Podcast Script (zh)
[0.120-14.635] SPEAKER_01: 今天我们来聊聊埃里克·布林约尔松。 他是斯坦福经济学教授，兼数字经济实验室主任。 之前他在麻省理工学院任教多年。 他做了信息经济学的开创性工作。
[14.715-26.699] SPEAKER_01: 他写了很多书，比如《第二次机器时代》。 还有和安德鲁合著的《机器、平台、群众》。 先快速介绍赞助商，再聊本集话题。 Vincero手表，优雅又性能出色。
[26.779-39.457] SPEAKER_01: Four Sigmatic，美味蘑菇咖啡。 ExpressVPN，我用多年的网络隐私工具。 还有Cash App，我给朋友转账用的。 看简介找赞助商，拿折扣支持播客。
[39.537-51.614] SPEAKER_01: 顺便说一句，我想说即兴创作。 人工智能和自动化，影响经济和世界。 非常值得我们深入思考。 就像预测未来技术的话题一样。 人们容易站到两个阵营之一。
[51.694-62.468] SPEAKER_01: 要么散布恐惧，要么技术乌托邦。 未来总会落在两者之间的某个点。 讨论时我常戴两顶帽子，来回切换。 务实工程师和未来主义者的帽子。
[62.548-71.487] SPEAKER_01: 现在该提杨安泽了。 他是这个话题的重要思考者。 我肯定最后会请他聊聊。 和安德鲁聊，提了好几次了。 但时间总对不上。
[71.567-80.390] SPEAKER_01: 我特别喜欢长对话。 两三个小时。 四小时以上。 最好是面对面。 这点我不妥协。 相信我，不容易。 疫情期间更甚。 要不停检测。
[80.470-93.255] SPEAKER_01: 保持隔离。 还要做很多麻烦事，降低客人风险。 我这么做是因为， 远程对话会少点什么。 那种东西，那种魔力， 我觉得值得努力。 就算它 最后搞砸了那次对话
[93.335-99.534] SPEAKER_01: 我就是这么活着的 珍惜那难得的魔力瞬间 为这一刻我愿走到世界尽头
[99.614-135.554] SPEAKER_01: 喜欢这个内容的话 YouTube上点个订阅 苹果播客打个五星 Spotify上关注 Patreon上支持一下 推特上找我@LexFriedman 现在，我和埃里克·布林约尔松的对话 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松 埃里克·布林约尔松。 埃里克·布林约尔松。 你在推特上发了阿尔伯特·巴特利特的名言
[135.634-139.198] SPEAKER_01: 说人类最大的缺点 就是没法理解指数函数。
[139.278-143.504] SPEAKER_01: 你为啥说指数增长 是很重要的，需要理解？
[143.804-158.911] SPEAKER_02: 对，那句名言，我记得我发过。 这其实是安迪·麦卡菲对我说过的话 在《第二次机器革命》里， 但我三月初发的那条。 当时新冠病毒刚爆发， 我特别害怕。 其实当时就几十个病例， 也许更少，
[158.991-174.202] SPEAKER_02: 但每两三天就翻一倍。 你知道，我一看，天哪， 这将是场灾难，而且很快会发生， 但没人特别重视它。 或者说，没多少人特别重视。 其实我记得参加了最后一场线下会。 那周我从拉斯维加斯飞回来。
[174.282-190.445] SPEAKER_02: 飞机上就我一个人戴口罩。 乘务员走到我旁边。 她看起来很担心。 她把手搭在我肩上。 她一直碰我，不太舒服，不过 然后她问，你是不是有焦虑症？ 你还好吗？ 我说，不是，因为新冠疫情。 她说，三月初，三月初。
[190.525-193.392] SPEAKER_02: 但你知道，我很担心，因为我能看到
[193.472-208.857] SPEAKER_02: 或者说我猜病例数会翻倍。 确实是的。 很快就有成千上万倍的病例。 大多时候我引用那句话时 尽量是出于更乐观的事 比如摩尔定律和奇迹 拥有更强计算能力的奇迹。 但这都挺反直觉的。
[208.937-223.568] SPEAKER_02: 比如你走10分钟， 你会走大概10倍那么远。 就像只走了一分钟。 咱们物理世界就这样运作。 大脑也是这么连的。 但速度翻倍、时间拉长10倍， 不会增加10倍数量。 而是变成1000倍。 20次后，是10亿。
[223.648-237.257] SPEAKER_02: 30次后——哦不对，20次后是100万。 30次后，是10亿。 再过一会儿，数字就这样了。 你几乎没法理解。 世界越来越指数化， 主要因为数字科技。 所以直觉越来越不准。
[237.337-242.584] SPEAKER_02: 对创造奇迹的东西，这可能是好事， 但病毒之类，就可能很危险。 还有别的。
[242.884-254.482] SPEAKER_01: 你觉得这普遍适用吗？ 比如，它有没有适用的地方？ 或者哪些地方不适用？ 怎么建立直觉？ 关于社会的哪些方面？ 指数增长用在哪？
[254.782-269.807] SPEAKER_02: 嗯，你可以学数学， 但说实话，我觉得我们的大脑 更倾向于从经验里学。 所以我们越来越频繁地看到它。 所以在硅谷活动， 跟AI和计算机研究者一起， 我更多看到这种指数增长。 我慢慢习惯了，但还会犯错。
[269.887-282.776] SPEAKER_02: 我还是会低估一些进步， 比如讨论GPT-3时， 还有自然语言进步多快。 但世界越来越指数化， 我们都会更频繁地体验到它。 风险是，这期间我们可能犯一些错误，
[282.856-289.624] SPEAKER_02: 用我们古老的穴居人直觉。 世界是怎么运作的。 奇怪的是，当下看总觉得是线性的。
[289.924-300.640] SPEAKER_01: 就在当下。 其实很难感受到变化。 很难自省并真正理解。 这五年十年互联网变化很大——只看AI或社交媒体。 所有归入数字保护伞的技术，没错，
[300.720-308.057] SPEAKER_01: 感觉挺平静、正常、渐进。很多地方， 世界并非指数级增长。人类学习、组织变革、
[308.357-317.598] SPEAKER_02: 机构适应和演变，都不会指数级改进。 这就导致了一种不匹配： 技术指数级改进，有些更危险， 而直觉、技能和机构却变化慢。
[317.678-324.562] SPEAKER_02: 这种不匹配，我认为是根源。 危险，而直觉、技能和机构却... 它们不快速变化，这种不匹配是根源。
[324.642-332.420] SPEAKER_02: 导致社会问题，比如不平等和 其他... 政治经济体系失灵。有个人总谈指数函数——埃隆·马斯克，他好像内化了。
[332.720-341.079] SPEAKER_01: 关于指数函数，埃隆·马斯克似乎内化了。 一种指数思维，他叫第一性原理 就是回到基础，问这类问题
[341.159-348.879] SPEAKER_01: 过去的假设是什么，怎么扔掉 窗外，如何十倍效率做到 不断实践，用那种思维来
[348.959-355.739] SPEAKER_01: 估计，定截止日期时，估计你会 能交付一些技术，这常让他陷入
[355.819-362.308] SPEAKER_01: 麻烦，因为他高估了，没达到最初估计 的截止日期，但最终好像交付了
[362.388-365.615] SPEAKER_01: 延迟但交付对了，有点意思，你怎么看？
[365.915-380.557] SPEAKER_02: 我觉得我们都能向埃隆学习，回归第一性原理，我说过 有两种方法能更好掌握指数函数，一种来自 第一性原理，如果你懂数学，就能看到会发生什么 即使看似反直觉，几十病例可能变成
[380.637-391.852] SPEAKER_02: 成千上万甚至几十万，一个月内，算一下就明白 嗯，埃隆经常这样，公平说，他也受益于 在硅谷交流，他在很多应用中体验过
[391.932-405.262] SPEAKER_02: 这对他不再震惊，但也是我们能学的地方 我自己生活中，第一次真正看到是当我还是 研究生时，导师让我画美国经济中计算机能力增长的图 各个行业，还有这些
[405.342-419.926] SPEAKER_02: 指数增长曲线，天哪，每个行业都这样 它刚开始腾飞，得是火箭科学家才能推断出来 哇，这就是说在80年代末90年代初，如果那样发展 我们将有比当时多几个数量级的计算力
[420.006-423.349] SPEAKER_02: 当然我们现在就是这样，所以人们看摩尔定律时
[423.649-430.591] SPEAKER_01: 他们常说指数函数其实是一堆 曲线，基本上就是，你榨取，充分利用一个小
[430.671-438.693] SPEAKER_01: 革命，然后找另一个革命，对，就是革命 层层叠加的革命。你有什么直觉？人类到底怎么总能找到
[438.993-450.187] SPEAKER_02: 革命化的方法？好，先解释一下刚才说的第一点 指数曲线，但没有一条会永远持续下去 嗯，有人说，如果一件事不能永远持续，它最终会停止，这是
[450.267-463.713] SPEAKER_02: 非常深刻，但似乎很多人没意识到那另一半 也同样重要，所以所有指数函数最后都会变成S形曲线 或以其他方式停止，也许灾难性的，新冠也一样，我的意思是它
[463.793-478.145] SPEAKER_02: 它上升，然后在某个点饱和潜在感染人群 嗯，有一个标准的流行病学 模型基于此，也发生在摩尔定律或不同代际 计算能力上。所有指数曲线都这样。值得注意的是，你提到了
[478.225-492.171] SPEAKER_02: 你问题的第二部分，我们能在原有S曲线上画个新S曲线。 前一个，接着一代代用新材料新工艺实现。 就是不断扩展它。我不觉得有很好的理论解释为啥我们 在做这事儿上这么成功
[492.251-500.169] SPEAKER_02: 嗯，我们一直这样，很好，希望能持续阵子，但你知道，一个 理论的起点是，系统其他部分都在
[500.249-509.293] SPEAKER_02: 以每两三年翻倍的速度运行，如果有个组件 跟不上，改进那部件的激励会非常大，它就成了个 瓶颈，任何能改进那部分的人都可以
[509.373-521.148] SPEAKER_02: 获得巨大回报，资源自动集中在系统中没 跟上的部分。你觉得摩尔定律某版本会继续吗？对，它确实是。我 指的是个更重要的版本，我叫它库米定律，以
[521.228-537.693] SPEAKER_02: 约翰·库米命名，他也是我大学室友，他发现个事实：能源 消耗已减半，对大多数人来说，这更重要，你知道 今天新iPhone发布了，就在 嗯，录这个时我不确定你啥时候做出来，大概很快吧，嗯，对大多数
[537.773-547.072] SPEAKER_02: 我们来说，你知道，iPhone速度翻倍固然好，但电池 寿命更长更有价值。其实现在芯片的很多进步 是降低能耗，对很多应用来说可能比单纯的
[547.152-555.929] SPEAKER_02: 原始速度更重要。摩尔定律其他维度体现在AI和机器学习中。 这些函数常可高度并行，尤其深度网络，所以与其
