在AI締造的新知識時代，刷題和應試將不再有意義

段永朝 葦草智酷創始合夥人

本文根據騰訊研究院對段永朝老師的訪談整理

訪談時間：2025年8月1日

目前的大模型就像一個「話癆」，有問必答，從不承認「不知道」。這種無論對錯都要給出答案的特性，恰恰是其技術尚處初級階段的體現。

AI時代，個體的獨立性在下降，而對羣體智慧（外腦）的依附性在上升。這相當於把過去加載在個體身上的、沉重的認知負擔，合理地轉移到了「外腦」上。

當參考資料變得極易獲取，人們在做自主決策時的信心反而會下降。因為他看到的分析維度林林總總，反而無法判斷哪一種是恰當的，這是一種新的不確定性。

我們過去的小學、中學乃至大學的通識教育，本質上都是對人進行知識的「預訓練」過程。大模型的出現，意味着這個漫長的「預訓練」過程可以被大大縮短。

未來極有可能重新定義生命，機器將成為一個「新物種」。如果我們不能想象這個由新物種構成的「新世界」，就只能在舊世界的框架里討論新關係，永遠也討論不清楚。

未來的人類將不再是純粹的生物學概念，而是一個介於「純種人」與「賽博格」之間的模糊地帶，可以用不同比例來定義。

人的物理勞動將退出生產要素的行列，人類的勞動將更多地發生在精神與創造領域。

未來的製造業將成為無人化的公共事業，生產、消費、分配三個環節不再是線性的先后順序，而是同步發生的「併發邏輯」。

未來的經濟模式將不再以「交易」為中心，而是以每個人的「意願」（intention）為中心，圍繞個體的興趣和真實需求來組織。

我們正用着圖靈定義下的「有限」計算工具去處理「無限」的現實世界，結果恍然以為自己擁有無限工具。

預測未來最好的方式是去創造它。但不能「穿新鞋走老路」，用着AI這樣的新技術，腦子里卻還是舊的增長模式與競爭思維。必須開創一條與技術範式相匹配的「新路」。

AI的浪潮正深刻地改變着人類社會，觸及個體認知、羣體智慧形態，乃至人類未來生存方式的根本性變革。近來，《紐約客》的文章引發了關於AI對人類智慧「降智」的討論，對此，我們需要超越二元對立的視角，深入分析其現象，構想未來的人機關係，並探索可行的應對策略。

AI的雙重影響：降智與啟智的辯證統一

AI對人類認知的影響，可以歸納為兩個核心層面。首先，個體運用知識獨立性的下降，與對羣體智慧依附性的上升。這種個體獨立性下降、對羣體依附性上升的趨勢並非孤立現象，而是從互聯網、大數據、社交網絡到今天大模型的一脈相承的歷史潮流。在AI時代，這一趨勢表現在，個體可以將原本需要自身成為多領域專家才能承擔的「認知負擔」，合理地轉移到大模型這個「外腦」上。而與此同時，AI帶來了羣體智慧形態的升級：過去社交網絡和大數據時代，羣體的智慧是物理層面、非實時的聚合；AI時代，大模型對羣體的智慧先整合再輸出，帶來的化學層面、準實時的融合。這可視為一種將認知負擔向「外腦」的合理轉移。

其次，個人自主判斷的信心正在下降，而外部參考（他者）的價值和咄咄逼人的能力正在增強。個人信心下降的原因有二：其一，信息過載削弱了對自身結構性思考能力和判斷力的信心。大模型使得獲取參考資料變得極其容易，數量級從過去的幾百上千篇躍升至百萬篇。這導致個人在決策時，思考的不再是「論證是否充分」，而是「我是否窮盡了所有資料、所有維度」。這種因信息林林總總而來的不確定性，反而削弱了對自身結構性思維和判斷力的信心。其二，「外腦」的侵入性增強。以大模型為代表的「外腦」，其影響力有時會增強到不恰當的、帶有攻擊性的地步。它就像一個「話癆」型的「盡職勤務兵」，不管問題是否合適，都會強行輸出答案，對個人的思考形成干擾。

然而，上述影響不應被簡單地視為「降智」或負面的。技術帶來的影響是動態且辯證的，既有「升」的一面，也有「降」的一面，兩者在未來可能相互轉化，我們不應以靜態的、二元對立的眼光去評判。諸如「知識外掛」或「知識外包」等標籤，一旦被總結出來，就會像「混沌吸引子」一樣吸附許多觀念或意識形態。這類標籤常帶有批判性意味，不利於我們進行更深入的探究，例如「什麼是好的外包？」或「平均化是不是一定是壞事？」等問題。

重構人機關係：想象新世界與共生路徑

要探討人與智能技術的關係，必須採用一個幾十年的、跨越幾代人的長遠尺度來看待。在下一個技術爆發點（可能要説到量子計算）到來之前的幾十年窗口期，是思考人機關係問題的關鍵時期。並且，需認識到過去百年的知識論基礎已出現破滅：科學哲學等流派試圖構建統一哲學的雄心已經破產，且各學科之間誰是根基的關係也出現了巨大裂痕，統一之夢無法實現。

