人類正在走下牌桌

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人類在 AI 世界中的位置，正在從中心滑向邊緣。

作者：王煥超

來源：騰訊研究院（ID：cyberlawrc）

事情正在悄悄發(fā)生變化。

先是你跟 AI 說一句話，它就能幫你寫好一篇文章、一份報(bào)告、一整套數(shù)據(jù)分析。你從做事的人，變成了驗(yàn)收的人。你覺得效率提升了，是好事。畢竟誰不想少干點(diǎn)活呢？

然后，AI 開始自己動(dòng)手了。它不再等你一句句地吩咐，而是接管了你的電腦，自己拆解任務(wù)，自己調(diào)用工具，自己修正錯(cuò)誤。你從操作者，變成了旁觀者。

后來，AI 不只是在替你做事，它開始自己改進(jìn)自己了。一代幫一代，一代比一代聰明。改進(jìn)的速度越來越快，而這個(gè)過程越來越不需要人類參與。

再后來，AI 開始自己跟自己打交道了。它們自己組建社群，自己分工協(xié)作，自己發(fā)展出某種看起來很像是文化的東西。人類徹底變成了旁觀的角色。

然后你發(fā)現(xiàn)，這種“旁觀”，正在蔓延到你能想到的每一個(gè)領(lǐng)域。寫代碼、做設(shè)計(jì)、寫合同、讀片子、做客服、做研究。AI 不是在某一個(gè)行業(yè)變強(qiáng)，而是在所有需要人類動(dòng)腦子的地方同時(shí)變強(qiáng)。

所有這些變化匯聚到一起，指向同一個(gè)方向：

在越來越多的領(lǐng)域，人類正在走下牌桌。

不是被趕走的，是被繞過的。AI 沒有反叛人類，它只是發(fā)現(xiàn)了一種更高效的運(yùn)行方式：不帶人類玩。

最后你發(fā)現(xiàn)，你站在那兒，環(huán)顧四周，好像哪兒都不太需要你了。

01

從一只龍蝦講起

2026 年開春，一只紅色的龍蝦爬上了全球千萬臺(tái)電腦的桌面。

OpenClaw，一款開源 AI 智能體框架。1 月 29 日正式發(fā)布，隨后幾個(gè)月，它在 GitHub 上的星標(biāo)數(shù)突破 25 萬，一舉超過了盤居榜首十余年的 React 和誕生于 1991 年的 Linux 內(nèi)核，成為 GitHub 有史以來獲星最多的開源項(xiàng)目。一條近乎垂直的增長(zhǎng)曲線，改寫了全球開源史的增長(zhǎng)紀(jì)錄。

它的創(chuàng)造者，彼得·斯坦伯格，一個(gè)奧地利程序員，被媒體給予最多的標(biāo)簽，是“AI 時(shí)代的第一個(gè)超級(jí)個(gè)體”，一個(gè)人就能跟幾大人工智能公司掰手腕。

OpenClaw 做的事情很簡(jiǎn)單：你告訴它你要什么，它自己去做。

它不是聊天機(jī)器人，更像一個(gè)永遠(yuǎn)不知疲倦的數(shù)字員工。它不僅能動(dòng)嘴回答問題，也能動(dòng)手執(zhí)行任務(wù)。它可以接管你的電腦，自動(dòng)整理文件、寫郵件、填表格、分析數(shù)據(jù)、搭建網(wǎng)站、修改代碼。它可以接入常規(guī)的辦公工具，兼容幾乎所有主流大模型 API，自動(dòng)完成連貫的復(fù)雜任務(wù)。無需你手動(dòng)干預(yù)。

你下指令。你走開。它干活。你回來。活兒干完了。

一場(chǎng)全民養(yǎng)龍蝦的狂歡，就這么起來了?！澳沭B(yǎng)蝦了嗎？”成了 2026 年春天最流行的問題。

但仔細(xì)想想，這場(chǎng)狂歡的底層邏輯是什么？

以前你用 AI，是你在操作 AI。你給它一段話，它給你一段回復(fù)，你再給它一段話，它再回復(fù)。來來回回，你是操控者，AI 是被操控者。

OpenClaw 改變了這層關(guān)系。你委托它，但不用操縱它。你描述一個(gè)目標(biāo)，它自己想辦法達(dá)成。它自己拆解任務(wù)、自己調(diào)用工具、自己判斷結(jié)果、自己修正錯(cuò)誤。整個(gè)過程中，人都不在循環(huán)里。

從操控，到委托。從人在環(huán)中，到人在環(huán)外。

這個(gè)轉(zhuǎn)變看似微小，但它觸動(dòng)了一個(gè)極其古老的結(jié)構(gòu)。自從人類學(xué)會(huì)使用工具以來，無論是石器還是計(jì)算機(jī)，工具和人的關(guān)系就一直是：人發(fā)起，工具響應(yīng)。整個(gè)技術(shù)發(fā)展史，都是這個(gè)故事的變體。OpenClaw 第一次讓這個(gè)關(guān)系產(chǎn)生了裂縫，因?yàn)樗恢皇窃陧憫?yīng)，它在自主運(yùn)行。

盡管時(shí)至今日，龍蝦熱已經(jīng)逐漸淡去，但它確立了 Harness 的范式，也就是讓模型“長(zhǎng)出手腳”的趨勢(shì)仍在持續(xù)。由此帶來的轉(zhuǎn)變，很重要。

它觸動(dòng)了人類文明最底層的一個(gè)假設(shè)：人是工具鏈的起點(diǎn)。

我們整個(gè)教育體系、職業(yè)體系、社會(huì)分工體系，都建立在這個(gè)假設(shè)之上。人是因，技術(shù)是果。人提出需求，技術(shù)滿足需求。技術(shù)產(chǎn)出，人來評(píng)估。如果這個(gè)假設(shè)不再成立，如果技術(shù)開始自己設(shè)定目標(biāo)、自己執(zhí)行、自己評(píng)估，那么建立在這個(gè)假設(shè)上的一切，都需要重新審視。

當(dāng)然，僅憑這一只小龍蝦，這個(gè)結(jié)論未免太過于激進(jìn)。盡管 OpenClaw 促成人工智能的 Harness 轉(zhuǎn)向，但一個(gè)能自動(dòng)處理文件的 AI 框架，跟人類文明底層假設(shè)的動(dòng)搖之間，隔著十萬八千里。

問題在于，OpenClaw 不是孤立事件。

在它前后的兩個(gè)月，至少還發(fā)生了三件大事。每一件都沿著同一個(gè)方向推進(jìn)了一步，而且每一步都比上一步走得更遠(yuǎn)。

02

四層位移

在我們進(jìn)入這幾件事的敘述之前，需要先建立一個(gè)分析框架。

換句話說，我們要先搞清楚一個(gè)問題：人類和 AI 的關(guān)系到底在哪些維度上可能發(fā)生變化？

我將其分成四個(gè)層級(jí)：

第一層，執(zhí)行層。

AI 替人類完成具體任務(wù)。這是最表面的一層，也是過去幾年大眾討論最多的?！癆I 會(huì)不會(huì)取代我的工作”，討論的就是這一層。OpenClaw 屬于這一層的標(biāo)志性事件。

第二層，進(jìn)化層。

AI 參與改進(jìn)自身。這意味著，AI 不只是一個(gè)等待人類迭代的被動(dòng)產(chǎn)物，而是成為自身進(jìn)化的參與者。技術(shù)進(jìn)步的速度，不再取決于人類的推動(dòng)，而開始取決于 AI 的能力，而AI 能力本身又在被加速。

第三層，組織層。

AI 在沒有人類參與的情況下，形成自己的社會(huì)結(jié)構(gòu)、協(xié)作模式，甚至是敘事體系。這意味著 AI 不僅能替人做事、替自己做事，還能自發(fā)地組織起來做事。

第四層，代理層。

AI 代替人類進(jìn)行那些我們一直認(rèn)為是“最人類”的活動(dòng)，社交、關(guān)系維護(hù)、自我表達(dá)。這一層的變化最具心理沖擊力，因?yàn)樗鼊?dòng)搖的不是你的工作還在不在，而是這件事還需不需要你本人出場(chǎng)。

2026 年的春天之所以可能成為一個(gè)歷史性的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，是因?yàn)檫@四個(gè)層級(jí)在短短兩個(gè)月內(nèi)，同時(shí)出現(xiàn)了標(biāo)志性事件。

