Economist's Insider Reveals How Humanity Can Outsmart Risks Of Artificial Intelligence
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顺便说一句，如果您还没听说过，我的新书《轻松高效》已经出版了。它在所有销售书籍的地方都有售。它实际上已经登上了《纽约时报》和《星期日泰晤士报》的畅销书榜单。所以感谢所有已经购买本书的人。如果您已经读过这本书，我很乐意在亚马逊上看到您的评论。如果您还没有看过，您可能想看看。它有实体书、电子书和有声书，在所有销售书籍的地方都有售。

我们一直都有这样的想法，我们可以创造一个人工生命体，它会像人类一样。这是一个概念性的想法，我们需要编写能够像人类一样做出决定的计算机程序。这次采访的对象是肯尼斯·库基尔。肯尼斯是一位记者、作家，也是《经济学人》杂志的副执行主编。他撰写了非常畅销的《大数据》一书，销量超过200万册，这本书主要讲述的是

大数据在世界上的作用。事实上，他也是在2010年左右普及这个术语的人之一。他的最新著作《框架》探讨了人类能够以AI无法做到的一种独特方式进行推理和理解事物的方法。GPT不会给你答案。记住，这是一个推论。GPT会给你它认为正确的答案是什么样的。

在这段对话中，我们讨论了大数据的想法，然后我们讨论了人工智能以及该领域在过去70年中的发展。我们讨论了我们实际上面临的一些来自人工智能的风险以及我们可以做些什么，例如我们想要生活在什么样的世界中，以及我们如何将人工智能用作各种不同事物的辅助工具，而不是依赖它作为真理的唯一仲裁者。

绝对的。它会抢走我们的工作。不是所有人的工作。我认为总会有工作要做，无论是高薪工作，还是令人满意的工作。这取决于我们去创造。工作肯定会发生变化。每个人的工作都会发生变化。但电力时代也是如此。计算机时代也是如此。我们需要重新设想什么才能为世界创造价值，然后去做。

好的，肯，欢迎来到节目。首先，我很想了解一下你的背景，以及你是如何对人工智能和这些你谈论的大数据主题感兴趣并参与其中的。真是个好话题。真是个很好的开始。感谢你来到节目。所以

我实际上还记得我顿悟的那一刻，一个“啊哈”的时刻，那是在马萨诸塞州的剑桥，走在街上，意识到整个世界都可以被转化为信息。你可以戴上眼镜，如果可以的话，然后通过眼镜看到一切。

一种不同的视角。律师会看到一切，建筑师会看到一切，每个直角和每个平面。律师会看到每个产品责任，会看到每个机会，每个可以起诉的侵权行为。但一位物理学家，或者可能只是一位在开始时就很好奇的人，大约在2002年左右，信息社会可以观察它，并将所有东西都以数据化的形式呈现为信息。

你会看着每一栋建筑，看到它的高度。你会感受到风，并理解会有温度、风速和风向。你会明白你有脉搏，因此它可以被测量为心跳、血红蛋白水平和血液，你知道，血糖水平。

想到你可以测量世界上的一切都非常奇怪，但这是一种我后来意识到许多人在几个世纪前就已有的洞察力，无论是艾萨克·阿西莫夫在《基地》之类的科幻小说中，还是

我现在忘了他的名字了。我认为是约瑟夫·基特利。不，是阿尔方斯·基特利，他是一位比利时生理学家、医生兼社会学家，他创造了“低平均数”（l'homme moyen）的概念，并写了一本他称之为社会物理学（physique sociale）的书，其理念是……

列举一切以理解它。甚至在17世纪的英国，贡特和哈雷也能够观察天文学，意识到他们可以测量夜空，但在白天会观察当时的英国，并意识到他们可以确定一年中将有多少人死亡。你不知道是谁，你不知道在哪里，你不知道什么时候，

但你可以对人口的年度死亡人数进行粗略估计，并有一定的误差范围。然后你也可以以此为基础销售保险，对吧？例如，你可以了解伦敦的火灾数量。保险的起源就是这样，列举事物。

所以我被这个顿悟震惊了，并意识到在信息社会中，随着我们在数字格式中通过计算机在线进行更多活动，我们默认情况下会收集信息。这只是一个副产品。我们突然可以开始使用这些信息了。我像我们许多人一样，我将这一见解个人化了。

把它收起来，再也没有想过它，忘记了大约十年。然后，瞧，有一天，我是《经济学人》的东京记者，有人打电话来征集封面故事、封面创意。有了这个辉煌的15页的篇幅，记者们可以做，而且有一个准无限的经验。

费用预算。这是金融危机之前的事。我意识到这是做一篇关于信息社会信息、收集信息的故事的时刻。我听说过人工智能，但当时没有人相信它有效。它在学术界被嗤之以鼻。我听说过机器学习，但真的不知道它是什么意思。

但我大约在2009年左右深入研究了这个问题。所以很早。在我的搜索和为《经济学人》花费大量资金的最后阶段，我基本上什么也没有。有一天，在硅谷旧金山，在我离开的前一天晚上，我一边哭着吃汤，一边和一个朋友在一起，他打断了我的话，他说，你知道我做什么，不是吗？你不？我说，你是某种互联网企业家。他说，我有一家大数据公司。我说，大数据？那是什么？

由此开始了一系列的介绍，《经济学人》杂志在2010年2月发表了一篇关于大数据的封面故事，将这个术语介绍给了主流受众。哦，真的吗？这个术语就是这样被介绍的吗？哦，是的。我没有创造这个术语，但媒体，大众媒体，传统媒体并没有报道它。我认为最早的例子之一

这个术语“大数据”用来描述机器学习的简写，但也说明了信息的数量已经增长到如此程度，以至于我们需要使用新的技术和新的基础设施来处理它。如果可以的话，这里面确实有东西。“大数据”实际上意味着一些具体的东西，因为它必须描述之前在不同的约束条件、不同的机制和流程、不同的人才和人才下发生的事情。

这种新的“大数据”技术，是在2010年《经济学人》杂志的封面故事中启动的。对此的反应是如此巨大，从那一刻起，我意识到我从事的是数据业务。该死。

是的，因为我记得，我想我第一次接触到这个术语是在20，我想是2011年或2012年。当然。那时我正在读医学院。你知道，研究一下，他们可能会在面试中问我什么问题。当时，医学界对大数据及其在患者数据、数十年前的大量血液检测结果以及如何从中获得见解方面的应用有一些

议论纷纷。因为我对技术感兴趣，我想，“哦，这可能是我可以谈论的一个角度。”谢天谢地，他们从未问我任何关于这方面的问题，因为我根本没有准备好。你做得还不错。你还是进去了。但大约在那个时候，大约在2011年，我正在写《大数据》这本书。2012年出版，所以大约十年了。

它仍然不存在，这很有趣。在社会中使用数据来改善社会这一知识基础是可理解的，但要真正实现社会变革需要很长时间，需要几十年。在医学领域，我们仍然没有使用信息。我的意思是，我们以点彩画的方式使用它，就像一位内科医生会走过

医院里一个人的床边，拿起一个剪贴板或它的数字等价物，看看数字，然后做出决定。这很荒谬，也很令人反感，因为你真正想做的是让每一个患有完全相同疾病并符合患者过去十年标准的人。然后，你将拥有一个辅助工具，如果可以的话，作为我们现在在使用人工智能支持人类时使用的术语。

将对下一个治疗和下一个诊断做出自己的估计，你可能想将两者进行比较，看看这两个关于下一个治疗和下一个诊断的决定是否相同，如果是的话，你就可以确认它；如果不是的话，如果你有差异，可以增加第三个人，如果可以的话，增加一个少数派报告，让第三个人来决定，投票支持这个方向或另一个方向，然后使用反馈，看看诊断是否正确，当然，它永远不是非黑即白，所以这是一个

这是一个或多或少正确的范围。替代方案是什么？你不知道反事实。然后将其反馈给下一个人。谷歌对搜索是这样做的。因此，如果每个人都开始点击同一搜索词的第二个搜索结果，或者更好的是，如果每个人都点击给定搜索词的第八个搜索结果，谷歌算法就知道将其移动到第一或第二位，因为它显然是最受欢迎的。每一次点击都是一次投票。那么为什么我们在医疗保健中不做呢？

这太疯狂了。再说一次，这令人反感，因为这只需要意志和一些钱，我们就可以改善患者的预后，改善社会，降低成本。是的。是的。我认为这里有很多地方，就像我认识的任何人一样，对我来说也是如此，每当我们开始从事医学工作时，我们都会看到大量可用的数据，然后看到事实上，在英国，其中一些数据仍然是笔和纸系统。有些数据你必须使用

四个不同的应用程序才能访问你的血液检测结果，然后是患者的体征，另一个用于你的扫描，另一个用于药物信息。就像，很少有系统能整合所有这些东西。那些确实整合了所有东西的系统，就像我在剑桥的阿滕布鲁克医院工作时，它确实整合了所有东西。这太不可思议了。我可以从楼下的咖啡汉堡王那里完成我的整个夜班，因为医院里总是有汉堡王，出于某种原因。而且就像在iPad上一样，因为他们有一个iPad应用程序，它，你知道，有人会打电话给我关于一个病人，我能够立即看到所有的事情。

它仍然不是辅助工具，因为它没有告诉我下一步该做什么，但仅仅将所有信息放在一个地方的基本步骤就是一个非常好的起点。是的。好吧，请记住，我们可能不希望它成为一个完整的辅助系统，尤其是在你职业生涯的开始阶段。我们希望你做出决定。事实上，我们有点遗憾地希望你犯错，因为如果你年轻时犯错，你年老时可能就不会犯错了。