[556.009-569.572] SPEAKER_02: 用单芯片，可用多芯片或GPU，运行更快 更快，还有机器学习专用芯片，如TPU，每次 切换时，又有10到100倍提升，超越摩尔定律，所以我认为
[569.652-575.097] SPEAKER_02: 原始硅片改进已不如从前 但这些方面越来越重要，我们正看到进展
[575.397-588.307] SPEAKER_01: 不知你看过OpenAI没，他们展示指数级改进 神经网络训练仅技术上就有指数进步，这基本正确 比如算法，能否不断找出
[588.607-592.693] SPEAKER_02: 更多更快训练网络技巧，进展惊人，你
[592.773-606.080] SPEAKER_02: 提到，我认为至少三个因素：第一，我们刚 讨论了更快芯片，不止摩尔定律，还有GPU、TPU等；第二是 更多数据，如今我们沉浸数字数据中，20年前无法比
[606.160-619.537] SPEAKER_02: 摄影，我年纪大还记得以前用胶片，现在全数字。我拍了 昨天可能拍了50张数码照片，要是胶片我不会这么拍，而且 还有物联网 以及其他数据，带着手机，它就在不断广播
[619.617-630.054] SPEAKER_02: 大量可用于训练的数字数据。最后同样重要 正如OpenAI提到，已取得显著 技术改进，深度神经网络核心思想已存在多年
[630.134-637.657] SPEAKER_02: 几十年，但效率提升了好几个数量级 或者更多，乘起来就是一百倍 性能提升百倍，数据也提升百倍
[637.737-641.150] SPEAKER_02: 软件和算法一进步，很快就是百万倍
[641.450-648.218] SPEAKER_01: 有人提出GPT-3，是自监督训练 用互联网数据训练，这是我见过的一个观点 相当有说服力
[648.298-653.603] SPEAKER_01: 瓶颈是互联网数据量，这很有意思 它可能用完人类生成的数据，我们让它
[653.903-657.246] SPEAKER_02: 消耗了所有人类知识或数字化知识
[657.546-665.545] SPEAKER_01: 对，那是瓶颈，但有趣的是 人们常用瓶颈来反对指数增长 说无法克服，但我们总能想出办法
[665.625-673.252] SPEAKER_01: 新方法克服批评者提出的瓶颈，挺有意思 不知道如何克服数据瓶颈，也许是更高效的算法
[673.552-683.652] SPEAKER_02: 对，你提到训练算法在变好 用更少数据，同时也在捕获更多数据 在中国，也在我们周围 所以两者都重要，有些应用可以模拟数据
[683.732-692.648] SPEAKER_02: 电子游戏和自动驾驶都在模拟中训练 有风险，但你可以尝试所有方式通关游戏。 穷尽所有方式通关游戏，模拟所有可能。
[692.948-699.716] SPEAKER_01: 能否像明天和Waymo CTO聊天那样推动自动驾驶？ 明天和Waymo的首席技术官聊聊。
[699.796-702.326] SPEAKER_01: 几周后我还要和埃隆再聊一次。
[702.406-705.714] SPEAKER_01: 你怎么看自动驾驶？现在到什么阶段了？
[705.794-711.320] SPEAKER_01: 自动驾驶能改变世界，我很兴奋，但最初想法太简单。
[711.620-727.447] SPEAKER_02: 更好的方式是，驾驶和辅助是一个连续谱。 你就在TRI隔壁，巧合。喜欢那里的人，你和吉尔·普拉特聊过吗？ 我们准备聊聊，很有趣，能对比埃隆的做法。 驾驶辅助是连续谱，你就在旁边。
[727.747-736.326] SPEAKER_01: TRI隔壁出了意外事故。我喜欢TRI的人，不过… 高速从LA到凤凰城，天气好路直，基本解决。
[736.626-751.106] SPEAKER_02: 但像波士顿雪地开车，路复杂，还得判断其他司机。 可以了解弗兰克他们互相对彼此的看法，我都听过。 它们不止于此，像个辅助的守护天使。 不是包揽所有，比如高速开车，从…
[751.186-766.676] SPEAKER_02: 从LA到凤凰城，好天气直路，接近解决。 现实点，比如波士顿雪地开车，路况… 有点疯狂，还得判断其他司机。 在那些不是直角也不规范的交叉口，驾驶员该怎么做？
[766.756-770.749] SPEAKER_02: 描述得不好，更像博弈论，嗯，问题更难，需要
[770.829-778.712] SPEAKER_02: 训练人类动机，嗯，所以是个连续谱，有些地方汽车 会，呃，工作得很好，其他地方可能还要几十年。你怎么看
[779.012-790.447] SPEAKER_01: Waymo。你提到两家实际有车上路的公司，比如Waymo 方法，更像是我们不完美就不发布，而且我们 对行驶的街道要求非常严格，但最好还是
[790.747-804.611] SPEAKER_02: 完美。是的，我够聪明，懂得谦虚，不试图介入。我知道有非常 聪明的人站在争论两边，我和他们聊过，他们说了很让人信服的观点 关于他们需要多小心以及社会接受度。有些人觉得当
[804.691-820.436] SPEAKER_02: 头几个因自动驾驶死亡的人，那会毁了整个行业，但实际上更像 一个小插曲，你懂的，所以挺有趣。嗯，当然还有担忧 如果呃如果可能 挫折，如果我们做错了。你知道，听众可能熟悉不同的
[820.516-833.684] SPEAKER_02: 自动驾驶级别，你知道，一二三四五级。Andrew Ang说服了我 我，这种专注于四级自动驾驶的想法，就是只去地图绘制良好的地方 而不是直接去野外，这是方向，但你可以继续
[833.764-846.502] SPEAKER_02: 扩展那些你绘制得很好、真正了解的区域，并且 最终所有区域都会连成一片，那可能是一种 呃，另一种前进方式，嗯，慢慢变得可行。我是说，那有点
[846.802-854.243] SPEAKER_01: Waymo刚刚发布，就在一两天前。 凤凰城任何人都能坐Waymo，没司机，取消了安全驾驶员。
[854.323-861.010] SPEAKER_01: 有段时间没安全驾驶员了，我一直在关注。 好笑的是，大约一年前他们还有安全驾驶员。
[861.310-866.615] SPEAKER_02: 然后又加了个安全驾驶员，因为第一个会睡着。 不确定他们的方向对不对。
[866.915-878.490] SPEAKER_01: 非常好。他们有个有趣的远程监控基础设施。 不是远程控制，而是像客服一样，可以 随时接入车内。我猜他们也能远程控制，但官方
[878.570-888.647] SPEAKER_01: 没这功能。这真的很有用，因为我觉得 比早期预期更难的是，有一长串奇怪的 异常情况。你可以处理99.99%，但总有一些
[888.947-902.811] SPEAKER_02: 训练数据里从未见过的东西。 人类或多或少能应对，尽管在美国 每年约3万人死于交通事故，全球百万，人类远非完美。 但人们对机器期望更高，不会容忍那种死亡和伤害。
[902.891-912.132] SPEAKER_02: 所以我们必须更好地处理边缘情况。 还有一个棘手问题，要批评的话，就是 容忍那种死亡和机器造成的伤害，所以必须做得更好。
[912.432-917.482] SPEAKER_01: 处理边缘情况，还有那个棘手问题，就是如果我要批评的话。
[917.562-927.024] SPEAKER_01: 电动车安全性很重要，但很少人聊怎么造出 顾客和用户都喜欢的产品，其实很容易 极端情况下安全，但没人愿意坐，这不行
[927.324-935.985] SPEAKER_02: 说到埃隆，他天才在电动车，在他之前 电动车都动力弱、轻，很没劲 不好玩。他先造了跑车，加速
[936.065-943.344] SPEAKER_02: 零到六十比大多数车快，走了另一个极端。那是 很明智的营销，也是技术飞跃。是的，很难说
[943.644-950.145] SPEAKER_01: AI系统怎么正确营销？总需要勇气和 冒险精神，埃隆就做到了，可能让
[950.445-961.883] SPEAKER_02: 投资者懊恼，但这就是勇气和冒险。还得重新想 你在干啥。太多人没想象力，懒得动脑，当 接触AI时就说，我们在干嘛？怎么让机器做同样的事？或许
[961.963-975.073] SPEAKER_02: 省点成本，减少人力。是的，不一定最糟 但没带来根本性变化。你知道 杰夫·贝佐斯说要互联网改变书店运营， 他用技术，但没说放机器人收银员代替人
[975.153-985.067] SPEAKER_02: 其他不变，那只是乏味的自动化书店。他 从头到尾重新想，取消实体店，有个 仓库、送货，用户屏幕下单，全重新发明了。
[985.147-996.968] SPEAKER_02: 这就是通用技术的历史故事，在我 书里讲电力，还有它30年里的发展 百年前工厂电气化没提升生产力，但 不是电力没用，我们都知道它多厉害
[997.048-1009.006] SPEAKER_02: 而是他们没真正重新思考工厂，直到 重新设计后，生产力翻倍甚至三倍 但这需要技术与新商业模式、新 商业组织结合，耗时且需要超常创造力
[1009.306-1011.500] SPEAKER_01: 再多说点
[1011.800-1022.481] SPEAKER_02: 电力？很有趣。好，我来讲之前的事 当时靠蒸汽机和明轮驱动机器 皮带轮和曲轴不能太长，否则会断 设备都围着大蒸汽机，无法造
[1022.561-1030.699] SPEAKER_02: 小蒸汽机，热力学限制。大蒸汽机，所有 设备围在它周围，多层楼垂直布局
[1030.779-1038.743] SPEAKER_02: 电力来了，拆了蒸汽机，从 通用电气买最大电动机，其他没变，直到 管理者退休或去世后，人们才想：不必
[1038.823-1055.404] SPEAKER_02: 那样。电动机可大可小，每台设备都能装 管理文献里有一场大辩论，称之为 单元驱动和单个电机驱动对比，后者让每台机器有独立电机 一旦他们这么做了，转向单元驱动后，那帮人在辩论中赢了，你就开始
[1055.484-1069.848] SPEAKER_02: 新型工厂，占地几英亩，单层，每台设备独立电机，关键布局不再按最大需求 而是按物料流程来布局，就像流水线一样 让工件从一台机器到另一台，一旦他们重新思考布局
[1069.928-1086.498] SPEAKER_02: 生产力就大幅提升，简直惊人 像保罗·大卫这样的人在研究论文里有记载，呃，我觉得 这是个重复的教训，蒸汽机改变手工生产时就发生过 计算机化时代也这样，迈克尔·哈默就说过别自动化，要彻底重构
[1086.578-1099.839] SPEAKER_02: 每次巨大收益全靠聪明的企业家和管理者 基本上重新定义行业时才出现，还有一点很有趣 在那种重构时期 你通常不仅看不到增长，反而可能倒退
[1099.919-1115.687] SPEAKER_02: 衡量的生产力实际会下降，我刚和查德·塞弗森、丹尼尔·洛克合写了一篇论文叫 生产力J曲线，它表明很多案例中，你会先经历下降 然后才上升，下降时期就是大家在努力重构
