AI未来进行式（DeepSeek、宇树科技、人形机器人、AI面试官……本书全部预言）※
作者: 李开复 陈楸帆
序一 AI的真实故事※
-AI是对人类学习过程的阐释，对人类思维过程的量化，对人类行为的澄清，以及对人类智能边界的探索。AI将是人类认识自我这一历程的‘最后一公里’
-我还推断，AI将应用于工业数字化、制造、金融、零售、运输等多个领域，这些进步将为人类社会创造巨大的经济价值，但同时也会使人类社会面临即将来临的失业潮的转型
-在人类的发展进程中，每当有撼动现状的新技术出现时，人们的第一反应基本上都是惶恐、忧虑，但是随着时间的推移，这些惶恐、忧虑通常会消失，新技术将逐渐融入人们的生活，改善现有生活的质量，提供更多的便利。
-AI还将通过高效的运算，接管一些重复性的工作，把人类从忙碌而繁重的日常工作中解放出来，让人类节省最宝贵的时间资源，得以做更多振奋人心的、富有挑战性的工作
想法： AI变牛马，人类变更高级的牛马或者变更低级的牛马（资本都不屑引入AI的领域）
-人类将与AI达成人机协作，AI负责定量分析、成果优化和重复性工作，人类按其所长贡献自己的创造力、策略思维、复杂技艺、热情和爱心。如此一来，人类的生产力会大幅提升，并且每个人都有机会把自身的潜力发挥到极致。
序二 创造未来，从想象未来开始※
-正如阿玛拉定律所揭示的那样：“人们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。”
开复导读※
-AI是通过对数据的学习，将社会上对于种姓的隐性歧视，显性化成可以量化计算的保费。”
想法： AI量化了人心中的成见。
-。然后，AI就会千方百计地去实现这个目标。客观上，GI的建议会让投保人活得更久、更健康、更安全，但除此之外，它不会考虑其他的因素，比如这些人快不快乐。”
-机器还没有聪明到能够理解人类的快乐。况且，所有这些不公平与偏见都是真实存在的。AI只是揭开了那层遮羞的面纱
想法： AI的目标参数应该可以设置吧？把健康和快乐都放进去，做一个权重
-纳亚娜，我很欣赏你的正义感，但这样的一条路，不是为你们这样的人准备的。如果我们要讨论命运，这就是命运。”
想法： 命运讨论的是为什么来，怎么活以及怎么离开。为什么来和怎么离开需要一些精神信仰，而怎么活是实打实的，需要“压舱石”
-那辆新款“现代”汽车失控撞出高速公路的护栏，翻坠下十几米高的斜坡。
想法： 求生欲强，写小米你试试。
-人类唯一可能超越AI的领域，只可能在机器无法触及之处，那是属于人类感性与直觉的领域。
-要读懂人类，需要漫长而平缓的学习过程。
想法： 漫长好理解，人很复杂，为什么要平缓？
-他们开放了一系列的AI游戏生成工具代码，帮助所有小型工作室、独立游戏开发者，甚至没有专业背景却一腔热情的玩家，在自家车库或卧室里创造出一款体面、好玩的作品。
想法： 去了解一下Dota2的游廊，已经有这个意思了，自己做游戏。Dota2，伟大的游戏
-“人生不应该只分胜负，它是一场有着无限可能的游戏。”
-界面追踪她的视线轨迹自动展开、滚动、折叠，并不妨碍洗漱。这种习惯已经伴随她十几年了。
想法： 这个好
-此刻他就像薛定谔的猫，生死未卜
想法： 薛定谔的猫不是或死或活，是既死又活🥹
-陈楠摘掉蓝牙耳机，任凭它们在防护服的褶皱间弹跳着，继续顽固地发出警告。她睁开眼睛，张开双臂，准备迎接一个充满塑料质感的漫长拥抱。
想法： 这个故事有点low了😄
