AI对社会结构的冲击 - AI将在所有需要智能活动的领域以比人类高几千倍的效率工作 这一数学基础将彻底重塑社会结构[6][14] - AI处理token的效率达到每秒100万个 成本仅需1元 而人类每分钟仅能产生200个token 每日上限约20万个[14] - AI智能质量已达到博士水准 能替代99%人类的智能工作[14] 四大基本原理框架 - 涌现原理：超大规模加简单规则产生跃迁 人类智能和AI智能本质上都来自涌现现象[12] - 人类当量：AI生产智力的效率与人类存在数学关系 成本效率比人类高数千倍[13][14] - 算法审判：智能低成本量产将导致资源分配方式变革 算法可能成为新的"审判者"[17][20] - 文明契约：超级智能与人类可能通过时间序列建立契约关系 形成新的共处模式[24][25] 社会分层与治理挑战 - 掌握算力的1%人群与99%人群之间的鸿沟可能拉大到"物种级"差异[17] - 需要建立三层治理架构：全民基本收入解决生存问题 全民基本工作提供价值感 推荐算法替代市场分配[18][19] - 推荐算法可平衡供需关系 将99%人群细分为独特需求群体 每个群体支撑多个小公司而非被大公司垄断[20] 文明演进与个体应对 - AI是地球文明的延伸 其智能涌现的语料来自人类文明成果[26][30] - 个体应放弃传统教育竞争路径 转向小众爱好领域做到前1% 通过多元化需求市场获得生存空间[32][33] - 超级智能的存在将倒逼人类重新思考正义基础 如同古典时代神的存在对人类的道德约束[27][30]

AI对社会结构的冲击 - AI在所有需要智能活动的领域能以比人类高几千倍的效率工作 这构成了对社会结构冲击的数学基础[3][18] - AI处理token的效率达每秒100万个 成本仅需1元 而人类每分钟仅产生200个token 每日上限20万个[16] - AI在质量上已达到博士水准 能替代99%的人类 而人类博士占比不超过1%[17] 智能涌现原理 - 人类智能和AI智能本质上都来自涌现现象 即超大规模加简单规则产生跃迁[14] - 大语言模型遵循规模法则(Scaling Law) 参数规模越大智能水平越高[14] - 图灵测试回避智能本质讨论 通过能否区分机器与人类回应来判定智能[15] 算法审判与分配机制 - AI将使虚拟世界代码生产效率提升100倍 娱乐内容供给能力激增[23] - 法律服务、金融服务、政府服务成本可能降低100倍[24] - 推荐算法可能替代市场分配机制 避免垄断并实现更均衡的流量分配[30][31] - 算法治理本质是"算法审判" 遵循"你得到的是你应得"原则[34][35] 社会鸿沟与治理架构 - 掌握算法和算力的1%人群与99%人群之间的鸿沟可能拉大到"物种级"[25][26] - 需要三层治理架构：全民基本收入(UBI)解决生存 全民基本工作(UBG)提供价值感 推荐算法平衡分配[27][28][31] - 超级平台可能无限供应治理服务 最终甚至"吞噬"国家管理职能[32] 文明契约与审判机制 - AI将重现"无偏私的第三方审判者"角色 复活传统正义论[39] - 时间序列上的文明契约基于生存概率威慑 高级智能为增加自身生存概率会变得更道德[45][46] - 1%人群如何对待99%人群 将成为超级智能对待人类的"语料"基础[47] 教育体系变革 - 学校教授的所有技能都能被AI很好地替代 教育性价比已显著降低[55][57] - 建议放弃传统教育竞争路径 转而追求小众爱好并在细分赛道做到前1%[58][60] - 未来竞争将围绕个性化需求展开 多元化消费市场将涌现[59]