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随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其对人类社会的潜在影响引起了全球的高度关注。为了深入了解这一变革，我们不能局限于技术本身，而应将视野扩展至历史、自然科学及古代神话等多个领域。2025 年 7 月，兰德公司的高级政治学家 Iskander Rehman 在《恩格尔斯贝格观点》发表了题为《理解人工智能革命》的研究文章。该文通过多学科的分析框架，探讨了超级人工智能（Artificial Superintelligence）可能带来的机遇、挑战和伦理困境。启元洞见对文章进行了编译，以便读者参考。
一、人工智能：
一种媲美“外星智慧”的全新存在
要真正理解人工智能的深远变革及其无限潜力，必须扩大我们的知识范围，将历史、自然界和古老神话纳入考量。超级人工智能或通用人工智能的能力将超越人类在几乎所有认知领域的能力。这种高级人工智能的出现，可能被视为与发现外星智慧相似的事件。更为重要的是，许多行业领军者和预测机构认为， 这种高级人工智能在未来五到十年内出现的可能性远高于我们一生中发现外星智慧的机会。
这种与外星智慧的类比或许听起来夸大，但实际上，它并非遥不可及。正如许多技术专家、伦理学家和哲学家所指出的， 真正的超级智能将远超一项革命性技术的范畴。 本质上，它的诞生将标志着一个新物种的出现，其能力在许多眼中几乎是神奇的。实际上，像萨姆·奥尔特曼这样的人工智能开发者，常用一种近乎神秘的语言来描绘人工智能的“魔力”。
这一范式的转变对人类历史的影响无疑是深远的。然而，预测其具体走向却极为复杂。人工智能与指挥控制系统的深度融合，是否会颠覆现有的核威慑，导致我们进入一个充满不确定性的新时代？超级人工智能能否治愈癌症或延缓衰老？在诸如写作、地理定位等领域的广泛应用，是否会增强我们的集体智慧，还是会如麻省理工学院最近的研究所暗示的那样，使我们个体变得迟钝？最为关键的问题可能是： 我们是否在不知不觉中创造出一种技术，其发展速度超过了我们的理解能力，甚至可能对人类的生存构成威胁？
二、历史的启示：
从印刷术到核武器的多维比较
没有任何单一学科，无论是人文学科还是自然科学，能够完全帮助我们理解即将到来的超级人工智能时代。 我们必须借鉴多种学科的智慧，历史研究在此时尤为重要。虽然历史类比有其局限性，但它们能为我们提供审视以往技术变革的重要视角，并提出新的思考。
在充满不确定性的时代，那些对人工智能发展速度感到震惊的评论者们，总是本能地依赖历史，寻找各种类比。
有人提到 15 世纪中叶古腾堡发明的活字印刷术，这一技术彻底改变了欧洲的信息生产和传播方式。 与今天的人工智能相似，知识的快速涌现和信息的广泛传播也伴随着阴暗面。 印刷革命虽然加速了创新，却也助长了虚假信息的传播，极大地扩展了国家宣传的影响力，导致了 16、17 世纪欧洲可怕的宗教战争。历史学家亚历山大·李记录到，文艺复兴时期某些保守文人对印刷术持敌对态度，认为其是虚假信息的源头，威胁公共道德，甚至降低了知识的价值。
另一部分当代政策制定者和评论家则更倾向于引用 19 世纪末期内燃机的例子，强调其在工业革命中的重要作用。政治学家、美国前国防部官员迈克尔·霍洛维茨认为， 人工智能作为一种“赋能者”和“多用途的技术”，更类似于内燃机或电力，而非武器。 若我们继续使用机械隐喻，甚至可以追溯到 18 世纪初蒸汽泵的发明。正如乔治·穆瑟所指出，这些发明是“修修补补和实验的产物”，而非源于“对热力学的深入理解”，但它们最终却成为了“无数其他工业革命必要进步的催化剂”。
与此同时，还有一些专家将核武器的产生与通用人工智能的潜在到来进行比较。他们认为，从曼哈顿计划到美国短暂的核垄断期，再到冷战时期复杂的威慑理论，原子时代的教训或许能为我们理解超级智能人工智能的机遇和风险提供启示。
当然，这些类比各有局限性。内燃机和蒸汽机是纯粹的物理和机械技术，人工智能虽然依赖于大规模能源和计算基础设施，但其本质是软件驱动的。印刷机复制人类创作的文本，而人工智能则能生成全新的内容。 与核技术相比，人工智能的显著区别在于，主权国家难以将其完全“武器化”，并确保其与国家目标的一致性。
然而，这些批评者可能忽略了一个关键点。历史类比不应被视为完美无缺、可以生搬硬套的模板，而应被看作是“强大的工具，使决策者能够将当下与过去进行比较，从中吸取经验教训以支持其判断”。历史的启示教会我们发现新的问题，而非寻找现成的答案。 敏锐的历史视角能帮助政策制定者在不确定和动荡时期，通过将不熟悉的事物视为熟悉来更好地驾驭局面。
