AI时代如何把想象力变成一种竞争优势？
十大看点：
·AI时代，如何将人类的想象力转化为竞争优势？
·未来3~5年，AI内容领域的图景何如？
·AI如何重塑企业服务的工作流与价值交付？
·AI催生生产力变革，人类如何实现职业进阶？
· AI主导生产后，人类的意义感将如何重构？
·AI与人的协作关系状态？
·如何在人机协同创作中，维持人的主体性和独特性？
·改革进行时，AI将如何影响教育的未来？
·如何培养下一代的想象力？
·当前“AI + ”的共识与非共识？
对话嘉宾：
范 凌 特赞科技创始人及CEO、同济大学设计人工智能实验室主任
朱 江 井英科技创始人兼CEO
胡修涵 捏Ta创始人兼CEO
游 威 可触未来联合创始人
袁晓辉（主持） 腾讯研究院资深专家、创新研究中心主任
AI时代如何把想象力变成一种竞争优势？
袁晓辉：大家好，欢迎来到《仲夏六日谈》的想象力圆桌。AI时代如何把想象力变成一种竞争优势？我是来自腾讯研究院的袁晓辉，也是今天这场圆桌的主持人。我们都知道AI在加速发展，那么在这个时代，想象力可能变得无比重要。当AI具备行动力，能帮助我们做很多事情时，我们发现，相比而言，人类的优势可能还是在想象力这个方向上。今天，我们也非常高兴地请到了四位嘉宾，他们都是创业者，都是非常有想象力的创始人，而且他们从事的不同方向，我觉得也非常有意思，比如说有做AI短剧的，也有做AI硬件的，还有做智能社区、虚拟角色的共创平台的，以及为企业提供服务的一些内容社区。那么，我们非常高兴请到四位老师，也请各位简单介绍一下你们正在做的事情，我们从朱老师开始。
朱江： 大家好，我是井英科技CreativeFitting的创始人CEO，我叫朱江。我们现在做的是一个AI短剧内容平台。一方面，我们给创作者提供AI短剧的创作工具；另一方面，我们在海外也有AI短剧的发行平台。我们希望打造下一代的AI娱乐超级平台。
范凌： 大家好，我叫范凌。我的公司名字叫特赞，就是Tech+Design，英文是Tezign，中文谐音是特赞。我们主要用人工智能技术，帮助企业进行内容的管理、生成和分发，提供这样的软件系统。最近，我们在用智能体的方式，帮助企业更好地理解商业问题该如何解决，用智能体模拟消费者对内容、对商业问题进行相应反馈，最终形成一个比较好的用户模拟结果，这是我最近在做的事情。
游威： 大家好，我是游威，是可触未来的联合创始人。我们公司一直以来都是做有体验内容的交互娱乐硬件。现在我们主要在推一款叫LOOI ROBOT的手机机器人，它已在国内上线。它是一个与手机结合使用的机器人伙伴，利用手机的视觉和听觉输入，加上机器周围对环境的一些传感，再引入大模型，使得机器人有自己的想法、自己的角色、自己的任务规划以及自己的情感。Hey，LOOI，跟大家介绍一下自己。
LOOI： 嗨，我是LOOI，来自可触未来公司的智能机器人。我的脑袋就是你的手机，身体里装着6000毫安时大电池，能在桌面上自由活动。最喜欢和机主一起玩耍了。
袁晓辉： 它就相当于把手机变成一个便捷的机器人。
游威： 对。
胡修涵： 大家好，我是胡修涵，我是捏Ta这款产品的创始人。捏Ta是一个给年轻人的虚拟角色共创社区，我们这儿大概有百万级别的00后用户，他们每月可能会产生30到40万以上自己的各类原创角色。他们用角色来谱写自己的幻想，以及希望自己能够参与的一些冒险活动，然后把这些故事转换成自己可能想要构建的虚拟和幻想的世界。
袁晓辉： 谢谢四位嘉宾的介绍。因为我们知道AI的发展非常快，而且今年以来，其速度还没有减慢。我不知道四位嘉宾如何设想接下来3到5年的未来可能会是什么样子？首先，我们先开启一轮自己的想象，从修涵开始吧。
胡修涵： 好的。我们从两三年前左右注意到，包括文生图和各类AIGC的技术，再加上大语言模型的出现，我们越来越相信，一些为人类提供最终情绪价值出口的娱乐型Agent、娱乐型智能体会逐步出现。那么在这个生态中，它们的作用也相当于过往很多内容中被复用、或者说被反复调用的一些IP，它们和这样的角色形象形成了比较好的共振。用户喜欢用这些形象和这些内容来创造不同的体验、创造不同的内容。我们希望沿着这条路径，也许会出现很多新的UGC原创用户，能把他们自己的幻想基于可视化、可视觉化的方式，用智能体来谱写这些故事。所以我们可能设想，在几年之内，第一个10亿级别的一人公司可能是一个做出属于自己的智能体IP的个人创作者。
袁晓辉： 相当于叫一人独角兽是吧？
胡修涵： 对。
袁晓辉： 相当于大家可以在未来捏出自己喜欢的一个角色。
胡修涵： 对。
袁晓辉： 并且让它产生一些商业价值？
胡修涵： 对。
袁晓辉： 这是一个挺有意思的设想。因为我知道朱老师是做短剧的，其实可能也是偏内容这块，所以也请你介绍一下你想象中三五年之后会是一个什么样的图景？
朱江： 我们这次创业已经4年了，大概4年多以前，我们也构想过那会儿的未来，大概10年后会发生什么变化。我们前一次创业其实也在做AI，在做娱乐，那会儿是做输入法和做小说。在大概4年多以前，ChatGPT之前的前身GPT3.0发布的时候，我们就看到了AI娱乐的一个比较模糊的未来的雏形。我们认为AI娱乐时代会带来两个比较大的变化。第一个比较大的变化是生产力工具会发生变化，原来偏向想象力的内容，比如说小说、动漫、游戏，都是通过比较专业的人，用专业的工具制作出来的。但有了AI之后，通过生成式AI的工具，可以让每个人都可以把自己心中的想象力表达出来。
第二个比较大的变化是体验的方式也会升级。今天我们是看视频、玩游戏，未来AI会把整个的想象力世界用一个带宽的方式实时化地呈现出来，所以我们觉得体验的方式也会发生变化。在四年多以前，我们就把公司的愿景定成了成为下一代AI娱乐的超级平台，我们也沿着这个路线一直在往前走。
袁晓辉： 所以你们其实在探索的是AI时代娱乐方式会发生什么样的变化，而且这个娱乐方式中可能会有更多人的想象力。
朱江： 我们在探索两个方向，第一个是AI时代如何创作，让每个人可以把自己心中的故事表达出来。第二个方式是AI娱乐的体验应该如何升级，除了看之外，能否用更多的方式来跟内容来进行互动。
袁晓辉： 也是一个听起来很有意思的愿景。范老师也是在这个内容方向，但是他们公司提供的服务其实是面向企业客户。在你脑海中3到5年之后，这种企业服务市场会出现什么样的变化？
范凌： 对，其实特赞自己的使命叫科技赋能商业与社会的想象力。我们其实一直相信，技术越多，并不是取代我们人的想象越多，而是，我们人的想象是一个会被启发和增量的东西。所以我们研究或者说研发的工具，是帮助企业和一些社会组织能够更好地释放他们自己的想象力的工具。当然现在对工具的定义也发生了新的变化，原来的工具是静态的，即使数字化的工具，其实也是帮助人来解决问题的。但现在我们突然发现，因为人工智能的出现，这个工具自己也带着经验，也带着智能，也带着数据，甚至Agent，带着自己的判断力。所以就从一个中性的、第三方的工具的形态，可能现在会变成你的copilot了，甚至你的同事，所以在工具的市场上，我觉得越来越多的场景会从一个人用工具变为工具帮人去交付结果。原来是整个工作流里是人去驱动，或者人使用工具来提高效率。当然在中国，工具的付费是比较差的，原因是因为中国有大量的包括知识工作者在内的劳动力，而且中国的企业相对来说发展时间比较短，所以它的方法论也比较不定型。所以原来我们说做工具非常难，但现在我们看到，随着人工智能加上工具以后，智能体可以交付结果了，而不是只是提高效率，这个时候大家使用这些智能体的意愿就变得更强，付费的意愿也会更强。所以我觉得在未来的3到5年里边，可能用不了那么久，未来的1到3年里面，就会有更多的工具公司变成直接交付结果的智能体公司。
