在 AI 的進化之路上，我們是創造者，還是第一批被超越的觀眾？
當國產大模型 DeepSeek 以“國運級創新”之姿點燃行業熱議后，由 CSDN 特別策劃的深度對話欄目直播“AI 進化論”，便致力于在喧囂中探尋技術革命的真實脈絡，在 CSDN 視頻號矩陣吸引了超 50 萬人觀看，引發企業高管、學者、技術專家等行業人士的強烈共鳴。
歷經十場與頂尖學者、產業先鋒的深度對談后，我們迎來了這場跨洋的重磅對話——“硅谷精神之父”、《失控》《必然》《2049：未來 10000 天的可能》作者凱文·凱利（Kevin Kelly）。
與這位曾深刻影響中國一代互聯網開拓者的“先知”對談的，是同樣在“AI進化論”中貢獻了數場精彩思辨的 CSDN 高級副總裁、Boolan 首席技術專家、全球產品經理大會（PM-Summit）發起人李建忠。他帶著對當下 AI 技術、產品和生態的深度思考，與凱利展開了一場關于未來一萬天的碰撞。
以下是這場對話涉及的十大主要話題：
對話一：AI 的人機交互、單一設備 VS. 多元設備
對話二：AI 的路線之爭、通用智能 VS. 專用智能
對話三：AI 之哲學思辨、“異人智能”與人類智能的差異
對話四：AI 的創新 VS. 人類的創新
對話五：Agent 的生態與入口之爭
對話六：AI 時代的操作系統
對話七：AI 變革內容創作與內容消費、超級內容 App
對話八：AI 時代的創業公司、巨頭的“創新者窘境”
對話九：人形機器人 VS. 專用機器人
對話十：AI 時代的組織變革
這場對話，不僅是對未來的預言，更是對當下 AI 路線的思辨。凱利的回答一如既往地犀利尖銳，展現了他對互聯網和智能世界的深刻洞察力。
AI 的人機交互、單一設備 VS. 多元設備
李建忠：在您的新書中，您提出“鏡像世界（Mirror World）”將從根本上改變人機交互。我也曾在全球產品經理大會（PM-Summit）上分享過，AI 為我們帶來了三大范式變革：計算范式、開發范式和交互范式。其中人機交互范式變革對普羅大眾的生活和未來的產品影響最為深遠。
您預測 25 年后，智能眼鏡將取代智能手機，成為我們最主要的個人設備。但回顧歷史，很多智能眼鏡產品都未成為主流，比如 Google 眼鏡曾經是一個失敗產品，微軟關閉了 Hololens、蘋果的 Vision Pro 似乎也沒有取得預期的成功。現在 AI 是一個新變量，在 AI 的加持下，智能眼鏡真的最終會取代手機，成為個人計算的中心設備嗎？
KK（凱文.凱利）：這是一個好問題。我發現自己很難相信，25 年后我們還會揣著手機這樣的東西到處走——當然，也許它會是，但我覺得不太可能。
你說得對，像 AR 眼鏡這種“魔法眼鏡”，我們已經研發很久了。但這事兒太難了。要實現它，我們至少還需要攻克五項關鍵的技術突破，比如儲能技術就是其中之一。所以我認為這事兒在五年、十年內都成不了，也許是 20 年，甚至我猜需要整整 25 年才能實現。
但我確實認為，它帶來的好處是如此巨大，以至于會有海量的資金和智慧投入其中，力求讓它發生。而它之所以會發生，部分原因在于，AI 需要掃描這個世界。
AR 眼鏡的意義，不只是給你一塊屏幕去看整個 3D 世界；它的關鍵在于，它本身也在用 3D 的方式掃描我們周圍的世界，掃描一切。一旦 AI 開始掃描世界，“鏡像世界”的到來就不可避免了。所以，不是因為眼鏡被發明出來，才有了鏡像世界；而是為了看見鏡像世界，眼鏡才會被發明出來。