我们想做的是验证你的决定或让你重新考虑你的决定，对吧？所以，如果你认为这个人有胆结石，而事实上是败血症，对吧，任何人都可以一眼看出，你的主管也会，但这是

凌晨四点，对吧？我们希望人工智能系统，或者在这种情况下，大数据系统，只是轻轻地提醒你，你考虑过败血症吗？对吧？你会说，啊，是的，也许吧。也许是对的。你可以重新考虑。它可能想告诉你它的信心，它对诊断的置信度，在这种情况下，它说实际上我们认为它不同，但可能性只有60%。

或在这种情况下，你非常确定实际上并非如此的置信度。例如，患者的毒性会杀死他，如果你要服用这种特定药物。这些是我们有效使用数据的方式，但这需要两件事。首先，可能是监管方面的变化。我们需要以某种方式放松隐私规则，这些规则仍然受非常严格的法律管辖，但有所放松。

为了实现这个社会目标。隐私法从未预料到一个统计的世界，也从未预料到商业上的贪婪。它并没有真正接受这样一个想法，即在一个大型机构中，大数据的信息，或者如果你愿意的话，主题思想，

有了大量的数据，你可以做一些你用少量数据根本做不到的事情。它不是关于信息的点状切片，而是关于大量数据的集合，提出新的问题，以比我们以前想象的更复杂、更深入、更准确的方式以及更细致的方式来回答这些问题。这是第一点。更大的问题是思维方式的转变。我们需要，如果你愿意的话，一种数据责任关怀的思维方式。这就是说，我们不能接受一个世界，在这个世界里

我们将做出人类的决定，我们将尝试用少量信息来验证这些决定，这些信息证实了我们认为我们正在关注的内容。我们重新构建它。如果可以的话，我们反转这个过程，并说它不是锦上添花，而是必须做的事情。你有法律和道德责任将数据应用于我们可以使用数据来帮助我们回答的问题。如果你不这样做，

你就是玩忽职守，并且要承担责任。所以这不像医生说的那样，这是我的决定，这是我用数据证明它的方式。但它说，

这是我的决定，如果我没有使用数据来证实和验证它，我就没有履行我对患者的责任关怀义务，我会进监狱，或者我会因为责任而受到惩罚。如果我们有这样的世界，你就永远不会有这样的环境，在这个环境中，病人会进去，并对凌晨四点做出模糊决定的任何人抱最好的希望，因为你总是会有这种支持机制……

NHS 在过去十年中为每一个看起来像我的病人收集的每一个数据点。如果我们能够进入这样的世界，那就太好了。所以这本书，《大数据》，现在已经卖出了大约200万册？是的，大约这么多。对于一本非虚构书籍来说，这是一个非常大的数字……

对于那些可能正在收听并且不熟悉事物销售数字的人来说，这是一个非常成功的数字。我现在关注很多销售数字，因为我想，哦，该死，你知道，当你身处那个世界时，你会意识到一本畅销200万册的书是什么样的，这绝对是现象级的。除此之外，这本书《大数据》是关于什么的？

所以这本书《大数据》，我们必须记住……我写这本书的时候就知道，大约10年、15年、20年后，它的成功将使得没有人能够理解我们在那个未来的日期所说的内容。因为他们不会真的……

相信世界曾经是一个如此中世纪的地方，人们没有根据他们正在做的事情使用数据。一个典型的例子是营销。现在所有的营销都应用了信息。当你发送电子邮件时，你发送给谁，你如何细分它，对吧？过去，我们曾经对潜在客户进行细分，但亚马逊进来了，让我们考虑一下亚马逊主页使用的细分，对吧？他们是否按国家/地区进行细分？

他们是否按男性、女性进行细分？Amazon.com 的主页是否按一天中的时间或 IP 地址（无论是中央商务区还是住宅区）对消费者进行细分？不。这些问题很荒谬。没有亚马逊主页。如果有15亿亚马逊客户，就有15亿个不同的主页。现在想想《纽约时报》或《经济学人》的应用程序。是的。

这仍然是细分的，对吧？事实上，这可能只是基于地理位置的，加上一些基于先前消费行为推荐的项目，对吧？所以还有很长的路要走。《大数据》这本书采用了最初的见解，即整个世界都可以通过信息的视角来看待。如果我们可以明智地收集和处理信息，对吧？

强调“明智地”这个词，我们可以解决以前无法解决的许多问题，因为我们将提出不同的问题，同时获得更好的答案，即更准确的答案和更细致的答案，以应对我们面临的问题，以及我们有道德义务将信息应用于我们的问题，使用人类数据作为世界的经验证据来改善世界。

这是对一个我们大多数领域都没有做任何这些事情的世界做出的回应。其根本是……

正如我之前所说，你可以用大量信息做一些你根本无法用少量信息做的事情。规模的变化会导致状态的变化。或者说，数量上的变化会导致质量上的变化。更多不仅仅是更多。更多是不同的。为了让……

更具体地进入人们的脑海中，举个实际的例子。当然。所以，让我们先想想搜索，然后直接进入医学。所以，如果你想了解垃圾邮件过滤器的工作方式，对于你的年轻观众来说，我应该解释一下什么是垃圾邮件。孩子们，坐下来。在互联网的开始阶段，电子邮件是免费的。请记住，在此之前，明信片很贵，信件很贵，电话按分钟收费。

这是大约25年前的事，所以它在他们的一些记忆中。所以电子邮件是免费的，因此垃圾邮件曾经塞满了我们的收件箱。当然，我们今天仍然会收到垃圾邮件，但我们甚至从未见过它，原因是我们的垃圾邮件过滤器非常有效。原因是我们不再依靠人类来决定某个项目是否是垃圾邮件，而是让机器来做，它们是这样做的，通过机器学习。

我们所做的是，我们有一个算法来查看垃圾邮件的已知特征，但它必须从某个地方开始，对吧？伟哥，一个人的延伸，你知道，一个人的……

身体部位。但它所做的是以贝叶斯统计的方式接受它。它正在进行一个模糊的推论，说伟哥可能不是拼写为 V-I-A-G-R-A，而是 V-I-A-G-R-A。

罗马数字一，或者实际上是阿拉伯数字一，A可能是四，G，R，四。每个人都会把它读作伟哥。现在，你怎么知道那会是什么，就像，你怎么设计一个系统，

一个程序，让计算机遵循一组指令来说明那是伟哥？答案是你真的不会。很难得到所有可能的伟哥拼写错误的排列组合，这些排列组合对人类来说是可以理解的，但机器却无法在硬性代码中找到。所以，你使用机器学习来进行推断

当你看到很多这样的东西出现时，你就会对它进行评分。你看到一两个人可能把它们放进了 Gmail 的垃圾邮件文件夹中。突然之间，你这样做，你阻止了数亿条垃圾邮件的出现。这就是发生的事情。所以我们有一个机器学习算法来进行推断。

采用同样的方法，你不知道答案，但你设计了一个系统，它将根据大量数据进行推断。如果你没有大量数据，你就无法用少量数据做到这一点。你将没有足够的信息。你会说，发现癌症的迹象或

在癌症实际形成之前的几年。所以它还不是癌症，但细胞的生长方式很可能会变成癌细胞。同样，你需要大量的数据，当你有了这些数据后，你就会根据你所知道的数据进行训练

然后你看看你不知道的东西，然后你做出预测。这就是大数据的故事。所以你采用同样的方法，实际上，在谷歌从事垃圾邮件过滤器工作的工程师们将发表一篇论文，介绍如何阅读眼睛扫描、视网膜扫描以及识别谁将患上癌症。这实际上现在……

相对简单。我的意思是，现在已经有10年的学术论文在研究如何根据大量信息来发现、诊断医学问题，这些信息通常与医学本身无关，而是人们正在感受的疾病的替代指标。是的。

所以你说，弄清楚人工智能辅助工具如何融入临床工作流程是最难的部分，因为现在突然之间你有了所有的人为问题，例如，“好的，很酷。我们是否使用该模型来对我们拥有的数万张胸部X光片进行分类？好的，如果是这样，它是否需要由第二位人类专家进行审查？”

好的。如果不是，那么，我们，模型的灵敏度或特异性是多少？理论上，是的，一个模型可以识别，我不知道，胸部X光片上的实变或其他什么，但是，

这对医疗系统来说实际上意味着什么，是我们还没有弄清楚的事情？我知道，这些都是很好的问题。我的意思是，我们很幸运，我们甚至可以思考这些问题。让我们开始吧。让我们弄清楚，好的，工作流程应该是什么样的？消费者期望什么？消费者在什么条件下期望什么？例如，如果它是癌症，并且是肺癌，那么获得准确的诊断是……

非常重要，但这并不需要特别长的时间，延迟一天24小时不会危及生命，那么这将改变我们应用它的工作流程和流程。但是，如果我们试图了解我们是否需要对一个人的大脑进行手术，因为颅内正在发生出血，我们可以得到一个不准确的

我们知道它会是什么样的。我们可以量化不准确的程度。假设它是15%或20%，五分之一，它会在任何一个方向上被误诊。

但我们可以在四秒钟而不是40分钟内得到答案，也就是说，我们挽救了50%的人的生命。让我们这样做吧。我的意思是，在紧急情况下，这是一个显而易见的选择。如果它不是在伦敦的一家大都市医院，在那里你会得到世界一流的专家来查看它，而是在偏远地区呢？在尼日尔，他们宁愿得到任何诊断，也不愿得不到任何诊断。

这只是我们今天的问题，因为当然，随着这些工具的普及，它们的标准将会提高，它们的能力也会提高。突然之间，我可以想象有一天，世界上某个偏远地区的人需要进行阑尾切除手术，现在需要立即进行手术以挽救该人的生命。你会看到一些看起来像汽车的东西

集装箱，对吧，由直升机运输，也许通过降落伞降落，因为它是由铝制成的，很轻，它将成为一个完全无菌的手术机器人，它将首先——如果可以的话，一位外科医生，一位医生首先进行手术，确认诊断，这确实是需要的，然后在一个完全无菌的塑料帐篷内对病人进行手术，并挽救病人的生命。