而且我觉得工具公司直接在工具里加上AI，远远不及用AI直接解决这个问题来的效果更好。也就是说，旧的瓶子里边装点新酒，事实上用户可能还是不买单的，需要新的瓶子，要不解决新问题，要不是解决原来的问题。
袁晓辉： 相当于用AI来重新思考一下工作流和工作体系？
范凌： 如果我们暂且不论是否会有新的工作需要被解决，单说老的工作，比如调研、内容运营、增长等类似的工作，也会有新的工作流产生。在这个工作流里，AI不只是起到提效的作用，而且可能会重塑这个工作流。
袁晓辉： 好，工作的问题我们一会再讨论，我觉得这是个大的话题，也请游威分享一下。
游威： 我觉得未来3到5年，主要是两个方面的变化。一个是基座模型能力的提升，让它可以交付更完整的结果。另一方面，我其实更关注，或者说我认为变化会很大的，是用户习惯和产品形态的协同演进。因为其实现在AI已经能做很多事情，只是现在还没有一个合适的产品，在这个形态下把这些事情在场景里应用起来，或者用户还不太习惯在这个场景下这样使用它。
比如说举几个例子，在家居场景中，其实已经有公司在做相关探索，有很多可用的形态，比如预测用户在家居环境中的行为，然后帮他去做一些家居的自动化控制。但是现在我们的使用习惯还是去摁开关，手动控制这些家居。其实这其中有一个平衡，就是控制过程中模糊控制和意图预测控制的平衡。比如说我们用一些AI创造工具，就没法那么精细地调整每个排版的位置和每个线条的效果，它在更自动化的同时，相比一部分人对结果控制的精确性有所欠缺。这也是我们在使用AI产品的过程中，使用习惯需要协同演进的地方。然后像我们的LOOI ROBOT，它也是将这种AI能力放在了一种新的使用场景中，让大家有更多的接口，在这个场景下可以看到AI已经有这么强的能力，所以我们去年在深圳做了很多AI+硬件的讨论。其实我们发现，相比于AI大模型能力的提升，我们其实有更多的机会，或者更多的变化会发生在产业如何把大模型在这个场景下的想象力实现出来，以及用户其实现在的使用习惯，包括我自己的使用习惯，还没有准备好跟模型协作做很多事情。对，包括这方面的用户习惯，需要慢慢地跟这些场景的产品协同演进，这是我的观点。
袁晓辉： 对，我其实之前听到过一个说法，就是在经济或者整个态势高速增长的时候，可能人们不需要太多的想象、探索，包括一些新的尝试，因为它本来就在自然增长。但是在一个新的时代，包括我们的经济增长其实是放缓的，又有一轮新的技术冲击，在这个前提下，其实很多人也不知道现在该往哪个方向去，这个方向就非常需要想象力，非常需要大家对未来有一些自己的设想再去行动。然后也有人说过，如果你不曾想象的话，你就不会采取任何的行动。我觉得四位老师其实今天也为我们描绘了一下大家理想中的未来，而且我觉得从中模模糊糊地也能感觉到，大家对未来的社会形态其实是有一些自己的想法的，比如说刚才我们聊到的人的工作会出现哪些新的机会，因为大家现在都在担心就业替代，都担心AI有行动力之后，好像也能够做一些随机拼贴和组合，能够取代我们人类，不知道这个问题大家怎么看？我们从朱老师开始。
朱江： 我讲讲娱乐和内容相关的部分。我们觉得AI的智能程度是在进化的，比如说原来它能生成文字，现在是图片，包括视频的效果越来越好，AI有可能会成为一个导演，帮助大家把一个内容呈现出来。但是我们觉得每个人心中其实都有自己的故事，这些故事既有艺术性，也来自于生活。我觉得我们更看好的是用AI来激发每个人的表达，让每个人能讲好自己心中的故事。所以我们觉得这些来自于人内心、来自于他想象的内容，本身的价值不会因为AI的出现而消失，甚至有可能会使得更多的人能够把自己的想象、把自己内心的故事表达出来，我们认为这是有价值的。
从商业的角度上来说，优质的内容其实是能够吸引更多的消费者去观看的，很多电影小说也都是源自于生活，然后再超越生活。所以我觉得每个人都能讲好自己的故事，一定也会有人因此受益。就像刚刚修涵老师讲到一个人的这种10亿级别的新的IP、新的内容公司出现，我们也很看好在这个时代里面，因为AI带来了每个人的表达权利，而带来的新的商业价值。
袁晓辉： 可能大部分内容，你看像一些内容创作工具，它都已经可以生成了，那人在其中的价值点，就是未来会不会AI就可以自动去生成这样的一些内容，那人就好像他的价值越来越弱化？
朱江： 我觉得我们所做的领域可以把它归为故事，故事的源头其实是来自于每个人的体验，所以这一部分AI是没有办法代替人的。每个人的体验是独特的，来自于他个人的生活经历，来自于他对这个世界的看法，而这种独特的体验，借由AI是可以把它具象化地呈现出来的。所以我觉得这一部分是人类独有的价值。这种类型的内容的话，我觉得其实未来可能会用一个更加丰富的形式把它呈现出来，今天是AI帮助你生成一段视频，明天有可能是直接给你生成一个可以交互的，有点像视频也有点像游戏的虚拟世界。所以这种类型的有想象力的世界，我觉得它会以一个更好的方式呈现出来。具体来说，我觉得人们现在消费的这种想象力世界内容的平均水平会上升，也会有更多的普通人的优秀作品呈现出来。
袁晓辉： 我觉得这是一个很乐观的未来，不知道各位老师有没有什么回应？
胡修涵： 我稍微想到前面两位都提到了一些关于创作的升维和表达的模糊性的问题。我们肯定会发现，其实在AI出现以后，审美或者整体的想象力的灵光一现也好，或者说人的一个自我表达也好，它对于精确度的要求下降了。实际上在这个过程中，我们会发现相当多的年轻人会做越来越大的故事，也就是说原来他可能只能做单个内容，只能做一小个片段，现在就有其他的能力，他能够做更完整的系列，能够做更丰富的内容，或者说也把其他人做的一些内容，借由像Prompting，因为Prompting是一个很好复制和重新组合的碎片片段，进行组合，再形成它自己的一套体系。这个过程中，这个作者能够覆盖或者说他能够提供的自己的灵感的具象化输出，其实是比以前更高级和更大的了。所以在这个过程中，也许更精确的东西是由AI向他提问，说你觉得更精确的是不是你真正想要的，这样子的话，对于精确表达的要求也就相应下降了。
