文 |硅谷101
25年、10000天之后的世界，會是什么樣的？
在6月中旬，我們有幸在硅谷專訪了凱文·凱利（Kevin Kelly），他被大家親切地稱為K.K.，是《連線》雜志的創始主編，也因為他對科技與商業的獨到見解和準確預言，被稱之為"硅谷精神之父"。
這次的對話，我們的話題集中在K.K.發布的新書《2049：未來10000天的可能》。我們特別好奇一萬天之后，生活、社會、世界都是什么樣的？我們下一代的孩子們成長的軌跡是如何的？以及他們到時候生活在一個什么樣的環境中？
和K.K.聊天過程中，我們能感受他的智慧，以及對未來的暢想和思考，也希望對屏幕前的觀眾思考未來發展有所幫助。
01 逆向思考與有效未來，技術發展雙刃劍的積極面
陳茜：
請你介紹一下你的新書，書名是《2049：未來10000天的可能》，你為什么寫這本書？你希望給讀者傳達什么信息？
這是這本書的一個初版。我試圖在這本書中描繪一個25年后的世界——一個我們真正想要生活在其中的世界，一個充滿希望的世界，一個一切都能順利運轉的世界。書中設想了未來將良性發展的很多可能性，包括交通、就業、互聯網、娛樂等各方面，也嘗試去描繪中國在世界中扮演的角色將如何發揮作用。所以這些都是對25年后樂觀的設想情境。
K.K.對未來的預測，在我看來，有一些過于樂觀和正面。在實驗室的技術突破和論文發表是可以很迅速的，但要讓技術真正落地、走進大眾的千家萬戶，卻經常比我們想象中更困難。同時，技術是一把雙刃劍，它帶來的負面影響會改變社會關系的種種結構。所以我其實在技術上還挺是一個長期悲觀者的。
但K.K.解釋說，他的目的并不是為未來做預測，而是提供人類最樂觀未來場景的思考，以及我們怎么才能達到那一天。
我想澄清一下，也許是翻譯上的問題，但我并不是在做預測，而是在構建情境。情境是成套出現的，會有多種可能。這并不是說未來一定會這樣，而是說未來可能會這樣。這個方法是反向推理：想象25年后，假設那時有人從未來回來告訴我們，"現在真的很棒，AI成功了，大家都很喜歡。"不是說AI完美無缺，而是說它確實很有用。
那么接下來我們要問的是：我們要如何達到那一步？在這25年里，需要經歷哪些階段才能走到那個時刻？這就是這本書想講的，這也是書中嘗試去構建情境的方法之一。我們設想的情境是一個也許并非完美，但最理想、最終奏效的未來。
你在書中還說，這些預測或者情境，并不一定真的會成為現實，但目的在于讓人們思考，并重新塑造未來。那么你想塑造的是怎樣的未來？
這是個好問題。我的想法是：這些科技相關的東西實在太過復雜，我們不太可能以一種偶然的方式獲得理想的未來。我們必須主動去實現它，不可能無意中就做到。你必須先能想象那個未來，才能實現它。
所以這本書的一部分目的是幫助人們去想象一個他們想要生活其中的世界，并努力把它變成現實。但如果你連想象都做不到，那你根本到不了那個地方。而且，大多數科幻小說和電影講的都是未來的災難。所以25年后的世界，并不是完美無缺的。
我并不太擔心。我也不會花太多時間去描寫負面情境，因為已經有成千上萬的人在做這件事了——大多數記者、作家、電視人、好萊塢電影都在挖掘這些負面內容，對吧？所以我不需要再做那件事。
我的任務是去談論那些積極的可能性，因為很少有人在談這個。我當然認為那些負面可能性是存在的，也很重要，但我不會強調它們，因為沒必要。大家都知道負面風險，這是人們第一反應。你只要一提AI和未來，反應都是負面的。所以我不需要再去強調那些，對吧？
02 AI時代的教育與職業，最重要的是"如何學習"
