跟我讲，他说他最担心的是AI对年轻人的影响，会导致年轻人失去他们的第一份工作。我一直记着这个话，我发现他讲的还是蛮对。

　　站在年轻人的角度，他们其实在上学的时候也没学到什么关于真实世界的知识，就是得靠第一份实习的工作，而且得犯错误，得被领导骂，才知道什么不对，在磕磕绊绊的过程中才能够成长起来。但现在突然没有办法从0到1，那怎么再从1到n？

　　对于我们中国的职场来说，它可能是更关键的一个问题。而AI落地暂时还是通过类似于人形机器人的中介去表达的，你给它装个芯片，它可以做一些简单粗暴的交付，但真正细致的东西可能还不行。所以如果是软技能，尤其是浅层的，基本上就可以消失了。但是硬的技能比如修水管，AI没办法。

　　像您刚才所说的，我们在寻求一个答案，因为这个世界上有很多事情无法用我们学校里头、书本里头学到的知识去解释，它必然有一个更高级的力量在冥理之中超越一切。

　　我觉得像这种牧师、大法师、算命先生，其实它是一种心理的安慰，一种心灵的马[*]鸡。尽管他很可能说的不对，但是你也爱听，他给了你一个心灵的安慰，这个是我认为很难替代的价值。还有就是，在现有的这些环境中，我们人与人之间的互动，还是很难被机器人替代的。

　　加密资产会是下一个新叙事吗？

　　赫拉利讲到，AI生态已经跟人的能力一样：编故事。人创造出来了很多维持我们这个社会运转的东西，在他看来其实都叫故事，比如说法律、政府、官僚、货币，这些都是人编出来的，因为你信他，他就有价值。其实以后机器的算法也会创造出来这些东西，比如说大家现在讨论的比较多的虚拟货币、比特币。

　　我觉得可能加密货币就是候选人之一，因为它跟我们以前货币的存在的方式完全不一样，它并没有所谓的中央银行去给它背书，它是两个用户之间的交互以及用户在整个网络里的信用产生的，而不是说我们刚才讲到的信用评级系统。在加密的世界里，信用是大家互相给的，信用是整个社会互相认可的信用。

　　所以你觉得它未来是个方向吗？

　　加密已经从一个另类的资产变成一个比较常规的资产。现在持有加密货币的人越来越高，我记得这个书里头也讲过，就是虽然加密货币的价值很高，10万美元一个，但它很可能最后出现的模式就是很多人只有很小的一部分，每个人可能拥有0.1个比特币，产权很分散，而产权越分散、网络对它的认可度就越高，这个资产就会更有价值。

　　货币的本质最重要的一点就是交易媒介，可是你很少见到谁真拿出来一个比特币去买东西，所以它是只有价值储存的作用？

　　它依然是一个资产，并不是流通的货币。我们看到整个市场对它的接纳程度在上升，这就会产生网络效益，以前只是一小撮人拥有它，而现在，随着比特币的网络拥有者越来越多，网络效应越来越大，这个故事就会有越来越多的人相信，它就产生了一个网络效应。

　　监管、隐私、偏见……AI治理注定很难

　　怎么去监管大的AI公司和IT公司是一个很麻烦的事，因为有很多东西原来没有遇到过。比如说你给AI公司提供了数据，公司到底要不要给钱给你？比如说一个中国公司从一个巴拉圭人那里拿到了很多关于猫咪的数据，然后他用这个数据去喂模型，做出来一个猫咪识别的模型，他再把这个模型卖给南非，从南非那里收到钱。问题是，这个巴拉圭人能不能够从中获益？

　　当然应该了。只是巴拉圭人现在不知道他的信息被使用了，如果他知道的话，那么这些信息产生的价值他应该也分享。但是到了数据方面，它的所有权就不好说了，它存在在网络上，大家也不知道谁有什么数据，谁有谁的数据，所以它的所有权就没有办法界定。

