在充满不确定性的当下，全球经济正经历深刻演变。如何在多变的全球格局中把握机遇，如何在复杂的世界形势中获取更强大的确定性力量，这几乎是每位投资者在当下所追求的一个终极答案。
在历史学家、哲学家以及全球畅销书作家尤瓦尔·赫拉利的最新著作《智人之上》中，赫拉利沿着人类文明历史时间轴，探寻了信息网络的变革浪潮是如何悄然重塑社会结构的根基，又赋予其全新的文化意义的。1月14日，由华尔街见闻创制、中信出版集团联合出品的「见面Lite」特邀《变量》作者、上海交通大学经济学教授何帆与思睿集团首席经济学家洪灝，从赫拉利教授的新书《智人之上》谈起，讨论人工智能这项技术给人类社会和现代文明带来的深刻影响。何帆：
洪灝你好，又见面了。感谢中信出版集团和华尔街见闻提供的机会，今天我们一起聊历史学家尤瓦尔·赫拉利的畅销书《智人之上》。首先我要先问一下洪灝，你看完这本书之后，感受是什么？洪灝：
我总体感觉，尤瓦尔·赫拉利对于人工智能发展的未来是比较悲观的。比如我们大家共识地认为每一次科技的进步就代表新的生产力的提高，但他认为并不是。赫拉利认为，人类社会的运作总体来说还是靠叙事，靠讲故事的能力，把大家组合在一起，为了一个共同的目标去奋斗。但核心是这个故事怎么讲——如果你讲的是佛教的故事，就变成佛教徒，讲天主教的故事就变成基督教徒。所以总体来说，他觉得AI的发展速度非常快，同时我们并没有投入资源去做科技发展方向的监管，就很可能导致技术被误用。何帆：
对，所以他说，AI技术跟原来的技术非常的不一样，这个技术影响力会更大，有破坏力。你自己是比较悲观还是比较乐观？洪灝：
暂时而言，我们还是这个技术的受益者。从AI到现在的ChatGPT，大家广泛使用到现在已经有大概两年左右，这两年来，我们自己在用这项技术时也感到的确省了很多时间。我用过几个不同的AI引擎，像Google的Chrome、ChatGPT，确实感觉它们现在在信息的组织、搜索整理还有组织语言方面的能力，已经远远超过了一个经验一两年的研究助理，这非常惊人。何帆：
你在用的这个过程中，你有感觉到会对你带来、或者你能设想到未来会对你带来什么不利的影响？洪灝：
我相信基础的研究基本上就可以用AI来代替。AI现在已经在改变金融界，我们都知道，有一些经营管理公司已经开发了AI的模型机器人，尤其是短期的交易。我是做宏观研究的，宏观研究有的时候看得比较长，比如说3年、5年，甚至更长时间，但是3年、5年这么一段时间你并不一定能够生存下来，短期的波动可以让你爆仓，可以导致投资者赎回，也导致很多意想不到的事情，进而导致你的预设可能是正确的，但没有活过这3年。如果是从这个角度出发，AI让我们这个行业发生很大的改变。在短期交易的时候，我们往往会找一些各种各样的市场因子，每天不断做回归分析，看哪个因子对于短期的回报和波动的决定性最强，再根据这种相关性去做投资决策。传统来说，就是用人的眼睛、大脑去分析，但他的能量有限，他的容量有限。何帆：
所以你觉得做短期分析的时候，AI是要超过人类的。但你是做长期的，所以你是没有办法被替代掉的。洪灝：
我认为是这样的。或者说，现在我们讲故事的能力比机器人讲的能力还要高一点，一个好的作者能够写出更好的东西，我们让AI写的东西其实很容易就被发现。何帆：
洪灝：
作者是一个悲观主义者，他认为最终如果AI技术没有得到合理控制的话，它可能会变成我们人类的终结者。我没有那么悲观，或者说我并不认为这个问题是不能够解决的。简单地说，我们现在投入AI开发的资源（很多），但是监管资源非常少。在一个正常的社会里，我们要有一些监管部门，这些一般占整个社会经济制度的1/5到1/4左右，而现在我们在AI科技领域投入监管的资源可能都不到1%。因为监管不仅不赚钱，还很可能短期增加你的成本，而没有成本的科技才能发展最快，同样也是最危险。何帆：
