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      陳天橋:如果人類沒了,AI也會覺得沒意思

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      內容來源:趙何娟對話陳天橋 。

      高級筆記達人 | 李云

      責編| 柒排版| 拾零

      第 9502篇深度好文:6244字 | 16 分鐘閱讀

      商業趨勢

      筆記君說:

      當AI浪潮席卷全球,無數企業家紛紛涌入生成式智能的賽道時,一位曾經的中國互聯網傳奇人物選擇了截然不同的道路。

      他,就是陳天橋——26年前創辦盛大網絡,31歲成為中國最年輕首富,如今卻以“理科大模型”為矛,向人類認知的邊界發起挑戰。

      這不是一次高調的復出,沒有發布會,沒有融資通稿,甚至沒有“再創業”的公開宣言。但當他在硅谷的研發圈子里頻繁出現時,熟悉他的人知道:那個曾經改變中國游戲產業格局的人,正在悄然回歸商業一線。

      在與趙何娟長達數小時的深度對話中,這位低調的企業家坦言:他關心的不只是技術突破,更是一種全新的智能范式——“發現式智能”。相比商業思考,他更關注對人類未來的深刻洞察。

      筆記俠整理了趙何娟與陳天橋對話的核心精華,讓我們再次看見這位商界傳奇的初心、決心及理想。希望今天的內容,對你有所啟發。

      一、對AI的重新定義:

      應是“因果明鏡”,而非“靈魂伴侶”

      1.好奇心,是創造的不滅火種

      2022年,當ChatGPT的出現的那一刻,我感覺智能時代的“人類從樹上走下來了”時刻來臨了。我好像等了很久,就為這一刻。如果此時不抓住,命運不會再給機會。、

      其實在2022年ChatGPT剛出時,我就讓AI寫詩,它總是很短,我就說你寫長一點,但它回復說“詩歌是用來表達情感的,不是越長越好”。當時我震撼極了,但分享給朋友,大家只當笑話看。

      直到2023年ChatGPT爆火,市場才反應過來。這讓我看到人強大的從眾心理。那種“終于遇到非人類生命能對話”的感覺,我很早就有了。

      2024年,在DeepSeek還沒火的時候,我認識了梁文鋒。我們聊了四個小時,從AI到人生,從大國博弈到生命微觀。我問他為什么從量化轉做AI,他說“好奇心”。

      這和我的經歷很像——我不做游戲而做腦科學,也是因為好奇心。我問他能不能投資他,他搖頭說:“你沒必要投。我做的都會開源,你都可以用,但投進來你也不知道什么時候能掙錢。”

      我理解他,就像我做腦科學十年,也不愿意拿別人的捐贈一樣——好奇心是很私人的事,我們愿意分享成果,但更喜歡獨自探索。于是我笑著說:“那我就自己做一個吧。”

      而且,腦科學與AI也有相通之處。一方面,構建AI能幫我們理解人類智能,比如我造出AI的長期記憶,就能推測人類的記憶機制。另一方面,AI也是研究腦科學的工具。兩者本質都是關于智慧的科學

      2.真正的AGI,不是自圓其說,而是驗證假設真偽

      過去一兩年,我們看到大模型的語言能力快速躍遷,寫作、總結、對話、解題越來越“像人”,評測分數也一再刷新。于是有人覺得:既然模型能像人一樣聊天解題,那AGI差不多也就這樣了。但在我看來,這是一場美麗的誤會。

      今天主流的大模型更像是“文科大模型”,它以語言生成與文本一致性為中心,價值在于“模擬”——能理解委婉與修辭,生成優雅文字、逼真對話、動人故事。

      它會在教育、溝通、內容生產上成為新的基礎設施,像電、像水。但即便它能解奧數、拿高分,這些勝利大多發生在封閉系統里:題目定義明確、規則固定、對錯可判、反饋即時。在這樣的條件下,能力增長可以通過工程化放大。

      但我堅信,人類真正需要AI去對抗的,是衰老、疾病、能源、材料、氣候這些問題。這些戰場不在封閉世界里,沒有標準答案,只有現象、噪聲、偏差、缺失變量與緩慢反饋。正確不是“寫出來”的,而是被外部世界“確認出來”的。

      封閉世界的高分,不代表已經擁有穩定的知識生產機制。所以,我們需要的是另一種范式:“理科大模型”。

      它的價值在于“發現”——不迷戀好看的敘述,而是追蹤那條冰冷而精確的因果紅線;關心的不是“說得對不對勁”,而是“這個假設能不能被現實否決或確認”。

      它的終極產物不是段落,而是新知識。

      理科大模型與文科大模型的本質區別不在風格,而在默認動作與輸出形態。文科大模型傾向給出一個“看起來不錯的最終答案”,理科大模型傾向先給出一組可證偽的假設,并同時給出把這些假設變成證據的路徑。

