下班以后

一连六次古登堡革命

硅谷人总爱问艾达·帕尔默：我们是不是特别了不起，十年来一口气经历了六次古登堡革命？她的回答是：没有，我们只经历了一次——电脑。

主持人按：我在前瞻研究所（Foresight Institute，一家关注前沿科技与长远未来的美国非营利机构）主持“存在希望”（Existential Hope）项目，专门收集更有建设性的未来图景。我想知道，两位以造世界为生的人，觉得人类的繁荣到底长什么样，以及为什么我们的想象老是滑向帝国和灾难。结果他们聊得最多的是工作，比我预想的多得多，还聊到了工作背后一些两千年前就有的假设。我还带走了一个打算到处传播的新词：“手工集市经济”（the Etsy economy）。

（两位嘉宾：艾达·帕尔默在芝加哥大学教欧洲近代早期史，她的科幻四部曲《天球》（Terra Ignota，首部为《太像闪电》Too Like the Lightning）想象的是 25 世纪的世界。刘宇昆写有“蒲公英王朝”系列、短篇集《手中纸，心中爱》（The Paper Menagerie），新长篇是新系列第一部《我们所见所似》（All That We See or Seem）。访谈经过编辑，并收录了 Asterisk 主编克拉拉·科利尔（Clara Collier）的几个追问。）

永远的危机

埃克斯：硅谷现在流行找历史类比，尤其爱拿文艺复兴和帝国时代说事。为什么是这两个时期，为什么是现在？

帕尔默：眼下人人都觉得世界处在危机里。世界一陷入危机，我们就会去看别的时代，既看过去，也看想象中的未来。法国大革命期间和之后，人们对过去和未来的兴趣同时暴涨，突然所有人都穿起了他们想象中的古罗马式衣服。文艺复兴也一样，它本身就是一个危机时代，紧跟在黑死病之后。历史是一块很宽的调色板，危机时期，人们从上面挑选替代方案，当作理解自己世界的工具。

更窄一点的答案是：科技圈反复援引的，都是我们心目中和“颠覆性技术”绑在一起的时代。一说文艺复兴，我们通常把它的繁荣归功于技术。科技圈特别爱把当下比作一场古登堡革命（古登堡，15 世纪发明欧洲活字印刷术的德国人），他们喜欢相信，自己正在造的新技术会加速历史变迁。就像中世纪据说一潭死水，然后忽然一路加速奔向现代；他们想象我们也在加速，奔向一个就在拐角、激动人心的科幻未来。至于 19 世纪这另一个帝国时代，则因为工业革命，同样和技术牢牢绑在了一起。

还有一个“虚构作品的问题”。写帝国的科幻和奇幻多得要命，因为帝国好写：权力握在少数几个角色手里，场面宏大，戏剧性强。要写一个复杂的多元共和国，有 52 个彼此交错的政治职位，每个人都来自复杂的、稍带中产的背景，那就难多了。你试试写一部关于欧盟的小说就知道了。所以，人们回头看由技术主导的历史、向前看由技术主导的未来时，看到的大量模型都是帝国。

刘宇昆：都同意。我再补一点：这里面有一种“正当化”的成分。人们援引历史，往往是在解释、并且合理化对权力的使用。威尼斯想成为一座伟大城市的时候，专门跑去亚历山大港把圣马可的遗体偷了回来，好证明自己是一座伟大的基督教城市。当人们觉得自己在推动巨大变革时，这件事可能显得有点吓人，而让它变得正当的办法之一，就是说：历史上的事情之所以发生，是因为它们不可避免。你爱怎么抱怨我做的事都行，但我只是历史的代理人而已。

帕尔默：我们都熟悉所谓“伟人史观”：把所有能动性集中在几个被英雄化的人物身上，学界一直在努力摆脱它。但人们转而投奔的最大替代品之一，是“伟力史观”：一切都是巨大齿轮在转，系统里的扭矩一攒够，机器就翻过去。这是一个重要的分析工具。但和伟人史观一样，伟力史观也抹掉了所有人的能动性——也许只有经济学家除外，他们得以相信自己在挥舞那股伟力。

刘宇昆：这是我最喜欢的版本：经济学，就是用数字讲故事。

帕尔默：而且，说自己对所做的事别无选择、说它是必然的，本身就是接受它、并向别人也向自己为它辩护的诸多方式之一。

埃克斯：不过这里面有多少真是关于 AI 的？硅谷相信自己正身处的，就是 AI 这场革命。

帕尔默：我认为把生成式 AI 单拎出来、称作一场全新的革命，是错的。我常和硅谷的人聊，他们想问：我们是不是如此特殊，十年一次，一连经历了六次古登堡革命？我说不是，我们只在经历一次古登堡革命：电脑。

个人电脑、互联网、手机、社交媒体、生成式 AI，都是同一个根本技术变革的迭代。就像古登堡的印刷机，此后几十年里不断通过新闻网络、小册子、最后是报纸，产生新的影响。眼下我们对硅谷的分析，看过去五年的太多，看过去二十年的太少。

冰箱后面那个人

埃克斯：艾达，我上次采访你时，你提到彼特拉克（Petrarch，14 世纪意大利诗人，文艺复兴人文主义的开创者之一）能想象政治变革，却想象不出疾病会被终结。结果后来，我们恰恰终结了许多疾病。我们这个时代对应的盲点是什么？

帕尔默：他以为打败“战争”这位末日骑士，会比打败“瘟疫”这位末日骑士容易（《启示录》里的四骑士分别代表战争、饥荒、瘟疫和死亡）。而事实是，我们对付瘟疫的进展，比对付战争大。一些理工科的问题，被证明比一些社会科学的问题容易。

我们也不是完全没意识到这点。但你总能听到人们高喊“理工科、理工科、理工科”，同时贬低人文和社会科学这两个伙伴。而真正深入其中的科学家明白，这是一种共生：只资助三者之一，是不会进步的。人们以为财富流向技术创新，却没认识到财富流向的是许多种创新，技术只是其中一部分。

