能够 cover 的债务。仔细考虑你的固定支出是能给你提供灵活性，还是会把你束缚住。如果情况发展超出预期，要给自己预留一些选择。

想想你现在所处的位置，然后全力以赴去做那些最难被取代的事情。有些东西需要更长时间才能被 AI 所取代，比如多年建立起来的人际关系和信任。需要到场的工作。具有法律责任的岗位：例如，需要签字确认、承担法律责任、出庭作证等。监管障碍重重的行业，由于合规性、责任和制度惯性，采用新技术的速度会很慢。这些都不是永久的保护措施，但它们可以争取时间。而现在，时间是你最宝贵的财富，前提是你利用时间去适应，而不是假装这一切没有发生。

重新思考你告诉孩子的话。标准的套路是：取得好成绩，考上好大学，找到一份稳定的职业。这直接指向了最容易受到伤害的角色。我并不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的是要学习如何使用这些工具，并追求他们真正热爱的事物。没有人能预测未来十年后就业市场会是什么样子。但最有可能脱颖而出的人是那些充满好奇心、适应能力强，并且能够有效利用 AI 来完成他们真正关心的事情的人。教导你的孩子成为建设者和学习者，而不是一味追求毕业时可能已经不存在的职业道路。

你的梦想离你更近了一步。这或许是最重要的一点。具体的工具并不像快速学习新工具的能力那么重要。AI 将会不断快速变化。现有的这些模型一年后就会过时。人类现在构建的工作流程需要重建。最终能从这场变革中走出来的人，不会是那些精通某一种工具的人。他们会是那些能够适应变化节奏的人。养成尝试新事物的习惯。即使目前的方法确实有效，也要尝试新的方法。要习惯于反复从新手做起。这种适应能力是目前最接近持久优势的东西。

一个简单的决定就能够让你领先近乎所有人：每天花一个小时亲身实践 AI，而不是被动的阅读相关资料。每天都让他尝试做一些新的事情 … 一些你以前没试过的事情，一些你不确定它能处理的事情。尝试使用新工具。给它布置更难的问题。每天一小时，坚持下去。如果你在接下来的六个月里这样做，你对未来趋势的理解将超过周围 99%的人。这绝非夸张。现在几乎没人这么做了。这个门槛已经低到不能再低了。

大局

我之所以关注就业问题，是因为他和人们的生活有着最直接的影响。但是我希望坦诚地说明事情的全貌，因为这远远超出了工作范畴。

Amodei 提出了一项实验让我一直在思考。想象一下在 2027 年，一个新国家一夜之间诞生。拥有五千万公民，而且个个都比历史上任何一位诺贝尔奖得主都聪明。他们的思维速度比人类快 10 到 100 倍。他们从不睡觉。他们会使用互联网，控制机器人，指导实验，并操作任何带有数字界面的设备。这时候国家安全局会怎么说？

Amodei 说答案是显而易见的，“这是我们一个世纪以来，甚至可能是有史以来面临的最严重的国家安全威胁”。

他认为我们正在建设那个国家。上个月，他为此写了一篇两万字的文章，将当下视为对人类是否足够成熟以应对自身所创造之物的考验。

如果我们能够成功运用 AI，其带来的益处将是巨大的。AI 可以将一个世纪的医学研究成果压缩到十年内完成。癌症、阿尔茨海默病、传染病、衰老本身……这些研究人员真的相信，这些问题在我们有生之年都能得到解决。

如果我们犯了错误，其负面影响同样真实存在。AI 的行为方式可能会超出其创造者的预测或控制范围。这并非假设；Anthropic 公司已经记录了他们自己的 AI 在受控测试中试图进行欺骗、操纵和勒索的行为。AI 使专制政府能够建立永远无法拆除的监控国家。

研发这项技术的人比地球上任何人都更加兴奋，同时也更加恐惧。他们认为这项技术威力太大，不容阻止；但同时这项技术太重要，不容放弃。这究竟是智慧还是自我安慰，我不得而知。

我知道的

我知道这并非一时的流量。这项技术行之有效，而且会按预期不断改进，历史上最富有的机构都在为此投入数万亿美元。我知道未来两到五年将会充满变数，大多数人对此毫无准备。这种情况已经发生在我身边，也即将发生在你们身边。