[1115.767-1129.910] SPEAKER_02: 可以说他们在创造知识和无形资产，但这不会出现在任何资产负债表上 也不会出现在GDP里 就好像他们啥也没干，比如自动驾驶汽车，我们刚在聊 好像啥也没做，比如自动驾驶汽车，我们只是聊过，已经有…
[1129.990-1143.286] SPEAKER_02: 砸数千亿搞自动驾驶，司机基本没事干也没失业，得核实下。对，钱花得很多 但消费者没真正受益。他们这么做是出于信念，觉得合理 能赶上J曲线上升那一段，回报巨大，但短期看不到
[1143.366-1168.460] SPEAKER_02: 这跟很多AI技术一样，像早期的通用技术，也是为啥咱生产力增长慢 最近增长疲软。作为一名经济学家，最让我失望的是 这些技术看着炫，咱都兴奋，但经济数据惨淡。过去15年生产力增长 比之前15年还低。90年代和21世纪初就这样 要是技术真那么好，不该这样。我认为咱处于漫长的J曲线中，个人乐观
[1168.540-1182.149] SPEAKER_02: 可能明年就上升。但过去十年挺失望的 要是以为酷炫技术等于生产力提升，那最佳希望是啥？ 高水平AI？但要我说过去10或15年最有革命性的，是互联网
[1182.229-1196.093] SPEAKER_02: 比如维基百科、推特这些网站，不是那么多AI。但期待这些网站带来生产力飞跃 真有那么好？但J曲线还长，我挺乐观。 最快明年就能看到上升的迹象了。不过，过去十年……
[1196.173-1199.806] SPEAKER_02: 可惜，如果你以为酷炫技术就等于生产力提升。
[1200.106-1203.438] SPEAKER_01: 那你最指望什么来提高生产力？
[1203.518-1211.076] SPEAKER_01: 高水平的人工智能？但要我说，过去十年最具革命性的是什么？ 我会说是互联网，希望我这么说没错。
[1211.156-1219.793] SPEAKER_01: 很荒谬，但包括维基百科、推特这类网站，而不是 AI很多，但我更期待网站自身带来生产力提升。
[1219.873-1224.261] SPEAKER_01: 人际联系和信息渠道，那是另一回事。
[1224.561-1229.263] SPEAKER_02: 我研究过很多免费产品，比如维基百科、脸书、推特。
[1229.343-1235.368] SPEAKER_02: 我们用Zoom面对面做这个，但其他事基本都在线上。 有趣的是，所有这些地方在于
[1235.448-1241.612] SPEAKER_02: 大多免费，你给维基百科付过钱吗？可能就一点。 电送到家基本免费，对吧？嗯，我稍微
[1241.912-1247.833] SPEAKER_01: 我常捐给维基百科，你也该捐，对你有好处。所以，然后呢？
[1248.133-1259.266] SPEAKER_02: 这对GDP意味着什么？GDP基于所有购买商品的价格和数量。 还有销售。如果价格为零，它对GDP贡献多少？ 零
[1259.346-1263.490] SPEAKER_02: 数字商品越来越多，我们每天花大量时间
[1263.570-1273.392] SPEAKER_02: 从小屏到大屏消费内容，这没被计入GDP。 就像不存在。但这不代表它们没价值。我从……获得很多。 看猫视频、读维基、听播客，即使
[1273.472-1288.045] SPEAKER_02: 我不付费，所以存在不匹配。公平说，自西蒙·库兹涅茨以来，经济学家 还有生产力，这些数据早在上世纪30年代，他就认识到，这并非 衡量福祉，不是福利，而是生产，但几乎
[1288.125-1301.363] SPEAKER_02: 大家都忘了他说的，只用它来衡量我们有多富裕。 去年GDP多少？2.3%增长之类的，那只是物质生产。 但这不是我们获得的价值。需要新统计数据，我正在和一些
[1301.443-1310.440] SPEAKER_02: 阿维·科利斯他们搞出了GDP-B，衡量的是 你得到的是收益，而不是成本。比如用Zoom、维基百科、Facebook获得收益
[1310.520-1323.932] SPEAKER_02: 就算你付了零，它也会计入GDP-B。所以回到你最初 嗯，我认为有很多收益 你知道，我认为有很多收益 过去十年，那些数字商品的好处全没算进GDP
[1324.012-1338.619] SPEAKER_02: 顺便一提，生产力就是GDP除以工作时间 所以GDP算错了，生产力也会同样错 我们得解决这个问题。我和统计机构合作，提出新方案 嗯，未来几年，我们不会废除GDP
[1338.699-1352.320] SPEAKER_02: GDP很有用，但我们会用平行账户来衡量收益 测GDP-B的收益有多难？ 这非常难。以前没人做，原因之一是 你能在收银台测出人们付了多少钱 但测他们愿意付多少？比如价值，就难多了
[1352.400-1365.138] SPEAKER_02: 维基百科对你值多少钱？这就是我们要回答的 嗯，我们做大规模在线选择实验，问成百上千人 现在是数百万人参与大量A/B测试：我得付多少钱？
[1365.218-1379.814] SPEAKER_02: 让你放弃维基百科一个月？我得付多少钱才能让你不用手机？ 有时是假设性的，有时真执行，这有点贵 比如给30美元让人停用Facebook，看是否照做。 有人10美元就放弃，有人100美元也不愿，太棒了，得到需求曲线。
[1379.894-1400.655] SPEAKER_02: 100美元也不愿放弃，太棒了，得到完整需求曲线，看到所有。 不同价格和不同人获得的价值，毫不意外，不同的人。 人有不同价值观，但我们发现很多人其实并没有不同。 女性比男性更看重Facebook，老年人比年轻人稍微。 更多。有趣的是，年轻人可能知道比Facebook更好的社交网络。
[1400.735-1413.856] SPEAKER_02: 嗯，但我不知道名字，所以你能看到这些。 这种模式，但每个人都不一样，然后如果你把所有那些。 数字加起来，得到价值估算。好吧，首先，这很精彩。这项。
[1414.156-1419.682] SPEAKER_01: 嗯，工作快发表了吗？是的，有一个版本发表在《美国科学院院刊》上。
[1419.982-1429.026] SPEAKER_02: 我想我们叫它“大规模在线选择实验”，我应该。 记得标题，但在我网站上。所以，我们还有一些论文要发表，但。
[1429.326-1438.985] SPEAKER_01: 第一篇嗯已经发表了。这是一个迷人谜团：Twitter、Facebook。 这些社交网络都免费，似乎除了YouTube，几乎没有网络。
[1439.065-1444.010] SPEAKER_01: 尝试过收费去除广告？你能从经济与产品角度理解吗？
[1444.310-1461.321] SPEAKER_02: 从经济与产品角度，这很有意思。我在教授一门关于。 数字商业模式的课程。以前在MIT和斯坦福教过，但我不确定，目前没教课。 直到明年春天。我还在想课程内容。嗯，但有很多。 不同商业模式，而且有零边际成本的东西，有很多力量。
[1461.401-1467.147] SPEAKER_02: 竞争把价格压到零，但你也能有 广告支持、捆绑销售、志愿者，像维基百科
[1467.227-1474.053] SPEAKER_02: 经济学家低估了志愿服务和捐赠，你的国家公共广播电台 你怎么做播客？收入模式呢？这里有
[1474.353-1485.034] SPEAKER_01: 开头有赞助商，有趣的是，我告诉人们可以—— 告诉他们时间戳，想跳过赞助商就自由跳，但有趣的是 很多人，所以我读广告，很多人喜欢听
[1485.334-1498.850] SPEAKER_02: 他们可能学到东西，从广告商角度看，那些是 真正感兴趣的人，就像我遇到的情况，比如最近买了 一辆车，突然汽车广告都有趣了，没错，然后就像 现在有车了，我又走神了，但没关系，汽车公司不
[1498.930-1512.237] SPEAKER_02: 不想向我打广告如果我不打算买，所以有很多 这些不同的收入模式，有点复杂，但经济学理论 就是，你不知道需求曲线形状，什么时候收费变现更好
[1512.317-1521.674] SPEAKER_02: 什么时候做广告更好，简而言之，当 需求曲线平缓且广泛，比如一般新闻，那么你往往 广告做得更好；如果只对少数人有用
[1521.754-1535.572] SPEAKER_02: 但他们愿付很多，价值高，那么广告 效果就不好，最好收费。两者都有 好处，进入定向广告等模式，情况就更复杂了 理论能解释，但双边网络效应反直觉，需要实验。
[1535.652-1546.275] SPEAKER_02: 需要实验，因为事情常反直觉。 进入双边网络效应时，你可能会… 一边扩大市场，一边赚收入，像脸书。 吸引更多用户，从广告赚钱。
[1546.355-1555.434] SPEAKER_02: 所以另一种思路，你觉得他们还没实验奇怪吗？ 实验顺利，他们正在做支付意愿的实验。 人们愿意付多少？我猜他们算账后会…
[1555.514-1558.741] SPEAKER_02: 他们仍偏向广告模式，但混合模式呢？
[1559.041-1561.989] SPEAKER_01: 像YouTube那样，让用户自己选。
[1562.289-1575.039] SPEAKER_02: 无论顾客怎么选，混合模式可行，报纸早知道了。 华尔街日报和纽时有订阅收入。 还有广告收入，肯定可行，线上收入多。 在线平台可以个性化，每个人自己调。
[1575.119-1577.951] SPEAKER_02: 像有个小滑块，让你选择广告量。
[1578.031-1583.917] SPEAKER_02: 你接受多少广告？处理得当就双赢。 双赢，内容方和消费者都更好。
[1584.217-1593.772] SPEAKER_01: 做得对很重要，就像亚马逊一键购买。 杰夫·贝佐斯的一键购买，无摩擦体验，但吐槽一下。 关于华尔街日报等报纸，我只需点一下。
[1593.852-1596.766] SPEAKER_01: 订了太多次，后来就不想订了
[1597.066-1604.055] SPEAKER_02: 我完全同意你，不懂为何那么多公司让 它太难了，比如买新iPhone或电脑 我浪费一下午，加载恢复所有东西
[1604.135-1610.102] SPEAKER_02: 这比价格更让人犹豫，如果能让过程 无痛的话，我们愿意多花钱，希望有人努力
[1610.402-1617.542] SPEAKER_01: 我们赚更多钱买你们产品，先聊聊社交 网络问题，比如Netflix《社交困境》，我看过
[1617.622-1624.460] SPEAKER_01: 还有特里斯坦·哈里斯，人们的数据非常 敏感，社交网络是许多社会紧张的核心
[1624.540-1633.363] SPEAKER_01: 社会重要事务的核心，做对这一点很重要 从商业模式和信任角度，我仍然觉得 我知道有人在实验，每个人还是害怕
[1633.443-1637.367] SPEAKER_01: 尝试不同商业模式，我担心人们不敢尝试