这会发生在我的有生之年吗？我是一个健康的小伙子。让我们拭目以待。但让我们开始吧。让我们现在就进行这些对话。很好。所以你最近一直在研究更多的是人工智能。我想对于正在收听节目的听众来说，让我们想象一下，每个人现在都听说过人工智能。我们都听说过Chat GPT。

但我认为更深入一层，了解它是什么？它是怎么，它是怎么随着时间推移而发展的？为什么有些人已经谈论人工智能有10多年了。其他人只是在去年Chat GPT 变得流行时才听说过它。所以我想，我们可以从什么是人工智能开始吗？让我们从一开始就说。即使在亚里士多德和其他人的时代，在希腊神话中，也有机器人人类演奏竖琴和耕地的例子。所以一直都有这种

美丽的拟人化和对其他事物的追求，这可能是减轻我们劳动的机械人，事实上，“机器人”这个词来自捷克语中的“roboto”，我认为意思是劳作。你可以检查我，我相信它是，来吧，谁，谁，谁？是卡雷尔·恰佩克的戏剧《罗素姆万能机器人》（R.U.R.）。

卡皮奇是他的名字，大约从1920年开始。现在，你所有的听众都会暂停，然后去谷歌搜索我。我是一个骗子。但我足够接近。或者还有哥伦布或弗兰肯斯坦怪物的想法。我们不仅拟人化，而且还创造了我们的邪恶，并将其嵌入其中。所以我们一直有这个……

我们能够创造出一个类似于人类的人工生物的想法。但正是艾伦·图灵给了我们最初的构造。首先，一篇关于可计算数的论文，指出可能存在一台通用计算机器，我完全不明白。要真正解释它需要很长时间。

那大约是在1935年左右。然后大约在19，我想大约在1950年，他在《心理学杂志》（有趣的是，《心灵》）上发表了一篇关于模仿游戏的论文，在论文中他谈到了这一点，介绍了后来被称为图灵测试的图灵测试。

在那里，这是一个概念性的想法，我们需要编写能够像人类一样做出决定的计算机程序。所以突然间它提出了一个问题，人类是如何做出决定的？因此，从20世纪50年代到90年代，出现了一场运动，旨在将人类做出决定的方式融入计算机。这是通过硬件实现的，更重要的是通过软件实现的。

硬件很简单。事实上，我们使用我们的计算机硬件类似于人类的大脑，我们有记忆，我们有一个处理器，对吧？一些存储信息的东西，一些使用信息来提出输入，然后是输出和答案的东西。最初的计算机是根据人类大脑的模型制造的。

但我们也必须创建一个系统，在这个系统中，我们将把人类做出决定的方式转换成软件。所以我们按顺序思考，我们理性地思考。因此，如果我们创建一个长列表，而AI的原始编程语言被称为Lisp，用于列表编程，我们可以简单地写下我们作为启发式方法在做出决策时用来获得输出的所有规则。

这似乎合乎逻辑。它有严重的、严重的缺陷。原因是人类不会按顺序思考。我们同时是一堆想法。我们理性地思考吗？好吧，我们在过去的25年里一直在认知心理学和神经科学领域研究我们所有不理性思考的方式，我们实际上在我们所做的一切中都嵌入了认知偏差。所以这显示了希望，它让我们走得这么远，但没有更远。

早期的收获就像愚人的金子。我们认为我们越来越接近，但后来它变得越来越难，越来越难从中获得任何好处。那么在这段时间里发生了什么？然后我们有了这些被称为“人工智能寒冬”的想法。这是在70年代、80年代，然后在90年代后期，有一个、两个或三个，这取决于你如何计算这些。但更广泛的观点是，这些寒冬是政府和工业对人工智能的资金枯竭的时候

萎缩用于人工智能。大约在2000年、2005年，如果你说你在学术界从事人工智能工作，你会被嘲笑，无法获得终身教职，也无法获得职位，因为它似乎，再次，这是一项愚蠢的任务。对不起，前面的问题。所以一台计算机计算出二加二等于四，这不是人工智能。

好问题。让我们暂停我的论述，说我要介绍这个机器学习的概念，以及什么是统计机器学习的简写，以及改变进入该方法的方法。所以二加二等于四是一个真理。这几乎就像欧几里得式的基础，对吧？这是基础数学。

算术，数学的起源。我们还应该说数学仍然有点棘手，因为一开始，在我们拥有千年之前，我们花了几个世纪才有了零的概念。所以我们从一开始就有了。我们需要零，发现很重要。但这只是为了说明，我们需要想象力和概念上的转变来理解数学。但我们有一个一，我们有一个二。我们有两个加二等于四。

如果我们可以将其融入一台能够始终生成相同答案的计算机中，然后实际上能够概念性地理解任何加一的东西都会变得更顺序化，那将是人工智能。根据定义，它是智能的，或者我们想如何定义智能。我们可以永远谈论它。它是人工的。

关键的事情，人工智能最早的格言之一是，我们将我们无法做到的任何事情都称为人工智能。一旦我们知道如何去做，我们就称之为计算器，或者称之为搜索引擎，或者称之为语音识别，或者称之为自动驾驶汽车。但我们无法做到的事情的前沿，我们称之为人工智能。然后当我们拥有它时，它就像，

哦，那，那，哦，那？哦，那只是一个搜索引擎。哦，没什么。就像，那很简单。我已经习惯了，对吧？但当然，你知道，谷歌本身绝对令人惊叹。原因是显式与隐式。一个我们试图设计的世界和Lisp和人工智能本身的世界，最初的，人工智能的起源，当1955年在达特茅斯的一次会议上创造这个词时，由马文·明斯基和约翰·麦卡锡等人。大约有三个来自英国的人在那里，顺便说一句，其中一个是塞尔弗里奇家族的一员。那

它大约是明确地指示一台计算机一组指令来对其进行编程，如果我给你一个大的决策树，如果我给你这些指令来做这件事，那么你就会产生这个输出。而且我完全可以解释。我可以在一张纸上看到我已经引入计算机的程序。发生的转变……

奇怪的是，大约在40年代末、50年代初，有几个人，弗兰克·罗森布拉特就是其中之一，他几年后在30多岁时过早去世了。他们研究了一种不同的技术，那就是将统计学应用于问题，收集数据，让机器根据人类大脑，根据人类大脑的神经网络进行推理，包括节点和决策层。

听起来有点像深度学习。所以发生的事情是，人工智能的大佬们，就像一场学术争论一样，在这种情况下，麻省理工学院的马文·明斯基和约翰·麦卡锡，后来在伯克利，研究了这个问题，并说，哦，那永远不会奏效。他们并没有错，他们是正确的，它不会奏效，因为当时的计算机处理能力、内存和成本有限制。

但每个人都经历了基于指令的人工智能，经典的，所谓的GoFi，老式人工智能，GoFi。他们试图嵌入一个大型决策树来决定如何做出决策。专家系统是另一个术语。

与此同时，这种在80年代、90年代和2000年代被嗤之以鼻，没有人信任的奇怪方法是统计机器学习。只需给机器大量数据，让它自己找出系统并进行推理。你不需要知道

它能够找到这些变量和协变量以及系数的所有方法，以识别它在这些条件下做出决定的原因。事实上，它非常复杂，以至于它会超过我们人类理解如何做到这一点的能力。但效果是它有效，而且比替代系统更好。

拍摄图像，如果我向它展示很多图像，如果我将猫描述为有毛发、有耳朵、有尾巴、有杏仁状的眼睛和胡须，那就太好了，如果我从后面看没有尾巴的猫，我怎么知道它是猫呢？答案是，我必须编程并说，哦，这是例外情况，如果它像这样，像那样呢？这太疯狂了，你永远不会有足够的能力来创造所有这些例外情况，给你知道四分之一万亿的

不会那么多，但数百万个在所有光照、所有条件下各种猫的例子。问它是不是猫，它可以做到。这是统计的，对吧？这种方法完全，你知道，不是研究议程的一部分。

但它显示了希望，而且非常有效。世界上只有三个人是领导者，他们的学生正在追求这种荒谬的野心。一个叫杰弗里·辛顿。另一个叫约书亚·本吉奥。第三个叫杨立昆。嗯哼。

杨立昆成为Facebook的人工智能主管。辛顿在谷歌。约书亚·本吉奥留在蒙特利尔从事学术研究，但成为公司的顾问。他们几年前获得了图灵奖。深度学习和大约2012年的人工智能革命是，这是

他们的恩典。还有其他人，彼得·诺维格、罗素·斯图尔特等人。关键在于这一点。他们将人工智能重新定义为，不是试图赋予它明确的规则，而是赋予它信息，并让计算机通过推理得出自己的一套规则。它不是显式的，而是隐式的。

我们仍然称之为人工智能，只是因为我们没有更好的术语来称呼它，但它是一种完全不同的技术。它之所以如此成功，是因为内存的成本。

被击落，我们社会可以收集的数据量变得巨大。处理能力可以非常快，特别是由于英伟达的芯片使用某种矩阵代数，而不是在CPU上进行常规形式的数学计算。他们使用图形用户界面。因此，整个芯片设计发生了变化。你改变所有这些不同的约束，突然，大约在2012年……

ImageNet展示了，这是一个识别图像的竞赛，几乎可以做得和人类一样好。不久之后，它能够超过人类识别图像内容的能力，无论是松饼还是小狗，以及是否有粉红色独角兽角的校车。

这一集非常激动人心的是由Huel带来的。自从2017年以来，自从我读医学院的第五年以来，我一直是Huel的付费客户。对于那些你需要吃饭但没有时间为自己做饭的情况来说，它绝对棒极了。现在，这些是我最喜欢的Huel产品。这是即饮