刘宇昆：不过我不想太聚焦在硅谷身上。我们今天的问题，不是源自几个人或几项发明。它们的根扎得深得多，扎在我所说的“人的逐步机械化”里。

就拿 AI 取代工作来说。这不是过去五年才发生的事。一百多年来，我们一直在为它创造条件。四十年前，如果你做客服，你是一个受尊重的专业人士。慢慢地，我们把这类工作变成了照着话术念稿的工作。一旦走到这一步，把人扔掉、换上一个语言模型，就不怎么难了。不是模型造成了这一切，而是我们一直在让人越来越像机器，从上到下都是：贬低劳动的价值，抽走它的意义，把它变成机械流程，你只是一个按角色要求执行的齿轮。硅谷现在挨的骂只是冰山一角，真正被表达出来的，是一种深得多的丧失：意义、尊严和参与感的丧失。

帕尔默：最近每当有人说“生成式 AI 导致了问题 X”，而问题 X 其实从 1980 年代以前就在讨论时，我都会用一个比喻。

你第一次往冰箱里塞满了某种古怪的东西，比如人造肉，冰箱在吃力地运转。与此同时，冰箱后面有个人拿着大锤在砸它，已经砸了好几个星期。可不知怎么，所有人都在怪那种新东西，而不是怪后面那个正在一下下拆冰箱的人。几十年来，工人的力量、团结、工会、技能和雇员权利一直在被系统地拆解，这比生成式 AI 的历史长得多。

手工集市经济

埃克斯：那我们应该朝哪里走？一个“繁荣”的方向，实际长什么样？

刘宇昆：我们不该把这件事想成“保卫现状、抵御 AI 的冲击”，因为现状很糟。我们该花大得多的力气去想：怎样把意义还给人们的生活。

过去几代人，我们大多数人习惯了把身份和职业绑在一起。我们为保住工作而战的时候，其实是把一份工作同时当成两样东西：经济上的生计来源，和意义的来源。我们需要把这两样拆开，想一想人在有偿工作之外怎样找到意义：来自与他人的联结，来自掌控感，来自“我能带来一点改变”的感觉。

为什么那么多人把“不是每个人都能当艺术家、歌手、诗人”当成定论来重复？谁说的？我们每个人肯定都有办法过一种有意义的生活，哪怕没人雇用、没人付钱。

帕尔默：这事我想得很多。经典科幻在处理自动化的未来时，反复产出同样几种图景。1960 和 70 年代，不少作家提出：如果人类不必工作，所有人都会集体自杀，工作是唯一阻止人类自我毁灭的东西。还有“机器崛起”的图景：弗兰肯斯坦式的机器人、《黑客帝国》。还有一种是：人类住在天堂般的穹顶里，整天搞艺术、搞哲学，其他一切由机器人代劳。注意，最后这种图景默认：人一旦从工作中解放出来，就只会想做非常精英、地位很高的事——艺术和哲学，而不是种花、照顾受伤的蝙蝠。

可是看看我们的现在：有那么多有意义的职业，人们很想做却没去做，因为有意义的职业在经济上是被剥削的。我们不给教师付钱，不给做社工的、照顾环境的、救治受伤海鸥的人付钱。演员和艺术家，除了极少数，我们也给得很少。很多人如果有一份稳定收入可以生活，会更愿意去蝙蝠救助站干活。

我还喜欢琢磨另一种未来：如果未来是“手工集市经济”呢？我们都做漂亮的手工定制小东西，再互相买。（Etsy 是美国一家以手工艺品、定制小物为主的电商平台。）也许你喜欢画翼龙，也许你喜欢钩针。每个人都喜欢做点东西、干点事。一个人人做东西、彼此购买的未来，是一个美好的未来。

刘宇昆：那是我的“低艺术”未来。不是每个人都得成为畅销书作家。你可以只为几个人做东西，那也会很满足。或者这样一个未来：当全职爸爸、在家带孩子，是完全体面、有意义的选择。如果你想待在家里教孩子、陪他们玩游戏，凭什么不行？只要你从中找到了意义。

帕尔默：如果有人说这对人类没贡献：你养大了孩子，孩子们会去为人类做贡献。我们知道，良好的、支持性的养育会培养出更快乐、更有创造力、更能产出的孩子。可这是另一种被我们贬低的劳动，部分原因是它在历史上被编码为“女人的活”，就像托育、养老和教学整体一样。如果我们干脆保证每个人无论做什么都能有份生计，很多人都有自己很想去做的事。

刘宇昆：把报酬和工作的地位脱钩，事情会看起来很不一样。

帕尔默：而且一项又一项研究证实，每次做全民基本收入（UBI，无条件给每个人发一笔固定生活费）实验，结果都是这样。所有人都怕人们会变懒，结果人们反而被激活了：他们开起了梦想多年的生意，开了咖啡馆，开始创作，开始照料镇上的广场。

一个社会其实有多得出奇的双赢投资可以做，却没做，因为我们把人训练成了在商业和政治上都用零和思维想问题。你给他们看一个既让人快乐、又拉动经济、还能回本的投资，他们只会起疑：好得不像真的。

刘宇昆：那么多 60 年代的科幻把“人必须被迫挣扎，人类才能前进”当核心主题，是有原因的。《星际迷航》有大量剧集专门讲：被你的机器照顾，其实是一座监狱，你必须被放回挣扎的位置。这种态度成型于冷战时期，背后有意识形态上的推力。我们不必把它当成想象未来的唯一方式。

科利尔：一个人类可以自由搞艺术、做研究、照顾受伤海鸥的世界，前提是经济里所有不那么愉快的活都已高度自动化，包括一些相当困难、复杂的活。我想把这点拉回到 AI 与人类劳动贬值的话题：两位怎么看这个挑战——造一个不需要人去干文明里所有苦活累活、但人仍然握有真实权力的世界？

刘宇昆：我们怕的并不是把权力交给 AI（你没法把权力交给 AI，就像你没法把权力交给你的冰箱），而是把权力交给那些造 AI、控制 AI 的人。每一次技术变革都一样：真正的问题几乎从来不是机器本身，而是机器背后的人。这不是新问题。权力集中、少数人决定所有人命运所带来的腐化，几乎贯穿了我们整个历史。答案也永远一样：把权力下放给个人，约束国家垄断知识的能力，建设集体决策的社会技术，防止少数人控制一切。