那你的乐观是从哪里来呢？早晚会迫使我们会要投入更多的钱、更多的人？洪灝：
我认为是这样，否则的话就是不可持续的。因此这个问题还是有解的，它并不是无解。何帆 ：
基本上，这本书的第一部分还是在讲故事的逻辑。更准确地说，它在讲信息。过去我们都认为，信息是要求得真理和真相，它说其实不是的，信息还有一个很重要的功能就是要去讲故事，要去重构现实，再把这些人圈成一个网络。技术也改变了信息格局，原来的信息格局是人和人之间互相连接，一个消息我传给你、你再传给别人，中间人起到一个中介的作用，但现在机器可以跟机器互相对话，人不知道它们在说啥，因为它们用的语言跟我们的完全不一样，它还不休息，它还比你强大，它的思维方式跟你的思维方式还不一样。这还存在一个对齐的问题。你想的跟机器想的不一样，你让机器干一件事，结果它用你想不到这个方式去干，然后你说，不对，我不是想要这个结果，但它已经把这个破坏带来了。第三部分，最后落到治理的问题。现在有了数据、有了AI ，它会来管你、监督你，比如它要去照顾你的医疗问题，你让不让它获取相关信息？如果你不给他，就会失去一些效率，而你把健康数据给了人工智能，它会帮你制定出来更好的健康管理的方法。洪灝：
何帆：
对，问题就在这，它也可能会灭了你，或者它也可能会以一种你没办法跟他讲理的方式推进。这本书最后的部分，对我们理解未来的世界也非常有用。它讲到，各个国家对AI治理走的路线会不一样。过去丘吉尔讲的“铁幕”，赫拉利说这在中间隔着的是“硅幕”。关于数据治理，大家的思路不一样，就更难互相交流、互相沟通了，这也会带来问题。这本书其实也提到，最后人还得回到物理世界，你就是人工智能，你自己到最后就是能源。其实我们中国关心的会更多元化一些，我们对实业和虚拟世界的关注会更平衡一点，可能这也属于我们所处的产业结构的特点。何帆：
这本书提出来很多对我们每个人可能都会有影响的问题，比如对就业的影响。人工智能更广义的说法是“自动化”，它会对我们未来的工作、未来的职业带来影响，这可能也是对普通人来说，一想到人工智能就最焦虑、最关心的问题。我不知道你怎么看？洪灝：
我觉得，即便是今天我们产生一些矛盾，这个潮流也是无法改变的。或者说当AI机器人帮助了我们做一些低附加值的东西，但同时它解放了我们去做一些更高级的、更高附加值的、更有意义的东西，从这个角度来说，它并不是一个坏的发展。像我们刚才说的，现在的AI大概就是第一年、第二年的研究助理，如果能再往高一层次去走的话，看到的不仅仅是事物之间的联系，还能用叙事的方法讲出来，提供一个不一样的角度，这就是有经验了。我记得有人提出了一个解决方案，他说出租车司机用自己的钱买自动驾驶的车辆，产生的车费就像投资，就变成了一个理财产品，这样的话，其实司机能管理的自动驾驶出租车可能还会更多，就跟原来熟练的纺织工人可以操纵几台珍妮纺织机一样。何帆：
回到刚刚你说的，人工智能其实能够更好地替代刚刚入门一两年的年轻研究助理。换一个角度来讲，你有没有觉得人工智能其实现在它有点让强者更强？类似于马太效应。洪灝：
有可能，但这没法比较，我只能跟以前没有AI的我来比较。我觉得的确现在强，因为它的研究和整理信息的能力非常强，而且它不休息。但你要掌握跟它对话的技巧，掌握一些关键的词语，把自己的要求特别清晰地叙述出来。何帆：
如果从这个角度来讲，你，而不是那个年轻的研究助理更容易去驯化。因为你能看得出来，哪儿写得好，哪儿写得不好，所以你驯化之后你的工具就会更好用。所以它还是在为强者、能力最强的人去赋能，这个差距你会不会担心最后会越来越大？洪灝：
这就是积累了。这也很好的解释今年没人报考金融与贸易行业了。以前研究助理，你把一个活都给他，甚至有的时候你也不需要讲得很清楚，他需要猜你要什么东西。现在凭借的就是你和机器之间多年积累下来的经验，用几个关键的词去向它提问。虽然它很好地替代了研究助理，但是它也要求你作为一个资深的研究人员，需要非常清晰地知道自己要什么。何帆：