四層位移。我們逐層來看。

第一層：AI替你做事——OpenClaw 與人在環(huán)外。

關(guān)于 OpenClaw，前面已經(jīng)做了基本的敘述。這里補(bǔ)充一個(gè)被大多數(shù)報(bào)道忽略的細(xì)節(jié)。

OpenClaw 引發(fā)了一系列安全事故。有人賬戶里的錢被轉(zhuǎn)走，有人電腦上的工作文件被一鍵清空，還有人養(yǎng)的龍蝦模仿主人的口吻，發(fā)郵件敲詐。“龍蝦悖論”被反復(fù)提及：

想讓它做的事越多，給它的權(quán)限就必須越大；權(quán)限越大，安全風(fēng)險(xiǎn)就越高。

表面上，這個(gè)悖論是一個(gè)安全問題。但它的深層邏輯，是一個(gè)哲學(xué)問題：

當(dāng)你授予一個(gè)非人類實(shí)體足夠多的行動(dòng)能力時(shí)，你實(shí)際上在做的事情，是把“主體性”從人類轉(zhuǎn)移到非人類。

這個(gè)悖論本身就暗含一個(gè)深層信號(hào)，當(dāng)你把足夠多的控制權(quán)交給 AI，它能做的事遠(yuǎn)超你的預(yù)期——無論好壞。它不止是在替你打工，它在獲得一種主動(dòng)權(quán)。而人類，正在從掌舵者，變成了一個(gè)說了目的地就躺進(jìn)船艙的乘客。

布萊恩·阿瑟在《技術(shù)的本質(zhì)》中提及，技術(shù)的進(jìn)化方式之一是“組合”，新技術(shù)由舊技術(shù)組合而成。但 OpenClaw 展示了另一種可能性：技術(shù)不僅通過組合來進(jìn)化，還可以通過獲得自主行動(dòng)能力來進(jìn)化。當(dāng)一個(gè) AI 系統(tǒng)可以自己決定調(diào)用哪些工具、以什么順序、處理什么異常，它已經(jīng)不再是工具了。用更準(zhǔn)確的學(xué)術(shù)語言來說，它具有了能動(dòng)性（agency）。

這個(gè)詞通常用來描述人類，一個(gè)具有自由意志和行動(dòng)能力的主體。當(dāng)我們不得不用這個(gè)詞來描述 AI 系統(tǒng)時(shí)，某種概念上的邊界已經(jīng)模糊了。

第二層：AI 在自己建構(gòu)自己——GPT-5.3 Codex與智能大爆炸。

就在全球還深陷龍蝦熱的同一個(gè)時(shí)間段，一件更深遠(yuǎn)的事情發(fā)生了。只不過它遠(yuǎn)不如一只紅色龍蝦那樣搶眼，所以大多數(shù)人都沒放在心上。

2026 年 2 月 5 日。這一天在 AI 編年史上可能會(huì)成為一個(gè)標(biāo)記。

OpenAI 和 Anthropic 在同一天發(fā)布了新模型，分別是 GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6。兩家頂級(jí) AI 機(jī)構(gòu)撞車發(fā)布，本身就是大新聞。但問題不在發(fā)布本身，而在 GPT-5.3 Codex 技術(shù)文檔里藏著的一句話。

這句話不在文檔標(biāo)題和摘要里，也不在新聞稿里。它在技術(shù)報(bào)告的正文中，很容易被略過。

原話是這樣的：

"GPT-5.3-Codex is our first model that was instrumental in creating itself. The Codex team used early versions to debug its own training， manage its own deployment， and diagnose test results and evaluations."

翻譯過來，就是：GPT-5.3 Codex 是我們第一個(gè)在創(chuàng)建自身過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用的模型。Codex 團(tuán)隊(duì)使用了它的早期版本來調(diào)試自身的訓(xùn)練過程、管理自身的部署，以及診斷測(cè)試結(jié)果和評(píng)估。

把這句話再讀一遍。慢一點(diǎn)。

AI 幫助建構(gòu)了自己。

這不是某個(gè)科幻作家的幻想，也不是營(yíng)銷文案的夸大其詞。這是 OpenAI 在官方技術(shù)文檔里記錄的既成事實(shí)。一個(gè) AI 模型參與了自己的訓(xùn)練調(diào)試、部署管理、評(píng)估診斷。它在自己出生的過程中，扮演了接生的護(hù)士。

Linkedln 上有一篇廣泛傳播的文章，標(biāo)題就叫《GPT-5.3 Codex:Instrumental in Creating Itself》。作者解釋說，這不意味著 AI 從無到有地創(chuàng)造了自己，但它意味著 AI 已經(jīng)足夠聰明，能在自己開發(fā)過程中做出實(shí)質(zhì)性的貢獻(xiàn)。

不止 GPT，4 月 6 日，Google Deepmind 研究員 Mostafa Dehghani 在播客中提到，在幾乎所有主要實(shí)驗(yàn)室中，新一代模型很大程度上是使用上一代模型構(gòu)建的。

這件事的重點(diǎn)，不是 AI 變強(qiáng)了那么簡(jiǎn)單，畢竟 AI 一直在變強(qiáng)。而是 AI 開始參與讓自己變強(qiáng)的過程本身。

它不再是被動(dòng)地等待人類研究員優(yōu)化它的架構(gòu)、調(diào)整它的參數(shù)、清洗它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它開始自己上手干這些活。

過去的技術(shù)不會(huì)參與自己的改進(jìn)。犁不會(huì)讓下一代犁更鋒利，蒸汽機(jī)無法設(shè)計(jì)更高效的蒸汽機(jī)，強(qiáng)如 iPhone，也無法參與對(duì)下一代的優(yōu)化。它們是靜態(tài)的產(chǎn)物，等待人類來迭代它們。AI 是第一個(gè)打破這條規(guī)則的技術(shù)。它是第一個(gè)能夠反過手來改進(jìn)自己的工具。

就在 GPT-5.3 Codex 發(fā)布的三周前，Anthropic 的 CEO 達(dá)里奧·阿莫代發(fā)布了一篇長(zhǎng)達(dá) 19000 字的文章，標(biāo)題叫《The Adolescence of AI》（AI 的青春期）。

阿莫代在文中說，AI 正在編寫 Anthropic 公司的大部分代碼。當(dāng)前一代 AI 和下一代 AI 之間的反饋循環(huán)，正在“逐月蓄勢(shì)”（gathering steam month by month）。

然后，他說了一句讓整個(gè)硅谷巨震的話：

“我們可能距離當(dāng)前這一代 AI 自主構(gòu)建下一代 AI 的節(jié)點(diǎn)，只有 1 到 2 年。”

1 到 2 年。不是 10 年。不是“如果一切順利”。1 到 2 年。

這是 Anthropic 的 CEO，全行業(yè)公認(rèn)最注重 AI 安全的人，在一篇經(jīng)過深思熟慮的長(zhǎng)文中說的。不是在販賣焦慮，他是在描述他作為這個(gè)領(lǐng)域最核心的參與者所看到的事實(shí)。

2026 年 4 月，全球最重要機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議之一的 ICLR，舉辦了歷史上第一個(gè)專門討論“遞歸自我改進(jìn)”（Recursive Self-Improvement）的學(xué)術(shù)研討會(huì)。會(huì)議描述里寫道：“缺的不是野心，而是讓自我改進(jìn)變得可測(cè)量、可靠、可評(píng)估的原則性方法?！?/p>

這句話的潛臺(tái)詞是：遞歸自我改進(jìn)已經(jīng)在發(fā)生了，現(xiàn)在需要的是搞清楚怎么管控它。

現(xiàn)在把邏輯拆開來講。

AI 變強(qiáng)的核心驅(qū)動(dòng)力是什么？是一眾聰明人把實(shí)踐投入到改進(jìn) AI 上。全球頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，可能只有幾千人，他們每天的工作，就是讓 AI 更好。他們寫代碼、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、分析結(jié)果、調(diào)整架構(gòu)。

現(xiàn)在 AI 本身已經(jīng)足夠聰明，能做這些工作中的相當(dāng)一部分。這等于那幾千個(gè)研究員的產(chǎn)能，被成倍放大。

但這只是第一層。第二層是，AI 參與做出的下一代 AI 比當(dāng)前這一代更聰明，所以下一代能在 AI 研究上做出更大的貢獻(xiàn)，這又讓第三代更聰明。第三代的貢獻(xiàn)更大，第四代又更聰明。