帕尔默：换个角度想，这也算不上什么大变化，只是一条延续了几千年的趋势。从人类最早使用工具开始，文明就是一个漫长的过程：人想尽办法少干苦活，多出时间来休闲、过舒服日子、做更愉快的工作，比如艺术。电脑、打印机、洗衣机、自行车、马达、马、轮子，都让我们少干了苦活，也都没有削弱我们的权力。唯一削弱我们权力的，是制度的变化、政府、对劳动者的剥权。这又是一个“政策决定一切”的例子。

两类人

埃克斯：那怎样让“双赢”的论点真正站得住？

帕尔默：一个有意思的办法，是看出这种恐惧其实是两个独立的假设。A：有很多人，如果不必工作，就不会工作。B：如果周围有一群不工作的人，那会以某种方式造成伤害。

B 的历史非常、非常长。我刚重读了马基雅维利《论李维》的开头，他同意李维（古罗马史家）的说法：想要国家兴旺，就得把它建在一个困难不断的地方，让平民阶层一直忙碌、一直奋斗。否则就会懒散，而懒散会让民众变得愚蠢、容易被操纵。我们在对抗的，是一个两千年的假设：人舒舒服服地、不靠辛苦劳动地活着，会以某种方式造成伤害。

刘宇昆：我确实想指出一个可能的反驳。人群中会有一部分人，快乐主要来自比别人地位高。问题是这种人到底有多少，以及他们的不快乐会不会让整个系统运转不下去。我不认为这一点已经清楚。但我们别因为有些人不会喜欢，就预先断定这个图景不可能。

帕尔默：值得把镜头拉近，看看人们在“不平等”上投入的情感。那个担心“人如果不必工作，很多人就不会工作，而这很可怕”的人，一般来说，读 19 世纪小说读得津津有味——小说里的贵族阶层全靠继承财富，什么都不干，开摄政时期的舞会。

这种半虚伪暴露出一个假设：世上有两类人，一类可以被托付以闲暇，另一类一旦有了闲暇就会变得有害、具破坏性。而这背后还有一个更深的假设，贯穿了大段大段的历史：有一类人天生懂得统治，而人口中大得多的那部分理解不了权力。

人类不断用新的理由重新发明贵族制。硅谷现在所说的“精英主义”（meritocracy，按能力分配地位与资源）很多恰恰就是这个，它从根本上是反民主的。

问题出在幻灯片上

埃克斯：我们整场一直在绕着 AI 转。围绕它的讨论错在哪里？它实际有什么用？

刘宇昆：我对围绕 AI 的讨论很失望，很大程度上是因为我们关注的东西太无聊了：失业（那些工作早就被抽干了人性和意义），以及使用受版权保护的素材（仿佛版权足以代表我们的尊严或非经济权利）。我们归咎于 AI 革命的许多负面效应，其实是我们选择让劳动非人化、让资本获得回报的结果，AI 只是更深层根源问题的一个症状。我更感兴趣的问题是：如果这项技术真像说的那么强大，凭什么由几家公司、以及管着这几家公司的几个政府来控制？控制权的集中才是大得多的问题。“支持 AI”“反对 AI”这类标签毫无意义——我们都应该支持人，都应该警惕那些想用技术控制别人的人。

再说繁荣，就看看这些技术实际能干什么。所谓 AI 带来的生产力，大部分是写邮件、生成幻灯片，员工花 token 把幻灯片拆回 Markdown 文本。全是毫无用处的东西。

真正的好处——我相信确实有——在科学研究里。这些机器能完成过去代价极高的认知任务：折叠蛋白质、证明新定理、在巨大的化学可能性空间里探索。去问问一线科学家，他们会告诉你，AI 真的改变了他们的工作方式。我希望讨论能更多聚焦在这上面。AI 不会靠帮我们写办公室邮件，来让我们的生活变好。

科利尔：这点我想多聊几句，因为 Asterisk 的读者里有很多软件工程师和其他技术行业的人，对他们来说，AI 绝对改变了他们的工作。反过来，我最近倒是听到不少科学家抱怨 AI 实验室在过度吹嘘它的好处，尤其在生物医学研究上。

刘宇昆：和任何技术一样，AI 最终的影响，要由每一个科学家、艺术家、学生、医生、律师自己摸索出来。就像互联网在泡沫破裂之后，以先驱们谁都没料到的方式改变了我们的生活，AI 也会这样：泡沫会破，然后十年后我们会看到，它真正的影响跟我们现在的预测完全不一样。AI 带来的认知增益，对某些任务没用，对另外许多任务极其有用。个人要弄清这项技术能不能、怎样有意义地改变自己的工作，需要时间、创造力和实验。而要让这种创造和实验成为可能，AI 必须朝着保障个人数据主权、把控制权留在用户手里的方向演化，而不是攥在几家大公司和它们背后的国家手里。

帕尔默：这里我非常喜欢科里·多克托罗（Cory Doctorow，加拿大科幻作家、数字权利活动家）的两个词：“半人马”和“反向半人马”。我觉得它们很好地解释了为什么有人觉得生成式 AI 很有帮助，有人却觉得它可憎。“半人马”是人在上、机器在下托着你，帮你多做事：很多用机器学习的科学家、用编程工具的程序员就是这种体验，工具让他们做得更多，就像马的那半截让半人马跑得更快。“反向半人马”则是人被放进回路里去伺候机器：比如被派去修改大模型生成的内容，或者按机器的指令跑腿；马在上，人在下面跑。我们一再发现，以“半人马”方式用生成式 AI 的人往往喜欢它，而体验很糟的，往往是被放在“反向半人马”位置上的人。科里有本书专门分析这个。

我再补一个生成式 AI 有用的场景：小规模、量身定制、没有预算的任务。我见过一个很好的用法：肯塔基州的鲍灵格林市给每位市民发了一份大问卷，收回大约 8000 份答卷，然后让大模型来分类。市政办公室只有寥寥几个人，靠自己根本看不完。结果他们发现，全城最关心的两件事，是英语作为第二语言（ESL，给移民开的英语课）项目的经费，以及一个交通很糟的路口——两件事都不在任何政客的雷达上。在小尺度上整理海量信息，解决的是一个社会科学问题。

