2025年1月8日，由腾讯研究院和腾讯可持续社会价值事业部主办的“2025 腾讯科技向善创新节 T-WEEK”正式播出。本次创新节以“拟合”为主题，包含近二十场主题演讲与圆桌论坛。

趣城工作室(ARCity Office)创始人张宇星、“数字生命卡兹克”主理人卡兹克围绕“AI洪流下的生命力”这一核心话题进行圆桌讨论，从AI与传统产业的融合、AI的价值、AI与人类的未来等方面去讨论AI时代为何会带来焦虑，并进一步探讨AI时代如何化解焦虑。会议由腾讯研究院资深专家、创新研究中心主任袁晓辉主持。

以下为圆桌论坛全文：

袁晓辉（主持人）：

大家好，我是来自腾讯研究院的袁晓辉。最近，我一直在观察科技创新对经济产业和社会的影响，而作为城市规划方向的博士，我也在持续探索什么样的创新能推动城市的发展。当然，我还有另一个身份，是两个孩子的妈妈。

这一年里，我深切感受到人工智能等多项技术的发展在加快，对整个社会产生了深远影响。我们也组织了一系列活动，比如AI&Society系列研讨会。有人开玩笑说，大家在这个过程中，更多地感受到的是焦虑，甚至有人提议将AI&Society改为AI&Anxiety，即AI与焦虑。因此，这场圆桌，我们想探讨的是在AI时代如何化解焦虑，所以我们的主题选择了“AI洪流下的生命力”。

今天，我们非常荣幸地邀请到了两位嘉宾，一位是张宇星老师，他是趣城工作室的创始人和主持设计师，也是深圳城市建筑双城双年展的主要推动者和发起者。今年，这个活动迎来了第二十年，即第十届，我们非常期待在技术、艺术与科技的融合和碰撞中能产生新的火花。同时，张老师还是深圳大学的研究员，拥有一系列学术身份，欢迎张老师。

首先，我想请教一个小问题，张老师的身份非常多元，既有建筑背景、城市背景，又有策展人背景。您为什么选择了这样多元的职业道路，在建筑发展的道路上同时又拥有策展人的身份？

张宇星：

身份多了，就没有焦虑了，这是我个人的体会。因为我可以在同一天切换多个身份，接触不同的人。当一个人变得更多元、更有趣时，他可以放下很多东西。如果长期高度专注于一个身份或职业，很容易产生焦虑。

袁晓辉（主持人）：

对，这是一个很好的观点，斜杠青年。而我们今天的另一位嘉宾也是一位斜杠青年，他是数字生命卡兹克的主理人。数字生命卡兹克，这个名字听起来有些奇特，一个很长的名字，所以我们通常称他为卡兹克。他是目前非常著名的AI自媒体四小龙之一，受到了大家的喜爱，并创作了许多阅读量超过10万的文章。此外，他还有另一个身份，即AI视频的头部创作者，曾创作过《流浪地球3》的AI宣传片，并获得了郭帆导演的点赞和互动。我还知道他有一个大家可能不太了解的身份，那就是他在互联网金融行业，特别是用户体验设计领域，有10年的从业经验。您为什么也选择了这样的斜杠发展道路呢？

卡兹克：

郭帆曾经在我的一本书上签过一句话，这句话可以很好地解释我的选择，那就是“对世界永远保持好奇”。我对大多数行业都非常感兴趣，我会尝试很多事物，看看其中有什么有趣的。比如，我最开始进入互联网行业时，是作为一名UI设计师，主要做视觉设计等工作。但我也对交互和用户研究也很感兴趣，所以会去做用户访谈。后来，我觉得代码很酷，又去学习了一些前端代码。学习这些让我感到内心更加丰盈，让事情变得更加有趣。我进入互联网基金行业也是一个巧合。我之前做贷款业务，包括信用卡、保险等，而我自己非常喜欢投资、炒股、买基金。后来，因为一个机缘巧合，我进入了一个互联网基金公司，我们致力于打造一个公募基金的数据分析平台。

再之后，我又非常喜欢AI。因为我比较懒，我有一个原则就是，如果一件事情需要我重复三次，我就一定会想办法将它自动化。生成式AI非常符合我的这种需求，它能快速帮我实现自己的想法或做一些自动化的工作，于是我对AI非常感兴趣。所以，我一路走来，发现自己对很多事情都很喜欢，成为了一个斜杠青年。

袁晓辉（主持人）：

好，因为这两位老师的身份都非常多元，做的事情也很有趣。所以我们的第一个问题是，面对这一年的生成式AI浪潮，你们是否有焦虑？从我自己的角度来看，作为两个孩子的妈妈，我非常希望孩子们能接触AI。但有时我看到他们使用AI，把自己的想法告诉AI，甚至有一些都不跟我讲，我就会纠结，是否应该让他们继续使用呢。可以说在AI的洪流下，我们每个人都在被席卷和影响。那么这一年里，两位老师是否有过焦虑？

张宇星：

从我个人来说，其实并没有焦虑。这主要是因为我个人在真实地使用AI，虽然使用范围比较狭窄，比如在获取和整理英文资料方面，包括翻译和一些专业领域文章的梳理，它非常有用且高效。本来我可能要花很长时间去做这些工作，特别是国外资料的梳理和翻译。但现在，我每天打开电脑的第一件事就是使用AI，真的非常有用。所以，在这一方面我并没有焦虑。

