AI之前，農業社會出現時，也是一次文明的大躍進。出現了定居，有了城市。有了積累，出現了一個多數人養活少數貴族的社會。
法老們手握權柄，而奴隸為他們創造出埃及金字塔那樣不可思議的墓葬建築。讓後人認為堪比外星人的傑作。
瓦特改良的蒸汽機引爆了工業革命，一直到AI通過圖靈測試前，發達國家已經發展出了一個多數人養活多數人的社會，也就是占比最大的中産階級既是勞動者又是主要的消費者。
而下一個社會，因為生産力大幅提升，必然出現一個少數勞動者養活多數消費者的社會。
而出現轉折點的事件就是ChatGPT，AI在GPT4.0（或5.0）通過了圖靈測試。生産效率大幅提升相伴随的是大批失業，社會轉型為北歐那樣的福利社會。獲得勞動資格變得越來越難。
看看AI（GPT）與PhotoShop的嫁接，你可以通過詞語瞬間把圖中的烈日盛夏變成白雪覆寫的嚴冬。如果你是設計師，用語音對一副精緻瑞士金表說：“換個表帶”或“換個表蒙”，甚至更具體的描述，分分鐘，對眨眼之間AI賦能的設計就出來了。
如此這般，設計師日後還怎麼幹？飯碗極其可危。不止如此，使用CAD、CAE、CAPP…各類工業軟體的工程師們都傻眼了。軟體被AI賦能後，瞬間封神。
一些隻看得懂GDP的上司們瞬間傻眼，那些他們不以為然的工業軟體居然被GPT秒變大神，太不可思議了。雖然追悔莫及，但可以自慰的是，沒有跟上AI，正好免受沖擊。可以繼續享受法老般的待遇，面對AI這部“數字瓦特機”帶來的沖擊。畢竟在多數人養活少數人的社會裡，如果工作崗位沒了，那災難可就大了。萬幸！萬幸！
AI原來是穿着馬甲的“瓦特機”啊，瓦特機剛剛出來時，也并非那麼光耀照人。燒一百噸煤，熱效率隻有3%。也就是三噸煤得到了充分利用。
科學家們開始研究熱效率，從最簡化的卡諾循環（兩條絕熱線兩條等溫線）入手，搞出完整的熱力學系統。
直到内燃機被開發出來了，熱效率從3%提升到了30%。燃煤改成了燃油，巨大的飛躍也得到了熱機的小型化。于是，進入了各個工業和消費領域。汽車、飛機… ，特斯拉的交流電又添一把火，電氣時代讓工業又多了一副翅膀。
GPT有上萬億個參數，比人的腦神經還多，是以才會那麼厲害。這需要太多的GPU、TPU、FPGA、ASIC的矢量運算部件（SIMD單指令流多資料流）。我們電腦上的CPU是單指令流單資料流（SISD），在AI領域已經被邊緣化了。這麼大的資源投入，隻能從雲端賦能那些工業軟體，能小型化嗎？看看圖上的第一台計算機有多大，就自然有答案了。今天一台手機的算力都比它大得多得多。
那麼，馬斯克（地球上的和火星上的20版）又是怎麼想的呢？面對AI挑戰，馬斯克反思了之前的兩次技術颠覆，希望從中找到答案。
他遇到問題總是回歸到“第一性原理”的思考，就是找到問題的本質。進而看看有沒有增加額外次元的可能性，因為限于問題域裡解決問題通常更加困難。
第一個例子是照相機的出現，你可以想象一下那個時代的畫家看到相機會有多尴尬。達芬奇那一代人，好不容易用透視法，使“畫得象”這件事有了理論依據。可照相機自己就是一個“攝影幾何”的高手，分毫不差地再現了透視法背後的數學原理。
畫家們學徒多年，也不可能有照相機畫得更像，就算有“超寫實畫派”。其實，像素足夠多時，你是甭想超越的。電鏡甚至可以看到晶格的結構，能不讓人絕望嗎。
那麼那次危機又是如何過去的呢？還得感謝牛頓早就給人們留下一份遺産，光譜分析。
印象派崛起正是從光效開始的，高更、梵高的畫看過吧？後來在法國形成了氣候，有莫奈、馬奈、畢沙羅、雷諾阿、西斯萊等等。
當然，最賺錢的肖像畫還是有貴族畫的，畢竟畫家能美顔啊。
對色彩分析、色彩誇張、甚至畢加索那種立體派對形的四維解讀。總之，相機的降維打擊，本應讓畫家非常絕望的，可人們改變了對藝術的态度和遊戲規則，真是神來之筆！
可今天的AI，無論是色彩誇張、四維幻想，還是什麼美顔…，都能讓你絕望。它能利用人的任何主觀經驗和離經叛道的任何實踐。
另一件是阿爾法狗血洗圍棋江湖，第一次以四比一把李世石擊敗時，人類還算走運，總歸還留下了褲衩。之後，狗狗學會了左右互搏，不再需要學習人類的棋譜。再次與各大頂尖高手過招，擊敗他們就如“砍瓜切菜”，人類再沒能赢它一局。獨孤求敗的狗狗索性去搞蛋白質結構的研究去了。
此後，圍棋界裡，AI就成了坐在副駕位置的教頭，幾天離開它的指導，再回賽場就兇多吉少了。人類居然放下了身段，對AI頂禮膜拜。
馬斯克早早就認為，對AI的博弈，隻能有一條路，就是融合政策。首先用AI來加強腦機接口的研究。隻有先具備與AI和解的資格，才能在後續的博弈中，劃分領地，分庭抗禮。
在與空明人的腦機接口的合作中，馬斯克收獲頗豐。也就是他已經可以通過腦機接口把人類自己也變成AI。
重建标準和主動與AU和解的融合都來自對前面兩個案例的反思。一個采用異化政策，一個采用和解融合。馬斯克還要加上“轉盾為矛”。
此外，将教育方式也需要颠覆。從知識傳遞，轉向演化啟迪。獲得前人知識的途徑有兩種，一種是傳授整理過的知識。另一種是将形成初始概念的曆史途徑，以有趣的故事形式原汁原味地還原演化的曲折，甚至帶着錯誤。
是的，以好奇心去審那些“科學大案要案”。将原發直覺和發現的藝術當做首要目标，在故事裡學習，在遊戲通關中做題。
如此，在具備秒用AI能力的同時，讓人類在藝術與直覺（量子效應）的高度上，與AI分庭抗禮。
這隻是馬斯克20對參與火星建設的人類（有些在火星，有些在地球）所給予的建議，而火星上目前最多的是AI機器人，那麼馬斯克又會如何指定與它們（或他們）相關的政策呢？而江濤與金康組合又會給火星機器人帶來怎樣的“數字毒品”呢？且聽下集分解。
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