## 问答：为什么未来很难预测？

> 读者 Ricky:
> 《未来比你想的快》这本书的观点是否与之前您说的创新越来越难、技术升级越来越艰难的观点相悖呢？

> 读者 雷塔:
> 几年前罗胖在节目中反复提到大数据、人工智能、无人驾驶、3D打印等等技术，而且引用了K.K 在《必然》里面的金句：“未来已经来临，只是尚未流行”。我甚至和身边朋友聊天：“现在开的车可能是我最后买的一辆车了。”几年过去了，似乎只有移动支付在不断发展改变了我们的生活。再往前推 20 到 30 年，我们上小学的时候对现在生活的畅想是，太阳系以内的旅行是家常便饭。但是现今美国在提出“重返月球、登陆火星”。您之前在专栏里也说过，“科研创新低垂的果实已经被摘取完毕”。再对照今天您的文章，前景好像异常乐观而且就在眼前。请问万老师：这个谨慎乐观的态度应该如何把握？如何保持既不过分乐观又充满热情地躬身入局呢？

> 万维钢

真实世界是非常复杂和多变的，你有时候会从这个角度、有时候会从另一个角度观察和思考，你每次会得到方向不一样的判断。正因为世界没有一个简单的规律，我们每天坐在这里谈论它、才不会厌倦 —— 但是请注意，这并不是说世界就是绝对杂乱无章的，更不是说一切观察、思考和判断都没有意义。

我们曾经跟罗老师几年前的节目一样对近期的未来充满憧憬，但是我们专栏也讲过泰勒·科文的《自满阶级》，我们就在这一季还刚刚有两期说《如果想法挖掘越来越贵……（上下）》，这种有时候希望、有时候失望的情绪并不是随机的，它符合“高德纳技术成熟度曲线”和戴曼迪斯、科特勒说的“六个D”曲线。

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而且这里面有一个时间尺度的问题。事实上，《如果想法挖掘越来越贵……》这篇文章中所有的结论，包括摩尔定律和新药研发越来越贵、高能粒子加速器越来越不值得、科技进步对生活的改变变慢了，都没有被《未来比你想的快》这本书给推翻。前者说的是过去几十年、甚至上百年的规律，后者说的是未来十年相对于过去十年的变化。

比如我们的人均预期寿命从三四十岁提高到七八十岁好像很容易就做到了，但是从七八十岁要想提高到 110 到 120 岁，目前没看到任何实质性的希望。有汽车和没有汽车，对社会生活的差别是巨大的；但是从汽车到电动汽车，那影响就小得多。《未来比你想的快》这本书说的是因为好多项加速技术现在都渐渐成熟了，未来会有新一轮高速增长，这个跟过去增长速度变慢并不矛盾。

这里面还有一个内在的不对称性。预测一个旧的东西快不行了，你很容易预测对。比如我们看广州恒大队这几年球员构成有点老化了，你判断说如果继续依靠这些球员恐怕是不行的，我认为你说的很有道理。

但是预测一个新的东西能行，就不容易预测对。比如有个球探说别担心！恒大青年队里有五个 19 岁的球员，他们很有潜力，将来不但能挑大梁而且还是超级巨星！那我就不太敢相信。

每一个老球员 —— 不管是不是球星 —— 都注定老去，但是你不知道哪一个青年球员能成为球星。他可能意志力不坚定、他可能受伤、他可能挣点钱就不好好踢了，而别人还可能 23 岁甚至 25 岁才爆发。新事物的变数太多了。你容易猜测这个旧技术快不行了，但是你很难猜测哪个新技术能行。

时间尺度上的不确定性加上新旧事物的不对称性，使得未来很难预测。Mp3 取代 CD，数字相机取代胶片相机，智能手机取代普通手机，流媒体取代 DVD ，我们现在看这简直就是历史的必然：自从互联网和数字媒体出现的那一天开始，这一切就都已经注定了。那难道说当初的索尼、柯达、爱立信、Blockbuster 这些公司都是愚蠢透顶的吗？几乎每一个传统公司倒下之前，都有过一次收购后来成了明星的新兴公司的机会，他们为什么都错过了呢？根本原因就是这个不确定和不对称：他们既不知道自己什么时候会死，也不知道哪个新公司将来一定火。

再进一步，就算你明确知道了未来技术进步的路线图，你也不一定能准确判断这个技术在中国的发展情况。如果机器人+3D打印技术成为制造业的主力，中国制造该怎么办？这个问题就很难回答。

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我给你讲一段历史。1976 年，中美关系正在变好，中国以“农业机械学会”的名义向美国派出了一个 15 人的代表团，考察美国农业 [1]。当时中国还在搞“农业学大寨”，全国上下对农业的情绪是比较乐观的，相信人定胜天，人民集中力量办大事一定能把农业搞好，最起码养活自己没问题。