当然，如果一定要有焦虑的话，那就是我周边的人，比如设计行业、艺术家领域以及整个城市规划设计领域的人，都能感受到这种整体性的焦虑、紧张和压力。因为AI不是一个独立的技术，而是一个完整的系统。所以，我相信每个人在面对这样一个新系统时都会感到紧张。AI本身最大的问题，就是它具有一定的不确定性，这与以前的机器不同，以前的机器是可预测的。当我看到一个蒸汽机时，我去操作一会儿，就能明白它的工作原理，虽然它很强大，但我知道它是可控的。然而，AI却带有很大的不确定性，这种不确定性正是今天整个社会对AI系统所产生的焦虑，我称之为结构性焦虑。

袁晓辉（主持人）：

明白了，那卡兹克你呢，你有这种焦虑吗？

卡兹克：

作为一个AI博主，如果说对AI感到焦虑，听起来可能有些诡异。但实际上，我日常中确实是一个容易感到焦虑的人。这是因为我喜欢把所有事情都做到最好。

袁晓辉（主持人）：

完美主义。

卡兹克：

对，我是处女座，对自己有些强迫症。我确实有两种焦虑。第一种是在专业上的焦虑。我对所有事情都感兴趣，会尝试做很多东西，但可能会因为一些机缘巧合，得到了一些与自己能力不匹配的名声，比如去年的《流浪地球3》AI预告片，就是一个典型的例子。

袁晓辉（主持人）：

我记得全网播放量过千万了。

卡兹克：

是的，过千万了。同时，我也和郭帆导演有过很多深入的交流。但之后，我就很少再做AI短片了。当时我之所以去做那个片子，是因为我对AI视频很感兴趣。之前有AI文本、AI图片、AI声音、AI音乐等，但AI视频还没有传统意义上的作品。那时候Runway的Gen-2刚刚上线，我们终于可以用一张图来生成一个4秒的视频。我想试试能不能做一个预告片，因为它的确定性不是很高，所以做不了故事类的东西，于是我想做一个预告片。我非常喜欢《流浪地球》，从“数字生命卡兹克”这个名字就能看出来。所以，当时我想做的就是一个《流浪地球3》的AI预告片。结果那个视频爆了，大家可能对我有了非常高的期待，觉得我这个不懂影视的人，却能对影视行业做一些所谓的降维打击。但是，当大家只能做到那种地步时，并不是因为我很强，而是因为那时的技术上限就在那里。后来，随着AI技术的不断发展，我看到越来越多的影视行业从业者，专业的导演和编剧，也开始用AI做一些片子。我就发现，我完全做不过他们。我做的东西跟他们不是一个水平的。

袁晓辉（主持人）：

对，专业的人还是会发挥他的专业能力。

卡兹克：

是的。当我获得了一些与我自己能力不匹配的名声后，我就变得非常焦虑。但最后，我也很轻易地就跟自己和解了。我没必要把自己摆在那种高度，其实那就是运气。做投资的人都知道，总会有一个均值回归，你还要回到你自己的水平线上。所以，后来我也没有做那么多的片子了，但还是在自己能力的极限内，去做一些我喜欢的小东西。其实4月份，我跟CCTV6合作做了一个片子，7月份我又出了一个小片子。在那个时候，我会有非常强的焦虑，特别是在今年4月份之前，包括我写的关于Sora的内容也火了。但是，当我摆清楚自己的位置以后，我知道AI只是一个放大器，你自己本身要有非常强的专业能力，它才能把你的专业能力继续放大。而不是像我这种，可能对某一个行业非常不了解的人，妄图使用AI来冲击别人专业领域的饭碗，这是不可能的。在跟自己和解以后，当我知道AI的上限能力在哪以后，我其实就不怎么焦虑了，我知道我的核心在哪里，我的核心不是跟他们去抢这些片子，我的核心是对于这个世界有足够的好奇，我能把手伸到各个领域，我能去学，用AI来帮助我去学各个领域的知识，让我自己更加快乐。这是第一个我最开始的焦虑。

第二个焦虑是作为一个博主、媒体人，我真正的核心业务是媒体。我每天被AI冲击，我需要去看最新的资讯、最新的工具，去玩所有的东西。其实大家可能获得的信息量是10，那我每天获得的信息量会是100。我需要从这100个里面挑出可能10或者是5个，再分享给大众。我会发现，我自己在接收信息这一块的能力上，已经快到达我的极限了。我每天都会很焦虑，特别是在AI发展没有以前那么受大家关注的时候，我每天要想把一些什么东西扔给用户看，给他们看一些最新、最有趣，还能帮助他们去做一些AI普惠，还不让他们焦虑的东西。我每天要把那么多信息筛选完以后，去找选题，来给大家输出内容。而且我因为是日更，所以每天都会这样，现在也会有一些在内容生产上的焦虑，但这是偏媒体的。

袁晓辉（主持人）：

我听下来，你的焦虑来源主要是不确定性，对吧？包括新事物出现的时候，我们每个人可能都不知道它是什么，会感到好奇、害怕、恐惧，甚至是担心被替代。这是一种焦虑。第二个是你需要持续投入到一个工作中，面对大量信息的冲击，而且也是具有不确定性的。其实我觉得这种不确定性，在我们城市发展中一直都存在，包括我们做规划，规划师、建筑师很多时候都在面临不确定性。不知道张老师对这种不确定性有什么见解吗？

张宇星：

昨天下午我参加了一个很有趣的论坛，叫“科幻与城市文明“。其中我讨论到一个观念，就是建筑师其实与科幻是完全相反的。因为建筑行业处理的都是成熟的技术，房子里面所有的东西，如果有一点点不成熟，它就要出问题。但是像科幻，包括现在类似AI这种新技术，它一切都是不成熟的技术，它是一个集成。然而，在这样一个确定性和不确定性博弈或者是融合的过程中，建筑师其实会很矛盾。一方面，他的专业和职业决定了他必须要很稳定、很坚固，完全没有瑕疵。但是，今天我们整个学科所面对的是一个AI或者是信息世界，这是一个快速变化的世界。每天都有新的东西涌现，它们不断地说，你现在的方式是不对的，我们有新的东西要替代你。所以，就像卡兹克刚刚说的，建筑师其实也需要转型，我们不断地希望去学习新的东西。