还有一个我最近很喜欢的中间模型，来自有人在 Bluesky（一个类似推特的社交平台）上打的比方。我们谈起来，好像只有两种可能的未来：要么生成式 AI 改变一切，要么泡沫破裂、它就此消失。但想想放射性物质的轨迹。我们发现了镭和铀，兴奋极了，把它们放进发电站、武器、面霜、止咳糖浆、手表。后来发现，我们放进去的东西有 90% 会要我们的命，于是减掉了 90%。但那 10% 真正有用的地方，我们至今还在用，每个人每天都受益：电力、医疗、航天系统。

我能想象生成式 AI 也有这样的未来。它当心理咨询师很糟，当老师的替代品很糟，而幻灯片对全人类都不好。但它很擅长整理问卷答复、折叠蛋白质，那就留着这些。我很少听人谈起这样一个中间地带。就像任何技术：我们用一大堆方式去试，找到它擅长的事，然后就拿它干它擅长的事。

绝望，就是我们输掉的方式

埃克斯：我们怎么想象未来，重要吗？眼下传得最广、最容易拿到手的，显然是反乌托邦的图景。

帕尔默：有害的，是我们对未来的想象变得单一、且不受质疑，不管它指向哪个方向。黄金时代的科幻（1930—1950 年代的美国科幻）想当然地假设历史有一条不可阻挡的弧线，通往西方主导的、帝国式的人类未来，是这样；2000 年刚过就开始泛滥的反乌托邦和末日小说，也是这样——而且它们泛滥起来，比大多数人在现实生活中开始觉得“情况不妙”早了十五年。

我刚到芝加哥大学时，和一位教创意写作的同事吃午饭，问他学生里有多大比例在写科幻或奇幻。他说：我们这个专业只有两个学生没在写反乌托邦。共识就饱和到了这个地步。而一旦人们对未来形成共识，就不再去想自己其实有能动性。很多人说：反正我们知道未来会很糟，干嘛还费劲做什么？但绝望，就是我们输掉的方式。

刘宇昆：除了图景单一不好，解读单一也不好。有意思的未来叙事，作用就像神话，或者梦。它们是开放给人解读的。把科幻当成一份构建社会的哲学蓝图来写，是一种正当的写法，但不是唯一的。很多最有力量的科幻是神话式的：一个打开可能性的思想实验，而不是字面预言。如果让我来写艾达说的那种手工集市式未来，我不会把它写成人人都快乐，像吃了忘忧果的人（《奥德赛》里吃了忘忧果就忘掉故乡、不想回家的人）。我会去想，这个图景为什么对一些人有吸引力，为什么另一些人会觉得它是反乌托邦，然后在里面找到人的故事。把那个情感上的梦描绘出来，读者就能自己从中找到一条路，弄清这个图景是不是在对他们说话。

那么多出色的想象文学可以被读出多种意思，是有原因的。比如苏珊娜·克拉克（Susanna Clarke，英国作家）的《皮拉内西》（Piranesi）：有些读者读完觉得那个世界美得难以置信，有些人不觉得，但你都会有一种情感反应，然后得向自己解释它。这类想象的力量就从这里来。

帕尔默：这正是“不只想象一个未来，还要让一个讲故事的人真坐下来、在里面讲一个故事”最有价值的地方之一：你在它的混乱里探索这个前提，它哪里管用、哪里不管用，对谁管用、对谁不管用。我常跟很多致力于修补民主的人混在一起，他们会有一个绝妙的点子，比如“抽签制”（sortition，用抽签而不是投票选官员），在他们看来，抽签制会运转得完美无缺。

他们之所以这么想，是因为他们的抽签制存在于一个完美的抽象世界里，而他们拿它去比的，是已经存在了 250 年、这 250 年里人人都有动机去钻它空子的美国民主。完美的抽签当然比不完美的投票好看。科幻作家，或者历史学家，能做的就是给你看抽签制在实际运转中的样子：在运转，在被腐蚀，对这些人管用、对那些人不管用。这样你比较的就是“想象中且有缺陷的”和“真实且有缺陷的”，两边才扯平了。这就是为什么科幻那么擅长帮我们提前发现创新的弱点、被落下的人，以及“伙计们，这玩意儿可能被我们用坏”这类问题。我们不只描绘世界，我们在里面讲故事，有冲突，有失败。

埃克斯：你们各自有没有一个最喜欢的、来自自己构建的世界的设定，希望放进我们“建设更繁荣世界”的工具箱？

刘宇昆：想象一个未来：我们在自己的硬件上、自己的小盒子里跑自己的 AI，开源、开放权重，对给它哪些数据、让它接触我们生活的哪些部分，有完全的控制权。在那个未来，你的个人 AI 成为你延伸认知的一部分。我小说的主角朱莉娅就有这样一个 AI，她基本上把它当镜子用：用它审视自己的行为，弄清自己哪里做错了、哪里做得好，怎样放大自己的能力。就像文字让人类得以反观自身的思维、想得更深，一个个人 AI 也会在认知上带来变革。

帕尔默：除了更好的公共交通（好让我们都能更常见到朋友），我想拿出《天球》里的一个设定：我把工作分成两类。一类是“志业者”（voker，来自法语 vocateur，意为“蒙召而为的人”）的工作：你做它，是因为你觉得被它召唤，因为你热爱它，是一个热情所在的项目。另一类是总得有人做的工作：机器人修机器人，修到需要人类巧思的地步时，总得有人去修那些修理机器人的机器人。在我们的社会里，这两类工作不作区分，尽管它们的运作方式完全不同，我们给它们的回报也完全不同。在那个想象的未来里，除非你热爱你的工作，否则你的身份并不等于你的工作。要紧的是，这完全不需要任何技术变革，只需要改变我们怎么看待工作。