當談到未來的世界時，我身邊很多人最關心的話題之一就是：教育。當你輸入一個簡單的提示詞（prompt）之后，聊天機器人（Chatbot）如ChatGPT就可以直接給你答案，還能幫你寫論文、寫郵件、寫簡歷，更別提當人工智能代理（AI agent）成熟之后，更多的工作和任務都可以由AI來完成。那么我們的下一代子女成長起來之后，他們面對的世界是什么樣的？為人父母，我們又應該給他們創造什么樣的教育，來為這樣的未來做好準備呢？
凱文·凱利在書中寫到："如果終身學習成為常態，人人都有高效的AI助手，我們就需要重新反思基礎教育和高等教育……AI的發展讓個性化和定制化服務變得充滿想象力，無論是定制化醫療，還是定制化教育。"
是的，我之前說過，我覺得現在大多數學生可能在YouTube上學到的，比在學校里還多。我認為這種趨勢會持續下去，學校必須做出調整。
現在有一個很大的爭議，就是孩子們用聊天型AI來寫論文。問題是，這件事為什么重要？我們當然會用AI來輔助寫作，不是要去禁止它，而是要教他們怎么用好它。所以AI顯然會成為學習中一個核心因素。我覺得，正如我之前說的，AI可以實現的一個關鍵優勢是，它能讓每個學生按照自己的節奏學習。
但更重要的是，在高中畢業時你真正應該具備的，不是某種特定的知識，甚至也不是某項專業技能，而是一個最核心的能力：最大化自己的學習能力，也就是"知道如何去學"。
所以你在學校里真正要學的，是"如何學習"。你要在畢業時非常清楚，如何去優化自己的學習方式——因為你將來從事的職業，今天可能根本還不存在，對吧？Benjamin在25年后要做的事情，他的工作、他的角色，現在還不存在。甚至可能在他們高中畢業的時候，這些工作還沒誕生，他們必須重新去學習。
所以我們希望孩子在畢業時，真正掌握的是如何優化自己的學習，無論是學習技能性的內容，還是抽象的概念。因此，"學會學習"應該成為一門核心課程，而提出一個好問題也是其中一部分，至于答案，AI已經能給你你想要的一切答案。你作為學生，不需要再去生成答案，你需要學會的是如何提問，提出好問題才是真正有價值的事，更具創造性，而且連AI都很難提出好的問題。所以，學會提問、學會學習、按照自己的節奏學習，這些才是我對未來教育的想象。
不會的，AI不會取代工作。這正是我想說的，AI并不是在"搶工作"，而是在接管一部分任務，所以工作的性質會改變，你將會面對不同的任務。
我對畢業生的建議是：真正去追隨自己的熱情，不要太在意經濟回報，因為這些變化太快了，也根本難以預測什么才是高薪職業。錢不應該是你最關注的目標。錢只是你從其他滿足中獲得的副產品。當你做一件精彩的事，做得很出色，錢自然就會隨之而來。
人們覺得這只是有特權的人才會說的話，但這是真的。哪怕你出身貧寒，你首先要讓自己變得有用，做好一件事，成為一個有價值的人，之后錢才會來。在職業上也是一樣，去追隨你熱愛的、你擅長的事，去精通某件事。我常對年輕人說：去精通一件事，在中國也一樣。什么事情都行，關鍵是成為某個領域的專家，哪怕是一些看似瑣碎的事，比如一項運動，或者某個興趣愛好，比如編織、縫紉……無論是什么，成為那個領域的高手，它會帶你走上一段意想不到的旅程。
所以，不要總想著你"必須"成為醫生或律師，那不是通往成功的唯一路徑，去做點什么，不是一定要頂尖職業。如果你真的想成為醫生或律師，那就花一周時間跟著他們看看他們的生活是什么樣的，看看你是不是真的想要那種生活。
03 AI內容產出爆發，但人類記者才能擔責
生成式AI顛覆最大的產業就是內容產業。屆時，你我讀到的文章，聽的音樂和播客，看的視頻與電影，都將會有大量AI參與。那么，這對內容創作者意味著什么？2049年的世界還需要媒體和記者嗎？到時候的輿論平臺和渠道會發生什么變化呢？K.K.作為《連線》雜志的創始主編，我也特別想聽聽他對我們硅谷101的建議。在未來25年，我應該如何繼續打造我們的內容品牌呢？