-健身房里，爱子换好体感服，跳上动感单车。XR隐形眼镜上出现了她最喜欢的风景，美国加州1号公路、挪威大西洋海滨公路、法国阿尔卑斯大道……超轻薄的体感服除了能够模拟相应的触觉反馈，比如微风、日照、颠簸之外
想法： 这个好
-你若真心对人，人必真心对你……
博嗣唱了起来。
想法： 可千万别被这句话给骗了
-我们现在走的路，都是为无人车专门设计的智能道路，能实时与每一辆车上的数据中枢、与云端的交管系统交流信息，这样才能最大限度地确保安全与高效。”
想法： 把城市轨道交通的设计融入了家用车
-“如果愿意掏钱，任何人都可以享受这样的特殊通道。有一家公司做了道路竞价的智能合约，比如，我愿意给每辆让道的车子一块钱，如果有的车子不愿意，我就得加价，直到达成共识。比如，我想早到办公室5分钟，大概要花50元人民币吧。”
想法： 这个很新颖！
-也许只有最残忍的事物才会对每个人一视同仁。
想法： 确实
-“对，还有信念。”
想法： 目前为止最好的一个故事，里头有几个细节让人想到了墙，这么多年，墙的技术应该是已经几乎透明了，墙没有拆除的可能，网络有没有可能通过升级让墙失效呢🤔
-随着AI技术的发展，可持续发展的终身职业越来越少，为失业者寻找新的就业机会并不容易。
想法： 看这本书的绝大部分人都很难将现在的职业干到退休吧
-大量线下经济活动转为线上模式，人与人之间保持社会距离，传统服务业与制造业遭受重创……而这些都是机器的优势领域……
-珍妮弗意识到这是一场四方拉扯的游戏，政府想要稳定，兰德马克想要降低成本，职业再造公司想拿到利润最丰厚的合约，而最弱势的工人群体想要合理的裁员补偿，或者新的工作机会。
-大部分人只是在表演幸福，只不过水平有优劣之分。最高级的表演能把自己也骗过去，这就是人类的生存之道。
-如果被不安全感控制，你就无法得到真正的爱和归属感。同样，如果被对失去爱的恐惧控制，你就无法得到真正的自尊。山顶并不意味着永恒的幸福，因为幸福存在于不断摆脱低层次的恐惧，去攀登更高山巅的动态过程之中。
-柜子、电器、马桶、枕头、镜子……都是智能的，可以通过传感器收集老人们从起居、饮食习惯到生理指标等各种数据，汇聚到云端进行分析，再将建议反馈给住户、智能设备、社区医疗系统或者急救中心。
什么是深度学习※
-受人类大脑内部复杂的神经元网络的启发，深度学习模拟生物神经网络，构建出包括输入层和输出层在内的人工神经网络，当将数据输入该网络的输入层后，在输出层就会显现出相应的处理结果。在输入层和输出层之间，可能存在很多中间层（又称隐藏层），从而能够更深入地刻画所处理对象的特征，并具备更强大的函数模拟能力。几十年前，计算机算力有限，只能支撑一两层中间层。近年来，随着算力增强，可以训练出有成千上万层中间层的网络，“深度学习”即由此得名。
想法： 深度学习和机器学习的区别：区别于简单的一两层中间层，深度学习有海量的中间层网络。
-深度学习的训练方法是，针对特定的应用场景，给人工神经网络的输入层“投喂”大量数据样本，同时给输出层“投喂”相应的“正确答案”，通过这样的训练，不断优化人工神经网络的内部参数，使根据输入生成最接近“正确答案”的输出的概率最高。
深度学习：能力惊人但也力有不逮※
-当你访问淘宝时，它的AI算法会在首页醒目的位置向你重点推荐你可能愿意下单购买的商品，刺激你的消费欲，让你最大限度地在淘宝消费。AI算法推荐这些商品所依据的，不仅仅是你过去的浏览痕迹，也包括和你画像相似的其他用户的浏览痕迹。当你刷抖音上的短视频时，系统的AI算法会让你总能刷到感兴趣的内容，尽量延长你在该应用程序上的停留时间。淘宝和抖音的AI算法是定制化的，会针对不同的用户分别考量与之相类似的用户的特征，最终为其展示不同的个性化内容
