無盡智能，終極流變

如果把AI和互聯(lián)網(wǎng)相比，會發(fā)現(xiàn)AI之上的游戲規(guī)則隨著智能水平的提升是變化的，而其它技術(shù)則差不多一出生其特質(zhì)就確定了。

對于互聯(lián)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)一直在那里，帶寬只影響效用，但AI就不行，智能程度影響本質(zhì)。

程度決定本質(zhì)

比如當(dāng)AI算法的只能高精度處理模式識別的時候，它就是一個簡單工具，不管做什么產(chǎn)品，更適合的都是作為某個供應(yīng)鏈的一個環(huán)節(jié)。因為是一種對過去既存模式的強(qiáng)化手段，從應(yīng)用角度看的關(guān)鍵的就是精度。

而當(dāng)AI達(dá)到現(xiàn)在這個程度的時候（Reasoner，Agent等），它就可以從一個輔助角色，變成主導(dǎo)的角色。

想象一個最簡單的情形：

在量化交易過程中，如果決策的都是AI做，那這和過去在某個門禁系統(tǒng)中刷臉識別身份，其角色是不一樣的。需要配套的游戲規(guī)則顯然也是不一樣的。

這可以稱為AI Native(智能原生）。在智能原生系統(tǒng)中價值的創(chuàng)造過程的主要角色從人變成了AI。這時候磕的是系統(tǒng)性。智能在應(yīng)用上的規(guī)則就是系統(tǒng)性背后隱含的規(guī)則（前面寫過，這里不展開了，參見：）。

而AI水平的提升則表現(xiàn)為新模式所能覆蓋范圍的擴(kuò)大，但不會重置規(guī)則。

這套底層的規(guī)則大概可以涵蓋Level 2~Level 5（Reasoner→Organizations）所帶來的所有變化。

事情還沒完，假如AI的水平進(jìn)一步遞進(jìn)，會進(jìn)入有點科幻領(lǐng)域，外在的游戲規(guī)則可能又會一變。前面實際都還是工具性的范疇。但當(dāng)工具性走到極致，價值觀可能會變成核心問題。

價值觀問題是指如果開車前面有五個人，躲開會撞到左邊路上另一個人，那應(yīng)該怎么選這類問題。

這類問題在AI不普及的時候可以看到，但似乎沒那么關(guān)鍵，但當(dāng)AI成為社會的基石的時候就會變成核心問題。這種核心問題背后的支配性規(guī)則是什么？

如果徹底科幻就會面對經(jīng)常說的AI意識，那時候會變成物種間的規(guī)則如何設(shè)置。

簡單總結(jié)就是：AI并非是一個準(zhǔn)確技術(shù)類別。互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)差不多在互聯(lián)網(wǎng)一出現(xiàn)的時候就定了。AI則在能下跳棋的時候和現(xiàn)在完全不是一個事兒。現(xiàn)在的AI和未來的AI雖然頂著一個名字，也不是一個事兒，所以它上面的游戲規(guī)則注定是變化的。

這帶來一個明顯的壞處是N個人一起說AI，但完全不是一個東西，只是同一個名字而已。

自啟與自加速

這種情況注定會愈演愈烈。

智能的整個加速進(jìn)化過程似乎已經(jīng)啟動。

這個加速過程現(xiàn)在看起來是這樣：

隨著智能提升，會出現(xiàn)越來越多端到端整合服務(wù)的公司，然后數(shù)據(jù)會大膨脹，再之后隨著人和AI一起對模型的改進(jìn)，AI就可能進(jìn)入一個自我改善的周期，隨后智能的拉升曲線就會變陡峭。

我們至少在接近某個拐點。

而智能一旦進(jìn)入可以改變自己的周期，那這個躍遷過程就會不停的打破我們的想象，恰如AlphaZero打破國手想象一樣。而如果宇宙無限，那智能大概是無限的，是為無盡智能。

撕裂與進(jìn)化

如果說能源、材料、智能是文明的關(guān)鍵基礎(chǔ)原料，那其中最關(guān)鍵的一個一旦進(jìn)入一種快速迭代周期，那文明的形態(tài)就會迅速累積更迭的勢能。

勢能的一種表現(xiàn)就是科技進(jìn)展的速度和文明自身的既有結(jié)構(gòu)之間會產(chǎn)生錯配。就像馬車能跑多快不單取決于馬還取決于車的堅固性一樣。如果在加速過程中，我們能夠很好的處理這種撕裂性的力量，那就會進(jìn)入一個高速流變的周期，并且并沒有明顯的終點。

這個拐點看起來并沒有想的那么遠(yuǎn)。

真正的拐點并不是實現(xiàn)不實現(xiàn)通用智能，而是智能本身是否變成可以改變自己的主要力量。而看現(xiàn)在的情況，其實差不太多了。

在我眼里最近幾個AI上的標(biāo)識型的事件是：o1~o3，r1，F(xiàn)SD13，AlphaGeometry2，Waymo的運營規(guī)模。而把把這些綜合在一起，能看出來的正是某種自啟的可能，自啟之后所要面對的則正是：無盡智能，終極流變。

對入群和加入AI碰撞局感興趣的同學(xué)，請聯(lián)系：shuixiu2024

本月AI碰撞局：

AI碰撞局題目：AI與量化交易的結(jié)合與實踐

時間：3.22 19:00

地點：北大國發(fā)院承澤園（本期有線上會議）

分享嘉賓：孫俊教授，師從高文院士，現(xiàn)任北京大學(xué)王選計算機(jī)研究所教授、博導(dǎo)、深度視頻研究室主任，2010年入選“北京市科技新星”，并榮獲中國商業(yè)聯(lián)合會“服務(wù)業(yè)科技創(chuàng)新獎”一等獎；2011年榮獲北京大學(xué)“方正獎教金教師優(yōu)秀獎”；2013年入選“教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才”，并榮獲“IBM Global Shared University Research Award”；2014年榮獲北京大學(xué)“王選青年學(xué)者獎”；2015年榮獲“AVS產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新獎”。承擔(dān)或參與包括國家自然科學(xué)基金面上和重點課題、973課題、863課題、2011課題在內(nèi)的項目18項。在2021年開始致力于金融風(fēng)控、量化金融等方面的研究，并積極與金融科技公司開展合作，充分利用十余年學(xué)術(shù)科研積累與優(yōu)勢，推動金融風(fēng)控、量化金融等領(lǐng)域前沿研究的發(fā)展，為規(guī)避無處不在的金融風(fēng)險做出應(yīng)有貢獻(xiàn)，為國家和人民財產(chǎn)保駕護(hù)航。

碰撞嘉賓：

沈艷，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，螞蟻講席教授。沈艷教授目前還擔(dān)任教育部北京大學(xué)人力資本與國家政策研究中心常務(wù)副主任，北大數(shù)字金融研究中心副主任，中國數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會副會長，中國金融協(xié)會個人理事。她在《經(jīng)濟(jì)研究》、《管理世界》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》、《金融研究》，以及Journal of Econometrics, Journal of Public Economics等英文期刊發(fā)表數(shù)十篇論文。主要研究領(lǐng)域包括數(shù)字金融，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)治理、政策效果評估等。

呂建偉，北京貝葉斯矩陣科技創(chuàng)始人，人稱阿朱老師，公眾號：阿朱說