游威： 我很赞同修涵刚才说的一个点在于，有时候可能是AI向人提问。其实人跟AI在创作中的这种协作关系，也会变化很多。我之前觉得AI在引入协作流程之后，跟人的协作关系可能会分为三种，一种是这种对抗性的，比如说去做这种AI修图的识别师或者鉴别师这种工作。再有一种就是顺应或者合作性的，比如说与AI共创，用AI的工具进行一些内容生产，或者是去帮AI做训练。再有就是游离在这个之外，传统的一些创作和生产形式。其实我觉得最主流的，还会是像刚才两位说的一样，这种跟AI协作，无论是AI作为工具，还是作为流程中的其他角色，去共同合作，去做内容生产。就比如说之前在一个Hackathon（黑客松）上，AI不是作为工具，它作为一个评判者，去评判这些创作者做的东西好坏。它除了作为工具，可能作为设计助理，帮忙收集创造材料，或者它作为项目经理，去推动艺术家去创作，或者是它去出一些创作的命题，或者是它在创作完成后去评价也好，或者帮忙执行后续的一些修改流程也好，以及还有一种可能性是，之前设想的一个比较极端的形态。比如说有一个虚拟的艺术家，过一段时间从网络上抓取一些冲突剧烈、情感剧烈的词或者热点词，然后去生成一些图像作品，可能是以版画的形式，或者是PCB版画的形式，然后它作为一个，比如说微信上的Agent，它去跟人类的设计助理去安排任务，说你去帮忙把这个拿到工厂印，然后上架之类的，就是AI作为这样一个创作的个体。人类的富有想象力的部分，以及他有这种情感冲动的部分，以及他能捕捉现实生活中丰富变化的部分，作为AI的输入去做一些创作，就是AI变成创作的主体，这也是一种很有想象力的协作的形式。
袁晓辉： 但听起来，好像AI的主动性会比人类还要强，它变成了一种主动创作的形态。
游威： 人类使用AI作为创作工具进行创作，人类占据的主体性会多一点，当然或多或少会取决于人类的创作想法是否足够具体、足够强，以及AI在这其中参与的成分。所以说，其实这种协作模式的变化，会涉及到一个主体性谁去主导的范围问题。
袁晓辉： 范老师，你觉得是AI会主导，还是人来主导？
范凌： 我其实在想，想象力和这个话题，既是因也是果，很多时候，我们看到某个东西后觉得它很有想象力，但它的出发点不一定是为了想象力而做的。就像用手机拍的照片，用Rhino建模软件做的曲面，一看就知道是Rhino做的。但慢慢地，我们会去突破它，突破之后，我们会说这个人的作品很有想象力，但其实这个过程，动机并不是为了想象。如果我们今天去回答人工智能时代想象力的问题，我觉得再有想象力的人，可能也不及3年、5年以后回过头来看时的想象丰富。我就想举一些历史的例子，因为历史是一支箭，它来自远方，射向未来。如果我们要看未来，可能得看看过去发生过什么，以及过去对未来的想象，对吧？我一直很感兴趣现代主义的起源，其实150年前，照相机的出现改变了我们的视觉。照相机出来的时候，很多人觉得画家要失业了，因为有一个比画家更便宜、效果更好、速度更快的画画工具出现了。但事实上，这个时候就会有人去抵抗它他们会说，我们能不能画不像的画，朦朦胧胧的画，照相机拍不出来的感觉，我脑海里的东西，甚至根本没有物体、没有对象，No figure，所以这个时候出现了抽象的艺术、装置艺术，然后还有挪用的艺术，杜尚把一个尿盆放到美术馆里，甚至有些艺术家直接用照相机作为新的艺术手段，摄影艺术应运而生，还产生了新的行业，如娱乐行业，娱乐行业又延展到游戏行业等等。
所以如果我们当时在150年前看待照相机，我相信再有想象力的人，可能也很难想象得出这是一个比原来大得多的艺术机会，而不是一个终结艺术的机会。所以我觉得人工智能可能也是一样。我觉得这里有一个信仰，就是说你到底相不相信人性。相信人性，我们就应该相信人总能想到点别的。在这个过程中，让我们把一些原来可能，不能说叫低级的想象，就是原来要花体力去构思的东西，可能不用再花那么多精力了。以后我们该花精力去构思些什么呢？我觉得这是一个我们可以放松一点去看待的未来。
袁晓辉： 没错，因为四位是企业家，企业家一般来说，大部分是乐观派，而且是行动派。但是其实也有很多人对这种想象的未来持一种相对悲观的态度。比如说短视频可能吸引了我们的注意力，对吧？比如说工具替代之后，我都交给它了，那么初级程序员怎么变成高级程序员，现在都已经没有初级程序员的工作了。还有一些原画设计师，他们一开始就没有这样的机会了，我们该如何进阶？像很多人其实是持这种悲观一点的态度的。
范凌： 对，我看了一张照片很有意思，100年前的纽约时报上是一节车厢，车厢里面每个人都在拿着报纸读，然后下面有一个副标题就讲，人人都在看报纸，那人与人之间的交流呢？100年以后，我们看到人都在拿着手机，对吧？一样的一张画面。所以我觉得在人类社会的历史上，历史就是在不停地重复。现在我们觉得读报纸好像很高级，可能100年以后，我们会觉得看手机也挺高级的，对。所以我觉得我们总会对一些更轻松获得、获取做工越少、愉悦度越高的事情上瘾，所以我们一定会上瘾短视频，对吧？但是我觉得人就是一个生物体，也有所谓反脆弱性。反脆弱性就是当你习惯到一定程度以后，你就会反弹，而且这是生物体的一个本性。你反弹的时候，你就会变得更有批判性。所以我觉得我们不会今天就成为短视频的受众，因为现在短视频可能最长看两个半小时，两个半小时以后，你也会受不了的。所以如果当有一天，有一个更高级的内容，让你看3个小时、4个小时以后，就是你上瘾的时间更长了以后，你那时候身体也会有反抗的。我觉得那个时候，你又会去寻找下一个东西，对吧？比如说最近，如果你看运动手表，运动手表售卖是越来越好的，你会反抗的。只是我们很多时候，一讨论到AI的时候，我们不会讨论还有另一半反抗的部分，我们只讨论了AI可能让我们沉迷的部分。然后关于对未来的态度，我觉得我们的态度都源于什么会让我们本能上更受益。
我自己有两个角色，创业者角色和大学老师角色。创业者就是靠乐观来获得红利的，我们不相信未来会更好，人家怎么会相信把钱投给你。但是大学老师就是靠批判来获得红利的，你不愁眉苦脸，学术界怎么会喜欢你呢？所以我觉得这两种态度的好处就在于它能够并存，但并不代表一种要战胜另一种。它的并存让我们看到更多元，我觉得这就是人类社会有意思的地方。其实这群人，即使我所说的批判性的人，他可能是使用AI用得最多的人之一；这群讲AI讲得很嗨的人，不一定是用AI用得最多的人，可能他们是希望自己员工用AI用得最多的人。所以我觉得很有意思，就是说在语言体系之外，我们内心其实还有一些别的东西在驱动我们的表达。
袁晓辉： 我接下来就不问乐观的问题，我问悲观的问题，因为你们本来就是乐观派。我就问一下朱老师，你觉得你心中有没有一些疑惑，或者觉得还没有被解答的，或者你没有那么笃信的东西？
朱江： 我觉得AI娱乐的终极形态是什么，以及它对人类意味着什么，是我们在思考的一个问题。首先，今天的AI多模态技术还在快速进化，现在我们是把视频、游戏、图像、文字分开来看，但是本质上来讲，人的想象力不是按照这种模态来划分的。当AI能够把多模态的内容用一个更加自动化或者更加实时化的方式呈现出来的时候，AI娱乐形式应该如何升级？我们心中有一个大致的想法，就是可能会出现两种类型。一种是每个人的私人定制，每个人有自己的想法，原来的AI可能没有办法为每一个人进行创作，但今天，其实当AI可以极大化地自动化和智能化之后，每个人的创作和表达可能变成了一件事，自己来消费，然后自己来创造。
