凯文·凯利：未来25年，不会被AI取代的只有一种人

凯文·凯利，这位被誉为“硅谷预言家”的未来学家，曾凭借对互联网发展趋势的前瞻判断获得广泛的影响力。

早在1984年，他就发起了第一届黑客大会。1994年，他出版了自己最具影响力的一本书《失控》，影响了包括乔布斯在内的一代互联网人，曾经被作为《黑客帝国》中所有演员的必读书目。

2008 年，他提出“1000 名铁杆粉丝”理论。这一洞见为“创作者经济”奠定了基石。

今年，他在新作《2049：未来10000天的可能》中继续展开他对技术的观察、对未来的畅想。

2025年8月12日，凯文·凯利与AI领域投资人徐彬展开了一次对谈，围绕《2049》这本书，探讨25年后世界会变成什么样子，当下的前沿科技如AI、智能眼镜、自动驾驶会带来什么变革，人们又将如何适应新世界。

以下是本次对谈部分实录，希望对你有所启发。

01

关于未来的整体想象：镜像世界

徐彬：预测未来是很困难的。但是我喜欢你在书里提到的一点是：“塑造未来比预测的准确性更重要。”

凯文·凯利：我想传达的是：这不是一本预测未来的书，我讲的是情景设想。

首先场景总是复数形式，不止一个。设想这些情景不是为了正确预测未来，而是为了让人们不要对发生的事情感到惊讶，就是排练一下。

另外一点，关于情景，你可以有乐观和积极的设想。目的是指导我们的决定，给我们一些目标，帮助我们意识到一些事情，这样我们就不是偶然到达某个未来。

这本书中很多场景都是积极的，是关于最佳情况的。我思考的是如果一切顺利会发生什么？已经有很多书和人告诉你未来人类会如何失败，但我不去解释这些，因为它们很容易想象。关于本书中的场景，我不是说事情会变成这样，而是说如果能这样就太好了！

镜像世界

徐彬：你在书中提出了一个名为“镜像世界”的新概念。你说这将是新的互联网，那么你能更具体地描述一下吗？例如是不是像电影里的《头号玩家》中的元宇宙那样。

凯文·凯利：镜像世界实际上并不像《头号玩家》中的“绿洲”。《头号玩家》是虚拟现实，那是一个虚构的世界，它是非常沉浸式的，是多感官的，但不是真实的世界。

电影中展现的技术跟镜像世界看起来有一些相似，但镜像世界最重要的是：眼镜是透明的，你可以看到真实的世界。

你在真实的世界里，但在透明的镜片上会有一层信息、数据、指示、方向和其他东西。可能会有一些虚构的东西，但这一切都发生在现实世界中。如果你想进入虚拟世界，你可以把镜片调暗，但虚拟世界变成了更大世界的一个子集。

所以《头号玩家》中的绿洲只是镜像世界技术所蕴含的可能性中的一小部分。如果你能实现镜像世界，也就是现实世界与虚拟世界的叠加，那么你就能轻松地单独实现虚拟世界。

智能眼镜

徐彬：您在书中提到智能眼镜是下一个伟大创新（Next Big Thing），但智能眼镜并不是一个新概念。谷歌眼镜失败，Apple Vision Pro不成功（至少目前不成功），Meta Ryan看起来很棒但太贵了，所以智能手机需要做出哪些改变，才能取代智能手机真正成为主流？

凯文·凯利：首先，从技术上讲，需要完成的事情非常困难。最大的挑战是如何做出既透明通透又可以展示图像的镜片。所以材料科学和各种技术需要被发明出来。

第二件事是能源问题。我们希望有能戴在脸上、全天运行的智能眼镜。要在如此小的空间存储充足的电源，是一个巨大的的挑战，现在的技术还不成熟。

第三件事是算力。智能眼镜所需的人工智能还不存在，而且成本也不够低。没有无处不在的便宜的空间智能，就不会有镜像世界或元宇宙的存在。我们目前连空间智能都没有。

现在智能眼镜的情况有点像第一款手机问世时，虽然有人开始使用，但没人真正接受，因为技术不够成熟。人们需要的是足够小的东西，可以放在口袋里，可以运行一整天。几十年来，许多人花费了数十亿美元来实现这一目标。所以我认为智能眼镜也需要几十年才能完成。

AGI？不太好用

徐彬：通用人工智能（AGI）是Open AI、 Xai、谷歌DeepMind等所有AI公司的目标，然而你提到了一个叫做“异人智能”（Artificial Aliens）的概念，我觉得这很令人耳目一新。这是否意味着AI拥有的智能与人类的智力完全不同？

