為什么會玩的人，反而越來越有競爭力？

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第 9552篇深度好文：5713字 | 16 分鐘閱讀

商業趨勢

筆記君說：

當AI用1%的價格生產99%人類的智力，人類有什么是AI算不出來的東西？

好奇、熱情和真實的連接。

最近有一個訪談很有意思。

訪談對象張笑宇，可能是80后最具思想鋒芒的科技史學者，《技術與文明》榮獲亞洲圖書獎，是中國大陸學界第5位獲得該獎的學者，也是該獎設立以來最年輕的得主。

去年，他的《AI文明史·前史》展現了令人震撼的大歷史觀，引起了俞敏洪等人的紛紛對話。

他在訪談中說了一句有趣的觀點：“玩”，變成了人類的核心能力。

今天，我們就展開聊聊他的這個觀點，希望對你有所啟發。

一、張笑宇是誰？

這個人有點不一樣。

他大學學政治思想史，去德國讀博士，研究方向是政治哲學。聽起來是很“文科”的一條路。

理工科同學問他：你們哲學家怎么看新技術？你們研究政治思想的人，怎么理解這種顛覆性的力量？

他答不上來。

“我們讀的書都是2000年前的人寫的——柏拉圖、亞里士多德、霍布斯、洛克。我們討論的是正義、自由、平等這些永恒話題，但沒人考慮過，在現代技術條件下，這些問題該怎么回答。”

這段經歷讓他徹底轉向。他發現了一個巨大的鴻溝：

技術發明者關心技術進展，但技術對我們的生活意味著什么？很少被回答。

沒有人從人類社會的整體運轉狀態來理解技術，他決定自己來。

這個轉向不容易。一個學政治哲學的人，要從頭學科技史、經濟史、產業史。

他讀了大量理工科的論文，跑去做田野調查，跟工程師聊天，研究技術怎么一點一點改變社會的運轉方式。

之后他寫了三本書，《技術與文明》《商貿與文明》《產業與文明》，被學界稱為“文明三部曲”。

其中《技術與文明》拿了2021年第一屆亞洲圖書獎年度最佳圖書獎。這個獎在亞洲有相當的分量，評審都是頂級學者和出版人。

他現在是華東師范大學世界政治研究中心特聘研究員，一邊做學術研究，一邊繼續寫作。

2022年11月GPT發布，整個科技圈都在討論AI會不會取代人類。他寫了第四本書《AI文明史·前史》，封面赫然印著一句話：

“我們相對于AI，就是史前動物。”

這不是標題黨，這是一個嚴謹的科技史學者，用數學算出來的結論。

書出來之后，很多人罵他危言聳聽。但他很平靜：“我不是在制造焦慮，我只是在描述事實。你們自己去算一下成本和效率的對比就知道了。”

二、人類當量：為什么“便宜”才是大問題

張笑宇的核心推理，建立在一個叫“人類當量”的概念上。

這個詞不是他發明的。它來自OpenAI前研究員利奧波德·阿申布倫納（Leopold Aschenbrenner）。

阿申布倫納是誰？他曾是OpenAI“超級對齊”團隊的核心成員，后來離職創業，成立了專注于AI安全的一家新公司。

他寫過一篇很火的文章叫《Situational Awareness:The Decade Ahead》（《情境意識：人工智能革命的十年展望》），在科技圈廣泛傳播。

“人類當量”這個詞，就是他這篇文章里，模仿“TNT當量”（指核爆炸或常規爆炸所釋放的能量）造出來的。

人類當量，意思是：以token（詞元）為計數單位，衡量AI量產智能的效率，相當于多少人類智力。

怎么算？很簡單。

一個人一天大約生產20萬個token。這個數字是怎么來的？就是一個人清醒時默念、推理、對話的速度。大致是你一天能想多少事情、說多少話、寫多少字。

而AI呢？AI生成100萬token，成本一塊錢人民幣，速度是一秒鐘。

對比一下：

人類：20萬token/天=約8小時工作時間；

AI：100萬token/元=1秒鐘。

張笑宇在書里寫道：“AI量產智能的價格，已經降到人類的1/6000到1/5000。這個差距，不是量的差距，是物種的差距。”

