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原文链接：https://www.technologyreview.com/2025/12/08/1128922/the-state-of-ai-a-vision-of-the-world-in-2030/
原文作者：Will Douglas Heaven and Tim Bradshaw
欢迎回到《人工智能的现状》（The State of AI），这是《金融时报》与《麻省理工科技评论》合作推出的新栏目。每周一，两家出版物的作家将就生成式AI革命重塑全球力量的某一特定方面进行辩论。您可以在此处阅读该系列的其他文章。
在本期的最后一期中，《麻省理工科技评论》的高级AI编辑Will Douglas Heaven与《金融时报》的全球科技记者Tim Bradshaw对话，探讨AI的未来走向，以及未来五年我们的世界将是什么样子。
(作为该系列的一部分，请参加《麻省理工科技评论》主编Mat Honan和特约编辑David Rotman与《金融时报》专栏作家Richard Waters就AI如何重塑全球经济进行的独家对话。时间是美国东部时间12月9日星期二下午1:00。这是一场仅限订阅者的活动，您可以在此处注册。)
Will Douglas Heaven 撰文：
每当有人问我未来会发生什么时，我脑海中就会响起一首Luke Haines的歌：“请不要问我未来 / 我不是算命先生。”但还是要试试。到2030年，情况会是怎样的？我的答案是：一样，但又不同。
关于生成式AI对近未来产生的影响，人们的看法存在巨大的分歧。一派是以OpenAI前研究员Daniel Kokotajlo领导的、靠捐赠资助的小型研究机构AI Futures Project。该非营利组织在四月份凭借《AI 2027》引起了轰动，该文推测了两年后的世界会是什么样子。
这个故事讲述了一个名为OpenBrain（任何相似之处纯属巧合等）的AI公司失控的进步，一直发展到“选择你自己的冒险”式的繁荣或衰亡的结局。Kokotajlo和他的合著者毫不掩饰他们的期望：在未来十年，AI的影响将超过工业革命——这是一个长达150年的巨大经济和社会动荡时期，我们至今仍生活在其影响之下。
在另一个极端，是“常态科技”（Normal Technology）团队：普林斯顿大学研究员Arvind Narayanan和Sayash Kapoor，他们是《AI江湖骗术》（AI Snake Oil）一书的合著者。他们不仅反驳了《AI 2027》中的大多数预测，更重要的是，反驳了其根本的世界观。他们认为，技术的发展并非如此运作。
前沿技术的进步或许会接连不断，但对更广泛经济乃至整个社会的影响，却以人类的速度发展。新技术的广泛采用可能很慢；而接受则更慢。AI也不会例外。
我们该如何看待这些极端观点？ChatGPT发布至今已有三年了，但最新版本的这项技术究竟在多大程度上能取代律师、软件开发人员或（天哪）记者，目前尚不清楚。而且，新版本带来的能力飞跃已不如从前。
尽管如此，这项激进的技术才刚刚问世，这么早就断定它的发展前景还为时过早。想想看：没有人确切知道这项技术是如何运作的——更不用说它到底有什么用途了。
随着核心技术的进步速度放缓，该技术的应用将成为AI公司之间主要的区分点。（看看已经上市的新一轮浏览器大战和聊天机器人“自助餐”就知道了。）与此同时，高端模型的运行成本正在降低，可及性也越来越高。预计大多数的动作将集中在这一领域：使用现有模型的新方法将保持其新颖性，并分散那些在等待下一代技术的人的注意力。
与此同时，进展仍在LLM之外继续。（别忘了——在ChatGPT出现之前就有AI，在它出现之后也依然会有AI。）诸如强化学习之类的技术——这是AlphaGo背后的动力，AlphaGo是DeepMind开发的、在2016年击败围棋大师的AI——正准备卷土重来。“世界模型”（world models）也备受关注，这是一种对物理世界如何运作的掌握程度比LLM更强的生成式AI。
归根结底，我同意“常态科技”团队的观点，即快速的技术进步并不会立即转化为经济或社会的进步。中间存在太多混乱的人为因素。
但是蒂姆（Tim），轮到你了。我很想听听你的“水晶球”预示着什么。
Tim Bradshaw 回应：
威尔（Will），我比你更确信，到2030年，世界将大不相同。五年后，我预计AI革命将大步向前。但是，谁能从这些收益中获益，将创造一个AI“有”与“无”的世界。
