AI是新式印刷机（又一个陈词滥调）

2026年7月3日。距离上次坐下来写点个人文字已经有一阵子了。今天淋浴时，一个有趣的想法溜进了我的脑海。趁着半天的清闲，离下一个任务还有一两个小时，我决定坐下来把它写出来。我得先说明，这个论坛就是用来分享这类想法的。至于那些与我在Zerg的工作相关的更有趣的博客、研究和论文，我会引导读者访问zergai.com，我们很快将在那里发布大量我们一直在筹备的内容。我曾经犯过把这个频道和那个频道混用的错误，现在不会再犯了。我们有一个专门的博客来放那些东西。所以这篇会不那么成型。它仍然会经过我常用的“假Idan”虚拟编辑器的处理，所以我可以向读者保证一定程度的AI抛光效果，但我的流程基本上还是这样：先写出一套近乎意识流的想法，然后回头把它塑造成连贯的整体，再通过我的AI数字孪生“假Idan”跑一遍，和它争论直到我们得出某种初稿，最后人工审阅和编辑，重复第三步直到感觉可以发布。亲爱的读者，我先花点时间说说是什么让我偏离了平时淋浴时驱动的沉思和遐想。工作、生活、孩子，一切都乱糟糟的。我不会成为第千千万万个再往那日益增长的AI日常赞美堆上添一铲子的人。AI有多神奇，我能完成多少事，感觉还有多少事要做。但既然我已经说过那些了，我承认它们是真的。Zerg一直，用年轻人的话来说，“势头正猛”。我认识的每个创始人总会告诉你今天是最好的日子，所以我学会了通过我出错的程度来判断势头。当我没错的时候，我们就没有势头。势头正盛的定义是事情多得让你有有价值的东西可失去，而不可避免你会做出一些糟糕的决定，失眠，咬牙坚持，只是为了尝试恢复（而实际上一切可能还挺顺利的）。总之，开场白够多了。我想谈谈AI。人工智能，不要误会成它的另一个意思：真Idan。更具体地说，我想谈谈我是如何将AI视为人类在自然科学、技术、地球乃至更远领域统治地位的又一次阶梯式变化的。我将通过将其与印刷机比较来说明。不新鲜，你说？现在还有什么新鲜的呢？但别担心，我有个转折。许多人将AI与印刷机比较，但通常是从社会经济角度。印刷术出现之前，书籍数量有限，普通人无法获得。一个原因是生产方式：书籍需要手工劳动和成群的抄写员手工复制手稿。印刷机消除了许多这些限制。准确地说，印刷术并非凭空而来。木版印刷在欧洲已广泛存在，活字在亚洲有更早的历史。但古腾堡的印刷机在它适用的环境中将经济效益提升了几个数量级。需求、技术、辅助条件和拉丁字母共同作用，使书籍的生产和分发达到了前所未有的规模。耶利米·迪特马尔关于印刷机和欧洲城市增长的研究很好地阐述了这一经济史的论点。为什么中国和亚洲没有出现同样的技术经济繁荣也是一个引人入胜（且有争议）的课题，可惜改天再谈。这通常是人们说LLM像印刷机时的论点。软件曾经是手工活。你需要大群专业人员一个字符一个字符地构建系统。现在AI让这变得更便宜、更快。你可以将同样的论点应用于会计、写作、音乐、艺术和几乎任何其他领域。我在这里不打算争论这一点。它基本正确。但我认为这个论点有一个更清醒的版本，我敢说是更负责任的思考方式，它听起来不像“AI要取代我们”，就像内燃机、电力或任何其他技术变革一样。AI和LLM，实际上是深度学习，让我们能够像空气动力学之于飞行那样处理智能和创造力。飞机不是鸟。但重要的不是鸟性。是升力的物理学。正如NASA的基础空气动力学指南所说，升力是通过空气运动产生的空气动力，机翼和翼型通过塑造和引导气流来完成大部分工作。在极限情况下，如果你以足够的速度、正确的几何形状和角度迫使翼型穿过空气，就会产生升力。同样，现代语言模型的经验教训不是它们是盒子里的小人类。而是损失、能力和任务行为随数据、模型规模和计算量而缩放。规模定律文献显示了语言模型损失随规模呈幂律改善，GPT-3表明足够大的自回归语言模型可以仅凭指令和示例执行许多任务。迫使大量数据通过具有足够容量的模型，你就会得到接近创造力和智能的概率分布。这并非质疑这些技术。只是一种更负责任的思考方式。在极限情况下，AI可以近似人类思维和智能。这并不是说它就是人类思维和智能。