哪知道到美国一看，考察组心态就崩了。当时美国农业早就已经实现了全面机械化，5% 的农业人口养活全国人还不算，还有三分之一的粮食可以出口。在一个华人的农场里，他一个人就种了 1600 亩地。一个养鸡户，“父子三人总共两个半劳动力”，一年养五批，总共100 万只鸡。而且机械化还不仅仅是靠美国地方大可以粗犷生产：在所有的农作物上，美国机械种植出来的亩产，都远远高于中国农民手工精耕细作出来的亩产。中国养猪的总量是美国的四倍，可是猪肉的产量反而比美国少。美国是既做到了机械化，又做到了精耕细作，这纯粹是科技的胜利。

考察组回国之后马上写报告，说我国“靠七亿人搞饭吃的局面，应该尽快改变”。考察组提出了一个非常激进的建议：“保证在1980年基本上实现农业机械化”。

而中国 1979 年开始实行的包产到户政策，恰恰是跟农业机械化正好相反的方向。每家就那么一小块地，用机械根本不值得。事实上中国一直到现在，也不敢搞大规模的土地流转，也不敢让那么多农民放弃土地，也没搞成真正意义上的机械化农业。一直到今天，搞了这么多年的农业科技进步之后，中国粮食种植的成本仍然明显高于美国 [2]。

但是中国农民的生活水平也上来了，包产到户被认为是一个英明的政策。那如果当初不把地分了，也像美国一样搞农业机械化，让绝大多数农民都变成工人，我们会更好吗？我们有那么多做工人的位置吗？又或者说，中国还有必要搞自己的农业吗？这是你不好回答的问题。

所以说躬身入局真是难啊！幸好我只是一个专栏作家。

> 读者 FannieXue：
> 一边看着魔幻般的新技术扑面而来，另外一方面现实中还有那么多在生存线苦苦挣扎的人，内心的感受有些矛盾。新技术来的太快了，底层的人民追赶不上怎么办？比如不识字的老年人、或者受教育程度较低的人如何追赶高科技？

> 万维钢

新技术应该让人更容易、而不是更难使用。以前我们一直担心 AI 会干掉大多数简单的工作，未来只有赫拉利说的“神人”才有工作，但是至少现在看来不是这样。麦肯锡 2011 年有一个报告，说通过考察包括中国在内的八个国家的情况发现，互联网每消灭掉一个工作，就创造了 2.6 个新的工作 [3]。

并不是所有人都非得去当程序员才叫使用新技术。最让人欣慰的一个新工作就是中国的“云客服”。大概主要是阿里巴巴搞的项目，中国现在有很多残疾人，仅仅是通过互联网，有的在自己家里、有的去公司上班，成为客服人员。他们很方便就能工作，创造了很大的价值。你在淘宝跟客服聊天，对面的“亲”，可能就是一位用脚在打字的人，也可能是一位盲人。

我听说现在中国有一种新工作是帮着训练 AI 的图形标记员。训练 AI 需要一个素材库，而最早这些素材图片上都有些什么东西，需要用人来准确标记。我不需要懂 AI，但是我可以训练 AI。

而且新技术会让教育更普及、更容易。网络课程、远程教育已经兴起，将来再结合 VR、AR，再结合人工智能助手，个人理所应当发挥更大的潜能。

当然，因为刚才说的那个旧事物和新事物的不对称性，我们很难说将来 AI 成熟了之后，又会创造什么新的工作……但是历史的经验似乎是一定能有新的工作，而且应该更普及、更容易，而不是更难。

> 读者 子昕：
> 查找答案方便了，但是得出答案的过程被忽略了，这也是一种损失吧。如果照这样发展下去，如果有一天灾难来临了会不会没有人或者很少人真正懂得建构科技大厦的那些基础知识，导致科学大退步？

> 万维钢

新技术确实会让我们的某些技能退化。现代人的体力，比如说搬运一个重物的能力，肯定是远远不如一百年前了。我们野外生存的能力、自己动手制作日用品的能力、包括战斗的能力，都大大下降了。这是完全没办法的事情，而我们事实上并不怎么担心，因为现代人的价值观是“智力”比“体力”高级。

那么接下来，AI 可能会让我们的某些智力能力也下降。现在有些发达国家的小孩已经不怎么会手算乘除法了，都是用计算器。Mathematica 这样的符号计算软件已经在大学普及，有些学生算微积分都不是自己算的。老一辈的理工科大学生流行一套《吉米多维奇数学分析习题集》，有好几本，每天像苦练内功一样练习做微积分的能力，现在也没人下那个功夫了。对此我们表示担心，因为这些难道不是智力的功夫吗？

但是如果你用统一的眼光看，也许算积分和搬运重物在本质上都是费力的、应该被机器取代的劳动。而我们减少这些活动是为了从事更高级的活动。未来最需要的是善于利用各种自动化工具的人，而不是想要用自己替代自动化工具的人。为了用好那些工具，你仍然需要知道微积分的原理是什么，人不至于不懂这些知识。

至于说如果来个大灾变，让所有的电力都消失了……我们只能说那个可能性太小了，这个险我们冒了。马斯克和霍金担心的是更大的危险：如果不积极发展科技探索宇宙，万一地球出个什么状况，我们更没办法。

### 💡 精华要点
- 真实世界是非常复杂和多变的，你有时候会从这个角度、有时候会从另一个角度观察和思考，你每次会得到方向不一样的判断。时间尺度上的不确定性加上新旧事物的不对称性，使得未来很难预测。

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