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翻閱457頁斯坦福報告:關于AI,日本的答案,讓中美都沉默了……

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報告源:https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

斯坦福HAI研究院2025的一份報告,繪制了一幅全球AI情緒地圖。坐標軸上,橫軸是興奮度,縱軸是擔憂度。

中國落在右下角——興奮度全球最高,擔憂度全球最低(僅略高于日本)。美國落在左上角——擔憂度全球最高,興奮度全球最低。

而日本,安靜地待在左下角:既不興奮,也不擔憂。


在日經BP的一項最新調查,更是揭開了日本AI心態(tài)中一個反直覺的切面:

當被問及“AI是否是人類威脅”時,僅有24.3% 的日本人表示認同,而44.3% 明確否認。對于“自己的工作是否會被AI取代”,超過半數的人給出了否定的回答。

這份數據在發(fā)達國家的版圖中顯得格外醒目。


為什么日本人不焦慮?為什么他們對待AI的態(tài)度如此冷靜和中立?為什么他們占據了科技的先機,卻自此退步?他們太慢了,一定會輸吧?

技術的奇襲,不是戰(zhàn)爭,卻勝似戰(zhàn)爭。它沒有硝煙,卻能讓成千上萬的人在毫無準備的情況下失去立足之地。

斯坦福的報告顯示,中國受訪者對AI的認知幾乎垂直在兩個維度:改善國家經濟狀況以及提升自己的工作效率。然而相悖的是,在針對AI的立法和治理方面,中國在全球的排名幾乎是倒數……


當我們追問“跑得慢就一定輸嗎”,真正在叩問的,是“進步”這個概念本身的合法性。當我們談論進步,又是誰的進步?

據媒體報道,日本似乎有意保留人的作用。需要人吶喊吆喝的宣傳,絕對不用電子喇叭自動播放;明明可以通過數字化平臺將A的需求送達給B,一定要經由C傳遞……C一定是人類;游戲行業(yè)為了確保著作權的劃分,更是堅定使用人類……

1.“All in”的認識論暴力

“All in AI”的敘事,在資本和技術的合謀下,正演變成一種不容置疑的意識形態(tài)。

它暗含三重預設:第一,技術演進有其不可抗拒的內在邏輯;第二,這種邏輯天然指向“更快、更強、更多”;第三,任何個體或社會的遲疑,都是對歷史的背叛。

這三重預設需要被拆解。

首先,技術從來不是自主的。它被誰研發(fā)、為何研發(fā)、為誰服務,每一步都是政治和經濟的選擇。硅谷的AGI敘事——創(chuàng)造“神跡”、替代人類、破解一切難題——與其說是技術路線圖,不如說是一種帶有強烈宗教色彩的意識形態(tài)。

當奧特曼們談論“通用人工智能”時,他們描繪的與其說是產品,不如說是救贖。而對于那些不相信這種救贖的人來說,同樣的圖景就是末日。


其次,“更快”不必然等于“更好”。我們面對的不僅是收入分配問題,更是意義危機。技術替換的速度,與人類適應和重構意義的速度之間,存在一個無法彌合的時差。在這個時差里,犧牲的是具體的人。

社會心理學家喬納森·海特在《焦慮的一代》中,其實早已警示過這種技術侵蝕的代價。他研究的不是AI,而是比AI更早滲透生活的智能手機和社交媒體。


海特發(fā)現,1995年后出生的Z世代是第一代在“手機式童年”中長大的人——社會剝奪、睡眠剝奪、注意力碎片化、成癮,四種傷害同時降臨。

對女孩而言,社交媒體制造了難以擺脫的外貌焦慮;對男孩而言,網絡游戲和色情內容讓他們深陷孤獨。海特的結論是:高度依賴技術會導致人類的精神退化。

這個判斷放在AI時代同樣成立——如果我們在技術沖擊面前只問“快不快”,不問“痛不痛”,那么“焦慮的一代”可能只是一個開始。

這就是“All in”的認識論暴力,當整個社會都在喊著“快一點”,說“等一下,讓我想想”的人,就被自動歸入失敗者的行列。

2.日本的“淡定”:一種時間政治學

日經BP的調查數據,為日本的“淡定”提供了新的注腳。僅有不到四分之一的人將AI視為威脅,超過半數不擔心自己的工作被取代——這些數字放在發(fā)達國家的譜系中,確實顯得“異類”。

但這種“淡定”需要被放置在更復雜的語境中理解。

一個可能的解釋是“時間差”。日本企業(yè)在應對自動化浪潮時,形成了一套以“體面轉型”為特征的模式。瑞穗金融計劃削減5000個崗位,但不直接裁員,而是重新培訓并調配到個人客戶銷售崗位。

NTT預計五年后AI可完成半數業(yè)務,同樣承諾通過再培訓安置員工。這種策略在效率敘事中常被譏為“低效”,但它體現的是一種不同的時間觀:

技術變革的速度,不應該超越人的適應速度。

當一個社會積累了用安全網接住跌落者的經驗,民眾對技術沖擊的恐懼自然會降低。

但調查中“職位越高越樂觀”的分化,揭示了這種“淡定”的另一面:風險的分布是不平等的。決策者眼中的“平穩(wěn)過渡”,在一線員工那里可能是真實的生計壓力。那個24.3%的“威脅感知”比例,如果拆解到不同崗位、不同行業(yè),很可能會呈現出更大的差異。


以色列社會學家伊利亞金·奇斯列夫在《關系5.0》中,描繪了一個更宏大的圖景。

他從關系1.0的多角關系,經關系2.0的多代同堂、關系3.0的核心家庭,一直梳理到關系4.0的單身社會,指出我們正在進入關系5.0時代——認知革命讓AI越來越像人,感官革命帶來身臨其境的擴展現實,機器人革命讓人形機器人成為情感陪伴。

當技術可以滿足人類最深層的情感需求,甚至替代人與人之間的聯結,一個社會如何保持溫度?

