## 问答：会有什么偶然事件改变AI的发展路径？

> 读者 港中大硕士吴鹏：您认为AI在发展过程中，是否有可能会像人类大脑的演化一样，出现一些偶然事件导致其发展路径发生重大改变呢？如果有可能，您觉得这些偶然事件会是什么样的呢？

> 万维钢回复——

会出现一些「意外」事件，但应该不会有什么「偶然」。

AI从最早的神经网络发展到今天，可以说充满了意外惊喜。比如我们专栏提到过的分层卷积神经网络让图像识别突然变得精确，强化学习获得反套路能力，生成对抗网络（GAN）能创造图像，Transformer和注意力机制让大模型成为可能，GPT自发涌现出来的各种能力，包括现在最新的推理维度等等，都是意想不到的快速突破。

而这些意外突破都跟算力的增长有关。那么沿着这个思路，2025年OpenAI会推出的GPT-5，将是一个调动更多算力的多模态模型。把文字、图像、视频和声音融合在一起训练出来的AI会不会涌现出新的能力来呢？它对世界有什么样的新直觉？它会不会创造我们没有的艺术形式？

再者，沿着演化的思路，AI将会发明新的AI算法，自己推动自己向前演化。它自己会演化出来什么新的架构、新的认知和推理模式，也很值得期待。那时候我们也许会惊叹「人的智能」原来并不高级，原来是非常受限的思维。

意外是意外，但这里将不会有什么偶然 —— 一切都是必然。生物演化中充满偶然，比如陆地动物的祖先原本是在海洋中生存，它的比如说两个后代，一个选择前往陆地，一个继续留在海洋，当时看纯属偶然的选择，结果二者的前景将会极大地不同。留在海洋，你再怎么努力，也不可能孕育出发达文明，因为你连火都用不了，更不用说电、不用说各种精密仪器。可谓是一步走错，以后就没机会了。

但技术的演化并不会如此，因为你是主动的，你可以模仿。鱼并不会努力前往陆地，但中国的科技公司可以努力学习神经网络技术。更何况有些技术的最佳解决方案只有一种，科技界迟早都会「趋同进化」。

这意味着我们不会像赫拉利担心的那样看到AI科技分叉，形成什么「中式AI」和「西方AI」两条路径。现实是DeepSeek不但是美国AI技术的直接演化产物，而且反哺了美国AI技术。

事实上现在各家大模型就是趋同的。同样的标准化语料库、同样的基本原理，就算架构上有些许不同，最终训练出来的模型也是很相似的。

未来几年，也许各家的大模型会继续一样，但也许会有所差别。对此我们可以类比以前的技术，比如计算机操作系统有Windows、Mac 和 Linux，它们的本质结构很像，但不太一样。它们都能继续存在，是因为它们找到了各自的生态位：便宜而适合日常应用、贵而适合学术和设计，或者自由而适合科学计算。再比如现在英伟达的AI芯片主导了世界，但是仍然有很多家大大小小的公司拥有或者在做自己的AI芯片。也许你英伟达的更通用，但我Google的专门为TensorFlow框架做了优化。也许未来有的AI专攻老百姓日常应用，有的专攻科研探索。但我打赌它们的相同点一定大于不同点。

我觉得大模型一个特别幸运的突破是它几乎是一上来就解决了不同语言的隔阂。哪怕是GPT-3，翻译质量都远远好于之前的各种什么「自然语言处理（NLP）」算法。这背后的道理是大模型关心的不是具体的字词，而是字词背后的语义：它本质上是在语义空间进行操作。你用中文还是英语，那只是表面形式，背后的语义是一样的。正所谓人同此心，心同此理。

正如沃尔夫勒姆所说，GPT只是抓住了「像人」的东西。那么它继续演化下去还会继续像人吗？又或者它能让我们见识见识「超人」、「仙人」的智慧？这一切都让人充满期待。

> 读者 行者无疆：老话说“听话听音儿”，AI 能办到吗？

> 万维钢回复——

AI察言观色的水平已经超过了人类。我给你列举几个最新的研究数据 ——

- 电话客服环境中，AI通过语音语调的微妙变化识别对方情绪的准确度，达到了70% —— 而人类的识别水平只有60% [1]。

- 社交情境环境中，AI不但判断力超过人，而且它提出的道德问题建议，接受度比人类高15% [2]。

- 实验室环境中只看面部表情识别情绪，目前人类的水平暂时领先于AI；

- 但是，如果允许AI调用脑电图、皮肤电信号和眼动追踪数据，那么它对情绪识别的准确率将会达到98.6%，远超人类 [3]。

所以AI比人更能看懂人。我猜这可能是因为人并不是很在意读懂他人，我们更倾向于表达自己，而不是倾听他人。就算要识别别人的情绪，我们也总是充满偏见的。

> 读者 小林：随着AI的发展，人对于公司来说价值会增加还是减少？

> 万维钢回复——

有特色的人对公司的价值会增加；平庸的人的价值会减少。

AI的智能是廉价的、是普遍的、是公开的。各家公司都能轻易拥有最高水平的AI智能，那么谁才能脱颖而出，收取经济租金呢？必定是由「人的因素」决定。我们现在还不好说那些因素是什么，但一定是具有某种特色的，是只有你有而别人没有的东西。不一定非得是聪明才智。也许人们愿意买这家公司的东西仅仅是因为它的老板有个传奇的经历，引起了人们的共情。

