人物

「深度学习之父」杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）说：超级智能 AI 会带来大规模岗位流失、加剧不平等，我们必须重新思考人们如何获得收入与意义；全民基本收入（UBI）将「必要但不充分」——能让人不饿肚子，却补不上失业带来的尊严缺口。他主张通过对 AI 征税或设立分红，让增长被更公平地分享。 那期对谈是 2025 年 9 月 3 日发布的（访谈视频），我是偶然刷到，看完才有感而发。主持是 Ken Yang（JD/MBA，Common Wealth Canada & UBI Works 总监，@kenjaminyang），嘉宾是图灵奖得主、有「AI 教父」之称的 Geoffrey Hinton。辛顿在这期里直指超级智能 AI 会导致大规模失业、贫富分化，并呼吁把 UBI 和「钱从哪来」一起谈——对 AI 征税、用分红机制让全民分享技术红利。当时记了几段核心论点，顺带写点自己的反应；半年多过去，AI 已经铺天盖地，再翻出来看，不少话更像提前打的预防针。 一、经济学家说技术会创造新岗位，但这次可能不一样 很多人——尤其一些经济学家——会说：新技术总会消灭一些岗位，再创造一些岗位。挖沟的没了，可以去干文书。辛顿的观点是：超级智能 AI 来了，文书也能做得比人更好，那这批人接下来去干什么，并不清楚。 他举的是「平庸智力劳动」：律所里查类似案例的律师助理、呼叫中心里报酬低、培训不足、尽力回答却体验很差的客服。AI 会做得更好，而且可复制。再往外推，凡是重复、可程式化的脑力工作，通用 AI 甚至专用 AI 就能替代，更不用说「比我们强很多倍的超级智能」。所以他的结论很直接：我们很快就会看到大规模失业。生产率提高在理想状态下本该让每个人分到更多商品和服务，但在现有分配结构下，「很多穷人会失业，很多富人会更富」——这对社会非常不利。 我自己的看法：宏观上，辛顿和安德森（人口 + 生产率）看的是不同侧面——一个强调「补位」，一个强调「替代」与分配。两者可以并存：总量上技术可能补人力缺口，但分配不会自动公平，若不对征税、分红、UBI 做制度设计，大规模失业与不平等很可能先于「人人受益」发生。 二、UBI：必要但不充分——收入与尊严是两件事 主持人提到两个维度：工作带来收入，工作也带来自我认同——很多人是「以职业定义自己」的。辛顿的回应是：全民基本收入（UBI）若在很多人失业时实施，是必要的，但不足以解决全部问题。它能让人不挨饿、付得起房租，却无法弥补「失业」带来的尊严与意义感缺失。所以 UBI 是「necessary but not sufficient」——必要但不充分。 访谈里还提到威尔士的 UBI 试点：针对离开孤儿院、刚满 18 岁进入社会的年轻人，给一小群人发基本收入，对照组走常规社会福利。结果是拿到 UBI 的那组在「过渡到成年」的过程中明显更好——有基本经济安全后，在劳动力市场上更有议价空间，也更有可能去寻找更合适的工作或其它方式回馈社会。这说明 UBI 在缓冲冲击、给人们一点选择空间上是有证据的；但它确实不解决「工作本身带来的意义感」问题。 三、钱从哪来：对 AI 征税与分红 一旦大规模失业，原来靠劳动所得税支撑的财政会缩水；若还要发 UBI，钱从哪来？辛顿的主张是：钱应该来自对「替代了人类工作的 AI」的征税——用这些税来支撑 UBI 或类似保障。他也承认，大公司会对「对 AI 征税」非常抵触。 ...