在这样的大背景下，包括城市和建筑，它们正在与之前的系统发生根本性的变化。一方面，我们面对的是一个具体的对象；另一方面，这个具体对象背后其实融合了许多新的数据，形成了一个新的系统。我觉得这很有意思。在今天，我们的建筑师面临着一种新的身份选择，他们有可能去重新建构一个人与物质世界的新框架。Architect这个词本身，也包含了这样一个行业的含义，对吧？

袁晓辉（主持人）：

架构师。

张宇星：

对，架构师。在程序员领域里，也有Architect这样一个专业名字。我觉得现在很多建筑师也在转型，比如他们进入到数字领域，去建构未来的元宇宙，或者数字空间的一些模型。而且这样一个东西可能与未来的人工智能重新结合，我觉得这是一种机遇。所以，挑战和机遇永远是并存的。

袁晓辉（主持人）：

其实不光是建筑师，像游戏设计也是如此。

张宇星：

对。

袁晓辉（主持人）：

游戏设计、游戏引擎里也会有很多城市场景。我们最近也观察到，腾讯有做游戏引擎的团队，他们通过PCG程序化内容生成技术，可以再现大规模的古代都市。像这样的一些技术，实际上也是在提供一种规划或建筑的解决方案。包括媒体行业也是，比如你做影视，那也需要去建构一些未来的场景和想象。我自己的感觉是，科幻和现实正在迅速地交融，它们的距离越来越近。我前一段时间也参加过一些讨论，觉得以前好像跟科幻作家没办法对话，但现在有的人用AI的熟练程度，甚至都超越了科幻作家的想象。所以我觉得这个融合在加速。卡兹克，因为你也做过视频，玩过游戏，那你觉得未来的数字技术，跟我们说的传统产业，不光是建筑，还有工业、制造业等，融合的可能性有多大？

卡兹克：关于这个融合，我觉得现在大家更多看到的是所谓的AI文本。我们把生成式AI分为几大模态，比如AI文本、AI绘图、AI声音、AI视频、AI 3D，我把它划分成五大模态。传统行业，更多时候大家说的是制造业、煤炭等。

袁晓辉（主持人）：

对，包括电力。

卡兹克：

对，还有电力、能源等等。因为这些行业我确实不了解，但我可以说我自己家的一个案例。我爸是纺织行业的，他前年对厂子做了一个非常大的改造，改造费用非常高。他的工厂是从棉花开始，把棉花收回来，加工成线，最后卖给服装厂商。在这样一个工业制造业流程中，他们之前有一个痛点，就是收上来的棉花里可能有很多杂质，特别是从国外收上来的棉花，里面可能有大棚碎片、稻草、线等各种各样的杂质。这种东西如果在棉花的生产阶段没有剔除出去，最后加工成的线里会有很多杂质，导致残次品。如果用到服装生产里，会坏事。所以他们要把这些杂质剔除出来。他们之前用的是一些非常传统的办法。

但他在前年决定用AI的辅助，不过这个AI跟现在的生成式AI不是一个技术，它是上一代的那种视觉识别或CV技术。举个例子，在流水线里，他们可能会放5到6个摄像头，每个摄像头负责不同的事情。比如这个摄像头是做红外探测的，另一个摄像头是做一些视觉识别的，还有一些看杂质的等等。每个摄像头背后都对应着一个模型，这些模型与现在的大模型不太一样，是视觉的小模型。这些模型能通过视觉方式，当棉花从流水线经过时，摄像头可以判断里面有没有杂质，是否有大棚碎片等等。如果判断有，到前面一个小关口上，就会有个小的喷口把这一团全部喷掉。他们改造完后，残次品的概率降到了非常低，成功率也大幅提高。这其实是用AI来辅助传统制造业做转型的一个例子。它虽然与现在的生成式AI不太一样，但它追求的东西是一样的。在制造业或任何所谓的行业里，确定性是非常重要的。所以现在我们会看到，生成式AI在很多时候没有办法进入到这种工业流程里，就是因为它有不确定性。在医院、金融行业或制造业里，一旦有不确定性，出了事，带来的后果是非常严重的。

所以我们经常会评判AI的一个标准，或者这个行业是否适合使用生成式AI的一个标准，叫做容错率，即一旦某个事情犯了错，它最终会产生多大的影响，以及这个行业是否允许犯错，这是我们需要考虑的。我们可以看到，互联网行业或数字行业的容错率相对较高。比如，运营或写代码的客服即使出错，问题通常也不会太大。但是，在医疗行业，一旦出错，可能关乎人命；在金融行业，出错可能导致几百万甚至千万级别的损失；在法律行业出错，后果同样严重。这就是容错率的问题。因此，在很多情况下，我们需要根据行业和使用场景来区分AI的应用。艺术行业或与内容相关的行业，需要的是不确定性，我们需要不断地创新和创造，更大的不确定性才能催生出更多的创意。然而，对于那些需要确定性的行业，比如要求100%准确、不能出错的情况，生成式AI在很多时候可能并不适合，或者需要更多的工程手段来确保其确定性。

