翻閱457頁斯坦福報告：關于AI，日本的答案，讓中美都沉默了……

報告源：https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

斯坦福HAI研究院2025的一份報告，繪制了一幅全球AI情緒地圖。坐標軸上，橫軸是興奮度，縱軸是擔憂度。

中國落在右下角——興奮度全球最高，擔憂度全球最低（僅略高于日本）。美國落在左上角——擔憂度全球最高，興奮度全球最低。

而日本，安靜地待在左下角：既不興奮，也不擔憂。

在日經BP的一項最新調查，更是揭開了日本AI心態中一個反直覺的切面：

當被問及“AI是否是人類威脅”時，僅有24.3% 的日本人表示認同，而44.3% 明確否認。對于“自己的工作是否會被AI取代”，超過半數的人給出了否定的回答。

這份數據在發達國家的版圖中顯得格外醒目。

為什么日本人不焦慮？為什么他們對待AI的態度如此冷靜和中立？為什么他們占據了科技的先機，卻自此退步？他們太慢了，一定會輸吧？

技術的奇襲，不是戰爭，卻勝似戰爭。它沒有硝煙，卻能讓成千上萬的人在毫無準備的情況下失去立足之地。

斯坦福的報告顯示，中國受訪者對AI的認知幾乎垂直在兩個維度：改善國家經濟狀況以及提升自己的工作效率。然而相悖的是，在針對AI的立法和治理方面，中國在全球的排名幾乎是倒數……

當我們追問“跑得慢就一定輸嗎”，真正在叩問的，是“進步”這個概念本身的合法性。當我們談論進步，又是誰的進步？

據媒體報道，日本似乎有意保留人的作用。需要人吶喊吆喝的宣傳，絕對不用電子喇叭自動播放；明明可以通過數字化平臺將A的需求送達給B，一定要經由C傳遞……C一定是人類；游戲行業為了確保著作權的劃分，更是堅定使用人類……

1.“All in”的認識論暴力

“All in AI”的敘事，在資本和技術的合謀下，正演變成一種不容置疑的意識形態。

它暗含三重預設：第一，技術演進有其不可抗拒的內在邏輯；第二，這種邏輯天然指向“更快、更強、更多”；第三，任何個體或社會的遲疑，都是對歷史的背叛。

這三重預設需要被拆解。

首先，技術從來不是自主的。它被誰研發、為何研發、為誰服務，每一步都是政治和經濟的選擇。硅谷的AGI敘事——創造“神跡”、替代人類、破解一切難題——與其說是技術路線圖，不如說是一種帶有強烈宗教色彩的意識形態。

當奧特曼們談論“通用人工智能”時，他們描繪的與其說是產品，不如說是救贖。而對于那些不相信這種救贖的人來說，同樣的圖景就是末日。

其次，“更快”不必然等于“更好”。我們面對的不僅是收入分配問題，更是意義危機。技術替換的速度，與人類適應和重構意義的速度之間，存在一個無法彌合的時差。在這個時差里，犧牲的是具體的人。

社會心理學家喬納森·海特在《焦慮的一代》中，其實早已警示過這種技術侵蝕的代價。他研究的不是AI，而是比AI更早滲透生活的智能手機和社交媒體。

海特發現，1995年后出生的Z世代是第一代在“手機式童年”中長大的人——社會剝奪、睡眠剝奪、注意力碎片化、成癮，四種傷害同時降臨。

對女孩而言，社交媒體制造了難以擺脫的外貌焦慮；對男孩而言，網絡游戲和色情內容讓他們深陷孤獨。海特的結論是：高度依賴技術會導致人類的精神退化。

這個判斷放在AI時代同樣成立——如果我們在技術沖擊面前只問“快不快”，不問“痛不痛”，那么“焦慮的一代”可能只是一個開始。

這就是“All in”的認識論暴力，當整個社會都在喊著“快一點”，說“等一下，讓我想想”的人，就被自動歸入失敗者的行列。

2.日本的“淡定”：一種時間政治學

日經BP的調查數據，為日本的“淡定”提供了新的注腳。僅有不到四分之一的人將AI視為威脅，超過半數不擔心自己的工作被取代——這些數字放在發達國家的譜系中，確實顯得“異類”。

但這種“淡定”需要被放置在更復雜的語境中理解。

一個可能的解釋是“時間差”。日本企業在應對自動化浪潮時，形成了一套以“體面轉型”為特征的模式。瑞穗金融計劃削減5000個崗位，但不直接裁員，而是重新培訓并調配到個人客戶銷售崗位。

NTT預計五年后AI可完成半數業務，同樣承諾通過再培訓安置員工。這種策略在效率敘事中常被譏為“低效”，但它體現的是一種不同的時間觀：

技術變革的速度，不應該超越人的適應速度。

當一個社會積累了用安全網接住跌落者的經驗，民眾對技術沖擊的恐懼自然會降低。

但調查中“職位越高越樂觀”的分化，揭示了這種“淡定”的另一面：風險的分布是不平等的。決策者眼中的“平穩過渡”，在一線員工那里可能是真實的生計壓力。那個24.3%的“威脅感知”比例，如果拆解到不同崗位、不同行業，很可能會呈現出更大的差異。