网景的发明人、a16z 的 “a”，在播客里说：如果没有 AI，我们此刻该慌的是经济——人口在塌、生产力几十年没真起来；AI 和机器人恰恰在我们最需要的时候来了。 最近听了 Lenny 对 Marc Andreessen 的那期播客（访谈视频）。安德森是网景联合创始人、a16z 联合创始人，经历过浏览器大战和「软件吞噬世界」的预言成真。这期里他谈 AI 时代、人口、岗位、育儿和媒体，有几句话我记下来了，顺带写点自己的反应。 一、慌错了对象 很多人慌的是「AI 抢饭碗」。安德森的观点是：慌反了。 过去五十年，发达经济体的全要素生产率增速一直在放缓，不是加快。美国的生产率增速只有 1940–1970 年的一半、1870–1940 年的约三分之一。也就是说，统计上我们并没有活在一个「技术爆炸」的年代，而是技术对经济的实际拉动在变弱。与此同时，生育率跌破更替水平，多国面临人口收缩。没有新技术补上的话，要面对的是经济收缩、机会变少、没有新岗位——这才是更该慌的剧本。 AI 和自动化恰恰在这个时点出现：我们需要用机器补人力缺口、拉 productivity 的时候，技术来了。所以他的结论是：剩下的劳动者会更值钱，而不是更不值钱；所谓「大规模失业」的恐慌是「totally off base」，除非你假设生产率每年涨 10%、20%、50%，那种量级人类历史上从未出现过。 我自己的看法：宏观上可以接受这个逻辑——人口与生产率两条线一起看，AI 的「替代」和「补位」会同时存在。但微观上，具体行业、具体岗位的震荡不会因此消失，所以「不必慌」不等于「不用准备」。 二、AI 是「哲学家之石」 安德森打了个比方：牛顿那代人搞炼金术，想找能把铅变成金的东西——把最普通的东西变成最稀有的东西，没成。AI 做的是把沙变成思考：沙子（硅）做成芯片，芯片跑出推理和创造。最普遍的资源，变成最稀缺的「思考」。所以他说：AI 就是哲学家之石成真。 这句话把技术史和当下串在一起了。我们习惯把 AI 当成「又一种工具」；他把它当成一种质变——从「更多算力」变成「可规模化的思考」。是否同意都可，但这个比喻值得记住：它提醒我们，讨论 AI 时在讨论的不仅是效率，而是「思考」这种活动本身如何被量产。 三、PM、设计、工程师的「三国杀」 播客里有个问题：产品经理、设计师、工程师，谁会被 AI 干掉？ 安德森用了一个词：Mexican standoff（三方对峙）。每个角色都觉得自己能靠 AI 干另外两边的活——码农觉得能兼做产品和设计，PM 觉得能兼做设计和码，设计觉得能兼做产品和码。而且他说：他们某种程度上都对。能跨两三个领域的人，叠加效应会大于「双倍」「三倍」，你会变成「组合型专家」，很难被单一角色替代。 对应到个人策略：T 型或 E 型——至少一条腿特别深（比如工程），同时用 AI 把另外一两条腿拉到「够用」。不要只当「一个螺丝钉」，要让自己不可替代（他引用 Larry Summers 的「don’t be fungible」）。他还说：AI 最好的用法之一，是让它教你——「train me up」：让 AI 出题、批改、讲解，用空余时间把第二、第三技能拉起来。这和「用 AI 代劳」是同一枚硬币的两面。 四、还是要学写代码 有人问：AI 都能写代码了，孩子还要学编程吗？ ...

物理学界流传着一个古老的笑话：物理学家无所不能，除了物理。 虽然是句调侃，但在当今的 AI 浪潮中，这似乎成了某种预言。当你剥开 ChatGPT、Claude 或是 Llama 的外衣，往最核心的算法层和决策层看去，会惊讶地发现：怎么满屋子都是学物理的？ 从 OpenAI 的分裂到 Anthropic 的崛起，从 Scaling Laws 的发现到 Transformer 的优化，这群曾经天天琢磨量子态、黑洞和宇宙学的聪明脑袋，似乎集体决定换个赛道——不再纠结上帝掷不掷骰子，而是教 GPU 怎么掷出下一个 Token。 今天，我们就按「学术背景 → 核心贡献 → 现状」的结构，盘点一下这几位“稍不留神”就改变了 AI 历史进程的物理学家。看完你或许会明白，为什么说物理学才是 AGI 的“新东方烹饪学校”。 1. Dario Amodei (Anthropic 联合创始人 & CEO) 物理背景：普林斯顿大学物理学博士。硬核的理论物理与量子计算方向，还顺手在斯坦福和加州理工做了博士后。典型的“谢尔顿”式学术履历。 核心贡献： Scaling Laws (缩放定律)：在大模型还是玄学的年代，他和团队搞出了 Scaling Laws，告诉世界：别瞎猜了，算力、数据和参数量之间有铁律。这直接给“暴力美学”奠定了理论基石。 Claude 之父：从 OpenAI 出走后创立 Anthropic，死磕“宪法 AI (Constitutional AI)”，试图给 AI 装上安全阀。 当前状态：Anthropic CEO。正忙着让 Claude 更聪明、更安全，同时思考怎么不让强 AI 把人类带沟里去。 2. Jared Kaplan (Anthropic 联合创始人 & 首席科学家) 物理背景：约翰霍普金斯大学理论物理学教授。研究了 15 年的量子引力、场论和宇宙学。正儿八经的教授下海，降维打击。 核心贡献： Scaling Laws 的奠基人：他和 Dario Amodei 的名字几乎和缩放定律绑定。把研究宇宙膨胀的劲头拿来研究模型膨胀，结果发现规律竟然出奇地一致。 GPT-3 & Codex：在 OpenAI 期间是这两个大杀器的核心参与者。 当前状态：Anthropic 首席科学家。继续在 LLM 的基础理论和安全对齐的无人区里探索。 3. Ilya Sutskever (OpenAI 联合创始人 & 前首席科学家) ...