想法： 很好奇自己的画像是什么
-虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力
想法： 抽象才是人性
-与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。如果数据太少，AI算法就没有足够多的样本去洞察数据背后的模糊特征之间的有意义的关联；如果问题涉及多个领域，AI算法就无法周全考虑不同领域之间的关联，也无法获得足够的数据来覆盖跨领域多因素排列组合的所有可能性；如果目标函数太过宽泛，AI算法就缺乏明确的方向，以至于很难进一步优化模型的性能。
深度学习在互联网和金融行业的应用※
-在互联网之外，深度学习触手可及的下一个行业是金融业。比如故事《一叶知命》所描述的保险公司，它具备同互联网公司相似的便利条件：拥有单一领域（保险业）海量的高质量数据，而且这些数据都与业务指标紧密相连。
-类似于腾讯汇聚我们在微商中留下的购物历史，在微信支付中留下的转账交易记录，在微信中的好友信息，以及我们的小程序使用习惯等，借此了解我们是什么样的人。在这些信息中，有的一看就是价值很高的，有的看起来价值一般，但是深度学习的强大之处就在于它可以在所有信息的特征中找到微妙的组合，对组合特征中丰富的有价值的信息做更深层的洞察，而这个过程是人类无法理解、无法做到的。
想法： 腾讯可能会转变成一个数据公司
深度学习带来的问题※
-你在手机上的每次点击都会激活价值数十亿美元的超级计算机，它会根据从20亿用户的行为中学习到和提取到的经验，对准你的大脑，企图左右你的思维。对于用户来说，对个性化推荐上瘾的行为会导致恶性循环。AI应用程序为用户提供符合其特征的个性化推荐，使用户不断接收到其所偏好的信息，然后就不知不觉逐渐被困在“信息茧房”里，拒绝接收不符合其固有认知的异质信息。
-如果人们对AI的个性化推荐上瘾，这类应用程序就可能缩窄人们的视野、扭曲事实的真相、加剧社会的分化，对人类的情绪、心理健康、幸福感等方面造成负面影响。
-第三，工程师使用的AI训练工具应该嵌入严格的测试机制，以对基于样本比例不公平的数据训练出来的计算模型发出警告或彻底禁止生成模型。第四，应该制定AI审计法。
想法： AI审计，很牛的概念
什么是计算机视觉技术※
-人类能够对事物进行广义的理解和抽象的认知
-我们在“看”的时候，调用了许多过去积累的有关这个世界的知识，包括透视现象、几何学、常识，以及之前看过、学过的所有东西。对于人类而言，“看”似乎是一件自然而然的事情，但我们却很难把这项能力传授给计算机。计算机视觉就是一个旨在克服这些困难，让计算机学会“看”懂物体的研究领域。
想法： 给人的感觉好像是，人类有一些底层算法，比如说直觉，比如说抽象，而计算机没有这个功能，可能是因为计算机的底层是01，太过精确是它的优点，也成为了它的缺点。不知道以后会不会发展出通用的拟人架构，让计算机把人类的底层的抽象，感觉和不精确弄出来。
计算机视觉的基础——卷积神经网络（CNN）※
-但在实际训练中，卷积神经网络将以最大化目标函数为前提，自主决策每一层滤波器会提取哪些特征，也许是条纹、耳朵，但更可能是一些超出人类理解范畴的特征。
想法： 机器学习的中间层会有一些不可控也未知的东西？
生成式对抗网络※