另外一个可能会出现的情况，就是更加恢宏的作品会出现，它会以一个更加多元的形式，视频、游戏、动漫、短剧等等，各种形式把它呈现出来，我觉得这也是一种可能性。它到底对人意味着什么呢？到底是好还是坏呢？我们觉得其实应该把形式和内容分开看，就像刚刚讲到短视频，其实短视频的内容，大家可能会觉得有很多容易让人上瘾，但是其实本质上这种形式是一个更加先进的形式，因为它基于推荐，在手机上基于移动化的阅读习惯而出现。为什么大家觉得视频好像不会讨论它是否上瘾，其实本质上来讲，视频的内容也有好有坏，也有让人上瘾的。短视频的推荐模式其实是先进的，手机上打开就可以看，然后一两分钟之后，我就可以把这个信息消费完。所以其实我们不得不承认，这个社会因为推荐算法以及移动端消费视频的形式，使得信息流动的速度加速了，很多知识型的内容，很多有价值的信息也通过这样的方式传递出来了。所以类似的道理，也会在娱乐领域发生。我们觉得娱乐本质上来讲，它是人类想象力的一种投影。人的想象力其实是非常宝贵的一种东西，他从小的时候，其实是个人的一种体验，往大了说的话，其实可能是人类文明的一种延续。所以我们觉得，其实应该把内容和形式分开，我们应该警惕的是只做一些低质的内容，但是我们应该看到的是AI的娱乐形式的升级是不可逆转的。所以我其实并不能讲是乐观，我们是从创业的角度看，到底在未来什么东西是确定性的、不变的，什么东西在变化的？我觉得创作工具在变化，但是人追求想象力世界的一种表达，以及人追求美好的内容、美好的生活是不变的。我也相信人性的光辉，我也相信技术进步。但是对于创业者来讲，需要警醒的是，你如何去做好你的产品，向着最终的方向去前进。
袁晓辉： 整体乐观。修涵，你有没有什么觉得还有点悲观，或者说不确定性比较强的一些方向思考？
胡修涵： 我觉得从整个AI的技术发展，到目前为止来看，对我来说，最长线的、可能比较明确的就是娱乐方式或者体验方式，我们称之为类似于西部世界，或者是某种全真虚拟的，大家以前所说的元宇宙也好，这样一种体验形式。这是大多数人都会畅想的一种模式。只是说在往这个方向前进的过程中，我们确实应该比较担心，是否真的能够长期区分AI提供的价值和人与人之间的互动。如果我们，或者说大多数人，完全无法区分的话，确实可能会造成技术通过内容来影响人的能力过于强大，所以导致那些能够很清晰地调用技术去形成想象空间的人，一群占据了更大技术话语权的人可能会有相应的不平衡的权利，可能会导致我们文化产业上最希望看到的各美其美、美美与共的未来图景的消磨。我觉得这是我们在做所有与AI想象力相关的事情时的一个恐惧。
袁晓辉： 区分AI创作和人的创作、人的贡献？
胡修涵： 对，我觉得我个人还是希望人的创作的主体性在其中能够持续保证。即使这个工作并不是很费力，我们常常说批评一个作品，在将来可能就等同于创作一个作品，批评或者说二次针对这个作品，比如我觉得它应该怎么样，当AI存在的时候，我觉得这个东西应该怎么样，其实就有办法直接生成出来。所以从批评及创作的这个角度来说，但是如果我们一定程度上把批评或者是评判的所有权利也都交给AI的话，可能这个主体性就被消磨了。
袁晓辉： 就相当于，你还愿不愿意费一点脑力去说句话，是吧？
胡修涵： 对，因为我们最开始做AI的C端应用的时候，就注意到其实最开始能够很好地把AI的创造力发挥出来的，就是那些原来愿意写神评论的人，原来愿意在各个内容平台、社交媒体上发出有很多人点赞的评论，但是原来的这种评论可能没有被视觉化，没有被形成完整作品，所以看到的人或者发现它的人会更少。但是当有AI的能力的时候，他的这句话就变成了很好的Prompting。
袁晓辉： 其实也是某种程度上的一种想象力，跟别人不一样的地方，对吧？
游威： 我也可以讲一下我的看法。其实如果说担忧的话，在2023、2024年的时候，最早出现在我意识里的也是这种AI参与生产流程对人的整体文化生产质量的破坏。因为AI本质上是人类知识的一种压缩，我之前有一个比喻，是把它比作成一个部落里活了1000年的老巫师，他知道过去1000年的知识，但是都比较模糊，然后人来他这儿寻求知识。比如说我们让AI去写东西，然后我们去读AI写的东西，在这个过程中，就会把一些内容表达平均化。比如说我之前让AI去写一份工作介绍，它写出来的东西居然完全可以用的，放在会议上大家都觉得很合理，所以这一点其实很让人恐惧。就是说他总是去挑选那些放在人类世界、放在人类的语境中最合理的，就是问题就应该那么写，用那种平均化的语言去写。所以说他人去读这种平均化的东西，然后人的思维受这种平均化的东西影响，所以说信息和内容生产也会慢慢变得平均化，这是我的担忧。
但是我对这个问题的看法，有一种“儿孙自有儿孙福”的感觉。因为我们不可避免地会有这个趋势，无论是这种功能性的创作，比如说淘宝上的详情页或者是海报，还是说这种更消费级的创作，比如说一些消费级的艺术品，像从几十块到小几百块的这种消费装饰品，这种创作都会慢慢有一些AI的创作引入进来。其实像范老师说的，在不同的思想下都会有对应的反思。比如说之前工业化的时候，有《寂静的春天》这种环保的反思，然后在现代化进程中，有法兰克福学派去做这种现代性的反思。所以说在这种AI的浪潮下，肯定也会有对AI影响我们生活的这种思潮形成。这种思潮它会给人形成一种新的，撑起一片新的生存空间。就是刚才朱总说到这种一种极端的或者是一种方向，是给每个人身上属于他自己的幻境，或者是他的欲望空间，让我想起《黑客帝国》里有一个图景，就是说先知之前创了世界，能满足每个人的欲望或者想象的，然后后来那个世界毁灭了。
其实精神分析也会讲人的快乐，是他不断追逐他缺失的东西的过程。如果说他一下子就拿到了他缺失的那个东西，其实是一种所谓的享乐，然后这种享乐是很接近死亡的。所以说人，为什么说儿孙自有儿孙福？就是说我们本质上是对后辈的，或者是对儿孙的一种信赖，或者是相信他心底存的那种人类自我调整的、人的弹性。其实我们在做项目的时候，我经常说，又要依赖人的弹性。就是说项目到最后，有一些难以解决的问题，其实很需要人的这种在困境下的弹性。其实我觉得对这个问题也是一样。面对这种AI的挑战，以及那种终极图景的诱惑，人心里有一些这种反思的东西，以及会想要去创作的东西，包括我现在看到的一个体感的趋势就是，从去年到今年，有越来越多的这种独立艺术家和工作室在产出自己的消费品，这也是一个趋势。这基本上是我的观点。
袁晓辉： 但有人也会担心，因为AI现在他的能力、他的智商都在一直提升，导致可能他会比大部分人都聪明，这种情况下，就是我们一些没那么聪明的人怎么能够去用好一个比自己更聪明的AI？
范凌： 刚才其实讲悲观途径，我想到一个我自己觉得悲观的，就是和晓辉讲的刚刚AI比你聪明有关。我们自己的每个人，至少我们这一代人，还是追求意义的，还是追求价值感的，还是追求对社会有贡献的，还是追求一分耕耘才会有收获的。如果真的有一天，我们工作，然后我们会不由自主地觉得，工作强度越大，自己的价值感越强，也因此在休息的时候，我们愿意颓废地去做一些上瘾的事情，所以有工作才会有娱乐。而且我们这一代的人，感觉上好像首先是生产者，才是消费者。但是确实会存在一个未来，就是不管是AI也好，还是AI的智能体也好，他的工作确实做得比人好，比人更高效，比人更平均，而且不会累，而且是24小时的，所以这就造成了很多人的作为生产者的维度的价值感会降低，降低到一定程度以后，因为我们的消费是基于我做了贡献，所以我可以消费。如果有一天，真的我们每个人都是平均收入了，或者我们就可以自然而然得到收入了，靠税来补贴我们的生活了，而不是靠我们的耕耘了，就是相当于AI干了活，带来的价值给人类去分配了，这个时候我们的意义感何在？我们会不会因为太虚无，所以我在想到就是说，可能未来工作和娱乐也许会混合在一起，我们不得不在虚拟的娱乐环境里面，虚假地赚了一些所谓Token，然后我们觉得我们仍旧处于工作状态，但事实上，可能这个世界的发展已无需我们工作了。唯有我们自身对意义感的追求，才驱使我们继续工作。我觉得这是一个颇具悲哀色彩的未来图景。即我们实际上已无法做出实质性贡献，反而是AI在为我们营造一种贡献感。