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但如果你想尝试一下Huel，请访问Huel.com/deep dive。该链接可在视频说明和节目说明中找到。该链接首先帮助了我，但它还会给你一件免费的T恤和一个摇匀器。因此，您可以查看Huel即饮饮料，也可以查看他们提供的其他产品。非常感谢Huel赞助本集节目。

本集由Kajabi赞助，他们实际上为我们所有深度潜水听众提供了一些非常有价值的东西。现在，如果你还没有听说过Kajabi，它基本上是一个平台，帮助创作者通过课程、会员网站、社区、播客和辅导工具来多元化他们的收入。因此，它是创作者和企业家建立可持续业务的最佳场所之一。我们在今年早些时候开始使用Kajabi，一旦我们开始使用它，我们就想，哦，我的上帝，为什么我们过去三年没有使用这个产品？它拥有运行在线课程、托管在线社区或建立在线辅导业务所需的一切。

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这让你可以访问我和我的团队。Kajabi不会从你赚取的任何收入中抽取任何佣金。创作者保留并拥有所有内容。Kajabi赚钱的方式是通过每月订阅费。即使我们每年从Kajabi赚取数百万美元，我们每年仍然只向他们支付几百美元。事实上，在他们的一生中，Kajabi已经向创作者支付了超过60亿美元，即十亿B，超过一千名创作者通过该平台上的产品成为百万富翁。

现在，在2023年5月，我在德克萨斯州奥斯汀举行的Kajabi现实生活中的Kajabi Heroes活动上做了一个主题演讲。在那次主题演讲中，我谈到了我用来将我的业务从零增长到每年超过250万美元的课程收入的具体步骤。现在，人们支付了相当昂贵的门票来观看Kajabi Hero现场活动的主题演讲。但作为对深度潜水听众的独家优惠，Kajabi非常友好地提供免费录制该主题演讲给任何收听本播客的人。

因此，如果你有兴趣免费获得该主题演讲的录音，请访问kajabi.com/Ali。这是kajabi.com/A-L-I。这也会链接在节目说明和视频说明中。你只需输入你的电子邮件地址，然后你就可以完全免费获得该主题演讲的录音，无论你是否成为Kajabi的客户。好的，所以……

这很有趣。就像我，我，我以前从未听说过这种，它，它，听到这种发展方式的历史非常有帮助，因为我觉得我的脑海中有一些东西正在到位。我们甚至还没有谈到GPT。是的，我认为这很快就会到来。所以听起来，所以当时就像，就像，顺序决策树是直观的。

就像，好吧，我能看到，例如在医学中，我能看到，你知道，如果你问这个问题，你会得到四个答案中的一个。基于这四个答案中的一个，你可以问这个问题。最终，你可以想象一个非常大的决策树。我可以直观地想象将其编码到计算机中或其他什么东西中，它可以做出决定。然后我们得到了这样一件事情，那就是，给这台机器一百万张猫的图像，这台机器就会弄清楚如何对猫进行分类。那

对我来说完全不直观。我甚至无法想象你如何解决这个问题。

我可以给你一个概念性的、简单的理解方法。在1990年到2000年之间，最早的机器学习形式之一是手写识别。因此，到2000年，世界上没有一个邮局在西方世界读取信封。它只是扫描它，然后知道在哪里以及如何对它们进行分类和投递。所以让我们有……

如果我写一封信，只是字母表，A到Z，然后我们想识别，然后把它放在一个网格上。是的。

就像图表纸。然后我们想写出N的所有规则，即一条垂直线，然后是一条对角线，然后是另一条垂直线，但还有小写字母和那个倒置的U，那个茎等等。我们可以定义在我们网格上N的外观的所有方式，大写和小写。

但是如果你的笔迹与我的笔迹不同，我们就有问题了，对吧？所以我们必须再次这样做，再次这样做，重写规则。但是如果我们采取……

伦敦这个邮政编码中的每个人，对吧？每一个人，所有25000人，让他们写A到Z，然后我们把它扔进机器，然后我们叠加它。好。对吧？现在我们已经把它叠加到我们的网格上了，我们将会有这些又大又模糊的线条，对吧？如果你想象一下，因为每个人的情况都会略有不同。没有人会完全一样。它不会是……

或原型N。但机器学习算法会认为这是一个N而不是一个W。这是一个N而不是一个R。有时R确实看起来像N，这取决于小写R和小写N，但它会进行推理，而且它可能会做得非常好。如果你有一百万个这样的，它会突然提高准确性。虽然有时我们会出错，比如R和N，但它会自学如何破译R和所有字母。是的。

所以同样的概念性想法是，如果你愿意的话，将所有东西叠加在一起，然后找出最能预测某物与另一物之间差异的特征，这只是一个概率问题，一个大的概率表，这是一个重新构建。这是可改变的。

改变我们实际执行它的方法也令人难以置信地谦逊，因为它假设人类无法明确地描述它试图准确预测的现象。社会科学中有一句谚语是关于潜在知识的。我们知道的比我们能说的多。

我们知道的比我们能说的多，也就是说，我们并不总是能够表达某些东西，但我们仍然在潜意识中拥有它，潜意识中的知识在我们的大脑中。这是一种方法，事实上，计算机可以利用一种潜在信息、潜在知识来提出答案。为什么我想强调这一点，我将在此处结束，是因为

这种谦逊是相当令人难以置信的，因为你可能会说，好吧，如果一台计算机可以破译手写体，那就更好了。它节省了我们一些时间。太好了。但是如果计算机正在破译某人是否患有癌症的概率呢？突然间，那位对自己的教育、成绩、父母的良好祝愿以及获得学位时所有年的经验感到非常自豪的医生说，

他们现在有点被从他们的基座上推下来了。他们的角色是什么？我仍然认为他们扮演着巨大的角色，他们的知识仍然很有价值。但你可以想象，医学中的诊断将走同样的道路，它实际上可能会变得更准确，不仅仅是可能，而是会比人类更准确，因为它可以破译，它可以识别我们甚至不会想到考虑或实际上没有物理看到的不同模式。或者我们无法在精神上理解。

数学模型……所以如果我们再次使用字母网格，那么我脑海中想象的是，让我们使用一个四乘四的网格。如果你想象一下在每个网格中写字母表，你会得到一个值，即像素是否开启，基本上？它就像，盒子里有东西还是空着？所以像A一样，你会像……

所以首先，想想图表纸。你还记得你从高中或中学升入大学，然后升入研究生院时，图表纸是如何变化的吗？你有这些大盒子，对吧？它从来不是，它不是一个网格，它不是一个四乘四的象限。它就像在一页纸上，你会想象在一整页纸上做这件事。你就像，你知道，

30乘30。但突然间你有了30乘30，但你下面还有这些更小的10乘10的。对吧？所以现在你有300乘300。让我们取三，让我们按像素来。所以让我们做300万乘300万。对吧？现在让我们看看A。现在你正在寻找的是边缘。你看到黑暗，对吧？

与光明形成对比，你现在看到一个曲线，所有那些可怕的几何学和三角学，我们必须学习，是的，它又回来了，这就是为什么人工智能工程师的起薪是25万美元，而我们不是，因为他们实际上记得它，而且他们实际上在这方面取得了进步，所以突然间你看到系统可以，人工智能正在将其转换为数字，但实际上可以看到，如果你愿意的话，A的角度以及

它不符合完美角度的排列方式，但它足够接近于它现在预测为A的排列方式，这就是它的工作方式，它正在寻找边缘，并且它在与其他每个像素的关系中识别它

在我们的平面上，在我们的表面上。因此，拥有数百万张猫的图像的例子，基本上就是这样，只是更复杂，因为当其他事情发生时，它更复杂，它是一只猫而不是空白和ABC。确切地。

好的。所以是这三个人在80年代、90年代和2000年代初期，他们就像，这就是方法。他们举起了灯。他们让使用统计数据的导火索继续燃烧，这后来被称为不仅仅是神经网络，而是深度学习。好的。

什么是神经网络？哦，是的。所以神经网络实际上描述了我们的大脑，在我们大脑中发射的神经元以及突触。而且，我的想法是，在我们的大脑中，我们有这些叫做突触的东西，它们相互连接。当，是什么，一起发射的突触，一起连接。所以你会……

当你看到你的母亲时，你可以在大脑的特定区域识别你母亲的脸，你识别所有不同的东西，记忆涌入你，你可以一直这样做。即使你没有看到你的母亲，但你正在想着你的母亲，用核磁共振成像机，我们可以识别大脑中相同的部分正在发射。所以我们理解这些是这些神经元，记忆也存储在那里。

我可以谈论这个10000个小时，事实上，很快你就会意识到，我们对这方面的了解远比那里少得多。所以它真的是一门年轻的科学，对吧？这……

心灵的奥秘比答案更多。但我们仍然试图将其作为一个粗略的模型，非常近似，几乎像一个卡通版本，并将其应用于人工神经网络。我们试图做的是，我们正在创造我们称之为神经元的东西，但它是一种逻辑回归。

但它正在获取数据片段，并对其进行回归。但你会有很多不同的连接。你有很多数据，你拥有它，它是它可能是无结构的。

如果你愿意的话，它没有任何特定形式。你正在做的是，你正在输入它，从一个抽象层，例如，试图放下一个网格并查看对比度，它是白色还是黑色？然后在下一层，它会查看更多细节，它有多黑？它是非常黑还是有点黑？突然间，当你到达中间时，它能够识别现在看起来像X光片的东西。

你将能够看到，事实上，它能够看到看起来像股骨的东西，但其中有裂缝。这只是镜头上的某种问题，还是系统中的一些噪声，或者它里面有骨折？在另一层，对系统来说变得更加清楚的是，事实上，这看起来像骨折，它看起来像你以前经历过的其他骨折，直到最后。我们现在有了这些……