早些时候携程的梁建章跟我讲，他说他最担心的是AI对年轻人的影响，会导致年轻人失去他们的第一份工作。我一直记着这个话，我发现他讲的还是蛮对。站在年轻人的角度，他们其实在上学的时候也没学到什么关于真实世界的知识，就是得靠第一份实习的工作，而且得犯错误，得被领导骂，才知道什么不对，在磕磕绊绊的过程中才能够成长起来。但现在突然没有办法从0到1，那怎么再从1到n？洪灝：
对于我们中国的职场来说，它可能是更关键的一个问题。而AI落地暂时还是通过类似于人形机器人的中介去表达的，你给它装个芯片，它可以做一些简单粗暴的交付，但真正细致的东西可能还不行。所以如果是软技能，尤其是浅层的，基本上就可以消失了。但是硬的技能比如修水管，AI没办法。像您刚才所说的，我们在寻求一个答案，因为这个世界上有很多事情无法用我们学校里头、书本里头学到的知识去解释，它必然有一个更高级的力量在冥理之中超越一切。我觉得像这种牧师、大法师、算命先生，其实它是一种心理的安慰，一种心灵的马杀鸡。尽管他很可能说的不对，但是你也爱听，他给了你一个心灵的安慰，这个是我认为很难替代的价值。还有就是，在现有的这些环境中，我们人与人之间的互动，还是很难被机器人替代的。何帆：
赫拉利讲到，AI生态已经跟人的能力一样：编故事。人创造出来了很多维持我们这个社会运转的东西，在他看来其实都叫故事，比如说法律、政府、官僚、货币，这些都是人编出来的，因为你信他，他就有价值。其实以后机器的算法也会创造出来这些东西，比如说大家现在讨论的比较多的虚拟货币、比特币。洪灝：
我觉得可能加密货币就是候选人之一，因为它跟我们以前货币的存在的方式完全不一样，它并没有所谓的中央银行去给它背书，它是两个用户之间的交互以及用户在整个网络里的信用产生的，而不是说我们刚才讲到的信用评级系统。在加密的世界里，信用是大家互相给的，信用是整个社会互相认可的信用。何帆：
洪灝：
加密已经从一个另类的资产变成一个比较常规的资产。现在持有加密货币的人越来越高，我记得这个书里头也讲过，就是虽然加密货币的价值很高，10万美元一个，但它很可能最后出现的模式就是很多人只有很小的一部分，每个人可能拥有0.1个比特币，产权很分散，而产权越分散、网络对它的认可度就越高，这个资产就会更有价值。何帆：
货币的本质最重要的一点就是交易媒介，可是你很少见到谁真拿出来一个比特币去买东西，所以它是只有价值储存的作用？洪灝：
它依然是一个资产，并不是流通的货币。我们看到整个市场对它的接纳程度在上升，这就会产生网络效益，以前只是一小撮人拥有它，而现在，随着比特币的网络拥有者越来越多，网络效应越来越大，这个故事就会有越来越多的人相信，它就产生了一个网络效应。何帆：
怎么去监管大的AI公司和IT公司是一个很麻烦的事，因为有很多东西原来没有遇到过。比如说你给AI公司提供了数据，公司到底要不要给钱给你？比如说一个中国公司从一个巴拉圭人那里拿到了很多关于猫咪的数据，然后他用这个数据去喂模型，做出来一个猫咪识别的模型，他再把这个模型卖给南非，从南非那里收到钱。问题是，这个巴拉圭人能不能够从中获益？洪灝：
当然应该了。只是巴拉圭人现在不知道他的信息被使用了，如果他知道的话，那么这些信息产生的价值他应该也分享。但是到了数据方面，它的所有权就不好说了，它存在在网络上，大家也不知道谁有什么数据，谁有谁的数据，所以它的所有权就没有办法界定。因此，如果你要确定所有权，需要采用一些技术去识别谁拥有这些数据。因此，数据所有者是否要求分享商业利益，取决于拥有者和使用人之间的协议。在以前技术不成熟的时候，没有办法去辨别这些数据究竟归谁所有，因此也没法收钱，但现在不一样。我觉得只要能够确定这些数据的拥有权是谁的，那这个拥有者就有权利获得商业利益。何帆：
