見面Lite丨何帆對話洪灝：AI技術變革下的社會結構嬗變——從《智人之上》談起

在充滿不確定性的當下，全球經濟正經歷深刻演變。如何在多變的全球格局中把握機遇，如何在複雜的世界形勢中獲取更強大的確定性力量，這幾乎是每位投資者在當下所追求的一個終極答案。

在歷史學家、哲學家以及全球暢銷書作家尤瓦爾·赫拉利的最新著作《智人之上》中，赫拉利沿著人類文明歷史時間軸，探尋了資訊網路的變革浪潮是如何悄然重塑社會結構的根基，又賦予其全新的文化意義的。

1月14日，由華爾街見聞創制、中信出版集團聯合出品的「見面Lite」特邀《變數》作者、上海交通大學經濟學教授何帆與思睿集團首席經濟學家洪灝，從赫拉利教授的新書《智人之上》談起，討論人工智慧這項技術給人類社會和現代文明帶來的深刻影響。

以下為本場對談的精彩摘編：

赫拉利：對AI很悲觀，資訊的本質是講故事

何帆：

洪灝你好，又見面了。感謝中信出版集團和華爾街見聞提供的機會，今天我們一起聊歷史學家尤瓦爾·赫拉利的暢銷書《智人之上》。首先我要先問一下洪灝，你看完這本書之後，感受是什麼？

洪灝：

我總體感覺，尤瓦爾·赫拉利對於人工智慧發展的未來是比較悲觀的。比如我們大家共識地認為每一次科技的進步就代表新的生產力的提高，但他認為並不是。

赫拉利認為，人類社會的運作總體來說還是靠敘事，靠講故事的能力，把大家組合在一起，為了一個共同的目標去奮鬥。但核心是這個故事怎麼講——如果你講的是佛教的故事，就變成佛教徒，講天主教的故事就變成基督教徒。

所以總體來說，他覺得AI的發展速度非常快，同時我們並沒有投入資源去做科技發展方向的監管，就很可能導致技術被誤用。

何帆：

對，所以他說，AI技術跟原來的技術非常的不一樣，這個技術影響力會更大，有破壞力。你自己是比較悲觀還是比較樂觀？

洪灝：

暫時而言，我們還是這個技術的受益者。從AI到現在的ChatGPT，大家廣泛使用到現在已經有大概兩年左右，這兩年來，我們自己在用這項技術時也感到的確省了很多時間。

我用過幾個不同的AI引擎，像Google的Chrome、ChatGPT，確實感覺它們現在在資訊的組織、搜尋整理還有組織語言方面的能力，已經遠遠超過了一個經驗一兩年的研究助理，這非常驚人。

何帆：

你在用的這個過程中，你有感覺到會對你帶來、或者你能設想到未來會對你帶來什麼不利的影響？

洪灝：

我相信基礎的研究基本上就可以用AI來代替。AI現在已經在改變金融界，我們都知道，有一些經營管理公司已經開發了AI的模型機器人，尤其是短期的交易。我是做宏觀研究的，宏觀研究有的時候看得比較長，比如說3年、5年，甚至更長時間，但是3年、5年這麼一段時間你並不一定能夠生存下來，短期的波動可以讓你爆倉，可以導致投資者贖回，也導致很多意想不到的事情，進而導致你的預設可能是正確的，但沒有活過這3年。

如果是從這個角度出發，AI讓我們這個行業發生很大的改變。在短期交易的時候，我們往往會找一些各種各樣的市場因子，每天不斷做迴歸分析，看哪個因子對於短期的回報和波動的決定性最強，再根據這種相關性去做投資決策。傳統來說，就是用人的眼睛、大腦去分析，但他的能量有限，他的容量有限。

何帆：

所以你覺得做短期分析的時候，AI是要超過人類的。但你是做長期的，所以你是沒有辦法被替代掉的。

洪灝：

我認為是這樣的。或者說，現在我們講故事的能力比機器人講的能力還要高一點，一個好的作者能夠寫出更好的東西，我們讓AI寫的東西其實很容易就被發現。

何帆：

這本書裡面有什麼你不同意的地方？

洪灝：

作者是一個悲觀主義者，他認為最終如果AI技術沒有得到合理控制的話，它可能會變成我們人類的終結者。

我沒有那麼悲觀，或者說我並不認為這個問題是不能夠解決的。簡單地說，我們現在投入AI開發的資源（很多），但是監管資源非常少。在一個正常的社會里，我們要有一些監管部門，這些一般佔整個社會經濟制度的1/5到1/4左右，而現在我們在AI科技領域投入監管的資源可能都不到1%。