即便沒有眼鏡，鏡像世界也正在被創造。你可以用手機一窺鏡像世界，雖然體驗沒那么好?，F在，每一輛特斯拉的自動駕駛汽車在路上行駛時，它就在掃描真實世界。你拍一條 TikTok 視頻時，你也在掃描世界。所有這些數據都會被注入 AI。我們正在用真實世界訓練 AI，讓它們擁有“空間智能”（spatial intelligence），教會它們物理法則、遠近概念和三維原理等。所有這些努力，都是為了構建一個 AI 和自動駕駛汽車所依賴的虛擬三維世界。所以，當一輛自動駕駛汽車行駛時，它“眼”中所見，就是鏡像世界。無論我們人類在不在場，機器人和 AI 看到的都是那個鏡像世界。而我們，未來則會戴上眼鏡，真正進入那個早已存在的世界。
李建忠：我們是否會回到一個擁有多元設備的時代，不再存在像智能手機這樣一個大一統的個人計算設備？
在智能手機出現之前，我們有 iPod/MP3、相機、收音機等各種獨立的設備，后來喬布斯站出來用智能手機將它們整合為單一設備。我發現技術的發展有時候像一個鐘擺，在“單一設備”和“多元設備”之間來回搖擺。我們未來是否會重返那個多元設備的時代嗎？智能眼鏡、智能手機、智能手表等共存。
KK（凱文.凱利）：是的。回顧技術史，一個普遍的趨勢，就是從一個通用工具開始，逐步走向更具體、更專業的細分。比如一開始，我們只有一種“錘子”，它能干所有事。慢慢地，我們有了各種專門的錘子：大錘、小錘、羊角錘，甚至還有那種里面裝著沙袋、用來敲精密表面的錘子。我們有了錘子的“物種大爆發”。相機也是如此，從一種相機，分化出了長焦相機、紅外相機、水下相機等等。
AI 也會遵循這個規律，從一個通用 AI 走向多種專用 AI。在鏡像世界里，我認為設備也會趨向于專業化。不過，智能手機是個很好的例外。它是一個融合體，把許多設備的功能都“濃縮”到了一個設備里。它沒有遵循那個“分化”的規則。所以，我認為未來的 AR 眼鏡，其行為會更像今天的手機：它本身是一個通用平臺，但作為一個接口，連接著成千上萬高度專業化的應用。所以我們最終會同時得到一個通用工具和無數的專業化應用，兩者兼得。
李建忠：我記得喬布斯在推出 iPad 時，人們問他有了 iPhone 之后，為什么還需要 iPad？ 他的回答是，如果在特定的場景里，某個設備如果能提供遠超 iPhone 的體驗，那么這個設備就有一席之地。
后來發展的事實也證明了喬布斯的遠見，iPad 確實取得了巨大的成功。我感覺智能眼鏡在短期內類似 iPad，能在一些子場景更勝一籌，比如它在戶外的便攜性、易用性確實超越智能手機。
AI 的路線之爭、通用智能 VS. 專用智能
李建忠：您在書中提到，“通用智能”這個概念本身可能是錯的，我們應該更關注特定領域的專用 AI。我想從技術路線和應用路線兩個方面來討論這個問題。
從技術路線上看，AI 的發展似乎正在從專用模型走向統一模型。比如，大語言模型就統一了對話、翻譯、摘要等各種文本任務。各種專用模型都敗給了大模型這一通用模型。我認為這里的核心是，通用模型才能夠把人類的知識“融會貫通”起來，而專用模型很容易產生“人類知識的鴻溝”。您怎么看 AI 從專用模型到通用模型這樣的發展歷史？
但從應用路線上看，我完全同意您的觀點，專用 AI 似乎比通用 AI 要實用得多。如果從應用角度來看，下一個“殺手級應用”（Killer App）會從哪個領域的專用 AI 中誕生呢？
KK（凱文.凱利）：關于 AI，一個核心事實是：它的不確定性極高。即便是這個領域里全世界最頂尖、最聰明的那群人，比如 OpenAI 首席執行官 Sam Altman，他們對 AI 未來的發展路徑也眾說紛紜，莫衷一是。
有一派非常聰明的人，他們賭上了數十億美元，認為我們只需要不斷地“擴展”（scaling）現有技術就行。大語言模型本身就是擴展語言翻譯模型的意外之喜，他們相信只要持續擴大規模，就能涌現出我們想要的通用智能。
但另一派同樣聰明的人則認為，這條路走不通，“擴展”并非萬能。他們認為我們需要其他類型的模型，比如能在終端設備上運行的小模型，更專業化的模型。我們想要能運行在機器人本地的 AI，想要有擅長數學的 AI、擅長化學的 AI、擅長生物學的 AI。我們想要一個去中心化的、沒有壟斷的 AI 生態。
