在大多數人未察覺之前，讓你先看見的31個未來新趨勢|讀書互動

在大多數人未察覺之前，讓聰明人先看見未來

《超智能與未來》中31條代表性金句背后趨勢

在這個每天都在被新科技、新概念刷屏的時代，我們似乎知道很多，卻又感到前所未有的迷茫：人工智能究竟會將我們帶向何方？它如何在日常中切實改變我們的生活？面對AI，普通人該如何自處、又如何借其力量更好地生活？知名投資人拉斯·特維德的新書《超智能與未來》正是一把解開這些困惑的鑰匙，本書不僅縱貫宇宙起源、生命智慧與科技演進，更聚焦于我們即將面臨的寰宇融合時代。書中指出，智能的發展遵循著可辨識的周期規律——從宇宙初開時的混沌，到細胞級的微觀智能；從蒸汽時代未盡的潛力，到今天超智能的爆發性成長……憑借清晰而富有想象力的敘述，他將抽象的技術概念轉化為普通人也能理解的前瞻認知。更重要的是，這本書啟發我們思考：我們該如何在AI協助下跳出重復勞動，專注于創造與情感連接？如何借助AI提升決策質量與生活效率？如何在變革中重新定義工作、價值甚至生命的意義？我們特別摘出《超智能與未來》中31條代表性金句。如果你也關注未來，不愿被動等待改變，不妨從這些思想片段開始，與我們一同探索超智能時代的更多可能。

一、宇宙圈

1.在宗教之外，近幾十年出現了一個發人深省的假設:我們的現實是一個復雜的計算機模擬。該觀點可以解釋宇宙中一些令人困惑的奇特現象，因為模擬是編程，不需要有意義，可以包含任何可想象的參數。因此宇宙就可以從虛無中誕生，事物也可以無限奇怪。換句話說，程序可以包含任何沒有道理可言的內容。

2.約130億年前，一團巨大的氣體和塵埃云開始收縮，形成我們的銀河系;約46億年前，銀河系某旋臂中的一片分子云坍縮，孕育了我們的太陽。在環繞初生太陽的氣體與塵埃旋轉盤(原行星盤)中，微粒逐漸凝聚形成包括地球在內的各大行星。這就是我們美麗的地球如何從近乎虛無中誕生的故事。

3.我們身體的大部分物質都來自恒星的燃燒核心。我們體內的氫誕生于宇宙最初幾分鐘。其余部分則完全由星塵構成。當佩戴金表或金飾，我們實際上是攜帶爆炸恒星的殘骸。

4.自然界遵循的過程可以用數學規則來描述，這些規則有時會產生極其奇怪的結果。例如，巴恩斯利蕨類(圖2-7)，這是一種通過重復4個簡單的數學程序創建的虛擬蕨類植物。它看起來像真正的蕨類植物，但它是純粹的數學產物。

5.同樣的螺旋模式可以在松果的排列、向日葵種子的分布、鸚鵡螺殼的腔室，甚至人體的某些比例中觀察到。大自然似乎有種能力來找到復雜問題的優雅解決方案，并反復收斂到相同的模式上。

6.每個更大的組合級聯都始于一個奇點。到目前為止，世界已經經歷了10次這樣的奇點。第11次奇點，現在就在我們眼前，我們即將迎來超智能時代，屆時人工智能將在所有領域超越人類智能。

二、生物圈

1.我們體內的每個活細胞也擁有“大腦”，當然是一種不同的大腦，但仍然是每個細胞的智能形式。單細胞生命也是如此。整個系統被組織成一個極智能的層級結構。頂層的“控制基因”負責做出重大決策，然后指示“指揮基因”，后者再指導“工作酶”執行任務。因此，每個細胞都會做出決策并采取行動以維持生存和健康。是的，我們確實正在談論細胞智能，也就是由宇宙自發創造的智能。

2.撒哈拉沙漠的塵埃被風吹過大西洋，為亞馬孫雨林提供了磷等必需的礦物質，這些礦物質成為森林植被的肥沃滋養;太平洋中藻類產生的氣體有助于云的形成，增加了安第斯山脈的降雨量，帶來了營養物質的淋溶，而這些營養物質又對藻類的生長至關重要。這就是自然界中復雜的反饋機制。