當然需要，甚至可能還會需要更多。我們對AI目前的了解是，它們確實可以產出答案，也能進行研究。可能在25年后，AI已經強大到可以打電話、發郵件，甚至讀完一篇論文后意識到"這是篇重要的文章"，找到作者，然后聯系那位教授提出問題。我覺得這完全有可能。
但人類的角色，是去管理這些AI智能體，并對最終產出結果負責。你看，現在如果AI搞錯了東西，你能怪誰？誰來承擔責任？一份工作的意義不僅在于完成它，更在于你承諾它的質量。如果出了問題，你也會想辦法修正。這就是工作的本質。你雇了某人，如果他們做錯了，就需要負責服務的結果，要么修正，要么補救。而AI，它沒有責任心，也不具備可追責性。它不會說："我保證這件事做好。"
所以，至少在未來25年里，這部分還是人類要來完成。你會負責管理那些做研究的AI，但最終，真正承擔責任的人是記者，是人類記者，是那個說"你可以相信我"的人。
沒錯，過去20年媒體權力的變遷非常有意思。最初，權力集中在報紙和電視手中；后來隨著互聯網和移動時代的興起，媒體權力轉移到了數字平臺，比如你創辦的《Wired》，還有Twitter、Instagram這些社交媒體，因為每個人都可以成為所謂的"公民記者"，對吧？所以我在想，未來25年，隨著海量不管好壞的內容由AI生成，下一代發聲與輿論的平臺會是什么樣？
這個問題很好。我覺得很多現有的形式會繼續存在。比如博客，它們演變成了Substack這樣的通訊訂閱服務，其實本質上是一回事。只不過它們是"推送式"的，而不是用戶主動點開去看。所以，我認為個體創作者寫內容的形式，25年后仍然會存在。現在這樣的視頻新聞流，比如電視臺或報紙那種形式的內容，也會繼續存在——它們會以視頻或其他方式，持續更新最新信息。
但也會出現一些全新的形式，比如"沉浸式體驗"。你戴上一種眼鏡，就能進入另一個世界。有人會帶你"走進"德黑蘭，親身感受今天德黑蘭街頭的爆炸遺跡。你可以看到、感受到周圍一切，仿佛你真的身在德黑蘭。所以，新聞的"體驗感"會越來越強。到時候，新聞不僅僅是一個記者拿著麥克風站在原地。你會在那兒。你會覺得自己就在現場環顧四周。當然這也可能會像其他技術一樣被操控，但無疑它會成為25年后新聞報道的一部分。
你知道嗎？根據我長期觀察媒體的經驗，我發現內容公司資產越大、越成功，就越難適應新事物。因為他們的"代價"更大，而且他們有一臺必須不斷運轉的機器。如果他們從這臺機器里抽走資源，很多人都會受到影響。如果他們押錯了方向，同樣會波及很多人。但如果你是一家初創公司，你幾乎沒什么可失去的。可能就幾個人，賭錯了最多就是公司沒了，但你沒有太多"包袱"。你沒有太多責任和牽掛。所以媒體越大、越成功，越難去適應新的趨勢，不是越大就越容易。
你可能會覺得有資源應該更容易轉型，但現實不是那樣的，反而更難。所以從某種意義上說，如果你還小，你其實更有優勢去適應接下來的變化。我會建議你要不斷嘗試新東西，甚至要專門為失敗留出預算，因為你大概率會失敗。這些嘗試本身就是一種"很可能失敗"的實驗。你必須堅持，并且在失敗之后還要愿意再試一次——這在媒體行業其實很難做到，因為人們常會說，"啊我們試過那個了，失敗了。"但不行，你還是得不斷嘗試，因為前0次嘗試都可能失敗。
所以我會說，就拿我自己來說，我覺得YouTube（等視頻平臺）現在被嚴重低估了。它很強大，而且越來越強大。一旦Google把AI和搜索功能整合進去，它會變得更強大。所以，我覺得YouTube這個生態圈，很可能就是下一個重要平臺。在那里你發布視頻、運營頻道，諸如此類...還有收益機制，他們現在也在嘗試VR技術，將來一旦空間視頻普及，他們也會迅速跟進。
04 鏡像世界的新沖擊以及AI與情感陪伴
