人工智能实际上在上个世纪90年代就火过一次。当时人工只能的算法被率先应用于金融预测领域，但是实践的结果是人工智能铩羽而归，连带人工智能这个名词都被嫌弃。于是人工智能更名为“机器学习”，在前几年又开始火热起来，这其中伴随着一些算法的革新。在算法上，经历了从深度学习（DL，deep learning）到强化学习（RL，reinforce learning）的发展。而机器学习算法在金融上的应用更是早于人尽周知的chatgpt早就开始了：在业内，公认的说法是1万枚英伟达A100芯片，是做好AI大模型的算例门槛，而国内拥有一万张GPU的企业，大概只有一家。这家公司就是一家私募公司，主营业务是量化投资。所以，人工智能对各行业的业态会造成怎么样的影响，我们可以通过金融领域的发展得到一些启示。

当应用了机器学习的算法之后，在量化投资领域发生了如下变化：

（1）规模扩大：头部私募的管理规模迅速膨胀，由上百亿发展到上千亿

（2）核心更重：少数几人即可管理几百亿资产

（3）一致性强：头部私募的主流策略高度一致，同时亏损同时盈利

至于预想中的大量淘汰人工，其实是以业务集中的模式实现的。少数几个人掌控着优势策略，就足以运行规模几百亿甚至上千亿的资产。但是这些运行的程序系统，并不能离开人的参与，只是一项工作需要的人工少了很多。所以人工智能并不能完全替代人的作用，其比较现实的作用是让工作的权重大量集中在决策核心。

人工智能实际上对于处理随机性较强的系统目前还比较薄弱，其对于信噪比较低的数据进行处理时，对人的依赖性非常强。因为人工智能的算法都是没有解析解的，是大量的数据训练而来，所以其研发过程被业内人士戏称为“数据炼金术士”。

比如chatgpt的研发过程，就是其研发团队用大量的算力去训练算法来打魔兽争霸这款游戏，由此大量的实践才摸清了强化学习算法（RL，阿尔法狗的算法也是如此）的运行规律。这才能在后来调试成功语言模型。

所以人工智能这个领域在可预见的未来，基本上就是人结合机器的一个过程。因为人工智能需要三个基本单元才能组成，那就是数据、算法、算力。在现实应用环境中，数据怎样整理涉及到了人的经验，算法的超参数怎样设置才能让程序跑出来也依赖人对算法的理解，算力上怎样节省也是人来调配。

人工智能实际上就类似于人来驾驶的坦克，虽然看似是机器，但是实际上是人来驾驭的。所以这个“驾驶员”就非常重要，其经验与应变能力都是人本身的素质决定的。在哪里能找到敌人，怎样找到突破口，这些都是由人来决定的。所以人工智能看似是程序的比拼，实际上是人结合机器的比拼。

这一点在已经深度运用了人工智能技术的金融领域就得到了深刻的体现。在量化投资领域，一直在用最前沿的机器学习算法来构建模型用于程序化交易。其中有一派是完全相信算法排斥人的作用的纯机器派，并且把各种数据混合起来搞大模型的，基本上都陷入到了“过拟合”的窠臼中不能自拔，因为市场中大量的随机噪音会让整个模型不能收敛，而由于金融数据是多个维度挤压后的数据，所以其数据量不足以支撑参数规模庞大的机器学习算法，最终这个流派大多都是以失败而告终。而另一派则是人机结合派：选择用特定的数据，按照人的经验来对其分类，用算法来实现人的交易思路，并且在运行中经常根据的人的判断来调整算法。这一派取得巨大的胜利，基本上目前国内外头部私募的主策略都是这个类型。

所以说，人工智能不会淘汰人类，但是会让人类的工作集中起来。原来成百上千人才能做的事，可能在智能革命后几个人就能完成。这种人力的节约，或者说社会生产率的提高，实际上在工业革命以来的几百年中，每隔五、六十年就会发生一次，这一次智能革命也没有什么稀奇的。而对于大量失业的恐慌，实际上大可不必担忧，因为无论哪一代工业革命都会有这种问题，如果害怕失业就不推进生产力的发展了，那么就步了满清的后尘：你不发展，别人会发展，别人发展了你就落后了，落后就要挨打。