-生成式网络会根据判别式网络的反馈，重新进行自我训练，努力让损失函数最小化，即缩小真实图片与合成图片之间的差异，朝着下一次能够成功愚弄判别式网络的目标迈进；而判别式网络也会重新进行自我调整，努力让损失函数最大化，希望练就火眼金睛，不被生成式网络蒙骗。经过数百万次这样的“对抗”之后，生成式网络和判别式网络的能力会不断提升，直至最终达到平衡。
想法： 多巧妙啊！
-难道就没有检测准确率能够达到100%的防伪检测器吗？这在未来并非无法实现，只不过可能需要采用一种完全不同的检测方法——每台设备在捕捉视频或照片时，就对每段视频和每张照片进行认证，用区块链保证它是原版的，绝对没有经过篡改。这样，每个网站在用户上传内容时，只要确认该内容是原版的，就不存在伪造的可能了。
-人们可能还需要自己学会辨别网上的内容——无论线上的内容看起来多么真实，都不排除有“假冒”的嫌疑（直到区块链解决方案起作用）。
想法： 区块链——把原视频文件的每一次变动打上标签。😉
AI安全※
-专门设计的对抗性输入是针对AI系统的攻击方法之一。攻击者将挑战AI系统的决策边界，并借此调整对AI系统的输入，进而达到让AI系统出错的目的。
想法： 现在已经出现了专门制作适合让大模型抓取的软文的公司了
-问题主要出在AI系统架构上面——模型中的复杂运算全部在成千上万层的神经网络中自主进行，而不是按照确切代码的指引进行的，所以AI系统先天就具有不可解释性，也不容易被“调试”。
自然语言处理（NLP）※
-AI发展史上著名的“图灵测试”，就是把利用自然语言进行交流的能力当作判断机器是否已达到拟人化“智能”的关键指标——如果机器在对话交流中做到成功地让人类误认为它也是“人类”，就意味着机器通过了图灵测试。
自监督的NLP※
-人类能够清楚地了解自己知道什么、不知道什么，但GPT-3却不具备这种自我认知的能力，这个漏洞会导致它有传播虚假信息的可能性。
-因为GPT-3吸收了海量的来自人类的数据，所以人类的主观偏见与恶意也就难免被它一同吸收了。
NLP应用平台※
-GPT-3最令人兴奋的潜力在于，它有望成为一个崭新的平台或底层架构。基于此，开发者将得以快速构建针对特定领域的应用。
想法： 大语言模型不是一个聊天工具，是底层架构，是基建
NLP能通过图灵测试或者成为通用人工智能吗※
-AI的数据集规模，已经超过了我们每个人活上百万辈子所能积累的阅读量，而且显而易见的是，这种指数级的增长还将继续下去。
想法： 量变会不会引起质变？
等数量堆砌到一定的程度，已经无法感知这些AI是否不存在智能？
-这种无所不知的序列转导模型将有可能覆盖人类有史以来的所有知识，而人类需要做的将只是向它提出正确的问题。
想法： 一项能力，如何向这些工具准确的提出问题
-深度学习最终是否能成为通用人工智能，在各个方面都足以与人类智能相提并论？这也被称为奇点（参见第十章）。我认为，这种情况不太可能在2042年发生。在通往通用人工智能的道路上，有许多尚未解决的极具挑战性的难题。有些难题我们目前尚未取得任何进展，而有些难题我们甚至不知从何入手，例如如何赋予AI创造力、战略思维、推理能力、反事实思考能力、情感以及意识。这些难题至少需要十几项类似于深度学习这种量级的技术突破。在过去的60多年中，AI领域只出现了一项巨大的技术突破。我认为，在未来20年中，出现十几项这种量级的技术突破的概率极低。
-如果AI的进步推动了人类的发展和进化，我认为，届时甚至会出现新的更能凸显人类智慧的任务。
想法： 人去做更体现创造力的事情
