行了，咱们得聊聊这个事儿。

几周前，OpenAI发布了他们的新模型o3，科技界Twitter用户对此反响热烈。如果你对此一头雾水，这可能会引发对人类在未来扮演角色的诸多担忧。

o3有什么特别之处呢？它在ARC-AGI基准测试中的准确率达到87.5%，这比之前的模型有了显著的提高。

在模型还未发布之前，有些人就说我们已经达到了AGI，并有的认为五年内工作将不复存在。另一些人，包括马斯克等，则表示未来金钱可能变得毫无意义。如果我们不能正确看待这些问题，我们所做的一切努力都可能白费力气。

我最感兴趣的几个问题是：

• 我们是否会成为我们超级智能主宰的虫子？
• 如果超级智能不仅能做所有人类能做的事，还能做得更好，那我们还能做什么？
• 如果没有工作了，我们还应该专注于什么才能过得好？

这些年来，通过多年的学术研究，我对人类独特性积累了非常多的想法。在这封信中，我列举了一些最具说服力的人类独特性的例子。

我希望我能给你一种积极的方法来理解这个世界，并帮助你更好地行动。

系好安全带，伙计们。现在活着真是太棒了。

要理解人工智能是什么以及它对我们意味着什么，我们需要从人工智能的起源开始。在人工智能出现之前，曾经有一个概念，即控制论，这是1948年由诺伯特·维纳提出的。

控制论，这个词源自古希腊语，意思是“舵手”或“管理者”，是指系统中自动调节控制的概念。行动、感知目标并进行比较是智能系统的基本循环。他关键的见解是世界应该用信息来理解。复杂系统，如生物体、大脑和社会，会自我调整以达成目标，如果这些反馈环断裂，系统就会崩溃，走向熵。

想想一艘船在夜间接近灯塔时不断调整方向的情景。船长发现船偏左，就往右调整，但又发现偏得太右了，于是再做调整。

在维纳提出控制论两年后，他出版了《人对人的利用》。这本书现在这本书已经绝版了，其中与当今世界相关的核心思想是“我们不能再对鞭打我们的鞭子献上亲吻。”维纳意识到危险不在于机器变得更像人，而在于人被当作机器对待。

这就是所谓的AI，一个需要管理者的赛博系统。我们现在所熟知的人工智能，大多只是用来更快地获取信息的聊天应用程序，却缺少了一个关键特性：自主性。

AI是一个需要通才的专精领域，一个需要高手驾驭的工具。AI对于达成分配给它的目标，例如下棋或围棋，是有用的。无论AI是通过测试——还是被赋予任务——来评估其智能，它在智力上还远不及人类。

Kortex，我们已经开发了超过一年的知识管理/写作应用程序，将在一月底推出具有AI功能的版本，你就会明白我的意思。如果你有可以参考的写作素材，或者你能很好地指导它，它能写出很好的内容。用AI写好文章仍然需要你理解写作。任何其他技能也是一样。

但这正是问题所在。 大多数人都被训练成专业的工具，而不是掌握自己未知旅程的创新型人类。难怪他们会害怕被取代。他们 确实应该害怕被取代。 从出生的那一天起，他们就被分配了目标，并被纠正错误以适应父母希望他们适应的模式。上学，找工作，65岁退休。创业？别开玩笑了。存钱，拿好成绩，听从权威。走安全的路线。服从主导系统。不知不觉中，你会渴望回到你认为舒适的生活。你可能会偶尔有改变的欲望——你的灵魂深处呼唤你挣脱束缚——但你脑子里的代码如此强大，很快就会消除被视为错误的功能。这就是为什么我在几乎每封信中都会提到这个问题。这听起来可能像是在重复老生常谈，但专业化训练无疑是扼杀人类创造力的杀手。那解决办法是什么？我们稍后再说。

回到故事。大约在1960年代，出现了一种新的技术观念，认为通过发明计算机，我们将大脑的一部分转移到了外部工具上，现在我们所有人共享一个集体的智慧。这种无限的智慧，所有可能的信息都在我们指尖。

