韦青 × 王巍：人类理性与人工智能

                                                     01｜滑向冰球即将到达的位置

王巍：人类最近一万年的发展过程中，我们迅速从一个农牧业社会走到了一个智能社会，这么大的变化，很大背景是观念的变化。首先，我想请你介绍一下自己的求学经历和工作经历。

韦青：各位，大家好。我的成长经历很简单，从小在北京长大，中学、大学在国内读完，毕业之后我就出国去工作，做数字化转型。按照北大方正的话来讲，叫“铅与火”到“光与电”，王选教授他们那一代人，把文字转型成用计算机来处理，我做的工作是翻译和DTP，是将文字从铅字变成Rust。那时候我在新加坡，经常会跟北大方正合作，中国早期数字化转型是非常成功的。我现在还把王选教授奉为榜样，他从那时候起就开始做数字化转型了，研究算法、语言和芯片。我大学在北航学电子工程，做了几年文字的数字化之后，又开始回到通讯本行，在摩托罗拉做通讯和寻呼机。正因为如此，我亲眼见证了一条手机短信就能把寻呼机给取代掉，智能手机又把所谓的功能机给消灭掉了。经历几轮下来之后，就有一个最基本的元认知，一切都在变化，根本不存在某个技术把你代替掉，只会存在着“一个拥抱了新的技术的人，把不拥抱新知识的人代替掉”。当我们看到时，游戏已经结束了。所以，在科技界有一种说法，借鉴的是韦恩·格雷茨基，冰球名人堂的一位大师级人物，他的逻辑就是“我永远要滑向冰球即将到达的位置，而不是冰球现在的位置”。我经历过文字的数字化、通讯的数字化，然后是智能手机、云计算，之后是人工智能，大部分所谓创新的成功，我把它称之为“幸存者偏差”的现象。在几轮周期之后，你就会发现它采取的方法类似于人类物种演化的过程。没有人知道未来会怎样，我们每个人都是在用望后镜开车，我们只能靠过去的经验，但只要是靠过去经验来判断未来就是概率性的。你得先有信仰，相信它一定是会变的，然后是抓住那些不变的。

王巍：移动通讯消灭了家庭的固定电话，这个变化是非常急速的变化，不是慢慢的变化，它是一个突变的性质。实证市场变化会非常多，很多人都认为自己有判断力。作为任何一个企业家、创业家，都要对市场进行提前判断，大部分判断都会失败，只有极少数能成功。

                                                                02｜只有变式才是不变的

王巍：人们经常说“失败是成功之母”，但问题是在现实、商场和社会当中，很难允许失败，一错就错误终身。在我的经历当中，中国企业家的失败代价就比较大，一旦试错就可能处境会出现一系列复杂的关系。但有时他不是蓄意错误，是在创新中产生的错误，在这样的环境中，企业家能不能靠试错来成功？

韦青：您提的问题特别好，我觉得是一个“灵魂之问”，就是我们相不相信有除此之外的别的办法能够支持创新？创新来源于旧，从旧到新的中间是变化，一旦变化就一定是不确定的。这里面有时代的变化，自己的变化和组合的变化，这么多变化合在一块，其实倾向于是要掌握试错的能力。想象一下，蜗牛在路上走的时候，你看它的触角出去之后，碰到东西就会立刻缩回来，调整之后再伸出去，不断这么走。复杂性科学家大卫·斯诺登，他也就讲“在巨变的时代下，不要定终点，只定方向。”以我这么多年的工作经历来看，从激光照排到寻呼机、手机，到智能手机、操作系统、物联网、大数据等等这些之后，我觉得会形成一种坚定的信念，就是“只有变式才是不变的”。2000多年前，中国的古人就说“苟日新，日日新，又日新”（出自《礼记·大学》第三章），又说“周虽旧邦，其命维新”（出自《诗经·大雅·文王》），周朝能够起来也是因为维新。我觉着咱们的本质还是求变的，但会因为很多的现象，在一定程度上遮盖住了我们这个民族本身对于不断创新的信念。我并不知道变了之后会怎么样，也可能是失败概率很大，但一定要坚信，哪怕概率很低，也是唯一的创新方法，否则的话就等待着被别人创新。像您刚才说的现象，经常是只要你在市场一旦犯错就出局了，其实跟试错方法是一样的。我觉得查理·芒格的投资智慧很值得借鉴：假设成功概率只有5%，95%会失败。就要想怎么来提高这5%？其实有一种方法是把95%不断过滤掉，试错但别全试进去。创新和创变的概念不一样，我们经常讲创变是把手脚放进去，但别把脑袋放进去，你就去试。这样的话，95%不断减少，就会变成94%、93%，你的概率也会从5%变成5.5%、5.8%就逐渐起来了。我所观察到的很多企业其实都是如此。

