vibecoding大赏｜@晓辉博士 腾讯AI快闪 演讲全文 之前在网上冲浪的时候，经常刷到 @晓辉博士 的“下班视频”，很多内容都给过我很大的启发。没想到在AI&Society的现场听到了她的分享。 她这次主要讲的是：AI 到底会带来分化，还是普惠？ 总结下来，大概有几层观点： 1、短期来看，AI 一定会带来分化。因为任何新技术，最先用起来的，往往都是有认知、有资源、有能力的人。 2、现在 AI 其实还在非常早期。真正深度使用 AI（把它变成工作台和思维伙伴）的人，依然只是很小一部分。 3、AI 最理想的未来，不只是让人效率更高，而是成为每个人的“思维伙伴”。它可以帮助老师、创作者、普通工作者，打开原本很难打开的边界。 4、真正的智能普惠，不是简单地让大家都能和 AI 聊天，而是需要教育、工具、社会机制一起跟上，让更多人真的会用、敢用、用得好。 如果想看原文，可以直接看我这条视频。 对我个人来说，AI 带给我的一定是【扩大边界】。效率上获得了非常明显的提升，快乐程度上也是一样。 说实话，我并没有感受到“效率提升之后，人变得更忙但更不快乐”。可能一个很大的原因是，我不是在一个螺丝钉式的场景里使用 AI，我现在是自己给自己打工，所以这种效率提升，对我来说带来的是非常直接的快感和自由感。 当然，晓辉博士讲到的很多担忧，我也非常认可。AI 确实可能拉大差距，也确实不是所有人都能自然地跟上。所以我一直在做的一件事，就是尽可能分享很多小白也能上手的 AI 内容。尤其是文科生、普通人、刚开始接触 AI 的朋友。如果我能帮大家撑起一把伞，那我就尽量去撑。也希望这个视频，能给你一点启发和动力。 #ai #演讲 #ai对人类的影响 #ai新星计划 #vibecoding大赏 @抖音科技

我其实今年在同事研究院的AIM Society大会上做过一个分享。 当时那个分享讲的是，从我作为两个孩子的母亲的身份出发，分享我看到这些科技前沿的发展在不断地卷，我因此生出了巨大的压力。 当时分享之后，其实很多人有共鸣。 但是这个问题其实一直萦绕在我的心中。 到底这些技术带来的是分化，还是不会分化？ 因为我们知道AIM领域的发展实在是太快了，每天都有新的进展。 我在通过自己的下班分享视频跟大家分享这些前沿进展的时候，很多人都说，你一更新下班内容我就焦虑。 因为我一下班，就要讲一些最新的变化。 这些变化会让人觉得应接不暇。 我觉得要跟进的内容远远太多了。 这个工具你要学哪个，你要用哪个，其实你都很难真的花很多时间去跟上这些前沿。 我的一个发现就是，越是身处前沿的人，可能越焦虑。 所以我一直带着这样的疑惑：到底AIM带来的是分化，还是不会分化？ 我带着这个问题，最近问了很多的人。 我问了很多在科技行业的工作者，也问了一些普通人，也问了我身边的家人朋友。 大部分人给我的回答，都觉得是分化。 为什么？因为AIM现在的性能实在是太强了。 少数人可以用上AIM的这种杠杆，放大自己的能力。 在今年的科创大会上，我展示了一张图，这张图有两条轴，一个横轴是时间，纵轴就是每个人能力的分化。 会有一条是指数型的，一条是线性的。 就相当于是一个是往天上长，增速很快，一个是斜斜的、带斜率的曲线，供你走线。 很多人会觉得前沿的工作者，他会顺着上面的一条线，发展得越来越快。 因为AIM可以用multi-agent，你可以用agent小队，可以用很多的协作工具。 甚至还可以叫loop engineer，就是自循环、自迭代。 你给他设定目标，他可以不停变化，不停把结果交付给你。 所以你会担心少数群体用这样的能力，和其他人的差距越来越大。 