最近几十年，个人计算机、互联网和智能手机在增强和放大人类智慧方面同样具有变革性。
AI将推动我们实现下一次巨大飞跃。与书籍或视频网站上的教学视频这样的创新不同，AI不仅仅是一种制造和传播知识的工具（尽管这已经很有价值了），AI本身也可以发挥能动性，有自行设定目标并采取行动来实现目标的能力，因此你可以通过两种不同的方式利用Al。在某些情况下，你可能希望与AI密切合作，例如当你学习一门新语言或练习正念技能时。在某些情况下，比如根据实时能源价格新闻和天气预报优化家庭能源消耗，你可能更愿意让AI自行处理。
无论哪种方式，AI都在增强你的能动性，因为它在帮助你采取旨在实现你期望结果的行动。而且无论哪种方式，都有新的变革正在发生。有史以来第一次，合成智能（不仅仅是知识）变得像自18世纪蒸汽动力兴起以来的合成能源一样可灵活部署。现在，智慧本身也成了一种工具，一种可扩展、高度可配置、可自我增强的进步引擎。
对此，我们如果能正确地加以利用，将达到一种全新的超级能动性状态。当大量个体被AI赋能，并开始通过社会层面不断增值时，就会达到这种状态。换句话说，不仅仅是部分人因为AI而变得更有见识和能力，所有人都将如此，包括那些很少或从不直接使用AI的人。因为突然间，你的医生可以借助AI精确诊断你那些无法准确描述且看似无碍的症状；你的汽车修理工能够准确辨识当你在炎热天气下从红绿灯处加速时，汽车后备厢发出的奇怪声响意味着什么。甚至自动取款机、停车计时器和自动售货机都变成了多语言天才，能立即理解你的需求并适应你的偏好。
这就是《AI赋能》一书所设想的“超级能动性”的世界。
AI时代生存与发展的十大原则
原则1：AI焦虑时代，超级能动性让我们找回人生掌控权
● 超级能动性是指在AI技术的赋能之下，个体及集体能够突破限制，实现潜能的最大化发挥。它不仅代表了个体能力的提升，更强调这种提升如何在社会层面产生累积效应，使得每个人都能受益，并有机会成为更好的自己。
● 迄今为止，至少有4个主要群体在影响着关于AI技术的讨论：末日论者、悲观论者、乐观论者和繁荣论者。所有这些群体都贡献了独特且宝贵的见解，挑战了假设，并拓展了我们的集体认知边界。
● AI的发展本身更像农业，就好比你播下一颗种子，看着它生长并适应周围的环境。你了解哪些作物在哪些地方最适宜生长，继而根据所发现的问题和将面临的挑战，制定可能缓解这些问题的解决方案来对其生长进行干预。随着时间的推移，你的知识会增加，你的技术会提升，你的产量会增长。
原则2：当AI学会“撒谎”，我们如何选择相信谁、信任什么
● 越多地拥抱AI，我们就越能有效地利用我们所产生的数据和信息，从而在几乎所有领域增强我们的能动性。这是因为人类已经到了一个信息产出超过自身有效利用的阶段。
● AI对于我们的未来，无论是作为个体还是集体，都是至关重要的。
● 通过广泛分布智能，赋予人们作为其个人意志延伸的AI工具，我们可以将“大数据”转化为“大知识”，从而实现数据驱动的清晰度和增长的“新光明时代”。
原则3: 你无法马上见到医生，但可以随时使用AI
● 技术本身是人类实现大规模积极变革的最行之有效的杠杆之一。在AI发展的背景下，谨慎、深思熟虑甚至持怀疑态度固然是非常必要的，但我们的最终目标是取得进步。这意味着我们必须接受一定程度的风险和不确定性，才能采取行动并向前推进。
● 当我们转向“可能会有哪些积极影响”的思维方式时，才能看到那些涌现出来的益处和可能。
● 尽管AI模型显然没有意识或自我意识，但它们常以统计上最优的方式，表现出超越人类常规水平的善意和同理心。
● 了解AI模型提供情感支持的潜力这个雄心勃勃的愿景不仅旨在复制和扩展当前的治疗实践，还包括变革和提升这些实践，从而有可能开创一个更加全面、持续且深度融入日常生活的心理健康护理新时代。
原则4: AI不是选择题而是生存题，普通人何以用AI获得百万消费者盈余
● 广泛而创造性地使用数据通常能为个人用户、整个社会以及开发者创造巨大的价值。