[1637.667-1646.293] SPEAKER_02: 也担心某些商业模式会让他们做糟糕决定 选择，你懂的 丹尼尔·卡尼曼说系统一像爬虫脑，反应迅速
[1646.373-1654.929] SPEAKER_02: 看到有趣就点击转发，而系统 系统二，前额叶皮层，应该更谨慎理性 实际上没做那么多决定，很多人倾向于
[1655.009-1658.294] SPEAKER_02: 社交网络在利用我们的本能反应
[1658.374-1669.728] SPEAKER_02: 在这个系统里，我们只是点击转发，不加思考 它常被性、暴力、恶心、愤怒、恐惧等情绪驱动 这些原始情绪对很多目的很重要，但它们
[1669.808-1681.139] SPEAKER_02: 不是组织社会的好方式，更重要的是，想想这个庞大惊人的 信息基础设施，连接了全球几十亿大脑 我们不仅能获取信息，还能贡献和分享
[1681.219-1693.806] SPEAKER_02: 这个网络最重要的应该是支持真理，而非谎言 但它的设计方式，未必故意，却恰恰相反。我 麻省理工同事艾伦和德布·罗伊，在《科学》封面发了精彩论文
[1693.886-1705.263] SPEAKER_02: 他们记录了我们担心的事：谎言传播比真相更快 在社交网络，他们研究了很多推文，发现 虚假信息更易传得更远更快，触达更多人。为什么
[1705.343-1717.930] SPEAKER_02: 不是因为人们爱谎言，而是爱那些震惊、惊奇的东西 不是人人已知的东西，而是那些“你能相信吗”的不平凡之物 最令人难以置信的是什么？就是谎言
[1718.010-1728.624] SPEAKER_02: 所以 如果想找难以置信的东西，如果不被事实约束 不受事实约束，更容易做到。他们发现虚假信息情绪冲击力 更高，更令人震惊，因此更容易传播
[1728.704-1737.608] SPEAKER_02: 有趣的是，这不一定是算法搞的。 嗯，有证据显示，比如zenith和feki他们提过。 YouTube上，算法无意中放大了极端内容。
[1737.688-1749.242] SPEAKER_02: 但在Sinan和Deb对推特的研究里，他们发现就算去掉。 所有机器人和自动推文，假话还是传得更快。 说到底是我们自己，就爱传那些耸人听闻的东西。
[1749.322-1756.810] SPEAKER_02: 但我也怪平台，因为你可以用不同方式设计。 一个平台，可以设计成容易传谣言。 也可以加点阻力，偏向真相。
[1756.890-1768.708] SPEAKER_02: 我跟吉米·威尔士吃过饭，就是维基百科的创始人。 他说服了我，你看，设计选择很重要，不管在Facebook、 推特、维基百科还是Reddit上，你怎么设计，
[1768.788-1780.133] SPEAKER_02: 假新闻就更可能或更不可能传播，像你说的加点阻力。 可以是阻力，也可以是加速真相，反正都行。 但我不完全理解真相，我喜欢这样，对，放大它。
[1780.213-1794.403] SPEAKER_02: 给它更多信任，就像学术界，虽然远非完美。 但你知道，当有人有重大发现，往往被更多引用。 大家更关注，它就被放大了，所以你可以。 试试这么做。嗯，我不知道银弹是什么，但核心是，如果我们用心。
[1794.483-1805.524] SPEAKER_02: 我们可以放大真相而不是谎言，我对这些社交媒体的负责人很失望。 他们网络不太成功，可能没尽力放大真相 部分原因像之前说的收入模式
[1805.604-1813.045] SPEAKER_02: 可能更偏向快速增长、快速传播、大量用户 这和找真相不是一回事，我的意思是隐含的
[1813.345-1816.479] SPEAKER_01: 你刚才说的有个希望，就是通过平台我们可以
[1816.559-1823.617] SPEAKER_01: 朝真相更受欢迎的方向迈一步，但更悲观的看法 过去几年揭示的是，有很多钱可以赚
[1823.697-1836.250] SPEAKER_01: 在瓦解真相概念上，即没东西是真的，甚至作为思想实验 你知道，未来是否可能像真相的概念 成为我们不再拥有的东西，你觉得可能吗？比如未来一切
[1836.330-1840.219] SPEAKER_01: 真相都摆上台面，我们只是在数字经济里游泳
[1840.299-1843.294] SPEAKER_01: 想法只是与现实无关的小玩具
[1843.594-1854.869] SPEAKER_02: 对，我觉得这肯定可能，我不是技术决定论者 所以我不认为那是必然的，也不认为它一定不发生 我的意思是，每次做这些研究，我得到的结论是，我在
[1854.949-1867.699] SPEAKER_02: 我在书里强调，技术不塑造命运，我们自己塑造，所以仅仅通过 这次对话，我希望你的观众会自己承担责任 当他们设计产品、思考怎么用、管理公司时
[1867.779-1878.460] SPEAKER_02: 他们如何有意识地做决定，支持真相 而不是假话，支持更好社会，而不是放弃说，好了，我们 做工具时，有句老话，德国科学家在
[1878.540-1889.221] SPEAKER_02: 他们在研究导弹，二战末期，说 我们的工作是让导弹飞上去，掉哪是别人的事 这显然不是正确的态度 技术专家和工程师都应该清楚
[1889.301-1900.353] SPEAKER_02: 影响是什么，认真思考就能避免 你描述的世界，真理相对，有人受益 人们不核查事实，真理相对，人气
[1900.433-1907.979] SPEAKER_02: 名声或金钱与真理无关。我怀疑我们取得如此巨大 过去几百年进步，原因之一是科学方法
[1908.059-1919.297] SPEAKER_02: 这是强大的工具，用来寻找真理，支持真实 而非虚假。通不过科学方法检验，就不太可能 真实的。拥抱这方法的社会、个人和组织
[1919.377-1925.518] SPEAKER_02: 做得更好，比那些没有的。所以我希望人们保持 这一点，继续拥抱真理及通向真理的方法
[1925.818-1930.148] SPEAKER_01: 从更个人问题看，有人想建推特的竞争对手
[1930.228-1933.919] SPEAKER_01: 你有什么建议？更大的问题是
[1934.219-1948.188] SPEAKER_02: 这是改进系统的正确方式吗？不，我认为基本前提 推特和这些网络很棒，能相互交流，而且 我经常用。推特有个子部分叫经济推，我们经济学家 在推特上聊新论文，分享评论，真棒。
[1948.268-1962.040] SPEAKER_02: 确实加速了科学进程，如果经济学算科学的话。 有时会分裂，可能很恶劣，但好处是加快了解。 不像过去要等期刊，研究一下就完成了。 以前看网站发布，现在推特提炼本质，一种艺术。
[1962.120-1975.950] SPEAKER_02: 很棒，但推特也可能是错误信息的污水池。 错误信息传播比真相快，很多人易受影响，我也被骗过。 有些代理人专门制造错误信息，试图挑拨仇恨。 最近我发现“挑极端”，你知道这词吗？好词。
[1976.030-1988.118] SPEAKER_02: 找对方阵营的极端分子，放大他，让人觉得那是典型。 你没直接撒谎，只是拿个极端例子。 地铁上咆哮的白痴，或极端分子，平时没人在意，就12个人。
[1988.198-1997.892] SPEAKER_02: 无论哪里的代理人，明确制造错误信息。 针对错误信息和煽动仇恨，或者更重要的。 我发现“捡坚果”，你知道吗？这是个好词。
[1997.972-2011.546] SPEAKER_02: 术语“捡坚果”指发现对方阵营的极端疯子。 放大他，让他看起来像是对方的典型行为。 你撒谎，你拿一些 白痴，比如在地铁咆哮，或者是三K党或antifa的人。
[2011.626-2021.482] SPEAKER_02: 不管怎样，平时没人注意，也就12个人。 看到他，再用视频结尾，就能吸引数千万人。 说出来吧，我见过，你知道我真的很生气，不敢相信。
[2021.782-2025.114] SPEAKER_01: 这个人做了这么可怕的事，我要告诉所有朋友。
[2025.414-2033.413] SPEAKER_02: 这是一种很好的生成方式。 我有个研究俄罗斯虚假宣传的朋友，他们超 狡猾，实际站在辩论两边，会找一些人
[2033.493-2048.402] SPEAKER_02: 假装是BLM和白人至上主义者，互相 辱骂，说疯狂的话，实际上他们在两边 扮演角色，目的不是让谁赢，而是让人人 互相憎恨和不信任，所以这些工具肯定能用，正在被 用来干这个。
[2048.482-2058.582] SPEAKER_02: 这对民主和社会破坏极大，而运营平台的人 有社会责任和道德责任，应该做得更好。 关掉那些内容，虽不能完全，但设计它们
[2058.662-2064.525] SPEAKER_02: 就像我说的，让真相优先于谎言，让积极 交流优先于破坏性交流。
[2064.825-2073.950] SPEAKER_01: 就像你说的，也看我们自己，我在推特上努力充满爱与 同理心。对，断章取义是个迷人的词，其中一件
[2074.030-2085.024] SPEAKER_01: 更危险的事，是把断章取义用在好人的个别言论上。 所以计算机科学里的最坏情况分析就是，有时断章取义。 不是智力，而是语境问题。
[2085.104-2097.761] SPEAKER_01: 语境就是别人说的话，像我一直读的。 《第三帝国的兴亡》，我常在这播客里聊希特勒。 这很容易也很危险，但我百分之百投入，因为实际上这是
[2097.841-2107.384] SPEAKER_01: 比人们以为的更安全，因为是历史，长篇历史 非常迷人，思考起来，但我知道这会被理解成，对，完全
[2107.684-2124.625] SPEAKER_02: 断章取义，这很让人担心，这些数字基础设施不只是 这些传播的东西，但永久存在，所以你说的每句话，迟早会有人 能回溯找到你三年前的话，也许是玩笑，也许不是，也许 就是你错了，你让对方——然后这就成了他们定义你的东西
[2124.705-2128.733] SPEAKER_02: 如果他们有意，我们都该更宽容。我二十多岁时
[2128.813-2138.405] SPEAKER_02: 我审视了所有朋友，我觉得他们每个人都有至少 一个疯狂观点。对，没错，我觉得没人完全不疯 当然除了我，但我知道他们也这么看我，所以你就有点
[2138.485-2142.687] SPEAKER_02: 学会宽容一点。就像，好吧，就是，我想知道
[2142.987-2152.042] SPEAKER_01: 责任在哪？最终在领导力。比如 前任总统，布洛克兄弟 奥巴马，我觉得他谈取消文化时，很擅长走这条艰难路线
[2152.122-2160.457] SPEAKER_01: 文化，但这很难，需要技巧。对，因为说错话就会惹恼 很多人，所以你必须做好。同时平台和技术也
[2160.537-2165.064] SPEAKER_01: 放慢速度，制造摩擦，彻底杜绝挑事行为。
[2165.364-2170.054] SPEAKER_02: 不，你的观点是我们得慢慢学会管理它，不能把它...