因為監管不僅不賺錢，還很可能短期增加你的成本，而沒有成本的科技才能發展最快，同樣也是最危險。

何帆：

那你的樂觀是從哪裡來呢？早晚會迫使我們會要投入更多的錢、更多的人？

洪灝：

我認為是這樣，否則的話就是不可持續的。因此這個問題還是有解的，它並不是無解。

何帆：

接下來我也簡單跟各位分享一下這本書的主要內容。

基本上，這本書的第一部分還是在講故事的邏輯。更準確地說，它在講資訊。過去我們都認為，資訊是要求得真理和真相，它說其實不是的，資訊還有一個很重要的功能就是要去講故事，要去重構現實，再把這些人圈成一個網路。

技術也改變了資訊格局，原來的資訊格局是人和人之間互相連線，一個訊息我傳給你、你再傳給別人，中間人起到一箇中介的作用，但現在機器可以跟機器互相對話，人不知道它們在說啥，因為它們用的語言跟我們的完全不一樣，它還不休息，它還比你強大，它的思維方式跟你的思維方式還不一樣。

這還存在一個對齊的問題。你想的跟機器想的不一樣，你讓機器幹一件事，結果它用你想不到這個方式去幹，然後你說，不對，我不是想要這個結果，但它已經把這個破壞帶來了。

第三部分，最後落到治理的問題。現在有了資料、有了AI ，它會來管你、監督你，比如它要去照顧你的醫療問題，你讓不讓它獲取相關資訊？如果你不給他，就會失去一些效率，而你把健康資料給了人工智慧，它會幫你制定出來更好的健康管理的方法。

洪灝：

但它也可以滅人。

何帆：

對，問題就在這，它也可能會滅了你，或者它也可能會以一種你沒辦法跟他講理的方式推進。

這本書最後的部分，對我們理解未來的世界也非常有用。它講到，各個國家對AI治理走的路線會不一樣。過去丘吉爾講的“鐵幕”，赫拉利說這在中間隔著的是“矽幕”。關於資料治理，大家的思路不一樣，就更難互相交流、互相溝通了，這也會帶來問題。

這本書其實也提到，最後人還得回到物理世界，你就是人工智慧，你自己到最後就是能源。其實我們中國關心的會更多元化一些，我們對實業和虛擬世界的關注會更平衡一點，可能這也屬於我們所處的產業結構的特點。

AI解放低階生產力，情緒價值很重要

何帆：

這本書提出來很多對我們每個人可能都會有影響的問題，比如對就業的影響。人工智慧更廣義的說法是“自動化”，它會對我們未來的工作、未來的職業帶來影響，這可能也是對普通人來說，一想到人工智慧就最焦慮、最關心的問題。我不知道你怎麼看？

洪灝：

我覺得，即便是今天我們產生一些矛盾，這個潮流也是無法改變的。或者說當AI機器人幫助了我們做一些低附加值的東西，但同時它解放了我們去做一些更高階的、更高附加值的、更有意義的東西，從這個角度來說，它並不是一個壞的發展。

像我們剛才說的，現在的AI大概就是第一年、第二年的研究助理，如果能再往高一層次去走的話，看到的不僅僅是事物之間的聯絡，還能用敘事的方法講出來，提供一個不一樣的角度，這就是有經驗了。

我記得有人提出了一個解決方案，他說出租車司機用自己的錢買自動駕駛的車輛，產生的車費就像投資，就變成了一個理財產品，這樣的話，其實司機能管理的自動駕駛出租車可能還會更多，就跟原來熟練的紡織工人可以操縱幾臺珍妮紡織機一樣。

何帆：

回到剛剛你說的，人工智慧其實能夠更好地替代剛剛入門一兩年的年輕研究助理。換一個角度來講，你有沒有覺得人工智慧其實現在它有點讓強者更強？類似於馬太效應。

洪灝：

有可能，但這沒法比較，我只能跟以前沒有AI的我來比較。我覺得的確現在強，因為它的研究和整理資訊的能力非常強，而且它不休息。但你要掌握跟它對話的技巧，掌握一些關鍵的詞語，把自己的要求特別清晰地敘述出來。