数十亿，然后是数万亿的连接，它可以根据它做出诊断。这是一种非常高级的概念性方法，说明人工神经网络是如何模仿大脑的，不是真的，对吧？我认为这是因为大脑比我们知道的更多，而这是一种塑料版本。

所以我们有这个深度学习系统，当我们应用大量数据时，其中很多都是手工调整的，有很多反复试验才能获得我们想要的结果，它有效。在过去的十年中，还有一些其他的小进步

大约八年的人工智能，一个叫做Transformer。另一个方法是它获取信息，并执行所谓的反向传播，它获取答案，并返回过去重新计算所有内容。我们拥有所有这些小技巧，这些技巧共同导致了一种方法，我们可以

收集大量文本，并通过大约十年前谷歌开始使用的自动完成功能，你开始输入搜索查询，它会完成应该是什么，我们可以用第一句话，然后是段落，然后是全新的文本开始这样做。这就是GPT所做的。

还有很多其他的创新，但它成为一个彻底的改变者，它可以如此有效，几乎是神奇的，对吧？当你使用chat GPT和GPT-4时，你可以给它一个提示，你也可以得到一个非常棒的答案。这就是我们今天的处境。从某种意义上说，这真的是一个……

一个全新的开始。“变压器”是什么？这是什么意思？伙计，我知道你会问的。我不会试图解释变压器。我当时想我可以看一个关于它的YouTube视频。让我给你一个……你不用词，我们用标记，它们就像词的词根或后缀和复数。我正在尝试……

然后你就重新……这是一个重组的过程。但这很……我的意思是，我曾经……大约一年前我一直在考虑这个问题。但你能把这些标记放在一起，并预测到如此程度，以至于你得到的答案非常贴切，这真是太了不起了。让我……也许最重要的事情……

记住，当你使用GPT时，系统在做什么以及它没有做什么。GPT不会给你答案。记住，回到人工智能的历史，这是一个推论。

GPT实际上什么也不知道，对吧？没有答案。这就像1、2、3、4、5或手写识别，没有原型的东西，但它正在推断这可能是怎么回事。

GBT会给你它认为正确的答案是什么样的。它不是事物本身。它不是答案。它是一个影像。它是一种反映。它是一个推论。

就像透过两面镜子看一样。这是它所认为的。它预测正确的答案是什么样的。这将非常重要，因为当人们说，好吧，它在胡言乱语，它不准确。重点是准确性从来就不是它思维模型的一部分。它没有思维模型。它不是人。它没有因果关系的概念。它没有任何先天的知识。它没有任何道德观念，所以它甚至不能为它的问题负责。它只是一个

它是一个抛硬币，它说，我打赌我们会按这个顺序，按这个顺序抛这个硬币。结果它真的这样做了。那么……

最近似乎有很多进步。至少如果我看推特的话，人工智能的发展速度正在加快。这么说公平吗？还是我们一直在谈论的？太不可思议了。在过去的10年、15年中，它一直在以比该领域领先人物想象的要快得多的速度发展。

对我来说，这是最了不起的事情。我们在《大数据》这本书中说的话，或者我在五年后发表的演讲中说的话，我认为这将在我的有生之年到来，却在两年、五年内就发生了。就像我眨了眨眼，我们就有了Alexa和语音识别，对吧？我又眨了眨眼，我们就有了GPT。我比任何人都更遭受晕眩，因为我——

我在现代机器学习的创造过程中在场，我对这一进展感到震惊。我很想谈谈人工智能的一些危险，但在我们这样做之前，让我们谈谈一些好处。你的书中有一句名言，那就是随着技术的进步，许多人希望人工智能能够弥补社会弊端，而人们已经证明自己无法解决这些弊端。你这是什么意思？所以

当我们观察世界并意识到我们有所有这些问题时，我认为很多人都会意识到，人们已经意识到，事实上最大的问题是我们自己。我们在认知上无法解决摆在我们面前的问题，无论是气候变化，还是不平等，还是这种数据责任，即改变世界，以便我们运用信息来解决我们的问题。

所以，我们……所以，整个……丹尼尔·卡尼曼和其他人已经指出，他是一位认知心理学家，他向我们展示了我们的认知偏差，向我们展示了我们的决策是如何不当的，短期偏差，即时偏差。所以，我们宁愿，你知道，今天吃果酱，也不愿明天吃果酱。我们宁愿……继续……每个人都想今天去度假，而我们却在让地球变暖，这将在明天让我们的城市变成火海。

所以，也许我们需要一个算法来解决这个问题。也许我们想把一些决策权，无论是公共政策领域，还是营销领域，都交给人工智能算法来做，比人类项目做得更好，因为看起来我们正在一头扎向自我毁灭。

我不同意这种说法。我认为我们需要在社会中许多领域应用人工智能，以便我们能够改进。事实上，正如你所知，我相信我们有道德义务以这种方式应用人工智能。我认为，如果我们不这样做，我们将不是一个明智的社会。然而，我还认为，人类拥有人工智能系统永远不会拥有的思维灵活性。我们还拥有更高的目标和更深层次的意义以及……

道德指导和个人超越以及对集体性的尊重，我们不能假设人工智能会拥有这些。因此，我相信我们需要更好地成为人类，并利用我们内心更深层次的领域，以正确的框架，通过正确的思维模型来看待世界，一个尊重人类尊严和我们物种长期生存能力的模型，并改善世界

应用人工智能，而不是把我们的认知功能交给人工智能。好的。所以这几乎就像，只是为了再打个比方……

人们应该在日常工作中使用电脑，因为它可以让你做更多的事情。如果政府机构坚持不用电脑，而要用笔和纸来做所有决定，那就有点奇怪了。这有点奇怪。就像，我们有电脑。来吧，让我们用它吧。听起来你对人工智能的看法是，嘿，这有点像电脑2.0。

我们拥有所有这些数据。让我们用它来为我们的决策提供信息。或者像电力一样基本，像算术和字母表一样基本。对。就像我们不会让法国哑剧演员试图模仿，你知道，我们想对彼此做什么，对吧？我们会使用语言，因为我们有语言，对吧？好吧，仅仅是因为我们花了数千年的时间，而且我们已经使用了多年。我们可以想象人工智能可以……

将来会像语言、算术、数学、电力、计算等其他工具或技术一样基础。因此，鉴于人工智能的发展速度，听起来你认为它在未来几年内不会发展出人类拥有的思维灵活性。

不，我认为这是真的。它不会。我认为人工智能仍然会让我们大吃一惊。人工智能仍然能够做人类无法做到的事情。它已经可以了。所以我们绝对应该应用它并使用它。但我们需要……

人工智能的控制者，而不是被人工智能控制。我们需要拥抱人工智能时代，我们再次需要在所有我们可以应用人工智能的方式中应用人工智能，但我们需要确保我们不会放弃我们的决策过程，并且我们不仅仅是机器的对象，而是在这个宇宙中仍然是主体，在这个宇宙中神圣的东西。这是

问题是，这是一个工具还是一个有机体？

我们正在崛起吗？我们创造了一个改进的锤子还是一个灯泡？或者我们创造了一个新的实体，一个新的有机体，它自己生长和发展？答案是两者兼而有之，对吧？然而，我认为我们不应该采取弗兰肯斯坦怪物。这实际上是贬义的。我收回这句话。我收回这句话。它根本不是弗兰肯斯坦怪物。它可能是。我们可以制造一个。但让我们假设我们不想采取这个怪物

有机体具有一些自我发展和自主性的特征，并

以与人类或领导者同等的方式对待它，以某种比我们更伟大的东西的方式对待它。我认为这真的很危险。原因是，我们人类拥有人工智能所不具备的智力灵活性，在某些方面是无法具备的，因为它不是活的。而我们是活的。它是无生命的，而我们是坚定的。通过活着，我认为我们参与了一些比我们自己更伟大的东西

比我们自己更伟大的东西。这是我们不理解的东西，但我认为理解它的唯一方法是从精神层面而不是纯粹的理性层面来理解它。正是这种结构，这种编织，我们与所有活着的人分享，与我们的后代和我们的祖先分享。机器没有这个。认为我们可以拥有这个，仅仅因为我们有这个机器，它实际上比我们在智力水平上做得更多，

并不意味着它应该做所有事情，因为我们不仅仅是我们的智力。我们也是我们的精神，缺乏更好的说法。我喜欢谈话朝着这个方向发展。所以我一直在探索，好吧，最近也一直在涉猎整个灵性方面的东西。这就像，我认为我是一个非常生活在头脑中的人，甚至很难感受到我身体里的情绪，例如。所以现在当我阅读时，你知道，

萨姆·哈里斯的东西，以及其他关于

灵性的东西，似乎存在一个不可能用语言表达的存在层面，我们称之为精神或灵魂或任何这类东西。听起来你也是这种观点的强烈支持者。完全是。不是因为我特别信奉某种宗教，而是因为它就在我眼前。我到处都能看到它。威廉·布莱克写道：“所有活着的东西都是神圣的。”

你会想，好吧，是的，当然。就像，不是吗？就像，谁会认为它不是呢？但当你再深入一点研究时，你会意识到，天哪。

很多人如此沉迷于他们的理性、科学主义、逻辑思维和对坚如磐石的经验证据的追求，即，你知道，眼见为实，我能触摸到的就是一切存在的东西，他们未能看到看不见的东西。

我用这个词只是以圣埃克苏佩里的方式。安托万·德·圣埃克苏佩里是写《小王子》的人，他写道：“Ce qui est essentiel est invisible aux yeux.” 那些至关重要的事物是肉眼看不见的。

