（一）

读了OpenAI姚顺雨的 AI 下半场，我觉得姚说的很有道理，过去的 AI 能力发展在训练方法或模型的突破上，有一段时间观察到 Scaling Law, 不过这个 Scaling Law 已经放缓，人们开始意识到 AI 能力不仅仅是模型架构或者训练。

于是姚顺雨说，评估是下半场。

评估是什么呢，评估就是所谓的“目的”，我之前跟人讨论过一个事情，认为人总有一部分是 AI 替代不了的。其实核心原因是 AI 是先被设定好目标之后再训练的，而人自己会设目的。当时举的例子是，没有一个事情是人能做或者说某种创意/风格只有人能做，AI 不能做的，因为 AI 一定能学会。但问题是，人的目的不是芝诺悖论中不动的飞矢，他会在 AI 能力的边界上蹦哒。AI 一定会学会所有事情并且把产能拉到无限成本打到白菜价，但是落到每个确定的时间点，AI 一定有东西还没学会，没做得那么好。事物的价值的最大化，就卡在这个似会又不会的缝隙中。完全会了的没价值；完全不会的做不出。这个缝隙是一直会存在的，还会像水位一样随着 AI 的能力变迁。

 

（二）

这就涉及如何正确认识价值的问题了。

价值究竟是什么，价值怎么产生的，比如货币等于价值吗，货币有价值吗。

这些都是价值论范畴的议题。我们把讨论限定在商业价值，就是有人愿意花钱买、愿意做交换的那种价值，不包括抽象的文化价值之类的。

首先破除两个常见误区。

1、价值就是有用。错。反例：空气有用，没有空气人活不下去。但是你用袋子装了一袋空气，没人会拿钱来买的，空气没有价值。有用只是有价值的必要条件，价值还需要具备稀缺性，才有可能进入市场交换，体现出价值。价值 = 有用性 x 稀缺性。AI 能力越大，只是越有用，但如果这个 AI 能力普遍可得，那就失去了稀缺性，价值归零。—— 除了空气，还有其他类似的东西，我们开车天天走在马路上，马路很有用，可是马路是免费的。马路在刚刚建造出来，整个城市还没那么多的时候，才是收费的！

2、有人需要就是需求。错。经济学 101：需求是有支付能力的需要。没支付能力的需要是伪需求。反例：我们想象一下，未来的人类50亿人，有40亿人变成缸中大脑，既不劳动产生价值，但是这些缸中大脑还有娱乐需求。这些娱乐需求有价值吗？就算这40亿个人脑互相产生几万亿的娱乐内容，也是没价值的。我们不能把这种客户定位为我们的目标客群。

不要用“缸中大脑”这么未来科幻的例子，就说今天现实的事情。地球上有几千万只猴子，他们也有像人一样的喜怒哀乐。但是这些猴子并没有参与人类的劳动价值创造网络中。给这些猴子提供娱乐服务，是没有商业价值的，显然我们不会把这些猴子当做我们要服务的客群。

保持在价值网络中是很重要的，并不是创造出更多的activity就有价值。价值不是凭空产生的，他需要来源于人与人之间的交换。人之所以可以成为交换的主体，是因为他们有能力从事生产、有能力支配产出。未来 AI Agent 如果也能从事生产、有能力支配产出，那也可以形成价值网络。没有能力从事生产、没有能力支配产出的人其实是在价值网络边缘甚至网络以外的。娱乐价值其实是从生产者的产出中分一杯羹，如果生产者主体的价值不够高，那也分不出羹。如果一个主体没有了价值，那为他提供娱乐服务也无价值。

但是人类中好像大部分人都不是所谓高价值的人的啊，好多企业（比如拼多多、短剧）都是服务下沉人群取得的成功。这些案例怎么解释呢？我想提一个点，中国即使是最下沉人群，他们的生产力和生活水平也是极速提升的，在全人类的排行中快速上升。1990年城市里有些粮食还要配给，还经常停电，而今天即使在三、四线城市，人们也早已远离了挨饿，生产力水平在过去一直是高速发展的。中国企业中的“下沉人群”，其实是在一个整体高速上升的系统中，往下走取得的成功。如果不存在这个整体上升的趋势，单纯打下沉人群是没价值的。今天最下沉的人群仍然是非洲，加沙地区里的人好多也有需求，但他们都没有商业价值啊。

 