埃克斯：最后一个问题。往大处想，你们的“存在希望”图景是什么，我们应该瞄准的是什么？

帕尔默：贫困和受教育机会。大量研究证实，当人陷入窘迫、每天都在担心明天的饭从哪来，这会占用巨大的认知负荷。地球上绝大部分的算力是人脑，而其中很大一部分被用来担心明天的午饭从哪来。如果你想释放算力，那就解决贫困。

刘宇昆：我很喜欢这个答案，不过我要往稍微不同的方向走。在很多远未来科幻里，人类或外星人造出某种驾驭黑洞的惊人计算机器，而不知为何，所有算力都被用于军事目的：怎么杀，怎么防，怎么征服宇宙好让别人夺不走。我觉得这非常可悲，也不现实。看看今天这颗星球上的算力，也就是人脑：我不认为其中绝大部分被用于消灭敌人。我们大量的精力花在这样的问题上：我怎样成为一个更好的人？我怎样更爱我的朋友？我怎样更接近终极实在，我们为什么存在？我们把巨大的算力投入沉思性的问题，投入物质之外的事。我希望我们更多地触碰自己的这一面：探索意识，看看印度教怎样谈论意识，看看道家，看看那些玄秘的哲学，看看冥想。这些事与日常求生的挣扎毫无关系，却与终极实在息息相关。我不希望人们忘了，这也是人类繁荣的一部分。

跳出 AI 的中等收入陷阱

假如明天所有人都会用 Agent，所有最强模型全部免费，你有把握从人群里脱颖而出吗？作者问了自己，诚实的答案是：没多少。

“中等收入陷阱”是发展经济学的说法：国家靠廉价劳动力爬到中等收入后，老优势没了，又没能靠技术升级完成转型，增长长期停滞。作者拿它类比个人和 AI Agent（能自主分步执行任务的 AI 助手）：起初用 Agent 生产力猛涨；但模型越来越便宜、信息差消失，“会用 AI”本身不再稀缺。

及格线被抬高的速度

作者 2023 年读了计算机。大一学 C++ 时，GitHub Copilot（自动补全代码的 AI 工具）出现，同学按 Tab 键就能敲出评测正确的代码。他当时还笑别人偷懒，后来笑不出来了：2024 年苦练的 ICPC（国际大学生程序设计竞赛）技巧，2025 年被 Claude 轻松拿下；2024 年还要一步步盯着 AI 做的任务，2026 年普通用户一句话就能让 Agent 做完、测完。

他的估算：外行在某领域是 5 分（满分 100），AI 不加指导已能做到 60 分，下个月可能 70；人类涨这几分要好几年。普通人的能力下限正在被 Agent 快速抬升，只会技术性技能的人没有胜算。同等智能的模型还在持续降价，很多事现在还用人做，只是成本账暂时算不过来。更危险的是：我们把“驱动 Agent 能做的事”误当成了自己的能力。

陷阱长什么样

很多人每月花几十上百美元订阅 AI 会员，做些自娱自乐的产品，问有多少用户、赚了多少钱：零（作者承认：“没错，是我了”）。订阅不等于能力提升，反倒制造一种“我已经领先很多人”的幻觉。

你会说：我学了提示词技巧，知道给 Agent 装哪些热门插件，熟悉各家大模型的脾气，这不算能力吗？算。但作者把“会用 AI”拆成两类：

• 工具绑定型技巧：某代模型偏好什么提示词写法、某个 Agent 该装什么插件、某套运行框架怎么调。优势真实，但靠的是工具还不成熟、用户之间还有信息差。厂商会让模型更懂意图，框架会封装配置，卖课的会把最佳实践传开——昨天高手才会的，明天就是默认能力。
• 认知与判断型能力：你知不知道真正的问题是什么，哪些上下文必须交给 Agent，什么结果才算好，什么时候该信、什么时候该推翻它的答案。这些不依赖某一代模型，Agent 越强，它们越被放大。

所以竞争力要从“怎样把 AI 用得更好”，转向“知道怎么做决断”和“知道什么是好的”。

不随模型降价而贬值的资本

作者的说法是：AI 的能力是租来的。值得积累的，是不随模型降价一起贬值的资本，分外部和内在两种。

外部资本在 Agent 出现前就存在：一批愿意反馈的核心用户、一个粉丝多的账号、一套能持续迭代的工作流，关键是复利。两个人都能让 Agent 一天做出一个新产品，一个做完还得重新找用户，另一个已经有用户、有长期经营的账号、有过往产品攒下的品牌认知。AI 拉近了两人的“制作能力”，没抹平积累的差距。他举的例子：苹果新手机的屏幕过渡动效，开发者很快就仿到了笔记本上，但“做出来”不等于“有人用”，苹果有全球用户和分发渠道，独立开发者只够得着身边少数人。

内在资本则是人的稀缺性所在，作者认为主要是两样：

• 判断力：Agent 可以帮你判断，但不能替你为判断负责。它把事搞砸了，除了诚挚道歉，什么也做不了。
• 品味：产品最终给真人用，好不好由人说了算，而且要能说清差在哪、该怎么改。

怎么练

判断力靠闭环。 大脑把“结果和预期的差距”当作学习信号。循环是：预测 → 结果 → 误差 → 解释误差 → 更新判断，和强化学习的结构很像。最常见的坏习惯是：拿不准的问题直接丢给 Agent，接受一个看似合理的答案。循环里没有“意外”，判断力就不涨——这正是陷阱：钱没亏，但几个月后模型突飞猛进，你的判断原地不动，更离不开它，后来者和你的差距越来越小。作者承认自己也还泡在温水里，打算试三件事：

• 问 Agent 之前，先写下自己哪怕不成熟的判断，让闭环跑起来；
• 刻意找能否定自己的现实证据；
• 把“我错了”变成“我为什么会错”，归纳成能迁移到下次的原则。

品味靠比较。 设计师们的共识：品味来自长期接触大量好东西直到“形成直觉”，还要跨领域看建筑、电影、游戏；光看不够，还得做。Agent 让做对照组变得极便宜：别问它“哪个最好”，让它往几个方向各做一版，自己站在用户角度比。