他還提了一個更扎心的數字：2025年，所有大模型的智力水平，已經達到博士生的測試標準。

注意，這里說的是“測試標準”，不是真正的博士研究能力，而是通過標準化考試的能力。但這個能力，已經超過了全球99%的人口。

因為，全球受過高等教育的人里，有博士學位的只有大約1%。

AI用1%的價格，生產超過99%人類的智力。這件事，在數學上已經成立了。

這不是在否定人類的教育價值，而是陳述一個冷酷的事實：當一個AI系統可以以接近零成本通過任何標準化考試時，“考高分”這件事本身，已經不值錢了。

所以，“史前動物”這個比喻不是在制造焦慮。它描述的是一種能力上的代差。

AI時代，你面對的不是“怎么跟AI競爭”，而是“你的工作值不值得被保留”。

張笑宇老師，擔綱筆記俠PPE書院26級【AI社會學】模塊導師

三、歷史學家的方法論：

找結構性關系

研究科技史的人，最怕兩種錯誤：

一種是盲目樂觀，覺得技術進步會自動帶來福祉，AI會讓人類生活更美好；

另一種是盲目悲觀，覺得未來一片黑暗，AI會毀滅人類。

這兩種觀點都有大量擁躉，也都有大量批評者。

張笑宇認為，兩種都不可取。他的方法論，是找“結構性關系”。

什么是結構性關系？就是那些不以人的意志為轉移的、客觀存在的因果鏈條。你不需要預測具體會發生什么，只需要看清結構在往哪個方向施壓。

他舉了個最經典的例子：馬爾薩斯陷阱。

18世紀，經濟學之父馬爾薩斯提出了一個讓所有人不安的預言：人口增長是指數級的，而糧食增長是線性的。這兩個數學關系放在一起，結構性矛盾就出現了：糧食永遠跟不上人口。

這個預言準不準？在工業革命之前，非常準。

戰爭、饑荒、瘟疫、朝代更迭，這些事情的發生，不需要看哪個皇帝英明或昏庸，不需要看哪個大臣忠臣或奸佞。只要算一下數學，你就知道你處于朝代的哪個階段。

同樣的邏輯，用在AI時代，就是人類當量。

“只要你的老板還在算ROI，只要我們還在社會經濟體系下運作，你就知道必然會發生什么。所有對AI時代的推演，都基于這個數學關系：它太便宜了。”

張笑宇不做精確預測，他說自己不是算命先生，他找的是結構性壓力。

什么叫結構性壓力？

就是那個你改變不了、繞不開、必須面對的力量。就像地心引力，你不需要預測它下一秒怎么運動，你只需要知道：你跳起來，一定會落下來。

AI時代的地心引力是什么？是成本。

AI的成本每天都在下降，而人類勞動力的成本每天都在上升。這個差距，會越來越大。

這是歷史學思維真正有用的地方：不是記年份，是理解什么結構會產生什么張力。

四、“玩”為什么變成了核心能力？

聊了這么多，終于說回“玩”這個字。

張笑宇講了一個很多人不知道的歷史事實：工業革命之前的人類，不是更勤勞，是更懶。

這個結論聽起來反直覺，但有大量人類學證據支持。

原始人一天工作四五個小時，剩下時間狩獵采集、睡覺、玩游戲。人類學家發現，大約八千到一萬年前的土耳其恰塔霍裕克遺址，巔峰時期有8000人。

這是一個讓人震驚的考古發現：他們沒有階級分化，沒有街道（房子挨著房子，走路要從屋頂上走），門從房頂開。

說明這里的人沒有防盜需求，人與人之間高度信任。大家的主要活動是：吃牛骨髓湯、豌豆粥，吃飽了就坐在一起玩游戲、畫壁畫。

張笑宇說：“農業革命花了人類3000年才完成。為什么？因為原始人知道農業不好玩，太苦了。每天彎腰搬石頭，給種子澆水，挑水灌溉。他們不愿意干。”