誰掌握真理？我不知道。我個人傾向于第二種觀點，但這只是我的猜測。關鍵在于，我們必須認識到這種巨大的不確定性。我們無法對 AI 做出“預測”，我們只能探討幾種“可能的場景”。我們需要為任何一種情景的發生都做好準備。
AI 哲學思辨、“異人智能”與人類智能的差異
李建忠：讓我們來談談您提的“異人智能”（Artificial Aliens），我非常喜歡這個概念。您說我們不應將 AI 視作人類，只有人類智能才是“通用”的。但其他人，比如圖靈獎得主 Geoffrey Hinton 和他的學生 Ilya Sutskever（OpenAI 前首席科學家），他們相信 AI 在數學上和人腦是同構的，最終 AI 在智能層面會變得和人類一樣。
我的看法是，智能原理等同，并不能將 AI 和人類劃等號，人類和 AI 的根本區別在于，人類在哲學的底層存在“生死”命題，這帶來它們思維的出發點、和訴求也不同。您如何看待“異人智能”和人類智能的差異？
KK（凱文·凱利）：在討論 AI 時，我們必須非常清醒地界定我們談論的“時間尺度”。是未來 5 年、25年 ，還是 100 年？我毫不懷疑，100 年后 AI 會擁有意識。
李建忠：你真的這么認為嗎？
KK（凱文·凱利）：是的，我確信。但它們在 5 年內不會有。或許在 25 年內，它們會萌生出“一點點”意識，但重要的是，它們擁有的意識，和我們的不會是同一種。
智能不是一個單一的元素，它是一個“化合物”（compound），由許多我們尚未完全識別的成分構成?！耙庾R”也是如此，它很可能也是一個由不同類型的“覺知”（awareness）構成的化合物。所以 AI 的意識，即便存在，也會是一種異類的意識，我稱之為“異人意識”（alien consciousness）。我們對意識本身幾乎一無所知，我們甚至不知道我們自己的意識是什么，所以去討論它們“有沒有”意識其實非常困難。
在未來 25 年這個時間尺度里，我認為人類最重要的能力，就是“人性本身”。僅僅因為你是人類，這個事實本身就讓你變得有價值。你不需要任何特殊技能，只要你是一個人，就很有價值。
這其中有一個很奇特的原因：你工作的一半是完成任務，但另一半，是為這些任務“承擔責任”。當事情搞砸了，你會去修正它，你會承擔后果，你會付出代價，你會因此感到痛苦。我們可以信任你來承擔這份責任。但 AI 呢？在未來 25 年里，它們還做不到承擔責任。如果 AI 給了你錯誤的建議，誤導了你，你能怎么辦？什么也做不了，它不需要負責。
所以，人類未來的工作，很大一部分就是去管理 AI，并替它們承擔責任。我們會信任人類，但我們還無法真正信任一臺機器。在可預見的未來，你是一個“人”這個身份，就是你最寶貴的資產，因為人們更愿意信任另一個人類，而不是機器。
李建忠：我喜歡您將 AI 稱為“異人智能”還有一個原因是，人類智能是在漫長的地球環境的演進過程中塑造而成的，從非洲古猿到現代智人、從農業社會到工業社會、再到信息社會。而 AI 的演進環境并不是地球，某種意義上可以說人類是塑造 AI 演進的“地球”，AI 未來必然是圍繞人類的需求環境進行演進。所以我非常贊同您所說的，人類智能和 AI 智能會越來越不同，雖然它們在神經網絡上是同構的，但是因為演進環境不同，所以它們的走向和結果會越來越不同。
AI 的創新 VS. 人類的創新
李建忠：您在書中區分了兩種創造力：日常的“小打小鬧式”創新，和突破性的顛覆式創新。
但最近，強化學習之父、圖靈獎得主 Richard Sutton 認為，AI 正進入一個“經驗時代”（age of experience），它能通過自我試錯來學習，由機器自己生成數據。AlphaGo 的“第 37 手”就是一個絕佳的例子，它通過自我對弈，想出了一個人類棋手從未想過的招數。也就是機器可以自己進行推理，包括 OpenAI 和 DeepSeek 在內的很多模型都支持了以強化學習為主的推理模型。