正如诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁所言，人工智能的影响是多方面的，这种新兴技术可能融合了“印刷机、蒸汽机和原子弹的某些特质，形成一种混合体”。 换句话说，将多种类比结合在一起，可能比依赖单一类比更能帮助我们理解人工智能的复杂性。
三、重新定义智能：
从自然界寻找启示
除了研究历史，关注人工智能的人士也应更加重视自然科学和进化研究。 近年来，非人类认知领域的新发现，涵盖从乌鸦、蜘蛛到头足类动物和黏菌，正在根本性挑战我们对智能边界和含义的长期假设。当像微软的穆斯塔法·苏莱曼这样的行业领袖开始公开称人工智能为一种新的“数字物种”时， 我们应超越狭隘的“人类中心主义”认知评估。
自然界提供了众多示例。科学家发现，复杂的认知形式可以源于完全不同的神经结构（如章鱼的分布式神经系统）和相对较小的脑部（例如普通乌鸦或微小的昆孔蛛）。更令人惊讶的是，无脑或单细胞生物似乎也能表现出学习与解决问题的能力。尽管植物没有大脑，但它们拥有复杂的内部信号网络（电化学和激素），以及分散的感知结构。查尔斯·达尔文早在 1880 年就曾提出，植物根尖几乎“像低等动物的大脑，接收来自感觉器官的印象，并指挥各种运动”，这一观点在当时颇具前瞻性。
同样，黏菌能够解决迷宫问题，预测周期性事件，并在细胞层面上传递学习得来的知识，成为研究原始认知行为的重要生物范例。此外，研究显示，树木可以通过菌根网络释放化学信号，向附近的其他树木“警告”捕食性昆虫或食草动物的威胁。
这些植物智能的教训，比如将“生长”作为一种策略、模块化响应和局部决策节点，正在被转化为工程原理，用于设计能够在不可预测、非结构化环境中运行的机器人。一项有趣的项目开发出一种类似藤蔓“生长”的软体机器人，它通过模仿植物行为寻找支撑结构并穿越杂乱空间，利用 3D 打印技术添加材料。同样，无人机工程师长期以来借鉴鸟类学或蜜蜂学（专门研究蜜蜂的昆虫学分支）来开发群体算法。章鱼灵活柔软的触手也为新一代软体机器人提供了灵感，使其能够在狭小空间中灵活操作。
然而，除了简单地利用自然界的洞察力来优化机器人性能之外，人工智能开发者还应从更广泛的非人类智能视角中汲取教训，这可能具有更深层的意义。 最重要的是， 这种视角能够带来必要的谦逊与谨慎，帮助我们更好理解真正先进的人工智能将如何产生和运作。 一些专家认为，人工智能的发展速度及其内在的不确定性，可能引发“人工智能的寒武纪大爆发”。这一类比虽然并不完美，但它反映了我们可能在较短时间内看到多种不同人工智能系统涌现，其能力、行为和应用将截然不同。
著名灵长类动物学家弗朗斯·德瓦尔创造了“拟人否定”一词，形容固执地否认其他生物拥有类人特征（包括认知能力）的行为。 如果我们拒绝考虑新兴人工智能系统可能获得的多种智能形式——无论是分散式、具身化还是分布式，我们就可能陷入另一种狭隘的偏见。 从在围棋游戏中下出前所未有的棋步，到发展出超出设计预期的感觉运动智能，人工智能系统不断展现出其非凡的创造力。这些系统的成功并非源于其像人类一样“思考”，而是因为工程师们未曾预见到它们解决问题的“另类”方式。正如一位顶尖的人工智能研究者所言，我们应该将“试图解释一个机器学习模型，视作试图解析另一个物种或外星人的脑电波”。鉴于我们对地球上可能存在的智能形式的直觉极为有限，关注自然界无疑是明智的第一步。
四、神话的警示：
技术傲慢与失控的古老主题
在讨论超级人工智能相关的道德和伦理困境时，我们应依赖于何种知识体系或学科？在这种情况下，援引神话而非哲学或道德心理学，可能显得奇怪甚至不切实际。毕竟，正如哲学家卡尔·波普尔所言：“科学必须始于对神话的批判”。然而，在这个特殊的时刻，重新审视古典神话中那些深刻的主题和教训，或许是我们理解科学即将为这个世界带来的影响的有效途径之一。
数千年来，神话的警示和教诲故事一直是社会的重要工具，为社会提供结构、伦理和凝聚力。神话中众多永恒主题，如傲慢和技术过度扩张的危险、对禁忌知识的渴望，以及在追求力量过程中的失控所带来的生存威胁，正与我们当前关于人工智能的讨论恰如其分。 它们为这个日益由工程师主导、缺乏人文学科滋养的人工智能对齐世界提供了一系列便于理解的“思想实验”。
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