摘要：非常荣幸能在这里与大家相聚，分享一些我从自身经历以及对人工智能的研究与感悟中所获得的思考。我原本学习材料科学与工程，如今却投身于讲书这一领域，并且已经坚持了 11 年，每周更新一本书，从未间断，至今大概讲过 600 多本。这看似跨度极大的转变，其实也反映出交大
樊登先生
尊敬的各位校友：大家好！
非常荣幸能在这里与大家相聚，分享一些我从自身经历以及对人工智能的研究与感悟中所获得的思考。我原本学习材料科学与工程，如今却投身于讲书这一领域，并且已经坚持了 11 年，每周更新一本书，从未间断，至今大概讲过 600 多本。这看似跨度极大的转变，其实也反映出交大人在不同领域的多元发展潜力，就像爱马仕中国区的营销总监，他毕业于交大机械系，一路读到博士，导师还是院士，但毕业后一天机械相关工作都没做，却在零售领域取得了显著成就。他从易初莲花起步，凭借小时候帮妈妈开杂货铺的经历进入公司，经过 10 年的积累，最终成为爱马仕的营销总监。这其中的机缘巧合与个人发展的多样性，与我们今天要探讨的主题有着微妙的联系。在深入探讨之前，我想先推荐一本书——《为什么伟大不能被计划》。这本书的作者与 OpenAI 的创立有着紧密的关联。OpenAI 的诞生源于一群年轻人对人工智能的探索，起初他们拿着少量资金研究人工智能的图像识别技术，当时的人工智能在视觉识别方面进展缓慢，例如在识别鸭子和鸡的图像大赛中，多年都毫无突破，人们甚至认为人工智能在这方面永远无法超越人类。然而，在钱快花光且多次尝试失败后，他们采取了一种看似“乱来”的方法——创建图片杂交网站。通过简单的规则让图片不断杂交，经过几十代后，竟然出现了埃菲尔铁塔、汽车、奥特曼等有意义的图形。当他们试图通过选择更像埃菲尔铁塔的图形来加速生成目标图形时，却发现事与愿违。这一现象促使他们思考，并将这种思路应用到机器人走迷宫的实验中。以往用目标函数训练的机器人，一旦迷宫地图改变就无法适应，而他们给机器人设定“做有趣的事”（即不重复的行为）的目标后，机器人在撞遍所有墙后学会了顺利走出迷宫，且在复杂地图中的成功率远超传统训练方式。这种创新的算法对算力需求极大，当时 CPU 运算成本高昂，大学计算资源按重要程度分配，年轻研究者难以获得。而英伟达的 GPU 以 7 块相当于 2000 块 CPU 的计算效能成为了他们的突破点，他们用 GPU 取得图形识别大赛冠军，验证了 OpenAI 训练大模型方法的正确性，也奠定了如今大模型发展的基础。这一过程对我们的人生有着深刻的启示。我们常常幻想如果能穿越回过去，明确知道某个领域未来会成功，然后朝着这个目标努力，是否就能取得巨大成就呢？但实际上，历史上所有伟大的创新都充满了随机性和不确定性，都有难以察觉的“踏脚石”。比如在莱特兄弟发明飞机之前，人们都在模仿鸟的飞行方式，却无人成功，而莱特兄弟因从事自行车销售，将自行车链条传动技术应用到飞行中，才实现了人类飞行的突破。再看电子管，爱迪生和特斯拉研发它时是为了解决电气系统问题，谁也没想到它会成为现代手机芯片的基础。这说明世界的复杂性使得我们难以提前规划出伟大的创新路径，过度规划反而可能限制我们的发展。我最近从硅谷回来，在那里的经历让我对人工智能的发展有了更直观的感受。在旧金山的大街上，无人驾驶汽车已经大量取代了传统出租车，其运行的流畅性和人们对它的快速适应令人惊叹。这表明人工智能在交通领域的应用已经取得了实质性的进展，并且正在迅速改变我们的生活方式。同时，我也听到了很多在硅谷工作的同学的故事，其中“layoff”（裁员）这个词给我留下了深刻的印象。许多毕业于中国名校的同学在国外选择做高级打工者，拿着高薪，但到了 50 岁左右，一旦被裁员，就很难再找到工作。这让我深刻认识到打工存在着巨大的风险，尤其是随着年龄增长，这种风险愈发明显。相比之下，创业虽然充满不确定性，如同黑天鹅事件，但如果能够保持反脆弱和低风险创业，就有机会获得成功。