以色列社會學家伊利亞金·奇斯列夫在《關系5.0》中，描繪了一個更宏大的圖景。

他從關系1.0的多角關系，經關系2.0的多代同堂、關系3.0的核心家庭，一直梳理到關系4.0的單身社會，指出我們正在進入關系5.0時代——認知革命讓AI越來越像人，感官革命帶來身臨其境的擴展現實，機器人革命讓人形機器人成為情感陪伴。

當技術可以滿足人類最深層的情感需求，甚至替代人與人之間的聯結，一個社會如何保持溫度？

日本的經驗或許提示了一種可能：技術可以慢一點進入人際關系的核心，給“人”留出緩沖的空間。

一個社會可以選擇不以犧牲“人”為代價來追求速度。但這并不意味著它已經完美解決了技術變革中的分配正義問題。它只是選擇了與美式焦慮不同的另一種焦慮——不是“AI會取代我嗎”，而是“我能否跟得上變化”。

3.重新定義“進步”：從效率到尊嚴

“進步”這個概念，在18世紀的啟蒙運動中誕生時，本就包含著“人的完善”這一維度。只是后來被工業革命的效率邏輯窄化為“生產力的增長”。今天，我們需要重新追問：進步是為了什么？

真正的進步應該回答：這項技術讓人更自由還是更依附？它讓更多人過上更好的生活，還是只讓少數人更富、更多人更不安？它拓展了人的可能性，還是壓縮了人的生存空間？

物理學家邁克斯·泰格馬克在《生命3.0》中，將這個問題推到了文明的尺度。他將生命劃分為三個階段：生命1.0（硬件和軟件都由進化決定）、生命2.0（硬件由進化決定、軟件可自我設計）和生命3.0（硬件和軟件都可自我設計）。

當AI進入生命3.0的范疇，人類將面臨一個根本性的選擇：是被動接受技術的統治，還是主動設計人機共生的未來？泰格馬克沒有給出確定的答案。

而哲學家丹尼爾·丹尼特在《從細菌到巴赫再回來》中，追問了一個更根本的問題：意識是什么？

他以達爾文進化論為線索，從細菌的簡單趨利避害，一步步推演到巴赫音樂的復雜審美體驗，試圖解釋“有意識的心智”如何從“無意識的世界”中涌現。

這本書在AI時代的特殊意義在于：如果意識可以被算法模擬，如果審美可以被模型生成，那么人類意識的獨特性究竟在哪里？丹尼特的回答是克制的——重要的不是爭論機器能否擁有意識，而是重新理解意識本身是什么。這個追問本身就構成了一種抵抗：在技術不斷逼近“人”的邊界時，我們至少應該知道那條邊界在哪里。

塞巴斯蒂安·馬拉比的《哈薩比斯：谷歌AI之腦》則提供了一個實踐層面的參照。這本兩屆普利策獎得主撰寫的DeepMind掌門人傳記，呈現了一個真正思考“技術與人”關系的人是如何行動的。

哈薩比斯的核心理念是：AI應該是人類的“放大器”，而不是替代者。AlphaFold破解了生物學50年未解的難題，但它沒有讓任何一個生物學家失業——它讓生物學家能做更重要的事。當成果發布時，哈薩比斯沒有慶祝“AI贏了”，而是說“生物學家贏了”。

這看似謙遜的表述，實則是一種深刻的世界觀：技術的目的不是取代，而是延伸。

4.跑得慢的，就一定輸了嗎？

在《共同知識》中，思想家史蒂芬·平克指出，社會的運轉依賴的不是規則本身，而是彼此對彼此的預期。

當AI生成的內容與人類創作的內容難以區分，當算法決定我們看到什么、相信什么，最根本的危機不是技術能力的飛躍，而是“預期”的坍塌。

我們不再知道什么是真的，不再知道別人相信什么，不再知道什么可以依賴。平克的洞見是：在一個越來越依賴算法的世界里，最稀缺的能力不是計算，而是判斷。

這或許就是我們這個時代最需要的“慢”的能力——慢下來，判斷什么是真的，什么是重要的，什么是值得保留的。

回到最初的問題：那個跑得慢的，就一定輸了嗎？

如果“贏”意味著把人變成算法的附庸，那慢一點，反而是真正的贏。如果“進步”意味著以犧牲“人”為代價換取速度，那這種“進步”不過是另一種野蠻。

當美國人以71%的失業恐懼表達對技術的警覺，當中國人以81%的使用率表達對技術的擁抱，日本人的選擇是：既不狂熱，也不恐懼，而是以自己的節奏，在速度與尊嚴之間尋找平衡。

這未必是最優解，但確實是一種值得審視的進步觀。

慢，不是停滯，是思考。不是拒絕，是權衡。

更重要的或許是重新思考：當機器越來越聰明，我們還能做什么？

——歡迎你加入湛廬新奇點CLUB，成為那個定義問題、創造意義、連接彼此的人。

這或許才是AI時代最堅固的“思想錨點”。

本期策劃：蘆丁

編輯：蘆丁

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