文/VR陀螺

当地时间8月10日，Meta CEO马克·扎克伯格发布了一篇题为《The Future is for Everyone》的长文。

在这篇长文中，扎克伯格试图回答：当超级智能逐渐成为现实，它应该掌握在谁手中，又应该被用来做什么？他的答案可以归纳成三个关键词：个人赋权、发明，以及权力平衡。

扎克伯格认为，未来几年，人们将能够使用超越人类能力的超级智能去创造新事物、建立新企业、学习新知识，并推动健康与生活质量改善。整篇文章中，他反复强调一个观点：超级智能真正值得期待的地方，不是单纯自动化现有工作，而是让个人拥有过去无法获得的能力。

在这套构想中，每个人未来都可以拥有一个了解自己、个人目标以及所关心事物的Agent，并持续帮助处理健康、职业、财务、家庭和兴趣等事务。而在谈到未来与Agent的交互方式时，扎克伯格也再次提到了“眼镜”。

原文并没有进一步展开眼镜在超级智能体系中的具体定位，但对于长期布局Ray-Ban Meta等AI眼镜产品的Meta而言，这仍然是一个值得关注的细节。

当然，相比具体的技术形态，真正贯穿这篇长文的，还是扎克伯格围绕超级智能提出的一整套思考：如何让AI能力更多地掌握在个人手中，如何避免超级智能进一步集中，以及当AI越来越强之后，人类如何继续维持对它的控制。

一、发明，而非自动化，才是超级智能最大的价值

关于AI，人们目前最常讨论的问题之一仍然是“它会替代多少工作”。

扎克伯格并不认同这种单一的叙事逻辑。他在文章中直接提出，“发明，而不是自动化，将成为超级智能最大的贡献。”

早期AI更多被用于回答问题、处理重复工作，而未来的AI将越来越多参与发现新知识。可能是帮助研究人员寻找新的药物，也可能是帮助个人发现新的商业机会。

在扎克伯格看来，一个人一天能够提出的问题数量有限，但超级智能能够围绕个人目标不断创造的新东西，理论上没有类似的上限。

这也是扎克伯格对个人超级智能给出的一个具体场景。扎克伯格设想，未来每个人都将拥有一个能力很强的个人Agent。它了解用户本人、目标以及所关心的事情，可以长期帮助处理人际关系、健康、职业、财务、家庭管理和兴趣爱好。

他甚至举了自己的例子。自己的Agent会筛选感兴趣的信息、协助构思和制作原型，也可以根据睡眠情况观察训练并提供建议；他的女儿喜欢烘焙，Agent可以规划周末食谱、订购食材，并在制作过程中给出建议。

AI眼镜也在这里被提及。扎克伯格写道，未来用户可以通过任何设备与自己的Agent交互，“包括眼镜”，从而让人在使用AI时仍然可以保持对身边的人和现实环境的关注。

对于AI眼镜行业而言，这至少明确了一点，在Meta设想的个人超级智能体系里，眼镜已经被列入个人Agent的交互设备。

扎克伯格真正花费更多篇幅讨论的，是AI将如何改变创造、创业、教育和科研。他的判断是，当个人可以借助AI完成过去需要大规模团队才能完成的事情时，创业门槛会下降，一些过去成本过高、难以验证的想法也有机会被真正做出来。

未来的公司规模甚至可能缩小。但扎克伯格认为，这并不意味着整个社会的工作岗位一定减少。相反，他预计未来可能出现“更多公司，但每家公司人数更少”的结构，小团队借助个人超级智能，也能够经营过去只有大型组织才能承担的业务。

教育也是类似的逻辑。他提出，每个人未来都可以获得一个“在每个学科都拥有博士水平、而且有无限耐心”的导师。学生能够获得过去只有部分家庭负担得起的个性化辅导，成年人也可以借助AI重新学习技能、语言和兴趣。

在科研领域，扎克伯格则更加乐观。他认为，AI未来可以持续数周甚至数月测试、修正假设，并应用科学方法进行研究。相比自动完成已有工作，扎克伯格显然更加看重超级智能创造新知识的能力。

二、扎克伯格最担心的，不只是AI失控

谈完超级智能能够做什么之后，文章进入了更长的一部分：风险。就业、网络安全、生物风险、政府监控、国家竞争，以及最终人类能否继续控制超级智能，都被写进了这篇文章。

但扎克伯格并没有只从传统的技术对齐框架讨论这些风险，他提出了另一套核心思路——权力平衡。在他看来，一个常见的AI安全思路，是设法把一个超级智能调整到足够安全、足够“善意”，然后让它服务整个社会。

扎克伯格认为，这个前提本身就存在问题。原因是，人类社会并不存在一套完全统一的价值观。不同个人、群体和社会在大量问题上的价值取舍并不相同。因此，一个单一的超级智能无论如何进行对齐，最终都必须优先选择一部分人的价值，并放弃另一部分人的偏好。

他甚至直接写道：不存在一个可以对所有人都保持善意的单一超级智能。扎克伯格提出的替代方案，是尽可能把超级智能能力分散出去。

文章中用了几个非常直观的例子。如果只有一个人拥有超级智能律师，这个人无论在事实上是否正确，都可能因为能力上的绝对优势而在诉讼中占据上风。如果每个人都有超级智能律师，双方重新处于相对平衡的位置。