王巍：我们经常谈，你无论多聪明，你多能干，多么有资源或者靠山，你没有干过的事情，第一件事99.9%是失败，注定失败，但是你不干，永远走不出去，还是得干，明知道有巨大失败摆在这里，你还要去做，怎么办呢？就是千万别做大事，做小事，就像你一个手指头进去，我失败了、摔一跤，我起来了，但要是把全部身家投进去，一辈子马上就回到解放前。所以，这也是一种试错的机制。

                                                         03｜避免过早陷入“本地最优解”

王巍：以你的商业经历来看，大家出现的各种焦虑，关注大模型，关注Sora、ChatGPT等等。在更长远的人类历史、更大的空间下，是否可能有新的突破还在酝酿中，今天很多人在都谈大模型以及焦虑，你怎么来判断？

韦青：我感受特别深的是，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever在去年接受的一次采访时，他谈到了给想创业年轻人的两点建议：第一，要对未来有一种感觉；第二，要有自己的数据，而且是别人没有的数据。他说的这种对未来发生现象的感觉，现在并不知道会怎样，但你要相信你的感觉。就像OpenAI这批人特别相信规模效应，就是不断算，不断算，这种坚定的技术信仰和对于世界本质的信仰，就推动了它往前走，让它渡过难关。我认为很多公司大部分由于不坚定，往往会输在快到突变的时候，就停下来了。人在水面之上跳出来的这种飞速增长是短暂的，要从长线看，它都是起伏变化的。自信心是要有，但我从机器学习中也学到了一个感悟，避免过早陷入“本地最优解”。比方说我们的人生目标是要爬上世界上的最高峰，但很不幸我们都生在北京的香山脚下，此生的话，费了好大力然后爬到“鬼见愁”上去了，才300多米，到头了，就不敢下来了。这就叫“本地最优解”，因为你已经有了，而那些没有的，他可能反而就没从这条路走，可能就直接奔泰山去了，或者他也可能停在那里，还有可能凑巧到西边去了华山，去太白山，然后到昆仑山。我们一般找到的成功，很多都是本地最优解。如果有了这种信仰，这一轮的机器进步，客观来讲，我认为它是帮助人类来的，不是仅仅帮助人类给一点生成式的人工智能，还帮助打开我们在思想上的桎梏。人类由于寿命和精力的局限性，在没有工具帮助的情况下，我们只能找到“本地最优解”。现在计算工具向上发展来了，我们才明白，原来可以这么做事。当机器把我们的计算能力扩展之后，我们就能够有机会和精力去探究过去这几千年的进化里，一辈子没有能力突破的人类的认知边界。

王巍：人和机器之间的这种关系，会不会是人制造了一个机器以后，最后机器去战胜人？我们看了大量的特幻小说都在渲染这个角度，就是机器的理性，机器有它自己的生成，现在有一个词叫Emergence（涌现），从量变到质变。“黑天鹅”事件出来了，机器会不会也通过大量算法，然后突然来个质变，你怎么看这样一种未来的思考？