　　因此，如果你要确定所有权，需要采用一些技术去识别谁拥有这些数据。因此，数据所有者是否要求分享商业利益，取决于拥有者和使用人之间的协议。

　　在以前技术不成熟的时候，没有办法去辨别这些数据究竟归谁所有，因此也没法收钱，但现在不一样。我觉得只要能够确定这些数据的拥有权是谁的，那这个拥有者就有权利获得商业利益。

　　你讲的我觉得其实是商业世界ABC的问题。就是我的东西你用了之后创造出价值，那你就应该给我一定的回报。但在IT世界里，这个规则一直在被践踏，我们用户给它提供大量的数据，供它去做模型，完了之后它回过头来[*]熟。

　　所以从技术上来讲，可能需要考虑如何去划分得更细。我经常会想，我在一个运动App上有很多数据，万一之后我要是不喜欢这个App了，但数据是我的，理论上来讲我可以带着我的数据转到另外一个App里，但现在做不到。我的数据我没办法拿回来，我没办法把它搬运到别的地方去，最后就都被拿去用了。

　　还有一个定价的问题。作为一个生产商，他可以说：你的数据虽然是有价值，但如果没有我的算法，你的数据也没有价值。他也可以说，因为你产生数据的边际成本是0，所以你的数据本身可能很难定价，或者甚至说很多数据都是噪音。

　　其实，从两年前开始，已经有新的个人信息保护规则在互联网上普遍使用了，所以这也在朝着我们认为是对的方向去走，但是走得太慢了，就像是科技在日新月异的进步，监管还停留在19世纪。

　　这里面也是一个哲学问题，你是让创新走得更快呢，还是说让他先停一停，等着监管能够跟上？

　　从我们经济学的角度来说，这要看创新能带来的效益，它的成本和后果是什么。由于我们对技术的理解可能并没有很好，导致了算法出现了这样那样的问题。因此现在我们投到监管上的力量是肯定是远远不够的，因为这是一个后果非常重大同时发生概率比较小的事件。但是在做金融的时候，我们要极力避免这个事件，因为它会导致整个系统产生脆弱性，虽然发生概率很少，但一旦发生整个系统就会被灭掉，也就是书里所说的人类社会的终结。

　　这本书里还讲了一个故事，脸书是如何在缅甸的政变中发挥作用的。曾经，缅甸有一支少数民族罗兴亚人，本来大家相安无事，但是自从有了脸书，社交媒体上出现了大量具有仇恨色彩的帖子，几乎全部都是针对罗新亚人，在一定程度上导致了对罗兴亚人的残酷的镇压[*]害。而脸书的回应是，我们在制止人性作恶方面做的不够。他其实是说：那是人性的事，没有我这个平台照样也有仇恨，只是我作为监管方，工作做得没有那么勤勉。

　　那问题到底是出在哪里？因为他讲的也有道理，我们人性中确实也有恶的地方，遇到这些问题的时候，到底在什么范围内是技术带来的问题，在什么范围内是我们的人性带来的问题，你觉得怎么去把握？

　　我觉得我们可以设计一个反馈系统，就是如果的确是因为这些公司的算法导致了恶性的社会后果，那么他必须要对此负责。如果我们已经有成文的规定，我相信公司在做这些事情的时候，一定会三思而后行。

　　我再举个例子。比如在人脸识别的时候，会有一个问题，它如果识别男性，尤其是白人男性，准确率很高；但如果去识别女性，或者是识别少数族裔，可能就会犯错。其实是因为整个数据库本身就是有偏的，用有偏的数据库去训练出来的模型，天然就会带有偏见。

　　从法律上假设，你要证明了它有罪，它才真的有罪。所以我觉得，假设它的出发点还是好的。

　　其实AI算法很容易犯一个人类犯的毛病，就是把相关性当成了因果关系。它如果看到这个东西是这么想的，那肯定是有问题的，但是原因可能是更复杂、更深层次的，它还没有办法理解。

　　所以我们和AI之间还是有差异性的。我们可以从不同的角度去考虑问题，同时我们具备有这种鉴别因果跟相关性的这种能力。我相信AI可能有一天也会有，但现在暂时来说，还是得依靠喂给它的数据去决定。