在書中，K.K.對未來的暢想的一個重要邏輯是，25年之后我們的世界會進入到所謂的"鏡像"世界。他寫到，"到了2049年，大多數智能手機將被智能眼鏡取代。當數十億生活在城市地區的人戴上這些智能眼鏡時，他們看到的是現實世界與虛擬世界的疊加。對于這個虛擬世界，一些人稱之為元宇宙，一些人稱之為AR(增強現實)，甚至是XR(擴展現實)。我稱之為 "鏡像世界"，因為你所看到的既是現實世界，也疊加著一個現實世界的數字孿生。"
可以，其實可以從大概四個不同角度來理解這個"鏡像世界"。
第一層：它就像虛擬現實（VR）——你戴上眼鏡或頭顯，屏蔽掉現實世界，看到一個虛構的三維世界，有聲音，有空間感。任何體驗過的人都會覺得它非常逼真、具有說服力。
第二層：是"空間化的數字孿生（Avatar）"：比如你在家打開攝像頭出現，我也以數字分身的形式出現在你面前。所以一旦你有能力將現實世界與數字世界融合為一，你可以用它做很多事情，比如培訓、教育、遠程手術等等。這只是其中一個層面，但"鏡像世界"遠不止這些。
第三層：它還包括自動駕駛汽車的世界，比如Waymo，它在行駛時"看到"的那個世界。它不僅看到物理世界，還能看到多層信息的疊加。它知道紅綠燈什么時候變化，知道交通標志，知道限速，還能看到所有被告知的地圖信息，這些都疊加在它"看到"的畫面上。所以，那種"物理+信息疊加"的綜合世界，才是AI和機器人實際工作的世界。所以當我們與AI或機器人交互時，我們實際上是"進入"了那個鏡像世界。我們是通過"鏡像世界"來與AI和機器人互動的。
第四層：實現這個鏡像世界的前提，是AI必須足夠便宜、足夠快速，能夠在你的眼鏡終端本地運行，而不僅僅是在后臺服務器上處理。也就是說，你的智能眼鏡本身必須具備一定的"智能"，才能實現這一切。所以，鏡像世界的實現，前提是AI足夠普及、足夠廉價。
但我認為，接下來25年更大的沖擊將來自于AI的"情感"，以及我們會如何與它們產生情感連接。現在大家都能非常愛自己的狗，盡管狗不會說話，他們之間也能建立很深的關系。想象一下，如果這只狗能跟你對話、回答問題、和你聊天，甚至告訴你一些你不了解的事情，或者關于你自己的事……你和那只狗之間的關系會有多深？這就是未來AI將要做到的事。情感的因素將迅速增強，它們會"鋪天蓋地"地存在。
一定會有人愛上AI，也一定會有人和AI建立深厚的友情、甚至工作伙伴關系，而且是情感層面的連結，也會有人對AI感到極度憤怒、甚至發火。我意思是，這些情緒是我們即將面對的現實。而我們會在AI中編程加入情緒，因為人類對情緒有反應。這是"以人類為尺度"的特質：我們天生會回應情緒信號。所以人們會在AI中加入"高興"、"驚訝"、"困惑"、"嚴肅"、"幽默"等情緒，因為這會讓AI對人更具吸引力。而我認為，這將是真正意義上的沖擊。
K.K.對鏡像世界的預測，以及跟硅谷以及全球科技界很多技術領袖的看法是類似的，這就是為什么我們看到如今"百鏡大戰"正在打響，在硅谷，蘋果，谷歌，Meta等一種科技巨頭都在推出新的AI或者XR眼鏡，在中國市場卷得也很厲害，我們在最近幾年的CES展上，看到非常多的商家來展示他們的產品和技術。而K.K.有一個很有趣的預測，他認為，百鏡大戰的最終贏家可能不會是蘋果，而是一家中國公司。
05 百鏡大戰的最終贏家可能是家中國企業
我覺得今年在硅谷，智能眼鏡領域的競爭變得異常激烈。我很好奇，在這場"百鏡之戰"結束后，誰會成為最終贏家？或者說，什么因素會決定最后的勝出者？
我完全不知道誰會贏，但我知道這個領域的挑戰很大。我第一次看到虛擬現實是在1987年，當時我以為它會很快普及，結果我大錯特錯。所以要實現這項技術的難度非常高，而且不僅僅是某一個問題，有很多挑戰，比如說電池續航……我們不希望它（眼鏡）有電線連接，抑或有電源線，而光是要給這些眼鏡提供足夠的電力，讓它們運行幾個小時，就需要重大的技術突破。視野范圍也是一個大問題。