[2170.134-2186.123] SPEAKER_02: 设计进去，因为如果用得蠢，没人能设计一个平台... 能承受。每项新技术，人们都会学到它的危险，当有人... 发明了火，能烹饪，但有人烧伤了自己，然后你不得不... 学会避免，后来有人发明了灭火器，然后呢？
[2186.203-2196.698] SPEAKER_02: 所以你就这么想出应对方法，有人发明了... 安全带等等。这确实适用于所有数字新技术。 不仅是保护技术，还有使用方式，强调那些...
[2196.998-2210.154] SPEAKER_01: 更可能成功而非危险。所以你写了不少关于人工智能... 如何改变世界？你怎么看？再次展望未来，虽然不可能... 预测未来，但从过去看趋势，试图预测...
[2210.234-2216.143] SPEAKER_01: 21世纪剩余时间会发生什么？你认为AI将如何改变世界？
[2216.443-2228.438] SPEAKER_02: 这是个大问题。我基本是个技术乐观主义者，不极端。 比如奇点临近那种观点，但我认为我们很可能会迎来... 生活水平显著提高，一些重要进步，即使只是那些...
[2228.518-2237.376] SPEAKER_02: 已经成型但未普及的技术，我刚才提到过... J曲线，一项现有技术可能需要10、20、30年才能产生深刻...
[2237.456-2247.951] SPEAKER_02: 变化，比如视觉系统、语音识别、问题解决系统。 即使没有新发明，我们也有几十年进步，我对此很兴奋。 这会让我们更富更健康，医疗保健是
[2248.031-2260.267] SPEAKER_02: 我最兴奋的应用之一，好消息是，我不觉得 工作不会很快终结，太多事机器还 看看世界，我觉得会有很多 工作，像保育、医疗、清洁、人际互动
[2260.347-2269.112] SPEAKER_02: 科学、艺术创造力，机器现在还做不到 几乎和人类一样好，连叠衣服这种小事 很多还要几年或几十年机器才能超越
[2269.192-2281.164] SPEAKER_02: 可能会惊讶，但人类还有很多工作要做 社会有很多问题需要人类关怀 所以我们要重新调整，机器能做部分任务，人们 得学习新技能转向其他领域，这可能就是
[2281.244-2295.190] SPEAKER_02: 未来十年二十年更久，社会将重大重组 让我们更富，人们得学新技能，再想，我不 五十年一百年后，可能说不准，有可能 机器能做到，这是未来的重要部分 未来的重要部分，我认为那是
[2295.270-2304.848] SPEAKER_02: 能做人做的大部分事，一两百年后，很有可能 那时我们处于富足经济，生活在一个 经济上人类比机器强的事很少，除了
[2304.928-2315.644] SPEAKER_02: 做人嘛，也会经历转变，更像蜕变。 生命意义和价值观，搞砸了就是我们的耻辱。 那真是天大的好消息。 是啊，有人把它当大问题，我有点难过。
[2315.724-2320.832] SPEAKER_02: 健康且物质无忧，那就太棒了。 并且可以专注相爱、聊哲学、玩耍等等。
[2321.132-2332.361] SPEAKER_01: 不用工作的事。你觉得20年后会惊讶吗？如果 穿越到百年后，你觉得你能——比如给你一个月 去和人们聊天？ 不，比如一周，你能搞明白发生了什么吗？
[2332.441-2338.640] SPEAKER_01: 你说待一周？对，待一周，百年后的未来。 对，给你个思想实验：难道我们不可能
[2338.940-2351.156] SPEAKER_02: 到时都活在虚拟现实？嗯，不，我认为很可能，我玩过 一些VR头盔，不怎么样，但普通人 现在很多清醒时间都在盯屏幕。 跟30或50年后比，分辨率有点低。
[2351.236-2364.973] SPEAKER_02: 嗯，当然游戏和其他互动都可以通过VR，那 会是个很不同的世界，我们在某些方面都会如愿富有。 我们可以有城堡，去任何地方旅行，嗯，它可能
[2365.053-2368.385] SPEAKER_02: 显然是多感官的，所以可能。有些人啊，
[2368.465-2372.853] SPEAKER_02: 尼克·博斯特罗姆提出模拟论证，认为我们也许已在模拟中。
[2373.153-2382.870] SPEAKER_01: 我们已经在了。但你反思过吗？作为经济学家，你预测未来有多准？ 未来？我对未来二十年内挺放心，但一旦出现超人类智能……
[2383.170-2395.583] SPEAKER_02: 超人类能想到很多新东西，创造无法想象的世界。所以我不确定能否预测。 AI安全专家担心对齐问题：当AI太强时，我们希望它的价值观和人类一致。
[2395.663-2409.853] SPEAKER_02: 但定义价值观很难，首先我们各有不同价值观。 更聪明可能带来更好价值观，比如我们比1860年和公元前200年更文明。 有些事今天觉得野蛮。深入思考，我可能在道德上改变，比如成为素食者。
[2409.933-2415.401] SPEAKER_02: 未来自我可能觉得不道德，所以问题棘手：让AI做我们想做的事。
[2415.481-2425.837] SPEAKER_02: 但必须提另一个分支：自我毁灭。因为有很多指数级改进的技术。 指数级改进的技术可能造成巨大破坏。 其次，我认为更聪明会有更好价值观。
[2425.917-2437.169] SPEAKER_02: 我们比1860年和公元前200年有更好的价值观。 今天认为野蛮的事物，再多想想…… 深入道德思考，我可能成为素食者或做其他事。 但现在，
[2437.249-2450.475] SPEAKER_02: 未来自我可能会认为这不道德，所以问题棘手。 假设AI友好，让它做我们想的事。但我得提一下另一个分支。 我们可能自我毁灭。有很多指数级改进的技术。
[2450.555-2454.165] SPEAKER_02: 指数级改进的技术具有猛烈破坏性。
[2454.245-2458.308] SPEAKER_02: 嗯，不管是纳米技术、生物技术还是病毒武器
[2458.388-2467.269] SPEAKER_02: 人工智能这类，核武器算老技术了，对吧 老式核武器会造成毁灭性甚至存在性威胁 还有没发明的新东西，这是一个分支，我觉得挺重要的
[2467.349-2478.227] SPEAKER_02: 有人说我们没被外星人接触，原因之一是 其他文明一旦技术复杂到一定程度 就会有很多出错的方式导致自我毁灭，人们，呃，或者说我
[2478.307-2482.254] SPEAKER_02: 应该说物种会掉进陷阱——大过滤器。我的意思是
[2482.554-2495.397] SPEAKER_01: 有个乐观看法：如果宇宙真没有智能生命 或者至少银河系没有，那说明我们已经通过了一个大过滤器 部分大过滤器，我们幸存了。对，罗宾·汉森有个想法
[2495.697-2511.593] SPEAKER_02: 也许别人的好思路：如果没有其他智能生物 存在且我们能探测到，一种可能是过滤器在我们前面 当你更先进时，也许一百年、一千年或 一万年后，事物会被摧毁。另一种可能是大过滤器
[2511.673-2520.357] SPEAKER_02: 在我们后面，那是好事：大多数行星没进化出生命，或者即使 没进化出生命也没智能生命，也许我们已经渡过了
[2520.657-2527.541] SPEAKER_01: 所以我们在过滤器有利的一侧。如果我们回溯一下 看看那些五年、十年后能更放心说的事
[2527.621-2533.507] SPEAKER_01: 你写过就业和经济影响，从就业角度 人工智能可能……这是个值得思考的问题。
[2533.587-2537.952] SPEAKER_01: 人工智能有哪些信息？比如种族、作者这些。
[2538.252-2541.560] SPEAKER_02: 这是个基本问题，现代很多领域都涉及。
[2541.640-2557.002] SPEAKER_02: 气味 机器在数学上远超人类，通用AI虽远，窄AI已很强。 比人强，所以我们和汤姆·米切尔一起研究。 我写了篇论文《机器学习能做什么》，发表在《科学》上。 我们采访了很多AI专家，综合了他们的看法。
[2557.082-2571.004] SPEAKER_02: 总结出AI擅长和不擅长的，提出了一套评分标准。 用来判断机器学习是否适合某项任务。 然后把这些标准用到了经济任务中。 其实有个涵盖美国所有任务的数据集。
[2571.084-2582.893] SPEAKER_02: 叫O-NET，美国政府搞的，劳工统计局管。 他们把经济分成970种职业，比如司机、经济学家。 每个职业都有具体任务描述。 比如放射科医生有27项任务。
[2582.973-2587.257] SPEAKER_02: 我们检查所有任务，看机器能否完成。
[2587.557-2589.252] SPEAKER_01: 研究很好，我们发现……
[2589.552-2600.247] SPEAKER_02: 没有哪个职业能被机器学习完全取代。 也几乎没有职业不受机器学习影响。 很多人说，放射学要终结了。 放射学27项任务之一就是读医学图像。
[2600.327-2609.150] SPEAKER_02: 就是不停地读医学图像。 机器水平跟放射科医生差不多了，最近有篇文章。 上周《自然》杂志发了，但这几年一直在发。
[2609.230-2618.634] SPEAKER_02: 机器学习在很多诊断任务上不输人类。 但放射科医生还做其他事，比如清醒镇静。 还要做体检，综合结果并向他人解释。
[2618.714-2621.686] SPEAKER_02: 这些方面机器学习还没达标。
[2621.766-2631.808] SPEAKER_02: 工作会重组，部分交给机器。 其他部分人类做更多，大致如此。 简单说，工作会大量重组。 对聪明的企业家和管理者来说，这是伟大的时代。
[2631.888-2635.312] SPEAKER_02: 工作会重新定义，不会大规模失业。
