真的“不能输在AI起跑线上”吗？

Do We Really “Have to Win at the AI Starting Line”?

——谈谈从 AI for All 到 AI for Life

— Some Thoughts on Moving from AI for All to AI for Life

钱 宏（Archer Hong Qian）

三月：温哥华AI高峰论坛

今年3月13、14日，我参加了在喜来登举行的“温哥华AI高峰论坛”。

会场很热闹。人工智能正在以前所未有的速度进入企业、教育、金融、医疗和普通人的生活。大家谈应用、谈效率、谈机会，谈怎样赶上这一轮AI浪潮。

置身其中，我却越来越强烈地感觉到：当所有人都在谈怎样赶上AI的时候，我们是不是已经悄悄接受了一个新的时代暗示——

不能输在AI起跑线上？

AI当然要应用。但在问“怎样赶上AI”之前，是不是还应该先问一个更根本的问题：

AI究竟为了什么？

半年以后再回头看，我越来越觉得，这两个问题之间其实隔着一层很深的时代焦虑：我们一方面担心AI发展太快，害怕它失控、不可控以及种种不确定性给人类带来危害；另一方面又唯恐自己、自己的孩子、企业乃至国家追不上AI。

一边害怕AI跑得太快，一边又害怕自己追不上AI。

这或许正是今天AI热潮中一个值得认真辨识的心理背景。

这个问题并非始于今天。

从2022年底OpenAI的ChatGPT初兴，我就开始与一些年轻朋友讨论AI哲学。随着讨论深入，我越来越意识到：今天所谓“人工智能”的问题，已经远远装不进1956年达特茅斯会议留下来的那个AI老瓶子。

AI面临的，不只是数据、算法、算力和神经网络怎样继续发展的问题。

我把它概括为AI至今尚未突破的三大瓶颈：

第一，能效与能耗不匹配；

第二，系统思维的局限；

第三，数据＋算法＋算力＋神经网络≠智慧，更≠愛之智慧。

更重要的是：当AI与AI开始协同，当超强工具进入人的工作、教育、医疗、金融乃至日常生活，它与生命（LIFE）是什么关系？与掌握平台、规则、数据和权力的组织（TRUST）又是什么关系？

AI一开始就不只是AI的单一问题。

六月：从“可信AI”继续追问

6月5日，我又偶然代朋友参加了Canada International Trade Promotion Society主办的AI论坛。

论坛组织得顺畅有序，很成功。我见到了许多老朋友，也结识了几位新朋友，很开心。老朋友华美嘉主持AI圆桌会议，很有趣。

我特别仔细听了王泽华教授当天唯一的一场专题演讲。泽华兄是我很喜欢的一位忘年交。2022年底ChatGPT刚刚兴起，我们就一起讨论AI哲学；去年初，他还主持过我讲AM的闭门会议。

所以，我很高兴看到他仍然坚守“可信AI”和“AI生态共生”的方向。

但我也有些遗憾。

泽华兄专长区块链。区块链对于规范“可信AI”、推动AI生态协作当然有意义，但它不可能因此成为AI的根本基础设施。因为区块链既解决不了上述AI三大瓶颈，也解决不了AI及AI协同超强工具可能对LIFE的反噬，更解决不了组织利用AI反向汲取生命的问题。

真正需要面对的，是：

LIFE（生命）—AI（智能）—TRUST（组织信托）如何交互契合共生？

也正是在那一天，加拿大政府刚刚发布 AI for All 战略。

我当时表示热烈欢迎，并给有关方面写了一份可以先做三件事的报告，同时再次呼吁，在AI概念确立整整70年之际，召开一次集思广益的：

新达特茅斯会议：AI（1956）—AM（2026）。

那时候，我对 AI for All 的主要担忧，还是AI自身存在如此多的不确定性，就一窝蜂鼓动普及应用，尤其是大量单一定制应用，会不会太快？

任何伟大发明最终当然都应该让普通人能够低门槛使用。

但是，AI与电不同。

电是人类发现并加以利用的一种自然存在；AI却是人类这种特殊生命创造出来的人工智能工具，而且具有学习、生成、交互、替代乃至影响人的判断与行为的能力。

因此，不能简单沿用“电气化”的历史经验，把“AI全民化”天然理解为又一次“技术平权”。

九月：为什么“All”让我重新警觉？

三个多月过去。

今天，我又看到：

“AI for All Summit 2026 · 58AI应用大型论坛。”