-人类对通用人工智能的过度痴迷和追求的背后，实际上隐藏着这样一种观点：只有人类才是智能的黄金标杆──这是人类的一种自恋倾向。
教育领域的AI※
-我觉得，AI在教育领域最需要挖掘的潜能，就是为未来的孩子提供个性化的学习方式。
-在AI赋能的学校和课堂，人类教师将主要承担两个重要角色。第一个重要角色是做学生的个性化人生导师。人类教师有着机器所无法取代的人性光芒，能够理解学生的心理及情绪，加上人类教师能够与在教学中承担重复性、标准化任务的AI助教无缝配合，因此人类教师不必再把主要精力放在传授死记硬背的知识上，而是可以把更多的时间用在培养学生的价值观、性格、情商上，以及培养学生的批判性思维、创造力、应变能力等非知识性的软实力上。人类教师可以在学生困惑时点醒他们，在学生骄傲时敲打他们，在学生沮丧时安慰他们，激发他们的学习动机，开发他们可能尚不自知的潜能。人类教师的第二个重要角色是对AI导师、AI伙伴的工作进行前瞻性的规划及指导，定义下一个阶段的目标，以便进一步满足学生的需求，甚至主动探索学生在未来可能出现的新需求，帮助学生拓展发展领域。要想真正做到这一点，人类教师不仅要充分利用自己的教学经验和知识积累，还要深入挖掘学生的潜能，充分关注学生的梦想，成为学生成长之路上的灯塔。
开复解读※
-2042年当我们回顾，我们可能会看到过去20年医疗领域是AI颠覆最大的行业。
-更多的数据，就意味着功能更强大的AI；功能更强大的AI，就意味着更深层次的自动化，以及更多的人类员工将被取代。
-在AI领域，这项技术的落地与实现仍被视为“圣杯”一样的存在，是皇冠上的明珠。原因在于，驾驶行为本身就是一项非常复杂的任务，每一个动作不仅涉及许多子任务和技术领域，集成多种信息源，还需要处理变化莫测的场景，面对意想不到的挑战。
-所以，当有朝一日在现实中自动驾驶车辆真正随处可见时，我很肯定，这不仅仅是由于某一项技术取得了重大突破，而是历经几十年的系统更新和迭代，技术综合能力终于成熟了。
-有未来主义者认为，在未来，技术发展的不可控性和不可逆性，会导致人类文明走向一个难以预测的境地，也就是所谓的奇点时代，而2045年被认定为“奇点”降临的年份。
想法： 这两天，马斯克接受采访时候说，奇点会在2000天左右到来，7年左右
数字医疗与人工智能的融合※
-现有的医疗数据库和流程将实现数字化，包括患者记录、药效、医疗器械、可穿戴设备、临床试验、监测医疗质量、监测传染病传播以及跟踪药品和疫苗供应。数字化将创造海量的数据库，这将大大推动AI的新应用和新机会。
想法： 佳明真是个不思进取的公司，坐在金矿上挖铁
AI在蛋白质折叠、药物筛选及研发方面的潜力※
-一旦掌握了蛋白质的三维结构，“药物再利用”就成了一种能够帮科学家快速找到有效治疗手段的方法，即尝试每一种已经证明对一些小病安全、有效的现有药物，看看其中哪些药物可能成功嵌入当前病毒的蛋白质三维结构。
什么是元宇宙※
-Roblox的首席执行官巴斯祖奇认为，元宇宙有八大特征，分别是身份、朋友、沉浸感、低延迟、多元化、随时随地、经济系统和文明。
XR技术普及背后的伦理道德和社会问题※
-但是，我们真的想把自己说过的每一句话、每一个字，甚至我们眼前每一秒的画面都储存起来吗？如果这些隐私数据落入坏人手里，或者我们信任的应用程序被未知的外挂程序攻击利用了，怎么办？
自动驾驶※
-AI的感知，需要通过摄像头、激光雷达和其他传感器来了解和掌握周围环境的状况；AI的导航规划，是将三维道路上的点与高精度地图上的点一一关联，进而完成路线规划；AI的推理，需要借助算法来预测行人、车辆的意图和行动；AI的决策，诸如车辆在监测到有障碍物时应该做什么，以及在障碍物被移开后又应该怎么做等，则是依赖于专家制定规则或统计估算来进行