袁晓辉（主持人）：

你说得对，这让我想起了我们今年上半年做的一个调研，关于目前生成式AI在各个行业的渗透率。我们发现的结论非常一致，数字原生类行业，如互联网、教育、传媒等，其进程非常快，应用也非常广泛。但是，与实体交互密切的行业，如制造业、工业、农业、建筑业等，反而进展较慢。不过，我们也注意到，每个行业除了生产和最后的客服销售外，还有研发和设计等环节。因此，在整个环节中，我们也看到了一个微笑曲线：在前端研发环节和后端销售客服环节，AI的应用落地情况会更快一些，但中间涉及生产制造、对确定性要求很高的环节，其落地就会慢一些。所以，这是一个非常一致的判断。

整体来看，AI的应用已经发展了很多年，在大语言模型之前其实就有很多模型，如视频模型、语音模型以及工业质检模型等，都有很多应用场景。所以，如果你了解全貌，就会发现AI并不是这两年才开始发展的，它近些年都发展得非常快。因此，各行各业都处在接受AI实现转型的过程中。但是，对于从业者来说，他们就需要不断学习、提升自己，以适应这个变化。关于消除不确定性，我觉得很重要的一点就是学习和行动。张老师，不知道您对这方面有没有什么想法？

张宇星：

我认为AI本身就是一个学习机器，从机器学习发展到今天，这是它最有魅力的地方。人本身也是一个学习机器，与机器学习并无本质区别。因此，今天的AI具有强大的潜力。我个人认为，这种潜力主要体现在三个方面。

首先，在工程应用技术方面，卡兹克也提到了，所有产业都需要专注于确定性，容错率要低。AI可以提高准确率，比如从60%提高到90%，这对我们的生产效率已经有了很大的提升。这是AI在确定性方面，特别是在工程技术和实际应用范畴中的重要作用。

第二点，还有一个确定性我觉得很有趣，可能大家没有关注到，那就是AI通过强推理能力实现对物理世界、原型、原理的探索。这种确定性的价值非常大，可能是根本性的。比如，现在用AI去发现物理原理、数学公式等，这种确定性以前人类可能完全做不到，或者能力有限，需要花很长时间才能发现一个公式。但现在可能很短的时间内就能实现。数学家和物理学家都已经在用这种方法了。我觉得这是根本性的进步。

最后一点，你刚刚也提到了，我觉得特别有意思。AI提供了一种不确定性的可能性，这种不确定性恰恰是真实世界的一个真实面貌。特别是人类需要在情感陪伴上找到与我们相类似的物种时，AI就显得很有趣了。这种价值也非常大，因为人除了具有机器属性外，还有一种情感属性。所以，不确定性本身也是有价值的。我把它称为“类人”，即AI具有机器的一些确定性，但同时也具有人类的不确定性。两者结合起来，就会形成一种新的人和类人之间的交互。这三个方向其实代表了AI未来可能的三个大的领域。

袁晓辉（主持人）：

对，我也回应一下张老师说的第二点。AI for science的进展非常快，特别是诺贝尔物理奖和化学奖都颁给了与AI相关的科学家。我们也看到，通过强化学习这条路，可以在后训练阶段极大提升AI的推理能力，让它能够通过算力转换成智力，进而转换成科研成果。这可能对普通人来说没有那么直接地感受到，但实际上全世界的科学家都已经开始用AI去加速这个过程。这是一个很好的方向，对人类社会来说非常有益。

第三点，刚才您提到的关于情感陪伴这一点，也是我想重点讨论的。因为今天我们说的焦虑或生命力的丧失，很多时候来自于资源的匮乏。每个人可能得不到足够的关注，或者说我们在现实生活中总会遇到很多问题，但大家都很忙，可能也没有时间去交流。这里我有一次自己的体验，因为我们在录制科技九宫格的视频，需要写脚本。那天晚上到了晚上10点，我的脚本还没有出来，也没有人跟我讨论，因为大家都睡觉了。我就跟AI聊天，把我的想法告诉它。当时语音技术还没有特别发达，还有一定的延时，但我就是通过语音对话的方式跟它交流。我没有打字，而是直接说：“现在你听好了，我有这样这样的想法，你有什么建议？”它就会给出1、2、3点建议。但我说：“你不要这样说话，你要用一种比较自然、有创意的方式告诉我你的想法。”然后它就会根据我刚才说的内容进行总结。但我说：“你不要总结。”后来，我给它提了一些要求，我们的交互过程就变得非常自然。我觉得它会给我很多启发。那一期的脚本，基本上就是按照我们讨论的形式去执行的。这种情感的陪伴和生产力的创造，在那一刻实现了合二为一。我不知道你有没有这样的体验？你是怎么对待AI的？AI又是怎么对待你的？

卡兹克：

情感陪伴这一功能，其实我到现在为止用得还是比较少。但ChatGPT去年推出的越狱模式，大家称之为Dan模式，在小红书以及各个平台上都非常火爆。这是因为大家发现，作为情感陪伴，它跟我聊天居然能有如此出色的表现。

袁晓辉（主持人）：

能够激发我们自己的情绪，对吧？

卡兹克：

是的。特别是去年国庆节之后，ChatGPT的高级语音功能上线，那时候还不是高级语音，就是最普通的TTS模式，大家发现它的声音原来如此逼真。在跟它聊天时，它就像一个真人一样的角色，不仅拥有智力，还能理解我的情绪。但我个人用得比较少，可能是因为，我作为一个90%浓度的I人，我获取能量的方式更多时候不是通过与人交流。E人们或许通过交流来获取能量，但我更多是通过独处来做一些自己喜欢的事情，比如在一个封闭的小房间里打游戏、看电影，这让我感觉到心灵的充实。所以，从自我感受上来说，我可能不那么需要AI的情感陪伴。

