随着时代洪流奔涌向前的你，准备好了吗？

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文｜黄兆琦马诗晴

编辑｜常亮

实习生陈紫慧亦有贡献

题图｜官方授权

“未来已经到来，只是分布不均。”

后疫情时代，人们熟悉的世界加速重构，过去与未来交织，呈现出光怪陆离的图景：

新冠病毒仍在肆虐，变异毒株凶猛隐蔽，但mRNA疫苗技术却日臻成熟，为人类未来战胜癌症带来新希望；世界各国闭关自保，开放交往遥遥无期，但火星车却已行驶在数亿公里之遥，为人类未来星际旅行开辟了道路。

就在几年前，万众瞩目的人工智能技术也被寄予厚望：引爆新一轮科技革命，彻底改变世界经济的增长方式。如今，这场新科技革命显然并未速成，然而，人工智能激动人心的未来，是否已经“分布”在世界的某个角落？

没错。这一次，在中国。

“专用”到“通用”，历史为何押韵?

从古至今，对人类社会产生深远影响的技术，并不取决于科学家的灵光一现，而是形成于分散的、个别的专用场景下。

积累经验，持续迭代，才能最终实现高效率、低成本的“通用”技术。

与人们的刻板印象不同，第一次工业革命的象征——蒸汽机，并非横空出世：最早的蒸汽机是固定的、单向功能的，长期用于大大小小的煤矿抽水，技术规格并不统一；直到数十年后，瓦特才改良了蒸汽机，发明了“万用蒸汽机”。这种蒸汽机不再受制于地理条件，才得以在此基础上实现高效率、低成本、规模化地用于火车机车、远洋船舶和工厂生产，极大地提升了人类利用能源的量级和效率，实现了生产力的跃迁。

第二次工业革命的象征是——汽车，早在19世纪80-90年代，很多发明家早已在欧美各地独立发明了汽车，但汽车定制成本很高，是专属贵族的“玩具”，与普通人无缘。数十年后，福特推出了流水线上生产的通用型的“T型车”，才实现高效率、低成本、规模化，足以让普通美国工人积攒三个月工资即能购买，汽车由此才成为“国民交通工具”，带动了现代工业的腾飞。

第三次工业革命的象征是——集成电路，早在20世纪60-70年代，多种功能迥异的芯片既浪费又笨拙，分散于军工、航天和科学研究领域，定制成本极高，应用场景分散。直到霍夫设计出微处理器，从此“通用芯片”诞生，实现了高效率、低成本的批量生产，规模化的“个人计算机”时代才宣告来临。

由此可见，历史上伟大的科技发明都经历了由“专用”走向“通用”的历程，并从此有力地推动了各个阶段社会生产力的发展。因此，这些科技创新成果可以被称为是各个时代的”通用目的技术“（GPTs）。

一般而言，通用目的技术的共同特征表现在四个方面：

首先，它能够被广泛地、大规模地应用于各个领域，比如蒸汽机既能成为火车、轮船等交通工具的动力，又能应用于工厂机械生产；

其次，它能持续促进生产效率提高，降低使用者的成本，比如晶体管发明后，计算机处理器的性能提升上亿倍，耗电量下降了上百倍，而价格可以便宜到与一杯星巴克差不多；

此外，它能促进新技术创新和新产品生产，比如通用芯片诞生后，手机、计算机制造都与其密不可分；

更重要的是，它将不断促进生产、流通和组织管理方式调整和优化，比如蒸汽机、内燃机的发明，成为了流水线诞生的基础，标准化生产模式得以诞生。

历史不会重复，但会押韵。如今，人工智能技术同样走在了由“专用”到“通用”的演进道路上。

人工智能技术自20世纪50年代发轫，经历了数十年的技术积累迭代，在计算机视觉、语音语义识别、深度学习等技术类型上已取得了显著的研究成果。截至年底，全球AI申请专利累计超过万件，在许多行业的专业场景中实现应用落地：如安防、政务、金融、零售、企业服务等。

然而，各个专业场景下的单点技术虽然已经发展成熟，但它们相互之间的融合性仍不乐观，仍是分散的、个别的应用。AI解决方案难以复用，边际成本高居不下，成为当前AI产业发展的顽疾。甚至有人认为：“十年来没有新技术问世，AI发展早已停滞。”

现实中，越来越复杂的需求如潮水涌来，“通用”的人工智能技术难道只是一厢情愿？

AI会成为当代的通用技术吗？

马克思曾经指出：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动工具生产。”

通用目的技术，对经济社会转型的影响，主要在于改变了人类社会的生产工具，并推动了各个历史阶段社会生产力的飞跃。

两次近代科技革命中，蒸汽机、电力、内燃机都改变了体力劳动者的工作方式，推动了现代工厂制度的建设，从而也诞生了新的岗位与工业经济，例如装配线的使用让数以亿计的农民转行成为了工人。

在现代科技革命中，计算机、互联网等信息技术改变了部分脑力劳动者的生产方式，美国中产阶级涌现，并出现了越来越明显的财富聚集现象。

亿欧EqualOcean认为，由于能够同时改变体力与脑力劳动的生产方式，人工智能引领的科技革命极大可能达到前几次工业革命的规模，且呈现出反超趋势。

对照历史上通用目的技术的共同特征，我们不难发现AI技术与其高度重合：

首先，AI能够大规模应用于各个领域，比如金融、医疗、安防、工业等；

其次，在提高生产效率方面，AI的潜在影响力是巨大的：企业能够应用AI技术分析大量白癜风，从而动态调整业务、节约成本，确保企业始终能够提供高质量的生产服务。

此外，在促进新技术创新和新产品生产方面，AI也发挥着重要作用：AI应用与大数据、云计算、5G等技术协同发展，并促进这些技术迭代更新，使得技术叠加应用形成的合力增强。

而在促进生产、流通和组织管理方式调整和优化方面，AI与企业成熟应用的数字化系统相结合，能够强化组织内每个环节、流程，提升组织整体的作业效率。

尽管具备上述特征，AI技术仍处于“专用“阶段，其在各领域遍地开花，但仍未实现“通用”。从其发展进程来看，或许正处于成为当代GPT的前夜。那么，从“前夜”到“黎明”，距离还有多远？

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