就像曹雪芹用红楼文字藏起吊明秘事，中本聪也用比特币白皮书埋下了身份密码。这个缔造数字货币神话的人，自2011年突然销声匿迹后，留下的谜题比红楼判画还烧脑。今天不搞玄学猜测，纯科普硬核证据——从技术背景、时间线到行文习惯，拆解3位最可能是中本聪的人选，聊聊为什么说"中本聪不是一个人，就是一群人的缩影"。 中本聪这谜之存在，简直是数字时代的曹雪芹。前者用《红楼梦》藏王朝兴衰，后者用比特币藏身份踪迹，连"隐身套路"都一模一样——不直接消失，只留下一堆当代人能抠、后代人懵圈的线索。市面上关于中本聪的猜测多到离谱，从"日本物理学家"到"CIA秘密项目"，但剔除无稽之谈后，只剩3个候选人站得住脚。今天就顺着"技术匹配度+时间线吻合+行为逻辑自洽"三大维度，扒一扒最接近真相的答案。 如果说中本聪是比特币的"生父"，那尼克·萨博绝对是"养父"。他的研究几乎为比特币铺好了全部路基，证据链密到让人怀疑"否认都是欲盖弥彰"。核心逻辑先摆死：比特币不是凭空诞生的，它的前身是萨博1998年研发的"比特金"（Bit Gold）体系，而这两者的相似度，堪比黛玉判画与崇祯自缢场景的对应。比特金同样采用密码学验证、去中心化记账，甚至连"安全资产所有权"“数字时间戳"这些比特币的核心概念，萨博早在十年前就玩透了。 更锤的是细节吻合。一是行文习惯，有人比对中本聪的白皮书与萨博的博客，发现二者的表达逻辑、拼写偏好高度一致，连冷门术语的用法都如出一辙。二是时间线契合，中本聪2008年11月发布比特币白皮书前半年，萨博刚好在网上征集比特金项目合作者，像是在为"升级版项目"找队友。三是技术壁垒，比特币融合了哈希现金算法、智能合约等复杂技术，而萨博作为赛博朋克社区核心成员，不仅懂密码学，还深耕智能合约领域，是少数能整合所有技术的人。 唯一的"反证"是萨博本人的否认。2011年至今，他多次公开表示"我不是中本聪”，甚至在私人聚会上被追问时会生气反驳。但这反而像极了曹雪芹"批阅十载不留真名"的小心思：作为追求隐私的自由主义者，他既不想暴露身份，又想让自己的技术理念落地，隐身幕后才是最优解。就像我们现在玩"反向打卡"，越否认越像"此地无银三百两"。 提到中本聪，就绕不开华裔极客戴伟。他发明的"b钱"（b-money），是比特币诞生前最接近去中心化电子货币的试验品，连中本聪都在白皮书里间接引用过他的理念。戴伟的匹配点在于"理念开创"：他最早提出"匿名交易+点对点支付"的构想，而这正是比特币的核心诉求。更关键的是，戴伟与中本聪有过直接电子邮件往来，深知电子货币的技术难点，是少数能理解中本聪思路的人。他自己也坦言，“符合中本聪核心素质的人寥寥无几，我和萨博算两个”。 但戴伟被排除的理由也很充分。一是精力不足，他深耕密码学多年，同时涉猎多个领域，缺乏全职开发比特币软件的时间。二是理念差异，戴伟的b钱更侧重"匿名隐私"，而中本聪更关注"去中心化记账的可行性"，后者的技术落地能力远超前者。简单说，戴伟是"提出想法的人"，中本聪是"把想法做成产品的人"，就像有人画了黛玉的判画草稿，有人却能把"双木藏朱"的密码嵌满全篇。 哈尔·芬尼是比特币历史上第一个接收中本聪转账的人，也是与中本聪通信最频繁的人，堪称"数字时代的脂砚斋"——既能读懂核心密码，又能参与技术落地。