● 当那些沉睡的、未被充分利用或仅在特定背景下有意义的数据，被重新利用、合成并以新颖且具有复合效应的方式转化时，就不是一种掠夺，而是一种对资源的有效利用与再创造。在AI时代，数据的价值将会更加凸显。
● 私人公地通过让知识和机会更公平地被获取，增强了个体能动性、教育机会公平性、社会流动性，并最终促进了职业成长。
原则5: 超级进化时代，“最强大的模型”依然会犯“最低级的错误”
● AI领域的“竞赛”不是一场疯狂的抢占或瓜分，而更像是一场铁人三项赛，只不过时间更长。你今天看到的AI模型是建立在多年精心设计的测试基础上的，这些测试旨在从多个维度衡量它们自身的性能。
● 虽然测试和监管的目标都是标准化与控制，但测试将关注点从合规性提升到了持续改进上。
● 基准测试有助于研究人员和开发者探索与AI相关的诸多问题，并更深入地了解AI系统的能力。
原则6：AI创新VS安全恐慌——迭代部署的AI才能给予我们超能力
● 得益于互联网的普及和参与度的提升，无许可创新的监管作用愈发强大。在21世纪，倡导在新的科技领域无须官方预先批准即可自由进行公开测试和反复尝试，并非逃避审查和民主式监督，而是主动拥抱。这种做法可以带来更全面、更包容的反馈，缩短产品周期，加速产品改进，通常也会使产品更加安全可靠。
● 新能力总是伴随着新风险。但我们不应盲目追求零风险，而应致力于理解现实环境中的风险，并有条不紊地努力管控和降低这些风险。迭代部署便是实现这一目标的有效途径。
原则7： 理性看待AI焦虑，Al助手如何让我们的工作效率提升1000倍
● 当我们把大语言模型实际运用到个人生活中，其非凡的多样性可以在很多方面助力我们实现目标。机器智能的可扩展性和适用性进一步提升了其普及程度。对于初学者而言，他们将从大模型中获得更大的益处。
● 与大语言模型进行多轮对话仍是发挥其最大价值的关键。随着大语言模型及其系统越来越强大，它们将能更可靠、更灵活地自主运行，同时，在与用户的一对一持续对话中，它们也将更擅长倾听、互动和遵循指令。
原则8： 当AI能为我们“完美决策”，动态契约才能让它安全且有效地融入社会
● 编写包含机器学习算法的合约，可在一定程度上使其接近由人类管理的传统法律和合同所具有的灵活性。同时，以这种方式操作，代码合约相较于人类撰写的合约和法律可以展现出更高的灵活性和适应性。
● 展望未来几年，AI设备与服务能够塑造、引导、自动化，甚至预先决定我们作为个体所能做出的“选择”的实例将愈发普遍。而无论法律最终如何定夺，公众的态度无疑将在我们迎接这些新情境时发挥举足轻重的作用。
● 如果我们的长期目标是将AI安全且有效地融入社会，而非简单地禁止它，那么公众就必须在AI的合法化过程中发挥积极和实质性的作用。
原则9： 在高智能AI面前，与AI目标一致、协同进化是最好的出路
● AI将影响人们对自由的看法，其强大的并行处理能力可帮助我们摆脱自身迟钝的神经架构的限制，更好地解决复杂问题。
● 我们需要以一种对整个社会有益的方式来部署AI。从国家层面来看，在这个网络化、技术驱动的世界中，想要取得富有成效的结果，不能仅仅依赖于计算能力、创新能力或有效的监管制度，社会的凝聚力同样至关重要。
原则10： 政府“2.0”时代，让每个个体从Al中获益越多，人类整体受益就越大
● 未来的分布式智能世界并非一场严格的零和博弈。任何以战略性眼光和有效执行力拥抱AI的国家，其生产力和效率都有可能显著提升。
● 与所有技术变革一样，这场技术变革将产生相对的赢家和输家。一些参与者会比其他人获益更多，这主要取决于人们接纳AI新机遇的速度和胆识。
● 为了更好地服务于21世纪的公众，政府应以技术人文主义指南针来指引AI前进，而非单纯依赖自上而下的监管、诉讼及监督手段。
● 通过将公众与政府紧密相连，AI可以成为提高社会凝聚力和弥合分歧的建设性力量。
来源：图灵人工智能
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