所以如何处理好生产力发展与配套的生产关系的匹配工作呢，当生产力发展过快造成了社会上大量人力冗余的问题时该怎么办呢。我们可以看一个几千年前的例子：

埃及在上古时代，就因为农业发达所以产生了社会人力的冗余，所以就修建了这些宏伟壮观而实际上毫无用处的金字塔，主观上虽然是迷信导致的人力浪费，但是客观上解决了多余的人力。而现代考古表明，这些金字塔的修建者并不是奴隶，而是领工资的工匠，他们在公元前几千年的生产力水平下，能享受到牛排、啤酒等美食，还有固定的假期，甚至还能合法地组织罢工。

人力冗余问题，在几千年前落后的古埃及都能解决，就更别提发达的现代社会了。无论是范仲淹的“以工代赈”，还是凯恩斯经济学的“一队人挖沟，一队人填沟”，都是选择了把一些冗余性工作来当成了赈灾分配的方式。在现代社会，其实存在着大量的“无效工作”，这些工作岗位的存在实际上就是用来让社会的“分配性努力”能够换取必要的收入：

占领华尔街运动发起人、人类学家大卫·格雷伯出版了《狗屁工作》（Bullshit Jobs：A Theory），其中指出现代大企业中50%以上的工作实际上毫无意义，砍掉这些岗位其实也不会给企业带来任何不便。

所以对于智能化，我们讨论的不应该是失业问题，而是如何合理地调整社会的生产关系以更好地适应这种生产力的变化。因为无论是过去，现在还是将来，社会都会存在冗余的人力资源，如何在维持社会生产率保持在较高水平的情况下合理地通过分配制度来保持社会的稳定，才是真正重要的问题。正所谓“智者睹未形，愚者暗成事”，时代的洪流，不会因为人的主观愿望而改变，唯有先觉之、明察之、顺应之，才是华夏自古以来与时俱进的生存之道。

二、社会的分化与同化

在社会生产率因为新技术的应用而产生质的飞跃之后，有两条迥异的发展道路可供选择。一个是让强者更强、弱者更弱的社会分化发展之路，另一条是以强补弱的社会同化发展之路。二者皆有利有弊，有为的国家，往往是根据时代需求的与经济发展的周期，来不断切换发展的模式，以阶段性地实现生产力的发展与生产关系的调整这两种任务。

1、分化的社会模式

西方尤其是盎撒系文明对人的工具性要求过强，如果一个社会成员没用了，那就意味着被边缘化了，诉求将无法被重视，收入极为悬殊。

疫情期间，由于美联储大放水资金进入了股市，美国顶级富豪的财富反而大量扩张，而与此同时底层民众面对的则是失业、通胀、疫情的三大考验。

2020年疫情与美股齐飞，累计上百万新冠死亡的同时是首席富豪的财富暴涨40%。

（美国政策协会数据：2020年8月18日）

盎撒系国家自诺曼征服以来就擅长搞小圈子的平等，搞身份对立，国王将所有土地分封给贵族，贵族在农奴和外敌的威胁下效忠于国王。上层阶级同心同德共谋战功，下层阶级被恐吓洗脑得过且过。整体非常擅长贸易和扩张，但上下层之间的阶层流动以及社会资源的均衡分配就不是盎撒系国家所长了。

2021年德州大暴雪导致四百万人停电，低温严寒中无数人重回农业时代烧木材取暖，官方宣布死亡人数246人，但别说我不信，美国民众都不信。可这么重大的事故居然对德州州长的仕途毫无影响。

（格雷格·阿博特 2015年上台 现在谋求第三个任期）

只能说美国人其实对于社会的分化已经习以为常，其低人权优势比较明显。大多数民众安于悬殊的社会差异。

2、同化的社会模式

奉行着高税收-高福利政策的北欧国家，为其民众施行了“从摇篮到坟墓”的福利政策，其福利涵盖生、养 、教 、居 、老 、病 、死 、失业等方方面面，基本上涵盖了一个人的一生。