所以答案是：最終的贏家，將是那個能一次性解決五項重大技術難題的公司。甚至像蘋果這樣的公司，現在都還做不到。我是說，他們可能會做到，但目前還沒做到。這個目標的技術門檻實在太高。所以就目前來看，我們距離真正讓大眾愿意佩戴的智能眼鏡，可能還要5到10年，甚至可能要25年才能實現。我覺得我們現在還遠遠沒有接近那個目標。
對，這有點像以前的手機，存在了很多年，但那時候它們都很笨重。即使是智能手機，也直到iPhone出現之后才真正"整合"了所有關鍵技術。那是在手機誕生15年甚至更久之后才發生的。把所有技術融合成一塊像今天我們使用的"板子"需要很多努力，比如去掉實體鍵盤、使用觸控屏幕...光是"讓觸控屏真正可用"這個發明，就是其中的一個關鍵突破。如果還停留在按鍵或實體鍵盤的階段，是無法實現那個體驗的。從功能機進化成智能手機，這中間花了很長時間。智能眼鏡現在正處于類似的階段，距離真正成熟可能還要十年，甚至二十年。
你認為中國公司在其中有機會嗎，因為供應鏈的優勢？
當然了，這種可能肯定存在。有很多原因。說實話，我可能更看好中國公司來完成這個事，而不是蘋果。如果我必須下注，我會押寶中國的公司能做出真正大眾都想要的智能眼鏡——但這仍然需要十年時間。
是因為中國的硬件更便宜嗎？
某種意義上是這樣。我認為中國在一些"材料導向"的核心技術上，有非常強的技術。而且中國的整體產業生態也有加速這一進程的優勢。另外我覺得中國公司在"半成品階段就愿意嘗試"的意愿更強——哪怕還沒完全做成，他們也愿意嘗試推出，看是否能找到使用場景或改造方式。所以綜合各方面來看，中國確實更有可能率先發明出真正的智能眼鏡。
06 五大主要技術的未來預測
Chapter 6.1 機器人
你覺得人形機器人在25年后會進入億萬家庭嗎？還是說我們現在談論的只是在工廠里使用的機械臂？
我覺得人形機器人可能會先在工作場景中出現，而不是家庭里。家庭可能是它們最后才普及的場景。我們可能會先在倉庫看到它們搬運物品，或者在快餐店里看到它們做飯。因為在這些場所，任務比較受限、標準化，而家庭環境太復雜、變化太大，所以我覺得家用場景真的很難實現。
另外，說到"人形機器人"，我們自然會想到"手臂和手"，但人類的手實在太神奇了……我們可以用手穿針引線，也可以舉起幾十公斤重的東西。這對機器來說非常困難。這不僅是智能的問題，還有物理層面上"觸覺"的再現難題：我們按下去的時候還能感知壓力，這是非常困難的。所以我覺得，哪怕再過25年，家用人形機器人也很難真正普及。或許會有產品上市，但不可能達到上百萬臺的銷量。
是的，但我感覺有些公司或者像馬斯克這樣的人，對研發人形機器人非常執著。
我覺得我從VR研發史中學到了一些教訓。我第一次看到這個技術大概是40年前。那時候我覺得它已經挺不錯了。如果你現在再看，也會覺得不錯，對吧？可40年后，最大的變化其實只是它的成本降低了。VR本身并沒有變得更好，只是比以前便宜了上百萬倍。當時要做一套系統得花幾百萬美元。我覺得家用機器人也會走同樣的路徑。現在要做出一個實用的人形機器人，成本可能還是幾十萬美元。
25年后，機器人會變得更便宜，但性能不一定提升太多。比如特斯拉的人形機器人，可能會降到1000美元，但性能不會比現在的版本好太多。或許功能上有些進步，但我還是覺得很難。這條路我們會走下去，但我想說的是，它比大多數人想象的要慢得多。
25年后人類還需要自己開車嗎？我們的下一代是不是就不需要再考駕照了？