在上述前提下，對人機關係的討論應包含兩個層面：一是想象未來人機分工的成熟穩態；二是探索從現狀到達該穩態可能經歷波折的路徑。

對未來的想象不能再沿用基於三百年前笛卡爾主客二分法，或將世界進行分層 （如物理世界、觀念世界 、人造 世界） 的舊理論框架，因為這些理論一定有其目光不及之處。我們需要看到一個新的世界的出現，即「機器世界」。這個世界的崛起，意味着未來生命的概念可能會被重新定義，從而誕生出「人造生命」或「機器生命」。討論未來人機關係的第一步，首先要討論這個「新世界」。人類通過神話、傳説等敍事傳統，一直在想象和創造「新物種」。如今，基因編輯、腦機接口、人工合成生命等生物科技的發展，使得改變人體乃至創造新物種成為技術上勢不可擋的趨勢，科幻小説中的「超能人」將來可能會出現。未來，在「純種人」與「純機器人」之間，會出現由不同比例合成的「賽博格」構成的模糊地帶。即便在當下，佩戴眼鏡、攝入化學合成藥物等，也已使我們在一定程度上成爲了「賽博格」。

未來，無人工廠的普及將催生全球性的「機器世界超主權結構」，它能夠自成體系，擺脫現有的貨幣體系。農場、牧場等傳統生產領域將實現無人化，人類將退出以物質轉換為核心的生產領域。新物種的出現將徹底改變人類的生產、組織、生活、消費乃至繁衍方式。例如，人造子宮和體細胞克隆技術在帶來解放的同時，也構成了對人類自然繁衍方式的「徹底剝奪」。通過腦機接口將數字足跡灌入克隆體，甚至可能實現「永世輪迴」。當未來達到一個穩定狀態時，新的賽博格將形成全新的心智結構和價值錨定。對於他們來説，我們這代人所錨定的「生存繁衍」的意義將完全改變，因為「生老病死」對他們而言已是遠古人的故事。

探索從現狀達到穩態的可能路徑，涉及兩條「繩索」。舊的繩索是「人類共識」，即基於人類物種的共同感，不斷對現有共識進行突破、重塑和創造。而新的繩索則是「人機共識」，即人類需做好心理準備，接受機器可能擁有「自由意志」，並像對待馴化的動物一樣，學會與這一人造新物種達成共識，做出讓步。現有的「以人為中心」的原則 （如阿西莫夫三定律） 仍屬於老繩索，可能無法適應未來。

從「人際共識」向「人機共識」的演進，是一個非常重要的線索，而這首先是一個需要想象的問題。當代人已形成一個集體共識，即我們的想象力是匱乏的，路徑依賴太過嚴重，但同時它又是未來巨大的生存基礎，創造力源於想象力。在AI可輕易完成學業任務、未來知識甚至可通過腦機接口植入的背景下，當前的應試教育、刷題卷已變得毫無意義。它只會扼殺天性，創造出無法適應未來生活的后代。

未來之路：融合東西方智慧，構建新經濟邏輯

制定應對未來的對策，需要認識兩大「天花板」。其一是物理天花板：在量子計算實現前，當前計算技術因能源和物理器件的限制而存在「算力天花板」，這為未來二三十年的現實想象劃定了邊界。其二是心理天花板，即當代的審美疲勞或生活倦怠。例如，地鐵里復讀機式的機械提示音，或超市里琳琅滿目卻無法匹配需求的商品，這些都體現着表面富足下的心理束縛。

應對這些挑戰的唯一良藥，可能是東西方文化的融合。這需要彌補西方文化因其有限的計算理論 （圖靈） 和忽略意義的信息論 （香農） 而存在的根基不牢問題，以及東方文化雖有整體論優勢但在「表徵」和符號化上的短板。

在實踐上，我們必須「穿新鞋、走新路」，這條新路的核心是「公共精神的復興」。在相互依存的世界里，「公共領域」的範圍可能會極大地擴大，今天私人領域的東西將來可能變成公共。關於公共領域的治理、行為規則、創造性，仍有很大缺陷，原因是對公共領域的想象受制於原來實體領域、物理領域的想象。「公共精神」的具體體現之一是「超級平臺」的崛起。與已淪為壟斷力量的舊平臺不同，「超級平臺」是「平臺的平臺」，其本質是一種「公共服務供應商」，用以解決跨平臺協作等迫在眉睫的需求。

這一轉變的背后是經濟底層邏輯的顛覆：鑑於技術已讓供給充足、需求可計算，不平等的核心原因是「錯配」而非稀缺。因此，基於信息稀缺的亞當斯密式「交易邏輯」已過時，經濟正轉向以個人意願 （intention） 為中心、以實時「分賬」為形式的新邏輯。新經濟的運行模式將從「先生產、后消費、再分配」的「串行邏輯」，轉變為「邊生產、邊消費、邊分配」的「併發邏輯」，且生產將成為無人化的公共事業。人的勞動將退出生產要素，人類的主要活動將從物質生產領域轉向精神領域和創造性活動，這將帶來宇宙觀、世界觀、價值觀的顛覆式改變。

實現以意願為中心的生產，需要依靠「意願經濟」的技術。其核心是VRM （Vendor Relationship Management） ，即一個能理解用户意圖、跨平臺執行任務的個人AI agent。因此，所有能捕捉意願的人機交互場景都將成為必爭的入口。同時，技術還能用於解決深層的社會價值衝突。例如，區塊鏈技術通過其不可篡改的特性，可以技術性地「干掉信用」問題，建立一個靠譜人的聯合體，從而放大價值認同，幫助社會走出傳統共識泥潭。

總而言之，面對AI帶來的深刻變革，我們必須摒棄過時的理論框架和二元對立的思維模式。唯有通過大膽的想象，探索人機共生的新形態，並通過融合東西方智慧，復興公共精神，構建全新的經濟與社會運行邏輯，我們才能在不可逆轉的技術潮流中，為人類文明開闢一條通往繁榮與和諧的嶄新道路。

本文來自微信公眾號「騰訊研究院」（ID：cyberlawrc），作者：段永朝，36氪經授權發佈。