您相信這些新型的 AI 模型在創造力方面永遠受限于人類的能力邊界嗎？還是說，它們在強化學習探索下，最終有可能超越人類的創造力，做出人類無法企及的顛覆式創新？
KK（凱文·凱利）：小打小鬧的創新，是大多數人日常都在做的那種創新。比如設計師做個 logo，大部分時候它不會是石破天驚、前所未見的東西。而顛覆式創新，是我們所說的“突破”（breakthrough），它是在開辟一個全新的領域，為無數后續的小打小鬧的創新拓展了空間。AI 未來能做到顛覆式創新嗎？是的。25 年內能做到嗎？或許能做到一點點。現在能做到嗎？不能。
我們正在努力賦予 AI 這種能力，但我們還沒成功。就算我們做到了，AI 的創造力也會和我們的不一樣。它會是一種“異人”的創造力，怪異而奇妙，與我們不同，而這正是它的價值所在。我們可以有一個用非人類方式下棋的棋手，或是一個用非人類方式搞科研的科學家。這很棒，但重點是，它和我們不一樣。
很多時候，我們還是想要“人性化”的創造力。比如幽默感。我覺得 AI 可以講笑話，但人們很難真正發自內心地想去聽一個 AI 的笑話。它們會有自己的幽默感，但那是一種“異人”的幽默感。它們可以很聰明，但就像《星際迷航》里的史波克（Spock），他比柯克船長（Kirk）聰明，但他不是人類。
我之所以說在 25 年內，AI 還無法大規模實現顛覆式創新，是因為即便我們今天就停止所有 AI 的創新，光是讓我們現有的社會去消化、吸收和應用我們已有的 AI 技術，就需要至少 10 年時間。一項技術從實驗室走向商業化，再到成為一種文化現象，需要幾十年。我們目前沒有任何證據表明 AI 已經具備了產生重大突破的能力，我認為這還需要很長時間。
Agent 的生態與入口之爭
李建忠：許多人都相信 AI 助理是下一個殺手級應用。目前也有很多類似的產品，比如 ChatGPT、DeepSeek、豆包和 Gemini。但目前來看，它們依舊存在許多爭議：只能被動處理信息，過于低頻，主要給用戶輸出建議，無法幫用戶完成任務。
我曾在全球產品經理大會（PM-Summit）上提過，互聯網將從“信息網絡”演化為由 Agent 驅動的“行動網絡”，Agent 將代替人類來規劃和行動，比如預訂旅行或購物消費。這和您在書中描述的“Bot-to-Bot”（機器人到機器人）生態非常相似。谷歌于今年 4 月份也提出了 A2A（Agent-to-Agent）協議。我們對 Agent （或者 Bot） 的大多數觀點是類似的。
但是，這里有一個關于未來 Agent 生態的問題。我個人認為 AI 下一階段的核心戰爭將是 Agent 的入口之爭，您認為未來用戶和 Agent 交互的入口，屬于某個超級“AI 助理”？還是屬于 iOS、Android 或鴻蒙這樣的“傳統操作系統”？抑或其他新型的系統？
KK（凱文·凱利）：我想，可能會是智能眼鏡成為 Agent 的交互界面。它們永遠在線，一直在聽，你可以通過語音、手勢，甚至面部表情和它們互動。未來的眼鏡不僅在讀取外部世界，也在讀取你的面部，它能判斷你是否困惑、是否無聊。當然，我們現在還沒有這種眼鏡，正如我所說，可能需要 25 年。
我知道前蘋果設計師 Jony Ive 和 OpenAI 正在合作開發一款設備（李建忠：是的，蘋果不久前以 65 億美金收購了這家名為 io 的公司），他們希望它能成為 AI 的交互入口。我不知道它長什么樣，他們只說“不是手機”。也許是個蛋形設備？我不知道。
我們還會看到很多類似的實驗，比如 Humane AI 公司的 Pin，雖然我不認為它會成功。大家都在探索這個理想的交互界面到底是什么。這是一個價值數十億美元的大機會。