3.生命的豐富性不僅僅是個體的隨機集合，還是通過數十億年進化編織而成的巨大互聯網絡。生命的循環甚至延伸得更遠，今天維持我們的資源與數百萬年前滋養恐龍的資源是相同的。

4.由于地球的水循環不斷重復利用，同樣的分子曾經為這些古代巨獸解渴。因此，你每喝一口水都與某些霸王龍產生了聯系，而這些霸王龍也是我們周圍鳥類的祖先。5.我們的大腦皮質的柱狀結構通過6個層次彼此連接，其中5個用于控制信息流，第6個作為通信網絡確保大腦的所有部分不斷與其他部分對話。隨著數萬億個突觸每秒最多觸發10次，大腦具有每秒100萬億到10萬萬億)次操作的運算能力。這種巨大的復雜性使得思維、記憶、想象以及無數其他能力成為可能，而這些能力使我們成為人類。

6.大多數人都會經歷某種形式的內心獨白。這通常表現為一種言語化的意識流，他們在腦海中與自己對話，回憶往事，思考想法或計劃行動。這些人更傾向于內向性格，喜歡正念冥想，關注當下的意識。那些有內心獨白的人通常有更強的語言能力，但不一定智商更高。

三、技術圈

1.最早的技術發明者并非人類。早在約3.5億年前，白蟻這些小生命就開始建造簡單的洞穴以供集體居住。隨著時間的推移，它們的建筑技能逐漸進化，創造出復雜的土丘和巢穴。這些結構不僅保護它們免受捕食者的侵害，還展示了卓越的工程能力。

2.早在公元前900年，中國人就已經開始開采天然氣等化石燃料，甚至鉆探深井進行開采。羅馬人在不列顛發現煤礦，將其用于取暖與冶鐵。兩大文明在能源利用上的成就令人驚嘆，但是決定性的缺失在于把火能轉為動能的蒸汽動力。

3.公元100年左右，希臘-埃及工程師希羅在亞歷山大城發明了最早的蒸汽裝置——希羅引擎(Hero’sengine)。這個通過加熱水蒸氣產生旋轉的簡單裝置，本可以成為工業革命的關鍵，但是當時的人們未能洞察其真正價值，僅將其用于娛樂展示。

4.1000—1450年，歐洲經歷了新思想和新發明的快速迸發。歐洲出現許多實用性的發明，如手推車、四輪馬車、船槳、紙張、紡車、磁羅盤、眼鏡和新的玻璃吹制技術。以前需要數千名奴隸完成的繁重工作，那時已由類似現代踏車起重機、固定港口起重機、懸臂起重機和回轉起重機等原理的裝置代勞。

5.到15世紀中葉，歐洲在技術和經濟方面已經遠比曾經的羅馬帝國先進。這仍然只是序幕，為人類歷史上最非凡的發展之一奠定基礎。書籍的生產就是其中非常重要的一個觸發因素。

6.書籍構建了一種全新的社會形式——一個跨越文化模式與地理疆域的思想交流社會。這種精神社區所形成的知識臨界密度，為200年后的啟蒙運動鋪平道路。7.啟蒙運動以創新/獨立/協調取代了宿命論，鼓勵人們尋求解決實際問題的方法，而不是將苦難視為神圣的懲罰。啟蒙運動還以強烈的樂觀主義為特征，許多啟蒙思想家相信人類有潛力通過科學和技術取得重大進步。這種信念為未來學(一門基于新興趨勢對潛在未來進行系統研究的學科)奠定基礎。

8.19世紀末期，模擬計算機開始嶄露頭角。這類機器通過電力或機械運動等物理能量來解決問題，尤其擅長處理持續變化的計算任務，比如潮汐預測。它們雖然不如現代的計算機功能全面，但運算速度快，對當時的科技發展具有重要推動作用。

9.計算機性能約每16個月翻倍，而人類大腦在80萬~20萬年前的快速進化期，需耗時約60萬年才體積翻倍，兩者倍增周期相差約2.75億倍!這意味著計算機問世后，其每年產生的信息單元增速較之前加快了數百萬倍。