可惜现在很少听到关于赛博的话题。

为什么？因为这种新的看法助长了不良动机。诺伯特·维纳对智能机器的警告与他的同事们的期望相悖，那些人对新技术的商业化感兴趣。他们想从中获利。另外，计算机先驱约翰·麦卡锡不喜欢维纳。他拒绝使用“控制论（cybernetics）”这一术语，反而创造了“人工智能（artificial intelligence）”一词，从而成为该领域的奠基人。

随着关于智能机器的讨论变得越来越热烈，我们不禁开始思考，是什么让人类特别，甚至从一开始我们就不特别。作为唯一登上过月球的物种，一定有什么特别之处吧？

大卫·德舒特受到卡尔·波普的影响，相信人类有一种重要的特质，即我们拥有创造无限知识的能力。

这一切始于对创造力的需求。所有新知识的产生过程都是通过猜测和批判来实现的。试验和错误。变异和选择（就像达尔文所说的）。

换句话说，猜测并修正你的猜测就是你完成任何你想要完成的事情的方式。心理控制论。这就是我们学习、创新、进步以及理解宇宙万物的方式。区别在于人类可以将他们的思想放在任何事物上，而不仅仅是预定的目标。它可以发现新的目标，塑造对于机会的认知，从而使我们的思想向那个目标进行误差修正。

德尅茨认为人类是“万物解释者”。我们有能力理解任何符合自然法则的事物。

我们创造解释性理论，揭示现实的深层本质，使我们能够更高效地推测和预测，随着时间的推移，这种推断加速了进步。

这种知识让我们能够理解那些我们从未直接体验过的事物，比如星星和星系。即使我们从未建造过火箭，我们也能理解它。如果我们能够理解它，只要我们有了相应的知识，我们最终就能建造它。每一步都是有逻辑的顺序，而每一步骤都需要你具备那一步骤所需的知识。在你的实际生活中，你无法实现某件事的原因，要么是你不理解它，要么是你没有相应的知识。对那些自主性强的人来说，这是让人感到解脱的。而对于那些自主性低的机器来说，这在它们看来就像亵渎一样。

这就是许多人对AGI的误解。

AI，或称人工智能，是一个尚不完善的系统，需要设定一个目标，就像许多动物或低自主性的员工那样（不要把这误解为我在贬低就业……我以后会提到这一点）。

AGI，也就是我们所说的通用人工智能，是一个具有完整功能或全能的系统。就像一个不受限于某些特定任务的人类一样。AGI可能拥有比人类更强的计算能力和更大的内存，但没有任何概念是我们无法理解的，这也并不意味着我们不能通过使用通用计算机或增强自己的计算能力和内存来弥补不足。

关键是，只要你有相应的知识，你就能做到所有可能的事。前提是你得有那样的知识。在可能的范围内，一切都可以实现，但前提是你要有那样的知识。

你不必走社会默认的道路，也不必屈服于AGI的统治。

说到AGI，人们无法就其定义达成一致。

有些人将它视为一种工具，能够自动运行他们的业务，无需人工干预。有些人认为它会像我们一样，是一个人类。有些人则认为它将成为一种超级智能，远远超过人类的能力（他们通常称之为ASI，这似乎正在经历另一次重新定义，因为原来的定义无法实现）。

最后一个，因为人们的思绪会飞来飞去，得出我们可能变得不再重要的结论。感到压力时，我们无法理清，思维会变得狭窄，从而无法理解。

这里有几个问题：

• 人类的能力真的有限吗？
• 我们难道不能学习并做任何AGI能做的事情吗？
• 最终，我们在思考内容和方式上有没有任何限制？

猜测这些东西很有趣，我们可以整天聊这个而不是专注于真正重要的事情，所以让我们把这些能力拆分开。

我们需要重点关注计算能力、转换过程、变异过程、选择机制和注意力机制，正如AGI研究者Carlos De la Guardia所指出（也受Deutsch影响）。

计算（处理）

我们在计算时有什么限制吗？

不，因为一旦你拥有一台通用计算机，计算任何东西只不过是时间的问题。

如果AGI也有这样的能力，它们将拥有与我们相同的计算能力，因此它们就不会比我们更有优势。再进一步说，如果我们能够增强大脑（在我看来这是有可能实现的），我们将与AGI保持一致，即使它在不断加速。