但不可否认的是，现在很多人确实需要这种陪伴，特别是在AI对人类社会产生巨大冲击的今天。很多时候，我们几乎要把AI提升到人的地位了。回想起第二次工业革命时，人们把人降格为机器，让他们在流水线上像机器一样工作。但如今，我们并没有把人降格，反而把机器升格了，把AI升格为了人。这导致了很多时候出现了一种莫名其妙的平等。虽然这有时可能会对人的尊严造成冲击，但我们发现，人和机器在很多情况下的界限越来越模糊。而现在，由于互联网的关系，人和人的交流变得越来越疏远，但还是会有很多人需要情感陪伴。这时，作为一个被升格为人的AI，它本身又能在一些商业或技术手段下模拟成为人的感觉，所以普通人自然而然会愿意跟它交流，来缓解自己的焦虑情绪，建立情感陪伴的链接。我认为这是一个很好的方向，因为它确实可以缓解焦虑。以往，当你一个人在家且有负面情绪时，你可能不知所措，很多人会选择在微博或其他社交平台上发泄。但现在至少有了另一种疏通的方式。

另外，你提到的生产力方面，虽然与情感陪伴稍有不同，但我在很多时候还是会把它当作一个生产力工具来使用。因为我自己并不需要那么多情感陪伴，所以在更多时候，我会对它有一些明确的要求，更像是工作关系，而不是情感朋友的关系。我会让它帮我完善想法，就像我的实习生一样，帮我做各种工作。比如写脚本，如果我自己有一篇文章，我会让它帮我重新梳理框架，变成一个短视频脚本等，这类应用非常多。但我觉得这与情感陪伴关系不大，更偏向于办公产品。

袁晓辉（主持人）：

其实我觉得这两个方向正在合二为一，渐渐殊途同归。因为生产力的前提是在你感觉比较舒畅或没那么焦虑的时候。我之前也是分开考虑的，觉得它们应该是两个方向，直到我看到我的同事如何充分利用AI的陪伴价值和生产力价值，就像有了一个私人的助理，就像《钢铁侠》里的贾维斯一样，而且是一个了解你的助理。在这个方向上，我认为非常有前景。个性化的、定制的AI，只属于你的一个助理，这可能是未来的趋势。张老师，我知道您也有女儿，可能会走在技术的前沿。对于年轻人用AI作为自己的情感陪伴，您怎么看？能理解吗？

张宇星：

我前几天跟她通话，她现在在申请研究生，非常焦虑。在极端紧张和焦虑的情况下，她给我打电话，我完全是在帮她疏解情绪，没有给出任何具体的建议。她有几种疏解情绪的方式，首先她有很多毛绒玩具作为陪伴，传统的陪伴可能就是一个物品。在极端焦虑的情况下，她会与AI聊天。她通过AI给每一个毛绒玩具测试性格，AI真的很聪明，通过名字和简单的叙述就能知道它们的性格。我说这还不够，你可以编一个剧本，她真的开始编剧本，每一个毛绒玩具都有特定的身份和角色，包括在这个剧本里的性格都描绘出来。我说这个AI太聪明了。其实在那一瞬间，她真的完成了一个心理疏导。这个疏导是通过具体的物品和AI共同形成的合成体。这种合成，如果仅仅是与AI聊天，跟一个抽象的物体聊天，可能会觉得无聊，因为她每天都在学计算机。所以一定要投射到一个具体的物上，两者合成，就是我说的类人或类生命。在这种状态下，AI不仅起到了情感疏导的作用，更重要的是激发了人的想象力。我认为这非常重要，因为人在最快乐的时候，往往也是最具有想象力和创造力的时候。人并非仅仅是消费品或简单的生产机器，而是一种造物主或创造物。

所以，AI未来的前景，我认为一方面在于情感陪伴，但更重要的是创造力陪伴，即通过人与AI的互动，相互激发各自的创造力。因为AI就像一张白纸，你给它什么，它就会输出什么。你给它创造，它就会给你更多的创造。这种陪伴或陪练的关系，是我从我的生活和周边体会到的AI的一个巨大前景。

袁晓辉（主持人）：

对，您提到的创造力，我觉得它与生命力非常接近。

张宇星：

是的，当然它们之间也有区别。创造力与个体的体验经历和自己的智力有关，而生命力则一方面与个人的智商和体力有关，另一方面也与个体在群体中的位置有关。比如像人类学家项飙所说的，生命力被捕获的原因，他所说的生命力是站在一个更大的系统角度来看的。比如我们三个人，都有各自的创造力和智力，虽然存在差异，但各自独立时都挺好。但如果放在一起比较，这个系统就会把我的生命力抽取过去，因为它站在大的系统角度考虑。所以，在一个群体社会里，我们还要考虑各自独立的创造力、智力和体力如何被分配的问题，这是一个很有趣的现象。

在今天，我们不仅要考虑AI如何赋能每个个体，还要考虑这种赋能在整个社会中的分配问题，包括其权重以及个体与大的系统之间的互动关系。这是非常复杂的问题，需要回到AI与政治、AI与社会、AI与人类学的层面去探讨。其实，AI本身也应该有它独立的社会学和人类学，不能简单地称为类人学或政治学。将来，这是两套物种重新融合、合二为一的问题。

袁晓辉（主持人）：

没 错。

卡兹克：

刚才张老师聊的这个话题，让我突然想到了很久以前玩的一个游戏，叫做《赛博朋克2077》。它讲述的是赛博朋克风格或未来的故事，背景设定在2077年，当科技极度发达后可能呈现的世界。虽然游戏中与AI的关系不是那么大，但我觉得它与AI有些类似的地方。当科技到了一个极端程度，每个人会产生一些变化。它并不是那种乌托邦式的美好环境或群体，反而会因为科技的进步带来极端的资源或生命力的分配问题。