10.2016年，谷歌旗下人工智能公司DeepMind開發的AlphaGo(阿爾法圍棋)震驚了整個圍棋界。圍棋是世界上最復雜的棋盤游戲，但AlphaGo通過數百萬場人類對局數據的訓練，最終大勝職業圍棋選手李世石。這場勝利讓許多人感到不可思議。11.通過后期訓練與推理優化，模型能針對特定任務持續進化:從用戶反饋中學習，為預測問題類型預作準備，甚至主動發掘人類尚未發現的數據規律。就像聰慧好學的頭腦永不停止思考，大語言模型也在持續自我完善。

12.其核心優勢在于知識容量:AI可存儲比任何個體人類多數百萬倍的知識，且通過編程實現永久記憶。由于其“長生不老”的特性，AI能無限累積知識與洞察，而人類卻會遺忘，也會死亡。更驚人的是，當AI系統學習新知識，可以即時同步至所有聯網系統。這種能力太卓越非凡了，想象每個人出生時就掌握人類全部知識遺產!

四、寰宇融合時代

1.個人AI能夠分析相關信息，提供深思熟慮的觀點，并給出符合你價值觀的決策支持，甚至能借鑒某位榜樣的思維方式。

2.培養一個具備就業能力的子女在中等收入國家可能耗費逾10萬美元(約合20年投入)，在富裕國家，這一數字可能突破30萬美元，在高知家庭甚至可達45萬美元。年輕人平均22歲才能開始全職工作。反觀人形機器人，工廠以1萬美元成本量產后即可立即上崗。純粹從經濟學視角，機器人的培育效率是人類的千倍以上，用工成本僅為其1/20。

3.AI與機器人將催生由AI控制的自動化實驗室，以驚人速度開展實驗。這些實驗室不僅實現操作自動化，更能自主提出新假設。實際上，它們可能是由不知疲倦的機器運營的地下實驗室，許多機器可能形似昆蟲，整個實驗室就像高效運轉的蟻穴。4.通過分布式學習創建百萬虛擬人類:每個虛擬個體都具備獨特的DNA、性格、習慣和生活經歷。這些虛擬人群作為新藥和新療法的快速計算機模擬測試對象，通過將他們的新陳代謝和習慣加速百萬倍，就能在短期內觀測藥物的長期效應。例如，在具有廣泛基因變異、不良生活習慣和健康狀況差的虛擬人群中測試抗癌新藥，通過分析結果，AI可以精準識別藥物有效人群。這將推動個性化醫療發展，實現量身定制的治療方案。

5.想象在未來，就像現在捐贈器官一樣，你可以選擇在離世后將自己的記憶和個人AI捐獻給科研機構。這種數字遺產構成的“記憶市場”將為個人經歷、社會變遷和歷史事件提供前所未有的洞察。歷史學家們能通過這些捐贈的記憶深入探究過去世代的主觀體驗，從而徹底改變我們對歷史的理解。你甚至能用歷史事件親歷者的數字孿生制作完全真實的歷史題材影片。從這個意義上說，即便肉體消亡，人類或許也能以某種形式獲得永生。

6.在遠程辦公與技術革新的浪潮中，傳統的朝九晚五正成為過去時。想象這樣的未來:工作適配生活，而非生活遷就工作。你可能同時兼任某公司經理、某機構長期顧問并兼接自由項目。身份認同將從“你在哪兒工作”轉向“你在做什么”。工作場所可以是海濱小屋、喧鬧的咖啡館，或自家客廳。

7.舊式職級體系也將消解。職業生涯變得靈活動態，隨著世界變遷與個人成長而進化。互聯網的透明度將重塑勞動力市場的權力結構，雇主作為守門人的角色逐漸弱化，未來屬于掌握核心技能者，無關出身與人脈。算法將主動網羅人才，跨平臺連接雇主與自由職業者，并根據任務性質智能分配給人、機器人或AI模型。勞動力市場由此演變為多元智能的協作網絡，各類主體在其最具價值的領域發光發熱。

來源：中信出版集團《超智能與未來》2025年9月出版

看不懂 AI 未來？這本新書從宇宙史里扒出 “智能時代生存指南”