何帆：

如果從這個角度來講，你，而不是那個年輕的研究助理更容易去馴化。因為你能看得出來，哪兒寫得好，哪兒寫得不好，所以你馴化之後你的工具就會更好用。所以它還是在為強者、能力最強的人去賦能，這個差距你會不會擔心最後會越來越大？

洪灝：

這就是積累了。這也很好的解釋今年沒人報考金融與貿易行業了。

以前研究助理，你把一個活都給他，甚至有的時候你也不需要講得很清楚，他需要猜你要什麼東西。現在憑藉的就是你和機器之間多年積累下來的經驗，用幾個關鍵的詞去向它提問。雖然它很好地替代了研究助理，但是它也要求你作為一個資深的研究人員，需要非常清晰地知道自己要什麼。

何帆：

早些時候攜程的梁建章跟我講，他說他最擔心的是AI對年輕人的影響，會導致年輕人失去他們的第一份工作。我一直記著這個話，我發現他講的還是蠻對。

站在年輕人的角度，他們其實在上學的時候也沒學到什麼關於真實世界的知識，就是得靠第一份實習的工作，而且得犯錯誤，得被領導罵，才知道什麼不對，在磕磕絆絆的過程中才能夠成長起來。但現在突然沒有辦法從0到1，那怎麼再從1到n？

洪灝：

對於我們中國的職場來說，它可能是更關鍵的一個問題。而AI落地暫時還是透過類似於人形機器人的中介去表達的，你給它裝個晶片，它可以做一些簡單粗暴的交付，但真正細緻的東西可能還不行。所以如果是軟技能，尤其是淺層的，基本上就可以消失了。但是硬的技能比如修水管，AI沒辦法。

像您剛才所說的，我們在尋求一個答案，因為這個世界上有很多事情無法用我們學校裡頭、書本里頭學到的知識去解釋，它必然有一個更高階的力量在冥理之中超越一切。

我覺得像這種牧師、大法師、算命先生，其實它是一種心理的安慰，一種心靈的馬殺雞。儘管他很可能說的不對，但是你也愛聽，他給了你一個心靈的安慰，這個是我認為很難替代的價值。還有就是，在現有的這些環境中，我們人與人之間的互動，還是很難被機器人替代的。

加密資產會是下一個新敘事嗎？

何帆：

赫拉利講到，AI生態已經跟人的能力一樣：編故事。人創造出來了很多維持我們這個社會運轉的東西，在他看來其實都叫故事，比如說法律、政府、官僚、貨幣，這些都是人編出來的，因為你信他，他就有價值。其實以後機器的演算法也會創造出來這些東西，比如說大家現在討論的比較多的虛擬貨幣、比特幣。

洪灝：

我覺得可能加密貨幣就是候選人之一，因為它跟我們以前貨幣的存在的方式完全不一樣，它並沒有所謂的中央銀行去給它背書，它是兩個使用者之間的互動以及使用者在整個網路裡的信用產生的，而不是說我們剛才講到的信用評級系統。在加密的世界裡，信用是大家互相給的，信用是整個社會互相認可的信用。

何帆：

所以你覺得它未來是個方向嗎？

洪灝：

加密已經從一個另類的資產變成一個比較常規的資產。現在持有加密貨幣的人越來越高，我記得這個書裡頭也講過，就是雖然加密貨幣的價值很高，10萬美元一個，但它很可能最後出現的模式就是很多人只有很小的一部分，每個人可能擁有0.1個比特幣，產權很分散，而產權越分散、網路對它的認可度就越高，這個資產就會更有價值。

何帆：

貨幣的本質最重要的一點就是交易媒介，可是你很少見到誰真拿出來一個比特幣去買東西，所以它是隻有價值儲存的作用？

洪灝：

它依然是一個資產，並不是流通的貨幣。我們看到整個市場對它的接納程度在上升，這就會產生網路效益，以前只是一小撮人擁有它，而現在，隨著比特幣的網路擁有者越來越多，網路效應越來越大，這個故事就會有越來越多的人相信，它就產生了一個網路效應。

監管、隱私、偏見……AI治理註定很難

何帆：

怎麼去監管大的AI公司和IT公司是一個很麻煩的事，因為有很多東西原來沒有遇到過。比如說你給AI公司提供了資料，公司到底要不要給錢給你？比如說一箇中國公司從一個巴拉圭人那裡拿到了很多關於貓咪的資料，然後他用這個資料去喂模型，做出來一個貓咪識別的模型，他再把這個模型賣給南非，從南非那裡收到錢。問題是，這個巴拉圭人能不能夠從中獲益？