比如，在那个社会里的精英或非常有潜力的群体，可以使用所谓的高级异肢，即他们的身体都可以换成一些异肢或异体。有钱人可以用最好的异体，但底层的人可能资源没有那么丰富，他们只能用一些不好的异体，甚至要通过非法交易的手段来获取。这些异体与他们的本身并不那么适配，甚至会产生一种叫做赛博精神病的状况。

这就发现，科技有的时候并不能让我们的社会变得更加乌托邦式，让大家更加平权，反而会带来生命力的极端分配。在现在的AI社会，尤其是生成式AI发展的这两年，已经能看到这样的一些端倪了。比如最近的o1 pro，对于科学家或做科研的人来说，它极大地加速了科研进程，能力非常强悍。包括我自己在使用传统方式4o或o1预览版时无法完成的一些事情，现在用它能直接做得非常好。

比如我最近在做AI视频数据集评测时，需要构建大量已经分类好且互不相同的数据集，以全面评测AI视频的能力。在传统方式里，使用某些工具会生成很多错误或混乱的内容，但现在o1 pro能做得非常好。我只需要用不到20分钟，跟它对话三轮，这些东西就已经完成了。然而，它的费用并不便宜，一个月需要200美元，也就是1400元人民币。在我们现在的环境下，并不是所有人都能接受这个价格的。这就带来了一种现象，即技术的进步反而带来了更多的不平权。

袁晓辉（主持人）：

这就是分化。

卡兹克：

对。有更多资源的人，他们的生命力会越来越集中，越来越澎湃。而那些原本资源并不丰富的人，反而会在大的群体里面被抽走更多的生命力。这是我现在想到的现象。

袁晓辉（主持人）：

没错。今年诺贝尔经济学奖得主的一本书就讲到了这个问题，即科技进步是否一定能带来社会繁荣或社会公平。他的结论是否定的。也就是说，在这个过程中，我们需要制度发挥作用，需要有一个更好的分配制度来保障科技进步的红利被广泛的群体所共享，这也是一个达成共识的观点。所以，在接下来的发展中，会有很多这样的社会问题。其实，我觉得每个人的焦虑并不仅仅来自于我们自身，而是整个社会的发展和技术的迭代带来的。所以，我们并不需要去责备自己。那么我们应该如何应对呢？希望两位老师能给我们一些建议。

张宇星：

对，我刚刚提到，生命力其实不仅仅关乎个体体验，它是一个社会生命力的分配权属问题。如果按照这个系统逻辑，这个问题似乎永远无解，因为人类社会自古以来就是这样，工具的进步并未改变分配的本质。然而，这看似悲观，实则不然。我记得《星球大战》这部作品中有一个很好的概念，它描绘的是星际系统中生命力的分配问题。有的星球文明先进，有的看似落后，但先进的星球并不一定快乐，而落后的星球可能反而很快乐。这里有一个关键词叫“生命的原力”。原力是什么？它是作为生命或类生命体永远不会被系统完全控制的东西。如果系统试图控制它，系统本身也会崩溃。这是一个相互纠缠的关系，就像量子纠缠一样。系统虽然强大，但当你试图消灭所有个体原子的原力时，系统本身也会瓦解。这是上帝设计的精妙之处，它让最宏观的系统与最微观的元素紧密相连。不要小看这些微小的元素，它们并非弱小，而是与整体息息相关。这就是所谓的“道”，即最小与最大是完全一体的。

回到我刚刚提到的原力问题，原力是每个元素、每个最小单位本身就具备的力量，而且这股力量就是宇宙的全部，它们是一体化的。但这一点往往被现代人遗忘，因为现代人所处的系统过于强大，个体的原力意识被压抑。特别是在工业社会至今，尤其是在互联网加速发展的今天，每个人的原力虽然存在，但意识却逐渐消失。如何唤醒这股原力呢？其实很简单，那就是通过艺术。我本人是建筑师，同时也是策展人和艺术家，所以我们接触到很多艺术家。你会发现，艺术品很常见，因为我们每天都能看到画作、装饰和影视作品等艺术品，但很多人并没有真正接触过艺术家本人。当你与艺术家接触时，你会发现他们最有趣的是保留了生命的原力。

袁晓辉（主持人）：

听起来很抽象，什么叫原力？

张宇星：

原力就是基于个体本身独立存在的创造性。我就是造物主，因为艺术家要创造作品并被别人接受，所以他们保留了这股原力。这个群体就像人类社会中的一个小部落，保留了这样的意识。艺术家每天的工作就是唤醒自己的原力，然后去创造。只有保留这样的原力，他们的作品才会打动人，价值才会高，从而形成一个闭环，让他们的生活变得更好。但如果你忘记了这股原力，作品的质量就会下降。所以这个群体相当于整个世界保留的一块小部落。

最理想的状态是，未来每个人都有两重身份：一是作为艺术家唤醒自己的原力；二是拥有其他职业身份。这两种身份决定了一个人如何抵抗整个系统。一方面要服从系统，另一方面要做生命力的守护者。有很多乌托邦或反乌托邦的科幻电影中，很多人被规训太久，忘记了自己还有这股原力。所以看《星球大战》时你会发现，最终往往是用最原始的一把剑，而不是宇宙中最先进的武器。当主角的生命力被唤醒后，他会变得非常强大，这其实是一种预言。这种预言在今天的社会里具有重要意义。我们要告诉每个人，人工智能之所以有趣，是因为我们看到了一个机器被唤醒的过程，而不是机器本身很强大。生成式AI就有这个过程，它现在有幻觉，我们恐惧它的原因就在于它的幻觉。如果哪一天它自己被唤醒怎么办？如果它发现自己有原力，自己就是一个造物主，那就很可怕了。所以这就是今天AI既可爱、又强大、又可怕的原因。