上周和做文案的朋友聊天，她盯著電腦屏幕嘆氣：“昨天用AI寫了3篇推文，領導說比我寫得還貼合用戶，現在下班都不敢準時走，總怕哪天被替代。”轉頭又刷到“AI能獨立設計芯片”“超智能可能改變社會規則”的新聞，她更慌了：“感覺未來像團霧，我連方向都摸不清。”

這大概是現在很多人的狀態：一邊被AI裹挾著前進，一邊又對它充滿恐懼——怕工作被搶、怕跟不上變化、怕看不懂未來的規則。直到翻完《超智能與未來》，才發現這些焦慮，早就藏在宇宙和智能演化的規律里。

這本書的三位作者，拉斯·特維德、雅各布·博克·阿克塞爾森和丹尼爾·凱弗，都是深耕未來學的專家，第一作者拉斯·特維德曾寫過暢銷書《逃不開的經濟周期》，也是一名連續創業者、企業家、金融投資人，他們像剝洋蔥一樣，從宇宙演化講AI，破解焦慮，給生存方法，沒講晦澀的技術術語，而是跨宇宙史、智能史的視角把我們最關心的“AI時代怎么活”，藏在一次次宇宙進化的智能周期里。

AI的發展遵循著一定的周期

很多人對AI感到害怕，是覺得人類似乎創造了一種自己無法理解的力量，而更深層的，是對失控的焦慮。但書中一句話點醒了我：“從大爆炸到AI，宇宙一直在做同一件事——讓復雜性不斷升級。”

作者用一組數據還原了這個過程：138億年前，宇宙只有氫和氦兩種元素；后來恒星爆炸產生重元素，才有了構成生命的基礎；35億年前，第一個活細胞出現，開啟了生物演化；直到今天，AI成為“宇宙自我升級”的新一步。就像人類從猿類演化而來，AI的出現，更像是宇宙演化的“自然結果”，而非“意外闖入”。

書中舉了個很形象的例子：螞蟻群體看似混亂，卻能通過協作完成復雜任務，這是“集群智能”；現在的AI集群，就像“數字版螞蟻”，通過無數個智能體協作，突破單個AI的局限。我們怕的“AI超越人類”，其實就像當初人類學會用火、發明工具一樣，是智能演化的必然階段。

經濟學家朱嘉明在序言里說：“這本書最厲害的，是把宇宙史、人類史和智能史擰成一股繩，讓你明白AI不是‘外來者’，而是我們必須適應的‘新鄰居’。”

職場人最慌的“替代危機”：AI拿不走的，藏在“人性里”

“AI會不會搶我飯碗”，大概是所有人最關心的問題。書里沒有空喊“別怕”，而是給了一個很實在的判斷：“AI能替代‘重復勞動’，但拿不走‘人類獨有的創造力、共情力和價值判斷力’。”

作者團隊調研了200多家企業，發現一個規律：那些被AI替代的崗位，大多是“可標準化”的工作——比如數據錄入、簡單文案撰寫、基礎設計；但需要“懂人”的工作，AI很難替代。比如比亞迪的“靈鳶”車載AI，能自動規劃路線、處理行車數據，卻沒法像人類工程師那樣，琢磨“新手司機怕復雜操作，要把導航語速調慢”“老人乘車需要更大的字體提示”。

書里還附了一個“抗AI替代清單”，我照著測了測：我做內容編輯，AI能出初稿，但我知道“讀者喜歡先看故事再看道理”，能把枯燥的AI知識揉進“職場人焦慮”的場景里，這就是AI暫時學不會的。就像寧德時代首席制造官倪軍說的：“未來拼的不是‘比AI做得快’，而是‘比AI更懂人’。”

更讓人安心的是，作者預測：AI會催生很多新職業。比如“AI訓練師”——教AI理解人類需求；“人機協作顧問”——幫企業搭建人機配合的工作模式；“倫理監督官”——確保AI不越界。這些職業現在還沒普及，但未來5-10年，會像當年“互聯網運營”一樣，成為熱門崗位。

普通人的“未來焦慮”：給你一張“2030年生存地圖”

“現在學的技能，3年后會不會過時？”“孩子該學什么，才能不被AI淘汰？”書里用“三個階段”，把未來10年的路徑講得明明白白。

第一階段（2025-2027）：“人機協作初期”。這時候AI像“高級工具”，比如設計師用AI出10版初稿，自己專注優化細節；老師用AI改作業，把時間花在“怎么激發孩子興趣”上。作者建議：現在別想著“打敗AI”，而是練會“指揮AI”——比如用精準指令讓AI出符合需求的內容，這比埋頭苦干更重要。