但在一个主要通过处理和转换信息的能力来衡量和重视的世界里，这种近似在功能上可以变得等价。但我想退一步。人类什么时候不是这样做的呢？回到语言的起源。语言开启了代际之间的知识传递，无需遗传物质。遗传物质本身就是这种传递的一种形式，只是更慢且受进化支配。现代图景越来越丰富，不再只是随机突变经选择过滤：扩展进化综合、生态位构建、发育偏差和应激诱导突变等文献都指出，有机体可以塑造进化的搜索空间，引导哪些变异可能出现以及后代继承哪些环境。无论如何，生命的起源需要某种将自身传递给下一代的能力。或者，至少是从一个生命的轨迹中提炼出对未来世代有价值的信息。我们每天都有此体验。我们努力成为孩子和社区的榜样。我们写书和长长的Substack文章，以便当代或未来世代能高度评价我们，或者至少受益于我们在这短暂存在中所经历的神经放电。从更功利的角度看，树皮上的划痕、刻在砂岩上的象形文字、口口相传的英雄和失败故事、手写的书籍，都是同一件事的不同版本：为改善人类状况而向前传播信息。或者更直接地说，推进人类对自然、科学、技术乃至我们自身存在的统治。现在，过了20分钟，我要提出核心论点。AI像印刷机，因为印刷机没有创造它所生产的底层商品的需求或供给。印刷机没有发明书。它没有发明作为令牌生成器的书的本性。同样，AI没有发明令牌生成器。它使生成方式在经济上变得微不足道。让我再退一步。撇开生产手段不谈，我们认作“书”的技术远比装订的纸张复杂。想象你有一个魔法盒，当被问到问题时，它可以搜索所有写过的词和段落，然后不是通过新颖生成而是从正确的书中引用正确的段落来回答。有一部老电影叫《探险者》，是我最喜欢的电影之一。有趣的是：这也是瑞凡·菲尼克斯和伊桑·霍克首次亮相银幕的电影。电影中，外星孩子与地球孩子取得联系。他们最初使用通过无线电传输从地球被动接收的电视片段进行交流。在狂看了一辈子的《M*A*S*H》之后，他们渴望见到地球孩子，于是他们将零惯性推进技术的设计植入一些随机孩子的梦中，这些孩子随后用它建造了飞船并去外太空见了他们的新朋友。如果你没看过，我强烈推荐。换句话说，在极限情况下，这样一个黑盒子对于有限的观察者来说与ChatGPT或无限的人类智能没有区别。盒子没有写原书，但你永远没有能力阅读所有那些书并指摘说：“嘿，你只是在引用第X页上的这本书。”我这样说是为了论证。这样的盒子显然仍然具有无限价值。观点只是，在令牌生成方面，在我们的魔法引书盒的语境下，没有新东西被发明。这就是关键。在AI之前，在印刷机之前，书就已经是令牌生成器。拿起一本书，你就在调谐到远在你之前的人的令牌生成。甚至在书之前，人类和原始人类语言就是令牌生成器。甚至在语言之前，遗传物质为向前传播信息和经验而进行的传播也是令牌生成的一种形式。因此，印刷机只是让令牌的分发变得极其高效，就像今天AI让生成和重组变得极其高效一样。我认为几乎每一次技术变革都可以通过这个视角来看待。我承认这过于简化了。我理解现代LLM背后的数学和理论，以及为日益增长的需求提供服务所涉及的复杂性：连续批处理、张量并行、KV缓存、Flash/Paged Attention、量化、监控以及介于模型和可用产品之间的所有其他生产机制。在现实中有太多实际应用，我绝不会说我们可以把这一切都归结为令牌传递。话虽如此，我想对AI采取不同的角度，因为它继续在我们认为不受技术颠覆影响的领域掀起一场又一场革命。AI是不可避免的技术变革，它进一步增强了我们作为人类向前传播经验和智能的能力。没有几个预测的漫谈是不完整的，但我真的只做一个。语言最终对人类动物产生了深刻的生物学影响。谨慎的说法是，人类似乎有一个专门化的、功能可区分的语言网络。费多连科、伊万诺娃和雷格夫称之为大脑中的“自然种类”：一个左半球偏侧化、语言选择性的网络，可与邻近的知觉、运动和认知系统分离。这接近安德森和莱特富特所说的“语言器官”：不是字面意义上的新解剖器官，而是由人类生物学塑造的功能性认知能力。它是通过对更古老灵长类系统的进化修改而建立的，但它仍然是我们与其他哺乳动物之间的明显区别之一。因此，我预计AI也会导致类似的结果。