他的核心证据是"时间线与互动痕迹"：2009年1月，中本聪挖出第一枚比特币后，第一时间转给了芬尼。两人后续通过电子邮件频繁沟通，芬尼还帮中本聪优化了比特币代码。更巧的是，芬尼是哈希现金算法（比特币核心算法）的开发者之一，技术能力完全匹配中本聪的要求。 但命运给这个谜题添了遗憾。芬尼2009年被确诊肌萎缩侧索硬化症，2014年去世，而中本聪2011年就停止了所有公开活动。时间线虽吻合，但芬尼患病后行动不便，很难独立完成比特币的后期迭代。更合理的推测是，芬尼是中本聪的"合作者"，而非本人，就像脂砚斋为红楼批语，却不是曹雪芹本人。 综合所有证据，最靠谱的答案不是"某个人是中本聪"，而是"中本聪是萨博、戴伟、芬尼等人组成的技术团队代号"。这和《红楼梦》“曹雪芹+脂砚斋+汉臣集团合力创作"的推测如出一辙。理由有三：一是比特币技术过于复杂，单一一个人很难在短时间内整合密码学、记账系统、编程开发等多领域能力。二是赛博朋克社区本就有"集体创作、匿名发声"的传统，他们反感政府干预，用统一代号发布作品很常见。三是中本聪的行文风格偶尔会出现差异，像是不同人撰写后整合的结果，就像红楼文字有雅有俗，疑似多人润色。 就像我们现在说"我命运般的XX”，看似是单人调侃，实则是圈层内的集体共鸣。中本聪这个代号，或许也是赛博朋克们"对抗中心化、追求数字自由"的集体符号——他们不想让个人身份盖过技术理念，于是用隐身制造了永恒的神秘，这和曹雪芹用闺阁叙事藏吊明之痛，本质都是"让理念超越个人"。 关于中本聪的身份，或许早就没有"绝对真相"可言。就像红楼密码只有清初汉臣集团心照不宣，中本聪的真身，大概率也是核心圈里人尽皆知的秘密——可能是萨博牵头的团队，也可能是某个独行极客，只是他们从不点破，外人也永远无从窥探。如今这早已成了一桩悬案：就算有人拿出铁证，也会被质疑是伪造；就算有人坦白身份，也没人愿意相信。毕竟质疑的声音永远存在，而这恰恰正中中本聪下怀——他从一开始就没想过要"被认清"，隐身幕后、让身份成为永恒谜题，本身就是他计划的一部分。 他和曹雪芹一样，都把"隐藏"玩到了极致：曹雪芹藏起吊明之心，让红楼成了千古谜案；中本聪藏起真实身份，让比特币超越了创造者本身。比起揪出真身，这份"无解的神秘"才是他最成功的作品——既守住了隐私，又让自己的技术理念永远被讨论、被传承。

今天刷到有人考古"鸡你太美"的离谱解读，突然惊出一身冷汗。我们现在随口玩的梗、说的暗号，一百年后可能会变成考古界的"未解之谜"。这事儿往深了想更绝：曹雪芹藏了三百年的红楼密码，中本聪埋了十几年的身份谜题，和我们现在说的"栓Q"“显眼包”，本质上都是一回事——用当代人懂、后代人懵的语言，给岁月留了个钩子。等懂这门语言的人全退场，天才和烂梗，都成了千年谜。 曹雪芹和中本聪，堪称"跨时空密码大师"。他俩的套路一模一样：不藏身份，只藏"解读身份的语言"。曹雪芹写《红楼梦》，没在书里明说"我要吊明揭清"，而是把密码嵌进明末文人的"行业黑话"里。“双木"代"朱"姓，“枯木悬玉带"暗喻崇祯自缢，就像我们现在说"显眼包”，不用解释，当代人秒懂是指爱出风头的人，可后代人说不定会解读成"古代贵族专属称谓”。