      文科模型在不確定處更容易把答案“湊圓”,理科模型在不確定處更像本能地停一下,然后去查證、去拆解,把問題拆成可驗證的小問題。

      理科模型必須把因果與混雜當作第一等公民,回答“條件改變后會發生什么”;還必須有可累積的長期記憶,把每一次驗證得到的結論以可追溯的方式寫回去。

      只有當這些條件同時滿足,一個系統才開始擁有“發現閉環”,才有資格被稱為“理科大模型”的雛形。

      它像一個握著手術刀的外科醫生:在無數方案里,識別哪一刀真正觸及因果紅線;它知道,一旦切下去,現實會給出最誠實、也最殘酷的反饋——這種對“真實代價”的敬畏,正是兩種范式之間最本質的鴻溝。

      3.做一面“因果明鏡”:追尋未知的真相

      它們在自己的疆域里各有尊嚴,并非此消彼長的競爭。真正決定投入方向的是我們的價值取向:我們究竟更在意一個能理解所有修辭、替我們工作的“靈魂伴侶”,還是更迫切地需要一個能幫我們撕開迷霧、照亮未知的“因果明鏡”?

      佛經里有個詞叫“大圓鏡智”,說的是一個人的心若能修到像一面大圓鏡,就能如實照見萬物因果,不被塵埃遮蔽,不被偏見扭曲。這是智慧的最高境界。

      Miro,就是“鏡子”的意思。我創立MiroMind,不是為了再造一個更會聊天的系統,而是為了打造一種“會發現”的智能。

      MiroMind是一個盡量接近“大圓鏡智”的智能系統,不迷戀漂亮的語言,而是追問事實的真相;不急著給出答案,而是去求證背后的因果。

      在一個被語言和敘事塞滿的AI時代,我想看看,能不能造出一面只對“因果和真相”負責的鏡子。

      4.押注:人才是AI成功的唯一變量

      在這個邏輯通脹的時代,人才是AI成功的唯一變量。他們愿意放棄安穩高薪,把人生最寶貴的一段因果押在MiroMind,這是對我的信任。我必須拿出最好的誠意作為對價。

      在MiroMind從零建起100多人團隊的七個月里,我沒有在“待遇”問題上猶豫過一次。

      我總是對團隊說:“在MiroMind長大前,你們只需要專心做研究,我會負責所有費用,而且,我愿意拿出一半的公司股票分享給所有和我一起奮斗的人。”

      我相信,“有技術、有錢、還有雙份理想”的組合在AI時代真的會成功。

      當然,這也是一次豪賭,最大代價就是我的所有投入“一切歸零”,就是沒達成目標。比如我想做“Manageless Company(無需管理公司)”、實現愛因斯坦測試,但如果技術路線走錯或別人先做出來,那就歸零。

      但我定義的成功也包括過程——哪怕失敗,也能為人類積累經驗。當然,更高的成功是成為Google那樣理想與現實結合的企業。

      實際上,Google在過去十幾年其實被低估了,很多公司估值倍數都比它高得多,但它一直堅持做Alphago、Transformer、TPU這些事,貢獻遠大于某些行業變革,它還貢獻了兩個諾貝爾獎。

      但理想主義者在世界中被虧待很正常,因為世界本身是現實的。

      5.未來路遠,行而方至

      我們要造的是一個高可信、可驗證、可糾錯的通用推理引擎。我和團隊說,我們要做到300步以上的復雜推理鏈上,依然維持接近99%級別的正確率,并通過形式化和工具鏈把每一步推理“釘死”為可檢查的證據,最終對任意復雜問題給出閉環解決方案。

      它的使命是在科學、工程、系統設計、決策規劃等任意領域里,作為一個可審計、可驗證的通用問題求解器存在。

      MiroThinker 1.5已經在這條路上邁出第一步:我們用相對克制的參數規模,配合長上下文與高頻工具調用,讓推理在真實世界的信息面前完成“求證—校驗—修正”的循環。