少即是多

注意力有限，取舍看三点：是不是你领域眼下的瓶颈；Agent 在这里的水平和进步速度；能不能迁移到别的任务。Agent 已经比你强的领域（比如生图），可以主动“退化”。真正要避免的不是能力退化，而是没有选择地退化。 查文档、手搓幻灯片交给 Agent 是红利；把判断和品味也悄悄交出去，才值得警惕。作者说自己不是能“坚持”的人，所以要设计一套机制，主动给自己制造判断、“意外”和比较对象。

Taste 训练（周三·香水）：香水里的冷门香料

有一种香料外号叫“魔鬼的粪便”，单独闻会让人后退一步。它出现在好几支传奇西普香里，也藏在英国伍斯特酱的配方里。

这是 CaFleureBon “冷门香调”系列的最后一篇（前两篇讲花和草本）。作者挑了八种香水里少见、甚至偏门的香料，每种讲气味、来历，再配几支能闻到它的香水。

阿魏：臭的定香剂

阿魏（asafoetida，印度叫 hing）是胡萝卜、白松香的亲戚，伞形科植物，从根茎里取胶状树脂。外号“臭胶”“魔鬼的粪便”，因为含有机硫化物，闻起来像洋葱和大蒜。印度和中东菜离不开它；在西方，它是伍斯特酱的秘密成分之一。在香水里，它和表亲白松香一样当定香剂（让香味留得更久的材料），极微量就能把花香、皮革、琥珀香里尖锐的植物感和苦绿感逼出来。

能闻到它的经典：格蕾（Grès）的 Cabochard（调香师伯纳德·尚 Bernard Chant），阿魏给前调的花、皮革和烟草勾了边；卡纷（Carven）的 Ma Griffe，那股“冲劲”来自阿魏配一种干燥的绿色花香合成原料；巴尔曼的 Vent Vert（传奇女调香师热尔梅娜·塞利耶 Germaine Cellier 作品，阿魏放大了白松香）和 Ivoire。

姜黄：泥土味的修饰剂

姜黄是姜科植物，咖喱的颜色就来自它，阿育吠陀医学（印度传统医学）里用了很久；在西方它成了抗炎保健品，不过作者顺手补了一句：科学证据很少。它的气味温暖、泥土感、带苦，像岩兰草、黑胡椒，甚至芥末。近几年不少新香用它修饰花香、琥珀、木质和皮革。

例子：January Scent Project 的调香师约翰·比贝尔（John Biebel）一支作品里姜黄火力全开，反倒把丁香花和水仙照亮了；Godet Parfums 的 Calme & Volupté 里，姜黄把薰衣草那股乡野、略带霉味的一面拉出来，作者说像薰衣草还长在田里、晒着太阳时的味道；伊莎贝尔·拉里尼翁（Isabelle Larignon）的 Bangla Yasaman 用它给茉莉前调添了一层干燥、略带灰尘的亮。

葛缕子和小茴香：常被弄混的两兄弟

葛缕子（caraway）常撒在黑麦面包、爱尔兰苏打面包、贝果上。气味辛辣、带茴香感、偏咸鲜，一点点甜。香水爱好者常把它和孜然搞混：两者都是伞形科，种子长得像，但孜然的辛辣更重，会让人联想到汗味甚至体味，葛缕子只暗示“体温”。两者常搭档出现，制造一种肉感的辛香。

例子：1978 年的 Azzaro Pour Homme，尤其老配方，葛缕子很明显，和薰衣草、快乐鼠尾草、八角形成反差；Diptyque 的 L’Autre 把葛缕子和孜然配在一起；芦丹氏（Serge Lutens）的 Arabie，作者形容是“一座香料集市”，葛缕子混在一堆香料、干果和椰枣里。

小茴香籽（fennel）作者第一次吃是在印度餐馆：饭后用来清口，有原味的，也有裹糖衣的。味道像甘草和八角，带点黄樟和薄荷。用在香水里不多，带来清新、草本、泥土和茴香感。例子：Oriza L. Legrand 的 Chypre Mousse（配欧白芷和苔藓，一派田野气）、Miller et Bertaux 的 Study No. 23/Newsletter（干燥、冒泡的焚香，配乳香、没药、永久花）、Nissaba 的 Les Alpes（西班牙苦茴香油配干草和松针）。

莳萝：绿与辛之间的桥

莳萝算香草还是香料？作者说两者都算，叶子和籽都能用。它青草感、温暖、脆，带甜，和葛缕子有点像，地中海和北欧菜常用（腌黄瓜、腌三文鱼）。在香水里能当绿调和辛香调之间的桥。例子：2026 年的新香 WA:IT EN，莳萝和大剂量乳香对话；洛伦佐·维洛雷西（Lorenzo Villoresi）的 Piper Nigrum，一支献给黑胡椒的香，莳萝在旁边让胡椒的清新活起来。

高良姜：比姜更花、更凉

高良姜也是姜科，南亚和东南亚菜常用，作者最推柬埔寨菜里的香料酱 kroeung。它比姜更花香、更有樟脑感，带黑胡椒、肉桂，甚至松树和甜瓜的味道，产地不同差别也大：苏门答腊的更辣更土，爪哇的更暖更甜。在香水里给琥珀和木质加一点“异域的、近乎药味的”辛香。最有名的例子是刚停产的 YSL Opium Pour Homme（鸦片男士），高良姜带来一股凉凉的刺激感；还有 Carner Barcelona 的 Sweet William（献给石竹花），以及 January Scent Project 的 Gong。

肉豆蔻衣：橙皮与橙肉

肉豆蔻衣（mace）和肉豆蔻来自同一棵树：肉豆蔻是种子，肉豆蔻衣是包着种子的那层蕾丝状的深红色“假种皮”，晒干后变成金棕色。它比肉豆蔻更尖、更亮，像柑橘、松树和黑胡椒。作者引了一个好比方：**两者的差别，就像橙子皮和橙子肉。**例子：佛罗伦萨圣塔玛利亚诺维拉（Santa Maria Novella）1828 年的 Marescialla，肉豆蔻衣配柑橘刺穿鼻腔，底下是樟脑、收敛感、地板蜡和旧木头；Eris Parfums 的 Mxxx.；莱俪（Lalique）的 Equus。