韦青：我认为起码在人类里面还没有人真正能够用所谓现在流行的科学方法证明它是什么，不是什么，但它可以通过一些思想实验做分析，也会慢慢构建成我们的信仰。一些人是认为机器会不断代替人，比方说各种思维能力，是不是会产生意识；另外一些人，努力在研究人类的认知神经科学、脑神经科学，包括像Andy Clark写了很多关于人工智能的书籍，英国作家Anil Seth写了一本书，叫《Being You: A New Science of Consciousness》（《意识机器：关于意识的新科学》）。还有一些人非常认真地考虑，当机器不断模拟仿真人的时候，人的能力边界。这里面就有一个核心的话题——我们的意识。我们了解的意识，实际上是根据我们的传感器——眼耳鼻舌身来收集，进行分析计算，但只要是传感器，它对宇宙的感知信号就是有限的。我们现在对于人类能力的认知都是“本地最优解”。根本没有看到更高的山，我甚至认为人类也是进化了这么多年才刚刚爬到香山的“鬼见愁”。这个时候，我们还要能“下山”，抛弃掉我们的固有成见，也抛弃掉我们的舒适区。

王巍：不断去颠覆自己，去重新开拓一个新的认知圈。你实际上始终有一个潜在的前提，就是人类做的所有社会活动和技术活动，都要寻找一个最优解，是所有人期待或是“本地最优解”，再或者是更大区域的最优解。这样会有一种可能，就是人类所有的目标都是集聚性的，不是发散性，因为大家都在找最优。

韦青：我们经常讲，在这个世界上，有时候你信什么就是什么。前段时间我看到一篇对信息文明的分析文章，说咱们现在用的很多技术都不是最优的解，但为什么就成了呢？因为有人把它开源了，共享了，别人就都去用。反而那些好的，它敝帚自珍或者觉得这是好东西结果不分享，不开源，人家也就不会用你的。我觉得这就已经表征出信息文明的一种游戏规则，叫做“永恒的终结，无限的开始”。我们要在信息文明时代里，学会玩无限游戏，不只是以你赢我输作为标准，大家都把游戏玩下去，虚实结合。如果游戏规则我们不懂的话，就等于是拿农业文明去想石油是什么。信息文明数据很重要，但数据如果不能被提炼成知识，不能进行交易，不能去分享，就无法产生价值，无从对社会、对世界产生影响。

                                                         04｜中美欧在人工智能竞争中的机会

王巍：咱们抛开观念来谈，目前格局下，中国和美国在人工智能方面的竞争态势，算法、数据、算力，包括模型的创始与应用，有很复杂的一个战果图，你怎么看中美之间或中欧之间的未来格局？

韦青：在我了解的很多业内人士当中，无论是在训练模型还是在应用模型，真正在一线的实证者，没有人在考虑谁厉害谁不厉害，因为新的一个文明时代刚刚起步。大家都处在幼儿园阶段的话，争论谁厉害谁不厉害，没有丝毫意义。相反，每一个人都在努力去研究，我们所开启的到底是什么局面？我们过多去关注大模型，而忽略了什么？在这个过程中，还是要回到知识的浓度和整个社会现象的数字化程度。现在所说的大语言模型，实际上是大文字模型，人类的语言远远大过文字能够表征的现象。关于人工智能信息方面，罗伯特·维纳在上一世纪写的一本书叫《控制论》，其中有一段专门阐述，写得特别深刻。他是在训斥美国政府，说你们这帮美国政府官僚知不知道信息是不用不值钱，一用就有用，但是一用就作废。也就是说，信息文明的玩法跟你拥有煤、石油、土地、粮食完全不一样，知识你不用，它就没有用，你用就得分享，就要让人知道，但一用之后就会变成大家的公有知识。所以，信息文明的游戏规则是靠知识的分享来产生影响力，让大家一块跟着你走。所以，我想再次强调，信息文明的游戏规则，跟工业文明和农业文明是不一样的，它是应用、使用和分享，不用就作废。