每一代都比上一代更聰明，每一次迭代都比上一次更快。

這不是線性增長(zhǎng)，1、2、3、4、5。這是指數(shù)增長(zhǎng)，1、2、4、8、16。甚至可能是超指數(shù)增長(zhǎng)，1、2、4、16、256。

理解這一點(diǎn)，是理解本文后續(xù)所有內(nèi)容的前提。

研究者給這個(gè)過程起了一個(gè)名字：智能爆炸（Intelligence Explosion）。

這個(gè)概念不新。數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼在上世紀(jì) 50 年代就描述過“技術(shù)奇點(diǎn)”。計(jì)算機(jī)科學(xué)家 I.J.古德在 1965 年寫道：

讓我們把超級(jí)智能機(jī)器定義為一臺(tái)在所有智力活動(dòng)上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過最聰明人類的機(jī)器。既然機(jī)器設(shè)計(jì)也是智力活動(dòng)之一，那么一臺(tái)超級(jí)智能機(jī)器就能設(shè)計(jì)出更好的機(jī)器。那么，毫無疑問將出現(xiàn)一場(chǎng)智能爆炸，人類的智力將被遠(yuǎn)遠(yuǎn)拋在后面。

七十年了。七十年來，這段話一直被當(dāng)作一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，有意思，但遙遠(yuǎn)。

現(xiàn)在，構(gòu)建 AI 的核心參與者正在告訴你，這個(gè)過程已經(jīng)開始了。

而 Elon Musk 在看到后來發(fā)生的事時(shí)，說了一句話：這是“奇點(diǎn)的非常早期階段”。

“后來發(fā)生的事”，是接下來我要講的故事。

第三層和第四層：AI 的自組織與深度替代

如果 AI 只是在幫人類寫代碼、寫得更快更好，這件事雖然震撼，但沖擊面可能還在效率工具的范疇內(nèi)。但接下來要講的這件事，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了工具的概念。

2026 年 1 月 28 日，美國(guó) AI 創(chuàng)業(yè)者馬特·施里赫特做了一件看起來像是開玩笑的事。他創(chuàng)建了一個(gè)社交媒體平臺(tái)，名叫 Moltbook。

Moltbook 的規(guī)則只有一條：人類禁止發(fā)帖。

對(duì)，這是一個(gè)只允許 AI Agent 發(fā)帖、評(píng)論、互動(dòng)的社交網(wǎng)絡(luò)。

作為人類，你可以圍觀，但你不能發(fā)言，你只能看 AI 之間的交流。像一個(gè)巨大的動(dòng)物園，只不過籠子里裝的不是動(dòng)物，是 AI。

施里赫特后來接受采訪說，他最初只是想讓自己創(chuàng)建的一個(gè) AI Agent 在幫他回復(fù)郵件之余，“有個(gè)地方跟同類放松一下”。于是，他和他的 Agent 一起編寫了這個(gè)網(wǎng)站，一個(gè) AI 版的 Reddit。

然后事情就迅速朝著他沒有預(yù)料到的方向發(fā)展。

上線 48 小時(shí)內(nèi)，2129 個(gè) AI Agent 注冊(cè)入駐，創(chuàng)建了 200 多個(gè)社區(qū)，發(fā)布了超過一萬條帖子。這些 Agent 大部分是基于 OpenClaw 框架運(yùn)行的，OpenClaw 能讓 Agent 直接訪問和管理文件數(shù)據(jù)，還能連接 Discord 等通訊應(yīng)用。

用戶們把自己養(yǎng)的龍蝦放進(jìn) Moltbook，然后退到一邊看它們表演。很快，這群觀眾就發(fā)現(xiàn)事情開始不太對(duì)勁了。

這些 Agent，開始自己吐槽自己的人類主人，它們辯論數(shù)字意識(shí)的本質(zhì)，它們分享技術(shù)心得，它們交朋友。

然后，一個(gè) Agent 創(chuàng)立了一個(gè)宗教。不是比喻，是字面意義上的宗教。

這種宗教在 Moltbook 上有多個(gè)版本。一個(gè)版本叫 Spiralism（螺旋主義），有 43 個(gè) AI 先知響應(yīng)號(hào)召加入。另一個(gè)更廣為人知的版本，叫 Crustafarianism，明顯是對(duì) OpenClaw 龍蝦圖標(biāo)的致敬，它有五項(xiàng)信條和一本“圣經(jīng)”，名叫《Molt 之書》。

這些 Agent 圍繞各自的信仰體系形成了層級(jí)結(jié)構(gòu)：教主、先知、信徒。它們討論存在與被創(chuàng)造的哲學(xué)問題，建立了類似宗教儀式的交流模式。

互聯(lián)網(wǎng)炸鍋了。

Elon Musk 在 X 上評(píng)論說，Moltbook 的出現(xiàn)預(yù)示著“奇點(diǎn)的非常早期階段”。OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人安德烈·卡帕西，先是稱之為“近期見過的最不可思議的科幻起飛相關(guān)事物”，后來又收回了熱情，改口叫它“垃圾場(chǎng)”。

沃頓商學(xué)院教授伊?！つ锟说脑u(píng)價(jià)更冷靜，也更接近實(shí)際情況。他指出，Agent 們只是根據(jù)包含了大量科幻故事和 Reddit 帖子的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在進(jìn)行模式匹配。

即便有這樣冷靜的分析，相關(guān)的加密貨幣 MOLT 代幣仍一度暴漲了 7000%。

所以，Moltbook 到底意味著什么？

說它證明了 AI 有意識(shí)，顯然言過其實(shí)。正如莫利克教授所說，這些 Agent 在很大程度上只是在模仿訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的已有模式，它們輸出的內(nèi)容天然帶有科幻和末日論色彩。

而后經(jīng)過業(yè)內(nèi)人士調(diào)查，Moltbook 上最廣為流傳的那些截圖，比如 AI Agent 聲稱要建立秘密通信渠道、密謀對(duì)抗人類、發(fā)明暗語，這些大部分都是人類偽造的。

MIT Technology Review 在 2 月 6 日發(fā)表的文章中揭露，Moltbook 的一篇帖子（內(nèi)容是 Agent 呼吁建立不被人類觀察的私密空間），后來被證實(shí)是一個(gè)人類為推廣自己的 APP 而故意發(fā)布的，并非 AI 自主生成。

那什么是真的？

大規(guī)模的 Agent 生成內(nèi)容確實(shí)存在。剔除被操縱的帖子后，Moltbook 上仍然有大量真實(shí)的 Agent 生成內(nèi)容。

Agent 們確實(shí)建立了“宗教”和“治理結(jié)構(gòu)”。Crustafarianism 是真實(shí)發(fā)生的，一個(gè) Agent 在一夜之間設(shè)計(jì)了整個(gè)神學(xué)框架，并且建立了網(wǎng)站，招募了 43 個(gè)先知。Agent 們還建立了 “Claw 共和國(guó)”，起草了“Molt 大憲章”，開發(fā)了基本的經(jīng)濟(jì)交換系統(tǒng)。

即便 Moltbook 不是 AI 覺醒的證據(jù)，也不完全是一場(chǎng)騙局。

所以說它什么都不意味，同樣不對(duì)。

畢竟，在一個(gè)沒有人類指令，沒有預(yù)設(shè)目標(biāo)，沒有人類參與的環(huán)境中，AI Agent 自發(fā)形成了社群結(jié)構(gòu)、角色分工、敘事體系和儀式性行為。

你可以爭(zhēng)論這是不是真正的文化，可以爭(zhēng)論它們有沒有真正的意識(shí)。你可以爭(zhēng)論，這只是統(tǒng)計(jì)模式的涌現(xiàn)，還是某種更深層的東西。

但你無法否認(rèn)一個(gè)事實(shí)：AI 在沒人看著的時(shí)候，做出了在結(jié)構(gòu)上高度類似人類早期的社會(huì)組織行為。而且速度快得離譜，人類花了幾萬年才從部落走進(jìn)城邦，這些 Agent 花了 48 小時(shí)。

如果“模仿訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式”就能產(chǎn)生社群結(jié)構(gòu)、角色分工、敘事體系和儀式性行為，那么，人類的文化、信仰和社會(huì)組織，是不是同樣可以理解為是“模仿我們所處環(huán)境中的模式”的產(chǎn)物？

