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乌托邦的捷径:让AI治理“失败国家”

当今这个世界有不少“失败国家”:动不动政变、财政崩溃、医疗瘫痪、司法摆烂、年轻人没工作、老百姓没安全感。你说这些国家缺资源吗?也不是。非洲很多国家地大物博,拉美有石油矿产,甚至有些国家气候还不错,旅游资源也丰厚。但他们的问题不在资源,而在“人治”——制度腐烂、执行力低下、官僚体系靠裙带关系维持运转。更别说一些极不靠谱的失败国家,动不动就瞎折腾,把国家折腾得连起码的基础秩序都没有。

与其让这种制度在泥潭里不断内卷,不如干脆尝试一种全新的方式——让AI来治理。

我知道你可能会觉得“这也太反乌托邦了”“AI统治听起来就像赛博监狱”。但我们先别急着情绪化,稍微理性一点看看可能性。

什么是“失败国家”?

“失败国家”这个词听上去很不礼貌,却有现实意义。联合国与多家国际智库通常会把“无法为国民提供基本公共服务”、“主权结构名存实亡”、“政府腐败与暴力横行”作为失败国家的基本指标。比如,南苏丹、索马里、阿富汗、海地,这些国家并不缺资源——南苏丹的石油储量惊人,海地有金矿与铝矿,阿富汗的稀土储量世界第一。问题不是物,而是人。或者说,是制度的失败、治理的失败。

具体点说,他们的问题集中在三点:

1、行政系统臃肿低效;

2、立法机制形同虚设;

3、司法体系被权贵或军阀控制。

而这些,恰恰是AI擅长处理的事情。

AI作为“国家大脑”的可能性

让AI全面接管行政、立法、司法听上去像科幻小说。但从技术架构角度分析,它不仅合理,而且现实中已有部分雏形。

比如,新加坡就曾用AI模型来优化交通与城市规划,日本政府也已用AI来辅助政策评估,沙特甚至在NEOM未来城中设想“AI主导城市管理”。虽然目前这些还只是“辅助角色”,但未来,让AI从“顾问”变“指挥”,只差一个授权的决定。

设想如下:

立法模型:AI基于全球数千年法律制度与执行结果进行海量模拟,识别适合当前国情的法制框架,并在每个周期自动更新——杜绝“落后法规”。

行政模型:AI可调配国家资源、人力、项目优先级,比如应对自然灾害、匹配就业资源、动态平衡城市发展。没有裙带关系、没有回扣。

司法模型:AI法官可实现同案同判、程序正义最大化。AI不会偏袒权贵,也不会“念人情”,它只运行规则与逻辑。

更理想的版本,是让AI在一个自构建的“虚拟地球”中进行上亿次的治理模拟,以演化出最优的政策输出路径。就像AlphaGo最终阶段抛弃了人类棋谱,仅靠自我博弈取得最强实力一样,AI国家模型也可以自我迭代,摆脱人类情绪与偏见的干扰。

成功案例:AlphaGo

AlphaGo 的进化,是人工智能走向“自主智能”的标志性事件,也是AI从模仿人类 → 超越人类 → 摒弃人类 → 自创知识体系的成功案例。

最初的 AlphaGo(2015)是由 DeepMind 开发,通过学习 30 万局人类棋谱,训练出策略网络和价值网络,再结合蒙特卡洛树搜索,成为首个击败职业棋手(樊麾)的围棋 AI。

2016 年,AlphaGo Lee 击败世界冠军李世石,以 4:1 的压倒性优势宣告 AI 正式超越顶级人类选手。尤其是第二局的“神之一手”,展示了 AI 对全局的非人类式理解。李世石仅在第四局获胜一局,被誉为“人类尊严的胜利”。

几个月后,AlphaGo Master 横空出世,在网络上连胜 60 场,击败包括柯洁、朴廷桓在内的顶级高手,其棋风灵动、招法新颖,已远超人类既有棋理。

真正的革命出现在 2017 年的 AlphaGo Zero,它完全不依赖人类棋谱,从零开始自我博弈,仅用三天便超越了 AlphaGo Lee,21 天后击败所有旧版本,它靠的是纯粹的“自学成才”——只依据胜负规则,通过重复自对弈来掌握围棋本质。

从模仿人类,到超越人类,再到完全摆脱人类经验独立进化,AlphaGo 系列不仅颠覆了围棋,这也让人类不得不思考一个问题:如果AI可以在围棋中发现比人类更深层的规律,它是否也能在社会、法律、制度等“规则更复杂、目标更模糊”的系统中,找到人类未曾理解的最优解?

