別嘲笑那個養龍蝦的人

美國福特汽車博物館，起初開車會被嘲諷

昨天，深圳騰訊樓下，數百人排隊，等待騰訊的程序員，給他們安裝近期火爆的AI工具OpenClaw(小龍蝦)。大家一般調侃使用過程是“養小龍蝦”。這引來一片群嘲：“裝了也不會用”、“不懂瞎跟風”、“賽博雞蛋”。

有趣的是，很多人一邊嘲笑那些想體驗新技術的人，一邊感慨為什么每次技術創新都是來自硅谷等地。要知道嘲笑的土壤，是長不出創新的鮮花的。

1962年，美國社會學家Everett Rogers出版了一本后來極具影響力的書：《Diffusion of Innovations》（創新的擴散）。他解釋了一個非常有意思的現象：為什么新技術總是先被少數人嘗試，然后在不解和嘲笑中，才慢慢被整個社會接受。

Rogers出生在1930年代出生于美國愛荷華州的農村，當時大多農民用馬耕地，而第一批購買拖拉機的人，經常被鄰居嘲笑。原因很簡單：“拖拉機很貴，容易壞，馬更聰明更可靠。”使用拖拉機的農民，被嘲笑稱為“show-off farmers”，意思是“愛炫耀的農民”。

Rogers得出了一個著名的結論：接受新技術的人，分成五類：

第一類，創新者（Innovators），大約占人口的2.5%。這群人最早嘗試新技術，他們好奇心強、愿意冒險，被周圍人看成“愛折騰新東西的人”。

第二類，早期采用者（Early Adopters），大約13.5%。他們會觀察創新者的嘗試，一旦覺得有價值就會跟進。這些人往往是意見領袖。

第三類，早期大眾（Early Majority），大約34%。當技術開始被證明有效時，就會逐漸加入。

第四類，晚期大眾（Late Majority），也是34%。等到技術已經非常普遍之后才接受。

最后一類，落后者（Laggards），約16%。他們對新技術非常謹慎，往往要等到最后才開始用。

換句話說，每一次技術革命，最早2.5%的人，一定會顯得有點奇怪，有點賣弄之嫌。當新技術不成熟，用途不清晰，嘗試得太早，很容易被周圍人嘲笑。

類似的事情也發生在AI發展史中。

1956年，美國達特茅斯學院的一間教室里，一群年輕的數學家和科學家提出了一個聽起來像科幻的想法：“能不能讓機器像人一樣思考？”這場會議后來被稱為“達特茅斯會議”，也是“人工智能”這個詞第一次被正式提出。

當時的計算機非常笨重，算力甚至不如今天的一塊手表。很多人聽到這個想法的第一反應是懷疑，有人嘲笑這是科學幻想，也有人諷刺這是學者的空談。

1965年，美國哲學家Hubert Dreyfus批評說，“人工智能就像煉金術一樣，是一種偽科學。”他后來還出版了一本著名的書《What Computers Can't Do》，嘲諷AI研究者的樂觀預測，認為機器永遠不可能真正理解世界。

從1956年的達特茅斯會議，到2012年深度學習突破，再到2023年大模型爆發，人工智能整整走了70年。中間經歷了嘲笑、質疑、資金斷裂等各種寒冬。今天我們看到的ChatGPT、自動駕駛、AI醫療、AI編程、AlphaGo，都不是突然出現的奇跡，而是無數人長期嘗試和堅持的結果。

幾乎每一個新興行業的技術和早期用戶，都是在群嘲中長大的。沒有人天生精通AI，也沒有人剛接觸一項新技術就能發揮全部的價值。面對新生事物，從一知半解到淺嘗輒止，到熟練運用，本來就是最正常的成長路徑。

我們不必苛求自己，更不必苛求別人，一開始就能用到50%甚至100%。哪怕只懂1%、2%，那也是推開新世界大門的了不起的一步。這1%的嘗試，是認知和行動的轉折點。紙上得來終覺淺，刷一百條AI科普短視頻，也不如親手安裝操作一次。虛擬世界的觀望，永遠替代不了現實中的實操體驗。

所有新技術的精通，都始于笨拙的開始。所有的高手，都曾是入門的小白。

回看過去幾十年，每一次技術浪潮真正形成規模，都不是因為少數技術專家，而是因為普通大眾開始使用。互聯網最早只是查資料和發郵件；智能手機最初只是打電話、發短信；短視頻剛開始也只是記錄生活。但當越來越多的人參與進來，新的行業、新的商業模式、新的文化形態就慢慢出現了。

技術真正改變世界，往往不是因為最復雜的應用，而是因為最普通的人開始使用它。AI也正在走向這個階段。當越來越多的人愿意嘗試新的工具，新的用法就會不斷出現。有人剛開始學，有人已經走得很遠，兩種人同時存在，整個技術生態才會欣欣向榮。

所以，不要嘲笑那個裝龍蝦的人。

珍愛南叔，順手“在看”