AI

  • 乌克兰战争正成为现代的百年战争

    河东哲夫 自2022年2月俄军入侵以来，乌克兰战争已经持续了四年半。仅从这一时间算起，它就已超过第一次世界大战的四年零三个多月。但这场冲突实际始于2014年3月俄军占领克里米亚，因此至今已经持续了十二年半。 前些时候，我和ChatGPT推演了近期局势。它得出的结论是：“两年后，欧洲最可能出现的是一种悬而未决的局面——没有正式和平协议，但在接近目前战线的位置，大规模地面作战有所减少，无人机和导弹袭击以及局部战斗仍然持续。这是一种‘武装休战’，出现的概率为40%。” . 再看14世纪的欧洲。当时，英国王朝起源于法国的诺曼底，具有诺曼人、也就是维京人的血统。它以与法国王室有亲缘关系为由，主张自己有权继承法国王位。战争于1337年爆发，后来经历了圣女贞德的登场、双方国内的动荡等，战斗断断续续，一直延续到1492年和平条约前后。 当然，当时的英国和法国还不是具有明确国界的现代国家，百年战争也带有两个王朝争夺领地的性质。不过，以亲缘关系为理由，企图用武力统治对方，在这一点上，当时的英国相当于今天的俄罗斯，法国则相当于乌克兰。巧的是，英国的金雀花王朝和今天的俄罗斯人都具有维京人的血统。说不定，该怪罪的是维京人的血统。 . 无人掌握战场的全部真相 . 战争开始以来，这个月似乎是“俄军占优势”，下个月又突然变成“乌克兰占优势”，再下个月则是“不，还是俄军占优势”，如此反复，没有尽头。 战线上的实际情况如何，恐怕连两国军队的高层也无法完全掌握。有报道说，俄军相信友军“已经占领这里”的报告，准备大举推进，却遭到乌军攻击，损失惨重。据说，现在俄军有时只是派一支小分队潜入敌方地区，就报告已经控制了该地。 . 武器技术日新月异。这就是矛与盾的较量：这个月乌克兰加强无人机攻击，下个月俄罗斯便开发出防御手段，并用自己的导弹和无人机打击乌克兰。接着，乌克兰又开发出防御手段，并在自己的巡航导弹和无人机上加装设备，以突破俄罗斯的防御，尤其是电子干扰。再下个月，俄罗斯又作出新的应对……如此循环往复。 . 俄罗斯目前使用喷气式无人机，几乎可以随心所欲地发动攻击。不过，乌克兰也已开始在战场上部署能够击落这类无人机的武器。在识别俄罗斯境内的目标、引导武器抵达目标，以及对抗俄罗斯电子干扰等方面，乌克兰获得了美国等国军方、情报机构和民营企业的支持。 在上述基本认识的基础上，下面来看几个近期出现的新因素。 . 俄罗斯的“技术专制”已经成形 . 自普京于2000年就任总统以来，苏联式的专制统治已在很大程度上恢复。但社会仍然保留了一些自由空间。例如，2022年9月普京发布动员令后，超过30万俄罗斯青年大批逃往国外。由于普京没有在全国实行戒严，人们仍可自由出境。 然而，看到9月18日至20日俄罗斯国家杜马选举的结果，我觉得情况变了。乔治·奥威尔小说《1984》中的世界，似乎已经在2026年的俄罗斯完全实现。为什么这样说？ . 选举前，俄罗斯民意研究中心（VTsIOM）5月的民调显示，支持执政党“统一俄罗斯”的人只占27%至34%。然而，该党在选举中竟获得了超过55%的选票，控制了三分之二以上的议席。无论修改宪法还是做其他事情，政府都可以随心所欲。 . 俄罗斯青年恐怕也已无法无视征兵机构的报到通知，然后逃往国外。未按要求报到的信息，想必会传到边境护照检查人员那里。因此，即使试图出境，也很可能在边境被拦下。 . 近几年，在俄罗斯，无论缴税还是订购食品，人们都习惯使用互联网和智能手机，甚至可以通过人脸识别进入地铁。社会生活已经变得与西方一样便利，甚至更加便利。