AGI和技术革命
2024年，当ChatGPT引发的技术热潮越演越烈时，很多人拿它和互联网兴起时作类比，认为我们正处在这个时代的2000年互联网泡沫期，或者1995年的互联网萌芽期。当时默认接受了这种类比，直到最近读了2002年出版的一本书：《技术革命和金融资本》，才意识到这个类比不准确，对我们理解这场可能的技术革命有误导作用。
虽然这次AGI技术浪潮到底是一场新的技术革命还是信息技术革命的一次延续，尚存争议，但没有疑问的是，了解之前几次技术革命对于我们理解当前的AGI可能的后无疑非常有帮助。借助于之前几次技术革命的共享，也可以帮助我们回答当前一些疑问。
一、前5次技术革命
卡萝塔·佩蕾丝在她那本研究技术革命的经典作品中指出，每次技术革命都有固定的周期规律，大致上可以分为4个阶段：爆发期（创新并构造新范式）、狂热期（金融投机和泡沫，又称镀金时代）、协同期（金融与生产重新耦合，监管介入，新范式广泛扩散带来“黄金时代” ）和稳定期（生产资本主导的稳定增长）。
图一：技术革命的生命周期
每次技术革命均经历了大约半个世纪，推动了经济的长期发展，同时也重构了行业结构、社会认知和政治经济制度。这样的技术革命已经发生了5次：
当标志性的技术创新出现后，技术革命进入了爆发期，这个阶段基于新的技术范式构建出新的产品和企业，它们提供了旧模式无法匹敌的价值优势，因此迅速形成了一批新的财富阶层；同时旧产业/掌握传统技能的人在行业和职业竞争中失败，形成了大量的失业人群；更重要的是在经历过新产业/新基础设施惊人的增长率和利润率后，金融资本陶醉于更高的利润并期待所有投资都能获得同样的高回报，其在新技术的投资上变得更激进、短期主义，而新技术进一步广泛推广需要的制度基础、观念/认知基础还没有形成广泛的共识，这些因素都会限制新范式的广泛推广，进而使金融资本和生产资本脱钩，形成资产泡沫，股市也相应地变成了一个“赌场”——这就是技术革命中的狂热期。
以第五次信息和知识社会的技术变革为例，当1971年Intel推出微处理器之后几年，乔布斯（1976年）和比尔盖茨（1975年）分别创立了自己的公司，希望在微电脑行业一展抱负，分别推出了Apple电脑和Basic解释器（并在80年代初收购/修改/推出了DOS操作系统），很快他们都获得了成功。整个爆发期一直延续到80年代，而在九十年代进入了狂热期，最终泡沫在世纪交替的那2年内破碎了，之后就是协同期和成熟期，整个世界的财富都在21世纪的这20年内获得了高速成长。
第五次技术革命的非凡成功，还有一个偶然的因素：苏联解体，两级对立的世界格局变成了美国独大，它在一定程度上保证了全球统一大市场和全球化成为可能。这个政治变迁并不是技术革命引发的，但却使此次的技术革命有机会惠及更多的人类。
二、AGI引发第6次技术革命
对于AGI浪潮是否引发第6次技术革命，是一个有争议的话题：《技术革命和金融资本》的作者卡萝塔·佩蕾丝认为它是第5次技术革命的一个延续；埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）在其著作《机器、平台、人群：驾驭我们的数字未来》中强调了未来智能代理的巨大红利，将引发剧烈的社会变革，向去中心化、自组织参与者的转变；《国家为什么失败》的作者达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）则在《人工智能的简单宏观经济学》中支持缓慢、深入整合而非爆发性新革命的观点。
去预测技术革命未来的增长潜力，以及对社会带来的深刻变化，诚然是一件困难的事。当卡内基的酸性转炉炼钢工厂出现时，有人会联想到因此发展出的全球航运和全球铁路这样的基础设施吗？当前的学者以目前、直接的GenAI价值去估计其未来的影响，结果可能偏于保守。技术革命之所以影响重大，最重要的原因在于其早期关键技术会刺激、促进更多相关的技术和产业创新与变革。从更广阔、长远的角度看当前AGI呈现的特点，大概率这是一次技术革命的开端：我们越来越清楚地看到AGI的发展有可能颠覆多个行业。
因为GenAI的持续发展，当前存在的很多软件有可能被重构，同时软件行业的开发模式也可能要产生巨大的变化。虽然很多软件已经整合了AI能力，但是真正好用的还很少见，特别是在传统软件中插入AI功能的这种模式表现最明显。这也许有当前AI能力局限的问题，但更大的原因来自当前在软件中使用GenAI的方法，YC的Pete Koomen就怀疑当前的这些模式很像蒸汽时代初期“无马的马车”，它们之所以不好，是因为它们 模仿了构建软件的旧⽅法，不必要地限制了构建它们所使⽤的⼈⼯智能模型。1
对于软件行业另一个颠覆在于，我们已经清晰地看到AI智能代理可以替代大多数初级软件开发者的工作，但还无法替代中高级人员，包括需求分析、架构设计人员的工作。这无疑会带来一个问题，如果没有初级的职位给有潜质的人来磨砺、成长，后续中高层级的人从何而来。当前规模化裁剪初级开发人员的情况已经开始，持续的人才培养问题如何解决尚需拭目以待。