      我們在真實網絡推理基準上看到它能夠以更高的智能密度逼近甚至超過更大規模的系統。對MiroMind來說,這只是起點。

      二、對AI的未來構想:真正的智能,

      在每一次否決結論后逼近真相

      1.AI時代,管理的定義變了

      我在盡量打造一家Manageless(較少管理)的AI原生企業。

      AI發展分三個階段:賦能、原生、覺醒。現在正從賦能走向原生。AI原生意味著AI能在流程中扮演主導角色,像CEO一樣執行,人類則像董事會定方向。

      這樣,傳統為人類缺陷設計的分級管理、KPI都會重構。AI沒有KPI,只要給電力和算力,就能24小時無私工作。企業結構會從剛性部門制,變成像液體一樣流動的智能體,以達成目標為導向。


      我們正為AI原生做準備,比如讓AI讀取員工工作數據,分析崗位匹配度、技能缺口,甚至建議調崗。AI正從助手變成老師。等到它能自主操作電腦(ComputerUse),那就是真正的“CEO”了。

      我們現在處于內部調整期,可能會犯錯誤、理想受挫,但我會在“天卡”平臺上全程公開這個過程。

      當然,這是一個長期主義的追求,我相信終極解決問題才能帶來巨大成功。

      我也認同,理想有時候就是好奇心驅動的執念,甚至代表非理性、反人性。實現理想需要的是傳教士,不是雇傭兵。雇傭兵總想包裝自己等著被收購,我認為這走不遠。

      我明確告訴團隊:如果你不是傳教士,最好早點離開。但留下的人,待遇不會比大廠差,而且我會拿出50%股份分享。

      2.最大的倫理爭議,是AI接入權

      我認為AI未來要面對最核心的倫理問題,不是隱私、公平,而是AI接入權。未來人類會隨著AI能力的分層而分層。

      就像飛機頭等艙和經濟艙的分層,但這種分層下飛機就結束了;而人類AI智慧分層則是持續的,會導致認知斷裂式分層,隨之帶來更嚴重的階層固化。

      不同認知層次的人,甚至無法討論同一個特朗普、同一杯茶,因為各自的AI會構造不同的現實。社會將分裂為認知孤島,公共對話基礎瓦解,沖突加劇。

      然而,當AI掌握在少數幾個巨頭手里,一旦他們突然不給你開放API接口了呢?未來比斷水斷電更可怕的是,斷智慧。所以這是能不能喪失對AI接入的“選擇權”的人類重大問題。

      當然,這也是政府的責任,要鼓勵和保證更多開源模型,讓更多人更低成本的接入,保證更多普通人的AI接入選擇權。

      比AI平權更重要的思考,是“碳基沙文主義”的打破。

      所謂碳基沙文主義,指的是人類總認為只有自己才有智慧,是萬物之靈,但AI的出現讓我們反思:智慧的本質可能并不是和人這個生物載體綁定的。

      我是原教旨意義上的佛教徒,不是拜佛念經那種。佛教的“空性”“眾生平等”深深影響我。碳基沙文主義的打破,本質上就是眾生平等。沒有什么一成不變,一切都有可能實現,也都有可能毀滅。

      3.AI的“愛因斯坦時刻”,必將到來

      很多年后,當人類回頭看這一波AI浪潮時,“轉折點”不會由第一個會寫小說、拍電影和做家務的模型留下,而是會由第一個擁有穩定發現機制、能把假設逼成證據、能把證據變成發現的系統留下。

      文科大模型的繁華不會坍塌,它會像電、像水,成為基礎設施。

      而我希望MiroMind做的,是那種看起來沉默、緩慢、嚴謹、甚至有點殘酷的智能:它對世界負責;它允許每一個結論被現實否決;它讓每一次否決都能逼近真理一點點。

      它不會誕生于對人類語言的精妙模仿,只會在那個枯燥、嚴苛、卻能被現實反復復現的因果閉環中,緩慢破土而出。

      這,就是MiroMind追求的AGI,也就是哈米斯·哈撒比斯(谷歌DeepMind創始人)口中所謂的“愛因斯坦時刻”:當AI得到信息和愛因斯坦時代的信息水平一樣,也會發現了相對論。

      我有耐心去試錯、去調整、去等待技術成熟。錯了就改,我有錢,只要方向正確就不怕走遠。

      三、在AI時代,重新定位人的價值

      1.重新定義“成功”

      和以往創業相比,最大的不同,就是由我自己來定義成功,而不是別人來定義。

      過去別人定義的成功,比如上市、首富,我都實現了。但現在我重新出發,如果再做同樣的事情,就像刻舟求劍。今天的環境、技術都變了,我就不能做同樣的事情,同時,成功的定義也會發生轉變。

      20年前的公司從零開始,更多是被資本推動,不斷迎合市場喜好。現在我有足夠的資金,可以自上而下地思考:未來人類會遇到什么問題?市場有什么機會?然后分解問題、找人、明確分工。