從概念上講，這個 Agent 就像一個坐在你肩膀上的精靈，看你所看，聽你所聽，在你耳邊輕聲提示。這再次讓我想到了眼鏡，或者是一個夾在你衣領上的設備，又或者是一塊手表。我不知道答案，但這個問題的探索非常重要，它會在未來 25 年里逐漸演化成型。
AI 時代的操作系統
李建忠：我也曾談過一個觀點，隨著 AI 給人機交互帶來巨大的范式轉換，自然語言交互將替代傳統 GUI 等圖形用戶界面交互，那么今天的這些獨立的傳統軟件/App 將會消失，未來將會是人類用自然語言去表達需求，可能幾句話的需求會被拆解成數個 Agent 共同協作執行任務，而不用再點擊一個個獨立的 App 進行交互。我認為這種全新的交互范式會呼喚新一代的操作系統。
我看到您在書中也提到了一個概念叫“AIOS”。我覺得它可能和我說的新一代操作系統很像。您能否展開談談“AIOS“這一概念。
KK（凱文·凱利）：是的。我們需要“標準”，一個標準的協議，我們肯定不希望每一種AI都有自己的一套手勢吧？就像在手機屏幕上，我們都知道“雙指縮放”意味著什么。我們需要一個操作系統來定義 AI 時代人機交互的標準，這樣無論我們做什么動作、說什么話，在任何地方都代表相同的意義。所以，這個交互界面的核心，就是一個“Agent OS”。在理想情況下，它應該是開源的，不被任何一家公司所壟斷。是的，AIOS 的責任就是為下一代的人與 AI 的交互定義標準。
AI 變革內容創作與內容消費、超級內容 App
李建忠：您談到未來是一個“脫媒”（Disintermediation）的時代，由于 AIGC 的加持，用戶獲得的內容和體驗將呈現井噴式增長。我曾在全球產品經理大會（PM-Summit）上談過互聯網內容行業的發展規律：從門戶時代、到 BBS 和 Blog，再到圖片社交，到現在的短視頻，整個創作門檻一直在不斷降低，互聯網的發展為大眾帶來了海量的內容，內容平臺一度成就了互聯網上的超級 App，例如 Twitter Instagram WeChat 和 TikTok。而 AI 又進一步降低了創作門檻，我預測 AI 會讓內容創作者和閱讀者的比例趨近于 1:1，未來人人都是創造者。 在 AI 時代，下一個超級應用還會是內容應用嗎？如果是，這些由AI驅動的內容應用會是什么樣子？下一個抖音會是什么？ KK（凱文·凱利）：我認為，下一個浪潮是向“空間智能”（spatial intelligence）、向“鏡像世界”、向三維立體的沉浸式內容體驗遷移。我認為那才是未來。二維的平面內容已經不夠了，我們想要的是立體的 3D，甚至是加上了時間維度的 4D。 馬克·扎克伯格關于“AI + 元宇宙”的設想，我認為他是對的。這確實是未來的方向，只是他看得有點太早了，但方向沒錯。未來的內容交互將調動多種感官?，F在我們主要靠指尖和聲音，但未來必然是手勢、觸摸、聽覺、動作、面部表情……就像我們此刻的對話，我們溝通的信息遠不止語言本身，還包括表情、語氣、停頓。我們希望與 AI 的交互也能捕捉到這一切。 現在人們剛剛從“AI 竟然能推理”的震驚中恢復過來。但我認為，在未來，也許只要 5 年，一個更大的沖擊即將到來，那就是：AI 將是“有情緒”的。它們能回應我們的情緒，并產生情緒上的反應。 想象一下你養的狗，它不會說話，但你愛它，它也愛你，你們關系親密。現在，想象這只狗不僅能說話，還能博覽群書，能和你談天說地，給你建議，解釋一切，并且隨時愿意陪你玩。人們會和這樣的 AI 建立起一種難以置信的、無比強烈的牽掛，遠超與普通寵物的感情。這就是我們要去往的地方。很快，AI 會與我們產生情感共鳴，我們會對其產生強烈的認同和情感聯系，我們會真正在乎它。這對許多人來說，將是一個非常震撼，甚至令人不安的巨變。 李建忠：您提到，我們的 AI 助理可能會成為內容的用戶，替我們閱讀、替我們篩選信息。