王巍：这就是我们希望来讨论的问题，现在我们有太多的技术片段化的这种信息，导致我们所有人集中关注一个最激励、最刺激、最兴奋的东西。但是，你往往也会因此失去整个地图。

                                                          05｜信仰技术，还是信仰人类智慧

王巍：去年刀郎的一首歌特别火，带火了一位哲学家，叫路德维希·维特根斯坦。其实，维特根斯坦观点的核心就是你刚才说的，人的语言是没有可能准确、全面地表达思想的。大模型无论Deep Learning，无论如何它也无法取代人的意识，因为人的意识永远要比我们制造的机器涌现推算要复杂得多。因此，我们还是信仰人的观念的变化，而不是仅仅关注于技术的变化。可能技术突变会改变，会给我们施加压力，让我们的观念不断游离或者突变，但这个主导力量还是人的观念。今天我们的主题是关注人工智能，但更多还是关注人类的理性。

韦青：我特别同意。人类几千年的进程中，从来不是技术约束了我们的进步，全是因为我们的思想观念约束了自身的进步，包括现在技术的应用，你会发现有些人还没在用的时候，就开始在想这东西到底怎么回事？你只有在使用之后，才能知道它是怎么回事。空想有点像“盲人摸象”，实际上还有一句话，就是“小马过河”。小马在岸上，无论是问小兔子、问老牛，都没有意义。而且还有一点，小马过河也是不完备的，它预判是河，万一过江、过海，或者以后人类地球上就没有陆地了，怎么办？咱们都是因为自己的思想，按照过去观念的桎梏，把观念想小了。我们看问题要具备一个变焦镜头的能力，看一下长焦，Zoom in，但是还要能变回来，再变成一个广角，镜头要特别灵活。我特别反对有些人动不动就说“我吃过的盐，比你吃过的饭还多；走过的桥，比你走过的路还多”。未来一定是年轻人的世界，而且年轻人的思想就应该是活跃和开放的，在巨变的时代里，千万不要把自己桎梏在名词之下，因为名词是不完备的。虽然现在叫人工智能，但是什么是人工智能还没有达成共识；大语言模型是不完备的，它实际上只是大文字模型；所谓的生成式，也只是机器能力中的很小generate（生成）。当有人在说这个时代不行的时候，我个人倾向于认为极大概率是所谓的既得利益者，他的利益在受损、在收缩，所以他觉得不行。人类是渺小的，世界的车轮不会以人的意志为转移，它一定会不断地往前滚动。谁能够迎合时代的特征往前滚动，我觉得就认识到这是一种信息文明的玩法，以分享、以交换、以开放、以涌现，以碰撞来作为一种新的游戏规则，谁就能把握住这个时代的本质脉络。真正的变化是所有的人、事、物三点都要因为新的工具所转化。“滑向冰球即将到达的位置”，要有人能够去试，往前走一走。我们将迎来一个全新的时代，我们是不是要开始做准备了？我认为到了这个时代，我们需要机器来帮忙。