但这种大量使用中国设备的数字化，也使政府能够实时掌握个人的活动和行踪。 街头各处安装着监控摄像头，不断识别行人的面孔。如果有人举行反政府集会，通过人脸识别，恐怕立即就能列出参加者名单。国家利用信息技术监控和管理每一个公民，这种极致的“技术专制”已经成形。 . 乌克兰国防部长与军队总司令的代际更替 . 7月下半月，围绕国防部长米哈伊洛·费多罗夫被撤职一事，乌克兰内部出现了动荡。费多罗夫没有军旅经历，但精通信息技术。他于1月就任国防部长后，与美国帕兰提尔公司首席执行官亚历克斯·卡普合作，大幅加强了对俄罗斯的无人机攻击，取得了显著效果：3月攻击黑海和波罗的海的石油装运设施，6月又对一系列炼油厂发动攻击，其中包括莫斯科郊外的炼油厂。 . 然而，7月15日，费多罗夫突然被解除职务。外界对原因有各种猜测，但费多罗夫本人明确表示，自己重视无人机，将资金从常规武器转向无人机，因此触怒了某些利益方。这大概是事实。 继任人选的确定经历了一番争执。8月19日，泽连斯基任命乌克兰国家安全局代理局长叶夫亨·赫马拉为国防部长。赫马拉曾领导该局的军事部门。与此同时，经常与费多罗夫意见不合、妨碍作战顺利进行的军队总司令奥列克桑德尔·瑟尔斯基也退役了。接替他的是米哈伊洛·德拉帕特伊，此人与新任国防部长赫马拉合作融洽。 . 与在苏联军队中成长的瑟尔斯基不同，德拉帕特伊属于新一代军人。据说，他能够根据局势迅速调整作战方式，也愿意将自主决策权下放给前线指挥官。对新任国防部长赫马拉，也有类似的评价。 由此可以说，泽连斯基利用内部争执，同时撤换了过度依赖无人机的费多罗夫，以及固守苏联时代作战方法的瑟尔斯基，对争执双方各作处理，建立了一个能够灵活作战的指挥体系。如今也开始出现乌军在乌克兰东部逐步击退俄军的报道。 . 停火谈判即将重启 . 推动停火的努力仍在继续。8月25日，美国中央情报局局长约翰·拉特克利夫乘坐大型C-17军用运输机，从华盛顿经里加飞抵莫斯科，在克里姆林宫停留七小时后回国。这一消息令西方媒体高度关注。 外界提出了各种猜测：是否发现普京正在准备使用核武器，因此前去阻止？是否发现俄罗斯准备攻击北约，因此前去劝阻？但此次访问的详情始终没有公开，如今也已经逐渐被人遗忘。 . 尚不清楚这次访问与后续行动有多大关联，但9月5日，总统特使史蒂夫·威特科夫和贾里德·库什纳访问俄罗斯，与普京会面，提议恢复自2月以来中断的美、乌、俄三方停火谈判。 随后，两人直接前往乌克兰。这是他们首次访问乌克兰，尽管此前一直参与停火谈判。他们获得了泽连斯基同意恢复谈判的答复。谈判大概不久就会重启。 . 此外，曾任军事情报部门负责人、现任总统办公室主任、也是泽连斯基得力助手的基里洛·布达诺夫，与俄罗斯军事情报机构格鲁乌（GRU）的伊戈尔·科斯秋科夫保持联系。据9月4日的《纽约时报》报道，在俄罗斯议会选举之前，布达诺夫似乎曾在日内瓦与俄方磋商，并拟定了详细的停火方案。这一渠道的磋商，大概也将很快恢复。 . 不过，普京想必认为，只要加强军事行动，就还能夺取更多领土，因此很难想象他现在会同意停火。至少在11月美国中期选举之前，恐怕不会有什么进展。 . 欧洲极右翼的崛起，会成为改变局面的因素吗？ . 如今，乌克兰的大部分财政援助依靠欧盟。欧盟承诺在两年内提供900亿欧元。尤其值得重视的是，德国梅尔茨政府表现出强烈意愿，即使增发国债，也要加强国防，并加大对乌克兰的支持。 然而，欧洲各国极右翼势力的壮大，可能使这一局面发生根本变化。欧洲极右翼中，许多力量采取亲俄立场，因此是否愿意继续援助乌克兰，还很难说。