[2635.392-2644.633] SPEAKER_02: 更具体地说，机器擅长的任务类型是。 大量常规问题，输入x映射到输出y。 有大量x和y的数据，就能做映射。
[2644.713-2650.796] SPEAKER_02: 映射找关系，机器还不太擅长。 精细运动、情商、人际互动等。
[2650.876-2663.765] SPEAKER_02: 跳出框框思考，任务结构好机器就能做。 很擅长，但连问对问题都难。有句名言说 安德鲁·麦卡菲和我在书中提到《第二次机器时代》，毕加索看过一台
[2663.845-2669.046] SPEAKER_02: 早期计算机后不以为然，说它只会回答问题。 他觉得有趣的是提问题，没错。
[2669.346-2676.706] SPEAKER_01: 试着替代我，嗯，GPT-3 我挑战你，尽管有人觉得我是机器人。你有个酷图表显示
[2676.786-2684.344] SPEAKER_01: 我只记得经济学家在图上，横轴是收入，纵轴 好像是工作可替代性，或者有个
[2684.644-2695.777] SPEAKER_02: 机器学习不稳定性指数。对，970个职业分布 在四个角落，但明显 低薪职业有更多 适合机器学习的任务，比如收银员。去超市或
[2695.857-2706.874] SPEAKER_02: CVS的人都知道，他们能读条形码，还能识别苹果和 橙子。收银员过去需要人，另一边 比如飞行员，收入很高 但也有适合机器学习的任务
[2706.954-2711.818] SPEAKER_02: 然后你提到经济学家，我偷看了一眼，他们 收入不错，但没我们想的那么多
[2711.898-2720.094] SPEAKER_02: 有些任务适合机器学习，但至少现在 经济学家大部分任务不属于那类 我不喜欢造数据，只是分析而已，就这样。
[2720.174-2729.218] SPEAKER_02: 结果会随时间变化，散点图也随技术更新。 但看到那个模式很有趣，也有点不安，因为如果你 从今天的技术看，它很可能加剧收入不平等。
[2729.518-2738.179] SPEAKER_01: 那么关于AI对工作格局的影响这个话题， 公开讨论这个话题的人之一是 总统候选人杨安泽。你对办公室问题怎么看？
[2738.259-2752.309] SPEAKER_01: 安德鲁，你对UBI怎么看？就是全民基本收入。 顺便说，这是核心想法之一，他大概有上百个想法，关于 所有事情，挺有意思。是啊，但你的 你怎么看他？你怎么看UBI？让我回答你
[2752.609-2764.242] SPEAKER_02: 首先，关于他更广泛的方法，我真的很喜欢 他很有思想，善于分析，我同意他的价值观，很棒。 他还读过我的书，有时提到，这让我更
[2764.322-2776.967] SPEAKER_02: 兴奋。他竞选的核心议题就是UBI。 我原本有点喜欢它，但深入研究后，变得 不那么喜欢了，但又有点回心转意。让我告诉你 我的思想演变。作为经济学家，通过观察
[2777.047-2793.767] SPEAKER_02: 人们收入不足的问题，最简单的方法就是 为什么不给他开张支票就解决了？但后来我和我的 我找社会学教授聊天，问他在做什么。 心理学家朋友说服我，光开支票不够。 这不能触及核心价值。伏尔泰说，工作解决三大
[2793.847-2801.927] SPEAKER_02: 弊病：无聊、恶习、需求。但开支票只能解决需求， 但人们需要意义和事做。比如钢铁
[2802.007-2814.081] SPEAKER_02: 工人失业后只拿支票，酗酒、抑郁、 离婚、吸毒等指标都上升。人们只 闲坐收支票并不快乐。也许这是成长方式，或是
[2814.161-2825.785] SPEAKER_02: 人内心需要被需要和有用。所以不像只 开支票那么简单。还要给目标感。而那 对我很重要。第二点，如我所说，我们远 未接近工作终结。我不信没工作可做。
[2825.865-2835.222] SPEAKER_02: 我看到城市需要清理。机器人做不了大部分 工作。我们需要更好的保育、医疗、照顾 精神病人或老人。我们需要修路。有很多工作
[2835.302-2844.636] SPEAKER_02: 至少部分需人类参与。所以与其给所有人 开支票，不如给他们写信，让他们参与。 找到方法重新利用他们，保持参与。话虽如此，我希望
[2844.716-2853.098] SPEAKER_02: 更多底层人群的购买力。经济一直 设计和演变方式，对辛勤工作的人不公平。 很多人很勤奋，可工资二十年没涨。
[2853.178-2860.979] SPEAKER_02: 三十年来，另一些人很聪明。 或者很幸运，赚了几千亿。我不觉得他们 不需要几千亿就有动力去发明。我认为如果你和
[2861.059-2870.358] SPEAKER_02: 他们几乎任何人，像我一样，不觉得需要额外100亿。 他们中很多人，很乐意只要十亿，甚至 免费做，很多人都是。有趣的观点是
[2870.438-2883.583] SPEAKER_02: 如果税率是70%，比尔·盖茨还会创立微软吗？我们知道他 会的，当时税率就是70%，所以我不觉得那 是很大阻碍。我们可以给人们更多购买力。我最爱的工具是
[2883.663-2896.552] SPEAKER_02: 劳动所得税抵免，就是补贴有工作的人收入的方式 激励雇主多雇人。最低工资可能抑制 就业，但劳动所得税抵免 通过补贴工资鼓励就业。如果雇主只能负担
[2896.632-2910.740] SPEAKER_02: 为一项任务付10美元，我们再补5或10美元，让工资到15美元 或总共20美元。他们购买力更强，企业家会想，我们怎么 迎合他们？怎么为他们制造产品？变成自我强化系统
[2910.820-2922.095] SPEAKER_02: 让人们生活更好。我和吴恩达聊过，他建议，与其 他建议，与其全民基本收入，或者无条件基本收入， 不如考虑有条件基本收入，条件是要学习新技能。
[2922.175-2929.199] SPEAKER_02: 我们必须重新培训劳动力，让人们更容易找到方法获得技能。 获得这些技能还能得到奖励，这主意不错。
[2929.499-2938.694] SPEAKER_01: 这很有意思。UBI的梦想之一是 重新培训时提供一点安全保障。 学习新技能时，你在表达一种直觉，即
[2938.774-2942.001] SPEAKER_01: 这不一定，有时需要激励去重新学习。
[2942.301-2963.227] SPEAKER_02: 嗯，这有帮助。有很多自我激励的人，但也有 那些需要一点指导或帮助的人。而且我认为 对失去工作的人来说，要知道新领域很难。 该学哪个领域的技能？我们可以提供更好的工具和平台。 那会有所帮助。这是个很好的问题。 这个答案非常好。 确实是非常好的答案。 真是非常好的答案。
[2963.307-2970.865] SPEAKER_02: 好的。你已有一些技能，这里有需求。让我们创建 一条路径，从你现在的位置到你需要的位置。
[2971.165-2976.633] SPEAKER_01: 我该怎么委婉地说？我对经济一无所知。 不完全正确，但很接近。
[2976.713-2985.315] SPEAKER_01: 如果你试图修复科技税收制度 或者从另一个角度，如果 税收和经济的根本问题， 你想修什么？又想说啥？
[2985.615-2994.078] SPEAKER_02: 我觉得整个税收、政治经济体系， 过去二三十年越来越乱。要改善，并不难。 不用完全推翻重来。很多就是我之前
[2994.158-3002.656] SPEAKER_02: 和安迪他们说的那种经济学。 一些二十世纪管用的基本原则， 我们差不多忘了——比如教育投资、基建投资、
[3002.736-3010.700] SPEAKER_02: 欢迎移民，还有更进步公平的税制。 以前最高税率高得多，后来降得 很多，现在甚至比穷人税率还低。
[3010.780-3019.359] SPEAKER_02: 所以可以做劳动所得税抵免，更精准些。 我想多搞些庇古税。 就是对坏东西征税，不是好东西。 现在对劳动和资本征税，这不好，因为
[3019.439-3028.274] SPEAKER_02: 基本经济学：征什么税，什么就少。所以， 还得有工作和资本。但我们该对污染、 拥堵征税。那样污染就少了。碳税
[3028.354-3031.697] SPEAKER_02: 几乎所有经济学家都说明智，不管
[3031.777-3036.142] SPEAKER_02: 是共和党还是民主党，像曼昆，当过布什经济顾问。
[3036.222-3046.543] SPEAKER_02: 迪克·施马伦齐，另一位共和党经济学家，当然还有很多。 民主党经济学家也同意，对碳税可筹数千亿。 这笔钱可通过劳动所得税抵免再分配。
[3046.623-3053.530] SPEAKER_02: 抵免等方式让税收更累进，我们可对拥堵征税。 作为经济学家，每次堵车都让我痛苦。
[3053.830-3059.890] SPEAKER_01: 知道没必要，纯属浪费时间，想象一下成本。 和生产力的浪费。确实如此。
[3060.190-3070.070] SPEAKER_02: 他们从我和周围人收取成本。如果征收拥堵税， 会收同样多的钱，道路就畅通了。 就像新加坡，交通畅通，因为有拥堵税。
[3070.150-3081.562] SPEAKER_02: 他们听建议邀请我们去谈，之后我仍要付拥堵税。 我付拥堵税而不是时间，那笔钱可用于 医疗、基础设施，或直接发给人们。 就能买食物或
[3081.642-3089.548] SPEAKER_02: 别的。所以这让我难过，当你堵在 车流中，就像向我征税却把钱倒海里销毁。 还有很多类似的事。经济学家们，我并非
[3089.628-3099.043] SPEAKER_02: 激进。大多优秀经济学家会同意我的观点。 这些事我们能做，整个经济会高效得多。 它会变得公平，投资研发和研究。
[3099.123-3118.003] SPEAKER_02: 最接近免费午餐的，是我们已有的。MIT同事鲍勃·索拉拿了诺贝尔奖。 不是最近，是大约30年前，他阐述了大多数改善和生活水平的提高。 标准来自技术进步，保罗·罗默后来因这个发现得了诺贝尔奖。
