人類優先還是智能優先？（暨AI碰撞局第十三期小記）

第十三期AI碰撞局是個線上局，主要面對社區分享了下OpenAI Swarm所隱含的方向。分享內容的小記大家可以先參照下：，沒有太大偏差。

這里主要記錄幾個關鍵的碰撞點，先從侯宏老師的：說起，侯老師總是很紳士，所以批評的時候沒有寫是我的分享，但還是需要正式回應下。

必然性與必然性的限度

先舉個起爭議的必然性的例子：

1. AI大模型取代人類程序員做決策是一個根本性變化，這種模式會因為能夠處理數據內含的所有模式而催生類似Tesla FSD這樣的產品。

2. 這種趨勢在AGI的驅動下具有普遍性，那就會導致大量應用重做。

3. 落到公司的場景，假如這種方式體現出的邊際效能大于過去的組織方式，那如果我們相信一種效能高的方式會替換低的，那整個公司形態就會發生巨大變化。

4. 智能原生化的同時會指向無人公司這個終極狀態。（無人公司不是說社會意義的人不在了，主要是說正常運轉過程不要人。）

這是分享中有所提及的一套遞進的必然性邏輯。

但這確實不意味著，憑空做一個這樣的產品就會取得成功。類似的思維方式曾經在歷史上給我們帶來巨大的災難比如1957年。

它的用處在于可以讓人發現新的領域，這種領域如果猜對了，往往會存在勢能（天時）。

形象講就是2000年要做互聯網，2007年要做移動互聯網。

這遠不是一個完整的故事，下面我們結合前面的一些觀點把故事說完。

疊加而非互斥

也許大飛機、高鐵這類產品可以直奔主題，自頂向下進行設計，對于AI產品這種大家都兩眼一黑，充滿未知的領域，確實類似生物進化的算法更靠譜一些。

如果有點宏圖遠志，那大致就要找到：短期要能賺到錢，長期看也能夠越打越厚的領域。

這時候很需要侯老師在文章中提供的思考框架，比如侯老師提到的：

在具體定義產品的時候無疑需要做相關思考，并且可能更多，包括經典的大廠做了怎么辦等等。

真啟動前估計還需要補上自底向上的思考，你到底在什么真實場景中解決了什么新問題，創造了什么新體驗或者新價值？

技術-產品-商業模式是一種綜合程度依次遞進的過程，AI與B端結合上恐怕沒有互聯網上的那種單點起爆的幸運，都需要這種深度思考。

如果直接回應下侯老師文中提到的問題，那是：尋找趨勢中的必然性與機遇空間的判斷兩者都是自頂向下，并且是層次問題，是疊加和遞進關系而非互斥。再到產品就還需要經歷現場的挖掘，然后自頂向下和自底向上不停反復，直到一波趨勢、一波產品走到盡頭。

這里面相對比較確定是，我們需要構建的系統基本要遵循智能優先原則。

為什么是智能優先？

如果我們認為：

那在技術脈絡上就會得出一串結論：

現實理解縱深≈數據的完整性和實時性，而為了保證數據的完整性和實時性，那就必然是智能優先(AI First)，人的行為只有在AI之下比如外面小哥或者主播才可能有充分的數據化，否則就會導致數據的完整性無法實現。

而AI First的極值那就會變成無人公司，當價值觀恒定或者可用模型表述的時候，人會只負責在價值觀上做目的性設定，當智能足夠發達，那整個運行體系中人的角色會被弱化到極致。

這條邏輯鏈實現的可能性極高。

小結

必然性也可以有N種必然性，但最終那條發生是個有點哲學的問題。因為如果必然性的實現只有一種可能，那這世界是機械的世界，人是沒真的自由的。如果沒有我更愿意相信必然性總是有N個邏輯鏈，而人有選擇和創造的自由度，歷史則是必然和偶然疊加后的一種四維實體，即不是全無脈絡，也不是只有一種歸宿。

否則還整啥新產品！只可能強者永駐了。

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