宣传语很动人：

“时代向前，与新的可能相逢！”

呵呵，我突然冒出一个问题：

全民的机会？还是组织首脑的机会？

为什么 AI for All 还需要一场又一场Summit来鼓动所有人赶快进入？

这使我想起一个曾经影响无数中国家庭的口号：

“不能让孩子输在起跑线上。”

这句话开始时有什么错呢？

为了孩子好，让孩子接受更好的教育，有什么不好？

问题恰恰发生在“为了所有孩子好”逐渐被道德化以后。

别人家的孩子学了，你的孩子能不学吗？别人报三个班，你敢只报一个吗？别人已经跑起来，你还能允许自己的孩子慢慢走吗？

于是，道德化进一步变成了裹挟化。

没有一个家长单独决定要毁掉孩子的童年，可当所有人都害怕“输在起跑线上”，所有家庭便共同制造了一条越来越拥挤、越来越提前的赛道。

童年就这样被吞噬了。

今天的 AI for All，会不会复制同一种逻辑？

别人已经使用AI，你还不用？

别的公司已经AI化，你还不AI化？

一个员工借助AI一天完成过去三天的工作，其他员工怎么办？

一家企业把效率提高30%，竞争者怎么办？

于是：

AI普及 → AI道德化 → AI裹挟化 → AI全民竞赛。

昨天是：

“不能输在教育起跑线上。”

明天很可能变成：

“不能输在AI起跑线上。”

这并非假想。就在写这篇文章时，我又看到YouTube上一则“28天拿下AI证书”的广告，赫然写着：

“最后机会。”

它还许诺：“两周后，你的AI水平将超过90%的同事”，并特别注明“尤其适合40岁以上的你”。

“最后”两个字很值得玩味。

1871年巴黎公社失败后，欧仁·鲍狄埃写下《国际歌》：“这是最后的斗争……”155年过去了，历史并没有终结，人类当然也没有只剩那一次“最后机会”。

从革命、战争到今天的商业营销，“最后关头”“最后机会”“不能再等”，反复成为一种情绪动员方式：

看似激进，内里却隐藏着悲观；把未来说得越来越危险，把当下说成唯一机会，于是让人来不及从容判断，只能赶快跟上。

而这里还有一个组织问题：

谁在宣布“最后机会”，谁又从大家的紧迫行动中获益？

过去可能是以“最后斗争”动员人们，今天则可能是用“最后机会”出售课程、证书、平台和流量。

形式变了，机制却似曾相识：

制造紧迫 → 放大焦虑 → 形成裹挟 → 转化为组织机会。

所以，“不能输在AI起跑线上”甚至不需要谁正式宣布。只要不断告诉你：

别人已经跑了，这是最后机会。

人们便可能战战兢兢、争先恐后、趋之若鹜。

真正需要警惕的，是这种看似激进、实则悲观，最终又可能被组织机会主义利用的时代心理。

真的有一条“AI起跑线”吗？

但是，还必须继续追问：

我们今天所谓“不能输在AI起跑线上”，这个“AI起跑线”究竟在哪里？

如果今天的AI已经突破了自身的根本瓶颈，只是等待人们学习、掌握和应用，那么让更多人尽快使用AI，当然有它的道理。

问题是，今天的AI恰恰仍然遭遇着三大瓶颈：

第一，能效与能耗不匹配；第二，系统思维的局限；第三，数据＋算法＋算力＋神经网络≠智慧，更≠愛之智慧。

这三个瓶颈并不会因为AI应用越来越广泛而自动消失。

恰恰相反，如果在这些瓶颈尚未突破的时候，就把 AI for All 道德化为一场“全民不能输”的竞赛，那么全民化所放大的，就不只是AI的能力，也包括AI自身尚未解决的问题。