到本世纪末，AI泡沫在某个时间破裂似乎是不可避免的。无论风险投资的洗牌是在六个月后还是两年后到来（我感觉当前的狂热仍有持续空间），大量的AI应用开发者将一夜之间消失。有些人的工作将被他们所依赖的模型吸收。其他人则会痛苦地明白，如果没有风险投资的持续输血，你不可能以50美分的价格销售成本为1美元的服务。
有多少基础模型公司能存活下来就更难说了，但现在已经很清楚，OpenAI在硅谷的相互依存关系使其大到不能倒。尽管如此，融资上的清算将迫使它提高其服务的定价。
当OpenAI在2015年成立时，它承诺“以最有可能造福全人类的方式推进数字智能”。这似乎越来越站不住脚了。迟早，以5000亿美元估值入股的投资者将要求获得回报。那些数据中心不会自己付钱。到那时，许多公司和个人将依赖ChatGPT或其他AI服务来完成日常工作流程。那些有能力支付的人将获得生产力提升，并在其他人被市场淘汰时，吞并多余的计算能力。
能够将多个AI服务分层叠加使用将产生复利效应。我在旧金山的一次旅行中听到了一个例子：解决“氛围编码”（vibe coding）中的小问题，只需对同一个问题进行几次迭代，然后运行更多的AI代理来检查错误和安全问题即可。这听起来需要大量的GPU资源，这意味着要让AI真正实现目前的生产力承诺，客户需要支付的费用将远超他们今天支付的费用。
这同样适用于物理AI。我完全预计到本周末，机器人出租车将在每个主要城市普及，我也期望在许多家庭中看到人形机器人。但尽管目前Waymo在旧金山的Uber式定价和中国Unitree生产的低成本机器人给人一种它们很快就能被所有人负担得起的感觉，但让它们变得有用和普及所需的计算成本，似乎注定在短期内将它们变成富人的奢侈品。
而我们其他人，则会留下一个充满“垃圾内容”的互联网，并且无力负担真正有效的AI工具。
也许计算效率上的某个突破可以避免这种命运。但当前的AI热潮意味着硅谷的AI公司缺乏开发更精简模型或试验截然不同芯片的动力。这只会增加下一波AI创新可能来自美国以外的地区的可能性，无论是中国、印度，还是更远的地方。
硅谷的AI热潮肯定会在2030年前结束，但围绕技术发展的全球影响力竞争——以及关于如何分配其收益的政治争论——似乎将在接下来的十年中持续下去。
Will 回复：
我同意你的观点，这项技术的成本将导致一个“有”与“无”的世界。即使在今天，每月200多美元的费用也让ChatGPT或Gemini的重度用户获得了与免费用户截然不同的体验。随着模型开发者寻求收回成本，这种能力差距肯定会增加。
我们还将看到巨大的全球差异。在全球北方，采用率非常高。微软AI经济研究所最近的一份报告指出，AI是人类历史上扩散最快的技术：“在不到三年的时间里，已有超过12亿人使用过AI工具，其采用速度超过了互联网、个人电脑甚至智能手机。”然而，没有稳定的电力和互联网接入，AI就毫无用处；世界上的许多地方仍然两者皆无。
我仍然怀疑我们是否会在2030年前看到许多业内人士承诺（和投资者祈祷的）那种革命。当微软谈论这里的普及率时，它计算的是临时用户，而不是衡量需要时间的长期技术扩散。与此同时，临时用户会感到厌倦并离开。
不如这样：如果五年后我家里有了一个家用机器人，那么你可以在一周中的任何一天把你的衣物用机器人出租车送到我家。
开玩笑啦！好像我能负担得起一个似的。
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什么是人工智能？这听起来像是一个愚蠢的问题，但它从未像现在这样紧迫。在这篇深度报道中，Will 剖析了数十年的炒作和猜测，以探究我们集体技术梦想的核心。
AGI——即机器将和人类一样智能的想法——已经劫持了整个行业（也可能劫持了美国经济）。在《麻省理工科技评论》最近的“新阴谋时代”特刊中，Will 对AGI如何像阴谋论一样进行了发人深省的探讨。
《金融时报》今年夏天研究了自动驾驶汽车的经济学，询问谁将支付数十亿美元来购买足够多的机器人出租车来服务伦敦或纽约这样的大城市。
对于蒂姆关于AI不平等的论点，一个可能的反驳是，免费提供的开源（或者更准确地说是“开放权重”）模型将持续拉低价格。美国可能希望前沿模型建立在美国芯片上，但它已经在全球南方市场输给了中国的软件。
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