北欧福利社会（挪威、丹麦、瑞典、芬兰）的形成，是因为较高的社会生产率水平以及良好的外部环境所致：

北欧有着极强的工业化水平，由于北大西洋暖流的影响，北欧纬度虽然高，但较同纬度的俄罗斯而言，渔业资源更加丰富，相对更加宜居，由于斯堪的纳维亚山脉的存在，瑞典等国富有矿场，二战时就是主要的铁矿石出口国。二战以后诸国都进行了产业升级，在冶铁、电力、机械制造等方方面面有不少的“隐形冠军”。也有诸如沃尔沃、宜家、爱立信这样的国际闻名的名片，挪威的人均GDP能够达到8万美元以上，是妥妥的富裕中的富裕。

而北欧由于一方面曾处于对阵苏联的“前沿阵地”，另一方面又并非是昂撒系国家与社会主义不死不休。所以北欧就选择了一条比较中性的发展道路，那就是追求发展而不那么强调意识形态之争。北欧一方面借助欧盟成员国的身份，深入参与到国际市场中去，用市场经济的方式发展生产力；另一方面，北欧的税收体系非常强力，使得管理工作者和普通劳动者的收入基本差不多，社会结构收入差距不悬殊，典型的高税收高福利国家。

3、资本vs权力

美国是采用的资本来主导的社会资源的分配，其依靠的是市场机制；而北欧是采用的权力来主导的社会资源的分配，其依靠的是政府机构。前者是驱动社会向分化的方向发展，而后者则是驱动社会向同化的方向发展。

资本对利润负责，所以采用的“涓滴效应”来进行财富的分配，即“在经济发展过程中并不给予贫困阶层、弱势群体或贫困地区特别的优待，而是由优先发展起来的群体或地区通过消费、就业等方面惠及贫困阶层或地区，带动其发展和富裕”。简单来说就是让富人承接社会资源，如果富人因为经济发展更富了，那么从富人手指头缝里漏下去的资源就多了，所以穷人间接也有收益了。可想而知，此类让富人更富的模式，明显会提高资本的收益率而加剧社会的良机分化。所以美国虽然国力强大，但是明显普通民众非常愚昧，就是因为资本主导下分化的社会模式所致。

权力对来源负责，最大的权力来源就是人民群众，而在任何群体中都是“不患寡而患不均”。所以权力要想稳固，就要“金银散而人心聚”，均衡的分配机制自然就会让社会向同化的方向发展。而为什么北欧没有因为均衡的分配制度而导致社会效率的低下呢，这是因为社会的生产力水平所致。北欧在国际分工中是欧盟的一员，本就属于是昂撒贸易体系中“上三旗”的存在。又由于其没有昂撒贸易文明排斥劳动的传统，而且北欧也属于宗教信仰不强，比较理性的三观结构，所以就承接了许多需要社会化大生产的工作，许多高附加值的制造业都是北欧的企业。所以在这种社会环境中，基本上人人都摆脱了温饱的需求，所以劳动就是一种社会分工，多劳者虽然没有多得利，但是获得了更多的权力。虽然管理者与普通劳动者收入差不多，但是管理者明显权力更大。人类是群居动物，天性中就有利他的精神，所以在物质欲望得到满足的情况下，自然就有了对集体做贡献的高级自我实现的追求，这与马斯洛的需求层次理论也是一致的。所以北欧就在权力主导社会资源分配的情况下，在实现了社会的同化发展的同时，也实现了社会效率的高水平运作。

4、同一个世界不同的梦想

在不同的社会发展模式下，生产力的发展会带来不同的影响。

对于分化型社会来说，生产力的发展意味着社会的进一步分化，因为有资本的人群会优先获得生产资料，所以美国的富商大贾往往能跨越多个时代而存在。根据“涓滴效应”，自然会是社会的资源在顶层集中，这样社会底层的权力会随着生产力的发展而降低。