　　我们人类会有一些东西，比如同情心、慈悲心、直觉和第六感，而且大概率你的感觉是对的，这种模型就没办法做到，没有一个模型可以，没有一个数据可以。

　　现在也有一些科学家在专门研究这个，就是不用那么多的数据，也能够把人类的直觉也划到AI技术里。

　　你看自动驾驶，相对几年前它已经进步了很多，但是它还是没有办法完全替代人类的价值。比如说以前的指令是我要从a到b，以最快速度、最省油的方法，它可能就一路闯过去了，因为评判的标准只有最省油、最快，就不考虑别人。所以我们人的morality，AI暂时是没有的。

　　AI虽然有了很多进步，甚至在一些简单的工作上能代替人类，但是我觉得它要完全的代替我们，尤其是代替我们的同理心、我们的善恶之心，暂时还没能到如此复杂的地步。这也是为什么我并没有像他如此悲观。

　　all in AI？“历史不会有任何不同”

　　人工智能的发展速度非常快，值得投资吗？

　　这个是我一直在想的问题。我最近在海外进行考察的时候，注意到海外所有资金都是all in AI以及AI相关的东西。

　　这很像很像当年dot-com的时候，只要名字起得好听，马上融资一大笔钱。同时算力其实非常贵，但租比买便宜，这很有意思。

　　那就说明这个市场是有问题的。

　　这个资产是被高估的，像最近的博通，发表了最新业绩之后变成了万亿美元市值的美国公司，他的管理层讲的故事是2027年的故事，是两年之后的故事，即便如此市场还是买账的。最近这段时间，所有人工智能概念股还在涨，导致美股整体的市场估值达到了2019年的水平，甚至稍微还略高一点。全球的股市来看，如果你把美股的七巨头拿出来，美股还是最大的市场，第二大的就是这七巨头，这线年我们看到整体的全球市值的上升，有一半来自于这七个巨头，这真是匪夷所思，这意味着标普点位的上涨有一大半就是这七个公司，也就是说如果你是一个美股投资者，你没有买指数，也没有买这七个巨头，那基本上你就远远的跑输了市场。

　　AI的确有一个非常广阔的前景，但你为了这样的前景能付多少钱？你给什么样的估值？这就是一个最难界定的点。我倾向于说，有的人会说因为AI跟以前不太一样，所以他可以支持更高的估值，这个故事我们讲了很多了，dot-com不一样，海底电缆不一样、蒸汽机不一样、火车不一样，但每一次我们看来都是一样，所以我相信这次的历史也不会有任何的不同。

　　所以你的建议是投资有风险，入市需谨慎。

　　或者你可以找一些其他标的去投资。很多人会说新兴市场，因为在AI取得长期的进步后，在出口产能的支持下，中国会向世界源源不断地输出廉价的高质量商品，如果西方世界用关税阻碍，那么中国的产能，尤其是高端制造的产能，它势必帮助新兴市场国家以低成本的方式进入一个工业化的时代。

　　从估值来看，或者说从价格的表现来看，新兴市场相对于美股的表现和估值都到了历史的最低位，甚至更低，

　　所有人不爱投的东西反而是我们价值投资者应该持有的。何帆：

　　回到国内，你觉得能看到哪些新的机会？

　　国内就难了。因为其实我们“新三样”产能都是过剩的，虽然我们在技术上得到了长足的进步，但很明显，我们国内生产的产能是需求的两倍到三倍甚至更多。要消化这些产能，我们必然要开拓新的市场。所以它可能很热，但它并不会是我们最喜欢投的。

　　帆：有那种你喜欢的、而大家都没有特别关注的标的吗？

　　我觉得大宗商品挺好，还有global sources。道理很简单，信用货币的体系正在崩溃，美国疫情以来用的M2的供应，比它建国以来用的所有M2都多，太夸张了。

　　所以2025年，美国经济最需要关注的还是通胀。

　　我相信这是未来几年大家都需要关注的，当然我们不知道它什么时候爆发，这个时间点说不好，但是按照当前的程度，这个路径是非常清晰的。