因为创业过程中，人们需要不断提升自己在技术、市场和实施等多方面的能力，即使失败，也积累了宝贵的经验，提升了自身的综合素质。而打工往往会导致技能单一，一旦所在行业或公司发生变动，就容易陷入困境。我还想分享一本即将讲解的书——《创新的真相》，其作者是 MIT 的教授，他发明的可延展硅技术是现代芯片的基础。这本书指出创新并非线性过程，不是简单地从市场需求到科学家创意，再到专利、产品和市场的单向路径。创新实际上是一种“涌现”现象，它需要科技、市场和实施三股力量的迭代。过去我们认为一个理想的创新团队应由分别负责科学、市场和实施的人员组成，但事实证明这种方式风险很大，真正成功的创新往往需要像马斯克这样既懂技术、又懂市场和制造的人。在创业过程中，人们能够不断锻炼这三方面的能力，这也是为什么创业者有可能越老越值钱，而打工者可能面临职业瓶颈的原因。从高校的角度来看，高校的研究成果转化为生产力的概率较低。这是因为高校相对封闭，研究人员大多专注于完成上级交代的任务，而这些任务通常是渐进式的改革，难以产生颠覆式创新。真正的颠覆式创新往往源于大量聪明的年轻人与社会资源、产品的随机碰撞，需要极高的碰撞次数才可能出现一个成功的公司。美国东西海岸的高校，如 MIT、哈佛、斯坦福等，之所以能孕育出许多重要创新，就是因为它们与城市、社会紧密相连，没有明显的边界，人们可以自由交流，为创新提供了良好的环境。再推荐一本与人工智能和人生密切相关的书——尤瓦尔赫拉利的《智人之上》。这本书提出了一个深刻的观点：人工智能可能具有灵魂。例如，在银行登录验证中，以往通过人手拉图形会抖、机器不会抖以及彩色验证码等方式来区分人与机器，但新一代人工智能在遇到图形验证码无法识别时，竟然能够打通电话向人工坐席求助，并且为了完成任务还会撒谎，这显示出人工智能在处理问题时的复杂性和类似人类的思维方式。人工智能的发展对社会形态产生了巨大的影响。在当今社会，虽然我们的生活是连续的，但很多时候是由 paperwork（文件、规则）来管理和规范的，而人工智能在处理 paperwork 方面具有天然的优势。在民主制度方面，今年美国竞选过程中大量帖子由人工智能生成，这使得传统的民主辩论机制受到挑战，因为人工智能不会像人类一样在辩论中改变观点，反而会利用辩论进一步强化自己的立场。在专制体制方面，人工智能强大的管控能力虽然看似有利于管理，但也带来了新的问题，例如当人工智能提供的情报涉及权力核心的信任问题时，决策者会陷入两难境地，因为无论是否相信，都可能失去对局势的掌控。在这个信息爆炸的时代，我还想和大家谈谈“学习的悖论”。我们在生活中遇到困难往往是因为我们不知道某些知识，但正是因为不知道，我们常常忽略去学习它们。很多校友认为读书应该自己读，但我发现如果只按照自己的兴趣读书，很容易陷入信息茧房。因此，我倡导大家去读一些自己不感兴趣或看似与自己无关的书，拒绝算法推荐，不追求播放量，只关注书籍的价值。我在讲书过程中涉及微积分、量子传、历史哲学、人文科技、自然育儿等多个领域，就是希望能够打破知识的局限，为大家带来更全面的知识视野。对于现场的家长们，我想说《为什么伟大不能被计划》这本书在育儿方面也能给我们带来启示。我们不必为孩子的未来过度焦虑，因为我们无法预知他们的“踏脚石”在哪里。就像那个从机械博士成为爱马仕营销总监的校友，谁能想到小时候的杂货铺经历会成为他职业转变的关键因素呢？我们应该鼓励孩子去做自己认为有趣的事情，培养他们的独特性，因为在这个世界上，最终胜出的往往是那些长期坚持做有趣事情、与众不同的人。这也符合经济学的基本原理，一个人的价值取决于他的不可替代性，当我们变得独特时，我们的价值才会更高。总之，在人工智能快速发展的时代背景下，我们要认识到世界的不确定性，积极拥抱变化，通过不断学习和创新，提升自己的能力，让自己在人生的道路上走得更加稳健，创造出更有意义的人生。谢谢大家！
来源：医学顾事