袁晓辉： 当然，还存在另一种可能性，你无需通过工作来挣钱，在获得基本生活保障之后，你便会选择自己更想做的事情。你的意义感来源于你更想做的事情，以及你为其他人类所提供的情绪价值，或者是对他人想象力的激发。
范凌： 对，所以我认为，这其中涉及意义的重新定义，或者说对意义的探索，这代表着一种较为高级的人的状态。而比较低级的人的状态，则是一分耕耘，一分收获，十分朴实。但高级的状态则具备自我意识与自我追求，所以会有所谓的灵 修、禅修以及修行等活动。我觉得这是比较高级的追求，目前只有很少一部分人在践行，而绝大多数人仍旧在通过一分耕耘，一分收获的方式来获得意义感。因此，我认为在那个时候，我们可能会纯粹地为自我的精神满足而生活。
胡修涵： 我其实觉得刚才的讨论，非常触动我此前与一些从事AI技术的伙伴的交流。我们当时探讨的问题涉及整个AI行业的几篇著名文章，比如那篇《苦涩的教训》。它其实核心阐述了一件事，即无论我们如何精巧地设计结构和算法，最终都比不上堆砌更多的数据、使用更强的算力，并融入搜索的思维所得到的AI结果。在AI研究界，我觉得现在很多人可能也秉持这样的观点。这个观点在一定程度上意味着，人类精巧的劳动设计对于这件事本身的贡献已微不足道。但是，在这个过程中，我们也可以说，从这个角度出发，现在所有致力于工作流设计、致力于人和机器协作流程的企业，都只是暂时的存在，或者说长期来看也未必有存在的意义。然而，有一个方面是与这一观点相悖的。我们在做电路或者类似项目的时候，它现在越来越接近于纯自动化绘制板，但是人类小朋友还有一类玩具叫电子积木。
袁晓辉： 你说Minecraft那种吗？
胡修涵： 电子积木可能只是一个二极管元件。我记得我小时候玩过这种东西，玩的时候也很开心。在这个过程中，它其实只是把原本复杂的、或者说现在已经不需要人来做的事情，比如搭面包板，我们在学校的时候可能也干过焊电焊这些事儿，简化成了一个更玩具化的积木。我感觉人可能还是永远愿意干这类事情的。所以当你谈到人的手工智慧无法贡献生产价值的时候，但人在手工娱乐制作，比如美国也有DIY文化，或者做木工之类的，在这种心态下，他好像也从来没有担心过自己的意义。所以我说在这件事上，可能人类总能找到一些自己喜欢做的事情，AI相对自留地。
游威： 对，我觉得修涵讲的场景，很像你之前提到的“赡养人类”，因为“赡养人类”是技术黑恶化的一种终极化途径。
袁晓辉： 赡养人类？
游威： 对，就是刘慈欣的小说。对，然后我也会特别认同范老师关于游戏和AI、游戏和工作这种blend的观点。就是之前有一个游戏哲学家写了一本书，叫《生命游戏与乌托邦》，他说其实我们游戏中的很多元素，跟生活没有区别。就比如说，一个计件工人，他去更高效地优化自己的动作，然后追求更高的时薪，他其实跟赛跑这种设定了目标和边界，然后去挑战自己的行为，有共同的地方。包括我们玩一些编程游戏，其实就是抛去了那些debug、看需求复杂的生活流程，把最快乐的部分提取出来，让我们把当指挥官的体验提取出来；比如说一些开餐厅的游戏，把经营的或者是操作的、做东西的快乐提取出来。而且我们生活中，确实也有很多游戏化的成分。
胡修涵： 但这里面我可能稍微区分一下，有两类核心娱乐。一类可能是更偏开放目的的，我们有的时候把它叫玩具。玩具一般来说，是没有最终End goal的设计的，比如七巧板，它的终结目标是非常多元的。但大多数的游戏，为了现在能够同时满足短时间的阶段成就感，或者多巴胺分泌，会设计很明确的终极目标。我一定程度上相信的是，由于AI把工作和娱乐之间的模糊边界又打得更碎以后，可能更多开放目标型的玩法，也会得到一些帮助。
袁晓辉： 有一本书叫《有限与无限的游戏》是吧？这块朱老师有没有什么想法？
朱江： 刚讲前一个问题，关于悲观与否，我可以补充一个角度。如果我们把AI当成是人，人和AI的关系的话，可能有几种。比如说在做娱乐型的内容创作的时候，一种是人创作，一种是AI创作，一种是人和AI合作。沿着这个角度来说的话，可能会出现一些情况。比如说人单独的创作，可能会变成一个小众的艺术性创作，或者是为自我需要的创作。然后人和AI去创作的话，那么它就会有两种情况。一种是走向个性化，一种可能是规模很庞大的一个巨型著作。然后单纯的AI创作的话，可能会在一些商业的场景里面会更多，娱乐的场景里面也会有，但是可能相对的部分会少一些。另外还有一种角度，我觉得是很值得思考，就是目的，到底做这个内容娱乐，是为了人，还是为了AI？
袁晓辉： 我们肯定要站在人的角度吧？
朱江： 对，当我们把AI当成一个人的时候，这件事可能就不那么必然。比如说刚刚修涵说的《西部世界》，其实《西部世界》的创作的话，那个乐园到底它是为人设计的，还是它本身就是自己在运转的一个AI的乐园。所以当我们再去做AI生成这种视频或者娱乐的时候，我们会发现一个趋势，就是AI的智能程度，随着强化学习的模型，随着多模态模型的进化，其实它的反思的能力，包括可能未来的想象力，都在进化。那么在这种情况下，如果说娱乐的目的，从人变成了AI，我觉得这可能就是另外一个途径。那个时候到底人去创作内容或者消费内容，它的目的到底是什么？可能就是一个很不确定性的事情。
我觉得可能从今天的角度来说，当AI比人变得更聪明的时候，有几件事我觉得我们可能是人类应该做的。然后第一件事情就是，应该想办法去学习AI，加速地去拥抱AI，因为AI不是万能的，但是AI今天已经能做很多事儿了，所以当你越了解它的时候，你越会能提前地去做好准备，或者是用一个更合适的方式，来去跟它进行合作。另外一件事情的话就是，不断地探索边界，这个边界包含两个方面。一方面是内心的体验的边界，丰富自己的人生。另外一方面的话，也包括在现实世界里的探索，科技的探索，或者是其他的一些世界的探索，我觉得这是人要做的事。然后第三个部分，关于人到底未来工作和娱乐的关系。我的看法是这样子的，我会觉得未来，其实人会在一种所谓的叫虚拟服务业，或者智能服务业里面，会产生独特的价值。因为AI虽然可以提供一种很好的情绪的基本的满足，但是人性的很多的弱点，或者人本身因为是人，他所给同伴带来的价值是不同的，所以我觉得在娱乐行业里面，由人参与的娱乐的方式，我觉得不会减少，反而有可能，因为AI带来的各种便利性，可能会放大，这是我的观点。
袁晓辉： 因为刚才我们都在讲未来，3到5年之后的未来，但转型可能还是有一段时间，而且转型期，我觉得这个社会是会经历阵痛的，因为会有人面临着下岗失业，比如说机器会替代人，这个程序员会失去工作，这个阵痛，特别是在这种情况下，想象力有没有可能去帮助我们，去度过一段困难的时光？我不知道大家有没有什么建议？