洪灝：

當然應該了。只是巴拉圭人現在不知道他的資訊被使用了，如果他知道的話，那麼這些資訊產生的價值他應該也分享。但是到了資料方面，它的所有權就不好說了，它存在在網路上，大家也不知道誰有什麼資料，誰有誰的資料，所以它的所有權就沒有辦法界定。

因此，如果你要確定所有權，需要採用一些技術去識別誰擁有這些資料。因此，資料所有者是否要求分享商業利益，取決於擁有者和使用人之間的協議。

在以前技術不成熟的時候，沒有辦法去辨別這些資料究竟歸誰所有，因此也沒法收錢，但現在不一樣。我覺得只要能夠確定這些資料的擁有權是誰的，那這個擁有者就有權利獲得商業利益。

何帆：

你講的我覺得其實是商業世界ABC的問題。就是我的東西你用了之後創造出價值，那你就應該給我一定的回報。但在IT世界裡，這個規則一直在被踐踏，我們使用者給它提供大量的資料，供它去做模型，完了之後它回過頭來殺熟。

所以從技術上來講，可能需要考慮如何去劃分得更細。我經常會想，我在一個運動App上有很多資料，萬一之後我要是不喜歡這個App了，但資料是我的，理論上來講我可以帶著我的資料轉到另外一個App裡，但現在做不到。我的資料我沒辦法拿回來，我沒辦法把它搬運到別的地方去，最後就都被拿去用了。

洪灝：

還有一個定價的問題。作為一個生產商，他可以說：你的資料雖然是有價值，但如果沒有我的演算法，你的資料也沒有價值。他也可以說，因為你產生資料的邊際成本是0，所以你的資料本身可能很難定價，或者甚至說很多資料都是噪音。

其實，從兩年前開始，已經有新的個人資訊保護規則在網際網路上普遍使用了，所以這也在朝著我們認為是對的方向去走，但是走得太慢了，就像是科技在日新月異的進步，監管還停留在19世紀。

何帆：

這裡面也是一個哲學問題，你是讓創新走得更快呢，還是說讓他先停一停，等著監管能夠跟上？

洪灝：

從我們經濟學的角度來說，這要看創新能帶來的效益，它的成本和後果是什麼。由於我們對技術的理解可能並沒有很好，導致了演算法出現了這樣那樣的問題。因此現在我們投到監管上的力量是肯定是遠遠不夠的，因為這是一個後果非常重大同時發生機率比較小的事件。但是在做金融的時候，我們要極力避免這個事件，因為它會導致整個系統產生脆弱性，雖然發生機率很少，但一旦發生整個系統就會被滅掉，也就是書裡所說的人類社會的終結。

何帆：

《智人之上》這本書裡還講了一個故事，臉書是如何在緬甸的政變中發揮作用的。曾經，緬甸有一支少數民族羅興亞人，本來大家相安無事，但是自從有了臉書，社交媒體上出現了大量具有仇恨色彩的帖子，幾乎全部都是針對羅新亞人，在一定程度上導致了對羅興亞人的殘酷的鎮壓殺害。而臉書的回應是，我們在制止人性作惡方面做的不夠。他其實是說：那是人性的事，沒有我這個平臺照樣也有仇恨，只是我作為監管方，工作做得沒有那麼勤勉。

那問題到底是出在哪裡？因為他講的也有道理，我們人性中確實也有惡的地方，遇到這些問題的時候，到底在什麼範圍內是技術帶來的問題，在什麼範圍內是我們的人性帶來的問題，你覺得怎麼去把握？

洪灝：

我覺得我們可以設計一個反饋系統，就是如果的確是因為這些公司的演算法導致了惡性的社會後果，那麼他必須要對此負責。如果我們已經有成文的規定，我相信公司在做這些事情的時候，一定會三思而後行。

何帆：

我再舉個例子。比如在人臉識別的時候，會有一個問題，它如果識別男性，尤其是白人男性，準確率很高；但如果去識別女性，或者是識別少數族裔，可能就會犯錯。其實是因為整個資料庫本身就是有偏的，用有偏的資料庫去訓練出來的模型，天然就會帶有偏見。