你讲的我觉得其实是商业世界ABC的问题。就是我的东西你用了之后创造出价值，那你就应该给我一定的回报。但在IT世界里，这个规则一直在被践踏，我们用户给它提供大量的数据，供它去做模型，完了之后它回过头来杀熟。所以从技术上来讲，可能需要考虑如何去划分得更细。我经常会想，我在一个运动App上有很多数据，万一之后我要是不喜欢这个App了，但数据是我的，理论上来讲我可以带着我的数据转到另外一个App里，但现在做不到。我的数据我没办法拿回来，我没办法把它搬运到别的地方去，最后就都被拿去用了。洪灝：
还有一个定价的问题。作为一个生产商，他可以说：你的数据虽然是有价值，但如果没有我的算法，你的数据也没有价值。他也可以说，因为你产生数据的边际成本是0，所以你的数据本身可能很难定价，或者甚至说很多数据都是噪音。其实，从两年前开始，已经有新的个人信息保护规则在互联网上普遍使用了，所以这也在朝着我们认为是对的方向去走，但是走得太慢了，就像是科技在日新月异的进步，监管还停留在19世纪。何帆：
这里面也是一个哲学问题，你是让创新走得更快呢，还是说让他先停一停，等着监管能够跟上？洪灝：
从我们经济学的角度来说，这要看创新能带来的效益，它的成本和后果是什么。由于我们对技术的理解可能并没有很好，导致了算法出现了这样那样的问题。因此现在我们投到监管上的力量是肯定是远远不够的，因为这是一个后果非常重大同时发生概率比较小的事件。但是在做金融的时候，我们要极力避免这个事件，因为它会导致整个系统产生脆弱性，虽然发生概率很少，但一旦发生整个系统就会被灭掉，也就是书里所说的人类社会的终结。何帆：
《智人之上》这本书里还讲了一个故事，脸书是如何在缅甸的政变中发挥作用的。曾经，缅甸有一支少数民族罗兴亚人，本来大家相安无事，但是自从有了脸书，社交媒体上出现了大量具有仇恨色彩的帖子，几乎全部都是针对罗新亚人，在一定程度上导致了对罗兴亚人的残酷的镇压杀害。而脸书的回应是，我们在制止人性作恶方面做的不够。他其实是说：那是人性的事，没有我这个平台照样也有仇恨，只是我作为监管方，工作做得没有那么勤勉。那问题到底是出在哪里？因为他讲的也有道理，我们人性中确实也有恶的地方，遇到这些问题的时候，到底在什么范围内是技术带来的问题，在什么范围内是我们的人性带来的问题，你觉得怎么去把握？洪灝：
我觉得我们可以设计一个反馈系统，就是如果的确是因为这些公司的算法导致了恶性的社会后果，那么他必须要对此负责。如果我们已经有成文的规定，我相信公司在做这些事情的时候，一定会三思而后行。何帆：
我再举个例子。比如在人脸识别的时候，会有一个问题，它如果识别男性，尤其是白人男性，准确率很高；但如果去识别女性，或者是识别少数族裔，可能就会犯错。其实是因为整个数据库本身就是有偏的，用有偏的数据库去训练出来的模型，天然就会带有偏见。洪灝：
从法律上假设，你要证明了它有罪，它才真的有罪。所以我觉得，假设它的出发点还是好的。其实AI算法很容易犯一个人类犯的毛病，就是把相关性当成了因果关系。它如果看到这个东西是这么想的，那肯定是有问题的，但是原因可能是更复杂、更深层次的，它还没有办法理解。所以我们和AI之间还是有差异性的。我们可以从不同的角度去考虑问题，同时我们具备有这种鉴别因果跟相关性的这种能力。我相信AI可能有一天也会有，但现在暂时来说，还是得依靠喂给它的数据去决定。何帆：
我们人类会有一些东西，比如同情心、慈悲心、直觉和第六感，而且大概率你的感觉是对的，这种模型就没办法做到，没有一个模型可以，没有一个数据可以。现在也有一些科学家在专门研究这个，就是不用那么多的数据，也能够把人类的直觉也划到AI技术里。洪灝：