“當 AI 助理成為書籍的第一讀者時，書籍的形式也將發生變化。” 我在全球產品經理大會（PM-Summit）上也有過類似的觀點：未來的廣告、新聞，搜索引擎，都可能是為 AI、而不是為人類設計的。很多內容將是為 AI 而創作，很多軟件也將不再被人類直接使用，而是被 Agent 所使用。 AI 成為內容的閱讀者，可能比 AIGC 變革內容創作對未來影響更大，可能引發一場巨變。您對此怎么看？這會從根本上改變我們熟悉的互聯網時代的生態系統和商業模式嗎？ KK（凱文·凱利）：它會的。我有個朋友叫泰勒·科文（Tyler Cowen），他已經開始專門為 AI 寫東西了。他的想法是，AI 會閱讀一切，所以他要把自己的一生寫成回憶錄，就是為了讓 AI 讀，這樣 AI 就能記住他，因為人類會遺忘，但AI會記住。他正在為 AI，而不是為人類，寫自己的傳記。我覺得這個想法非常有意思。 你是對的。AI 不僅會“生成”內容，它們也會“消費”內容。一些由機器人（bots）生成的東西，將只被其他機器人閱讀。這會成為未來經濟模式的一部分。隨著未來全球人口趨于平緩，AI 可能成為我們所創造的內容、軟件和媒體的“消費者”。在某種程度上，我們將為它們而創作。它們甚至可能會為閱讀它們從未見過的新奇內容而“付費”。是的，我認為這是一個很有趣的想法。 AI 時代的創業公司、巨頭的“創新者窘境” 李建忠：很多人認為 AI 領域仍會被科技巨頭主導。最開始人們都天真地認為科技巨頭具備顯著的優勢，但如果讓我們放棄“想當然”、撥開迷霧仔細看看 AI 的三要素——算力、算法、數據。 算力上，巨頭確實有經濟優勢；但在算法上，許多巨頭陷入了“創新者的窘境”，人才流失；數據上，開始很多人認為巨頭積累的海量數據也許能形成 AI 時代的“數據飛輪效應”，但后來的事實證明，這有點一廂情愿，大多數互聯網平臺積累的用戶行為數據和碎片數據，對 AI 的智能提升作用并不大。 與此同時，像 OpenAI 和 DeepSeek 這樣的創業公司正在飛速崛起，給很多巨頭帶來了極大的壓力。我也觀察到一個現象，在每一次重大技術變革中，總有巨頭能夠延續自己的優勢，但也有巨頭會戛然掉隊。您認為，這些科技巨頭需要做什么才能打破“創新者的窘境”，在 AI 時代繼續生存？ KK（凱文·凱利）：坦白來說，我覺得，他們做不到。是的，我就是這么看的。正如我一直所說的，如果現在的這些巨頭，包括谷歌，還能在 AI 世界里保持主導地位，我會非常驚訝。我之前就預測過，顛覆者會是創業公司，后來果真如此，OpenAI、Anthropic，它們都是創業公司。 這太難了。你越是成功，就越是被自己的成功所禁錮。要打破這個困局，難于登天。微軟曾經做到過一次。他們能再做到一次嗎？嗯，他們在努力。我所觀察到的是，要做到這一點，需要一個極其強大、殺伐果斷（ruthless）的領導者。因為從純粹的商業邏輯上看，去投資一個利潤微薄、市場很小、風險極高的新業務，是完全不合理的。你必須是一個“瘋子”般的領導者，才能說服董事會和股東，讓你拿整個公司的前途去冒險。這太難、太難了。比爾·蓋茨做到過。史蒂夫·喬布斯也能做到。但這很難，很少有公司能做到。 李建忠：這似乎就是 Paul Graham 和 Brian Chesky 所言的“創始人模式”。如果創始人不站出來，這事兒大概率成不了。 KK（凱文·凱利）：所以，我更看好那些來自中國和美國的創業公司。而且別忘了，谷歌不是第一個搜索引擎，Facebook 也不是第一個社交媒體。OpenAI 和 Anthropic 是先行者，但我并不認為它們就一定會是最終的霸主。因為在開荒階段，你會犯很多錯誤，而他們已經押下了數十億美元的賭注，犯錯的空間很小。如果“擴展法則”（Scaling Law）這條路最終走不通，那對 OpenAI 來說會非常艱難。 人形機器人 VS. 