医疗行业是另一个将产生重大变革的领域，这里面不止于药物研发，更重要的是在诊断治疗方面。当前对疾病的诊断缺少全面的个人身体数据（电子病历远远不够）、也缺乏医生资源而使其过于疲惫、难以详细了解每个病人更全面的情况，同时非必要的检查和误诊的现象非常普遍。据估计在美国，“8000万次CT扫描中，有30%～50%是不必要的”。正在缓慢兴起的“深度医疗”，希望在3个方面进行整合，让我们看到解决当前问题的希望：1、深度表型分析，包括个人医疗数据、社交数据、行为习惯、家族史以及基因测序等生物学数据；2、GenAI，不但可以辅助医生诊断还可以用来提高看护质量并用远程家庭监控减少对医院病房的需要；3、人类医生拥有更多的时间精力来深度共情和深度联结患者。2
AGI向前发展最有挑战也最有意义的应该是具身智能了，具身智能的概念正在引领一场深刻的范式转变。具身智能不仅是对机器人物理形态的智能化，更是哲学和认知科学融合的体现——强调智能的产生和发展源自智能体和环境之间的动态互动。与传统AI依赖大量数据和算法不同，具身智能更侧重通过感知、探索和实验与物理世界互动来学习。具身智能通过模仿人类学习过程，实现更加自然和灵活的智能行为，相信具身智能的成熟是出现科幻电影中设想的机器人类型的前提，当这种情况出现时，人类生活、组织、社会制度必然将发生颠覆性变化。
三、几个有趣的问题
前面讨论那么多技术革命的问题，并不是为了了解一个概念，而是希望通过理解历史上几次技术革命，帮助我们回应当前的重要问题。从个人的角度对3个问题的答案有着持续的兴趣：
当前未到金融投资泡沫形成之时
当我们了解之前几次技术革命和金融资本之间的关系后，不难理解当前应该处在爆发期甚至更早地酝酿期，不具备形成2000左右那种类型的金融泡沫的条件。当前AI上的投资极少部分来自风险投资，更多来自企业自身的资金，这种情况下资金的使用是偏理性的，较难造就金融泡沫。只有当前AI投资出现多个回报惊人的投资案例，同时新技术造就的财富阶层也开始出现时，才具备泡沫形成的条件。届时会有众多（远比现在多得多）的创业者投入进去，希望成为时代造就的新富豪或成功者；而风险资金会担心错失机会而更激进、更大规模的投入，希望较短的时间获取惊人的回报。这时社会会进入镀金时代的氛围，即使有人担心泡沫，但更多的人会被担心错过的情绪左右。从当前看，缺少那种氛围，也缺少更多的金融资本投入，OpenAI和软银的“星际之门”项目融资困难就是一个明显的表象。
2. AI基础设施建设
每次技术革命的早期都需要构建、形成新型的基础设施，它是后续技术发展和行业变革的基石，蒸汽时代的铁路、钢铁时代的电力、信息时代的互联网和高速物流运输网络均是如此。在人工智能带来的技术变革中，AI算力和相关公有云作为基础设施应该比较明确。这个领域的领先公司在未来都有可能获得更大的发展。而比较不确定的就是基础大模型了——如果如微软所愿模型进一步商品化，那么它就是基础设施中的一部分，而另一种可能现在也不能排除：模型更多会和业务应用贴合，称为特定企业的差异化竞争优势。考虑到模型的多样性，也许这两种情况都会出现，在更通用的任务上各家的模型拉不开差距，商品化成为基础设施，而针对特定场景、特定级别的要求，可能只有特定的模型有较好表现，这部分模型就成为其业务的护城河。
3. 个人和GenAI的关系构建
每次技术革命都有一些重要的社会观念会被革新，这次似乎也不例外。上次信息革命构建了信息和知识的社会，知识和信息成为最重要的资本，而现在传统的知识不再重要，任何一个博学的人应该无法比肩LLM，在这种情况下人的价值如何体现？也许是提出问题、发现、创造、交流沟通（据有些研究结果，人类说服水平似乎弱于当前的大模型）。可创造也不是凭空而来，需要积累足够的经验；那么每个人又应该如何构想自己的成长，如何将GenAI的优势和自身结合起来，形成个人立足社会的关键差异化优势？这是大家都在探索、试错的一个领域，通过日常使用LLM，包括深度搜索、NotebookLM、编码Agent等，都会积累经验和感悟，也许那一天就会形成一种的观念，展现智能时代人的价值。
社交网络也会被重新定义，我们之前不知道远处的屏幕前坐的是什么样的人，是男是女、是老是幼，那么未来和我们交流的可能是一个人，也可能是一个智能Agent。在扎克伯格的设想中，我们中会有人愿意把AI智能体看作朋友，看作和人类平等的存在，这样就拥有了更多的伙伴或者亲人。这里面隐含和更多对人性、人文的冲击。
四、小结
何其有幸，人生中不但经历了信息技术和知识社会的变革，当前又可能经历另一场可能更伟大的技术变革，在其中可以看到社会的变迁、人性的伟大和渺小，沧海桑田最终塑造永恒的文明进步，参与其中或做一个旁观者，都是一种难忘的经历。就这样静静的，观察历史在身边流过。