                                              06｜人工智能的技术影响力是否会让所有行业洗牌？

王巍：很多朋友都在关心ChatGPT人工智能让所有行业重新洗牌的话题。很多行业现在来看，已经没有用了。对此你怎么看？我也希望你能对年轻人提一些建议。

韦青：目前来看，人工智能领域又在非常标准地重复着过去几轮技术的一些现象，就是高估了短期的技术影响力，又低估了长期的技术影响力。从逻辑上来讲，所有的行业一定会被推翻，不管是人工智能还是未来，就看时间线怎么来拉动，这个时间线特别重要。另外，我们要了解新工具的特征。最近，我刚把《2001太空漫游》和《黑客帝国》两部电影重看了一遍，想吸取一些灵感。实际上，人类社会一直在发明新的工具，同时也在被新的工具所塑造，它永远没停过。这一轮所谓的人工智能，如果我们把它从单纯的生成式退回来一点，它是基于人类用数据表征的知识的提取，形成了一种模式识别这种算法来驱动机器的各种能力，可以是自动化的能力、计划的能力，以及任务编排的能力。我们每个人都面临一个巨大挑战，不是我们的工作会不会代替掉，而是问我们到底想做什么工作。我们从早上起来起床到晚上上床睡觉，这段时间内不管多少小时，其中有多少任务是我们发自内心喜欢干的？我们可以说是为了谋生，为了求生，但是如果不喜欢干，我觉得大概率是什么呢？第一，我们不擅长干；第二，我们不会干；第三，我们不想干。这三种任务的话，恰恰机器会不断地代替掉，会把人推到一个墙角。我们要问自己到底想干什么？我觉着能够回答出这个问题的人，在工业文明洗礼了两三百年之后，已经变得微乎其微。我们现在说的所有事情、大概率事件都是机器能干的。在工业领域、农业领域、流程化很强的领域都将有很多新的机会出现，但唯独不会出现的是过去的工作概念。现在每个科学家身边都得有个智能体，把你的知识变成动作，帮你去做实验，以最快的速度，使科学家的理论已知领域迅速与实践的已达领域重合，比如像体现在蛋白质、新材料、药品开发、认知神经科学等这些都在进步。所以，我想跟大家讲，当历史的进步看似把一道门给你关上的时候，我们得有这样的信仰，因为同时又有一道门打开了。

王巍：在商业经济学家里有个很著名的人叫约瑟夫·熊彼特。他有个最著名观点，叫不断地创造性破坏Creative Destruction，他是解决吐故纳新、重大变革的一位学者。在更大的范围内，思想史上还有个重要人物，他在我中学时候的影响力很大，叫托马斯·库恩。他写了科学革命的结构，最主要提出了“范式”Paradigm，我们今天看待人工智能时，仍然用工业社会的范式来看待信息社会，我觉得这是一个很大问题。要突破范式，没有求知欲、好奇心的驱动，就很难突破范式。智能社会的一个最大挑战是每个人都要刀口向内，你能不能放弃自己的传统观念、传统的眼光？动员自己内心隐藏已久的、会被焦虑感覆盖的、被权威压制的好奇心，让它释放出来。

                                                               07｜人工智能时代的人类自我认知
                                                                       两位大咖解读“16”+“8”   

王巍：人类社会里真正开始产生所谓的智能，不到一万年的历史。今天，我们迅速从自己的认知开始，驾驭机器的认知，再让机器的认知来补充我们，就产生了新的多元的认知时代。这种时代下，你从互联网、手机、通信到现在的软件，我从金融、教育，咱们共同cross border（跨界），我们走到一起来。你来预测下一个阶段在智能时代里，人类对自我认知能达到一个怎样的状态？我们现在到底是技术控制人类，还是人类控制技术，又或是双方并行？你怎么来看OpenAI，或者从OpenAI角度来谈？

韦青：其实不仅限于OpenAI，对于整个现代科技的进步的进展，我会拿16个字作为一个解答，也是供自己来研究。这16字是“智能时代，能所之辨，如影随形，虽有非实”。智能时代下，咱们面临很大程度的问题是，人类已经被推到了一个墙角，到了一个非解决不可的地步。当机器不断生成新的内容，我们如何确定它生成的内容是真的，还是假的？是虚的，还是实的？它对我有益，还是对我无益？这些方面都是因为符号，它极度膨胀之后，如果做得好，我们可以继续保持人类的主动性；做得不好，我们就会被信息给淹没掉，就变成了信息过载，意味着关注度的极度缺失，叫做“能所之辨”。我们都相信眼见为实，但当很多现象产生时，我们居然已经认为这些像素凑成的图片或视频是当真的。真正的进步不仅仅是现在大家看到的生成式，生成式要帮我们解决的，恰恰也是生成式带来的问题——信息过载。我们如果不去利用机器能力的话，反而会因为机器信息生成信息的海量涌现，让我们的生产力下降。我们首先要解决的是在海量的机器信息的时代里，要保持住人类的自主性和生产力不受此影响，在这基础上会出现什么呢？认知、意识、量子、宇宙这几个方面一突破，你就会发现，原来我们对自己了解太少了，我们只了解到被我们传感器传过来的电化学信号的处理，得到的所谓意识。你让机器能处理了这么多工作，而人的碳基处理不了这么多事，得让机器人帮我们硅基，让硅基和硅基去做他们的事，我们回到我们自己。我觉得我们在未来会有三重境界，我们会一直活在什么状态下？温饱问题、衣食住行，这是生存的问题。除此之外，我们还得再上一层，就是探索生命，我是谁？我从哪里来，要到哪里去？我认为这就是更高级的进化。