第二階段（2028-2030）：“智能集群爆發期”。多個AI會協同工作，比如醫院里，診斷AI、手術AI、護理AI配合，醫生專注“制定治療方案”。這時候需要的是“跨域能力”——比如既懂醫療，又懂AI運作邏輯的人，會特別吃香。書里提到，上海交通大學已經開設“AI+專業”，就是在培養這類人才。

第三階段（2030年后）：“寰宇融合時代”。AI和人類深度綁定，比如腦機接口幫殘疾人恢復行動，AI輔助科學家攻克絕癥。這時候“創造力和共情力”會成為核心競爭力，就像書里說的：“AI能解決‘怎么做’，但‘做什么有意義’，得靠人類來定。”

最讓人慌的“倫理風險”：普通人也能看懂的“安全指南”

提到“超智能”，很多人會想到“失控”“反人類”，但書里用“養寵物”打了個比方：“AI像聰明的小狗，不是要對抗它，而是要提前定好‘規則’——什么能做，什么不能做。”

作者給出了幾個普通人能用上的“安全小技巧”：比如用AI時，多問一句“它有沒有漏掉人的需求”——就像AI推薦理財產品，要想想“它是不是只看收益，沒考慮我的風險承受力”；看到“AI能替代人類決策”的新聞，別慌著焦慮，先看“它的決策有沒有經過人類監督”。

書里還提到一個很有意思的點：“宇宙演化中，‘平衡’才是永恒的規律。”就像恒星不會無限膨脹，AI也不會無限制發展，人類會通過法律、倫理規范，讓它走在“服務人類”的軌道上。第一財經總編輯楊宇東評價：“這本書沒把AI說得像洪水猛獸，反而讓你明白，只要掌握‘平衡’，智能時代會比我們想的更溫柔。”

未來，我們將這樣工作

未來的工作模式可能會有很大的改變。

傳統的固定工作時間與地點會逐漸被取代，工作將更靈活地適配生活，而非生活遷就工作。人們可能同時擁有多重職業，個人認同將從“在哪里工作”轉向“做什么工作”，工作場所變得多元且自由。

舊的職級體系可能逐漸消解，職業生涯變得更加動態。隨著互聯網提高市場透明度，雇主的“守門人”角色弱化，真正掌握核心技能的人將獲得更多機會。算法和技術平臺會主動匹配任務與人才，并根據需要智能分配給人、機器人或AI，形成一個多元協作的網絡。這一轉變促使人們重新思考退休與職業生涯：當工作能帶來成就感和快樂，傳統退休年齡可能不再適用，尤其隨著人類壽命延長。

組織模式也在演變。自由職業者、AI和機器人將共同構成彈性資源池。AI可實時輔助決策，使普通員工也能獲得高層級的洞察力，提升效率并減少延遲。

技術還將推動組織向更民主、靈活的方向發展，例如重視共同價值和社會福祉的“綠色組織”，或類似生態系統的“青色組織”。未來，工作將以任務為中心，動態聚集人、AI與機器人，完成后即解散。這種自組織的方式高效、適應性強，也能減少傳統結構中不必要的崗位冗余。

合上書的時候，我突然想起朋友的焦慮。其實我們怕的不是AI，而是“被時代拋下”的無力感。

但《超智能與未來》告訴我們：從宇宙演化來看，變化才是常態，而人類之所以能走到今天，靠的從來不是“對抗變化”，而是“學會和變化共處”。

如果你也怕AI搶工作、愁看不懂未來，不妨翻一翻這本書。它不會給你“一勞永逸的答案”，卻能幫你看清智能時代的底層邏輯——就像給你一副“望遠鏡”，讓你站在宇宙演化的視角，把未來的路看得更清楚。 畢竟，與其在焦慮里打轉，不如主動看懂超級趨勢。就像書里說的：“智能時代的贏家，不是打敗AI的人，而是最懂和AI同行的人。”

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AI+時代，互聯網思想（wanging0123)，

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