为什么失败国家是最好的试验田?

你可能会说:让AI治国太激进了。但如果是在人类已无力治理的地方,是否就值得一试?试想一个国家,数十年来没有良好的治理、没有稳定的货币、没有能用的司法系统,人民每日生活在动荡和饥饿中。在这种场景下,AI反而有空间大展拳脚。

最典型的例子是阿富汗,美国花了20年、2万亿美元,扶持了一个政府,折腾了20多年一无所成,最后塔利班卷土重来,一夜回到解放前,如果当时不是靠政客,而是让AI决策哪些地区可以自主管理、如何安排资源与军政预算,结局是否会不一样?

再比如索马里,它其实曾在冷战时期得到大量苏联与美国的援助,但援助资金大多被军阀贪污。假如这些资源的调配由AI完成,会不会就能建起医院,而不是军火库?

这些国家没有什么可以再失去的,也没有既得利益集团会反对新方案。他们的人民急切需要一个“不是人类”的治理者,AI或许是他们最接近乌托邦的希望。

AI治国的最大优势:它不靠爱,也不靠恨

人类治理的核心缺陷,恰恰来自人性。我们崇尚自由,却常常滥用自由;我们要求公平,却总在为自己谋取特权。“权力导致腐败,绝对权力导致绝对腐败”,这不是制度缺陷,而是人类做为一种动物的本质缺陷,而AI就治愈人类这种缺陷的钥匙。

AI不会撒谎、不会贪污、不会接受贿赂,也不会因情绪而迁怒某个地区、压制某类人群,它不会为了选票而讨好大众,也不会因意识形态而对抗异己,它只会执行一个目标函数——在最小代价下实现最大社会福祉。

AI治理不是乌托邦幻想,它是一个工具主义的选择:当人类不行了,就换个大脑来开车。至于是AI还是外星人,只要不喝酒误事,就值得试一试。

最后的问题:我们准备好被AI统治了吗?

这其实是AI治国的最大障碍——不是技术,不是算力,而是人类的自负与恐惧。

我们害怕AI强大到不受控,怕它成了斯诺登时代的“电子老大哥”,怕它冷酷无情,毁掉人情味,但说实话,失败国家里,已经没有人情味可言,那里的人们怕的不是冷漠的AI,而是温情背后的刀锋。

或许未来的某一天,一个国家真的把自己的命运交给了AI,不再靠选票,不再靠强人,而是靠代码与算法,那时我们才会真正明白,“完美社会”并不需要完美的人类,只需要一个不犯错的执行者。

人类用几千年时间构建制度,却依然搞得一塌糊涂,也许,是时候让非人类试一试了。

苹果AI的“路径错误”:为什么它在大模型时代掉队了?

如果你是一位iPhone用户,过去两年你可能经常在新闻里看到AI的爆炸性进展:ChatGPT天天在刷屏,谷歌的Gemini更新比安卓还勤快,微软的Copilot直接长在Office里了,Meta更是开放Llama搞“全民炼模型”。

但打开你的iPhone、Mac、iPad,Apple在哪儿呢?

这不是错觉——苹果确实在AI的大模型时代里掉队了。Siri在2024年才开始“换脑袋”,所谓的“Apple Intelligence”也基本只是系统功能的一次AI润色,看不到任何“突破性”产品或模型架构。

问题不是苹果没钱、没人、没芯片,而是它自己把自己困在了一个无法兼容AI生态的笼子里。

一、苹果AI的“后知后觉”不是偶然,是宿命

这两年,谷歌靠Gemini炫技、微软靠Copilot挣钱、Meta靠Llama圈地、亚马逊把AI当AWS的润滑剂在卖,连特斯拉都靠Dojo堆算力搞人形机器人了。苹果呢?还在说“我们不会看你的数据”。

看上去像是老年机用户在和全世界说:“你们不要太激进,稳一点才是王道。”

但AI不是摄像头,不是芯片,不是一个做工精良的铝合金机壳。AI拼的是数据吞吐、模型能力、云算力的迭代速度。苹果当然知道这一点,但它不愿也不敢放弃最根本的东西——用户隐私与封闭生态。