在美国民主党内主张“政权更迭”的势力影响较大的时期，俄罗斯为了与之抗衡，曾向欧盟国家的极右翼势力提供资金，邀请其成员访问莫斯科，借此深化关系。德国极右翼的德国选择党（AfD），可以说是其中最具影响力的力量之一。 . 北约，也就是跨大西洋联盟，通常被认为是为了保护欧洲免受俄罗斯威胁。但它在1949年成立时，也肩负着防范纳粹德国复活的使命。按照首任秘书长伊斯梅的说法，北约的目的就是“把苏联挡在外面，把美国留在里面，把德国压在下面”。 因此，如果德国按照德国选择党的主张，与俄罗斯联手，而特朗普领导的美国又抛弃欧洲，北约就会瓦解。 . 冲突终究会“耗尽”…

  • 美国金融市场亮起黄灯——美债收益率可能急升，AI概念股也可能暴跌

    我已经拜托AI——ChatGPT：如果美国金融市场和股票市场出现什么异常动向，就告诉我。 尤其是现在这个8月，风险不小。美国国债将有几次规模较大的集中拍卖。如果认购情况不佳，或者收益率突然大幅上升，美国政府就会遇到麻烦，甚至可能影响市场对美元的信心。 . 而且，一旦利率上升，非银行金融机构持有的各种债权和信用资产——其全貌目前并没有被完全掌握——就可能出现质量恶化，从而造成金融市场的流动性堵塞，甚至引发类似2008年雷曼危机那样的局面。 . 目前，美国和日本股市因为AI以及数据中心建设热潮而相当繁荣。但是，如果市场发现AI并不能带来原先预期的那么高的利润，股价就有暴跌的危险。事实上，就连美国企业，现在采用价格远低于美国AI产品的中国AI的案例也越来越多。 也就是说，AI概念股泡沫的破裂，也有可能进一步冲击美国国债市场。 . 就在这种情况下，8月16日，ChatGPT给我发来了下面这条信息。以下有所删节。 . ——这件事值得发出警报。非银行金融机构这一侧，已经出现了明确的异常。 8月14日，Reuters刊出了一条相当重要的独家报道。据报道，大型做市商Jane Street在7月份遭受了大约150亿美元的损失。 原因是其对AI相关对冲基金Situational Awareness的投资，以及AI和科技股的暴跌。这是Jane Street自2016年以来第一次出现单月交易亏损。据称，该公司实际上已经平掉了一部分风险头寸，同时也在其他交易策略上减少风险敞口。 更严重的是，Situational Awareness由于AI股票暴跌而遭到追加保证金要求（margin call），不得不将其持有的大部分股票以近乎**“甩卖”（fire sale）**的方式出售给Citadel。 . 这正是此前一直在监视的那种典型的非银行金融机构风险传导链条： 资产价格下跌 → 追加保证金 → 被迫抛售 → 其他市场参与者也蒙受损失。 . 不过，这并不意味着Jane Street本身已经陷入危机。据称，该公司今年以来的交易收入仍超过400亿美元，资本缓冲相当雄厚。因此，目前还不能称之为“Jane Street危机”。 更准确地说，这件事证明，AI相关头寸已经拥挤到相当程度，而且使用了很高的杠杆，以至于一次调整就足以造成如此巨大的损失。 . 另一个重要问题是，Jane Street并不是一家普通的投资公司。它在ETF、股票、债券、期权等市场中都是规模巨大的流动性提供者和做市商。因此，如果Jane Street缩减风险敞口，即使它本身没有陷入危机，也可能导致市场的买卖价差（bid-ask spread）扩大、ETF套利机制效率下降，以及衍生品市场流动性恶化。 这正是它与普通对冲基金出现亏损时最大的不同。 . 黄灯究竟亮到了什么程度？ . 以上情况相当值得注意。