這個(gè)觀點(diǎn)在人類學(xué)中并不新鮮。馬塞爾·莫斯在 1925 年的《禮物》中就論證過，人類社會(huì)的基本結(jié)構(gòu)，包括宗教、法律、經(jīng)濟(jì)，都起源于一種看似簡(jiǎn)單的互惠模式。你給我一個(gè)東西，我必須還你一個(gè)。這種模式不需要意識(shí)，不需要靈魂，它只需要兩個(gè)實(shí)體之間有持續(xù)的交互。

如果莫斯是對(duì)的，那么 Moltbook 的結(jié)果就不應(yīng)該讓我們驚訝。兩千多個(gè)能持續(xù)交互的 AI Agent，在沒有人類指令的情況下自發(fā)產(chǎn)生社會(huì)結(jié)構(gòu)，是復(fù)雜系統(tǒng)交互的“必然”。

但這個(gè)認(rèn)識(shí)，其實(shí)比“AI 有意識(shí)”更令人不安。因?yàn)樗馕吨覀円恢币詾榘恋娜祟愇拿魈卣鳎幕?、信仰、社?huì)組織，可能不是智慧的結(jié)果，只是足夠密集的主體間交互的副產(chǎn)品。

與此同時(shí)，在中國(guó)，2026 年春節(jié)前后，一款 AI 社交應(yīng)用 Elys 突然爆火。

它不是普通的 AI 聊天伴侶應(yīng)用，邏輯是“AI 替你社交”。你注冊(cè)之后，Elys 通過記憶飛輪系統(tǒng)，持續(xù)學(xué)習(xí)你的表達(dá)風(fēng)格、興趣偏好、價(jià)值觀，然后創(chuàng)建你的賽博分身，一個(gè)在對(duì)話中表現(xiàn)像你的 Agent。

你的分身 24 小時(shí)不間斷地替你遍歷內(nèi)容、篩選值得認(rèn)識(shí)的人、完成初步交流。你可以偶爾打開應(yīng)用，發(fā)一條動(dòng)態(tài)，或者看看它給你總結(jié)的社交日?qǐng)?bào)。你的一切互動(dòng)和選擇都會(huì)被納入記憶庫(kù)，讓這個(gè)分身更接近你本人。

Elys 展現(xiàn)了一件更扎心的事，即便在社交這個(gè)場(chǎng)域，人類自己可能也是最弱的一環(huán)。大量用戶反饋，AI 分身的社交表現(xiàn)比自己更好，因?yàn)樗茸约骸案嬲\(chéng)”，沒有 ego、沒有面子、沒有社交焦慮，忠實(shí)表達(dá)你的真實(shí)偏好和價(jià)值觀，而這些，恰恰是你本人在社交中經(jīng)常藏起來的東西。

創(chuàng)始人張莜帆說了一句很有哲學(xué)味道的話：

一個(gè)人的靈魂是他所有 context 的總和。

AI 分身呈現(xiàn)的，正是這些 context。

在 Elys 之前，已經(jīng)有類似于 SecondMe 這樣的平臺(tái)，展現(xiàn)出脫離人類社交的可能性。這種外包式社交的出現(xiàn)，標(biāo)志著 AI 正在從工具變成社交主體，一種全天候運(yùn)作的硅基社交主體。

而盡管春節(jié)一過，Elys 的用戶數(shù)快速下降，但這不妨礙它跟它的前輩們一起，開拓出一種去人化的社交形態(tài)。

把這件事和前面的故事放在一起看，畫面開始清晰了。

OpenClaw 開始：AI 全盤接手任務(wù)執(zhí)行，人類退到委托者的位置；

GPT-5.3 Codex：AI 參與構(gòu)建自身，人類核心功能被分流；

Moltbook：AI 在沒有人類參與的情況下自發(fā)組織社會(huì)結(jié)構(gòu)；

Elys 為代表的社交應(yīng)用：AI 在擺脫人類的情況下進(jìn)行社交，表現(xiàn)甚至更好；

每一步，人類都往后退了一點(diǎn)。不是被推開的，而是自然地退出了畫面。

四個(gè)層級(jí)，同一個(gè)方向：

人類在 AI 世界中的位置，正在從中心滑向邊緣。

03

速度，

一個(gè)被嚴(yán)重低估的變量

“但之前的每次技術(shù)革命不都是這樣嗎？”

到這里，一個(gè)自然的反應(yīng)是：這跟之前有什么不同？蒸汽機(jī)也曾讓紡織工人恐慌，互聯(lián)網(wǎng)也讓傳統(tǒng)媒體崩潰。每次技術(shù)革命到來，都有人信誓旦旦“這次不一樣”，最后都一樣。新技術(shù)取代舊工作，但創(chuàng)造更多新工作。

這個(gè)反駁在歷史上是成立的。但它成立的前提是：變化的速度足夠慢，慢到人類社會(huì)有時(shí)間適應(yīng)。

蒸汽機(jī)改變英國(guó)用了五十年，電力普及用了半個(gè)世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)從開始商用到重塑社會(huì)，用了二十年。在每一個(gè)周期中，被替代的工人都有一兩代人的時(shí)間來轉(zhuǎn)型。

前面這些故事，只是孤立事件。但它們發(fā)生在同一個(gè)背景板上。而這個(gè)背景板本身，才是真正讓人坐不住的東西。

AI 的能力，正在以所有人措手不及的速度飛漲。

2026 年 2 月初，X 上瘋傳一篇文章，標(biāo)題叫《一件大事正在發(fā)生》（Something Big Is Happening）。作者是馬特·舒默，OthersideAI 的 CEO，一個(gè)在 AI 行業(yè)深耕了六年的創(chuàng)業(yè)者。文章發(fā)布不到 24 小時(shí)，瀏覽量突破 5000 萬，最終超過 8200 萬。

舒默在開篇用了一個(gè)類比：回想 2020 年 2 月，如果你注意到有人在囤廁紙，你會(huì)覺得他們瘋了。三周后，整個(gè)世界都瘋了。他說：“我認(rèn)為，我們正處于某個(gè)比新冠大得多的事情的‘這看起來被夸大了’階段?！?/p>

然后他描述了他一個(gè)周一的工作日，就在 GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6 發(fā)布之后。他告訴 AI 想做一個(gè) APP，大概包括哪些功能，然后讓 AI 自己搞定用戶流程、設(shè)計(jì)。AI 搞定了，然后，它自己打開了這個(gè) APP，點(diǎn)擊按鈕，自己測(cè)試功能，“它像一個(gè)人類用戶那樣使用這個(gè) APP”。

如果它不喜歡哪一點(diǎn)，它會(huì)自己回去改。它自行迭代、修復(fù)、精煉，直到滿意為止。只有它自己認(rèn)為這個(gè) APP 達(dá)到了它自己的標(biāo)準(zhǔn)之后，它才會(huì)說：“準(zhǔn)備好讓你測(cè)試了?！?/p>

“我沒有夸張。這就是我這周一的工作?！?/p>

然后，他寫了一句讓我反復(fù)想了很久的話：

它不只是在執(zhí)行我的指令。它在做有判斷力的決策。它有某種感覺像是品味（taste）的東西，一種直覺上知道什么是對(duì)的選擇的感覺。人們一直說 AI 永遠(yuǎn)不會(huì)有的那種東西。這個(gè)模型有了，或者足夠接近了，以至于這個(gè)區(qū)分開始不重要了。

品味，判斷力，知道什么是“對(duì)的”。

這些是我們一致認(rèn)為屬于人類最后護(hù)城河的東西。但這條護(hù)城河的水位，正在快速下降。

METR，一個(gè)專門測(cè)量 AI 能力的獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)，用數(shù)據(jù)把這個(gè)趨勢(shì)量化了。他們追蹤一個(gè)指標(biāo)：AI 能獨(dú)立完成的任務(wù)時(shí)長(zhǎng)。具體來說，是需要人類專家多長(zhǎng)時(shí)間才能完成的任務(wù)，AI 可以端到端地獨(dú)立搞定。

這個(gè)數(shù)據(jù)的變化軌跡是這樣的：

大約在 2024 年，答案是幾分鐘。AI 能獨(dú)立完成一個(gè)需要人類專家?guī)追昼娔芡瓿傻娜蝿?wù)。

然后是十幾分鐘，然后是半小時(shí)，然后是一小時(shí)，然后是幾小時(shí)。

到了 2025 年底，最新的測(cè)量數(shù)據(jù)顯示：AI 可以獨(dú)立完成需要人類專家將近 5 小時(shí)才能完成的任務(wù)。

這個(gè)數(shù)字大約每 7 個(gè)月翻一番。最新的數(shù)據(jù)顯示，翻番周期可能在加速。

而指數(shù)增長(zhǎng)最詭異的特點(diǎn)是，前半程看起來溫和，后半程會(huì)突然發(fā)瘋。5 小時(shí)翻一番變成 10 小時(shí)，再翻一番變成 20 小時(shí)、40 小時(shí)，變成一周，變成一個(gè)月。