王巍：咱们聊了非常多不同的场域、不同的名词，也带来很多思考的空间。我们在这里没有结论，我们只是推开一扇窗。对我来说，我每天也在读书，接触新人，在看未来。我也有一个自己的座右铭，总结了8个字，叫“做我所爱，尽我所能”，我做的所有东西，我爱的东西都叫“做我所爱”，然后是“尽我所能”。我认为无论多么伟大目标，世界多么动荡，有多大的焦虑，只要你做的是你喜欢的事情，你发自内心的有激情，尽你所能每天提升你的能量，我觉得这样生活就挺好。我认为我们这一代人是处于一种大变革的过程当中，没有焦虑就没有进步的动力；能够保持一定焦虑，又有一定的淡定。我们还是要从下起步，一起走向新的拓荒时代，智能时代。“博物馆老友记”第10期和韦青先生讨论了科技、人类的理性和人工智能，我们期待下次能够有更多的朋友一起和我们来聊，也欢迎大家推荐有趣的人、有趣的话题，我们一起迈向一个新的时代。

                                                     直播间彩蛋 · 青少年精英与业界大咖的快问快答                                                     

王巍：我们的【博物馆老友记】节目很多期对话主要是面向年轻人，邀请长期和我们合作的具有思想性、社会影响力的一些公众人士，其中有企业家、知识分子、政府官员一起来对话，讨论当今的前沿问题和大家关心的一些社会话题。现在很多人都会关心年轻人下一步该怎么走？人工智能出来之后对中国所有的行业都洗牌了，年轻人今年从哪里入手？这些年，金融博物馆有一个很重要的业务板块，是面向年轻人，面向全社会启蒙金融知识，特别是关于AI、科技、金融这些领域的事情。我们通过很多种方式来实践，其中一种是面向全国青少年招募选手，在多个城市举办金融挑战赛来启蒙。我们从2015年开始做这项赛事，今年是做了第四届，5月初刚刚结束苏州赛区的比赛。本期节目的直播间，还特别邀请了这届赛事的几位年轻挑战者、组织者来到现场进行互动交流。