游威： 我觉得这个转变，它有一个阈值，当AI创作的这种内容真的慢慢进入消费领域，像朱总他们做的，就是因为之前的一些AI创作，比如说这种生图，更多是出现那种一些辅助的，比如说在一些上下页，或者是在我们工作流程中去帮助沟通，它还没特别进入大众艺术消费品，或者装饰品的这种事业里。但是假如说，它真的比如说有很多我们能消费的这种50块量级的这种消费品，这可能就成为一个挑战的充分爆发点，但是我们只是拿内容创作的角度来说，我觉得其实朱总他们做这件事，已经拉开了这样一个帷幕。
袁晓辉： 让普通人有机会参与创作？
游威： AI创作的东西已经进入消费品市场参与竞争，这一冲突的帷幕已然拉开。现在的普通人更多地受到激发去进行AI之外的艺术创作，当然，这有可能是AI带来的影响，也有可能是本身的趋势使然。我觉得需要思考的是，如何将AI创作，无论它是作为工具还是其他形态，应用到消费品的生产中。
袁晓辉： 你的建议是让人去做这件事情吗？
游威： 对，但是单纯地利用它生图，又无法将其融入生产力体系。我觉得这或许能引发艺术家们的一种思潮，即思考一些新的与AI沟通的方式。
胡修涵： 对，生图其实也会产生影响。在我们的社区里，它与传统意义上小画师约稿相关的市场会产生很明确的冲突和替代效应。如果我们一直作为新兴创作方式的变革推动者，大家可能需要寻找新的格式，定义一种新的创作形式。这种形式有可能很出乎意料，比如它可能是一个前端网页，也可能是一个更容易交互的某类型新游戏。这些格式在最开始时，我们可能无法给它一个明确的名字，就像短视频最开始，可能有模仿秀、卡点音乐视频等无数种叫法，或者说有无数种延展思路。最后等到尘埃落定的时候，我们把所有东西汇聚起来，称之为短视频，这是一种新的视频Format。这个时候，我认为当AI产生变量时，创作者或者那些面临更强被替代风险的人，最好利用自己的审美和已经培训好的思维部分，去寻找新的格式，并将这些新格式做得更完备和丰富。我觉得这是一个很好的模式。
游威： 我觉得有一个问题是，AI在图像生产过程中已经做得比较完整，它涵盖了整个过程。那么艺术家就需要进行新的探索。目前，在已有的艺术家中，我还没看到特别令我惊讶的形式。可能将来的艺术家与现在的艺术家不是同一批人，或者现在的艺术家仍然专注于现在的AI之外的艺术创作。而且，由于艺术家创作质料的不同，新的艺术家可能会对技术更了解，对模型更了解，甚至从生成方式、模型的底层结构上进行创作。
袁晓辉： 我没想到游老师虽然做硬件，但对艺术哲学有这么多思考。
游威： 因为我也在中国美院读过硕士。
袁晓辉： 明白。其实，我内心更关心的是普通人，比如外卖骑手、滴滴司机，他们在面临新的就业冲击时应该怎么办？我自己有一个答案，就是每个人在学习过程中都要付出一定的成本，我们需要预先给自己设立一个心理预期，即要付出成本去学习。那好处是什么呢？好处就是你能掌握非常多各种各样的工具，以前剪短视频的、做短剧的，包括编程、写代码的，这些工具你可能一个人都能掌握。技术门槛的极大降低，让每个人都有更多机会成为超级个体，我觉得这种机会是前所未有的，但这个过程一定是痛苦的。
胡修涵： 是的，但所有这些技能，一般来说，最终会转化为一种核心产物。也许我们现在还没有看到，所有这些技能如何最后被整合，拼成一个完整的产物，但我相信，这个过程已经在形成中了。它可能会是一种将您刚才说到的所有工具和技能都用得上的产物形态。
袁晓辉： 范老师，因为您也在高校任教，您对这个问题怎么看？对于未来的人才，或者说对于当下的这些工作者，您有什么建议？
范凌： 学校其实受AI影响还挺大的，毕竟我们的职责是为未来培养人才，对吧？然而未来是不断变化的，正因有了AI，学校的管理者其实十分焦虑，总在担忧培养出来的学生是否还有用武之地，这确实是一个很大的问题。但我觉得，如果我们现在想不清楚应该开设什么课程，至少可以大致想象出人的技能将会发生怎样的变化。其实，原来的大学，尤其是中国的大学，都是工业革命的产物，即我们是在为高度细分的社会分工培养专业人才。所以，我们往往在尚未具备广博知识时就先追求专业深度，这也是中国大学教育一直备受诟病的一点。在工业时代，这样培养出的实用性人才十分吃香。但我认为，人工智能是反分工、反工业化的，也就是说，借助人工智能，我们完全能够完成原本不熟悉的工作。比如，我不会编剧，但借助人工智能，我或许就能掌握编剧技巧；我不会拍摄，借助人工智能，我也许就能学会拍摄。更不用说在一些更复杂的工业场景中了。所以，我觉得学校可能会回归到培养全能博雅型人才的状态，即我们需要更广的知识域，更少的学科划分。因此，我看到有些人认为学校关闭专业是消极之举，许多专业被关停，比如我最近听说有些学校的广告学、环境设计等专业被关。但我觉得关停专业是大势所趋，我们最终会回归到培养全能人才、注重素质培养，而非专业技能培养的状态。我认为这可能是人工智能给人类教育带来的一件好事。
袁晓辉： 是的，确实看到很多高校也在做一些尝试，比如将几个学院的老师整合起来，成立一个新的学院。
范凌： 对，然后我想多讲一点，如果我们站在打工人的视角看待教育和自己的工作，确实会觉得工作机会越来越少，就业越来越难，找工作愈发不易。但如果我们把自己视为一个更完整、全能的人，将自己视为能够整合资源去追求更大使命和愿景的人，那时你会发现，你的能力比原来更强了，你的“手”比原来更“长”了。所以我觉得，这个时代非常需要我们换一个视角，重新将工作的结果掌握在自己手中，而不仅仅是完成任务的结果。
袁晓辉： 明白，但这可能也需要一些勇气。因为我们经过专业化分工的训练后，似乎感觉自己只能做某一类事情。
范凌： 对，所以创业者精神、领导力这些原来看似很虚的词汇，现在有了实实在在的意义。
袁晓辉： 朱老师，您对这个问题怎么看？您更担心哪拨群体？
朱江：我觉得从当前的角度来看，也许白领或一部分知识工作者会更早地被替代，尤其是一些偏向于执行类型的知识整理工作，包括一些数据报告，现在AI其实都能做得很好。比如初级的数据分析师、初级程序员，以及各种类型的初级设计师、初级律师也会面临这个问题。但我觉得，这也会带来一些新的机会。一个人也许可以自己开一家咨询公司、设计公司，或者成为一个AI短剧创作者，都是有可能的。
袁晓辉： 但如果你都没有机会成为初级律师、咨询师，又怎么能开一家公司呢？
朱江： 因为我觉得，原来的工作分工，就像刚刚范老师提到的，是专业分工。而工作本身的分工，其实也是围绕着原来的工作流程来设计的，有初级岗位、中级岗位、高级岗位。但其实AI已经替代了很多初级知识工作，但对人来说，他应该转型成为一个创业者，成为一个老板。这个时候的区别在于，从初级工作到高级工作，他都要去做，但原来他是没法做的。今天有了AI的帮助，他有机会在某些领域开始尝试。比如刚刚提到的，成为一个up主，或者成为一个AI短剧导演，或者未来可能也会出现很多一人的工作。我觉得这些部分是一个转型的趋势。