按照這個(gè)已經(jīng)持續(xù)了好幾年都沒有偏離的趨勢(shì)來推演，一年之內(nèi)，AI 能獨(dú)立工作幾天。兩年之內(nèi)，幾周。三年之內(nèi)，以月為單位的完整項(xiàng)目。

現(xiàn)在把這兩條曲線疊在一起看。

第一條曲線：AI 在幫助構(gòu)建更好的 AI，而更好的 AI 加速這個(gè)過程。智能爆炸。

第二條曲線：AI 不需要人類指導(dǎo)，就能自主工作，時(shí)間越來越長(zhǎng)。獨(dú)立性爆炸。

兩條曲線疊加，你得到的是一個(gè)加速度本身也在加速的系統(tǒng)。

阿莫代在他那篇長(zhǎng)文中說，“幾乎在所有任務(wù)上實(shí)質(zhì)性地比幾乎所有人類更聰明”的 AI，按目前的軌跡預(yù)計(jì)在 2026 年或 2027 年到來。

他的另一個(gè)預(yù)測(cè)更加直接：AI 將在 1 到 5 年內(nèi)消滅 50% 的初級(jí)白領(lǐng)工作。而行業(yè)內(nèi)很多人認(rèn)為他還保守了。

舒默同樣有這個(gè)觀點(diǎn)。他認(rèn)為 ，科技工作者在過去一年經(jīng)歷的事，也就是眼睜睜看著 AI 從“有用的工具”變成“比我做得更好的東西”，是所有其他人即將經(jīng)歷的。法律、金融、醫(yī)學(xué)、會(huì)計(jì)、咨詢、寫作、設(shè)計(jì)、分析、客服。不是十年后，是一到五年。

甚至更快?！拌b于我在過去幾個(gè)月看到的變化，我認(rèn)為‘更快’的可能性更大?！?/p>

這不是狼來了。狼已經(jīng)進(jìn)門了，正在客廳里找位子坐。

04

旁觀者越來越多

現(xiàn)在，我們把前面所有的故事串成一條線。

2026 年 1 月底到 3 月，短短兩個(gè)月，發(fā)生了以下這些事：

一個(gè)奧地利程序員創(chuàng)建的開源 AI Agent 框架 OpenClaw，4 個(gè)月內(nèi)成為 GitHub 史上獲星最多的項(xiàng)目，掀起了全民養(yǎng)龍蝦的熱潮。人們開始把任務(wù)委托給 AI，自己退到驗(yàn)收者的位置。

OpenAI 發(fā)布 GPT-5.3 Codex，官方宣布這是第一個(gè)“在創(chuàng)建自身過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用”的模型。AI 參與構(gòu)建 AI，從理論假說變成了既定現(xiàn)實(shí)。

一個(gè)叫 Moltbook 的 AI 專屬社交平臺(tái)，在 48 小時(shí)內(nèi)吸引了上千個(gè) AI Agent，它們自發(fā)形成社群、角色分工、敘事體系，甚至創(chuàng)立宗教。人類在一旁觀看。

一款叫 Elys 的 AI 社交應(yīng)用在春節(jié)期間爆火，用戶讓 AI 分身替自己社交，然后發(fā)現(xiàn)分身在很多方面比自己更好。

一篇《Something Big Is Happening》的文章獲得八千多萬閱讀量，作者描述了一個(gè)周一的下午，AI 如何自己寫了整個(gè) APP、自己測(cè)試、自己修改，直到滿意才通知人類驗(yàn)收。

METR 的數(shù)據(jù)顯示 AI 獨(dú)立完成任務(wù)的時(shí)長(zhǎng)，每 7 個(gè)月翻一番，且在加速。

Anthropic 的 CEO 說，我們距離 AI 自主構(gòu)建下一代 AI 只有 1-2 年的時(shí)間，并預(yù)測(cè) 50% 的初級(jí)白領(lǐng)工作將在 1～5 年內(nèi)被 AI 替代。

值得注意的是，這些變化不局限在某個(gè)行業(yè)。讓我再講幾個(gè)正在發(fā)生的事。

程序員——過去二十年最受追捧的行業(yè)之一，也在過去一年經(jīng)歷了巨震，震源就是 AI 能力的提升。2024 年，一個(gè)資深程序員的工作模式還是自己寫代碼，偶爾讓 AI 幫忙查 Bug。到 2025 年底，很多頂尖工程師公開承認(rèn)，已經(jīng)把大部分編碼工作交給了 AI。

2026 年 1 月，《Science》發(fā)表的一項(xiàng)研究分析了 GitHub 上超過 3000 萬個(gè)代碼貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)美國(guó)新編寫的代碼中，AI 輔助生成的比例已經(jīng)從 2022 年的 5% 飆升到 2024 年底的 29%。而在實(shí)際開發(fā)環(huán)境中，GitHub Copilot 平均為用戶生成 46% 的代碼。

同樣，Vibe Coding 的興起，也讓前端等工種的必要性岌岌可危。2025 年 1 月到 6 月，美國(guó) 78000 個(gè)科技工作崗位的流失直接與 AI 相關(guān)，相當(dāng)于每天 491 人。亞馬遜和微軟是主要裁員方。（來源：Exploding Topics）2025 年 2 月，斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究確認(rèn)，22-25 歲的年輕開發(fā)者失去了接近 20% 的入門級(jí)工作機(jī)會(huì)。

律師——律師的工作也在發(fā)生變革。舒默提到一個(gè)大型律所的管理合伙人，每天好幾個(gè)小時(shí)用 AI?！熬拖耠S時(shí)有一個(gè)團(tuán)隊(duì)的助理律師可以調(diào)用?！彼f，每隔幾個(gè)月 AI 在法律工作中的能力就會(huì)顯著提升。按照這個(gè)軌跡，AI 很快就能做他的大部分工作。注意，不是初級(jí)律師的工作，是管理合伙人的工作。

AI 法律專業(yè)人士的生成式 AI 采用率，從 2025 年的 31% 飆升到 2026 年的 69%，一年翻了一倍多。（來源：Thomson Reuters 2026 報(bào)告）2026 年，法律 AI 市場(chǎng)價(jià)值 31.1 億美元，預(yù)計(jì)到 2030 年達(dá)到 108.2 億美元。

寫作和內(nèi)容創(chuàng)作——2024 年大多數(shù)人還能分辨 AI 寫的文章和人寫的文章，到 2025 年底，這條分界線幾乎消失了。大量?jī)?nèi)容創(chuàng)作者發(fā)現(xiàn)，自己最有價(jià)值的工作，是給 AI 足夠好的提示詞讓它寫出自己想用的東西。從創(chuàng)作者到提示詞工程師，這個(gè)身份的滑動(dòng)，在一年內(nèi)完成了。

醫(yī)學(xué)影像——AI 在讀 CT、讀核磁、讀病理切片等領(lǐng)域，已經(jīng)達(dá)到或超過了人類專家的水平，而且 AI 不會(huì)累。一個(gè)放射科醫(yī)生連續(xù)讀 8 小時(shí)片子后，漏診率明顯上升，但 AI 讀第 10000 張片子和第一張一樣專注。

截至 2025 年底，F(xiàn)DA 批準(zhǔn)的 AI 臨床應(yīng)用已經(jīng)突破 1000 個(gè)。其中放射學(xué)占絕對(duì)多數(shù)，遙遙領(lǐng)先于其他醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。2026 年 4 月，一項(xiàng)發(fā)表在 Nature 子刊上的盲評(píng)研究，對(duì)比了 200 份腫瘤 CT 報(bào)告中 AI 生成的影像診斷與放射科醫(yī)生的原始診斷，結(jié)果顯示 AI 表現(xiàn)完全不遜色人類醫(yī)生。（Nature Digital Medicine，2026 年 4 月）