其实我也会担心，我们现在已经用上了所谓的multi-agent，用上了专家团。 我们也依然会担心，你会发现，前沿模型里有贵的模型。 昨天Filo 5引发了巨大讨论，它又强又可怕。 它又可以识别很多网络漏洞。 甚至美国政府觉得这东西实在太厉害了，都不让外国人使用。 现在它其实处于全面下线的状态。 有这样的模型，甚至Anthropic也发布了一份报告， 叫《当AI开始迭代自己》，当它可以构建自身，也就是AI build itself。 它里面设想了一种未来的场景，就是大模型可以自主地选择它要进化的方向。 它甚至可以通过设置实验，拿到反馈之后再做选择。 我接下来马上去优化自己。 他们也担心这样的一种未来，所以他们甚至在这个报告中都提出，要建议前沿实验室去暂停AI模型的研发，呼吁大家去暂停。 当然我们知道，在各种军备竞赛的可能性下，这种可能性基本上就不可能去暂停。 但是其实到目前为止，大家设想的比较理想的一种状态，还是可以用跟AI共生的一种办法，在AI还没有开始构建自己之前，我们找到一种接住这个智能的方式。 但是这种焦虑和担心，其实我觉得是没有消解的，这种分化的趋势，短期来看肯定是强化的。 为什么任何一种生产力进入到我们的生产体系中，它永远是那些准备好的人，准备好的企业，准备好的这样的一些前沿的个体，有认知的人，他能够调用这种前沿的模型和资源，去用上这种先进的生产力工具。 无论是蒸汽机的发明，当时是这种资本家加上工厂，他可以用上。 再到后来电力的发明，也是中心城市这些基础设施的建设者，他可以先把它用起来。 再到互联网的发明，也是先有钱的人，能买到好的手机，能买到好的电脑，他才能够接触互联网，早期一定是分化的。 所以我们今天看到的这些前沿的人都在卷，甚至他们都不睡觉了，很多人的睡眠受到了影响，这些都是实实在在发生的。 但是一项技术长期来看， 就是我们说所有历次的变革，工业革命也好，电力革命，再到互联网的革命，它其实最终的走向一定是普惠大众的。为什么呢？因为资本也要找到最佳的铺开方式，接触需求的方式，对接大家的需求，满足所有人新的生活方式，但是时间可能有快有慢，有可能它的孵化时间会很长，也有可能孵化的时间会很短，迅速走向普惠。那取决于什么？其实取决于我们这个社会有没有做好准备，我们每个人的观念有没有做好准备，有没有认识到AI可能是会给接下来每一个人带来希望、带来空间的一种全新的生产力工具。 我前两天在我的视频上分享了一个观点，说AI的爆发还没有开始，AI大爆发还没有开始。为什么？当时我看到了一张图，这张图把全球的八十亿人划分成了几百个盒子，每一个盒子对应三百多万人，这张图展示的就是目前AI的渗透率。那目前大概全球只有百分之十几的人，是有在接触AI的，百分之八十几的人都没有接触。也就是这百分之十几的人里，有用GPT的，有用豆包的，有用云模的，有用各种各样的AI工具的，目前大概就只有百分之十几的人。那其中又有很少的一部分人是付费用户，也就是每月花多少钱去订阅这些AI工具的人，再往其中有很少的一部分人。 是用上了那种深度使用AI的工具，比如说像Co-body，就是你日常已经把AI做成一种工作台，日常上班打开的就是这个AI交互的界面。那这个人群只有几百万人，在中国可能也就是小几百万人。所以其实如果你感觉到焦虑，但是同时你又在用这样的AI coding的工具，其实你已经是非常少的群体。当时我就说，这种未来的生产力方式和工作模式，是会发生巨大变化的，但是我们仍然处于智能革命非常早期的阶段。我的一个假设是，这些格子是要填满的，这些格子是要很多人全都开始用起来，我们才叫智能普及完成了。