这就像用方程式赛车的规则在打自行车比赛,你永远都赢不了直道冲刺。

二、苹果在AI上的“三重信仰”:隐私、设备端、本地闭环

苹果的AI哲学简单粗暴地说,就是三句话:

1. 数据不出设备;

2. 算力不靠公有云;

3. 一切都得在苹果生态里闭环。

于是我们看到,“Apple Intelligence”这次大张旗鼓推出了一套PCC(Private Cloud Compute)系统,说它比云还安全,因为用户数据不会被存储,不会上传,不会留下任何痕迹——一句话总结:我们搞AI,不靠你那一堆脏数据。

问题是,不靠“脏数据”的AI,它还能强到哪儿去?

别忘了,GPT-4o每天吞噬无数token;Gemini 2.5 Pro能跨图、文、表格、语音做推理;Meta的Llama 3.3即便“半开源”,社区也已经卷疯了。你用个iPhone 15 Pro,靠A17芯片自己跑大模型,那不是在挑战摩尔定律,而是在挑战市场耐心。

三、苹果为什么偏要走这条难走的路?

说穿了,这是苹果这家公司长期形成的一种“美学洁癖”——什么都要自己做、什么都要保密、什么都要集成得无缝丝滑。

过去它在软硬件上靠这种方式赢麻了:自研芯片、封闭系统、统一设计。每一代iPhone都能稳稳卖货。但AI是个不讲“美”的战场,它更像是黑客文化 + 云原生思维的产物:先迭代,后打磨;先上线,后反思。

Ben Thompson就一针见血地指出:苹果在AI上的“滞后”,是因为它仍然用“完美产品思维”来应对一个“持续服务演化”的技术范式。

这就像是你写代码还非要写出“优雅代码”,结果旁边那位开发者早就用Copilot“Ctrl+Enter”一气呵成。

四、苹果不是没招,只是“AI基因”太稀薄

苹果其实也知道自己短板在哪儿。

所以这次Apple Intelligence看似很硬气,其实背后把ChatGPT集成进了系统。Siri一旦回答不了问题,就会礼貌地“请出ChatGPT同学”来救场,甚至不需要登录账户。

这算是务实吗?当然。但从战略上看,苹果已经默认了:“我家模型不够强,得借外援。”

这种模式短期内可以缓解压力,但长期看,是不是把自己的AI主权让出去了?毕竟用户习惯一旦建立,你再想让人用回自己家模型就难了。

这不就像Siri当年输给Alexa和Google Assistant后一路沉寂一样——“天王盖地虎”的智能助手,成了“翻日历、放天气”的语音开关。

五、苹果的困局:闭环系统与开放AI的冲突

说到底,AI时代的领导者,大多选择了“开放”。

谷歌开放Gemini SDK,微软把Copilot嵌进GitHub、M365、甚至Windows系统底层,Meta直接“开源+部署+整合社交平台”,这些都是典型的“走出去”打法。

而苹果始终走的是“请进来”战略——你要在我这里运行AI,得先通过我的审核、我的硬件、我的API、我的隐私政策。

这种“防火墙式”的设计思路,到了AI时代就显得格格不入。开源模型的世界里,没有一家公司能靠“控制入口”来定义智能体验了。

最讽刺的是,当你拿着iPhone用ChatGPT时,真正强大的部分,其实是云、是OpenAI、是Azure算力——而不是苹果。

六、结语:苹果AI不是不行,只是选错了路

很多人说,苹果AI滞后,是因为保守、因为慢半拍、因为芯片资源被Vision Pro占了。其实我更倾向于另一个观点:苹果不是没做AI,而是押错了方向。

它想做的是“用户隐私下的个人智能助理”,而不是一个全能、全知、无所不能的“超级AI”。

但问题在于,大部分用户现在追求的正是“我能不能一句话让AI帮我写完PPT、拍出Vlog、规划旅行、甚至开个公司”。这不是“够用”的AI,而是“越强越好”的AI。

当整个行业都在向通用智能狂奔时,苹果在慢慢打磨一个“懂你的Siri”,这注定不是一个对等的竞赛。

未来苹果要么承认这条路走不通,快速转向;要么就得用足够强的设备端AI能力把体验做出“质的惊艳”,否则,AI这场战争里,它真的会被“闭环”困死。

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