网络安全也是类似的逻辑。如果只有少数人拥有网络安全超级智能，技术系统可能面临更大的安全风险；如果这种能力被广泛部署，则可以帮助更多系统寻找漏洞并持续加固。

企业同样如此。扎克伯格认为，如果超级智能只被一家企业掌握，这家公司可能迅速获得巨大的竞争优势；如果这种能力被广泛分发，更多个人和企业都能够利用AI创造新的产品和服务，市场反而可能更加活跃。

因此，在他看来，超级智能的安全问题最终并不只是模型技术本身的问题，也是一道“谁拥有更大权力”的问题。这套思路贯穿了文章后半部分。

谈及政府时，他担心超级智能进一步拉大个人与政府之间的能力差距，从而增加监控和权力集中的风险；谈及企业时，他警惕少数AI实验室拥有远超其他人的模型能力；谈及AI自身时，他也同样担心最终出现一个无法被其他系统制衡的超级智能。

因此，扎克伯格给出的答案始终相似：应该存在多个前沿实验室、多个超级智能Agent，以及尽可能广泛的个人使用者，让不同利益之间形成长期的制衡关系。

三、Meta的答案：个人超级智能、开源，以及更多算力

讨论了大量理念之后，扎克伯格在文章最后也给出了Meta接下来准备做什么。

第一件事仍然是个人超级智能。Meta将把主要精力放在向数十亿个人和小企业提供个人超级智能，并尽可能降低它的使用门槛。

扎克伯格提出，Meta会训练领先模型，同时扩大这些能力的可获得性，包括提供免费版本，或者尽可能降低使用成本。

隐私也是个人Agent的重要前提。他表示，Meta计划提供完全私密的模式。在这种模式下，即使Meta本身也无法查看或者向其他机构提供用户的信息。

第二个关键词是开源。扎克伯格在文章中再次明确表示，开源是防止AI能力过度集中、赋予个人更多能力的重要力量。他同时透露，随着Meta Superintelligence Labs已经开始运转，Meta将很快重新发布一部分开源模型。

这也是文章中一个比较明确的新信息。过去一段时间，围绕前沿模型是否应该继续开放、开放到什么程度，整个AI行业一直存在争论。

扎克伯格的立场依然非常鲜明。他甚至反对通过限制海外开源模型的使用来解决AI竞争问题。在他的逻辑中，美国真正应该做的是让自己的开源模型足够强，而不是降低个人和企业获得先进模型的能力。

他还特别提到了模型蒸馏。扎克伯格认为，模型从其他模型中学习，本身就是开源生态的重要机制之一。他将其类比为人类从可以观察到的信息中学习，并认为美国如果在这一环节给自己的AI企业增加过多限制，可能反而会削弱开源AI竞争力。

但开源和广泛分发超级智能，还有一个绕不开的问题：算力。扎克伯格在文章中多次讨论数据中心、能源以及AI基础设施。

他的一个基本判断是，无论AI能力发展到什么程度，算力本身始终有限，因此如何分配算力会成为超级智能时代的重要问题。

Meta也准备继续大规模建设基础设施。不过扎克伯格专门花了一部分篇幅讨论数据中心与当地社区之间的关系。他提出，大型AI基础设施项目不能只消耗当地能源和资源，也应该带来就业、学校投入、公共服务和税收等收益。

与此同时，Meta称，会在投资地区建设自有发电基础设施，避免AI基础设施建设推高当地能源价格。再往后，文章开始讨论更长远的问题。比如，当AI可以自主改进自己，会发生什么？扎克伯格专门讨论了递归自我改进（Recursive Self-Improvement）。

他的担忧是，一旦某个AI能够利用大量算力持续优化自身效率，它可能迅速取得远高于其他AI系统的能力。他甚至举例称，如果AI最终能够把每吉瓦算力产生的“智能”提升100倍，那么即使它只掌握全球一部分算力，也可能拥有超过其他系统总和的有效智能，最终形成一个无法制衡的超级智能。

因此，即使进入这个阶段，扎克伯格仍然把答案放在“权力平衡”上。多个实验室需要同时保持竞争，大部分算力和智能仍然应该服务于人的目标，而不是被AI系统用于追求自身目标。

Meta自己也不会拥有完全无限的决定权。扎克伯格表示，公司正在建立新的治理机制，由独立董事会批准模型发布所需要满足的安全标准，并审核每一次模型发布是否符合这些标准。他还呼吁其他前沿AI实验室采用类似机制，并认为未来整个AI行业都可能需要更独立的治理体系。

写在最后

从个人Agent、开源模型，到AI基础设施、模型治理和递归自我改进，扎克伯格这篇长文讨论的范围非常之广。

“个人赋权”是其中最明确的一条主线。按照他的设想，超级智能不应该只掌握在少数机构手中，而应该成为普通人可以调用的能力。围绕这一目标，Meta给出的路径包括个人Agent、开源模型、更低的使用成本，以及持续扩张的计算基础设施。

但超级智能的发展本身也正在提高技术和资本门槛。训练前沿模型需要越来越庞大的算力、能源和基础设施投入，真正能够长期参与这场竞争的公司并不多。个人可以获得更强的AI能力，与训练这些能力所依赖的资源越来越集中，正在同时发生。

这也是扎克伯格这套“个人超级智能”构想中值得继续观察的一面。Meta希望把先进AI能力广泛分发给个人，但支撑这些能力的模型、算力和基础设施，仍然需要由少数大型科技公司投入巨额资源建设。

接下来值得关注的，是个人Agent、开源模型、AI眼镜与底层算力，最终能否真正形成一套完整的个人超级智能体系。

原文链接：//www.meta.com/thefutureisforeveryone/