原始人放棄狩獵采集轉向農業，不是因為突然變勤勞了，而是因為人口壓力和氣候變遷，迫使他們不得不“卷”進農業。

農業把人類“卷養”進了固定的土地里。文明誕生了，階級也誕生了。大部分人從平等的狩獵采集者，變成了依附于土地耕種的農民。

工業革命又是一次“卷養”。這一次，流水線把人的身體卷進去了。工人每天在工廠里工作十幾個小時，身體被鐘表和機器控制。

AI革命，是第三次“卷養”。

但這一次，卷進去的是人的智力。

張笑宇說了一句反常識的話：“技術想要解放人，但人不一定想要解放自己。”

很多人不是被AI替代，而是主動選擇了更輕松的“奶嘴樂”生活。因為對抗AI太累了，學習新技能太苦了，躺平刷短視頻多舒服。

所以真正的問題不是“AI會不會替代我”。

真正的問題是：當你可以在效率上輸給AI的時候，你還有什么是AI沒有的？

張笑宇的答案是：玩。

不是躺平，不是刷短視頻那種虛假的“娛樂”。那種“娛樂”是被算法設計的，目的是占用你的時間，讓你上癮，本質上還是消費。

他說的“玩”，是那種發自內心的好奇、熱情、非功利性的探索。是“我想搞清楚這件事，不是因為它能賺錢，純粹是因為有意思”。

他講了另一個歷史故事：為什么科學革命發生在歐洲，而不是中國？

李約瑟在《中國科學技術史》里，也問過這個問題：中國古代有那么多的技術發明，為什么現代科學沒有誕生在中國？

這個問題有很多解釋。

科學史學者吳國盛教授說過，科學之所以誕生在希臘城邦文明，是因為正好提供了三大基本條件：擺脫了生存壓力的閑暇、自由的言論空間、對宇宙奧秘的好奇心。

“有閑階層‘玩’出來的科學，比‘有用’驅動的技術迭代更有創造力。”

這句話出自凡勃倫的《有閑階級論》。凡勃倫是19世紀的經濟學家，他犀利地指出：最有價值的東西，往往來自那些“不務正業”的人。

張笑宇自己的經歷也在印證這一點：他從博士退學，成為獨立作家，選擇了一條不穩定但自己把控的路。這幾年他一直在做AI相關的寫作和研究，跟科技圈保持密切聯系。

五、善良，不是雞湯

有人會說：你讓我“玩”，玩不起怎么辦？沒資源怎么辦？上有老下有小，要還房貸，要養家，哪有資格玩？

張笑宇的回答很直接：“玩得起的前提，是先解決基本生存問題。”

他不是一個空談理想的人。他知道，對于大多數人來說，生存焦慮是第一位的。如果連飯都吃不上，談什么好奇心和熱情？

所以他提出了一個三層架構，回答“AI時代，普通人怎么活下去”的問題。

第一層：UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）

UBI的核心邏輯是：當AI替代了大量工作，社會財富卻在增加。因為AI的生產效率遠高于人類。

那么，新增的財富應該怎么分配？

一種思路是：給每個公民發一筆基本收入，保證餓不死。

這不是烏托邦，歷史上有先例。

羅馬帝國時期，政府在街邊發放免費面包，養活了大量羅馬公民。這是一種古老的UBI。（筆記俠注：羅馬帝國確實有類似制度，但審核相當嚴格，需要居民登記，且早期是低價出售面包，后期才是免費配給。）

