共享智慧

這本感覺偏樂觀了吧，真實的人類認知生態可以概括爲系統效率與系統演化能力之間的互動與衝突，這本只說的了一部分。信息流通與聚合的加速確實可以促進文明的躍升，但AI時代的問題是既有共識傳播的控制結構，也有訓練數據集的平均化。如果多樣性是基於已有知識的多樣性，那可以說AI的鋪開在讓人類停止變聰明。個體可以藉助AI越來越能幹，同時整個系統產生新知識的能力在萎縮；即便是那些脫離實踐的純思辨，也需要基於既有的知識生產機制。認知外包導致元認知退化正在發生，但人被AI替代的門檻還是比大多數人想象的更高，學習具有範圍經濟性，每個試圖理解世界的人都在爲集體知識庫添磚加瓦。數字時代的共享設施還會升級、集體協調成本還會更低、既有知識的調用效率還會更高，該追問的是當工具足夠準確迅速，人類的學習激勵還剩多少？未來國家之間的競爭是不是看誰還能保留高密度的真實協同與實踐以及人與人之間的複雜認知的生產？大規模的認知摩擦也是在促進認知生態的演化循環。經濟增長、社會發展依賴的還是大衆層面的普遍參與，幾個超級企業及企業家的表演在長週期裏更接近曇花一現。 之前發過的：AI革命的速度可能比工業革命快幾個數量級，工業革命替代的是體力勞動，人類向認知勞動遷移有明確的方向。AI替代的是認知勞動，人類該向哪裏遷移尚不清晰。向更高創造性環節遷移的市場規模未必能容納被替代的勞動力，AI時代的就業容量也未必那麼大，再或者這部分需求本身也被AI擴展？短期的陣痛與欣喜交織，長期是經濟必然增長，但分配的結構性問題越來越突出。分工深化的收益理論上應該通過市場擴散，但前提是分工網絡是競爭性的。AI時代的專業化報酬遞增的外部性更容易被平臺生態捕獲，不論是調用API 或訂閱服務的按需納稅，還是勞動力議價能力的下降，都將生產剩餘從勞動力逆流向資本與數據端。擁有數據與算力優勢的平臺，不僅吸引更多的分工參與者，還可以通過調整跨生態的交易成本，把最優分工水平鎖定在平臺最優的超邊際閾值。還有，平臺與模型能力的提升是指數級的，但組織慣例、監管框架、勞動力技能結構的調整是線性的甚至阻力重重的。福利差距本就帶有路徑依賴與網絡效應，AI圈地進一步固化這種分工網絡與分配結構。所謂個體解放其實是深度依附平臺，保就業的目標是不是得轉向保認知接入權、促分工紅利的社會化分享？ 是數字主權下的分工異化，還是AI鋪開後基礎設施與個人能力的升級，這是一個正在發生的故事……