21世紀(jì)20年代初以來，人工智能（AI）市場呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，其影響力仍在持續(xù)擴(kuò)展，未來數(shù)年可能仍將如此。與此同時(shí)，人類對AI的心理依賴也在不斷加深。隨著AI與科研、寫作、社交互動和日常生活的深度融合，我們對這些工具的依賴日益增強(qiáng)。

本書對AI在全球范圍內(nèi)的迅速崛起進(jìn)行了清晰而深入的闡述，既承認(rèn)其變革性潛力，又批判性地反思了當(dāng)前不斷加劇的夸大宣傳、誤用現(xiàn)象以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。它引導(dǎo)讀者穿越這一快速演變的技術(shù)圖景，指出不僅要關(guān)注技術(shù)突破，更應(yīng)警惕虛浮的承諾和未經(jīng)檢驗(yàn)的技術(shù)樂觀主義。

在中國，AI正迅速滲透至教育、金融、醫(yī)療和法律等多個(gè)領(lǐng)域。然而，這種快速推進(jìn)也常常伴有不切實(shí)際的期望。由市場營銷主導(dǎo)的話語體系，也往往超出了技術(shù)現(xiàn)實(shí)，甚至超出了我們目前在負(fù)責(zé)任和穩(wěn)健地部署AI方面的能力。憑借龐大的市場、強(qiáng)大的工程人才和廣泛的公眾熱情，中國成為AI投資的重要陣地。但這種加速度也掩蓋了一些關(guān)于倫理、問責(zé)以及長期社會影響的關(guān)鍵討論。

更廣泛地說，如今的AI話語往往被塑造成國家間的技術(shù)競賽。各國政策制定者都擔(dān)心在構(gòu)建更先進(jìn)的AI模型方面落后于競爭對手。然而，這種競賽式思維忽略了一個(gè)事實(shí)：AI能力如何轉(zhuǎn)化為社會影響，關(guān)鍵并不在于誰先研發(fā)出最強(qiáng)大的模型，而在于相關(guān)知識的迅速傳播。任何試圖通過出口管制或其他限制手段維持技術(shù)領(lǐng)先地位的國家，在知識迅速擴(kuò)散的背景下，很難獲得持久優(yōu)勢。

真正決定AI對經(jīng)濟(jì)和社會產(chǎn)生何種影響的，是一個(gè)國家能否有效地將AI融入現(xiàn)有體制與系統(tǒng)。這一擴(kuò)散與融合的過程包括重塑工作流程、再培訓(xùn)勞動力、更新監(jiān)管制度，以及構(gòu)建有助于各行業(yè)（而非僅限數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域）高效使用AI的配套基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)過程以數(shù)十年為單位展開，而非以數(shù)月來計(jì)量。模型能力領(lǐng)先幾個(gè)月，在這場持久戰(zhàn)中意義甚微。

我們需要擺脫圍繞AI的零和博弈思維。確保系統(tǒng)安全與可靠、防止誤用，應(yīng)對就業(yè)替代、人類自主權(quán)影響等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，這是所有國家面臨的共同問題。這些并非孤立的斗爭，而是全球性的共同責(zé)任。要有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，僅靠競爭遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更需要合作。在這一背景下，跨國協(xié)作與互相學(xué)習(xí)，遠(yuǎn)比單純的競爭更具前景。

本書致力于以既通俗易懂又具學(xué)術(shù)深度的方式，為讀者呈現(xiàn)當(dāng)下的AI格局，解釋其機(jī)制、功能與未來方向，同時(shí)幫助讀者識別那些將AI描述為“萬金油”?的誤導(dǎo)性敘事。唯有真正理解AI,我們才能主動塑造其發(fā)展方向，而非被動地被其塑造。我們希望這本書能激發(fā)讀者的好奇心與批判性思維，為那些希望穿越AI話語迷霧的人，提供一份小而有力的清晰指南。

無論是在硅谷的董事會議室，還是在北京的科技園區(qū)，我們都希望撥開圍繞AI的炒作與焦慮的迷霧。唯有真正理解AI的能力與局限，我們才能做出有利于公共利益的明智決策。在這一背景下，本書提出的以下核心問題顯得尤為及時(shí)與重要。

?AI究竟能實(shí)現(xiàn)什么？它的邊界又在哪里？

?哪些系統(tǒng)真正帶來了可衡量的價(jià)值？哪些則只是制造了“進(jìn)步的幻覺”？

?AI將如何重塑我們？不僅包括我們的工具，還包括我們的權(quán)利、制度和共同未來？

如果不充分關(guān)注這些核心問題，AI的發(fā)展可能會偏離其初衷，并可能在無意中加劇諸如社會不平等、數(shù)據(jù)濫用和算法偏見等問題。本書并不提供簡單的答案，而是鼓勵讀者進(jìn)行批判性思考，并以負(fù)責(zé)任的態(tài)度參與AI的發(fā)展。我們希望這能幫助讀者在是否以及如何將AI融入個(gè)人生活和社會中做出更明智的決策。

本書作者：

阿爾文德·納拉亞南（Arvind Narayanan）：普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，信息技術(shù)政策中心主任。合著有《區(qū)塊鏈：技術(shù)驅(qū)動金融》和《公平與機(jī)器學(xué)習(xí)》。

薩亞什·卡普爾（Sayash Kapoor）：普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士。曾擔(dān)任臉書的軟件工程師，參與開發(fā)內(nèi)容審核AI。