一个本来就面临能效与能耗不匹配的AI，如果进入全民、全行业、全天候应用，需要消耗多少能源和社区生活用电？

当每个人、每个企业、每个组织都唯恐落后而不断增加模型调用、算力和应用，“全民AI”究竟是在降本，还是可能制造越来越庞大的能源、社会成本和天量浪费？

一个仍然受制于系统思维局限的AI，如果被大规模嵌入教育、医疗、金融、企业管理乃至公共治理，它的局限就不再只是一个模型回答错了一道题，而可能被同步放大到人与人、人与组织以及组织与组织之间的摩擦。

局部的偏差经过系统化、规模化和相互强化，完全可能生成更大的混乱。

更根本的是：

数据＋算法＋算力＋神经网络≠智慧。

AI可以拥有越来越强大的Intelligence，却仍然不是人的Mind，更不等于Amorsophia——愛之智慧。

如果我们忘记这个边界，却因为害怕“输在AI起跑线上”，争先恐后地把越来越多的判断、选择、工作、教育、医疗、金融乃至生活本身交给AI，那么问题就远远不只是AI会不会抢走几个工作岗位，也不只是成年人会不会像孩子一样被新一轮竞赛吞噬生活。

我们可能是在把一个自身根本瓶颈尚未突破的人工智能，提前扩张为整个社会的生活基本態。

这才是“AI起跑线”真正需要警惕的地方。

所谓起跑线，本来意味着跑得越早越好、越快越好。一旦接受这个隐喻，人们自然就会问：

别人已经跑了，我为什么还不跑？

可是，如果连赛道通向哪里、脚下的路是否可靠、奔跑本身要付出什么代价都还没有弄清楚，那么真正理性的选择，未必是抢跑。

有时候，停在起跑线上把问题看清楚，本身就是一种进步。

一边怕AI，一边追AI

这也使今天的AI焦虑呈现出一种奇特的两面性。

一边害怕AI跑得太快，一边又害怕自己追不上AI。

一方面，人们担心AI失控、不可控，担心它的不确定性，甚至担心AI最终反噬人类；另一方面，人们又害怕别人先用AI、企业先用AI、别的国家先发展AI，自己稍一迟疑便会被时代甩在后面。

于是，人们战战兢兢，争先恐后，趋之若鹜。

“不能输在起跑线上”，曾经制造的是一种知识焦虑、智能焦虑：生怕自己的孩子知识学得不够多、不够早，智能开发得不够快。

到了AI时代，这种焦虑并没有消失，而是进一步变成了AI焦虑。

这里面还有一个更深的问题：

我们是不是越来越失去了对生命自身的信心？

生命本自具足，又非独存。

一个对生命具有基本信心的人，并不因此拒绝技术、拒绝变化、拒绝不确定性。恰恰相反，他可以拥抱变化、学习新技术、进入新的关系，却不必因为别人都在跑，就跟着所有人一起跑；也不必因为不知道明天会发生什么，就把今天的生活先抵押出去。

生命的自信，使人能够拥抱不确定性，而不被不确定性裹挟。

“All”从来不是天然的道德词

问题因此又深入了一层。

All，从来不是一个天然的道德词。

Stock Trading for All听起来同样很好：过去只有少数人能够参与证券投资，现在普通人一部手机就可以开户、交易、投资。

这是技术平权的一面。

可是，当全民都进入交易场以后，还必须再问：

谁掌握平台？

谁制定规则？

谁拥有信息优势？

谁获得数据？

谁从每一次交易、每一个流量、每一种焦虑中获益？

于是，一个非常值得警惕的组织机制出现了：

“让所有人参与”，同时意味着“让所有人成为组织可以触达的对象”。

AI尤其如此。

AI一旦进入所有人的工作、消费、医疗、教育、金融、娱乐和私人生活，组织得到的就不只是“服务所有人”的能力，同时也可能得到前所未有的识别、计算、预测、诱导、配置乃至汲取所有人的能力。