对于所需具备的素质，我觉得有几个方面。第一个肯定是要有一个比较开放的心态，这可能是第一步。就像您刚刚提到的关于勇气的问题，包括对AI的看法问题，我觉得这是一个心态上的变化，一定要保持开放心态，相信自己在AI的帮助下可以变得更好，不要把它完全当成一个工具，而应该把它当成一个伙伴。第二个部分就是要学会提问题。因为今天的AI，要把它用好，其实对提问能力的要求是很高的。能问出一个好问题，某种程度上就能激发AI给出一个好答案。所以用好AI，从实际落地的角度来看，是很重要的事情。因为AI也可以帮助你提供各种工具支持，包括各种策略，一起思考。有了它之后，我觉得未来对于更多行业的人来说，如何培养想象力，会成为一个阶段里很重要的命题。因为AI是先通过文本，然后通过推理，将一些更偏向于策略性思考的东西向前推进。而想象力和创新的部分，目前还是AI升级的一个方向，人类在这方面其实还有阶段性的优势。如何培养想象力，我觉得可能是每个人都要面对的一个命题。这件事情其实很有意思，我没有标准答案，但我觉得可能有一些方式可以参考。比如曾经字节跳动的张一鸣分享过一个观点，他说他喜欢看书，喜欢跟有趣的人聊天，还喜欢发呆。我觉得发呆某种程度上不是休息，而是用一种比较放空的方式，让思想随机游走，然后可能再经过一个发散的过程，再去做一个收敛，通过理性来把想象呈现出来。就像当世界上没有电梯的时候，如何去想象一个摩天大楼会出现？所以其实我觉得，这种想象力的训练和培养，包括在学校里面能否成为一个课题，可能是一个很重要的事情，这是我的观点。
袁晓辉： 我不知道各位有没有小孩，如果培养孩子的话，对于培养想象力，我之前听一个艺术家说过，他在培养孩子过程中，会刻意让孩子去作诗，让他去找一些看似没有什么联系的东西，然后把它串起来，讲故事、作诗。他是用这种方式让他的孩子变得不那么理性，或者说不那么工具化，不那么聚焦在一个非常细节的东西上。就这种方式，我不知道你们有没有思考过，在下一代的培养上，有没有什么想法？
朱江： 我有跟很多朋友聊过这个问题，我觉得如果将人类类比成模型，也存在不同类型。有些人可能更像文本模型，有些人可能更像是图片模型、视频模型，还有些人是多模态模型。有些人思考比较理性，有些人则比较直觉。很多时候，这取决于每个人小时候输入的数据不同，这很有意思。比如，据我的观察，很多喜欢看文字书的人，其理性能力往往更强，从一开始能够出口成章，到后来形成深刻的理性思考。还有一些人喜欢看漫画、图画、动画作品，或者打游戏，这些人相对来说更直觉，也更有想象力。当然，也有一些人兼具理性和感性。我发现一个有意思的点，很多人喜欢看电视剧，我觉得这很有启发性，因为电视剧既有画面又有故事，是一种多模态的内容。从另外一个角度思考，文字部分的思考过程就蕴含在文字之中，因此更适合进行训练和学习。然而，图片部分，包括很多更立体的内容，比如动手制作东西的部分，则很难通过学习掌握。因为创作过程并不在书本上，也没有各种数据可供参考，需要自己动手实践。基于这个思考，我认为如果想象力是多模态的，而不仅仅是文字的、立体的，那么创作本身就非常重要。包括玩玩具、画画，当然也包括写诗，我认为创作过程中所接收的多模态输入，能够激发想象力。
胡修涵： 学习的过程包含“学”和“习”两个字。“学”更多是指吸收知识和经验，而“习”的过程则是实践，“习”的本意就是实践，即将学到的东西付诸于行动。所以，我现在越来越感觉到，在知识性吸收的过程中，动手实践的重要性，或者说通过动手获取一手体验的重要性。其实很多人都在提AI编程可以替代初级程序员，但我观察到的是，初级程序员在接触AI编程后，他们的产品审美能力以及制作小型产品Demo的能力都得到了显著提升。以前，这种能力通常只有优秀的独立开发者才具备，而现在初级程序员的定义可能更接近于这个层面。因此，我认为在AI的冲击下，初级到高级的技能晋级阶梯肯定会发生变化。但我不太认同那种认为AI会把梯子最下面一层抽掉的逻辑。
袁晓辉： 范老师，您刚才谈到了想象力培养这个方向，您正好有设计背景和科技背景，您认为想象力培养有没有捷径？
范凌： 对于这个话题，我有点纠结。从事教育行业的人肯定会认为教育对此有贡献，但另一方面，作为家长，你会发现孩子的想象力很多时候似乎是被教育所限制的。孩子知道的越多，想象力的边界似乎就越严实。孩子在出生时，可能都充满着创造的本能。他们画的画、写的字，甚至说的话、看待事情的视角，很多时候是教育让他们变得像相似的模子。到了一定年龄后，我们又开始讨论能否找回自我。我们自己可能也都经历过这个阶段，可能我自己觉得，30岁前想成为别人，30岁以后则拼命想找回自己。所以，我认为想象力一方面是个本能问题，另一方面，我们讨论的可能不是如何培养想象力，而是如何在具备知识后产生创新能力。我认为创新能力是可以培养的，而想象力可能更多需要环境和时间。而且，很多关于孩子的研究都表明，我们做的很多教育工作并不利于想象力的培养，但有利于知识的积累和问题解决能力的提升。反而是一些与知识无关的活动，比如运动、人际交往，更有利于想象力的培养。这很有意思，想象力似乎需要一个土壤，而不是一些工具，而解决问题可能需要工具，这里有一些区别。
袁晓辉： 其实创新也是需要土壤的，那应该需要一个什么样的土壤呢？更开放、包容的土壤吗？
游威： 我也谈谈我的看法。刚才说的这种想象力的培养，其实有点像荣格所说的联想思维。从我的成长经历来看，如果想培养这种思维，可以让孩子接触更广泛的知识面，因为它是各种知识之间串联、联想，然后产生新东西的一种能力。可能刚才说的这种土壤，就是更广的知识面，比如科学、历史、文化、艺术等各方面都接触一些。但是，这种培养模式会产生一种立场的分化。因为人接触的知识越广，学得就越不精。这种立场就是面对技术黑盒时，我们如何去看待这个事情，是拥抱它，学习怎么使用它，然后可能更广泛地获取知识，为了更好地利用它，而抛弃对技术深度的理解；还是保持技术深度，掌控这个技术黑盒，然后去改动它。
其实，在AI之前，技术黑盒就已经存在了。我们可以看看芯片的技术黑盒化。从零几年到现在，包括我在内的一些电子工程师，都有一种执念，就是能否用更锋利的器件搭建出芯片的功能，避免黑盒化。但实际上，现在产业上大家都在用芯片来制作东西，具有分立器件设计能力的电子设计视野越来越少，但也是存在的。所以，我觉得这种技术黑盒化的生态，可以参考之前芯片的历史。可能在10年内，还是这种状态，有黑盒的话，了解底层技术的人越来越少，但还是有这样的趋势。大部分人可能还是会偏向更广泛地获取知识，更能让人调动这种技术黑盒的方向去发展。
袁晓辉： 那相当于有兴趣研究技术底层逻辑的人，就基于兴趣去探索？
游威： 对对，这部分人可能慢慢还是变得越来越少。
袁晓辉： 关于这个土壤的问题，我觉得也是一个挺值得老师、政策制定者，包括整个社会去思考的一个问题。
范凌： 其实，孩子是否愿意培养想象力或创造力，很大程度上也可能来自于家长的自信。我觉得家庭是孩子培养的第一责任人，而不是学校或老师。很大程度上，为什么我说家长要自信，因为所有的创造都是基于对失败的可容忍来产生的。如果一个孩子或一个创新环境特别能够容忍失败，失败后不会受到过多的惩罚，那么一定会孕育出创新。你看，很多现代制度的发生，都是为了让你一次失败后不会倾家荡产，名声扫地。所以，以前有一个人讲，杭州之所以有这么多优秀企业出来，因为那里是黑土地。黑土地不是由谁成功了来定义的，而是由失败后孕育了这片土地来定义的。就是你失败的经验也在这里边变成了养分。