他靠《明季北略》《脂砚斋批语》当"梗注释"，让密码活了三百年。而我们的梗连注释都留不下，大概率死得比"电子木鱼"的热度还快。 中本聪更狠，直接把密码藏进2008年的互联网语境里。他写的比特币白皮书，满是程序员才懂的隐喻，比如"区块时间戳"对应"不可篡改的记录"，像极了曹雪芹用"葬花时间"对应明末节点。现在懂密码学、懂互联网史的人，还能从白皮书里抠点线索。可等我们这代人不在了，后代人对着代码只会懵圈，说不定会把中本聪当成"来自未来的数字先知"，就像我们曾经把曹雪芹只当成"写爱情小说的大佬"。 他俩最牛的地方在于：故意隐身。曹雪芹"批阅十载增删五次"却不留真名，中本聪走红后直接销声匿迹。他们都懂，身份越模糊，语言密码越有生命力。一旦身份曝光，反而会被时代解读裹挟，丢了原本的深意。 我们现在玩的梗，就是简化版的"红楼密码"，只不过生命周期短到离谱。去年的"退退退"，今年就没人玩了。今年的"栓Q"，明年可能就成了老古董。就说"鸡你太美"，现在我们懂是蔡徐坤舞台梗，懂是调侃意味，可一百年后呢？考古学家挖到此句，说不定会结合上下文，解读成"上古先民对家禽养殖与审美标准的双重探讨"，甚至能写出一篇万字论文。再比如现在火的"电子木鱼"，我们知道是当代人解压的精神寄托，可后代人可能会把它当成"神秘电子宗教的祭祀工具"，对着屏幕敲木鱼的视频，就是"远古祭祀录像"。 更扎心的是，我们的梗比曹雪芹、中本聪的密码更"脆弱"。曹雪芹的密码绑在"王朝更迭"的大历史上，中本聪的密码绑在"区块链技术变革"上，而我们的梗只绑在"流量"上。流量退去，梗就成了无意义的文字碎片。就像"yyds"，现在是"永远的神"，一百年后可能连拼音缩写都没人认得，只会被当成"神秘符号组合"。你敢想吗？未来的考古报告可能会写：“公元21世纪人类常用’显眼包’指代特殊群体，推测为当时的社会阶层划分，具体身份待考”。想想都觉得离谱，却又无比真实。 其实不止曹雪芹和中本聪，我们每个人都在无意识地给后代制造"语言谜题"。发朋友圈用的缩写、和朋友聊的黑话、甚至表情包里的潜台词，都是只属于当下的"接头暗号"。蔡元培能识破红楼密码，不是他比别人聪明，而是他刚好懂"清初汉臣的语言体系"。就像现在我们能秒懂各种梗，是因为我们活在这个时代。可后代人没有我们的"时代滤镜"，只能对着我们留下的文字、视频瞎猜。就像我们对着红楼判画，花了三百年才恍然大悟"黛玉不是恋爱脑，是崇祯隐喻"。 中本聪的密码可能会比我们的梗活更久，因为他绑在了技术上。但再过几百年，等区块链技术迭代成新形态，他的白皮书照样会被解读得面目全非。就像现在的我们，虽然能读懂《明史》，却再也没法复刻清初文人的心境，只能无限接近红楼的真相，却永远没法100%还原。 说到底，语言从来都是"时代的通行证"，也是"跨越时代的壁垒"。曹雪芹和中本聪是主动制造壁垒，我们是被动制造壁垒。等懂这门语言的人都走了，所有的故事、梗、密码，都成了岁月里的谜。 现在的我们，一边抠着曹雪芹的密码，一边找着中本聪的线索，一边玩着转瞬即逝的梗。殊不知，我们也在给后代写"考古题"。或许一百年后，有人会拿着我们的聊天记录，对着"栓Q"百思不得其解。有人会对着"电子木鱼"焚香祭拜。有人会把中本聪和曹雪芹并称为"跨时空两大神秘学家"。