而没有特色、只提供标准化智能的人，恐怕就价值不大了。这种情况也有办法，比如说可以把「尽责、靠谱」作为自己的人设。AI再厉害，核按钮也必须掌握在人的手中。一个靠谱到公司放心把某种决策权交给你的人总是有价值的。

而靠谱不是一种即插即用的技能：你必须跟公司众人比较熟，取得大家的信任才行，而信任只能从日复一日的互动中慢慢培养。

> 读者 啊琳要越狱：万老师，可以谈一下“工会”吗？有没有必要存在（在有完善的法律基础上）、它的劣势多还是优势多？以及长期影响如何？

> 万维钢回复——

很多人认为发达国家的工会是一种毒瘤，是制造业衰落的重要原因。远的有福耀玻璃在美国的故事，近的有去年美国东海岸港口工人大罢工的新闻。就拿港口工人来说，他们的工会不但要求把工资提高77%，而且因为害怕自动化抢了工人的岗位，还要求停止港口的自动化！

罢工导致36个港口停摆三天，平均每天的经济损失是8.2亿美元，接近一半进出口货物受到影响。最后双方协商的结果是涨薪62%，自动化问题延期再议。

这不是逆潮流而动吗？这不是现代化的阻碍吗？

但工会一直都是弱者的联盟。单个工人没有议价能力，必须联合起来才能跟工厂谈判。正是因为工会，世界上才有了八小时工作制、有了劳保环境安全立法、有了加班补贴，工会促进了社会的进步。

而且工会的存在对资方也有一定的好处，因为现在你有了谈判对象，有事儿就好商量。不然工人被压榨狠了来个集体暴动，工厂也受不了。有组织的谈判永远好于无组织的暴力。试想如果古代中国受压迫的农民能组织起来跟官府谈判，就可以有序变革，就必定不会每一次改朝换代都死那么多人，等社会花上几十年好不容易重回稳定，发现农民的境遇还是老样子。

我们不能说因为工会阻碍了自动化就要求取消工会，因为工会不是谁恩赐给工人的，那是工人的权利。

我们更不能把「没有工会」当成竞争优势。工资低待遇差是工厂老板的优势，不是工人的优势。工人不是牛马。

现实是不管有没有工会，自动化都会带来一系列社会问题。而有工会更容易通过谈判解决那些问题。

> 读者 忘山Roark：请问万老师，生产光刻机和台积电这样的企业，是算制造还是高值？

> 读者 ALEX：万老师，有一点不明白：比如苹果设计的附加值很高，但量产化过程中用的工程调优等隐性知识算不算做无形的资产，或者说集体智慧，而这个智慧大部分是工程师在制造过程中才能完成，就像苹果不是随便找个工厂就可以规模化制造。这一点如果有价值，那么要是没有制造业这个价值如何体现？或者说这个能被什么来代替？

> 万维钢回复——

光刻机是一种极为特殊的产品，它不能「量产」，它涉及到大量的服务，它不是一家工厂制造出来的。就拿极紫外光刻机来说，世界上只有ASML这一家品牌，背后是几千家公司共同制造和组装出来的，生产一台是一台。而且不能交货了事，必须由ASML进入到台积电这样的芯片厂指导安装和生产、维护，ASML甚至发明了AI算法预测哪个部件什么时候出问题。

所以光刻机的服务成分很大。而且台积电也参与了ASML极紫外光刻机的研发。所有研发活动，都属于服务，得到的是产品的虚拟成分。

要评价一个制造业企业有多少附加值，最方便的指标是毛利率。毛利率高，你这个公司才有余钱去搞搞研发和升级，才有自主性，才能在变革时期主宰自己的命运。

传统制造业的毛利率都不是很高。比如汽车在10%左右，自有品牌的消费电子产品大约在15%到20%，机械设备大约在20%到35%。医疗仪器可能因为有壁垒，毛利率比较高，大约在30%到50%。

手机来说，富士康是苹果的代工厂，它事实上也参与了苹果的一些研发活动，能够跟苹果一起升级成长，但就是这样，它生产苹果手机的毛利率才不到5%。它乐意干下去完全是因为手机的出货量大。这么低的毛利率不叫赚钱。

一台一千美元的苹果手机，富士康交给苹果的出厂价才300多美元，苹果坐享超过70%的毛利率。

芯片比手机要难做得多，而且高水平制程全世界只有台积电一家，所以台积电享受比富士康高得多的毛利率。就拿英伟达H100 GPU来说，台积电从芯片生产环节中可以拿到50%的毛利率，这已经很高了，比传统制造业高得多。

考虑到封装之类的后期工序，一张成品H100的制造成本是3320美元 —— 而英伟达往外卖的零售价，则是2.5到3万美元。英伟达的毛利率是超过90%！

当然苹果和英伟达要花费巨额的研发费用，但即便考虑到那些，它们的利润率也是极高的。苹果和英伟达卖的，本质上是虚拟的东西。

所以答案是富士康和台积电的确拥有自身的集体智慧，这就是为什么它们能拿到大单。但是它们作为制造者，享受的利润率仍然远低于研发、设计和品牌拥有者。

制造业不会被代替，正如农业不会被代替。但是制造业注定是低调的。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025021420/1867810869631522152/021420.jpeg)

注释

[1] https://research.aimultiple.com/what-is-affective-computing/

[2] https://www.psypost.org/ai-chatbots-outperform-humans-in-evaluating-social-situations-study-finds/

[3] https://techxplore.com/news/2025-02-machine-approach-emotion-accuracy.html