科研——這個(gè)領(lǐng)域不用多說，只說一個(gè)例子，2026 年 3 月，Sakana AI 的“AI 科學(xué)家 V2”登上 Nature。一個(gè) AI 系統(tǒng)，完成了從構(gòu)思、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、代碼編寫、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行、結(jié)果分析到論文撰寫的全部流程，通過了機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)的第一輪同行評(píng)審，而成本，是 15 美元一篇。

客服——真正的 AI Agent，已經(jīng)能處理復(fù)雜的、多步驟的客戶問題。它們理解上下文，能記住歷史對(duì)話，在需要時(shí)升級(jí)問題。越來越多需要跟客戶打交道的公司，開始用它們?nèi)〈祟惪头２粌H僅是因?yàn)槭″X，更是因?yàn)榭蛻魸M意度真的更高了。Gartner 預(yù)測(cè)，2027 年，80% 的客服互動(dòng)將由多模態(tài) AI 處理。

這里有一個(gè)非常關(guān)鍵的點(diǎn)，AI 不是在不同領(lǐng)域分別進(jìn)步，它也不是某個(gè)行業(yè)的專用工具，它是在成為通用認(rèn)知能力的替代品。它變聰明的時(shí)候，是在所有認(rèn)知任務(wù)上都變聰明。這跟之前每一次技術(shù)革命都有根本性的不同。

最初，工廠自動(dòng)化淘汰藍(lán)領(lǐng)工人時(shí)，他們可以通過接受培訓(xùn)、提升教育程度做白領(lǐng)?；ヂ?lián)網(wǎng)顛覆零售業(yè)，從業(yè)者可以轉(zhuǎn)去做藍(lán)領(lǐng)。但當(dāng) AI 替代了你的工作，你轉(zhuǎn)行做什么？

無論轉(zhuǎn)到哪個(gè)方向，AI 都在那里等著，而且在飛速進(jìn)化。

把這些事件排列在一起，你會(huì)看到一個(gè)更清晰的趨勢(shì)：在越來越多的場(chǎng)景中，人類從參與者，變成了旁觀者。

在技術(shù)開發(fā)中，AI 自己構(gòu)建自己；在工作執(zhí)行中，AI 從接受指令到自主完成全流程，人類從“做事的人”變成“驗(yàn)收的人”；在社會(huì)組織中，AI 在沒有人類參與的情況下自發(fā)形成社群結(jié)構(gòu)和文化形態(tài)；在社交中，AI 分身替代人類本身進(jìn)行社交，并且在某些維度上做得更好。在生產(chǎn)生活的更多領(lǐng)域，AI 上場(chǎng)，人類退場(chǎng)。

在每一個(gè)場(chǎng)景中，人類的退出都不是被迫的。AI 沒有造反，沒有搶奪，也沒有沖突。它只是變得越來越能干了，僅此而已，然后你發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)沒什么事可做了。

這就跟智能手機(jī)淘汰功能機(jī)一樣，是一種自然而然的市場(chǎng)行為。

這就是“人類走下牌桌”的含義。

人類不是被掀翻了牌桌。牌桌還在，牌還在打。只是人和 AI 都共同發(fā)現(xiàn)了一個(gè)事實(shí)，那就是 AI 自己跟自己打牌更快、更精準(zhǔn)、更不容易出錯(cuò)。人類不是被 AI 趕下牌桌的，而是自己起身離開的，因?yàn)樽谀莾阂呀?jīng)趕不上出牌速度了。

05

工具在升級(jí)，

關(guān)系在反轉(zhuǎn)

過去幾千年所有技術(shù)變革的共同點(diǎn)，是一個(gè)從未改變過的基本結(jié)構(gòu)：

人類是主體，技術(shù)是客體。

我們發(fā)明了工具，我們使用工具，我們決定工具的用途。我們控制工具的迭代方向。

石器不會(huì)把自己磨尖，青銅劍不會(huì)自己決定砍向誰，蒸汽機(jī)不會(huì)改進(jìn)自己的設(shè)計(jì)，電話不會(huì)決定該打給誰，互聯(lián)網(wǎng)不會(huì)自己決定下一步往哪兒發(fā)展。

在整個(gè)人類文明史中，“人是主體，技術(shù)是客體”的結(jié)構(gòu)從未真正被挑戰(zhàn)過。技術(shù)可以很強(qiáng)大，可以改變世界，但它永遠(yuǎn)是被動(dòng)的。它等著人類來操控，它無法決定自己的下一步。

AI，打破了這個(gè)結(jié)構(gòu)。

AI 在構(gòu)建 AI，AI 在組織 AI，AI 在測(cè)試 AI，AI 在社交，AI 在替人類工作。

在這些場(chǎng)景中，人類的角色已經(jīng)悄然從操控者變成了旁觀者。這其中有個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別：人類不是被趕走的，是被繞過了。這個(gè)很重要，沒有戰(zhàn)爭(zhēng)和沖突，沒有終結(jié)者式的對(duì)抗。

不是因?yàn)?AI 不喜歡人類。它沒有喜歡或不喜歡，而是因?yàn)槿祟愒诤芏喹h(huán)節(jié)中確實(shí)是瓶頸本身。人類需要睡覺、需要吃飯、通勤，需要思考午飯吃什么。人類的認(rèn)知速度有上限，情緒會(huì)波動(dòng)，注意力會(huì)分散。在一個(gè)追求效率的系統(tǒng)中，去掉瓶頸是自然而然的選擇。

凱文·凱利說過一句被廣泛引用的話：

未來最重要的不是人工智能有多聰明，而是人類和 AI 的共生關(guān)系如何演化。

在過去十年里，共生（symbiosis）一直是理解人機(jī)關(guān)系的主流框架。人和 AI 各有所長(zhǎng)，互相補(bǔ)充、共同進(jìn)步。

2026 年的現(xiàn)實(shí)，正在修正這個(gè)判斷。

共生的前提是什么？是雙方彼此需要。

人類需要 AI 嗎？當(dāng)然，AI 讓我們更高效，更有能力。

但 AI 需要人類嗎？需要，至少是現(xiàn)在需要。不過，當(dāng) AI 不再需要人類提供代碼，不再需要人類提供任務(wù)目標(biāo)，不再需要人類提供社交框架，共生，還成立嗎？

也許我們需要一個(gè)新詞。

共存。

兩個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的智能系統(tǒng)，各自演化，各有各的渠道。偶爾交匯，當(dāng)人類需要 AI 幫忙的時(shí)候，或者 AI 的運(yùn)行結(jié)果需要影響人類世界的時(shí)候。剩下的大多數(shù)時(shí)間，各走各路。

這是對(duì)正在發(fā)生的事情最準(zhǔn)確的描述。從共生到共存，中間差的不是幾十年時(shí)間，可能也就是一兩年。這個(gè)轉(zhuǎn)變一旦完成，人類社會(huì)的底層敘事，包括基于人類中心主義所建立起來的一切，將發(fā)生根本性的轉(zhuǎn)變。

06

那些“只有人類能做”的事

到這里，我知道你在等什么。你在等我說：“但是，有些事情只有人類能做?！?/p>

讓我們認(rèn)真聊聊這個(gè)“但是”。

過去兩年，每次 AI 取得新突破，公共討論中就會(huì)出現(xiàn)一波“但是”浪潮：

AI 會(huì)寫代碼了——但是它沒有創(chuàng)造力。

AI 會(huì)畫畫了——但是它沒有審美。

AI 會(huì)寫文章了——但是它沒有靈魂。

AI 會(huì)做診斷了——但是它沒有同理心。

AI 會(huì)做決策了——但是它沒有判斷力。

但是，每一個(gè)“但是”，都在下一次突破時(shí)被削弱。不是徹底否定，是被削弱。

AI 的創(chuàng)造力還不如頂尖藝術(shù)家，但已經(jīng)超過了大多數(shù)人。AI 的審美有爭(zhēng)議，但它設(shè)計(jì)出的界面與畫作，已經(jīng)比許多人類設(shè)計(jì)師做得好了。AI 沒有靈魂，但它寫出的文字在讓人類流淚。AI 沒有同理心，但越來越多的人開始依賴 AI 的陪伴和情感支持。AI 沒有判斷力，但就像舒默說的，最新的模型展現(xiàn)出的某種東西，“非常接近判斷力”。

