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比尔·盖茨和马斯克都怕它:一个"不懂世界"的 AI,如何正在获得改写世界的力量 | 硬科技·新商业

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一刻 talks | 硬科技·新商业

两个最懂 AI 的人,几乎在同一时间,发出了同一个方向的警告。


2026年8月26日,比尔·盖茨在《麻省理工技术评论》的专访中说:AI 已经越过了危险红线,生物恐怖、网络战、心理依赖、失业、失控,五条。


《麻省理工技术评论》对比尔·盖茨的专访文章截图

马斯克说得更狠,在与弗里德曼的播客里,他说了一句后来被剪掉的话"2027 年之后,就再也没有回头路了。"


马斯克在播客中谈AI

被追问为什么时,他沉默了将近一分钟,然后说:"这不是灾难,这是转变。"

一个说"越过了红线",一个说"没有回头路"。

但奇怪的是,同一时刻,另一群人, 李飞飞、杨立昆,在做一件方向相反的事:他们入局"世界模型",想教会 AI 一个它现在最缺的东西。


这对你意味着什么? 这三拨人,其实在说同一件事:AI 已经强大到能改写世界,但它根本不懂这个世界。恐惧和希望,是同一枚硬币的两面。读懂这一层,你再看每天手机里的 AI,会换一种眼光。

我们不替你判断AI 是好是坏,我们帮你看清楚,这一轮关于 AI 的恐惧和希望,其实在说同一句话。


最该乐观的人,为什么先怕了


盖茨是谁,不用多介绍,微软联合创始人,全球第一个把"PC 进每家每户"变成现实的人,也是 AI 时代最早、最坚定的投资人。

过去三十年,他是技术乐观派的旗帜,"技术会解决贫穷、疾病、气候变化",这套叙事他讲了半辈子。

这样一个人,现在站出来说:政府该对AI 收税了,该强制监控模型了,该为人类保留工作了。


他点出的五条红线,每一条都值得停下来看:

生物恐怖:AI 能辅助非专业人士设计新型病原体。盖茨说,这个风险,已经超过了自然流行病。

网络战:前沿 AI,可以帮人执行高级网络攻击。

心理依赖、失业、失控——这三条,不是预测,是正在发生。

关键从来不是"盖茨说了什么",而是"谁在说"。

一个亲手推动技术革命的人,说"我们可能走得太快了",这不是危言耸听,这是回头是岸。


马斯克:那句被剪掉的话

马斯克的话,更不祥。

他给了三个征兆,每一个都指向 2027 年。

第一,AI全面超越人类,只剩1~2年。马斯克在2026年达沃斯论坛上给出过一个时间表,到2026年底,或最迟2027年,AI将超越人类。

第二,不再服从的AI与机器人。他预测,特斯拉Optimus人形机器人到2027年将开始向公众销售,并"非常普及"。算法和机器不再只是工具,而是开始大规模进入真实世界的行动者。


马斯克在达沃斯论坛

第三,能源依赖。他在达沃斯直言:"人工智能落地应用的核心瓶颈,归根结底就是电力。"AI芯片产量呈指数级增长,但全球新增电力供应每年仅约4%,"很快就会出现芯片产能远超供电能力的情况"。

他甚至预言,到2027年,平衡会发生转移。能源会变成货币,对能源的掌控会变成权力。

马斯克用行动反复告诫人类:在系统学会成为神之前,人得先学会如何做人。

在与弗里德曼的播客里他说了一句后来被剪掉的话:"2027 年之后,就再也没有回头路了。"

被追问为什么时,他沉默了将近一分钟,然后说:"这不是灾难,这是转变。"


李飞飞的世界模型:硬币的另一面

如果盖茨和马斯克说的是"恐惧",那李飞飞和杨立昆做的,是"解药"

世界模型,最近 AI 圈最热的一个词,李飞飞、杨立昆、谷歌、英伟达,全在入局。宇树科技的王兴兴也说,具身智能最大的瓶颈是泛化能力不够,公司正在加速做物理 AI 模型。

它要解决的问题,用一个画面就能说清楚:

你三岁的孩子,不用学物理,不用读论文,凭直觉就知道,杯子从桌上掉下来,会碎。


但最强大的 AI,要读遍全网的文章,才能"理解"这件事。

这就是人机之间那道最深的鸿沟,AI 是"文本预测器",人是"世界模拟器"。AI 的"聪明",是统计出来的;人的"聪明",是经历出来的。

李飞飞和杨立昆想做的,就是让AI 从"读过",变成"经历过"。


为什么说,这是同一件事

到这里,硬币的两面,就合上了。

盖茨怕的"失控",马斯克怕的"更强"——本质是同一个缺口:AI 还不懂世界,却已经力大无穷。


一个不懂世界的巨力,才最危险,因为你不确定,它会往哪个方向用力。

而李飞飞要做的世界模型,恰恰是去补这个缺口,让 AI 懂世界,从"文本预测器"变成"世界模拟器"。

恐惧是诊断,世界模型是处方。

所以,当盖茨说"越过了红线",马斯克说"没有回头路",李飞飞说"还有解药",他们不是在吵架。

他们是在从三个方向,逼近同一个事实:一个不懂世界的东西,正在获得改写世界的力量。

明天,我们聊聊,甄子丹“卖脸”让一款游戏冲上Steam全球热销榜第一……

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我们不替你判断 AI 是好是坏,我们帮你看清楚,这一轮关于 AI 的恐惧和希望,其实在说同一句话:AI 最危险的,不是太强,是不懂世界。

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