這是個好問題。考駕照可能會變得更難。因為如果道路上 AI 駕駛車輛越來越多，它們的表現會比人類更好。你要學會在"周圍都是智能車"的情況下開車，這要求你的駕駛技術也得更高。所以我認為（考駕照）會變得更加困難，因為你所需要的技能將會更高。而且你能自己開車的地方也會越來越少，有些城市的市中心區域可能會不讓人類開車進去。因為（政府）不希望你去那里，因為你的駕駛技術不佳，因為他們可以利用AI更好地控制交通，所以你可能不能再進入市中心，或只能在高速公路的某些車道上行駛。
所以25年后，駕駛的吸引力可能會大大下降。你可能要選擇，你是否要買一輛你自己都不能開的自動駕駛車，可能車上都沒有方向盤。你有兩個選擇。我會買自動駕駛車，因為它會隨時接我、停車，省去了買兩輛車的麻煩。所以我認為還是會有人開車，但就像現在考飛行執照一樣，（開車）會變得更稀有，而且要接受更專業的培訓。
像馬斯克這樣的人一直在說要去火星，讓人類成為"多星球物種"。你覺得我們有成為多星球物種的必要嗎？
我認為火星上不會出現城市，永遠不會。
那我們去火星的意義是什么？
這有點像當年登月，并沒有什么真正的經濟意義。但登月計劃所推動的技術，后來讓我們擁有了衛星系統。所以去火星也會帶來間接的經濟收益，比如掌握某些技術，比如學會構建一個可以自給自足、維持兩年生活的系統。前往火星的技術也可以用于開采近地小行星。所以我覺得未來有經濟價值的太空活動，大多還是在近地軌道范圍內。
我們可以搞一些"儀式感"很強的動作，比如在月球或火星建立科研站。但它們只會是"科研站"，不會變成什么殖民地。它的維護成本極高。生活條件也不好，你得住在地下。你想想，誰愿意在地下生活兩年？一旦出事，你被困在那里，死亡風險極高。所以我不認為會有很多人愿意去，最多也就幾個人，像南極科考站那樣，是科研站。火星上會有科研站，但也僅此而已。這就是未來的樣子，不會有人（在火星建立城市）。
你想，在地球海底建個城市，難度也比火星小一百萬倍，我們都沒做到，為什么？因為也很難。而在火星上建城市，比這還要難一百萬倍。所以我們會花高昂代價建立科研站，從中學到很多，科研可能帶來間接的經濟收益，但沒有理由要在火星上建"城市"，我不認為那會發生。
對，但我們可以派探測器、AI過去。這是一個不錯的理由，這也解釋了火星"沒必要去"的原因之一。我們可以用攝像頭、VR技術還原火星體驗，效果也差不多。人類自己沒必要去，我們可以讓AI開著小車巡視火星，每小時把數據發回來。沒必要派"血肉之軀"上去。說到底，人類并不屬于太空。
Chapter 6.4 生命科學與長壽技術
一個私人問題——你害怕死亡嗎？
我不想死，但我并不害怕死亡。
在硅谷，我們看到很多億萬富翁，比如布萊恩·約翰遜（Bryan Johnson），正在嘗試各種方法來延長壽命、保持年輕、甚至"變得更年輕"或"至少看起來更年輕"。你也是這種"追求長壽"的愛好者嗎？
不，我不是。我覺得人們太過強調"壽命"這件事了。所謂"長壽"，其實有兩個部分：一個是延長你健康的那段時間，這不是簡單地讓你"活得更久"，而是要讓你"健康地活得更久"。而這個目標我完全贊成，這是非常好的方向。但如果是指延長人的最大壽命，那我認為進展會非常緩慢。所以我支持"盡量延長健康壽命"這個目標，但對延長極限壽命這事，我覺得不太可能，我覺得這個過程很慢，如果每年都能把人類壽命延長一年，那理論上人可以永生。但我覺得我們離這個目標還差得很遠。即便是最極端的個例，也沒有真的活得更久。總之，延長健康壽命確實是個了不起的目標。
我知道AI已經在生物技術和制藥行業的很多領域中應用，并且取得了巨大進展。這意味著，也許癌癥等重大疾病很快會被攻克，人們會更健康、更長壽，也可能會推遲退休。這對我們的社會意味著什么？會改變社會結構和秩序嗎？