凯文·凯利：关于通用智能，目前有很大的不确定性和很多分歧。我怀疑是否真的存在通用智能这种东西。如果存在，它可能也没那么有用。

我们不知道通用智能是否存在，因为我们不知道人类的智慧是什么。我们试图制造某种人造的智能，但我们甚至不知道真正的智能是什么。

很多人认为它就像一个宇宙中的元素，AGI是元素。事实证明，我们对元素的看法是错误的就像古人认为水是一种元素，但它实际上是一种化合物，由不同的要素组成。我认为智能也是一回事。我认为AG不是一种基本元素，而是一种化合物，由不同的认知要素组成。

而且会有许多不同的化合物，许多不同种类的智能，由认知要素通过不同的组合形成。就像没有通用的化合物一样。我们有盐、水、氨、蛋白质……所有这些东西都是化合物。

在认知领域也是如此，我们会有不同类型的化合物，为不同用途而创建，但是一个万能的通用的东西。一切都将是非常非常专业和具体，会有数学智能、空间智能、情商和推理智能…… 有些智能是为对话而生的，有些则擅长做数学证明。

你可以拥有AGI，就像一把瑞士军刀。人人都希望有一把，但没人会日常使用。因为它什么都能做，但没有一件事做得特别好。

而我称这些不同种类的智能为“异人智能”是因为：它们可以很聪明，有感知能力，甚至可以有自我意识，可能很有趣，很幽默，有创意，但它们实现这些的方式与人类不同。就像《星际迷航》里的Spock一样，它是个异人智能，聪明、有意识，但思维方式不同于人类。

人类与异人智能无法互相取代。我们要与这些异人智能合作，我们的智慧加上他们的智慧，我们的想法不同，可以一起探索新的答案、新的想法。光靠我们自己，实现不了。

不存在谁更聪明，而是类型完全不同的智能。这就是为什么需要团队合作，我们将与AI作为一个团队一起工作。

02

技术的应用：速度缓慢

徐彬：微软CEO纳德拉说过，既然 AI 是一场工业革命，它应该能够推动全球或者至少美国GDP增长率从目前的3%提升到 6% 甚至 10%。但我们还没有看到这种情况发生。你认为为什么这还没有发生，以及我们什么时候能看到呢？

凯文·凯利：因为文化因素的存在，社会需要花很长的时间来吸收技术变革的影响。这不仅仅是技术问题。

你不能像引进一个新人一样把人工智能带入你的公司。为了最大化地发挥它的作用，你必须真正改变你的工作流程。我们发现部门之间的界限正被AI模糊。工作流程、组织结构、等级制度必须改变，才能最大限度地发挥人工智能在公司中的力量。

大多数公司甚至没有意识到他们的实际工作流程是什么。如果你想自动化它，你只是在自动化错误的事情。因此应用AI的步骤之一就是要努力理解实际的工作流程。而这一步我们目前还没做到。这是一个组织层面必须要发生的事情。

所以我并不惊讶于我们还没有看到生产力的提升。我也不能保证我们会看到这一天。我想还需要很长时间才能让AI在文化层面被吸收。很多事情都存在技术和文化两个层面的因素，自动驾驶汽车是如此、AI导师是如此、AI工作流程也是如此。

实验室里的进展和初创公司的宣传发布可能会非常快，但要将所有这些真正融入日常生活要慢得多。而且需要那些对此不太感兴趣的人改变行为习惯。我经历过互联网兴起的时代，我在80年代初使用电子邮件，而公众可能直到2000年才真正接受它。这里有一个文化吸收过程。

一项技术必须变得明显有价值时，人们才愿意做学习曲线。一开始这并不明显，就拿AI来说。如果你经常用的话，你会意识到它的局限性。而且它并不适合所有人，这需要大量的技巧。所以这需要时间。

你会听到我经常这样说：文化变革的速度比科技前沿的发展速度慢。也正是因为它的速度比较慢，这意味着我们有时间去适应、能吸收技术，而不会对劳动力造成毁灭式的打击。所以我的观点是我们会慢慢摸索前进，不会有急剧的起飞。它将是一个缓慢的起飞过程，我们能够一步一步地弄清楚如何去做。