真正的自动驾驶什么时候才会出现※
-在升级后的增强版城市道路上，车辆的自动驾驶系统与真实环境的信息流能做到无缝通信，因此可以实时调度车辆，就像《神圣车手》里所描绘的，能够避开跑马拉松的人潮、飞驰的救护车等惊险场景。如果我们未来的城市道路构建了智能化交通网络，并且有与之相匹配的高性能自动驾驶车辆，L5自动驾驶时代就有可能更早到来。
想法： L5需要增强版的城市道路，或者配套措施，不光只是车的升级
L5自动驾驶车辆将带来的影响※
-AI的特点是它的良性循环：更多的数据带来更好的AI，更有效的自动化带来更高的效率，更频繁地使用带来更低的成本，更多的时间带来更高的生产力。这些将发展成一个相辅相成的良性循环，并加速推动自动驾驶技术更快地普及。
想法： 用的越多，越聪明，成本越低
-随着自动化程度与通信技术水平的提升，自动驾驶车辆将能迅速、准确、轻松地相互通信，例如，一辆爆胎的车辆可以告诉附近的车辆不要靠近；一辆正在超车的车辆可以将其行进轨迹精确地传递给附近的车辆，所以两辆车可以仅仅相距5厘米却不会造成任何刮擦；当乘客赶时间时，他所搭乘的车辆可以向其他车辆提供减速和让行的奖励（比如付给对方1元钱），争取让对方允许自己超车。
想法： 这里面有轨道交通车车通信的概念
-未来的共享自动驾驶车辆可以全天候高效运行，不需要停车，而且车辆的总数也将显著减少，因此我们几乎不再需要停车场了。据统计，目前，车辆有95%的时间都闲置在停车场里，在这种情况下，很多停车场的存在，其实是对土地资源的一种很严重的浪费。
阻碍L5自动驾驶的非技术性难题※
-只有明确责任归属，才能围绕责任归属建立新的行业规则。
量子计算※
-为了让量子计算机稳定运行且具备可拓展性，研究人员必须发明新的技术，为量子计算机量身打造真空室、超导材料和超低温环境，尽可能降低来自环境因素的干扰。
量子计算在安全领域的应用※
-比特币虚拟地存在于互联网上，通过计算来保证其自身和交易的真实性。这种保证，来自其加密算法无法被传统计算机破解。比特币的数量上限被设定为2100万枚，这避免了货币超发和通货膨胀。
如何解决自主武器带来的危机※
-到那时，所有国家都达成一致——未来战争将仅由机器人参与作战（或者由软件模拟进行就更好了），承诺不造成人员伤亡，但各国会在战争结束后依据输赢交付战利品；
想法： 跟打一局牌，谁赢了谁说了算没有区别嘛
AI取代人类员工背后的潜在危机※
-失业人数上升会导致岗位竞争加剧，蓝领和白领的薪资可能因此被压缩。然而，与此同时，AI算法却有可能帮助科技巨头在更短的时间内获得更多的收益，造就更多的亿万富翁，于是收入和财富不平等的问题会愈演愈烈。
从事哪些工作的人不容易被AI取代※
-要想从容应对AI时代的就业形势，首先应该清楚AI的特点，例如，AI不具备什么能力，不能完成什么种类的工作。然后，我们才能抓紧时间提前增设AI无法接管的工作岗位，为人们提供相应的职业咨询，并且有针对性地开展职业培训，从而实现AI时代工作岗位的供需平衡。
-在以下3个方面，AI存在明显不足，即便到了2042年，AI可能仍然无法完全掌握这些能力。
第一，创造力。AI不具备进行创造、构思以及战略性规划的能力。尽管AI非常擅长针对单一领域的任务进行优化，使目标函数达到最优值，但它无法选择自己的目标，无法跨领域构思，无法进行创造性的思考，也难以具备那些对人类而言不言自明的常识。