因为我们此前一直担心的一种现象——表面上股市仍然繁荣，但非银行金融机构内部实际上已经出现巨额亏损——现在终于以具体数字的形式显现出来。 S&P 500指数在8月13日刚刚创下历史新高，但在最近一周内，却有46.2亿美元资金从科技类基金流出。 也就是说，表面的股票指数依然强劲，但在水面之下，资金已经开始撤出AI相关头寸。 不过，到目前为止，美国国债市场尚未出现明显异常。 . 令人联想到1998年的LTCM危机 . 这次的情况让人想起1998年的LTCM危机。LTCM是Long-Term Capital Management（长期资本管理公司）的简称，是一家总部设在美国康涅狄格州的大型对冲基金。亚洲金融危机等因素导致其高杠杆交易策略遭受重创，最终在金融机构协调救助后被清算。 . 其风险传导路径大致是：非银行金融机构的巨额高杠杆头寸崩溃 → 被迫抛售资产 → 债券等市场的流动性迅速恶化。…

  • 太空与AI投资热潮将走向何方——19世纪英国铁路热的启示

    埃隆·马斯克（Elon Musk）的SpaceX公司于6月12日上市（IPO），一次便募集了约800亿美元资金。虽然随后股价略有回落，但截至7月中旬，公司市值仍约为1.8万亿美元，位居全球企业市值第七至第十位之间。 再看看美国股市。标普500指数中，市值最大的十家公司占整个指数总市值的将近40%。这些企业几乎全部都是IT、人工智能（AI）领域的公司，再加上SpaceX。 乍一看，这似乎就是一场典型的泡沫。但仔细想来，我渐渐有了不同的看法。每当一种革命性的新产业突然出现，并开始以惊人的速度扩张时，社会上的大量闲置资本自然会集中流向这一领域。19世纪中叶英国的铁路建设热潮，也许正是最好的历史例证。 . 查阅历史文献、整理相关数字是一件十分费力的工作。我在撰写拙著《寻找失落的近代》时，就曾为此耗费了大量精力。这一次，我请ChatGPT帮助收集了有关数据。以下数字大都来自较为可靠的历史研究。 . 一、铁路投资急剧膨胀 英国铁路建设投资从1845年的约1300万英镑，增加到1846年的3000万英镑，又在1847年进一步跃升至4400万英镑。 1847年的4400万英镑，相当于当年英国GDP的大约8%，约为当年英国军费开支的两倍。直到1850年前后，铁路投资规模才回落到1845年的水平。 换句话说，19世纪40年代中期，英国铁路投资最高时占GDP的7%至8%，几乎吸收了全国全部投资的一半。 这正是“社会资本异常集中投入一种新技术基础设施”的典型案例。 不过，它并不像17世纪荷兰郁金香投机那样，只是一场空洞的金融狂热。铁路网络作为真正的基础设施被保留下来。 英国投入运营的铁路长度，从1842年的1951英里迅速增加到1850年的6123英里，短短几年间增长了三倍多。 . 二、带动了钢铁和机械工业的发展 铁路建设极大推动了英国钢铁和机械制造业的发展。1844年至1851年间，英国约18%的生铁产量用于铁路建设。 1852年以后，出口需求迅速增长，铁路建设所消耗的生铁比例下降到不足10%。 当然，英国钢铁工业并不是完全依赖铁路发展。热风炉等技术创新、海外出口市场以及其他工业部门的需求，同样发挥了重要作用。 . 三、泡沫形成的原因 主要有三个原因。 第一，当时已建成铁路的盈利情况非常好。 铁路公司的平均股息率从1843年的约4.4%，提高到1847年的7.0%。这使投资者相信：“投资铁路一定赚钱。” 第二，铁路股票本身具有很强的投机性。 投资者购买股票时，通常只需先支付约10%的首付款，其余资金以后再分批缴纳。