当然，他在这里谈论的是与事物的感情联系。但它也可以应用于，再次，我们对此有糟糕的语言。我们称之为精神。它似乎有……

宗教的回声，它不必如此，对吧？因为古希腊人有几种与世界互动和思考世界的方式。一种是逻各斯，另一种是弥托斯。逻各斯显然是逻辑思维，弥托斯是挖掘更深层次的意义，而不是神话意义上的虚假事物，而是弥托斯意义上的我们可以感知但超越我们理性感知方式的事物。在两种真理形式之间，希腊人认为弥托斯更真实，而逻各斯只是一个工具。毕竟，任何法庭上的律师都可以运用逻各斯来赢得他的案子，但这是否一定能让我们更接近真理？

这是值得商榷的。所以我认为启蒙运动之后，现在变得非常宏大，我承认，但在启蒙运动之后，我们已经将我们的大部分思维接受和宇宙概念推迟到逻各斯，而牺牲了弥托斯。当然，这就是

威廉·布莱克在反对许多其他人的时候所反对的。我们已经把想象力这个词弄得面目全非，它几乎就像幻想一样，而事实上，想象力实际上是关于，是纯粹的哥白尼，是纯粹的毕达哥拉斯。它是关于看到存在于我们心灵之眼中的东西，而不是用我们的肉眼。为什么这对我们现在如此重要，看看人工智能，看看它的决定。

全是逻各斯，没有弥托斯。C.S.刘易斯，著名的作家、哲学家和基督教神学家，在某种程度上，在他的一篇文章中指出了“没有胸膛的人”。他所说的“没有胸膛的人”是指那些

生活在胃里的食欲中的人，生活在他们的思想和智力中，但缺少他们胸膛里的东西，他们的精神，他们超越的概念，他们自我概念，他们灵魂的概念。再次，这是一个可怕的词，因为它有宗教的含义，但它不必如此。一个人可以是世俗的，但可以看到一种

我不想说神性在我们自己身上，而是一种特殊的天体之火，一种特殊的存在，我认为在我们最安静的时刻，我们认为这是真实的。事实上，在那些特殊的时刻，我们认识到现实是那些安静、孤独和和平的时刻。

而实际上是人工的，是我们的日常生活，公共汽车经过和烟雾进入我们的鼻孔。是的。

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你认为人工智能在多大程度上可能意味着世界末日？人工智能存在多大程度的生存风险或生存威胁？它是非零的，但我们谈论得越多，它就越不可能发生。我们将发射导弹密码交给人工智能，然后去海滩，结果发现地平线上出现蘑菇云的想法非常遥远。

另一方面，在非常微小的方面，我们需要保持警惕。因此，我们不想放弃……如果我们在银行有一个交易系统，我们不想将其全部交给人工智能，而没有一个人参与其中，特别是可能作为控制开关。因此，如果事情开始失控，我们可以让人们查看它，并意识到事情确实失控了，他们可以减慢速度并控制它。同样，在军事防御领域，这实际上……

对我们来说完全是可憎的，拥有自主的、致命的系统，除非可能在，好吧，首先是在防御中，可能，以及在非常……

非常有限的方式。但我认为你仍然希望人类以某种方式参与其中。反应时间成为一个问题，因为战争将以更快的速度进行，或者战斗将以更快的速度进行。但我仍然认为我们双方都有兴趣减慢速度

因此，我们需要人工智能军备控制，以确保它确实会减慢速度，就像世界上每个国家都可以使用毒气武器对抗其他国家一样，而没有人这样做，因为他们意识到存在一些公约来阻止它，因为他们意识到这将是多么可憎。我认为我们需要，在这个意义上，我是一个基辛格主义者。亨利·基辛格与一些合著者一起写了一本书。

我赞同这一点，也就是说，我们需要研究这些武器，因为我们不能放弃这种能力给对手。然而，我们需要立即参与人工智能军备控制，以便我们拥有某种形式的竞技场，在这个竞技场中，我们对人们将如何应对环境以及我们认为不应该为了我们共同的人性而追求什么具有一定的信心。是的。

我想这里有一些乐观的理由，就像你关于毒气武器的观点一样，任何人都可以使用它们，但他们没有使用。因为这就像越过某种看不见的界限，或者大多数人没有越过，因为这是越过某种看不见的界限。但我们可以为此

感到有点感激，但我们也可以仍然感到有点害怕。原因是，签署《日内瓦公约》的聪明男女，主要是男性，是那些可以看看他们的左右，看到他们高中、中学的朋友，被化学武器弄瞎了眼睛，甚至不在那里，死了。他们知道他们正在悲伤的母亲。他们了解关于世界的一些事情，而我们在我们舒适的

相当可悲的TikTok式生活中已经忘记了，或者从未知道，或者不知道，或者不在乎的人，特别是对于年轻人来说，你可以看看那些不再在乎，不再看到它，从未参与其中，从未参与他们的叙述的老人。

如果你实际上没有把它放在你的DNA中，在你的表观遗传学中，你感觉不到它，它没有流经你的血液，战争或不容忍或缺乏自由或贬低人类尊严的绝对可悲的恐怖。

如果你没有把它放在你的身体里，你就不知道它。如果你不知道它，你就不会根据它做出决定。我每天都能看到它。我无法看待当代美国政治而不意识到这到底是怎么发生的。原因是，如果你来自不同的叙述，一个逃离压迫的叙述，一个对灭绝感到极度恐惧的叙述，

你会以不同的方式看待世界，你会更加警惕，你会更愿意找到机制，法律的定义是什么，使人自由的明智约束，找到拥有法治的方式，以确保人类尊严，每个人的尊严。

为什么是这样？所以你提到了TikTok式的东西。在你看来，是什么让现代社会

比例如我们的祖父母签署《日内瓦公约》时做得更差？是的，第一代曾祖父母。所以我不希望听起来像个老古董，那会相当可悲，而且可能也不是我。但我认为首先肯定缺乏牺牲。几代人，这可以追溯到大约50年前，对吧，自越战后以来，这是最后一批必须真正面对的世代

在这个世界上成为一个棋子或一个客体，而不是一个主体，让别人在一个他们不想去为别人服务的目标服务的环境中推动自己。

所以已经很久了。所以我们生活在一个世界中，我们的生活已经被婴儿化了。其次，我们拥有以前从未有过的舒适生活。我们不再死于水泡或玫瑰的划伤，这实际上在仅仅100年前，字面意义上的100年前非常普遍。

在我写完《大数据》后写的《制定者》一书中，我们从谈论美国总统的儿子在白宫草坪上打网球时起了水泡，你知道，在一周内死于败血症开始这本书，对吧？他的财富和地位无法拯救他。没有青霉素。

然后第三，我们的注意力持续时间肯定减少了。结果，我们不再坚持实质性的想法。再说一次，这不是老古董主义。你知道，有很多社会科学。乔纳森·海特等人已经指出了这些病理。

许多问题实际上是在社交媒体出现后出现的。每个孩子都知道这一点。我们都是抑郁症和焦虑症的受害者，因为我们以过去从未有过的方式如此紧密地联系在一起。所以人们正在谈论数字排毒。这些是新工具，我们需要围绕它们制定新的社会实践。

就像在1950年到2000年之间的亚洲一样，它从饥荒和营养不良转变为肥胖成为医疗保健危机。在互联网和网络所谓的25年后，我们对数字工具也有同样的问题。粗略地说，好吧，我们如何最好地……

将此带入我们的社会。有一个著名的陈词滥调，美国外交官问中国人，你对法国大革命有什么看法？中国人说这是在20世纪80年代或70年代。中国领导人回答说，现在下结论还为时过早。

200年后。你对法国大革命有什么看法？现在下结论还为时过早。事实证明这是杜撰的，是误译。但这只是一个笑话。当时的玩笑是，中国人以如此长远的思维方式思考，以至于仅仅发生在200年前的事情现在下结论还为时过早。还有一个很好的格言，在英国，你知道，对于英国机构来说，最初的500年总是最艰难的，对吧？我们需要的那种长远的眼光

我们正在使用的工具，如社交媒体，只有10岁，25岁，我们需要提出正确的实践。总的来说，我认为我们是一代非常舒适的人，他们……

生活、政治和社会关系更像电子游戏，而不是真实的东西。结果，你可以进行火焰大战，而不用考虑后果。你有……而且是恶意攻击，而没有意识到这些实际上是人，是人。再次，我们失去了对宽容、平等和人类尊严的理解。人类尊严就像……好吧……

是的，我强调这一点，因为我一直在思考法国大革命关于自由、平等和团结的伟大格言。我一直在思考平等和人类自由的概念。我认为两者都是——我还没有写过这方面的内容。我还在我的脑海中整理它——

自由并不完全正确，因为我们并不自由。我的意思是，我们并不平等，因为我们所有人出生时都非常不同，对吧？我们没有平等。所以人们想使用“公平”这个词。这是什么意思？

然后是自由，有时我们有太多的自由，对吧？事实上，文明的重点是我们限制了我们的自由，对吧？除非我们限制我们的自由，否则我们无法一起生活。约翰·斯图尔特·穆勒的名言是，我伸手的自由在我的鼻子开始的地方结束，对吧？是的，完全正确。这个想法是不会造成伤害。所以我不知道我们是否需要引入一个新的概念，对吧？

这也是一个古老的概念，但它具有尊严，一种我们彼此对待的内在尊严，而我应该受到尊严对待的权利取决于我以尊严对待你，反之亦然。这意味着像史蒂夫·班农、唐纳德·特朗普这样的人不能对我做X和Y，对吧？因为我应该……

由于是活着的生物，我首先要说是一个人，我应该得到一种尊严。然后如果我们将其扩展到活着的生物，应该得到一种尊严，也许我们就没有这些工厂鸡之类的东西了。然后最终我们是否必须摆脱农场，因为我们不能种植西红柿？我认为这走得太远了。但我确实认为我被这个想法迷住了，如果

