当前，人工智能席卷世界，我们在惊叹其能力的同时，也陷入普遍性焦虑：它究竟是人类智慧的非凡延伸，还是终将取代人类的他者？这促使我们追寻人工智能的底层逻辑和演进脉络，以回应时代之问。张笑宇的《AI文明史·前史》、万维钢的《人比AI凶》、张军平的《人工智能的边界》以及刘禾的《弗洛伊德机器人：数字时代的哲学批判》四部作品从技术本质、个体应对、发展边界到哲学批判，层层递进，为我们提供了有益的观察视角和思考维度。

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当智慧“涌现”

人工智能属于当代显学。据统计，2025年上半年全球人工智能市场规模已达1.2万亿美元，同比增长23%。2026年，这一势头将继续保持。人工智能对生活的渗透更是肉眼可见。时至今日，谁还没和AI打过交道呢？

然而人工智能不止令人振奋，还引起了广泛忧虑，而且论忧虑的广度和深度，这场由人工智能带来的变革恐怕要超过18、19世纪的工业革命。

工业革命之初，人们担忧的是机器取代人力，导致传统手工业瓦解，匠人失去用武之地。至于人类引以为傲的大脑，依然无可替代。人类有信心运用独一无二的智慧，驾驭机器，牢牢占据生态链顶端，但人工智能却在动摇这种自信。当AI不仅能战胜国际象棋冠军、围棋冠军，还能像模像样地生成文稿、图片、视频，睿智地与人对话，甚至比亲友更懂你的时候，人们开始嘀咕：难道AI真会进化成拥有自主意识的智慧体？硅基生命真的将反超碳基生命，成为世界主宰？

从人工智能的发展现状看，下定论为时尚早，但生成式AI确实在相当程度上介入了内容生产领域，而这，原本被认为是人类专属。

焦虑乃至恐惧随之而来，这未尝不是好事。在百万年的演化进程中，人类面临着严峻的生存压力，为了活下去想尽办法，积累起富有韧性的集体智慧。直到工业革命爆发，尤其是20世纪中叶以来相对和平的国际环境，人类才普遍吃饱饭，有大把闲暇从事文艺、娱乐活动。可在舒适区待久了难免锐气消减，应变能力下降，此时呼啸而至的人工智能犹如当年涌入罗马帝国的日耳曼蛮族，冲击是剧烈的，却也让人一激灵，打起精神想对策。

知己知彼，方能妥善应对。因此，我们应该了解人工智能的底层逻辑和发展路径。张笑宇的《AI文明史·前史》于是映入眼帘。

《AI文明史·前史》，张笑宇 著，中信出版社2025年出版

作为科技史学者，张笑宇长期关注政治哲学、政治史、技术与社会关系等议题，他的《技术与文明》《商贸与文明》我都读过，深感其思维新锐、观察独到，论述颇具解释力和穿透力。《AI文明史·前史》从宏观视角切入，揭示人工智能的起源、哲学基础和技术发展，正契合读者所需。

张笑宇首先介绍了“涌现”（Emergence）的概念。“涌现”最初用来描述一种复杂的物理现象，科学家发现，当独立个体大量聚集，会突然在某个临界点上从无序变成有序，表现为整体性协调运动。例如沙子汇聚成沙漠，会形成波浪似的棱线；成群的飞鸟会自发排列成特定的图案飞行。运用到人工智能领域，在大语言模型的参数比较少的时候，它们各不相关，并无规律可言；一旦数量足够多，参数之间似乎达成了共识，表现出某种智能，这种智能现象称之为“涌现”。如果将大语言模型的参数理解为神经网络，就可以说，人工智能是从神经网络“涌现”的。

无独有偶，人类智慧也是。“细胞演化为复杂器官，个体行为聚合为群体智慧，神经网络涌现出智能和自我意识，以及个体逐利动机推动社会的整体进步，本质上都是一种‘涌现’现象。”张笑宇分析。换言之，人工智能与人类智慧是同构的，区别只在于前者不具备自主意识。可谁知道哪天它就会“涌现”出来呢？按照张笑宇的看法，这是迟早的事，届时我们将真正迈入AI文明，而现在，只能算“前史”。