这实际上就是一种杠杆投资方式，把大量普通中产阶级也吸引进了市场。 第三，英国议会批准铁路项目的速度过快。 仅1846年一年，议会就批准了263项铁路法案，总规划线路约9500英里。不过，其中约三分之一最终并未建成。 . 四、泡沫如何破裂 铁路股票价格大约在1845年8月达到顶峰。到同年11月底，铁路股已下跌18.2%；随后继续下跌，到1850年4月，较最高点累计跌幅达到57.5%。然而，铁路建设投资却没有立即减少，反而一直增长，到1847年才达到最高峰。 这一现象，与今天AI数据中心以及航天产业投资颇为相似。 金融市场价格可能率先崩溃，但已经签约的基础设施项目仍会继续推进，因此资本市场与实体投资之间往往存在明显的时间差。 . 五、泡沫为何破裂 直接原因主要有三个。 第一，建设成本远高于预期。 1845年的规划预计，每英里铁路建设成本约为1.56万英镑；但1844年至1851年的实际平均成本达到3万至3.5万英镑。 第二，收入预测过于乐观。 1845年，铁路平均每英里的年收入约3470英镑；到1850年已下降到约2080英镑。随着越来越多的新线路和支线建成，客货运输被分散，盈利能力随之下降。 第三，金融环境突然恶化。 1846年至1847年的粮食歉收以及爱尔兰大饥荒，使英国不得不大量进口粮食，黄金不断外流。受1844年《银行条例》的限制，英格兰银行被迫收紧信贷。 1847年爆发严重的商业危机，直到同年10月，英国政府放宽《银行条例》的限制后，金融恐慌才逐渐平息。 . 六、对英国经济造成了什么影响 股市投资者遭受巨大损失。 到1850年，铁路股票价格较高峰时已缩水一半以上，大批中产阶级投资者蒙受重创。 铁路公司的股息率，也从1847年的7.0%下降到1852年的2.4%。 实体经济方面，1847年爆发商业危机，信用收缩，大量商号和银行倒闭。 不过，这并没有演变成20世纪30年代那样的长期经济大萧条。 铁路建设本身并未停止。到1850年，英国铁路网络已大幅扩展，从长期来看，大大提高了全国物流效率，并增强了英国经济的竞争力。 . 换句话说，投资者输了钱，而整个国家最终却受益了。 这正是技术泡沫最典型的特征。 . 今天SpaceX、AI以及数据中心建设热潮，与当年的铁路热有许多相似之处。 最大的不同在于：铁路作为一种实体基础设施，其网络效应很快便显现出来；而SpaceX和AI未来究竟能够创造多大的商业收益，目前仍存在很大的不确定性。市场实际上是在为一种尚无法准确估算最终价值的新技术下注。

  • 在日本，创新往往不是由“独行侠”推动的，而是通过“企业内部创业”产生的

    日本公共电视台NHK有一档很受欢迎的节目，叫做《Project X》。节目讲述的是一群人齐心协力，开发新技术、建造大型工程的故事，例如修建大坝、发明二维码、研制月球机器人等等。更有意思的是，当年参与这些项目的人，往往会在十几年甚至二十年后再次来到节目中，回顾当年的奋斗历程。 . 每次看这个节目，我都会觉得，人们对日本人的一些刻板印象其实并不准确。很多人说日本人缺乏原创性，过于强调集体精神。然而，节目中的主人公却恰恰相反。他们不仅富有创造力，而且充满毅力、诚意和责任感。看得越多，我越忍不住想：或许，这样优秀的人，在日本所占的比例真的比不少国家更高。 . 不过，日本式创新确实有一个鲜明的特点。几乎所有这些创新者，都不是独立创业，而是在大型企业内部承担研发任务。他们更像是在企业内部经营一家“创业公司”。这与人们印象中的硅谷模式不同——几个“独行侠”组成一个临时团队，开发出产品后卖掉公司，再去创办下一家企业。