AI是新式印刷機（又一個陳詞濫調）

2026年7月3日。距離上次坐下來寫點個人文字已經有一陣子了。今天淋浴時，一個有趣的想法溜進了我的腦海。趁著半天的清閒，離下一個任務還有一兩個小時，我決定坐下來把它寫出來。我得先說明，這個論壇就是用來分享這類想法的。至於那些與我在Zerg的工作相關的更有趣的部落格、研究和論文，我會引導讀者訪問zergai.com，我們很快將在那裡釋出大量我們一直在籌備的內容。我曾經犯過把這個頻道和那個頻道混用的錯誤，現在不會再犯了。我們有一個專門的部落格來放那些東西。所以這篇會不那麼成型。它仍然會經過我常用的“假Idan”虛擬編輯器的處理，所以我可以向讀者保證一定程度的AI拋光效果，但我的流程基本上還是這樣：先寫出一套近乎意識流的想法，然後回頭把它塑造成連貫的整體，再透過我的AI數字孿生“假Idan”跑一遍，和它爭論直到我們得出某種初稿，最後人工審閱和編輯，重複第三步直到感覺可以釋出。親愛的讀者，我先花點時間說說是什麼讓我偏離了平時淋浴時驅動的沉思和遐想。工作、生活、孩子，一切都亂糟糟的。我不會成為第千千萬萬個再往那日益增長的AI日常讚美堆上添一鏟子的人。AI有多神奇，我能完成多少事，感覺還有多少事要做。但既然我已經說過那些了，我承認它們是真的。Zerg一直，用年輕人的話來說，“勢頭正猛”。我認識的每個創始人總會告訴你今天是最好的日子，所以我學會了透過我出錯的程度來判斷勢頭。當我沒錯的時候，我們就沒有勢頭。勢頭正盛的定義是事情多得讓你有有價值的東西可失去，而不可避免你會做出一些糟糕的決定，失眠，咬牙堅持，只是為了嘗試恢復（而實際上一切可能還挺順利的）。總之，開場白夠多了。我想談談AI。人工智慧，不要誤會成它的另一個意思：真Idan。更具體地說，我想談談我是如何將AI視為人類在自然科學、技術、地球乃至更遠領域統治地位的又一次階梯式變化的。我將透過將其與印刷機比較來說明。不新鮮，你說？現在還有什麼新鮮的呢？但別擔心，我有個轉折。許多人將AI與印刷機比較，但通常是從社會經濟角度。印刷術出現之前，書籍數量有限，普通人無法獲得。一個原因是生產方式：書籍需要手工勞動和成群的抄寫員手工複製手稿。印刷機消除了許多這些限制。準確地說，印刷術並非憑空而來。木版印刷在歐洲已廣泛存在，活字在亞洲有更早的歷史。但古騰堡的印刷機在它適用的環境中將經濟效益提升了幾個數量級。需求、技術、輔助條件和拉丁字母共同作用，使書籍的生產和分發達到了前所未有的規模。耶利米·迪特馬爾關於印刷機和歐洲城市增長的研究很好地闡述了這一經濟史的論點。為什麼中國和亞洲沒有出現同樣的技術經濟繁榮也是一個引人入勝（且有爭議）的課題，可惜改天再談。這通常是人們說LLM像印刷機時的論點。軟體曾經是手工活。你需要大群專業人員一個字元一個字元地構建系統。現在AI讓這變得更便宜、更快。你可以將同樣的論點應用於會計、寫作、音樂、藝術和幾乎任何其他領域。我在這裡不打算爭論這一點。它基本正確。但我認為這個論點有一個更清醒的版本，我敢說是更負責任的思考方式，它聽起來不像“AI要取代我們”，就像內燃機、電力或任何其他技術變革一樣。AI和LLM，實際上是深度學習，讓我們能夠像空氣動力學之於飛行那樣處理智慧和創造力。飛機不是鳥。但重要的不是鳥性。是升力的物理學。正如NASA的基礎空氣動力學指南所說，升力是透過空氣運動產生的空氣動力，機翼和翼型透過塑造和引導氣流來完成大部分工作。在極限情況下，如果你以足夠的速度、正確的幾何形狀和角度迫使翼型穿過空氣，就會產生升力。同樣，現代語言模型的經驗教訓不是它們是盒子裡的小人類。而是損失、能力和任務行為隨資料、模型規模和計算量而縮放。規模定律文獻顯示了語言模型損失隨規模呈冪律改善，GPT-3表明足夠大的自迴歸語言模型可以僅憑指令和示例執行許多工。迫使大量資料透過具有足夠容量的模型，你就會得到接近創造力和智慧的機率分佈。這並非質疑這些技術。只是一種更負責任的思考方式。在極限情況下，AI可以近似人類思維和智慧。這並不是說它就是人類思維和智慧。