但实际我的粉丝们给我留言说，你这个判断太乐观了，说即使到今天还有很多人用不上手机，即使到今天，可能很多人还没有办法使用这类工具去工作，他们从事的可能是体力劳动，可能是一些线下的工作，比如保洁阿姨等等，这样的一些工作。这个时候我就在想，那我是不是太乐观了？未来是不是真的会按照二八定律分化，少数人用，大多数人不用，被落下？我仔细想了想这个问题，我觉得有这个可能性，所以我对未来有三种设想，三种可能性的情景，跟大家分享一下。第一种，我觉得智能普及会出现少数人用，大多数人不用的情况。 那这个情况就是，你现在有认知的，你现在已经受过很好的教育的，你现在已经有资本的，你已经有科技能力的，那这样的一些人，他会很好地用力，他会逐渐做大，后面的人剩不下，这是一种可能性。 那第二种可能性是效率革命。就是说我们可能确实有越来越多的人，意识到它的巨大价值，我们开始卷，我们开始以前一天写一份报告，现在写三份报告、五份报告，我们这个组织对我们的人的期待，就变成了你要做更多的事情，要做更多的产出，但是我们的幸福感，我们的价值感没有得到提升。这个我觉得也是很多人现在面临的一个情况，就是工作更累了，更忙了，但是我们好像觉得，为什么要这么忙？就是我们的这种个体的差异和可用性，没有得到进一步的期待，我觉得这也是一种潜在的可能。当我们真的要为效率去对齐的时候，那这个卷起来是无上限的，而且有了AI之后，那可能这个未来就是少数人玩的游戏，因为它就是效率工具，它不需要考虑人的这一块，人的这些需求。 那第三种我觉得是，我更愿意看到的一种情景，就是智能普惠，它真的是普惠，怎么普惠？这种普惠不是说让大家用上点，不是说每天聊天有对话，而是真的把AI做成一个思维伙伴，真的把这个视角重新发生一些变化，你怎么认识它？ 很多人说AI现在还有五个问题。比如说有的问题很笨，比如说你问Strawberry这个单词里有几个R，Strawberry里有几个R，AI会说两个，实际上是三个。因为AI有一些自身的本质问题，比如说幻觉的问题，还有一些不准确、不可靠的问题，即使是前沿模型，它也会存在所有这类问题。像昨天POL5和Strawberry在那份报告中提到，比如说这个前沿模型，你要保证它百分之百不出错是不可能的，也就是有一些黑客，用一些代表性的方式，让它输出一些我们在名为Sit Guard Real的安全围栏体系里，原本希望限制模型吐出的回答，基本上也防不住，就是它的这种可靠性不可能达到百分之百。在这样一种情况下，我们人怎么来继续跟AI协作，你怎么去跟一种新的智能、用没有那么可靠的智能协作，这就成了一个很关键的问题。但是总体来看，如果我们都能把AI变成你的思维伙伴，一个在你做决策的时候，你也可以去跟它讨论的伙伴，而不只是效率工具，你让它帮你写个PPT，它固然很好，你的时间解放出来了，但是你的重大决策，或者是你的一些真正需要投入智力的时刻，AI的价值其实还没有用上来。比如说一个偏远地区的中小学老师， 他以前要获得一个非常好的教案，其实是很难的，甚至是适配每个学生的教案，他都很难。但是有了这样的智能伙伴，现在已经成为了一种可能。但大家有没有这样的意识？怎么才能有这样的意识？这个是需要我们整个社会的基础设施去做推动和普惠的。我昨天看了一个NBR的研究，一个比较好的精细的相关研究，讲到这个叫通用目的的技术，叫General Purpose Technology，也叫GPT。历史上有几次，比如说像电力，像互联网，像我们这次的AI，它们可能都是通用目的的技术。它的技术在扩散和采用的时候，真正阻碍的不光是这个技术本身，而是一个叫共同学习成本的问题。