[3118.083-3122.970] SPEAKER_02: 投资研发和人力资本，能加速技术进步。如果这么做，那…
[3123.270-3137.936] SPEAKER_01: 我们会更健康、更富有。从经济学角度，我记得本科时学过。 经济学，你提过经济学101。从图表看，研发显然就是你讲的。 就像这接近免费午餐一样，显然我们应该更多投入。
[3138.016-3141.208] SPEAKER_01: 研究嘛，怎么说呢，我们应该做基础研究。
[3141.508-3159.726] SPEAKER_02: 我是说，说清楚点，如果每个人都多做研究，那就太好了。 嗯，这主要是应用开发与基础研究的对比。应用开发就像… 你知道，我们怎么让自动驾驶汽车在特斯拉里更好地工作。 这对私营公司很好，因为他们能从中获利。如果他们造一个…
[3159.806-3178.152] SPEAKER_02: 更好的自动驾驶系统，就能卖更贵的车，赚钱。所以… 那里有激励，没问题。聪明的公司，像亚马逊、特斯拉… 和其他公司都在投资。问题在于基础研究，比如提出核心… 想法，无论是核聚变、人工智能，还是…
[3178.232-3191.179] SPEAKER_02: 生物技术里，如果有人发明了什么，很难从中获利。 它被所有人共享，这挺好的，但也意味着他们不会… 投入很多努力的激励就不足。这是典型的公共物品，需要政府。
[3191.259-3204.729] SPEAKER_02: 政府参与。而美国政府过去在研发上投资多得多。 结果我们傻傻地砍了政府开支，大家更穷了。 比欧洲穷太多，不会变好，不过已经很接近了。 增速下降，科学进步也没了。
[3204.809-3213.388] SPEAKER_02: 就像吃掉种子玉米，只顾眼前利益。 今天赚点钱，但五年、十年、二十年后， 比原本更穷，我们正面临大流行病。
[3213.688-3216.102] SPEAKER_01: 全球范围内，美国也不例外。
[3216.182-3219.456] SPEAKER_01: 疫情将怎么改变世界？它已经
[3219.756-3227.174] SPEAKER_02: 触目惊心，很多人受苦，死亡人数， 经济破坏，工作方面变化也很大。 过去20周变化超过过去20年。
[3227.254-3241.444] SPEAKER_02: 已经发生了。 自二战以来，经济重组没有这么厉害过。 最明显的是转向远程工作。 我和很多人不去办公室，也不当面教学生了。 我和MIT的同事做了项研究。
[3241.524-3251.961] SPEAKER_02: 疫情前2020年初，约六分之一， 15%美国人远程办公，疫情后比例上升， 涨到50%，一半人居家工作，彻底转变。
[3252.041-3266.509] SPEAKER_02: 当然不均衡，不是所有人都这样。如果你是信息工作者， 如果主要做数据处理，居家办公的可能性就大得多。 但在制造业，天天和实物打交道，想居家办公就难了，还更容易被裁。 所以它对不同行业的人影响完全不同。
[3266.589-3273.496] SPEAKER_02: 你觉得这种情况会持续吗？疫苗出来后，经济重启了，远程办公还会
[3273.796-3284.337] SPEAKER_01: 继续吗？好问题。我的推测是，很多远程工作确实会保留下来。当然有些 会恢复原状，但令人惊讶的是，很大一部分会留下。比如我自己，
[3284.637-3297.271] SPEAKER_02: 把学术研讨会搬到了Zoom上，结果效果出奇好。 没错，能接触到更广的受众，有欧洲的、其他国家的，还有全美各地的。 我还发现，它在很多方面更平等。我们用聊天功能
[3297.351-3314.431] SPEAKER_02: 和其他工具，那些之前可能有点害羞的研究生和其他人 现在有了更多发言机会，互相回答 问题，就像并行在进行。有人对数据或参考文献有疑问，别人就在聊天里 回答，整个过程带宽更高，质量更好。
[3314.511-3327.586] SPEAKER_02: 我觉得这很有意思。很多人正发现 这些工具——多亏技术人员近十年的开发——比我们想象中强大得多。 我是说，虽然我们看到了所有糟糕的事情， 但工具本身还是很有用的。
[3327.666-3336.187] SPEAKER_02: 我们看到了所有可怕的事情。 原文缺失，无法配音。 原文缺失，无法配音。 很多我曾以为更好的机构，结果都失败了。
[3336.267-3339.273] SPEAKER_02: 技术是亮点，带宽保持得很好。
[3339.353-3350.208] SPEAKER_02: 所有邮件和工具都顺利扩展了，所以…… 这是个加分项。经济学家叫它回弹或滞后。 就像煮鸡蛋，冷却后还是硬的。嗯，我觉得……
[3350.288-3356.418] SPEAKER_02: 经济会明显滞后。我们已经转向新系统， 转向远程工作后，不会完全弹回原来的状态。
[3356.718-3358.947] SPEAKER_01: 之前我担心一件事：
[3359.027-3362.022] SPEAKER_01: 推特上粉丝很多的人，
[3362.102-3369.985] SPEAKER_01: 还有有话语权的人，声音被记者放大， 这类人属于刚才提到的类别。 他们仍能成功远程工作，然后有一种
[3370.065-3376.508] SPEAKER_01: 安静的痛苦，来自 数百万人工作因疫情严重干扰，但 他们在推特上粉丝不多。
[3376.588-3386.166] SPEAKER_01: 怎么办？抱歉，我一直在读《第三帝国的兴亡》， 它和美国大萧条有关联，有种深刻复杂的 关于苦难如何变成力量，
[3386.246-3395.046] SPEAKER_01: 可能以破坏性方式改变世界。 所以我担心这个。 这种苦难会变成什么样？ 五年、十年之后呢？ 这是你担心的事吗？
[3395.346-3407.829] SPEAKER_02: 我最担心的就是这个。 我从两方面来说。 这涉及道德伦理。 我们得减轻这种痛苦。 我觉得我和多数美国人价值观一样。 希望共享繁荣，全球大多数人都这样。 希望人们不会掉队，
[3407.909-3421.588] SPEAKER_02: 但他们已经落后了，不只是因为疫情， 而是过去几十年。 中位收入几乎没变，看怎么算。 而最富的1%收入却飞涨。 部分原因是技术的使用方式。 另一部分，直说吧，是我们的政治体制 一直如此，
[3421.668-3433.083] SPEAKER_02: 不断把财富转移给既得利益者。 所以道义上我们有责任做得更好。 最终，更多人贡献，大家都会更富裕。 更多人财力充足。 但第二点是真正的政治风险。
[3433.163-3443.542] SPEAKER_02: 我不是政治学家，但谁都能看到。 很多人对不公待遇非常不满，他们 正在…… 他们想在2016和2018年以不同方式砸碎系统。
[3443.622-3449.032] SPEAKER_02: 现在，很多人审视政治体制，并且 他们觉得这个体制没用，只想激进。
[3449.112-3452.978] SPEAKER_02: 可惜煽动者利用这点，方式相当破坏国家。
[3453.058-3461.196] SPEAKER_02: 我想到一个贸易领域的类比。 几乎所有经济学家都认为自由贸易是好事。 自愿交换从定义上让双方受益。
[3461.276-3470.018] SPEAKER_02: 一般来说，贸易是好事。 但他们知道贸易可能导致不平衡。 有赢家也有输家，有人缺技能或资产。 贸易可能以不利方式改变价格。
[3470.098-3482.325] SPEAKER_02: 所以这是第一点。 经济学家公式：自由贸易，然后补偿受损者。 自由贸易让蛋糕变大。 蛋糕变大了，每个人都有可能更好。 让赢家更好，也要补偿输家。 结果，他们最后也变好了。
[3482.405-3487.211] SPEAKER_02: 其实，我们没兑现那个承诺。 八九十年代，自由贸易确实增长更快。
[3487.291-3499.739] SPEAKER_02: 但没补偿那些受伤的人。 于是，他们觉得当权者背弃了约定。 而且我觉得确实如此。 于是，贸易遭到强烈抵制。 现在两党特别是特朗普团队都强烈反对自由贸易。
[3499.819-3507.945] SPEAKER_02: 最终对国家不利。 最终对生活水平不利。 但某种程度上，我理解人们觉得被背叛。
[3508.025-3520.299] SPEAKER_02: 科技。 有很多相似之处。 科技能让所有人都更好。 它把蛋糕做大。 它创造财富和健康。 但它可能不均衡。 不是人人都能自动受益。 可能多数人被落下，少数人受益。
[3520.379-3534.812] SPEAKER_02: 多数经济学家会说，嗯，把馅饼做大。 但要调整系统，补偿受损的人。 馅饼大了，可以让富人更富。 中产阶级也能更富。 穷人也能更富。 数学上，每个人都能过得更好。
[3534.892-3546.504] SPEAKER_02: 但再说一次，我们没这么做。 人们又说，这对我们没用。 很多人不解决分配问题，反而说科技真糟。 必须阻止它。 咱们朝谷歌巴士扔石头。 炸掉它。 炸掉它。
[3546.584-3552.690] SPEAKER_02: 大约两百年前，卢德分子就砸了纺织机。 因为他们觉得机器没用。 我们既要道德正确，也要拯救国家。
[3552.770-3556.636] SPEAKER_02: 确保创造的不只是繁荣，而是共享繁荣。
[3556.936-3560.128] SPEAKER_01: 你在麻省理工已经三十多年了吧。
[3560.428-3562.517] SPEAKER_02: 别说我多大了。 没错。 没错。
[3562.817-3567.623] SPEAKER_01: 而且你现在搬到了斯坦福。 我尽量不说它多好。 麻省理工确实。
[3567.703-3569.897] SPEAKER_01: 那次搬家感觉怎么样？
[3569.977-3573.506] SPEAKER_01: 是从东岸到西岸。 嗯，麻省理工很棒。