但在一個主要透過處理和轉換資訊的能力來衡量和重視的世界裡，這種近似在功能上可以變得等價。但我想退一步。人類什麼時候不是這樣做的呢？回到語言的起源。語言開啟了代際之間的知識傳遞，無需遺傳物質。遺傳物質本身就是這種傳遞的一種形式，只是更慢且受進化支配。現代圖景越來越豐富，不再只是隨機突變經選擇過濾：擴充套件進化綜合、生態位構建、發育偏差和應激誘導突變等文獻都指出，有機體可以塑造進化的搜尋空間，引導哪些變異可能出現以及後代繼承哪些環境。無論如何，生命的起源需要某種將自身傳遞給下一代的能力。或者，至少是從一個生命的軌跡中提煉出對未來世代有價值的資訊。我們每天都有此體驗。我們努力成為孩子和社群的榜樣。我們寫書和長長的Substack文章，以便當代或未來世代能高度評價我們，或者至少受益於我們在這短暫存在中所經歷的神經放電。從更功利的角度看，樹皮上的劃痕、刻在砂岩上的象形文字、口口相傳的英雄和失敗故事、手寫的書籍，都是同一件事的不同版本：為改善人類狀況而向前傳播資訊。或者更直接地說，推進人類對自然、科學、技術乃至我們自身存在的統治。現在，過了20分鐘，我要提出核心論點。AI像印刷機，因為印刷機沒有創造它所生產的底層商品的需求或供給。印刷機沒有發明書。它沒有發明作為令牌生成器的書的本性。同樣，AI沒有發明令牌生成器。它使生成方式在經濟上變得微不足道。讓我再退一步。撇開生產手段不談，我們認作“書”的技術遠比裝訂的紙張複雜。想象你有一個魔法盒，當被問到問題時，它可以搜尋所有寫過的詞和段落，然後不是透過新穎生成而是從正確的書中引用正確的段落來回答。有一部老電影叫《探險者》，是我最喜歡的電影之一。有趣的是：這也是瑞凡·菲尼克斯和伊桑·霍克首次亮相銀幕的電影。電影中，外星孩子與地球孩子取得聯絡。他們最初使用透過無線電傳輸從地球被動接收的電視片段進行交流。在狂看了一輩子的《M*A*S*H》之後，他們渴望見到地球孩子，於是他們將零慣性推進技術的設計植入一些隨機孩子的夢中，這些孩子隨後用它建造了飛船並去外太空見了他們的新朋友。如果你沒看過，我強烈推薦。換句話說，在極限情況下，這樣一個黑盒子對於有限的觀察者來說與ChatGPT或無限的人類智慧沒有區別。盒子沒有寫原書，但你永遠沒有能力閱讀所有那些書並指摘說：“嘿，你只是在引用第X頁上的這本書。”我這樣說是為了論證。這樣的盒子顯然仍然具有無限價值。觀點只是，在令牌生成方面，在我們的魔法引書盒的語境下，沒有新東西被髮明。這就是關鍵。在AI之前，在印刷機之前，書就已經是令牌生成器。拿起一本書，你就在調諧到遠在你之前的人的令牌生成。甚至在書之前，人類和原始人類語言就是令牌生成器。甚至在語言之前，遺傳物質為向前傳播資訊和經驗而進行的傳播也是令牌生成的一種形式。因此，印刷機只是讓令牌的分發變得極其高效，就像今天AI讓生成和重組變得極其高效一樣。我認為幾乎每一次技術變革都可以透過這個視角來看待。我承認這過於簡化了。我理解現代LLM背後的數學和理論，以及為日益增長的需求提供服務所涉及的複雜性：連續批處理、張量並行、KV快取、Flash/Paged Attention、量化、監控以及介於模型和可用產品之間的所有其他生產機制。在現實中有太多實際應用，我絕不會說我們可以把這一切都歸結為令牌傳遞。話雖如此，我想對AI採取不同的角度，因為它繼續在我們認為不受技術顛覆影響的領域掀起一場又一場革命。AI是不可避免的技術變革，它進一步增強了我們作為人類向前傳播經驗和智慧的能力。沒有幾個預測的漫談是不完整的，但我真的只做一個。語言最終對人類動物產生了深刻的生物學影響。謹慎的說法是，人類似乎有一個專門化的、功能可區分的語言網路。費多連科、伊萬諾娃和雷格夫稱之為大腦中的“自然種類”：一個左半球偏側化、語言選擇性的網路，可與鄰近的知覺、運動和認知系統分離。這接近安德森和萊特富特所說的“語言器官”：不是字面意義上的新解剖器官，而是由人類生物學塑造的功能性認知能力。它是透過對更古老靈長類系統的進化修改而建立的，但它仍然是我們與其他哺乳動物之間的明顯區別之一。因此，我預計AI也會導致類似的結果。