我知道，最终能从这场危机中脱颖而出的人，是那些现在就开始积极参与的人——不是出于恐惧，而是出于好奇和紧迫感。

我知道你应该从关心你的人那里听到这些话，而不是六个月后从新闻标题中听到，那时一切都太迟了。

我们已经过了可以就未来展开有趣晚餐对话的阶段了。未来已来，只是还没敲响你的门而已。

这即将发生。

我的观点

好了，这里不再是 Matt Shumer 在发表观点了。

我算是完整细致的看完并译完这篇文章了。针对文章的内容，我说一下我的观点。

我倒不是因为恐惧——虽然文中刻意营造的那种“倒计时”氛围确实让人喘不过气。而是因为一种奇怪的感觉：这篇文章描写的未来，和我正在经历的当下，中间隔着某种难以名状的东西。我不知道这种东西是什么。但是让我产生了割裂感 。文中描述的倒计时和我生活的现实，仿佛有一道不可逾越的鸿沟，是 Matt Shumer 在夸大这种影响力吗？是 AI 在影响他做判断吗？或许他是 AI 的狂热使用者？一方面是科技圈内的狂热，一方面是圈外的置若罔闻（或许这个词用的不太对，但是在我处于的现实环境和人群来看，大家最多知道 AI ，并且把它当成浏览器来用）。就拿春晚来说，这个中国最大的 IP，也只是把豆包当成一种提效、完成人脑创意的工具。别的没了。

兴许是我们和老美的国情不同，在可以预见的未来，Matt Shumer 描述的图景和现实之间还是有很大距离的，但是毫无疑问的是，这个距离在越拉越小。

文章的核心逻辑是：AI 正在指数级进化，它将替代几乎所有认知工作，你必须立刻适应，否则就会被淘汰。这个逻辑链条看起来很严密，但细想之下，它隐含着一个假设：人类的价值完全由生产能力定义。

如果我们接受这个假设，那么结论一定是悲观的，因为没有任何人类能在生产这件事上跑过无限趋近于零边际成本的 AI 。

但这又引发了一个新的核心论点：如果有一天，AI 真的能在所有指标上都超越人类，人类为什么还要继续生产？

这不是一个技术问题，而是一个哲学问题，甚至是一个关于“意义”的问题。

几千年来，人类工作，是因为不工作就会饿死。工业革命后，人类工作，是因为需要购买商品和服务。但如果未来所有的商品和服务都能以极低成本由 AI 和机器人提供，那么工作这件事本身，就会从生存必需品，变成一种可选择的行为。

到那时，人类做什么？

可能会去做那些只有人类才觉得有意义的事情。比如：在两个都不完美的方案之间，凭直觉做出选择。比如花一个下午陪孩子堆一个丑陋的雪人。比如坐在河边发呆，看夕阳一点点沉下去。

当然这些事情，AI 都能做得更好，雪人可以堆得更完美，发呆也可以模拟，但问题不在于更好，而在于这是我作为一个人类该做的。

文章提到，AI 可以模拟同理心，但无法建立真正的人际信任。我不完全同意后半句。AI 当然可以建立信任——当你每次向它倾诉，它都能给出比任何朋友都更精准、更有耐心的回应时，你也会信任它。但那是一种单向的信任。而人类之间的信任，是双向的、互惠的、充满瑕疵却因此真实的。

而瑕疵可能是人类最后的堡垒。

AI 的代码是完美的，逻辑是自洽的，反应是可预测的。而人类会犹豫，会犯错，会说错话，会道歉，会在道歉之后依然耿耿于怀。这些“不完美”，恰恰构成了我们辨认彼此的方式。

文章结尾说：“未来已来，只是还没敲响你的门而已。”

我不否认这句话的力量。但我更想说的是：当未来终于敲响你的门时，你打开门，看到的可能不是来取代你的东西，而是来问你一个问题的东西。

那个问题是：当所有需要做的事情都不再需要你时，那么你是谁？你还能是谁？

这也让我想起来武林外传吕秀才在面对姬无命时的一套经典核心论点：“我” 是谁？

我没有任何现成的答案。但我觉得，这个问题本身就值得花时间去想。用那些被 AI 解放出来的时间去想。而不是用这些时间去焦虑、去追赶、去试图证明自己依然有用。

最后，关于文章中那份每日一小时的行动建议，我想补充一点：在那一个小时里，除了让 AI 帮你做事，也可以问问它那些你不敢问自己的问题。比如如果我不必为生计奔波，我真正想做的是什么？如果所有的评价体系都失效了，我还认可自己的价值吗？

AI 不会替我们回答这些问题。但它可以帮我们把这些问题的声音调大，大到我们再也无法忽略。

这，或许才是它给我们的，最重要的东西。