第二，同理心。AI没有“同情”“关爱”之类的“感同身受”的感觉，无法在情感方面实现与人类的真正互动，无法给他人带去关怀。
尽管目前科研人员已经致力于改进AI在这一方面的缺陷，但人类在需要情感互动的时候，仍然很难从一个机器人的身上得到心里所期待的真心的关怀，收获心灵上的慰藉。这也就是所谓的不够“人性化”。
第三，灵活性。AI和机器人技术无法完成一些精确而复杂的体力工作，如灵巧的手眼协作。此外，AI还难以很好地应对未知的或非结构化的空间，并在其中执行工作任务，尤其是它观察不到的空间。
想法： AI不够灵活，难以触类旁通，AI冰冷，难以同理
如何化解AI时代的人类工作危机※
-令人欣慰的是，有不少人类的工作是AI难以胜任的，特别是那些需要创造力、复杂工艺、社交技巧以及依赖人工操作AI工具的工作。
-随着财富的增长和寿命的延长，以人为中心的服务性工作将成为社会的刚性需求，其重要性与需求量都会水涨船高，
-在AI时代的人机协作中，AI和人类合理分工、各展所长，AI可以既智能又高效地承担起各种重复性任务，由此，人类从业者得以把更多的时间花在需要温情、创意、策略的人文层面的工作上，从而产生1＋1＞2的合作效应。
想法： 人做需要人性的事情
-有了得当的培训和称心的工具，我们可以期待又一次“文艺复兴”的到来——由AI催生的人类释放激情、创造力迸发、人性升华的新高峰。
迎接AI新经济以及制定全新的社会契约※
-我们终于能够专注于自己最擅长的领域，释放激情、创造力及才华，把我们的能力用在发现、发明、创意、创造等层面上。
AI时代的幸福准则※
-马斯洛指出，人的需求是由低级向高级不断发展的，只有较低层次的需求得到满足后，人的需求才能够向较高层次迈进。
AI数据：去中心化vs.中心化※
-“可信AI”掌握我们的一切信息，所以可以响应来自各方的数据请求。也就是说，如果高德地图想知道我们的实时位置，淘宝想知道我们的家庭住址，那么“可信AI”将代表我们，根据我们每个人的价值观和喜好，以及提出数据请求的企业的可信度，评估对方所提供的服务是否值得我们冒提供数据的风险，然后做出决策。
想法： 谁来管理和监管“可信AI”
可再生能源革命：太阳能＋风能＋电池技术的有效结合※
-这也是我们把《丰饶之梦》的故事背景设定在澳大利亚的原因，毕竟今天澳大利亚可再生能源的人均增长速度是世界平均水平的10倍。
想法： 澳大利亚没啥人啊，人均多占便宜
材料革命：走向无限供给※
-我们可以利用细菌为作物提供生长所需的氮，彻底替代有毒的化学肥料。
想法： 这个牛逼啊
稀缺时代与后稀缺时代的经济模式※
-、分配以及消费进行研究的社会科学，关注个体、企业、政府乃至国家会采取什么方式进行资源分配。在经济学中，有一个基本假设，即人类的需求是无限的，但资源却是有限的（稀缺的）。如何生产、分配、消费有限的资源，从而更好地满足人类无限的需求，就是经济学所需要解决的问题，也是各种经济模式存在的意义之所在。
丰饶时代的货币制度※
-人类之所以能够崛起成为地球的主宰者，是因为合作的能力高于任何其他动物，而之所以有那么强的合作能力，是因为具备了虚构故事的能力并且能够让其他人相信虚构的故事。而金钱，是人类创造的最成功的故事，也是唯一一个人人都相信的故事。
丰饶时代之后，会是奇点时代吗※
-，为了获得永生，人类应该把自己改造成生化机器人Cyborg（一种半人半机器的生物），这样我们的大脑才能与万能的AI对接。
想法： 大脑也有寿命，除非基因改造端粒