150年前，存在奴隶制以及为奴隶制辩护的思想论证和将奴隶制写入法律的规则。而如今，这看起来简直是疯了。一百年后，人们会回顾我这一代人所做所为，并想，你们是怎么做到的？你们当时是怎么想的？举个例子，为什么我要买塑料水瓶？我会真的买塑料瓶装水吗？

也许这实际上是令人憎恶的，而我并没有意识到。但我认为还有很多其他的事情。我认为，尊严领域对我来说可能是那种基本真理的概念，如果我们接受我们都拥有尊严，那么我们就可以以一种对每个人都公正和光荣的方式重建我们的社会。嗯哼。

尊严的概念相当古老，或者看起来很古老。我记得几年前我读过，我认为是乔纳森·海特写的《正义之心》，书中他提出了这样一个场景，你知道，和死鸡发生性关系在道德上是否错误？

在自由主义道德观中，很难为此辩护，自由主义道德观只关注伤害和同意等问题。就像，你知道，那东西死了，你反正也要吃掉它。就像，我想有什么害处吗？但是解释这种行为在道德上可能是不对的，是通过神圣和尊严的概念以及这些似乎……

……如此过时的词语来解释的，用这些词语来表达，哦，唐纳德·特朗普的行为是不光彩的，因此是错误的，这似乎是不合时宜的？我不会，我不会，我不，我不太在意不光彩的事情。我认为那可能是，是不光彩的，但那又怎样？我的意思是，我的意思是，我并不那样看待尊严。它更像是一种对人类和

……他们所拥有的神圣性的深刻尊重。人类生命和世界的神圣性，就像生物一样。是的，我再举个例子，那就是如果你看看过去几年发表的所有人工智能论文，它们通常有大约

……8到30位合著者。但我喜欢看合著者的名字，因为你会有整个世界的大杂烩。在最近一篇关于意识的论文中，我们在2023年8月下旬录制，有一篇关于人工智能和意识的重要论文，其中有一位名叫彼得·韦斯特的人

……还有所有其他的名字，你可以说，哦，那是中国人，或者那是印度人或次大陆人，但你真的不知道它来自哪里。你会想，哇，那是什么？只有线索和大量的辅音。所以我喜欢这一点，因为它在我看来是对种族主义者的绝对侮辱，他们不知何故喜欢你如何拥有任何形式的种族主义基础，就像一个人有不同的肤色一样，他们的黑色素等级不同，因此

……有些事情像你会以较低的尊重对待他们，或者你会对他们评价较低，或者他们本身就不那么聪明。就像——从智力角度来看，这是荒谬的。种族主义有点像奴隶制。它有点像所有这些我们不再做但几千年前做过的事情。

我无法想象还有什么比拥有另一个人的行为更糟糕的了。在我看来，这太奇怪了，我们竟然会有仍然将这种看起来如此荒谬的东西作为思维模式的人。很高兴在人工智能论文中看到种族主义者在世界上的成就处于较低水平。也许那里存在因果关系，而你却拥有这个全球性的个人大杂烩

……他们在最杰出的水平上改变着世界，就进步、成就和改进的概念而言。所以这是一件美好的事情。所以我指的是那种依附于每个个体，作为个体，仅仅因为是这个世界上的一个人而拥有的尊严。我的意思是，这是一种陈词滥调，但值得重复。就像世界上有80亿人，每个人都是不同的个体。

我思考这个问题的方式是，它就像交通一样。你不在交通中。你就是交通。同样，我们不在世界上。

我们就是世界，我们所有人，我们所有人在一起。我们所有人都在相互作用，几乎就像原子或电子相互碰撞，创造了我们所拥有的世界。因此，第二本书《建构者》是关于思维模式、思维模式的力量以及人工智能的局限性，因为我们都在一起，我们需要尊重彼此的思维模式和思维方式，才能解决我们的问题。很好。

我们从我们的Telegram社区收到了很多问题，围绕着人们担心或询问人工智能在多大程度上存在“抢走人们工作”的风险。我想

……我想知道你对此有什么看法？绝对的。它会抢走我们的工作。是的，完全会。不是每个人的工作。我认为总会有工作要做。这是否是有报酬的工作，这是否令人满意，这取决于我们去创造。但同样，我们是代理人。我们有代理权。我们是世界上的主体，而不是世界上的客体。如果我们认为我们将仅仅成为……的受害者，

……我们是弹球机里的弹球，我们只会从事情中弹来弹去，那么这就是将会发生在我们身上的事情。但如果不是这样，我们可以认识到我们有代理权。我们可以按照我们想要的方式来引导它，并以此来维护人类的价值观，在这种情况下是尊严，以我们认为需要的方式来维护它。工作肯定会发生变化。每个人的工作都会发生变化。但这在电力时代就发生了，在计算机时代就发生了，在

……显然，在计算尺时代就发生了。我们需要重新想象，我认为这将需要发挥我们的想象力，重新想象什么才能为世界带来价值，然后去做。主体而不是客体。我想一个典型的例子是，哦，但是卡车司机怎么办？卡车司机的职位将被自动驾驶车辆取代。

卡车之类的东西。随着时间的推移，有时会这样。但我认为你可能仍然想要有人在驾驶室里。我的意思是，如果卡车司机可以在穿越内华达州和达科他州的漫长路程中睡觉，那么他们就拥有了所有的权力，对吧？他们可以在驾驶室里睡觉和做事情，玩电子游戏，通过……

……通过Zoom与他们的孩子和妻子互动。当然，这听起来很棒。但随后我们可能需要他们在极端情况下进行最后一英里运输。人们说那很可能是我们需要他们的地方。我们可能希望他们

……在到达目的地时进行交易，这样就可以有人对货物进行人与人之间的合法收据。最终这可能会消失，一切都会自动化，但在相关的时间范围内可能不会。但世界上很少有人在五岁时就渴望说，我想成为一名卡车司机。

独自一人，在我的驾驶室里，穿过达科他州，服用兴奋剂、可卡因和咖啡，试图保持清醒，不发生车祸，到达某个地方，调度员在我耳边说我迟到了，看着油表。对吧？没有人说这就是我想要的生活。是的。

那么为什么还要吹嘘卡车司机呢？我认为短期内，我不认为短期内工作会立即消失，我认为将会有一个过渡期。而这在历史上一直如此。有时，在技术史上，这些转变非常暴力，非常困难。织布机和卢德分子，内德·卢德。但是

……我认为我们已经从中学到，我们将尝试围绕人类的需求和人类的愿望来塑造这项技术。甚至五天工作制也是现代的产物，因为150年前是六天工作制。

五天工作制是工业化的改革，这样我们就可以有两天的休闲时间，而不仅仅是一天。如今的趋势实际上是考虑四天工作制的想法，我认为这是事情发展的方向。我们的团队实行九天两周制。每隔一个星期五休息一天，人们似乎很喜欢。是的，没错。最后一件我想问你的事情。你在书中谈了很多关于人类相对于人工智能的优势。

顶级水平，人们可以阅读本书以了解更多信息，但人类相对于人工智能的优势是什么？你认为人类可以独一无二地做些什么，而人工智能至少在一段时间内无法做到/不会做到？具体有三点。第一是因果关系，第二是反事实，第三是约束。因果关系是因果关系的概念，这种理解因果关系的固有和先天能力。

机器可以根据数据做到这一点，但人类可以做的不仅仅是数据。我们有一种本能的能力来看到这一点。而且，更重要的是，我们倾向于看到因果关系。事实上，我们在这方面做得非常好，我们在实际上并不存在因果关系的地方也看到了因果关系。我们不断地混淆因果关系并弄错，但这使得世界成为一个可预测的地方和一个可重复的地方。机器必须在因果关系方面接受训练。这对于它们来说并不自然。第二个是反事实。

我们填补空白。我们看到不存在的东西。从字面上看，你从未有过滚烫的熔炉将熔融金属倾倒在你身上的经历。但你不需要那样。你知道当熔岩从钢铁厂倾泻而出时，你要

……逃命，因为你知道会发生什么。你所做的是提前两步玩人生游戏，根据你拥有的信息来补充你没有的信息，这就是反事实推理的意义。这是一种神奇的认知协调形式，机器没有。

……其他动物没有，但我们有。然后第三，我们有约束。仅仅生活在一个任何事情都可能发生的世界中是不够的，尤其是在想象方面。我们可以在脑海中呈现任何奇幻的东西，但事实上，我们以某种明智的方式将其限制在最合适的机制中，以在给定时间完成我们需要做的事情，以便我们能够及时采取行动。这三个认知特征

……因果关系、反事实、约束是我们思维模式、框架以及我们看待世界的方式的三种构建块，一种方式与另一种方式。如果我们运用我们的思维模式（机器做不到），并且我们调整它们，并且根据现在和给定时间的需求（这可能与早期的时间不同）重新构建情况，我们实际上可以解决我们的问题。好的，很好。

这很好。还有一件我不相关的事情我想问你，在《经济学人》工作是什么感觉？就像，我有这个应用程序，我偶尔会阅读它。我总是渴望阅读更多内容，因为我想，哦，我想更多地了解世界。然后生活就来了，啊，别管了解世界了。但是当我看到你像副主编一样，是吗？是的。这是什么意思？组织是什么？它是什么？是的。

这里有很多问题。我们还有另一个播客。所以《经济学人》是一个可爱的地方。我在90年代曾在一家名为《国际先驱论坛报》的地方工作过。然后我在2000年、2001年和2002年左右在香港的《华尔街日报》工作过。我……

……我真的很觉得在9·11事件之后，我再也无法成为一名记者了。我不喜欢新闻工作。我认为媒体很廉价。它很简单。它很简单。它总是现实的模拟，而不是真实的东西。一切都是假新闻。它有一定的因素，因为当然，你只是在代表问题是什么。你无法讲述整个故事，因为有截止时间，也因为有篇幅限制，也因为你无法在任何给定时间都知道所有内容。这很难做到。