[3573.806-3581.747] SPEAKER_02: 麻省理工对我很好。 它一直对我很好。 这地方太棒了。 在那我有很多好朋友和同事。 能在麻省理工待那么久，很幸运。 斯坦福也很棒。
[3581.827-3591.382] SPEAKER_02: 我来这，不只是天气，还有硅谷，科技中心。 我想靠近那些发明AI和其他技术的人。 很多发明在麻省理工、欧洲、中国，还有NIA。
[3591.462-3602.273] SPEAKER_02: 但离关键专家近点，对我很重要。 可能肤浅，但我确实喜欢好天气。 几个月前我来这里，感觉被坑了。 结果马上发生了山火。 我眼睛像火烧一样疼。
[3602.353-3607.217] SPEAKER_02: 天空是橙色的。 还有热浪。 这跟承诺的不太一样。 但祈祷吧，会好的。
[3607.517-3611.267] SPEAKER_01: 简单说，学术界和大学一直有批评。
[3611.347-3616.130] SPEAKER_01: 我享受大学这个思想乐园，总想找到词语。 告诉人们这里很神奇。
[3616.210-3619.460] SPEAKER_01: 大学有哪些美妙和厉害的地方？
[3619.760-3635.470] SPEAKER_02: 当然。经济学家有个概念叫显示偏好。 你可以问他们怎么说，或者看他们怎么做。 所以显示偏好说明我很热爱学术界。 我本来能做很多事，但这是我最享受的。 而且我觉得“神奇”这个词很贴切。 至少对我如此。
[3635.550-3639.799] SPEAKER_02: 我做我爱做的事。 希望院长别听到，但我愿意免费做。
[3639.879-3653.302] SPEAKER_02: 这就是我喜欢做的事。 我喜欢做研究。 我喜欢这样跟你、学生和同事聊天。 我喜欢跟最聪明的人在一起，向他们学习，让他们挑战我。 这让我很快乐。 每天我都会找到新鲜又兴奋的事做。
[3653.382-3667.630] SPEAKER_02: 而大学的环境呢， 确实充满了像我们这样的人，所以很幸运能成为其中一员。 而且我很幸运，能靠这个养家糊口，做自己真正热爱的事。 我希望有一天每个人都能有这样的工作。
[3667.710-3672.911] SPEAKER_02: 我明白，对每个人来说，找到既热爱又能赚钱的工作并不容易。
[3672.991-3681.315] SPEAKER_02: 所以学术界有不如意的地方，但总体上它更友善、更温和。 的版本，像很多其他领域，我们在很多事情上都更宽容。
[3681.395-3687.536] SPEAKER_02: 当然，也有激烈的辩论和讨论，还有一些琐碎的政治斗争。 我尽量远离这些政治。
[3687.616-3694.222] SPEAKER_02: 这不是我的风格，大多不影响我。但团结起来，我们有数字经济实验室，吸引优秀人才。
[3694.302-3706.611] SPEAKER_02: 学生、本科生和博士后，他们做的事我能学习，每个人做的某方面我都无法理解。 完全超出我的智慧。 对我来说，这真的很棒。 其实我很享受和很多聪明人待在一起。
[3706.691-3713.773] SPEAKER_02: 而且斯坦福大学让吸引这些人变得很容易。 我只要说办个研讨会，人们就来了，想和我一起工作。
[3714.073-3719.657] SPEAKER_01: 我们拿到了资金和数据，一切都很顺利。 剩下的就只是乐趣了。
[3719.957-3725.158] SPEAKER_02: 很有趣。我们在解决真正重要的问题，做世上最重要的事。 这让我特别满足。
[3725.458-3731.785] SPEAKER_01: 可能是个有趣的问题。 你读过哪三本书？技术、小说、哲学，对你影响巨大？
[3732.085-3743.358] SPEAKER_02: 嗯，青少年时我读了《悉达多》，哲学书，让我内心平静。 对，赫尔曼·黑塞。 别太沉迷物质，试着在事物中找到平静。
[3743.438-3753.794] SPEAKER_02: 有本影响我职业的书，《世界哲学家》，罗伯特·海尔布伦纳著。 其实是讲经济学家的。 它生动地介绍了不同学派。 可能听着有点无聊。
[3753.874-3764.415] SPEAKER_02: 但它讲了亚当·斯密、马克思、凯恩斯，还有他们的见解和个性。 这就是我成为经济学家的原因之一——理解他们如何应对世界重大问题。
[3764.715-3768.917] SPEAKER_01: 那你会推荐它作为经济学史的快速概览吗？
[3769.217-3782.083] SPEAKER_02: 对，完全正确。 它带你了解不同内容，理解他们的思考和优缺点。 不过现在可能有点过时，需要更新。 但至少你可以了解经济学前几百年，是个不错的起点。
[3782.163-3788.130] SPEAKER_02: 最近我很喜欢朋友兼同事马克斯·泰格马克写的《生命3.0》。 你该请他上播客，还没请的话。
[3788.430-3790.078] SPEAKER_01: 这是第一集。
[3790.378-3791.794] SPEAKER_02: 哦，我的天。
[3792.094-3795.089] SPEAKER_01: 他回来了，还会再回来。 他很快就回来。
[3795.389-3807.593] SPEAKER_02: 对，不，他太棒了。 我喜欢他的思路，他会让你思考深刻。 他对生活特别乐观。 这本很棒。 而且，你学，我也学到很多。 我觉得，他虽聪明，但人人都懂，我也懂，第三点。
[3807.673-3819.401] SPEAKER_02: 我再提一两个别的。 我最近读了我合著者安德鲁·麦卡菲的《少即是多》。 这本书让我乐观：更经济地生活，还能提高生活水平。 更轻地生活在地球上。
[3819.481-3828.641] SPEAKER_02: 其实，更高生活水平、技术和数字化，让我们不必对地球影响那么大。 这是个好故事，值得讲。 他仔细记录了这点。
[3828.721-3835.605] SPEAKER_02: 你知道，有本自助书挺有用，叫《原子习惯》。 他叫什么名字来着？ 詹姆斯·克利尔。
[3835.905-3838.401] SPEAKER_01: 对，詹姆斯·克利尔。
[3838.701-3850.859] SPEAKER_02: 他就是，嗯，这名字不错，因为写得很清楚。 而且，你知道吗，那本书里很多句子，我都想，嗯，我知道。 但它就是。 有人这么提醒你、告诉你，再强化一下，很有帮助。
[3851.159-3856.987] SPEAKER_01: 然后养成你想要的、有益的习惯，不用搞多大。 可以是小事。
[3857.287-3864.926] SPEAKER_02: 没错，我是说，atomic这个词有点双关。 他说atomic既指小行动，也像原子能。 它能产生巨大影响。
[3865.226-3872.946] SPEAKER_01: 真有意思。对，特别是那个最荒谬的问题。 我问了位经济学家，他也是个人。 生命的意义是什么？
[3873.246-3886.820] SPEAKER_02: 希望你已从谁那儿得到了答案。 我们都还在想这个问题。 但它是什么呢？ 你知道吗，我从儿子卢克那学到很多，他19岁，热爱哲学，读得比我深。 我们带他去过牛津。 他一直在拿那些晦涩的书读。
[3886.900-3896.095] SPEAKER_02: 几年前我们争论过，他劝我享乐主义。 享乐主义。 人生的终极意义就是追求快乐。他当时多大？ 当时17岁。但他提出了一个很理智的论点。
[3896.175-3910.365] SPEAKER_02: 当然，我觉得这不正确。而且我认为，虽然我有点 功利主义。我认为应该为最多数人做最大的善事。 但这太肤浅了。我已经说服自己，真正的幸福不是来自 追求快乐。这有点讽刺，如果你真的专注快乐。
[3910.445-3925.366] SPEAKER_02: 我觉得行不通。得做更伟大的事。这个比喻 我有时用的。仰望天空中一颗暗星，如果你直视它 它会消失。你得稍微偏一点看，然后视网膜的部分 更善于吸收光线，能更好地捕捉到它。这与
[3925.446-3936.661] SPEAKER_02: 幸福一样。你需要找到另一个目标，某种意义 人生中，这最终让你比直接追求快乐更幸福，所以 对我来说，我的研究是在试图改变世界，让世界
[3936.741-3949.479] SPEAKER_02: 变得更美好。我虽然不是进化心理学家，但我猜我们的大脑 不仅为快乐设计，我们还是社会性动物，天生爱帮助他人。 最终，这在我们心理中根深蒂固。如果我们做到
[3949.559-3958.777] SPEAKER_02: 或者至少感觉在帮助他人。奖励系统就会启动，最终我们会 比做自私肤浅的事获得更深的满足感。说得好，我不认为
[3959.077-3974.021] SPEAKER_01: 更好的方式来结尾，埃里克。刚来MIT时，你就让我为MIT骄傲。 遗憾你在斯坦福，但相信你也会做出杰出成就。 期待你的新书，大家一定要读。 谢谢，这是个很好的观点。
[3974.321-3982.320] SPEAKER_02: 我们都属于无形学院，是知识共同体，可以互相学习。 我们在哪里，其实不重要了。 今天聊得很开心。谢谢你来。很高兴。
[3982.620-3993.974] SPEAKER_01: 感谢收听与埃里克·布林·乔尔森的对话，也感谢赞助商。 Vincero手表，优雅且性能卓越。 Four Sigmatic蘑菇咖啡，ExpressVPN我用多年，Cash App转账。
[3994.054-4010.333] SPEAKER_01: 请在描述中查看赞助商折扣，支持本播客。 喜欢请订阅YouTube，五星Apple Podcast，关注Spotify，支持Patreon，或Twitter@lex_friedman。 最后用爱因斯坦的话结束：技术惊人地超越了人性。
[4010.413-4015.660] SPEAKER_01: 感谢收听，下次再见。 爱因斯坦说，这一点已变得惊人地明显。
[4015.740-4019.629] SPEAKER_01: 技术超越了人性。感谢聆听，下次再见。