（三）

一种很危险的想法是，如果 AI 做到什么什么，就会替代人，变成 AI 统治的世界。

除了上文提到的，价值 = 有用性 x 稀缺性，稀缺性的消失之外，还存在一个问题。这是一种历史终结论的倾向。

换句话说，我们刚刚只是假设 AI 已经达到高度强大的最终状态，推断出这种最终状态下因为稀缺性消失会带来价值的灭失。但这种假设的最终状态也是永远不会达到的。

在我们可以看过的无数历史中，终结论是一种人们很容易愿意接受的理论，人们用各种理论证明、逻辑推演来增强它的可信力，甚至让社会中大部分人相信。

越是理论水平高的人，越容易被历史终结论诱惑。但总是到最后被时间证明是错的。

1989年冷战结束后，美国学者福山写了一本书叫《历史的终结》，相信“自由民主 + 市场经济”是人类社会唯一正确且最终的形态，社会结构不再大变动，生产力线性外推发展。实际呢？民主变成民粹，市场经济遭到08金融危机。

再往前倒，共产主义就是一种历史终结论，共产主义社会是人类社会发展的终点。在那最终达成的共产主义社会里，物质极大丰富，人人都可以吃得上土豆烧牛肉，社会没有阶级矛盾。实际呢？看看苏联……邓公提出的我国将“长期处于社会主义初级阶段”真是太有智慧了。

再往前倒，1800年，有人坚信随着蒸汽机和工厂的发展，贫穷和饥饿将彻底消失，社会矛盾会自然消解。但工业革命带来了新的问题，劳工剥削、工作时间越来越长、阶级冲突。

我想引用我跟李广密的一段交流。AGI 应该是一个方向，而不是一个可以停下来的目的地。

人类的科技一直是线性朝前发展。但很可惜，人类的社会一直在打圈。

这个打圈的周期是几十年到上百年。

我最近在读操刀皮克斯 IPO 的投行分析师沃格尔写的《娱乐产业经济学》，这是经典教材级别的内容，第一版是1986年出版的，之后每隔几年都会根据行业情况进行更新，可以说，这本书穿越了娱乐产业起起落落好几个周期。

从1995年至今的30年，因为科技进步，每周人均劳动时长从50小时下降到40小时，有了更多娱乐时间。但是，1948年每周人均劳动时长，也差不多是42个小时。工作时长从1948年到2018年，从41小时涨到50小时，又跌回43小时。娱乐时间是工作时间的补集。也就是说，今天的娱乐时间，跟80年前也没差区别。

所以说，最近30年娱乐市场的增加，真的是“因为科技进步”吗？我们可以做线性外推，认为未来人类娱乐时间会继续增加吗？

要克制自己历史终结论的倾向。

类似的讨论，还有“AI 究竟让普通人有更多机会，还是让少数人掌控更大资源”。

短期来看，科技突破会让少数掌握技术的人获得巨大利益，今天的 AI，最先受益的是顶尖公司（OpenAI、NVIDIA）、头部科研人才和资本方，而不是所有人，短期内，科技进步往往会加剧不平等；中期来看，技术扩散，门槛降低，更多人能用到、更多人受益，带来相对平等。印刷术的普及最终让更多人能读书，导致宗教改革和启蒙运动，知识不再只属于少数人。工业化中，机器一开始让资本家获利，但在几十年工人运动、制度改革后，才带来普遍教育、社会保障和更广的中产阶层。互联网最初是精英玩具，但中期发展让信息和教育资源更加开放，缩小了一些信息鸿沟。长期来看，人类社会就是在平等和极化之间波动，分久必合，合久必分，跟科技进步与否无关。

古希腊科技并不发达，但城邦制度下的公民平等；中世纪欧洲科技也不发达，封建等级森严，几乎没有社会流动，成为黑暗时代；而同时期宋朝科技比较发达，火药、指南针、活字印刷、冶金、纺织、农业水利，均处于世界前列，寒门子弟通过考试可以进入仕途，打破了部分世袭门阀的垄断；到了当代的信息革命时代，属于科技发达，北欧社会就比较平等，美国社会就不平等。

四种排列组合都齐了。

总之，科技树是越爬越高，人类社会没咋进步。

我之前跟教主提过一个问题。创业团队要做的的事情，一开始因为整个行业的技术都还不够成熟，暂时做不了；等到大厂解决了技术问题，又不是创业团队的机会了，还得往下一代产品升级，但这不又进入下一个“技术不够成熟，暂时做不了”的循环了么？那创业团队的机会在哪里，这个事情究竟什么时候开始做，怎么做？

我有自己的答案，就是文章开头提到的，AI 完全会了的事情没价值（或被大厂吃掉）；AI 完全不会的事情又做不出。价值的最大化，就卡在这个似会又不会的缝隙中。

我们就不应该去等 AI 技术发展到什么状态才开始着手做某个事情，因为永远等不到。我们就应该站在当下的时间点，叩问当前的这条价值最大化的缝隙在哪里，我们的投入是否能在这条缝隙闭合之前能够收回，或者支撑我们到达下一个缝隙会出现的地方。