專用機器人 李建忠：當前對于機器人的發展有兩種路線：一種認為通用人形機器人是未來，這種觀點的主要理由是現有的物理世界是為人類的尺寸和形態而設計的；另一種認為專用機器人是未來，它們在特定任務上做的比人類形態更好，比如清理管道、運輸貨物或排除地雷。您如何看待這兩種路線之爭？ KK（凱文·凱利）：人形機器人只會占所有機器人中非常小的一部分。絕大多數機器人都不會是人形的，但很多可能會是“人類尺寸”（human-scale），因為我們的基礎設施，比如門、樓梯，都是為人類尺寸設計的。 如果機器人需要和我們互動，它們也可能會帶有一些人形特征，因為這會讓我們感到更舒適。但如果不需要和人類打交道，那它們就完全沒必要長得像人。 未來會有成千上萬，甚至上百萬種不同形態的機器人，就像我們今天有無數種小工具一樣。它們是自主的，一旦有了自主性和智能，我們就可以稱它們為機器人。它們中的絕大多數都不會是那種有頭、有兩只胳膊、兩條腿、和我們差不多高的樣子。人類的手非常了不起，既能精細地穿針引線，又能粗獷地提起幾十公斤的重物，同時還有靈敏的觸覺。但不是每個機器人都需要這種通用性。有些只需要會開車，或者只會做漢堡就行了。所以，我們會擁有大量高度專業化的機器人，它們只專注于完成幾項特定任務，并且樂此不疲。 那些進入我們家庭的極少數機器人，可能會非常像人，因為我們需要它們處理各種通用家務，我們也對這種形態感到舒適。但我認為，家用機器人會是最后普及的。機器人最先大規模應用的地方，應該是我們的工作場所。 AI 時代的組織變革 李建忠：您曾談到，未來組織中最大的變化將發生在中層管理上，他們受影響最大。您還描述了未來公司形態可能會兩極分化：一些公司會變得越來越大，員工數量可能會超百萬，同時也會出現許多超級“一人公司”。我們社群里有很多創始人和 CEO，從組織的角度看，他們應該如何為這種轉變做準備？而對于普通的職場人，在即將到來的 AI 時代，又該如何未雨綢繆？ KK（凱文·凱利）：有一項研究發現，目前采納 AI 最積極的，反而是小公司，它們的速度遠超大公司。我認為原因在于，你不能只是把 AI 像一個新員工一樣“塞”進現有公司，你必須改變整個組織的結構和工作流程。AI 不是另一個聰明的“人”，AI 是完全不同的物種，它的到來必然要求組織重構。 因為我們不知道最佳實踐是什么，所以現在唯一的辦法就是“實驗”。就在本周，亞馬遜的 CEO 給他的 150 萬員工發了一封信，要求他們“必須開始使用 AI”，必須去實驗、去體驗。我認為這是一個很好的開始。你得要求每個人都盡可能地去用它，看看會發生什么，并匯報他們的學習成果。 其次，要像做科學實驗一樣去“衡量”結果。有一點對我來說非常清楚，那就是未來是“人+AI”協同工作的模式。你不僅要評估 AI 的表現，更要評估“使用 AI 的人”的表現。最后，也是最重要的一點，你必須為大量的“失敗”做好準備。在嘗試應用 AI 的過程中，失敗是必然的。很多公司的傾向是：“好吧，我們試過了，失敗了，這事兒以后不碰了?！?我認為這是錯的。你必須愿意連續失敗十次。是的，十次。你得抱著“我們會試，它會失敗，我們再試，它還會失敗，我們試上十次”的決心，在反復的嘗試和失敗中，才能最終找到適合你的那條路。所以，為 AI 這樣的新世界做準備，就意味著要擁抱實驗、擁抱評估，更要擁抱失敗。 李建忠：Kevin，非常感謝您今天的時間。和您的對話非常愉快。從鏡像世界到異人智能，從人機交互到人類創造力，從 Agent 生態到新一代操作系統……您的洞見對于 AI 未來的發展極具啟發性。這些正是全球產品經理大會（PM-Summit）上數千名產品精英和創始人關心的話題。我希望您未來有機會能來到中國，我們可以進行一次面對面的對話。再次感謝您。 KK（凱文·凱利）：我也感謝我們今天有如此精彩的討論，謝謝你，期待未來的對話。