所以我获得了一个美国大学的奖学金，并且真的在将自己定义为不再是记者。我意识到，如果我要在任何地方工作，我会在我不认为是新闻工作而是其他东西、与众不同的东西的地方工作，那就是《经济学人》。也就是说，它有一个不同的使命。它是深思熟虑的。

它是耐心的。它是非常平衡的。它也很偏颇。它有自己的价值观，并且真正为自己的价值观而努力。所以它没有那种虚假的公正性，我尤其在美国媒体中看到了这种公正性，它试图做到如此公平，以至于它往往无法触及主题的真相。

所以幸运的是，在我为他们撰写了几篇文章之后，他们把我带到了员工队伍中，我开始为他们写作。然后我成为他们的编辑，现在作为副执行编辑，我审视我们如何将我们的品牌应用于不同的业务活动，以确保它符合我们的价值观，并且我们可以提升我们在现代媒体公司进入市场的所有方式中的水平，这不仅仅是我们的新闻工作，更重要的是我们的行业。

同样重要的是，我们的活动，我们有经济学人教育，我们有一个优秀的教育团队为人们提供课程。我们有一个研究部门在那里做着非凡的工作。所有这些都需要某种方式统一起来。

一个组织需要一个人既是狮群驯兽师，挥舞着鞭子，又是这些其他业务部门的伟大冠军。这就是我的工作。这个组织有多大？有多少人？在报纸上，现在大概有，我想说，大约250名编辑人员。这取决于你如何计算，但它是……

……作为记者和编辑，以及社交媒体团队、电影团队和播客团队，以及制作人员、图形部门、数据新闻、摄影部门等，以及插画家。这是在最广泛的层面上。但我们也有一个商业部门，负责广告和其他事情。

但在经济学人集团，我们大约有1600人，因为我们有一个活动团队，我们有一个教育团队，我们有一个研究部门，而研究部门从事医疗保健数据等工作。所以我们已经发展壮大，我已经在那里工作了20年，从一份周刊报纸发展成为一本杂志，称自己为报纸，发展成为一个多元化的媒体集团。

这真是太棒了。这很难做到。而且很少有人能够维持下去。这也难以维持，因为你需要非常，因为世界是一个复杂的地方，你需要确保你，你与它的互动方式是正确的。你在过去20年中是否看到过，你知道，

……人们经常说的最重要的事情是，新闻业正在消亡，因为人们阅读的东西越来越少，而世界上的抖音化意味着没有人再想阅读长篇杂志了。你看到这种情况了吗？或者说，你们是怎么考虑这个问题的？所以我们生活在一个多个事情可以同时为真的世界中，对吧？记住，即使在黑暗时代，

……你有修道院，你有僧侣和抄写员，对吧？事实上，在1500年代和1600年代，科学蓬勃发展，那时你也有野蛮人为了好玩而砍掉人们的四肢。所以我认为我们正在回归一个类似的时代，可悲的是，世界正在分裂成那些将过着没有多少退化生活的人。

……对世界如何展开的更深层次的关注，而不是抱怨它并成为它的受害者。与此同时，社会将会有这样一层人，他们明白自己是代理人，他们可以，他们是管理者，他们有代理权，我应该这样说，他们拥有资源，无论是金钱还是认知上的，以及

……在他们的职业生活中，他们可以改变世界，这是他们这样做的时候。他们需要同时掌握信息和社区来进行这些改变。这就是我们存在的目的。

我认为我们作为一个机构并没有那样考虑这个问题，因为我们不是非常内省。我们只是继续我们的工作，尽我们所能。但同样，如果那里有一个人可以退后一步从……的角度来看待它——我认为有几个人退后一步，在更深的层面上看待它。

我是那些正在思考这个问题的人之一，他们意识到，即使是媒体，媒体的经济模式也在崩溃，即使社会正在向注意力跨度更短、阅读更少、思考想法更少的方向转变，也会出现阿诺德·汤因比（英国历史学家）所说的创造性少数群体。

他将其描述为每个时代中那些挺身而出拯救文明的人，如果文明需要拯救的话。我们现在正处于类似的境地。同样，一直如此。我们一直都处于这种情况，但我们现在再次面临这种情况。这是生死攸关的问题。

我们需要让那个社区深入思考我们面临的问题、我们遇到的问题以及这些问题的新的解决方案。气候变化是其中之一，不平等是第二个，人工智能的兴起以及我们如何控制它是第三个，还有化学武器、印太地区的紧张局势，等等。我们面临的问题太多了，我们需要

……所有人齐心协力，也许最重要的是，我们所处的环境，民族民粹主义的兴起以及缺乏对人类尊严的容忍和尊重。将所有这些结合起来，我们需要有良好价值观的人来思考我们面临的问题，并运用理性思维来解决这些问题。这就是我们存在的目的。很好。好的，这也是一个有点随机的问题，但是你，我认为，是回答这个问题的最佳人选。

我想更多地了解世界和一些事情。在我们的谈话中，有一件事真正让我印象深刻，你从历史上引用了各种各样的东西，我只是想，哇。

这真是令人难以置信，我来自科学背景，现在我做这个生产力方面的事情。所以我非常熟悉科学和医学以及自助的世界。但是当涉及到任何类似社会科学、历史或地理的东西时，甚至理解某些国家在哪里，我都想，那个国家在南美洲还是在中东的某个地方？当涉及到我专业领域之外的事情时，我觉得自己很无知。

从医学院开始，我就一直有这么一件事情，我想，哦，我真的很想读《经济学人》。我想能够阅读《经济学人》并了解世界上正在发生的事情。然后我会，我会连续几周阅读本周简报或其他什么东西。我会不知所措，因为有很多事情正在发生。就像，我不得不每隔一个词就谷歌一下，那个国家在哪里？那个人是谁？然后你们几年前发布了Espresso应用程序。我想，太好了。即使那样，也仍然有很多东西似乎需要

……很多背景才能真正理解它。所以我想问你的问题是，作为一个社会科学、时事、政治和历史等领域的新手，一个好的起点是什么？开始了解世界的指南。我很高兴你问这个问题，因为我认为有一种方法。首先也是最重要的一点是，没有人应该绝望和沮丧，并认为因为他们

……不觉得他们有能力思考很多这些问题，这只是徒劳的，他们应该只是他们会因为自己的不安而瘫痪，每个人都必须从某个地方开始，尽管而且永远不会太早或太晚，你知道

……这样做。第二点是，这些小的步骤很快就会累积起来，最终你会处于不同的位置。这就是我在学术上以及思考世界的方式上的叙述。所以我可以凭借失败和成功的权威来说，看，你知道，即使像我这样的一个小丑也能做得很好，任何人都可以，任何人都可以。所以，是的，

……我认为我会，而且我之所以对这个问题如此兴奋的第二个原因是，我认为有一个简单的答案。在《经济学人》，我们有一个播客，一个每日播客，叫做《情报播客》。

这并不是说我们很势利眼。这是情报，就像情报简报，就像情报部门一样，大约30分钟的三个不同的短故事，一个较大的故事，然后是两个辅助故事，这将以一种非常易于理解的方式向你提供世界正在发生的事情的概况，因为我们正在采访我们自己的记者以及他们正在制作的新闻报道，这在微缩模型中向你提供了一种

……你所需要知道的一切，以了解世界。因为它是一个每日节目，你几乎可以获得杂志中最好的内容的音频版本。所以如果你只做一件事，那就是每天收听《情报》，我认为目前它是免费的。顺便说一句，从秋季开始，我认为它将进入付费墙，价格非常便宜。

但仍然，我认为这是值得的，因为我们的播客策略的整个想法实际上是利用我们免费赠送的许多材料来为那些适合他们生活方式的人创建《经济学人》的简化版本。很多人想要周末阅读，想要——你可以收听我们发布的每一个故事，因为我们的应用程序上有专业的播音员朗读它。所以如果——

……我知道很多人引用“阅读”整本《经济学人》，只是从周四到周日晚上锻炼三天，在跑步机上他们收听《经济学人》的整个周刊。他们有纸质版，从不拿起它。孩子们得到它。但是，《情报》作为播客可能是人们应该收听的东西。一个月后，如果你还在收听它，很好，你做得很好。如果你没有，我们不适合你。这也很好。

很好。好吧，我的意思是，这听起来像是我可以融入我生活中的非常合理的事情。所以我会尝试一下，我会给你发邮件，让你知道结果如何。请这样做。好的。好东西。肯，非常感谢你。我们已经录制了将近两个小时了。对于那些已经看完我们的人，还有什么最后的建议或智慧之言吗？

我们谈话的结尾。哦，我的天哪。绝对没有。我的意思是，整个想法是，那些有最后的建议和智慧之言的人，他们总是即兴创作一些东西。这通常毫无意义。我们都是……

……在这个世界上挣扎着试图理解它。没有人知道答案。所以也许这就是需要倾听的东西。最后提醒我自己的话，这可能对其他人有用，那就是要知道我不知道发生了什么，但我仍然必须充分利用它。很好。结束得很好。非常感谢你。谢谢。

好的，这就是本周《深度潜水》播客的全部内容。非常感谢您的观看或收听。我们在播客中提到的所有链接和资源都将在视频描述或节目说明中链接，具体取决于您在哪里观看或收听此内容。如果您在播客平台上收听此内容，请在iTunes商店给我们留下评论。这真的可以帮助其他人发现这个播客。或者，如果您在YouTube上以全高清或4K观看此内容，那么您可以在下面留下评论，提出任何问题、任何见解或对本集的任何想法。那将是很棒的。如果您喜欢本集，您可能也喜欢查看此处的本集，它与我们在本集中讨论的一些内容相关联。感谢您的观看。