如何在AI时代学习

人工智能最厉害之处，在于强劲的学习效率。从1997年“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，到2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，花了近20年。而新近的大语言模型只需经过短时间自我训练，就能轻松击败人类的最强大脑。这样的迭代速度，足以让AI在智力层面碾压人类。

在新著《人比AI凶》中，科普作家万维钢对此做了详细解释。由于训练大语言模型的语料都是人类活动的产物，因此长久以来，人类智慧被认为是人工智能的天花板。然而，这一固有认知在2025年初遭到了强烈挑战，OpenAI的o1、o3轻松通过了用于检测AI抽象和推理能力的ARC-AGI测试。与此同时，DeepSeek横空出世，其推理能力与o1相当，应用表现还更出色。这两件事震撼了全球AI圈，大家意识到，人类智慧可能并不构成人工智能的瓶颈。只要喂的语料足够多，大语言模型可以自行生成结论，甚至发明新知识。这意味着会有一天，AI不再是人类的学习工具，而是人向AI学习。

《人比AI凶》，万维钢 著，新星出版社2025年出版

这就产生了一个问题：既然怎样也赶不上AI，人类还有必要学习吗？答案是肯定的。一个显而易见的理由是，个人掌握的知识虽有限，但终归属于自己，将其内化为生命的一部分，而AI再强大，也不能代替人去生活。何况，人类学习的目的不仅仅是指向实用，精神需求同样重要。近年来搜狐网创始人张朝阳在网上讲物理课，那种自洽松弛的状态，明显来自知识的愉悦。

当然，面对汹涌而来的人工智能浪潮，人类的学习方法也应顺势而变。万维钢由此提出了应对策略：让AI成为我们遴选与消化知识的助手。例如，在决定阅读一本书之前，借助AI梳理其核心内容与逻辑脉络，了解各章节的关键要点，以便于我们选择是泛读还是精读。

对需要精读的书，万维钢提倡“强力研读法”：第一遍把握全局，第二遍厘清逻辑链条，并尝试将书中思想与其他知识建立联结。为此，万维钢经常花两周时间精读一本书，整理数万字阅读笔记。这样虽然慢，却能将知识内化，为我所用。万维钢强烈反对用AI“总结一本书”，认为这只会得到一堆高度概括的结论，由于未经思考、质疑与整合，难以融入我们的认知体系。你看起来读了很多书，其实知识如瀑布般喧嚣流过，什么都没留下。

技术边界与文明契约

上述讨论解决了人类为何在AI时代保持学习的必要性问题，然而，一个更深层的忧虑依然盘踞在人们心头：当人工智能的智力水平全面超越人类，甚至在未来涌现出某种自我意识时，它会不会反过来主导，进而威胁人类文明？假如科幻作品中的场景成为现实，我们又该如何自处？

要回答这个问题，或许我们应该回归技术本身，审视人工智能发展的内在逻辑与客观局限。复旦大学计算与智能创新学院教授、博士生导师张军平所著的《人工智能的边界》，提供了一个专业而清晰的视角。

《人工智能的边界》，张军平 著，湖南科学技术出版社2025年出版

作为长期深耕人工智能与机器学习领域的学者，张军平在这本书里以“零公式、零代码”的方式，深入浅出地剖析了AI当前的能力局限、面临的发展挑战以及未来可能的人机共生路径。他指出，现有的人工智能，尤其是大规模深度学习模型，运行严重依赖巨大的算力与能源消耗，知识表达与推理方式也与人类的认知机制存在本质差异。张军平以“飞机与鸟”的经典类比加以说明：飞机虽然飞得比鸟更快、更高、更远，但飞行原理和鸟类截然不同，也并未复制出鸟类所有的灵活性与适应性。同样，AI可以在特定领域表现卓越，却未必会、也未必需要走一条完全模拟人类智慧的道路。