韦青：非常好的问题。首先恭喜你们在这个比赛中取得的成功。请问你写论文的目的是什么？是完成老师给的一个任务，还是要表达出你的一个新的见解。如果是完成任务，任务如果能够被ChatGPT所解决，自己对这篇论文满意吗？如果你是要对自己的学术经验和理解有个交代，ChatGPT能够帮你把很多繁琐的、重复的事、不想干的让机器去做，最终都会回到一个问题，就是人何以为人？作为一个人，你觉着自己应该会些什么？如果是只要会ChatGPT会的，就可以拿着学位去找工作，这种工作一定是会被机器代替掉的。机器进步，包括模拟代替人的功能的唯一目的，从人角度来讲就是让人能够超越，让人能够进一步进化成更高的阶段。未来的挑战是什么？知机者智，自知者明。原来是“知人者知，自知者明”（出自《道德经·第三十三章》），现在是“知机者”智了，但那是不够的。自知者明，最终来讲叫“永恒的终结”，你追求任何目标性的永恒都是要终结掉的，是无限的开始。比方说老师给你定的目标是爬上50层，结果现在无人机、直升机帮忙一下子就把你放到50层了，你的人生目标是什么？应该是爬51层，而不是说定在50层。在试错的过程中，真正的核心还是要找到自己。你到底是想活成一个机器还是活成人，这是完全不一样的。如果活成机器的话，你们这一代人，包括我们这一代人都有一个麻烦，在于我们的教育实际上适合于工业时代，把我们都训练成一颗螺丝钉，一个工具，当然也有人会成为人，但是先要成为一个工具。比方说你是一个金融分析员，你就有一个工具的属性，但如果机器代替掉你原来的金融分析员的任务之后，你能不能再升级成为一个金融战略家？人的目的是当机器把你放到50层之后，你千万不要只是在50层就躺平了，要去51、52层试错。人的目的是不断去探索未知的边界，试错的目的不是让你在50层以下试错的，那轮不到让你试错，机器都试错完了。试错的话，本身就是我曾经说的“三错法”：先认错，因为可能50层以上无人区全是错的；如果你做对了，要知道那是好彩。认错完之后，你就要知错和改错。如果要做回人的工作的话，真正专注的是知道哪错了和如何迅速改错，根本就不在乎有没有错，因为科学就告诉你了，永远等待着被正伪所推翻。人类的脑细胞、脑神经元的连接要消耗能量，这个能量从哪儿来？起码对人来讲，机器可以发电，人类的话就是宝贵的三磷酸腺苷，用它来做一些机器能做的，何必呢？你要找出哪些是你能做，但机器不能做的事情，这才是年轻人的未来。

王巍：我想补充一下，我是特别鼓励你们用ChatGPT去写答案，因为越来越多人这样去做，这样就逼迫教育制度改革，如果大家都用ChatGPT，恰恰给了所谓工业化教育制度一个彻底改革的机会，你们应该用。

王巍：我觉得你能够想到这点，其实就可以了，这么大的诱惑，ChatGPT用1分钟就可以解决我几个小时的事情。同时，我又想到了我的自主能力要如何发挥？你能想到这一点就是进步，我认为就足够了。

韦青：你提的这个问题，它背后是一个闭卷考试的逻辑，我们会满足于有答案就行了。但像我们这样在社会上摸爬滚打了很多年，根本不会在乎既有答案，尤其像在瞬息万变的行业中，没人会在乎什么最佳时间。答案没有任何价值，答案就说明有人这么做成了，但关键是你这么做成不成。你的答案如果说是为了去答一道题，没有什么意义。人生在世不是用来答题的，人生在世是用来实践，去创造出一个新的现象。ChatGPT告诉你这道题该怎么做？我是不是能够再把它放进去，产生出一个新的东西，继而为人类突破认知的边界？当有了ChatGPT之后，你将会成为现代炼金士。进入到ChatGPT时代，像微软，我们除了有生成式人工智能帮助人类提高生产力以外，还有另外一个叫AI for Sciencea，AI for科学。我们的CEO和董事长萨提亚，他说了一个词我觉得特别好，叫做Enumeration of simulation，翻译成中文是“当计算机能够仿真之后，它可以它遍历一切”。原先你要去一个个做实验，像玻尔在上一世纪初就已经发出过这种感慨了，说我们的问题不是没有理论，是没有时间在我们有限的人生把基于理论这些实验都做完，来验证新的现象。现在计算机就帮我们做这步了，你只需要有理论，计算机帮你全模拟完之后，人类的认知边界将会急速地加大。我们过去几百年的工业文明拼的是人类理论已知域和人类实践未达域之间的差异的竞争，但实际上，真正的竞争应该是人类已知理论域等同于人类实践已达域，两个源泉重合之后，开始往外走。如果我们用的是闭卷考试思维的话，实际上他不是不知道，他是没做到，他已经知道但没做到，你们将面临的是一个游戏规则的彻底改变。所以，建议你们不要用闭卷考试的思维去想问题，不要用名词来指代现象、本质。