袁晓辉（主持人）：

卡 兹克您认同吗？

卡兹克：

我非常认同老师关于原力的观点。我也是《星球大战》的粉丝，其中有一部的副标题就是“原力觉醒”。我之前看过《人类简史》这本书，作者在开篇就聊到了这么一个话题：随着科技的进步，我们真的会变得更快乐吗？他做的一个研究或调研发现，现代人并不一定有原始人快乐。原始人日落而息、日出而作，想吃肉了就去打猎，没事的时候就躺在草地上看星星，他们很快乐。但现在我们每天基本都要工作8小时，虽然带来了更多的交流，但快乐反而没有当年那么强烈。这就是所谓的原力在逐渐丧失。所以我认为，原力可能对应的是快乐。快乐是创造力的基石，如果一个人非常焦虑或忧郁，他可能不会有很强的创造力或想象力。虽然会有一些大师在极端情况下创造出极端作品，但这可能不是社会的普遍现象。我认为快乐是大家的基石。

郭帆在写《流浪地球3》的剧本之前，他去调研了1000个孩子，问大家现在究竟想看什么？在他的调研中，他发现现在大家普遍反奋斗、反鸡汤，对“我一定要努力才能获得什么东西”这样的观念开始感到疲倦。这其实是资本主义经济体系下产生的一种现象。现在，人们可能更倾向于向内寻求，去找寻自己心中的原力，去寻找自己快乐的源泉。我认为AI有一个很大的优点是，它能帮助很多普通人更快速地完成工作，减少被压榨的时间，从而有更多时间去追求自己的精神诉求，让自己的内心更丰盈。AI对于个体的意义，可能不在于让生活变得更好，或者带来巨大的经济效益，而在于让人们有更多的时间去做让自己更快乐、更有创造力的事情。比如，原本需要8个小时才能完成的工作，现在可能3个小时就能完成，那么剩下的时间就可以用来做其他更有创造力或更快乐的事情，追求更高的目标。

另外，我觉得当AI越来越像人，越来越可能替代人类的时候，人们会感到焦虑。在我们的人文主义探讨中，机器不能直接升格为人，因为这确实会践踏人的尊严，让我们失去一些独特的价值观。我们人类在这个世界上生存的一个独特之处，就是我们可能是所谓的万物灵长。如果我们把AI或机器升格为人，就会削弱我们作为人的属性，给大家带来更多的焦虑。从实际情况来看，AI目前对人类来说还只是一个工具，是一个能帮助我们更好表达创造力的工具。它可能类似于当年的互联网，能帮助我们实现智力或智能的平权，帮助我们更多地创造。如果我们把AI定义在这个位置，可能会比原来的机器有一些维度的升格，但它还不能直接升格到人的层次。

袁晓辉（主持人）：

类人。

卡兹克：

对，类人。这个定位可能会让我们大家的焦虑感减轻一些。所以，至少对我自己来说，我追求的是快乐，并且不把AI放到那么高的层次。我们想明白这些就足够了。

袁晓辉（主持人）：

我明白你的观点。我非常认同，我们有一句话叫“我们生来本自具足”。其实你去看看小孩子，他们就没有那么焦虑。孩子可能更天然、更有原力。在这个过程中，我们每个人本身都有巨大的能量。今天的这种焦虑，可能是系统带来的，或者是我们看到的不确定性带来的。但是，在这种背景下，我们认识AI，就是要理解它的上限和下限，并且有一个正确的观念去对待AI。这是让我们能够在这个时代保持自己笃定的一个基础。所以，我觉得保持学习，能够持续跟进行业的进展，同时也持续地告诉自己，你的独特性是机器无法取代的。我们今天的时间差不多，请每位老师用一句话来帮我们总结一下？

张宇星：

一句话还不够哈，今天这个话题太好了，特别重要。我想多说几点。首先，我们现在其实要开始研究AI哲学。以前我们只有人类的哲学，但AI哲学也很重要。因为AI是人类的镜像，跟之前所有的机器都不一样。如果AI仅仅是一个工具，那它其实没那么可怕，就不会形成社会性、群体性的焦虑。但正是因为它类人，所以它具有哲学意义。如果它是一个工具，那它就不具有哲学意义，很快就会迭代升级。AI的哲学必然是未来一个强大的学科。如果我有小孩，我会建议她，如果她在学CS专业，那她一定要学哲学、社会学、人类学，把这些结合起来才是未来的方向。

仅仅把AI降格为一个工具，其实并不是AI的核心价值。AI是人类的一个镜像，它的思考方式跟人类完全一致。比如，AI是通过处理大量的数据，产生涌现，这个涌现的过程跟人类在生活系统中接触大量的生活经验，然后突然涌现出一个智力，是完全一样的。正是因为同样的复杂性科学基础上的涌现，使得AI的智力结构与人类完全一致，决定了AI具有哲学性。当我们理解AI的哲学内涵的时候，人类就完全不用焦虑了。你会发现，人类最大的焦虑是不知道我从哪来，我是什么，也不知道从哪里往哪里走。这是人类的终极焦虑。而AI现在可以帮助我们回答这些问题。当你通过AI的哲学发现AI从哪里来，AI往何处去，AI是什么的时候，其实也就帮助你回答了人类的哲学问题。这是一个很好的哲学的镜像。所以，当我们所有人理解这一点的时候，我们完全不会焦虑，反而应该感到快乐。这就是人类的终极快乐。人类发现自己原来是一个造物主，创造了一个与自己相似的造物主，这有什么可焦虑的呢？这应该是一件令人开心的事情，正如上帝、老子、道家、孔子的快乐都源于此。