洪灝：

從法律上假設，你要證明了它有罪，它才真的有罪。所以我覺得，假設它的出發點還是好的。

其實AI演算法很容易犯一個人類犯的毛病，就是把相關性當成了因果關係。它如果看到這個東西是這麼想的，那肯定是有問題的，但是原因可能是更復雜、更深層次的，它還沒有辦法理解。

所以我們和AI之間還是有差異性的。我們可以從不同的角度去考慮問題，同時我們具備有這種鑑別因果跟相關性的這種能力。我相信AI可能有一天也會有，但現在暫時來說，還是得依靠餵給它的資料去決定。

何帆：

我們人類會有一些東西，比如同情心、慈悲心、直覺和第六感，而且大機率你的感覺是對的，這種模型就沒辦法做到，沒有一個模型可以，沒有一個數據可以。

現在也有一些科學家在專門研究這個，就是不用那麼多的資料，也能夠把人類的直覺也劃到AI技術裡。

洪灝：

你看自動駕駛，相對幾年前它已經進步了很多，但是它還是沒有辦法完全替代人類的價值。比如說以前的指令是我要從a到b，以最快速度、最省油的方法，它可能就一路闖過去了，因為評判的標準只有最省油、最快，就不考慮別人。所以我們人的morality，AI暫時是沒有的。

AI雖然有了很多進步，甚至在一些簡單的工作上能代替人類，但是我覺得它要完全的代替我們，尤其是代替我們的同理心、我們的善惡之心，暫時還沒能到如此複雜的地步。這也是為什麼我並沒有像他如此悲觀。

all in AI？“歷史不會有任何不同”

何帆：

人工智慧的發展速度非常快，值得投資嗎？

洪灝：

這個是我一直在想的問題。我最近在海外進行考察的時候，注意到海外所有資金都是all in AI以及AI相關的東西。

這很像很像當年dot-com的時候，只要名字起得好聽，馬上融資一大筆錢。同時算力其實非常貴，但租比買便宜，這很有意思。

何帆：

那就說明這個市場是有問題的。

洪灝：

這個資產是被高估的，像最近的博通，發表了最新業績之後變成了萬億美元市值的美國公司，他的管理層講的故事是2027年的故事，是兩年之後的故事，即便如此市場還是買賬的。最近這段時間，所有人工智慧概念股還在漲，導致美股整體的市場估值達到了2019年的水平，甚至稍微還略高一點。全球的股市來看，如果你把美股的七巨頭拿出來，美股還是最大的市場，第二大的就是這七巨頭，這真的太誇張了。

2024年我們看到整體的全球市值的上升，有一半來自於這七個巨頭，這真是匪夷所思，這意味著標普點位的上漲有一大半就是這七個公司，也就是說如果你是一個美股投資者，你沒有買指數，也沒有買這七個巨頭，那基本上你就遠遠的跑輸了市場。

AI的確有一個非常廣闊的前景，但你為了這樣的前景能付多少錢？你給什麼樣的估值？這就是一個最難界定的點。我傾向於說，有的人會說因為AI跟以前不太一樣，所以他可以支援更高的估值，這個故事我們講了很多了，dot-com不一樣，海底電纜不一樣、蒸汽機不一樣、火車不一樣，但每一次我們看來都是一樣，所以我相信這次的歷史也不會有任何的不同。

何帆：

所以你的建議是投資有風險，入市需謹慎。

洪灝：

或者你可以找一些其他標的去投資。很多人會說新興市場，因為在AI取得長期的進步後，在出口產能的支援下，中國會向世界源源不斷地輸出廉價的高質量商品，如果西方世界用關稅阻礙，那麼中國的產能，尤其是高階製造的產能，它勢必幫助新興市場國家以低成本的方式進入一個工業化的時代。

從估值來看，或者說從價格的表現來看，新興市場相對於美股的表現和估值都到了歷史的最低位，甚至更低，大宗商品都到了歷史最低位。這些國家的工業化、生活化，它都需要大眾商品，需要中國的產能。這個時候，所有人不愛投的東西反而是我們價值投資者應該持有的。

何帆：

回到國內，你覺得能看到哪些新的機會？

洪灝：

國內就難了。因為其實我們“新三樣”產能都是過剩的，雖然我們在技術上得到了長足的進步，但很明顯，我們國內生產的產能是需求的兩倍到三倍甚至更多。要消化這些產能，我們必然要開拓新的市場。所以它可能很熱，但它並不會是我們最喜歡投的。

何帆：

有那種你喜歡的、而大家都沒有特別關注的標的嗎？

洪灝：