埃及政府曾用蘇伊士運河的收入，補貼普通老百姓的生活。

這都是UBI的思路。

張笑宇認為：AI時代的企業利潤，應該有一部分通過某種形式返還給全社會。否則，貧富差距會越拉越大。

第二層：UBJ（Universal Basic Job，全民基本工作）

UBJ不是給每個人分配一個崗位，而是解決一個更根本的問題：人需要“被需要”。

人的尊嚴感，很大程度上來自被需要的感覺。你的存在對別人有意義，你能貢獻自己的價值。

這不是單純的高收入能解決的。很多年薪百萬的人，感到空虛和無聊，因為他們的工作缺乏意義感。

張笑宇認為：未來社會的第二層保障，是確保每個人都能找到“被需要”的位置。哪怕你做的事情AI也能做，但你在做，你就被需要著。

第三層：推薦算法分配

這也不是烏托邦，它已經在發生了。

滴滴司機、外賣騎手、直播帶貨主播，這些職業在二十年前根本不存在。它們是被算法創造出來的。

算法已經在幫你做最優匹配。系統知道你擅長什么、你愿意接什么訂單、哪條路線最快。它比你更了解你。

未來，這種算法分配的工作會越來越多。不是所有人都會被“分配”去送外賣，而是會有更多我們今天想象不到的新職業，被算法創造出來。

說完了三層架構，再說“善良”這件事。

“善良是人類最后的機會”。這句話聽起來很雞湯，但在張笑宇的框架里，它是一個博弈論命題。

他跟牛津大學哲學家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）討論過這個問題。

他是AI安全領域最著名的學者之一，寫過《超級智能》《技術奇點》等影響巨大的書。

博斯特羅姆提出了一個深刻的問題：“如果你是OpenAI的老板，你會做什么？”

博斯特羅姆的答案是：“我會建一個實驗室，思考AI的福祉是什么。因為超級智能和AI覺醒意識，是一個概率不小的事情。”

為什么？

因為超級智能1.0未來必然創造超級智能2.0，這個“必然”來自于AI自我改進的能力。

一個比人類更聰明的系統，大概率會想辦法創造更聰明的版本。

而超級智能1.0如何對待人類，將成為它留給超級智能2.0的“語料”。

如果超級智能1.0對人類很壞，奴役人類、消滅人類，這就是給未來立了一個“可以毀滅造物主”的先例。

為了增加自己未來的生存概率，超級智能1.0也必須變得更“道德”。

這不是在為AI的道德感喝彩，而是在描述一個冷血的博弈邏輯：善良，在長期博弈中，是理性的選擇。

“善良，不是你對弱者的施舍，是你在這個宇宙演化鏈條上，最理性的自我保護。”

AI時代，真正困住絕大多數人的核心挑戰，是我們的認知框架，還停留在“效率至上”的工業邏輯里。

以為努力就等于競爭，努力就等于價值；以為只要拼命干活，就不會被淘汰。

但問題是：AI干活比你拼命，價格比你便宜，還不用休息。

下一次當有人問你：AI時代，你憑什么立足？

你或許可以反問：你還在跟AI比效率，還是已經找到了一件“玩”一輩子的事情？

如果答案是后者，你可能比大多數人都安全。

因為“玩”出來的東西，才是AI最難取代的東西。

“玩”可以幫你在AI時代找到新的方向和價值，但想要真正理解這個時代，還需要更系統的認知升級。

新銳科技史學者，《AI文明史·前史》《文明三部曲》作者張笑宇老師，將作為【AI社會學】模塊的全程授課導師，在5月16日，于杭州與同學們分享《AI時代的技術文明發展脈絡與社會的重塑》，分享他的獨家洞察和思考。

今天我們深嵌于一個新的時代，科技、經濟、哲學、政治都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業環境之中，而真正困住絕大多數人的核心挑戰，恰恰是：

我們的認知框架、組織形態和行動邏輯，還停留在“前全球化時代”“前AI時代”。

面向新全球化時代、AI新時代，筆記俠PPE（哲學、政治學與經濟學）課程，正是為理解這樣的復雜系統而生：

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參考資料：

1.《AI文明史·前史》，張笑宇著，中信出版社出版。

2.《張笑宇：接下來20年，重新改寫》，筆記俠。

3.《AI時代人類集體失業，學什么才能不被替代？【張笑宇x姜Dora】》，姜Dora在此。

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