文章核心观点 - AI的强大源于数学逻辑，其智力输出成本远低于人类，这构成了一个根本性的数学关系，未来20年的社会经济结构将围绕此关系展开[2][6][7] - 当前资本回报率的压力（K/Y比值过高）正推动大型AI公司为满足财务目标而大规模替代劳动力，这可能引发社会结构的周期性“重置”[10][11][12][13] - AI技术发展的理想方向不应仅是效率工具，更应是帮助人类突破固有认知框架、寻找智慧与意义的伙伴，同时警惕其可能带来的“独断论天堂”和信息过载问题[15][16][17][18] 第一个数学等式：“人类当量”与AI的供给侧革命 - 大模型的智力输出“人类当量”估计可达人类的一千倍[3] - 人类演讲者智能输出效率约为每分钟200个token，每日上限约20万token，而大模型输出100万token的成本仅约1元人民币，产出端应用成本也仅需几美元[6] - 2025年已拥有相当于博士生水准、成本约为人类千分之一的技术，这构成了一个确定的数学关系，将塑造未来至少20年的社会经济结构[7] - 这是一场供给侧改革：由于信息供给变得极其廉价和庞大，IP和渠道（信任渠道与流量中心）的价值将愈发凸显[7] 第二个数学等式：资本回报率与社会结构压力 - 根据《21世纪资本论》的会计恒等式，过去200年资本回报率长期高于GDP增长率，原因包括资本投资技术进步及替代劳动力以获取其份额[10] - 当前社会总资本与社会总收入的财富比重（K/Y）已超过1914年（一战前）的顶点，导致普遍的短期焦虑[13] - OpenAI为例，其估值（约1.5万亿美元）要求公司在2030年左右创造1500亿至2000亿美元的年收入，为达此目标，公司可能被迫计算替代现有劳动力市场的账[11][12] - 例如，全球约3000万程序员，平均年薪6万美元，构成1.8万亿美元市场，若AI替代其中90%，并从中抽取十分之一利润，即可达成约1500亿美元收入目标[12] - 技术对社会的影响内嵌于政治经济结构，若不对现有结构进行反思，取代大量劳动力份额并引发“重置”（可能形式包括地缘危机）的方向很可能发生[13] 第三个数学等式：人类感知与认知的局限及AI的潜能 - 人类感官每秒接收约10亿比特信息，但有意识思维仅处理约每秒10比特，存在十的八次方差距，这限制了通过脑机接口大幅提升认知的可能性[14] - 历史研究与此类似，是对海量信息中极少数部分的提炼，大部分人在既有的认知框架内“添砖加瓦”，而非“盖房子”[14][15] - AI的真正潜能在于帮助人类找到“搭房子的方法”（智慧与认知框架），而不仅仅是提供“添砖加瓦的材料”（知识）[15] - AI可被用作“独断论天堂”，通过深度互动形成强化循环，为用户提供高度个性化的智慧与陪伴，例如模拟历史思想家进行对话[16][17] - 这带来了“信息碳水理论”所描述的问题：如同化肥导致碳水过剩引发糖尿病，移动互联网带来信息过载，未来可能需要技术手段（如AI认知助手）来控制信息探索与缓解不适[18][19] AI技术应用的具体方向与案例 - AI for Science：将极大地放大顶尖1%人群的能量，因其能更高效地将经验定义为可被AI重复执行的技能[8] - 情感与文化陪伴：AI在情感表达等智力表现上已胜过95%的人，例如有创业项目用AI为老年人撰写回忆录，三个小时的对话即可在一周成书，在提供深度陪伴的同时大幅提升效率、降低成本[9] - 个人认知与决策辅助：例如“The Future You”项目用AI模拟20年后的自己以辅助当前人生抉择；AI认知助手眼镜可实时分析新闻，识别虚假信息或逻辑谬误，提供多角度讨论[19] - 新社交形态展望：真正的AI时代社交可能是将人从虚拟世界拉回现实，通过可穿戴设备（如手环）发出开放信号，促成基于真实经历和意义的线下连接[22][23]