多香果：不是“混合香料”

多香果（allspice）名字常被误解成好几种香料的混合，其实是一种植物的未熟果实晒干，同时有丁香、肉豆蔻、肉桂和黑胡椒的味道，牙买加烤肉、英国圣诞布丁都用它，也是经典“湾朗姆”（bay rum）男士古龙水的关键成分。在精品香水里出现得少，出现时多半是“战术性”的：Miller Harris 的 Feuilles de Tabac 用它加强干燥温暖的烟草；Trudon 的 Mortel（调香师扬·瓦斯涅 Yann Vasnier）让它揉进乳香，把冷峻的焚香调暖；Ulrich Lang 的 Apsu 则用它给一支湿绿、多叶的香水加反差。

文末作者还列了一串更冷门的：印度藏茴香（ajwain）、胡芦巴、漆树果、罗望子、荜澄茄、白胡椒。

亲爱的阿尔·帕西诺

“我们该给阿尔·帕西诺写封信。他能让这一切停下来。记得把那个‘赛斯什么’的词写进去。”

母亲在后院露台来回踱步，嘴里念叨着这周的危机：她确信办公室的一个同事是中情局派来监视她的特工。

八岁的作者跟在她身边一起踱，想讲讲三年级班上的事分散她的注意力，没用。他去信箱取来当月的《读者文摘》，翻到“扩充你的词汇量”专栏，里面列了 10 个冷僻词，第三个让他愣住：sesquipedalianism，意思是“能用小词的地方偏要用大词”。他笑出了声。

一回头，母亲站在身后，嘴角永远叼着一根烟，看着这个又长又怪、七扭八拐的词，满意地点头。“阿尔·帕西诺会懂这个词的。他是艺术家。我们在信里用上它，他就知道我们是认真的。”

代笔

一开始，母亲只让他校对她写给名人的信，请他们出面干预那个针对她、越扩越大的阴谋。他们写过阿姆斯特朗、写过新闻主播克朗凯特、写过肖恩·康纳利，还有很多他不认识的人。后来他改得越来越多，母亲干脆口述，由他来写。

他从不真记笔记，只在本子上乱画。他早学会了：母亲的意思从来不在字里，而在字与字之间，在语气里、停顿里、声音的起伏里。她说话时像一场龙卷风，念头互相矛盾、彼此撞开，越说越急。可当他停下来把这堆碎片排成一封信，总有一个零散的事实跳出来，牵出另一个，接上一条他之前没看到的线。**她说话时像收音机里的杂音；只有把她的妄想“翻译”到纸上，他才听懂。**风暴中心藏着一种诡异的平静和连贯，只有边听边写，才能走到那里。

写好后，他念给她听：

亲爱的教父帕西诺先生： 只有你能帮我！这是联邦级别的事。他们在算计我。我是个带着 3 个小孩的单身母亲。没人站在我这边。孩子爸（妈宝男）什么都不管。请动用你的关系。求你了。我想要的就是大家都想要的：别来烦我。 署名：你懂的 又及：你真帅！（眨眼，眨眼）

去掉她声音里那股狂乱，这封求救竟然说得通：她总抱怨美国邮政局的同事“管她的闲事”，上司对她的投诉不理不睬。大写和感叹号是他加的，因为他知道她喜欢它们在纸上的样子。

“你怎么知道这些的？”她问。

“你刚刚告诉我的。”

她把那张黄色便笺纸捧在手里，像捧着一本《圣经》。作者感觉，母亲在他写下来之前，并不真正知道自己在想什么；念给她听时，事情的分量会让她震住。**那一刻，是他们这辈子最深的、也许是唯一真正的联结。**她不爱拥抱，却用烟头朝他致意了一下，还捏了捏他的手，这让他吃了一惊。

寄往“匿名信箱”

他搬椅子去扫帚间够电话簿，翻到 P，一长串姓 Pacino 的人，随手挑了一个。写信封时母亲坚持写“Señor Al Pacino”，“在 N 上加个小波浪，他是意大利人。”信尾她写上“私人机密”，三个感叹号，画两个圈。为了“安全”，从不写回信地址。

邻居博特姆菲尔德太太正在浇草坪——母亲常扬言要杀了她，因为认定她在“监视”自己。这次母亲心情大好，大声招呼：“下午好，贝弗莉！”对方僵在原地，警惕地挥挥手，倒退着回屋，隔着纱门一直盯着他们走远。他们走到隔三条街的信箱，母亲认为“匿名信箱”更安全。投进去之后，她说：“阿尔·帕西诺收到信会疯的。天下要大乱了。走，吃冰淇淋去。别跟你兄弟们说，他们不像你这么懂。就咱俩知道。”

又一天，又一个秘密。

我是一个翻译

作者写道：替母亲写信时，是他唯一觉得母子俩活在同一个现实里的时候。他在她疯狂的气泡里，但笔记本和文字护着他不被吞没。他在乎她，却隔着一段距离看着她；正是这段距离让她信任他，哪怕只有几分钟，因为信任这东西，她对谁都给不久。当他从她的视角写信，她说的一切都完全说得通，他也为她经历的事感到难过。

母亲让他读懂了堂吉诃德：如果你看到的风车是要毁灭你的巨人，那么挺枪冲过去就是求生，不是愚蠢。找到合适的角度，什么都说得通。

他一直是个安静的孩子，聚会时爱缩在角落或钻到桌子底下听大人说话。但坐在早餐角母亲对面的那一刻，他第一次明白自己到底是什么：一个翻译。他的天赋是听人说话，听懂他们说了什么，以及他们真正的意思。那一刻，他找到了自己的志业。

来巴西吧

一位来自美食之都摩德纳的意大利朋友和科文辩了一场，结论是：全世界意大利菜第三好的国家是巴西，排在意大利和日本之后。

科文最近第七次去巴西，最大的乐趣之一是吃。他的总体判断：拉丁美洲是被低估的顶级美食前沿，大部分地区游客少、价格低，还没被“先给菜拍照发 Instagram”的风气占领，巴西是其中的高峰。

好吃是一个“进步故事”