看来，人工智能的发展并非如外界想象那般会一日千里，驶向失控的边缘。1956年达特茅斯会议上提出的“用机器模拟人类智能”的宏伟目标，在可预见的将来仍遥不可及。也因此，张军平对人类文明保持审慎的乐观。

这种对技术发展内在局限的清醒认知，有助于缓解公众对人工智能的过度恐慌。当然，这并不意味着我们可以就此高枕无忧。事实上，即便人工智能本身并无“造反”的意图或能力，但如果人类对其误用、滥用，仍可能引发严峻的社会与伦理危机。有“人工智能教母”之称的斯坦福大学教授李飞飞近期接受媒体采访时就指出，技术本身是中性的，但如果被滥用，将会产生始料未及的后果。因此她强烈主张合理使用AI工具，并对人工智能保持警惕。

回过头看张笑宇在《AI文明史·前史》里提出的“文明契约”，就意味深长了。“文明契约”源于政治哲学上的重要概念“社会契约”，张笑宇的原意是设想在未来某个阶段，在面对全面超越人类的超级智能时，人类需要与之建立一种基于协商与共识的共生框架，通过明确的契约约束双方，以确保不同智力水平的文明能够持久、和平地共存。

倘若转换视角，将这一概念应用于当下，那么“文明契约”更应该成为规约人类开发和运用人工智能的基本原则。其核心要义在于，掌握并运用AI技术优势的个人和组织应该主动承担责任，约束自身行为。例如，防止利用技术壁垒形成对知识与信息的绝对控制，保障社会整体的知识可及性与创新活力；避免用算法制造信息茧房，损害人类自由探索、自主思考的权利；禁止将AI用于侵害他人权益、操纵舆论或破坏社会稳定的活动等。

坚守主体性，回到人本身

无论是像张军平那样划定技术边界，抑或如张笑宇那样呼吁订立文明契约，这些努力都基于一个根本前提：人类是清醒、自主且稳固的主体，能够作为驾驭者或平等的缔约方去面对人工智能。不过，美国哥伦比亚大学比较文学与社会研究所刘禾教授在《弗洛伊德机器人：数字时代的哲学批判》一书中提出的洞见，对这一前提构成了挑战。根据刘禾的揭示，人机关系的深层真相可能并非主客对立，而是一种彼此构建、循环内化的精神缠绕。

《弗洛伊德机器人：数字时代的哲学批判》，刘 禾 著 ，何道宽 译，中国大百科全书出版社2025年出版

刘禾指出，人类怀着对自身形象的迷恋制造仿人机器（如会对话的AI），赋予其人类的外观、行为模式乃至情感交互能力。在与机器的长期互动中，人类不自觉地在行为、思维乃至情感层面向机器靠拢，比如刻意追求算法的高效精准，或是像界面般即时反馈，将“效率优先”“简化决策”内化为自身的行为准则。而机器会捕捉到人类的这些新行为、新习性，作为训练数据迭代升级，形成新一轮拟像输出。最终，那个试图控制技术的人类主体，将被这种循环重塑，成为“弗洛伊德机器人”——一个看似自由、实则欲望与习性已被技术逻辑重新编码的存在。

这无疑是一个发人深省的警示。刘禾提醒我们，比技术失控更隐蔽的风险，是人类在与技术的共生中悄然丧失主体性。

当智慧可以“涌现”，当技术持续迭代，我们真正需要关心的，或许不是对技术的绝对掌控，而是对“人之所以为人”的清醒认知。那是无法被算法替代的共情与悲悯，是敢于质疑、善于反思的批判思维，是对真善美的永恒追求，更是自主选择生命形态与价值方向的自由。

唯有守住主体性，人类才能在技术浪潮中不迷失方向，让人工智能真正服务于人类文明的长远进步，这或许正是我们在AI时代应该坚守的答案。