转型

有了正确的知识和技术，我们将原材料变成火箭，这就是创新。

人类的手和身体似乎特别擅长按照特定的操作顺序创造出任何东西。我们建造了宇宙飞船和望远镜。这意味着我们可以制造出制造工具的工具。我们是多面手，能制造工具来适应任何环境。我们不像那些只能适应单一生态位的动物。

这个问题是呢？

这些基本操作在正确组合时，有没有什么限制呢？

再次，答案还是不行。如果人类能够远程控制一只大猩猩，它可以通过一系列步骤来建造一枚火箭，只要给它足够的时间。我说的不是单独一只大猩猩。想象一下如果埃隆在操控这只大猩猩，他会怎么做呢？

这里的问题在于时间。变革需要时间，而一个单一事件不会改变这一点，就像启蒙时代或大爆炸那样。时间是一个缓冲器，让所有事情不会同时发生，启蒙时代和大爆炸显然没有把火箭送上天空。

到目前为止，关于AGI的担忧主要源自于对现实的根本误解。

经过计算和转换之后，出现了变异、选择和注意力，例如这些都与探索思想空间（或未知领域）紧密相关。我们可以进行计算和转换，但我们是否也有知识上的界限？

知识主要有两个作用。

首先是促成具体的事情发生，最好是好事，而不是坏事。其次是捕捉现实中的模式。这样我们就可以高效地存储信息，不必每次都从头开始。我们理解一些大局概念，比如太阳每天的升起和落下，以及季节的周期性变化。

没有这种理解，我们的生活将会变得支离破碎。这使我们能够根据情况做出规划。我们知道在寒冷的环境中会冻死，因此我们利用知识，比如穿件厚外套或住酒店，来保持温暖，一路保暖前行。

想象一下idea空间——或者说未知世界——就像一张遍布明暗区域的全局地图。明亮的部分是你已经探索过的地方。而暗处，才是你的潜力所在。

这个图是一个想法的空间，可以被发现和测试以验证其有效性。当这些结果没有让你更接近目标时，或者反而让你离目标更远时，问题就显现了，你就需要纠正错误，朝目标前进。

变化

有没有极限，我们能想出多少新点子来活下去并实现想要达成的目标？

通过计算，我们可以导航整个想法的空间。通过主动性，我们可以在那个空间里迈出任何一步，最终找到一个好的想法（经历了很多不好的想法之后）。通过创造力，我们可以以独特的方式前进，比如飞翔越过森林，而不是步行穿过它。

所以，我们可以理解任何事物，创造任何事物，并发现无数的新想法来解决无限的问题。同样，AGI 也能做同样的事情。我们都被自然法则所约束，但其中任何的可能性都唾手可得。

挑

我们可以想出任何好主意，但能否找到好的呢？

这里有个潜在的问题是，不从错误中学习就很难取得进步。如果我们想在造完燃油车后再造电动车，从头再来会很没劲。我们这个物种也不会很先进。

作为通用的控制论系统，我们可以更高效地在思想空间中导航，以免迷失方向。我们能够纠正错误。这里也没有本质上的不同。

请注意:

人类还有一件习以为常的事情，那就是通过改变视角来转移注意力。

遇到问题时，你通常会关注什么？如果你想造一枚火箭，祈求老神来帮忙有用吗？还是你可以换个角度看问题，从而发现机会？

尽管这对人类来说是一个巨大的问题——思维固化和固守意识形态——但我们确实有能力在遇到问题时调整我们的注意力。我们可以戴上精神的眼镜来寻求内心的平静，也可以戴上科学的眼镜来追求进步。