自动驾驶

比如自动驾驶汽车的普及至少需要25年时间。因为我们必须改变基础设施，而不只是让自动驾驶汽车上路。

你必须改变交通灯、坡道、停车位、上下客的地方，这些都必须改变，而这需要几十年时间。所以无论有什么变化都会慢慢发生，我们将有时间适应它。

我认为自动驾驶汽车，尤其是自动驾驶出租车不一定会具有那么大的颠覆性。它们目前只是城市中的一小部分。它会改变就业吗？我不知道。

我认为开始产生影响的地方是长途卡车运输，会更加自动化。可能会有自动驾驶的卡车，但车厢里还是会有一个人。人们不负责驾驶，但可能在做其他工作，比如使用电脑，然后装卸货物。

AI+健康

徐彬：关于健康保健，你在书中提到AI赋能将带来制药研发方面更快、更新的突破。据我所知有人在这方面取得了重大进展。谷歌DeepMind成立了一家名为Isomorphic Labs的公司，使用人工智能进行药物研发。他们的CEO丹尼斯·哈萨比斯说10年后几乎所有疾病都能被治愈，那么你同意他的预测吗？

凯文·凯利：不。我一直试图强调的一点是技术进步的速度很快，技术吸收和采用的速度非常缓慢。

谷歌可以做蛋白质折叠。但是在实验室里操作和日常生活中使用，是完全不一样的。那还需要几十年。我们花了接近50年的时间，才让电力被吸收并应用到工厂和企业中，所以10年对我来说太快了，不足以真正产生重大影响。

如果你回想一下，当人们最开始谈论基因测序时，会认为一旦实现我们就可以治愈疾病。

如今20多年过去了，我们却还没做到。生物学是如此复杂，仅仅了解某些事情是不够的，你还得做人体的临床试验，这些试验需要数年的时间，而目前你真的无法加快这个过程。也许有一天我们可以进行模拟，不必在人体上进行试验了。

但那也需要时间。如果你说50年或者100年内实现，我会相信他。10年不可能。

人形机器人

徐彬：你提到人形机器人的发展会比预期的要慢得多。主要挑战是什么？非人形机器人能否成为更好的解决方案？

凯文·凯利：当我们制造飞机时，我们没有用拍动的翅膀。我们有固定的机翼和螺旋桨。很多我们想实现的事情，人形并非理想的选择。

当我们与人类互动时，人类的形态是最好的。我们对类人形态和面孔很适应，可以对其做出反应。

所以我认为，在某些人类将与它们互动的地方，它们可以是人形。但大多数情况下，机器人根本不需要是人形，他们可以有许多不同的尺寸。这取决于他们的工作内容。

人形机器人面临的主要挑战与眼镜非常相似。第一个是能源问题。目前的类人机器人

需要惊人的动力。这些动力被压缩得像炸弹一样，它们需要的能量如此之多，以至于真的可能爆炸。即便如此也不足以让它们全天运行。所以制造出既节能又安全，还能全天工作的类人机器人是一个巨大的挑战

第二个是灵巧度。我们人类的手是工程学的奇迹。你可以穿一根针，然后下一瞬间你可以搬动40公斤的东西，没有机械手能够做到这一点。20多年了，我们不知道如何制造出具有这种灵敏度的机械手。我们还差得远呢。

第三个是空间智能，我认为我们正在努力并且会在25年内解决。

03

人类员工：不可替代的优势

徐彬：你在书中提到小写的创造力和大写的创造力。最近谷歌宣布Alpha Evolve发现了一个为4X4矩阵乘法找到了更好的算法。当我看到这条新闻时，我第一反应是科学家可能会失业。所以我对这个很好奇，你认为科学家会失业吗？

凯文·凯利：不，我认为绝对不会。

当你现在雇佣一个人，他们有三件事不得不做。首先他们必须完成工作任务。

第二件事是对工作负责，如果他们不这样做，那么他们将承担后果。

如果你有一个人工智能，它们给你错误的答案，或者代理不做工作，没有什么要为此负责。人工智能不会对这项工作负责、不会确保它以你满意的方式完成。所以人类是值得信任的。

第三件事就是人类在每一份工作中学习。而AI现在不主动学习，chat gpt已经经历了四次学习，它正在进行第5次学习。但是人类员工将按小时学习。

所以当你雇佣一个人，科学家、老师、医生，不管是什么。他们不仅做人工智能可能能够做的工作，他们还会承担责任，并且他们每分钟都在工作中学习。人工智能还远远不能做到这一点。