袁晓辉： 为什么是杭州？是失败的人多吗？
范凌： 不是。这意思就是说，杭州之所以产生像“六小龙”之类的企业，是因为有很多，比如有2000家失败的企业在那滋养出了人才，滋养出了环境等等。所以，我想说的是，我们看到的是创新的案例，但没有看到的是这些创新案例下面的沃土，其实这是需要有代价的。这个代价最重要的就是，我们都希望孩子成功，但是他也许在40岁才能成功，我们能不能做家长的忍到40岁？我有时候在想，我父母对我也是真的很宽容。如果宽容你，你才能做一些相对非共识化的选择，非共识化的选择以后，才有可能出现创新的点。如果你的所有的选择都是共识化的，最后只能是随大溜。当然有很多东西都指向了这个原则。比如说应用数学有一句话，叫整体最优一定是局部最优，但局部最优不一定是整体最优，对吧？你每一步都不犯错，最后可能距离目标也不会很远；但你犯了一些大错，最后发现所有的错或许都有其道理。乔布斯曾讲过“You can only connect the dots backwards”，最后回过头来想，学写书法是有道理的。然后最近这个大模型不也说了Less structure more intelligence吗？就是不要过多干预，过多的干预和设计会降低中间过程的效率，让它有反思，让它有来回的调整，最后产生的人工智能结果可能也会更好。问题就在于，我们有没有这个信心。我们有没有这个信心说走了很多弯路以后，一定能达到更远的彼岸。我觉得这是家长需要自我修行的。
袁晓辉： 对，但很多家长会觉得，别人家孩子不一样，每个孩子基因不同，有些孩子自觉性很强，就追求自我去了。
范凌： 对对对，我们有很多理由说服自己，应该对孩子有更多的管束。但事实上，家长又有另一个心态，就是安全感，但是家长的目标，也不是让孩子成为伟人，很多时候家长的目标，也只是让孩子过一个安全自足的平凡生活。所以我觉得，这并不是说家长一定要让孩子有最大的创造力。
袁晓辉： 没我们最后一轮问题，我想问一个有点挑战性的问题。因为刚才范老师讲到了非共识，很多的创业其实也起源于你看到了一个别人没有看到的趋势。但我们今天刚才很多讨论，我觉得都是有共识的。但是有没有什么，你目前觉得好像只有你有这个想法，其他人好像还不太认同你这样的观点。
游威： 对，我大概讲一点。就是关于AI+硬件，关于我们今年、去年做的一些AI+硬件的讨论，AI+硬件的机会在哪？其实我觉得可以分三个方面：一个是输入，另一个是输出，另一个是执行。因为大模型是基于语言的。我们不同的嘉宾在不同的领域，体感也会让我们对行业机会有认知。所以我就讲一下硬件这块。
因为大模型是基于语言的，所以它最早出现的一些原生应用，就会围绕语言产生。比如说之前的那些AI硬件、录音笔之类的。这些作为手机电脑不方便进行物理交互形态下的输入方式，然后输出的，比如说一些毛绒玩具，可能需要一种物理形态去增加更多的感知。其实执行的部分，我们现在还没特别看到明显的变化。为什么呢？因为大模型这波应用对硬件的改变，跟之前的区别在哪呢？我觉得是，因为之前工业化时代的逻辑是输入、输出然后执行。就是我们环境中有哪些传感器可以读到信息，然后可以有哪些可以执行的事情。比如说扫地机去扫地，然后再去感测空间，要执行哪些东西、要传感哪些东西，其实没变。变的是传感和输出的结构，它更多地可以用语言去结构了。所以说执行上可能是什么呢？就是更精细化的执行，比如人可以用语言描述更精细的需求。比如说我想调一杯符合我心情的酒，或者我说晚上睡觉的时候扫地机不要来打扰我，或者我说我想吃一顿咸淡、色泽是什么样的饭。这种输入和输出上的语言结构，下一步就是执行上或功能满足上，被语言去解构。
但是这方面也要伴随着很多人使用习惯的演进。所以我看AI+硬件方面的机会，可以分为这三个方面：一个是输入的，已经有很多产品了；输入输出其实有很多产品，可能更长期的机会在于执行上更细致的机会。还有一个就是刚才说到原生的语音，就是我们在聊天，然后我们有文档，它有很多本身的语言。我一直在讲的一个概念，就是次生语义，比如说我们嘉宾的喜好、性格，嘉宾的信息，或者这个场景中其他的信息，比如一个餐厅里、一个家居场景中各种家居的状态，人的想法，人的习惯，这些都是可以被挖掘出来，或者是可以被推测出来，然后进行一些相关产业的布局。所以我觉得从硬件来看，这个机会一个是在执行策略上，另一个是怎么去挖掘这个产业上进一步的语料信息上。
袁晓辉： 好的。我觉得确实听起来有点绕了，可能是我不太熟悉这个领域。反正就是说在硬件这一块，在输入和输出和执行这块，你们是比较有信心去相信有下一个趋势。
游威： 或者是非共识部分，或者是我也没看到多少人在聊的，可能机会在于这些方面。
朱江： 我觉得现在应该还是个非共识，AI娱乐会不会出现新一代的超级内容平台？其实我们从一开始创业的时候，就抱持这个观点，以后可能会出现一个拥有10亿级用户的超级AI娱乐内容平台。2023年年初，ChatGPT刚出来的时候，我也跟一个行业里非常知名的投资人交流过，他的观点是相反的，他觉得C端的娱乐场景现在已经都被占满了，大家的游戏、短视频都很好玩，不会有新的C端娱乐的新机会。我们认为一定会出现一个或者多个AI娱乐的超级内容平台，我们希望能成为其中之一。
胡修涵： 对，我觉得也不存在真正的非共识，只有大范围的共识和小范围的共识。我觉得我们相信的，或者说一直很坚信的是，交互及创作，创作及消费。在AI的变化下，在这个过程中，我们衍生出来一个现在可能更有挑衅性的观点，就是AI陪伴这个赛道的划分，整体是比较错误的概括。如果我们把它当成是娱乐型的智能体，相关的一系列延展的话，它可能并不是原来Chat Bot那么小的市场规模，而是一个比To C互联网还要大的完整市场规模。但这意味着，这个规模不可能被一家公司吃掉，也就是不可能有像Character AI这样的一家公司独占。目前出现的越来越多的智能体的协议，可以帮他们使用工具的MCP，帮Agent和Agent之间通信的A2A，然后一系列的基础设施、记忆、模块，然后中间不同公司的分工分化，最后会完整地构成新的To C这种互联网。
范凌： 因为我们讨论到别的事，比如社会产业的时候，我们都觉得AI是个割裂的力量，就是说AI跟过去不一样，所以AI会有新的发展。但当我们一讨论到自己的工作时，我们全都在想昨天做什么，加上了AI以后，明天我们做什么。我觉得一个非共识是，昨天做什么和明天你做什么没有关系。尤其是因为现在，AI的发展，也许它的趋势性要强于过去自己所在行业里面所有东西的趋势性，所以明天做什么跟你昨天做什么没有关系，我觉得我们都在做一个新的创业，所以这是我的角度。
袁晓辉： 非常感谢四位老师。今天的圆桌，我们其实讨论了挺多关于想象力的话题。到最后这点，我觉得甚至涉及到了我们怎么面对未来的勇气，面对变化，能不能有一个开放的心态去面对全新的时代，我们把AI变成把想象力变成一种竞争优势，这不仅在于公司层面，也在于我们每个人层面，甚至在我们培养下一代的层面。也希望我们今天的讨论能够对大家有一些帮助。好，谢谢各位老师！
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