认同一种纯粹上升的、‘精神’的哲学，与一个无法解决某些问题的不完整系统无异。精神是一个很好的视角或工具，但若作为主宰则会显得糟糕，并非解决一切问题的方案。

现在，既然通用人工智能似乎还不能在任何方面超越我们，除非它改变我们对可能的认知（到那时，我们的麻烦就大了），我们该怎么做呢？

这并不能改变我们所知道的生活将会改变的事实，工作会被取代或改变，而未知正在悄悄接近。

依我看，唯一的选择一直都是这样。

直接跳进去。

成为创造者，你就不必担心工作、职业或者人工智能了。 — 内沃·拉维坎特

正如我在这80%的信里所说，Naval在这里如此精彩地提出，答案是成为一个创造者。具体来说，是一个创造价值的创造者。

我说这话时，大家就以为我在说一个小近视眼的“内容创作者”。这个人发内容却没意识到背后有多深。

我们把这连起来吧，让它顺畅些：

这个词“企业家”源于法语。它源自法语动词“entreprendre”，意思是“着手做某事”或“发起某事”。到了16世纪，这个词被译成英语时，它变成一个名词，用来指那些着手进行商业项目的人。

换句话说，创业者就是正在做某事的人。这不仅仅是一个称号或标签，而是一种行为。这是一种致力于高自主性生活的行为。一种不需他人许可就行动的承诺。自己设定目标并设定并实现自己的目标，在未知中实现这些目标。

问题就在这里。当这种行为会让他们被取代时，人们却仍然想要被告诉该怎么做。但这并不表示要停止从别人那里学习；而是要明白，任何工作、技能或职业都不应被视为最终目的。

在这种意义上，“创造者”是指在创造东西的人。这并不是一个头衔，也不是一种可以坐在镜头前做轻松活的新潮工作。这其实是一种生活方式。

现在，在创造时能发挥最大作用的地方正是互联网。这意味着你有很高的自主性。你可以在网上自由创作并发布。你也可以自由探索思想空间，找到你需要的信息。虽然未来可能有所改变，但这进一步证实了这一点。无论是在互联网还是更远的星际空间，答案始终是成为创作者。

当然，正如我们所学到的，这并不意味着它很容易。这并不意味着你可以绕过试错。这并不意味着一个课程就能提供所有答案，因为人的大脑也不是这么运作的。时间的运作也不是这样的。当我们解决了一个问题，比如工作问题之后，还会遇到一系列全新的问题，AGI也不会是这样工作的。

你可以通过类似2 Hour Writer或One-Person Business Launchpad这样的工具/平台来获得一些指引，帮助你迈出第一步，但大多数人会放弃，因为他们没有意识到仍然需要不断修正错误。

创造者就是这样做的。他们生活中遇到的各种问题。没有问题，就没有创造力和目的。痛苦和苦难来自于无法理解问题，甚至放弃解决它们的能力。没有创造力和目的的世界，就是没有生命力的世界。

一个主权个体的标志在于他/她会懂得如何自学。

• 他们对未来的愿景在不断演变。
• 他们将有意义的项目视为实现目标的一小步。
• 他们识别阻碍进步的问题，并找到解决方案。
• 他们不断产生创意并测试解决方案。
• 随着时间推移，他们的效率不断提高。
• 他们保存他们的创作和知识。
• 如果项目有价值，他们就会获得该社会货币体系的奖励。
• 如果项目不被认可，他们就会进行调整，直到项目有价值。
• 最后一点，他们绝不会因他人的愿景而放弃自己的目标。

做好一切。写作。设计。市场营销。销售。拍电影。编程。成为你天生就该成为的多面手。成为创意的总监。思想的主宰者。AI只是一个工具，现在让你能够学习和做所有这些事情。一旦它成为你的主宰，你就输了。

没有人能告诉你未来该做什么。但哪次不是这样呢？我们现在就是在原地绕圈子。你还是像以往一样在寻找捷径，但你知道最长远的道路才是最快的捷径。原则没变，只是你还没迈出那一步。

谢谢您的阅读。

希望这对你有用。

– 丹

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