他们最终能做到吗？我们拭目以待，但他们现在做不到，所以在接下来的25年里人类科学家不可能被AI取代。而且在25年内，每个人都会学习与AI合作，辅助自己的工作，但人类将会对工作负责。

04

未来教育：“怎么学”比“学什么”更重要

徐彬：我有两个孩子，一个两岁半，另一个不到一岁。我不知道该教他们什么，让他们发展什么技能以便在人工智能时代立足。对于像我这样的家长，你会给出什么样的建议？

凯文·凯利：在成长关键期，我认为科技不是很重要。我甚至觉得你不需要给他们灌输知识。基本上，这是孩子发展性格的时期，主要是传授价值观、习惯，比如诚实、努力、信任等价值观。 这些才是一开始的主要任务，甚至直到小学都是这样。其中很多价值观就是你的价值观，所以你要把你的价值观传授给你的孩子。

随着他们年龄的增长，到了初中和高中，思考的技能变得更重要。

按照我的总结，随着人工智能的出现，给孩子答案或者如何回答问题不再那么重要。因为如果你想要答案，你可以问人工智能，但是你需要教孩子们如何提问。学习如何问一个好问题、如何评估人工智能给你的答案，学习批判性思维、如何判断某事是否真实、如何质疑权威。

这些是你应该教的技能，不是为了学习某个专业。我也不建议你这么做，因为当你的孩子完成学业后，他们两年后做的工作甚至是曾经不存在的。

我的意思是我们会不断创造出新的工作岗位，所以你不需要为了某一特定职业去学习。我认为当一个人高中或大学毕业时，你只需要具备一种超能力，就是知道如何学习、如何优化你自己的学习。

因为每个人学到的东西都不一样。当你从学校毕业时，你希望掌握的是怎样学得最好，你个人学习语言、体育运动、知识类内容的最佳方式，并且要不断实践、训练和测试。因为这将是你余生都要做的事情。所以我认为由AI导师和人类导师共同辅助的个性化学习会变得非常非常重要。

当你的孩子还小的时候，你应该让他们尽可能地玩耍、让他们自己去摸索如何学习。他们知道什么并不重要，重要的是他们是否有学习的能力

徐彬： 所以知识本身并不是那么重要，学习的技能更重要，对吧？

凯文·凯利：我们需要一些最低限度的知识，比如你需要知道如何阅读、基本的算术、如何打开AI并与AI交谈。会有一些基本技能和最低限度的知识要求，但我认为这些要求相当低。你不需要去补习班学习这个，我认为比补习班或家教更好的是玩耍。

尤其是从你的背景来看，我给你的建议是：让你的孩子玩得比你认为应该玩的更多。

徐彬：在未来10年里，每年会有1400万的大学毕业生。他们中的很多人对人工智能非常焦虑。因为他们是在非AI时代里长大的，所以他们面临着非常具有挑战性的局面。你会给他们什么建议？

凯文·凯利：你想变得尽可能奇怪和出乎意料吗？如果你可以被预测，那么你就可能被AI取代。如果你不可预测，你无法被取代。所以你应该尽可能地变得不可预测。

所以那些在小时候让你显得怪异的特质，你可以重拾它。做不可预测的事情，有不可预知的想法、观点和问题。

AI的特点是它们代表了平均水平。它们经过训练、生成的是平均水平的东西。它们非常出色，但是它们不太擅长奇怪和与众不同的事情

所以这就是你面对AI的壁垒。尽可能保持奇怪和不同，但仍然有用。

换一种说法就是，我相信你这样的成功人士往往会试图在某方面做到最好。而我想说的是：不要以做到最好为目标，立志成为唯一，成为独一无二的那个。

如果你是最棒的。这意味着有第一名、第二名、第三名，这条道路是非常窄的。

目标是成为做这件事的唯一一人，立志成为唯一在乎的人、唯一知道方法的人、唯一在做这件事的人。不要试图成为某方面的佼佼要努力成为独一无二的存在。

你要成为唯一类别。商业也是如此。成为唯一类别，你就没有竞争对手，人们甚至不知道如何命名你在做的事。

所以我想对年轻人说：试着去做一些人们甚至都不知道该怎么称呼的事情。

如果你告诉我：“哦，我是一名VC。“ 那就意味着你可能会被AI取代。如果你说我是会计或者我是某方面最好的律师，你可以被取代。

你希望做一件需要花15分钟向你父母解释那是什么的事。因为没有合适的词汇来描述它。当你年轻时，你就应该朝着这个方向努力，因为这才是独一无二的。