我们怎么能够让人用一个比较轻松的方式，依托整个社会机制，怎么能够让这些弱势群体、落后的群体，相对来说在当下没有那么多资源的群体，怎么能够更方便地用起来，其实是需要一整套的社会制度、一整套的培训体系，以及我们思想观念的转变，来去推进的。那这样的一套基础设施，其实是需要我们的政府也好，我们的公众也好，我们所有人的共同努力，去推进这样的一些新的设计。那甚至是像今天的科技公司，我觉得都还没有做到很好，因为我们的组织， 还是工业时代组织模式。 我们都是科层制的组织模式，人都是螺丝钉，人都是岗位上的一个零件，我们互相匹配起来，可以向前推进这个组织的发展。 但是Li来了之后，当人的主动性可以被释放之后，其实一个人的能量是非常巨大的，而且我们每个人擅长的方向和领域差别都是千差万别的。那正是这一点点的差别，其实在Li的加持下，是可以放大若干倍数的。 那这样的一种放大，我们怎么来看待？我们原来自己喜欢的那些事，可能是不赚钱的，那以前我们是没有时间去做，或者我们为了养活自己，其实没办法考虑这些事情的。但是有了Li之后，当你的效率能够被解决的时候，反倒是这些心底的无名、奇妙的冲动，和这些或大或小的愿望，它才是真正稀缺的。因为当效率问题得到解决的时候，差异和这种人与人之间特质不同的地方，才是真正稀缺的。那我们说经济体系里，真正稀缺的东西，才是值钱的东西。所以我觉得，未来自主性、差异化的存在，你的那些奇奇怪怪的想法，它都是稀缺的。当然还有人说，这个社会已经有MTI满足这么多需求了，我们有那么多事情可以做吗？有没有那么多事情？最近其实我也在观察，我发现这个世界能做的事情，实在是太多了。 我们这个世界太不完美了，有太多我们不喜欢的地方。我举个例子，比如说，我们家曾经买了一把伞，以前我们收伞的时候，你需要对着肚子，直接给自己来一刀，才能把那把伞收上。我新买了这把伞，它就解决了这个问题，它就可以收回来一点，不会散开，慢慢地收回来，它就解决了这个需求。甚至是这种手持的小风扇，我以前觉得，这个小风扇，因为我要准备早餐，来不及拿电风扇把早餐吹凉，我们就准备买一个小风扇，结果我们看这个小风扇很贵，都一百、两百。我说这小风扇怎么能这么贵？我就发现，这种风扇，其实当时夏天的时候，我们要吹一吹风，这种东西居然这么贵，还卖得这么好，就说明大家有巨大的需求存在。包括我们城市的建筑，我们觉得好看吗？其实也不是。我们家住的环境，都觉得OK吗？其实你要改造，还是有不少地方可以改造。所以这个世界的需求是非常大的。那这样一点一点的需求，我觉得AI是没办法通过自动化的方式一点一点解决的。它怎么解决？只能靠人们感受，你自己觉得哪儿不好，哪儿有问题，那你就去找答案，就去解决问题。我觉得这个是我对这个世界充满信心的一个原因。有的人是悲观，有的人对未来…… 觉得充满了悲观，觉得要分化，我没有钱，我没有资源，我没办法。但是我自己充满乐观，即使是做任何非常普通工作的人，也有在他的创造力之下做得非常好的一些人存在。我觉得人的智慧和人的这种大脑能创造的价值，都是非常大的。所以你说，AI带来的是分化，我觉得短期来看肯定是分化，但是长期来看，我们能不能用我们共同的力量，在这种社会制度也好，在收入分配机制上，在我们的组织的运行模式上，在我们每个人跟AI协作的方式上，都能够往前贡献一点点，对着问题出发，对着我们希望变得更好的这样的一些方向出发，去解决我们的这些问题，我觉得是有巨大的希望的。有人说，悲观者正确，乐观者前行，但我觉得这个世界是乐观者带来改变的。我也希望今天我们线上的每一个朋友，都选择做这样的乐观者。谢谢大家！