而对于同化型社会来说，生产力的发展意味着社会进一步同化，因为社会生产率提高以后，全社会的权力分配仍然按照多劳多得的模式来进行，但是生产力进步带来的更多物质资源，就会通过社会福利的体系分发下去，所以人人得其利而不失其权。

当在分化模式下，生产力越发展，那么普通人的作用就越小，那么其权力就越少。当发展到极致时，就会出现如“黑客帝国”一样人类被“豢养”的情况。因为权力与反抗的能力是正相关的。在分化型的社会中，在机器面前人类越渺小，则人性就要被压抑得越多。美国的底层民众，在目前就处于被“豢养”的状态，所以要借助毒品来麻醉神经，压抑人性。

当在同化模式下，生产力越发展，那么全社会的福利待遇就越好，而且群体中每个个体的权力并不会萎缩，人性得以不断向马斯洛需求理论中的更高层攀登，所以就会形成全社会共同去探索“星辰大海”的前景。

三、智能时代人类的两种命运

新技术对于任何的社会结构都具备破坏性。生产关系的调整期往往是一个社会面临极大风险的时刻。这就像蝴蝶羽化飞升的过程中，最危险的就是破茧的阶段，此时旧的形态已经打破，新的翅膀却还不能完全发挥作用。

对于蓬勃向上的生产文明，智能化虽然也会引发失业和恐慌，但是只要建立好社会的福利体系，按照同化型社会的模式进行好均衡的物资分配，就可以确保稳定。

对于走下坡的贸易文明，智能化必然会面对强大的抵制，因为生产力的发展意味着社会底层权力的进一步流失。社会底层在既得利益的煽动下，就可能对先进生产力造成破坏性的影响，比如希特勒的纳粹德国就把德国的核物理工业排挤去了美国，使得一众犹太裔核物理学家（如爱因斯坦）成为了美国核工业的“柱石”。

如果真的出现了高端人工智能型机器人，那么对于掌控高端生产力并蓬勃发展的生产文明来说，那意味着产能的进一步富集，社会生产率的进一步提高，社会福利水平的跨越式发展。

智能化让人们有能力去探索更远的边界。

而面对敌人的侵袭，机械战士或许有可能展现出更高的战争潜力。

届时世界的形势会为之一变。

而对于生产力流出的空心社会，全新的技术手段将尽可能应用在维持社会的两极分化上，反乌托邦的社会就可能进一步加深。

这种未来很可怕，当人工智能用于给人类提供快感和刺激，那么黑客帝国一样的人类被奴役的世界就并非虚谈。君不见现在的美国社会，就已经开始了用毒品、止疼片、奶头乐的娱乐节目这些方式来给底层的民众提供生物感官刺激，以此麻醉其精神使其放弃了追求平等的人类天性，在被福利政策豢养的麻木社会中浑浑噩噩以度日。一边是毒品的麻醉，一边是人间天国的幻想，再加上闭关锁国的贸易政策和寅吃卯粮的债务问题，让人不禁感叹：原来这满清的正统在美国啊！

2、智能时代的华夏生产文明

生产文明讲究有计划的生产和天下为公的整体协调概念，这是一个同化型的社会运作模式。所以其建立的社会体系会更符合人性——以人为本。

生产文明对侵略世界并无兴趣，其发展追去的是内平衡：很自然地做好自己的事，以天下为公的思路去把社会的产出和福利之间做一个平衡：

国际秩序的构建上：中国协调贸易文明和军事文明，成为全世界谋求和平生产发展的基石，有中国在就大乱不起来，小乱没能量。

生产力上：制造能力不断涌入中国，生产力越发达，福利就将越高，所有人的平等性越强；越多的机器代替了人工，将意味着人类从缺乏创造力的事务中解脱出来，人性就得到更大的解放。生产超额收益将成为社会福利进行再分配。

它不以贫富悬殊为荣，而以消除差异为德。

它不以信息垄断为荣，而以整体协调为功。

生产力的发展会带动整个社会的福利制度发展，人人都能从社会的进步中获得天性的进一步解放。

天下为公，世界大同。