我確實認為，我們有機會研制出"廣譜病毒疫苗"，甚至是"癌癥疫苗"，現在已經有人在討論這些方向。在未來25年內，這些目標看起來是合理且可實現的。也許將來我們可以對大多數病毒開發出疫苗，幾乎全覆蓋，所以人們的確會活得更久。同時在接下來的25年，全球人口將開始縮減，包括中國。
而AI可能是部分解決方案之一。AI不只是"生成"，也可以"消費"，你可以圍繞AI 構建起新的經濟體系。經濟上，這個問題是有解的，但在文化和社會層面，就比較棘手了。比如在日本，年輕人難以出頭，是因為很多職位還被老一代占據著。沒有上升空間，也沒有實驗新想法的土壤。所以在社會制度上，我們需要新的創新，來應對未來的人口結構問題。
我在預測全球人口崩潰方面，可能比官方更激進一些。世界衛生組織和聯合國的預測是，到2070年才會出現全球人口大幅下降。但我認為2046年就會開始（人口縮減），也就是15年后。起初因為剛剛開始可能不明顯，但后果已經開始顯現。
Chapter 6.5 腦機接口
我們現在看到Neuralink等公司已經取得很大進展，還有很多初創公司也在做這個方向。你覺得接下來的25年，這項技術能發展到什么程度？
我認為在25年內，我們會實現非侵入式的腦機連接。我不確定它的準確率有多高，也不確定它具體如何應用，但它會出現。也許游戲玩家會用它，因為能略過雙手，反應更快。也許有些人不喜歡說話，比如藝術家，也許未來出現一種藝術形式，不需要靠手臂、你只要想象就能構建出一個世界。但現在還不清楚在非醫療用途要怎么用，它的實用性還有待觀察。它也許沒我們想象得那么酷，我也不確定。
07 25年后的硅谷，創新的途徑會改變嗎？
你覺得25年后的硅谷會有什么不同？
好問題，我還真沒仔細想過。也許一些大公司會衰落、一些新名字會崛起。當然。我這15年來一直在講，真正的顛覆不會來自谷歌、亞馬遜、Meta這些老公司，它一定會來自初創公司——這正是我們看到的，像OpenAI、Anthropic的崛起。所以我們肯定會看到硅谷誕生一批新星。但我不會說這會改變"硅谷的價值"，因為這還是同樣的賽道，只是換了一批參賽者。
但真正的問題是：競爭本身是否會變？比賽的規則是否會變？硅谷本身運行的方式是否會變？這甚至更有趣。比如，風險投資的模式會不會改變？你知道，現在已經有一些適應性的改變了。AI會不會改變"融資"和"招人"的過程？我還沒深入想過這些，但我覺得這是很重要的問題。
不過我相信，硅谷在全球的特殊地位還會繼續保持。就像中國的深圳和珠三角在制造和材料方面的角色，無論美國發生了什么，中國都擁有足夠的臨界規模和深度，因此在制造業和材料方面，中國這部分產能將在25年內繼續保持。
但在硅谷，"如何成功"的路徑可能會變。比如（硅谷的）房價難題。如果一個人連房租都付不起，他就沒法冒險。如果這個問題能解決，會很棒。另外，也許AI會改變硅谷與融資的本質，降低創業門檻，讓創立公司比今天更簡單。可能會有更多的初創公司冒出來。我不確定，這是一個好問題，我還沒細想過。
我更感興趣的其實不是"舊的那些公司如何衰落"，而是"新的那些公司會怎么崛起"？那個過程會是什么樣的？它們的典型成長路徑又會是什么？也許會有更多眾籌的方式，AI或許能在這方面起到一點幫助。人們會像風險投資一樣，更早地進行投資——這有點像"Kickstarter"（集體募資）形式的風投也許會變成一個趨勢。
可能有人會說，25年之后太久遠了，誰能預料到真正能發生什么？沒錯，這也是K.K.的目的。未來是難以預測的，但是不難想象的。在這次對話后，我已經開始期待25年之后的世界了。
那個世界，在K.K.的描述中，聽上去應該是一個不錯的世界。
注：部分圖片來源于網絡
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