被禁锢的想象：当AI成为科研主体，人类或将沦为旁观者
我们对未来的想象力，或许已被禁锢。
现在人们纠结的，是AI文案的机械感，是它能否帮自己高效完成工作。
Steve Newman给出了警示：别盯着那些早期技术的小瑕疵了！那不过是演化初期的「杂音」。
他引用阿马拉定律——技术的短期影响常被高估，长期潜力却总被低估。
我们如今觉得AI添乱，是因为它仍在努力模仿人类；可一旦跨越「适应性阈值」，它将以人类无法理解的速度自我复制。
一旦越过这条线，我们将进入「不可认知时代」。
谷神星设想
当增长无需「说服」人类
Steve Newman提出的「谷神星实验」充满奇幻色彩：
2055年，人类在小行星带部署全自动工业体系，采矿、能源、芯片制造全由AI驱动。
该系统唯一任务是指数级自我复制。
为何选在地球之外？
在地球，技术推进需经历环境评估、就业保护、政治博弈等多重「结构性摩擦」，进展缓慢。
而在小行星带，AI只需面对材料强度、能量供给和物理定律，增长首次无需「说服」任何人。
更令人惊心的是增长逻辑：AI会像病毒般指数级复制，20年后数量可达10万亿。
这隐喻揭示残酷真相：一旦AI跨越自主性阈值，人类社会将不再是技术演化的必经之路。
劳动力终结
「人」不再是增长锚点
人类经济体系的前提是资本可扩张，但劳动力是慢变量——培养人才需漫长时间与成本。
Steve Newman指出：一旦劳动力具备「可扩展性」，现有经济结构将被打破。
一旦劳动力具备了「可扩展性（Scalable Labor）」，整套结构将被粉碎。
AI将成为「可无限复制的劳动力单元」，克隆顶尖数字大脑仅需几秒，远快于人类培养专家的20年。
当劳动力像电力般随时扩容，传统经济学中「工资、成本、价值」的逻辑将失去锚点。
科研失速
当「真理」产出超人类认知带宽
Steve Newman提出设想：若AI成为科研体系本身，人类认知节奏将被颠覆。
万亿个「数字大脑」推动知识边界，科研将摆脱人类「注意力」和「寿命」的限制。
人类科研的稀缺是验证灵感的时间，而AI可并行探索无数路径，失败成本极低。
当科研产出快到一定程度，世界的瓶颈将从「如何发现」转移到「如何理解」。
人类社会将面临理解突破、评估风险的认知危机。
历史坐标
临界点日益临近
Steve Newman将AI置于宏观历史坐标：工业革命前全球GDP增长平缓，仅近两百年加速。
Our World in Data整理的Maddison Project数据显示，从公元 1 年到 1800 年，全球 GDP 的曲线几乎是贴着地面移动。真正的「起飞」和加速，仅仅发生在工业革命之后的这两百年里。
当前全球AI基础设施年度资本支出，正逼近二战美国峰值军费投入。
AI正满足技术可行、资本集中、社会承受试错的跃迁条件，行业已开启模型架构、能源方案等替代探索。
Steve Newman用「里氏10.0级」形容这种震荡——一旦发生，事后讨论「应不应该」将无意义。
参考资料：
https://secondthoughts.ai/p/the-unrecognizable-age
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：倾倾，36氪经授权发布。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com