他认为，除了也许乌拉圭和日本神户，巴西的牛肉全世界最好；他吃过的最好的三顿牛排里，两顿在巴西南部。底子是农业：巴西地方大、肥沃土地多、农业生产率高，供应链又短，所以食材又多又新鲜。**巴西的农业单产常常逼近美国，有时还超过，尽管巴西穷得多。**它把技术引入食品部门做得非常好——可惜经济的其他部分没跟上。

两拨移民

巴西是移民国家。日裔巴西人约两百万（没有精确数字），大多在南部，这让巴西成了除日本本土外吃日本菜最好的地方之一。今年 6 月，他在圣保罗去了一家米其林一星的无菜单料理 Kan Suke：十五道菜 110 美元，主厨亲自服务，只有八个座位，他提前半小时订到——在别处的同级餐厅几乎不可能。同座的食客似乎全是日裔巴西人。

意大利裔巴西人约三千万，是全世界最大的意大利侨民群体，于是有了开头那个“第三好”的结论。

别光看高端

水果：巴西莓、古朴阿苏、腰果梨、刺果番荔枝、嘉宝果、红果仔、凤梨番荔枝……一长串。普通的也别忽略：他第一次带女儿去巴西，女儿说：“我以前从没吃过香蕉。”他的特别心头好是棕榈心（严格说不算水果），在巴西吃起来甜度和口感像寿司。

地方菜：米纳斯吉拉斯州吃猪肉和豆子，他觉得那里的豆子比墨西哥还好；北部的贝伦有亚马孙菜，奇特的河鱼、虾干、鸭子和米饭，配木薯和当地水果的味道，别处很难吃到。黑豆炖肉（feijoada）起源于奴隶的饭食，常和里约绑在一起，如今已是全国都有的国菜：米饭、黑豆、羽衣甘蓝、橙子片，加上法洛法（木薯粉炒成的粗粉），混着猪的各个部位。他在家做素版：橙子的清凉和甜，配法洛法沙沙的口感，几乎不花钱。

里约有很国际化的选择，向来有出色的法餐和欧陆菜。最好的巴西烤肉店，他吃过的在南部库里蒂巴的郊外：意面配你挑的各种肉，量多到吃不完。中西部的农业新城大坎普，有一种由冲绳荞麦面演变来的地方特色面（“！”是他加的），因为航班延误，他至今没吃上。甜点很传统、很欧洲，不新颖，但品质高、稳定；巧克力冰淇淋和意式冰淇淋，巴西是第一梯队。

他不买账的部分

他也不觉得巴西的一切都被低估。东北部那种重椰奶、重棕榈油的菜（常叫 moqueca，巴西炖鱼），人人赞不绝口，但他在圣保罗、里约和萨尔瓦多吃的版本都“糊糊的、味道不清楚，还太重”。也许在东北部乡下才好，也许是他挑错了店，但实际说，想吃到这一派的好菜你得下大功夫。

圣保罗是巴西的美食之都：商业城市，汇集全国各地的菜，而且游客极少。他在那里待了四天，逛公园、逛博物馆，一眼看得出的外国游客没几个。这让餐饮保持了一种“诚实”：店都是做熟客生意的，熟客知道哪家口碑是真的。价格不是墨西哥或东南亚那种白菜价，但比纽约、巴黎、伦敦便宜得多，高端餐厅的装潢和服务也不输。巴西也不必去吃街头小吃找“正宗”（三明治除外），餐厅本身就够地道，你不用去“体验底层”。这算优点还是缺点，看你。

今日 detail — 在巴西中西部的一座农业城市，最有名的地方面食是从冲绳荞麦面演变来的；世界第三好的意大利菜和最好的日本菜之一，都要飞到南半球才吃得到。

别告诉她 The Farewell（王子逸，2019）

华裔女孩比莉（奥卡菲娜 Awkwafina 饰）六岁随父母移民美国，如今在纽约当写作者，房租都快交不起。她得知长春的奶奶肺癌晚期，只剩几个月，而全家决定瞒着奶奶本人，借堂弟办婚礼的名义，从美国、日本赶回长春“见最后一面”。片头一句“根据一个真实的谎言改编”，取材自导演王子逸自己的奶奶，最早是她在美国电台节目《美国生活》讲的一段故事。Vague Visages 的格雷格·卡尔森（Greg Carlson）说它“巧妙地平衡了喜剧和悲剧”，把西方个人主义和家族集体主义的冲突、双重文化身份，都藏进了这场全家合谋的“善意谎言”里，还拿它比李安的《喜宴》；他的保留是题材本身属于“绝症片”这个老类型。Film Stories 的凯蒂·史密斯-黄（Katie Smith-Wong）称它是一部“在克制和真心里尽兴”的难得之作，奥卡菲娜一改《摘金奇缘》的聒噪，演得极收敛。约 100 分钟。

备注

• 本期中文源落在思辨：少数派 Matrix 首页推荐，shiquda《跳出 AI 的中等收入陷阱》（9/15 发表，之后上首页推荐）。按“框架类、半年内仍成立”处理，不是新闻。
• 主篇是一篇对谈而不是论文，按原顺序完整翻译，删了主持人的寒暄和一处重复的嘉宾介绍。对谈里关于全民基本收入、科学家怎么用 AI 的说法都是嘉宾观点，没有另行核对；刘宇昆新长篇和《天球》里的术语按原文意思自译。
• 今天考虑过 Aeon《可怕、不像男人、却不可或缺》（文艺复兴火枪史；和 10/18 主篇“铁把暴力下放”角度仍近，第二次放弃）、Lapham’s Quarterly《刀锋》（又是阿伦特，昨天远方刚写过）、Now Smell This 两篇香水（只是《纽约时报》文章的导读，原文付费墙），都没用。少数派《成瘾的迷思》偏书单推荐、近于自助，也没选。
• 观影按“别告诉她 / The Farewell”在 Notion 观影库和片单单查：均无记录；观影历史表也没推过。
• 明日玩物轮播预告：周四酒。
• 一个可以接话的钩子：你现在的工作里，哪部分是“志业”，哪部分是“总得有人做”？