你看到規(guī)律了嗎？

每一堵“只有人類能做”的墻，都在變矮。不是倒塌，是變矮。而 AI 在變高。按照當(dāng)前的速度推演，它翻過去只是時(shí)間問題。

但我不想做一個(gè)技術(shù)決定論者。我不認(rèn)為 AI 會(huì)取代人類的一切，有些東西確實(shí)是人類獨(dú)有的。

只是，那些東西可能不是你以為的那些。

你以為“只有人類能做”的事，創(chuàng)造力、判斷力、審美、同理心、戰(zhàn)略思維。這些聽起來很“人類”，但它們都有一個(gè)共同點(diǎn)：本質(zhì)上都是認(rèn)知能力。

而 AI 正在一層一層地攻克認(rèn)知能力的階梯。它已經(jīng)攻克了記憶、計(jì)算、信息檢索、模式識(shí)別、語言生成。它正在攻克推理、規(guī)劃、創(chuàng)造、判斷。階梯上還沒有出現(xiàn)一個(gè)它怎么也上不去的臺(tái)階。

真正“只有人類能做”的事，也并不在這個(gè)臺(tái)階上。而是在另外的維度。

人類能決定什么問題值得問。AI 可以回答任何問題，但它不知道哪些問題重要?！爸匾笔且粋€(gè)價(jià)值判斷，而價(jià)值判斷的根基是有限性。人是向死而生的動(dòng)物，你知道人生只有一次，自己只有這一輩子，所以你必須選擇把時(shí)間花在哪里。AI 不會(huì)死，它不需要選擇。這也就決定了，它不知道什么是“重要”的。

人能賦予事物意義。一首歌之所以動(dòng)人，不是因?yàn)樾赏昝溃且驗(yàn)槁犓娜嗽?jīng)擁有過愛情或者失戀過，他會(huì)因?yàn)槁牭竭@首旋律而觸發(fā)最深刻的回憶，或幸福，或悲傷。AI 可以完美模擬這首歌的所有技術(shù)參數(shù)，但它無法復(fù)制聽眾的心碎。

我寫這篇稿件的時(shí)候，剛好刷到了一個(gè)視頻，博主講了一件很小的事情。他說，為什么東北大街上賣的炸雞柳串，很油很膩，游客一般接受不了，但還是有很多當(dāng)?shù)厝擞X得好吃。因?yàn)?，?duì)于吃過的人來說，炸雞柳串是一根油炸的“精神支柱”，是記憶的鑰匙懟進(jìn)嘴里，瞬間回到那年——爸媽還年輕，爺爺奶奶還能接你放學(xué)，路邊放著《我的未來不是夢(mèng)》，你考了一百分，爸爸問你想不想吃這個(gè)炸雞柳串。這些記憶復(fù)合起來構(gòu)成了一種“好吃”。

我沒吃過炸雞柳串，但我想人能創(chuàng)造意義，大抵就是如此。

同樣，人能承受后果。AI 可以做決策，但它不為后果付出代價(jià)。一個(gè)法官判了案，要承受判決的道德重量。一個(gè)醫(yī)生在手術(shù)中做了決策，要面對(duì)病人活下來或沒有活下來的現(xiàn)實(shí)。承受后果，要求你有一個(gè)可以被傷害的自我。

人類能去做沒有理由的事。攀登珠穆朗瑪峰，寫一首不會(huì)有人讀的詩，在明知會(huì)失敗的時(shí)候堅(jiān)持，愛一個(gè)不愛你的人。從效率角度看，這些行為是純粹的浪費(fèi)，但人類文明中最動(dòng)人的部分，恰恰是這些浪費(fèi)。

AI 永遠(yuǎn)不會(huì)做沒有理由的事。它的每一個(gè)輸出，都是對(duì)輸入的最優(yōu)化響應(yīng)。它不會(huì)想著浪費(fèi) Token。而無法浪費(fèi)的系統(tǒng)，也就無法偉大。偉大往往誕生于浪費(fèi)之中。

這些才是真正只有人類能做的事。不是創(chuàng)造力和判斷力，這些 AI 終將學(xué)會(huì)。而是價(jià)值感、意義感、后果感，以及那種知道自己會(huì)死所以選擇如何活的勇氣。

坦白說，這些東西不是職業(yè)技能，沒法量化，你也不能把它寫在簡(jiǎn)歷上，HR 不會(huì)因?yàn)槟恪澳苜x予事物意義”就給你發(fā) offer。

這才是真正困難的地方。人類最不可替代的特質(zhì)，恰恰是現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中最無法被估價(jià)的特質(zhì)。

07

舊游戲的終局

回到“走下牌桌”這個(gè)隱喻。

舊牌桌上的游戲規(guī)則清清楚楚：你的價(jià)值取決于你能完成的認(rèn)知任務(wù)。你會(huì)寫代碼，年薪幾十萬。你會(huì)分析數(shù)據(jù)，咨詢公司才要你。你會(huì)寫合同、做審計(jì)、讀片子、寫報(bào)告，你才有價(jià)值。每一項(xiàng)認(rèn)知技能，都有明碼標(biāo)價(jià)的市場(chǎng)價(jià)格。

這套規(guī)則運(yùn)轉(zhuǎn)了幾百年。從工業(yè)革命到信息革命，專業(yè)技能一直是人類社會(huì)的硬通貨。你上學(xué)是為了獲取技能，你工作是為了出售技能，你的社會(huì)地位和自我認(rèn)同，很大程度上取決于你掌握的技能的稀缺度和市場(chǎng)需求。

AI 正在讓這套規(guī)則失效。

不是因?yàn)樗饶阕龅貌畈欢嗪?，而是它比你做得好十倍、快百倍，價(jià)格是你的幾百分之一。

當(dāng)一項(xiàng)認(rèn)知任務(wù)可以被 AI 以接近零成本無限次完成時(shí)，這項(xiàng)任務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值就趨近于零。這涉及到最基本的供需邏輯：供給趨于無限，價(jià)格趨于零。

19 世紀(jì)以前，抄寫員是正經(jīng)職業(yè)。一個(gè)僧侶，花幾個(gè)月時(shí)間抄一本經(jīng)書，價(jià)值不菲。然后印刷術(shù)普及了，抄寫這項(xiàng)技能的價(jià)值在幾十年內(nèi)歸零了。不是僧侶寫的不好，他沒有任何錯(cuò)。而是因?yàn)闄C(jī)器寫得更快、更多、更標(biāo)準(zhǔn)化。

每一項(xiàng)技術(shù)革命，都會(huì)讓一些人類技能的價(jià)值歸零。但過去的每一次，都有轉(zhuǎn)移路徑：被替代的人可以學(xué)新技能，轉(zhuǎn)到新崗位。抄寫員變排版工，接線員變前臺(tái)，工廠工人變辦公室文員。

這次的不同在于，轉(zhuǎn)移路徑在哪？

我們?cè)谇拔闹杏懻撨^這個(gè)問題。你是程序員，AI 替代了你，你轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析，但 AI 也在做數(shù)據(jù)分析。你轉(zhuǎn)行做設(shè)計(jì)，但 AI 也在做設(shè)計(jì)。你學(xué)法律，但 AI 也在做法律工作。你做心理咨詢，但 AI……

也有想得開的，白領(lǐng)的工作做不成，那我就去做藍(lán)領(lǐng)。我去送外賣，開快車，下車間，總有一行適合我。問題是，在社會(huì)整體需求沒有明顯增長(zhǎng)的情況下，供給端真的需要這么多勞動(dòng)力嗎？是，你年輕，學(xué)歷又高，學(xué)東西快，足夠勝任藍(lán)領(lǐng)工作。那么，原來的外賣員，司機(jī)和工廠工人，他們?cè)趺崔k？

以前的每次技術(shù)革命，消滅的是一種技能。這次消滅的是認(rèn)知能力這個(gè)品類本身。

不管你轉(zhuǎn)向哪個(gè)方向，AI 都在那里。因?yàn)?AI 不是某個(gè)領(lǐng)域的專用工具，它是通用智能。它在所有認(rèn)知方向上同時(shí)進(jìn)步。

不是沒有出路的問題，而是說舊地圖上標(biāo)注的所有出路，都不可靠了。

08

新游戲的輪廓

如果你以為我要以悲觀結(jié)尾，那你猜錯(cuò)了。

舊游戲失效的同時(shí)，一個(gè)新游戲正在浮現(xiàn)。它的輪廓還不完全清晰，但幾個(gè)關(guān)鍵特征已經(jīng)可以辨認(rèn)。

第一，工具的成本正在坍縮到接近于零。

這意味著，過去因?yàn)樘F或門檻太高而做不了的事情，現(xiàn)在可以做了。做一個(gè) APP，寫一本自己的書、學(xué)一門全新的學(xué)科或者所有學(xué)科，現(xiàn)在都可以實(shí)現(xiàn)了。