日本的經驗或許提示了一種可能:技術可以慢一點進入人際關系的核心,給“人”留出緩沖的空間。

一個社會可以選擇不以犧牲“人”為代價來追求速度。但這并不意味著它已經完美解決了技術變革中的分配正義問題。它只是選擇了與美式焦慮不同的另一種焦慮——不是“AI會取代我嗎”,而是“我能否跟得上變化”。

3.重新定義“進步”:從效率到尊嚴


“進步”這個概念,在18世紀的啟蒙運動中誕生時,本就包含著“人的完善”這一維度。只是后來被工業(yè)革命的效率邏輯窄化為“生產力的增長”。今天,我們需要重新追問:進步是為了什么?

真正的進步應該回答:這項技術讓人更自由還是更依附?它讓更多人過上更好的生活,還是只讓少數人更富、更多人更不安?它拓展了人的可能性,還是壓縮了人的生存空間?

物理學家邁克斯·泰格馬克在《生命3.0》中,將這個問題推到了文明的尺度。他將生命劃分為三個階段:生命1.0(硬件和軟件都由進化決定)、生命2.0(硬件由進化決定、軟件可自我設計)和生命3.0(硬件和軟件都可自我設計)。

當AI進入生命3.0的范疇,人類將面臨一個根本性的選擇:是被動接受技術的統(tǒng)治,還是主動設計人機共生的未來?泰格馬克沒有給出確定的答案。



而哲學家丹尼爾·丹尼特在《從細菌到巴赫再回來》中,追問了一個更根本的問題:意識是什么?

他以達爾文進化論為線索,從細菌的簡單趨利避害,一步步推演到巴赫音樂的復雜審美體驗,試圖解釋“有意識的心智”如何從“無意識的世界”中涌現。

這本書在AI時代的特殊意義在于:如果意識可以被算法模擬,如果審美可以被模型生成,那么人類意識的獨特性究竟在哪里?丹尼特的回答是克制的——重要的不是爭論機器能否擁有意識,而是重新理解意識本身是什么。這個追問本身就構成了一種抵抗:在技術不斷逼近“人”的邊界時,我們至少應該知道那條邊界在哪里。


塞巴斯蒂安·馬拉比的《哈薩比斯:谷歌AI之腦》則提供了一個實踐層面的參照。這本兩屆普利策獎得主撰寫的DeepMind掌門人傳記,呈現了一個真正思考“技術與人”關系的人是如何行動的。

哈薩比斯的核心理念是:AI應該是人類的“放大器”,而不是替代者。AlphaFold破解了生物學50年未解的難題,但它沒有讓任何一個生物學家失業(yè)——它讓生物學家能做更重要的事。當成果發(fā)布時,哈薩比斯沒有慶祝“AI贏了”,而是說“生物學家贏了”。

這看似謙遜的表述,實則是一種深刻的世界觀:技術的目的不是取代,而是延伸。

4.跑得慢的,就一定輸了嗎?


在《共同知識》中,思想家史蒂芬·平克指出,社會的運轉依賴的不是規(guī)則本身,而是彼此對彼此的預期。

當AI生成的內容與人類創(chuàng)作的內容難以區(qū)分,當算法決定我們看到什么、相信什么,最根本的危機不是技術能力的飛躍,而是“預期”的坍塌。

我們不再知道什么是真的,不再知道別人相信什么,不再知道什么可以依賴。平克的洞見是:在一個越來越依賴算法的世界里,最稀缺的能力不是計算,而是判斷。


這或許就是我們這個時代最需要的“慢”的能力——慢下來,判斷什么是真的,什么是重要的,什么是值得保留的。

回到最初的問題:那個跑得慢的,就一定輸了嗎?

如果“贏”意味著把人變成算法的附庸,那慢一點,反而是真正的贏。如果“進步”意味著以犧牲“人”為代價換取速度,那這種“進步”不過是另一種野蠻。

當美國人以71%的失業(yè)恐懼表達對技術的警覺,當中國人以81%的使用率表達對技術的擁抱,日本人的選擇是:既不狂熱,也不恐懼,而是以自己的節(jié)奏,在速度與尊嚴之間尋找平衡。

這未必是最優(yōu)解,但確實是一種值得審視的進步觀。

慢,不是停滯,是思考。不是拒絕,是權衡。

更重要的或許是重新思考:當機器越來越聰明,我們還能做什么?

——歡迎你加入湛廬新奇點CLUB,成為那個定義問題、創(chuàng)造意義、連接彼此的人。

這或許才是AI時代最堅固的“思想錨點”。

本期策劃:蘆丁

編輯:蘆丁

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