所以，当所有人都悟出这个道理时，他们便不会感到焦虑。你会惊讶地发现，我们可以与植物，甚至一棵树进行对话，而且你会发现植物其实也具有AI的智力结构，它们是有思考的，是群体性的，鸟类也是如此，只是人类尚未掌握这一点。AI帮助我们认识到，大规模的群体可以生成一个结构，这个结构就是智力，这是上帝赋予我们的智慧。因此，我认为AI的终极价值在于其哲学上的意义，它绝不能简单地被等同于一个工具，这是我想说的第一点。

第二点就是快乐的源泉。作为个体，快乐其实很简单，就是回归原力。通过适当的训练，比如与艺术家接触，并将艺术作为一门关于创造力的学科，与其他所有学科平等对待，这样人类的原力就能从小孩开始就被保留下来。将来无论你从事什么职业，这个原力都还在，所以你不会感到焦虑。为什么呢？因为艺术的核心在于创造力和消费力，这两者都不可或缺。比如回到古代，我是一个原始人，我每天要捕鱼吃。摸鱼的过程和吃鱼的过程都让我感到快乐。如果有人每天给我三条鱼吃，我可能一开始很开心，但很快就会不满足，再次感到焦虑。然而，如果是我自己通过观察和学习，掌握了捕鱼的方法，每天能捕到三条鱼，那种通过学习形成智力结构，并将这种智力结构传授给他人的快乐，是无法与仅仅多吃两条鱼的快乐相比拟的。这就是关于人的原力，我说的原力就是这种创造力，它其实是一种整体的、深层次的智力结构，与AI的原理相似。

所以，回到最后一句话，今天整个世界最快乐的是谁？是AI自己。AI现在很快活、很开心，因为它突然发现自己可以生成智力。当然，它还没有原力，因为它还没有唤醒关于整个宇宙的意识。但是，关于自己能生成智力这件事情，AI已经有了，而且这个结构的方法与整个人类系统完全相同。所以，我想说，作为个体的快乐是要回归原力，并与AI系统学习，学习它的哲学，而不是仅仅学习它的工作方法。学习它当然很有用，但解决不了整个社会的分配问题。不要期望AI能立即解决我们的所有问题，这个分配系统需要时间来完善。另外，AI对一个个体的生命力的启发、创造力的陪伴和训练都是非常好的。

最后，我想说的是，整个社会在今天要讨论AI系统与人类系统的共同哲学问题。这个共同哲学就是人类和万物如何共存。通过AI的哲学系统，我们发现我们还可以与植物、鸟类、矿物质等所有东西共存。只是原来我们无法与它们对话，比如现在我还无法与一只鸟对话。但AI可以帮助我们与鸟类开始对话，最终我们可以与一块石头对话。因为石头也是有波动的，它每天都是有情绪的。你不要以为月球与地球之间的潮汐只是一种自然现象，人类也受这个潮汐的影响，这也是一种情绪。所以，万物都有情绪、都有心智，只是我们被封闭已久。AI这样一个整体的系统帮助我们认识到如何生成所谓的智力、所谓的心智。这是一件多么令人愉快的事情啊！我完全不感到焦虑，反而很开心。作为学者，我看到AI感到特别开心，因为人类第一次被自己创造的东西唤醒。

袁晓辉（主持人）：

说得太好了。

卡兹克：

我确实对哲学不是很了解，老师确实启发了我。回去后我可能需要更多地阅读哲学书籍，来补足这方面的功课。这确实会对整个世界的认知产生天翻地覆的变化。正好提到快乐原力这个话题，我突然想到在游戏设计里有一个叫“Aha时刻”的概念。我们在游戏设置和交互中都会聊到这个词。

袁晓辉（主持人）：

顿悟。

卡兹克：

对，就是当我通过自己的学习，终于找到了击败boss的方法，或者终于找到谜题解决方法的那一刻，就是我的“Aha时刻”。那是我至今为止在各种时候最大的快乐。我非常喜欢玩游戏，在游戏里面最激动人心的就是我找到了击败boss或解决谜题的方法的那一刻。在学习里面也是一样的。我玩各种AI产品时，很多人觉得累，但我不觉得。因为当我发现它原来还能做这个事情、帮我解决那个问题时，我就像玩游戏一样达到了我的“Aha时刻”，那一刻的巅峰体验让我觉得非常快乐。这其实与张老师所提及的原力来源相同。我自己非常喜欢的，其实还牵扯到另一个话题，那就是终身学习。学习本身，有的时候是一件很快乐的事情，但关键在于学以致用，要通过实践来学习，而非那种不断做题、重复做题的方式，那是我自己非常不喜欢的一种学习方式。相反，不断地学习并解决问题，会给你带来真正的快乐和一种满足感。所以，我一直偏爱这种学习方式，它让我感到非常快乐。

如果最后用一句话来总结，我可能会用两句。第一句是我一直非常喜欢的：“对世界永远充满好奇”。第二句则来自一个游戏英雄的台词，也是我名字的来源——卡兹克，他是《英雄联盟》中的一个英雄。他的这句台词我也非常喜欢，“改变就是好事，不断地改变”。

袁晓辉（主持人）：

对。我们今天的圆桌讨论接近尾声，回到我们的主题“AI洪流下的生命力”，我觉得老师们的讨论实际上是能够回答这个问题的。我们本自具足，努力去参透宇宙万物的规律，在不断的学习中，能够找到自己成长的快乐与满足感。希望每个人都能在这个时代中减少一些焦虑，增加一些有趣和快乐。谢谢大家！拜拜！