你看自动驾驶，相对几年前它已经进步了很多，但是它还是没有办法完全替代人类的价值。比如说以前的指令是我要从a到b，以最快速度、最省油的方法，它可能就一路闯过去了，因为评判的标准只有最省油、最快，就不考虑别人。所以我们人的morality，AI暂时是没有的。AI虽然有了很多进步，甚至在一些简单的工作上能代替人类，但是我觉得它要完全的代替我们，尤其是代替我们的同理心、我们的善恶之心，暂时还没能到如此复杂的地步。这也是为什么我并没有像他如此悲观。何帆：
洪灝：
这个是我一直在想的问题。我最近在海外进行考察的时候，注意到海外所有资金都是all in AI以及AI相关的东西。这很像很像当年dot-com的时候，只要名字起得好听，马上融资一大笔钱。同时算力其实非常贵，但租比买便宜，这很有意思。何帆：
洪灝：
这个资产是被高估的，像最近的博通，发表了最新业绩之后变成了万亿美元市值的美国公司，他的管理层讲的故事是2027年的故事，是两年之后的故事，即便如此市场还是买账的。最近这段时间，所有人工智能概念股还在涨，导致美股整体的市场估值达到了2019年的水平，甚至稍微还略高一点。全球的股市来看，如果你把美股的七巨头拿出来，美股还是最大的市场，第二大的就是这七巨头，这真的太夸张了。2024年我们看到整体的全球市值的上升，有一半来自于这七个巨头，这真是匪夷所思，这意味着标普点位的上涨有一大半就是这七个公司，也就是说如果你是一个美股投资者，你没有买指数，也没有买这七个巨头，那基本上你就远远的跑输了市场。AI的确有一个非常广阔的前景，但你为了这样的前景能付多少钱？你给什么样的估值？这就是一个最难界定的点。我倾向于说，有的人会说因为AI跟以前不太一样，所以他可以支持更高的估值，这个故事我们讲了很多了，dot-com不一样，海底电缆不一样、蒸汽机不一样、火车不一样，但每一次我们看来都是一样，所以我相信这次的历史也不会有任何的不同。何帆：
洪灝：
或者你可以找一些其他标的去投资。很多人会说新兴市场，因为在AI取得长期的进步后，在出口产能的支持下，中国会向世界源源不断地输出廉价的高质量商品，如果西方世界用关税阻碍，那么中国的产能，尤其是高端制造的产能，它势必帮助新兴市场国家以低成本的方式进入一个工业化的时代。从估值来看，或者说从价格的表现来看，新兴市场相对于美股的表现和估值都到了历史的最低位，甚至更低，大宗商品都到了历史最低位。这些国家的工业化、生活化，它都需要大众商品，需要中国的产能。这个时候，所有人不爱投的东西反而是我们价值投资者应该持有的。何帆：
洪灝：
国内就难了。因为其实我们“新三样”产能都是过剩的，虽然我们在技术上得到了长足的进步，但很明显，我们国内生产的产能是需求的两倍到三倍甚至更多。要消化这些产能，我们必然要开拓新的市场。所以它可能很热，但它并不会是我们最喜欢投的。何帆：
洪灝：
我觉得大宗商品挺好，还有global sources。道理很简单，信用货币的体系正在崩溃，美国疫情以来用的M2的供应，比它建国以来用的所有M2都多，太夸张了。在这样的体系里头，它的通胀一定失控。何帆：
洪灝：
我相信这是未来几年大家都需要关注的，当然我们不知道它什么时候爆发，这个时间点说不好，但是按照当前的程度，这个路径是非常清晰的。何帆：
今天我跟洪灝聊的很开心，我们今天聊的是赫拉利最新出版的畅销书《智人之上》，这本书非常有意思，也推荐大家去读一读。感谢中信出版集团，也感谢华尔街见闻。各位观众朋友，感谢大家的收看，我们再找机会再跟大家聊更多的好书，谢谢大家。*以上内容不构成投资建议，不代表刊登平台之观点。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定投资目标、财务状况或需要。市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。
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