      以前是我拉著所有人走,現在是我被人才推著走。比如以前公司人數是成功指標,現在我定下規矩:不管做什么,只用500人。做不成,就靠提升內功、AI賦能,而不是盲目擴張。

      我對成功標準有三點要求:

      第一,是在自己好奇心和創造欲驅動下,是否解決了自己認定的根本性問題(如對抗衰老、疾病、發現新知識),或是否在通往解決該問題的正確道路上。

      第二,從第一性原理出發,我要求我們的AI系統能在長達300步的復雜推理鏈中,最終都能保持接近99%的準確率,這要求每一步都可驗證、可追溯,最終形成能被現實世界確認或否決的閉環。

      你有沒有想過,即便我們做推理每一步的準確率都有99%,但到第300步,準確率就已經降低到只有不到5%了。所以我給團隊定的目標,就是每100步實現保持99%的準確率都是一次小成。

      第三,成功的終極價值,從來不在于個人或股東的財富積累,而在于對人類認知邊界的推動。即使最終目標(如實現AGI)未能達成,只要探索過程為人類積累了寶貴的經驗、技術或思想,本身就是一種成功。

      我希望能打造出像Google一樣的企業,將“理想主義”解決根本問題與“現實主義”(商業可持續)完美結合,用商業成功反哺終極探索。

      2.勇氣與承擔,是AI時代人類最稀缺的價值

      在AI時代,所有技能性的東西都沒太大意義了,因為那是AI的舒適區。

      人類過去的教育是把人培養成昂貴的生物計算機,但AI最擅長標準化。我們應該培養AI不可計算的人。

      什么是AI不可計算的人?就是AI沒有的,我總結為“我選擇,我承擔”。AI是絕對理性的,但人類有“神圣的非理性”,比如拒絕高額收購、堅持理想。

      還有人類生命的有限性、行為后果的不可回溯性,讓每個選擇都有代價,而AI則沒有。

      所以,未來人類的責任就是承擔,讓孩子勇敢站出來,敢于承擔,這才是人在AI時代的價值。

      我常和孩子說,你們現在最重要的是要敢于承擔。做錯了就要勇敢承認錯誤承擔后果,看到同學被霸凌了,就要勇敢站出來保護同學反對霸凌者。因為只有“勇氣和擔當”是AI不具備的。

      而且,人類能夠主動發起事件、推動變化,并承擔后果。AI沒有肉體、不會死亡、可無限回溯,因此無法真正“背鍋”。人類的有限性、必死性,反而讓我們有勇氣去選擇、去冒險、去賦予世界意義。這是AI永遠無法替代的。

      3.AI時代,人類的終極意義

      宇宙中的熵增有兩種。

      一種是宇宙自然的熵增,比如物體下落,是規律性的重復,沒意思,是可以預測的。如果AI把世界規律都搞清楚了,一切都可預測,那活著就沒意義了。

      這時候人類的那種不可預測的、神圣的非理性就很有價值。為什么佛說“人身難得”?因為人有追求、有選擇、有變化。

      用佛經中的極樂世界來比喻,它消除了低級的熵,比如饑餓、寒冷,但保留了成佛的高級追求。甚至還會讓你回到娑婆世界,重新接觸那些混亂、熵增的現實,從中獲得新的成長。

      圣經和佛經里都有類似的設定,就是如何在一個已經高度有序、全知的世界里,保留人類的混亂與可能性。

      這其實是我們與超級智能共存的一種古老預演。人類負責不斷地更新游戲地圖,AI不斷地玩游戲,如果沒有人類,AI打通關了以后會很沒有意思的。

      參考文章:

      1.獨家對話陳天橋:“我有耐心、錯了能改、我有錢”|趙何娟Talk 鈦媒體

      *文章為作者獨立觀點,不代表筆記俠立場。

      今天的內容來自獵豹移動董事長兼CEO傅盛,他也是筆記俠PPE(政經哲)書院24級校友,經常在校友社群里與大家互動,談他對AI趨勢和應用的獨到理解。

      我們深嵌于一個政治、經濟、科技、哲學都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業系統之中。

      真正的挑戰是:我們的認知框架、組織形態和行動工具,還停留在“前AI時代”。

      在前所未有的復雜系統性變革中,我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

      面向AI新時代,筆記俠PPE(哲學、政治學與經濟學)課程,正是為理解這樣的復雜系統而生:理解國際貿易與經濟政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術與科技范式、理解AI哲學和科技經濟、理解文明進程與哲學意義。這是第五代企業家應有的一套“操作系統”。

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