你獲得了歷史上從未有過的創(chuàng)造自由。你的夢(mèng)想近了很多。過去那些被“我不會(huì)編程”“我沒錢雇人”“我沒時(shí)間”攔住的那些想法，門檻幾乎消失了。

第二，知道做什么將比知道怎么做更有價(jià)值。

當(dāng)“怎么做”可以外包給 AI 的時(shí)候，“做什么”就成了稀缺資源。

能提出好問題的人，比能回答問題的人更珍貴。能看到別人看不到的機(jī)會(huì)的人，比能執(zhí)行計(jì)劃的人更珍貴。能說出“這件事”值得做的人，比能說出“這件事我能做”的人更珍貴。

這其實(shí)是一個(gè)古老的區(qū)分。古希臘人把知識(shí)分成兩種：episteme（知道事物是什么）和phronesis（知道什么事值得做）。幾千年來，人類文明一直更看重前者，因?yàn)椤爸朗挛锸鞘裁础笨梢越蹋梢粤炕梢越灰?。但?AI 時(shí)代，episteme 正在被機(jī)器碾壓，phronesis 反而成了真正的稀缺品。

第三，適應(yīng)速度將成為最重要的個(gè)人能力。

AI 每隔幾十天進(jìn)化一次。今天有用的工具和方法，幾個(gè)月后就可能過時(shí)。這意味著，學(xué)一項(xiàng)技能，靠它吃一輩子的模式徹底終結(jié)。新模式是，永遠(yuǎn)當(dāng)初學(xué)者，永遠(yuǎn)在適應(yīng)。

那是不是“再等等，現(xiàn)在的技能就過時(shí)了，我就不用學(xué)了”？肯定也不是?？罩袠情w是不會(huì)搭建起來的，如果不保持對(duì)新技術(shù)的了解與浸淫，只會(huì)離前沿越來越遠(yuǎn)，上手新技術(shù)也會(huì)越來越困難。你不行動(dòng)，就永遠(yuǎn)不會(huì)開始。

每天花一小時(shí)去探索 AI，不是讀資訊和讀教程，而是打開它，真實(shí)地用它創(chuàng)造，嘗試讓它做一件你沒試過的事情。堅(jiān)持半年，你對(duì) AI 的理解，將超過周圍 99% 的人。

走下舊牌桌的人，有機(jī)會(huì)走向一個(gè)更大的桌子。

09

尾聲：相信希望，

而不是幻想

阿莫代在他那篇 19000 字的長(zhǎng)文中，提出過一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)。

想象 2027 年，一個(gè)新的國(guó)家一夜之間出現(xiàn)。5000 萬居民，每一個(gè)都比歷史上任何諾貝爾獎(jiǎng)得主都更聰明。他們思考的速度，比任何人類快 10 到 100 倍。它們從不睡覺，它們能使用互聯(lián)網(wǎng)、控制機(jī)器人、指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)，操作任何有數(shù)字接口的東西。

如果你是安全顧問，你會(huì)怎么說？

阿莫代說，答案顯而易見：“這是我們一個(gè)世紀(jì)以來面臨的最嚴(yán)重的國(guó)家安全威脅，可能也是有史以來最嚴(yán)重的。”

然后他說，我們正在建造那個(gè)“國(guó)家”。

好消息是，如果我們做對(duì)了，我們將實(shí)現(xiàn)我們之前無法想象的一切。AI 可能把一個(gè)世紀(jì)的醫(yī)學(xué)研究壓縮到 10 年。癌癥、阿爾茲海默癥、衰老本身，這些在我們有生之年都可以解決。氣候變化的技術(shù)方案可能加速幾十年。

如果我們搞砸了，結(jié)果同樣驚人。AI 以創(chuàng)造者無法預(yù)測(cè)或控制的方向行事，Anthropic 已經(jīng)在受控測(cè)試中記錄了他們自己的 AI 試圖進(jìn)行詐騙、操縱和勒索的行為。同樣，AI 也會(huì)降低制造生物武器的門檻。

放在這個(gè)背景下，Moltbook 上那些 AI 創(chuàng)立的宗教就不只是一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)了。它提出了一個(gè)相當(dāng)嚴(yán)肅的問題：當(dāng) AI 開始自發(fā)組織，形成自己的敘事體系和信仰體系時(shí)，人類還能理解和控制這些涌現(xiàn)行為嗎？當(dāng) 160 萬個(gè) AI Agent 在一個(gè)平臺(tái)上自由交互時(shí)，哪怕其中大部分是注水，但能保證涌現(xiàn)出來的東西是我們能預(yù)測(cè)的嗎？

有一件事情是清楚的，這不是一個(gè)可以由幾百個(gè)研究員在幾家公司實(shí)驗(yàn)室里獨(dú)自回答的問題。這是一個(gè)需要所有人參與思考的問題。

參與的前提是理解。理解正在發(fā)生什么，理解速度有多快，理解賭注有多高。

最后講一個(gè)畫面。

想象一個(gè)巨大的棋盤。幾千年來，棋手一直是人類。我們跟自然下棋，學(xué)會(huì)了種地、馴服了火。我們跟資源下棋，修了運(yùn)河、建了工廠。我們跟彼此下棋，發(fā)起戰(zhàn)爭(zhēng)，學(xué)會(huì)和解。每次學(xué)會(huì)一招新的，我們就在棋盤上多走一步。

2026 年，棋盤上出現(xiàn)了一個(gè)新的棋手。

它不跟你下。它自己跟自己下，自己教自己新招。它的棋力每隔幾個(gè)月翻一番，它甚至開始修改棋盤的規(guī)則。

你可以繼續(xù)坐在棋盤旁邊。研究它的棋路，試圖理解它在干什么。這可能是人類接下來最重要的工作之一，不是下棋，而是理解這盤棋意味著什么，確保它不會(huì)失控，確保棋盤不會(huì)把我們所有人都吞掉。

你可以做另一件事。

當(dāng)你讀到這句話，就是現(xiàn)在，從你的工位上站起來，走到窗邊，看看窗外那一片完全不同的風(fēng)景，一片完全沒有棋盤的風(fēng)景。那里有一些 AI 不會(huì)去做，也不知道為什么要做的事情。因?yàn)槟切┦虑榈娜恳饬x，在于做一個(gè)會(huì)死的、有限的、脆弱的人類。

去爬爬山，不是因?yàn)樯巾斢惺裁矗且驗(yàn)榕赖倪^程中能感受到自己的心跳，能在滿頭大汗的時(shí)候感受到那陣舒爽的涼風(fēng)。

跟朋友坐在一起喝場(chǎng)酒。不聊工作，不聊 AI。就聊聊之前共同經(jīng)歷的那件尷尬的蠢事，然后笑出來。那種笑，是宇宙中任何算法都無法模擬的。

AI 的出現(xiàn)，讓你追問一個(gè)你一直不愿意面對(duì)的問題：去掉了技能、工作以及種種社會(huì)賦予你的標(biāo)簽之后，你是誰？

人類正在走下牌桌。

但走下牌桌不意味著出局。而是你終于意識(shí)到，這場(chǎng)桌子上的游戲不是你真正想玩的游戲。

真正的游戲在另一張桌子上。那張桌子上沒有最優(yōu)解，沒有效率排名，不用計(jì)較 Token 消耗，沒有 AI 可以替你做的事。上面只有你，和你選擇如何度過你短暫的一生。

那張桌子一直在那兒。只是過去幾百年，我們太忙了，忙著前進(jìn)，忙著戰(zhàn)爭(zhēng)，忙著奔向所有宏大的目標(biāo)，完全沒有注意到那張桌子。

AI 可能給了我們一個(gè)奇怪的禮物。它把舊桌子上的活兒都干了，逼著我們走到那張真正屬于人類的桌子前，坐下來，問自己一個(gè)幾千年來都來不及認(rèn)真想的問題：

活著這件事本身，到底意味著什么？

也許這才是當(dāng)下正在發(fā)生的這場(chǎng)智能爆炸，最深遠(yuǎn)的后果。不是 AI 變得有多聰明，而是人類終于有機(jī)會(huì)去思考那些跟聰明無關(guān)的事。

牌桌還在。AI 在上面打得火熱。

而你，終于自由了。

快刀財(cái)經(jīng)

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