数字时代的殖官主义，甚至不再需要命令你。

它只需要让你害怕不参加。

一旦“不能输在AI起跑线上”成为新的社会暗示，人们便会战战兢兢、争先恐后、趋之若鹜；而当人人趋之若鹜，All也就可能从普惠的愿望，悄然变成组织汲取的入口。

从 AI for All 到 AI for Life

半年三次AI论坛，让一个问题逐渐清楚起来。

3月，我问：

AI能够做这么多事情，可AI究竟为了什么？

6月，我进一步问：

在AI自身瓶颈尚未突破、LIFE—AI—TRUST关系尚未理顺的时候，一窝蜂普及AI，会不会制造新的风险？

到了9月，问题又向前走了一步：

当AI for All被道德化、裹挟化以后，“全民赋能”会不会反过来成为组织机会主义的新入口？

现在还需要再加上一问：

当我们一边恐惧AI、一边又争先恐后地追赶AI的时候，我们究竟是在驾驭技术，还是已经被自己的时代焦虑所驾驭？

于是，从刚刚出版的《将AI升格为AM》出发，我越来越愿意提出另一个方向：

发展 AI for Life——生命人工智能。

这不是反对AI普及。

AI最终当然应该成为普通人都能够方便使用的工具。

但是：

All 是覆盖尺度，Life 是目的尺度。

如果一个自身还遭遇三大瓶颈的AI被迅速全民化、全行业化、生活基础设施化，那么它放大的不仅可能是效率，也可能同时放大能耗、系统局限、智能幻觉、组织汲取与社会焦虑。

所以，衡量AI进步，不能只看多少人使用AI、多少企业采用AI、AI创造多少GDP，更应该问：

它有没有降低生命的成本？

有没有真正赋能人的创造？

有没有把时间还给人？

有没有促进健康？

有没有增进信任？

有没有减少冲突、促进和平？

也就是我在共生经济学中一直强调的：

C——降本

E——赋能

H——健康

T——信任

P——和平

AI如果不能最终回到这些生命尺度，“全民AI”本身并不构成文明进步。

这也使从AI走向AM的方向更加清楚。

我们需要探索的，不是怎样制造一个更加无所不能的Artificial Intelligence，更不是怎样让所有生命更快进入同一场AI竞赛，而是怎样让AI进入 LIFE—AI—TRUST 的交互契合共生，使技术重新接受生命目的和组织信托的检验。

生命是目的，AI是技艺，组织是受托。

1956年，达特茅斯会议为一个新生事物命名：

Artificial Intelligence。

70年后的今天，也许到了重新追问的时候：

人工智能，究竟为什么而智能？

我的回答越来越简单：

AI for Life.

让AI回到生命，也让生命重新相信自己。

也许，人类需要一新的文明命名：

AM（Artificial Mind & Amorsophia MindsField/Network）!

真正值得发展的AI，不应该制造一条逼迫所有生命争先恐后、趋之若鹜的“起跑线”，而应该帮助生命降低成本、释放创造、恢复时间、增进健康与信任，并让人有更大的从容去面对一个本来就充满不确定性的未来。

继吞噬孩子们的童年之后，我们没有必要再以AI的名义，吞噬成年人的生活；更不能因为害怕输在所谓“AI起跑线上”，把人类生活本身交给一个尚未突破自身根本瓶颈的AI。

AI哲学教练孞烎

2026年9月12日记于温哥华