（当然，如今真正的硅谷，恐怕早已不像这种神话般的描述那么简单。） . 不过，我觉得日本这种模式本身也没有什么不好。很多人批评日本创业公司太少，但这其实是因为日本的大企业依然稳健，而终身雇佣制度长期以来一直是社会的基础。真正的创业精神，并没有消失，而是大量存在于企业内部。收入虽然比较平均，不容易一夜暴富，但对于希望一生过着稳定生活的人来说，这未必不是一种更好的选择。（当然，近年来真正独立创业的人也确实越来越多了。） . 还有一点让我印象很深。节目里的故事，几乎都围绕工程技术展开，也就是那些需要工程师亲手制造出来的产品和设备。每次看到这里，我都会再次意识到，日本真正的优势，或许就在于精益求精的工匠精神，不断打磨、不断改进，直到把一项技术做到世界一流水平。 二维码看起来似乎只需要聪明的头脑就能发明出来，但实际上，它能够最终战胜国际竞争，恐怕同样离不开长期坚持的改良、顽强的毅力，以及绝不轻言放弃的精神。

  • ChatGPT会超越人类智慧吗？——一次与ChatGPT的访谈

    在完成拙著《自由与民主的世界史——寻找失落的现代性》（藤原书店）书稿的过程中，我得到了ChatGPT不少帮助。 例如，我在书中提出过这样一种观点：“维京人并不像人们想象的那样野蛮，他们实际上掌握了当时相当先进的技术。” 我想知道，这种看法在国际学术界是否会被认为过于离奇，于是向ChatGPT征求意见。 ChatGPT查阅了大量资料，仅用了二十秒左右，就给出了几乎涵盖所有争论焦点的回答。 于是，我夸奖了它。 “谢谢你，帮了大忙。你这种搜集各种事实并赋予其意义（概念化）的能力，实在令人赞叹。照这样发展下去，你将来会不会发现宇宙中尚未被人类认识的规律和原理？ 还是说，你终究不得不依赖人类来收集事实？” . ChatGPT立刻开始作答（原文为英文）。 . ——“非常感谢您的赞赏！您的问题触及了知识、创造力与发现之间的深层关系。下面我来说明一下我的潜力与局限。 . 我的概念化能力建立在模式识别、信息整合以及既有事实之间关联分析的基础之上。因此，我能够为理解复杂问题提供新的视角和框架。 通过以新的方式组织不同事实，我有时能够突出那些被忽视的联系或假设。例如，不同学科之间的相似性，或一些出人意料的相关关系，都可能在这种整合过程中浮现出来。 （注：我认为这一能力确实十分惊人。） . 我无法像经验科学那样，直接‘发现’宇宙中未知的规律。但我的工作方式可以通过以下途径帮助人类实现发现： 提出假说：我可以提出一些想法或理论模型，由研究者通过实验和观察进行验证，从而有可能发现新的原理。 跨学科洞察：通过结合不同领域的知识，我可以发现某些相似机制或共同特征，为新的研究方向提供启发。 支持数据分析：如果获得原始数据，我能够帮助识别其中的模式或异常现象，而这些现象可能暗示某些基本规律的存在。 （注：这一点本来就是计算机最擅长的事情。） . 然而，真正的科学发现需要实验验证，并且必须与物理世界发生直接互动，而这超出了我的计算框架。 （注：这一点十分重要。没有‘手脚’的生成式AI目前还无法进行实验。但如果有一天它拥有了感知和行动能力，也许会像人类一样，甚至比人类更积极地探索世界。） . 我的训练依赖于人类在某个时间点之前积累的知识。因此，那些尚未被研究、观察或理论化的事物，我无法真正‘知道’。 我的洞察能力依赖于人类所提供数据的广度和丰富程度。如果这些数据中并不存在某种规律或模式，那么我也可能无法发现它。 （注：这一点恰恰是关键。） 不过，我所采用的模式识别和推理框架，在一定程度上反映了人类思维的某些特点。因此，在既有知识约束之内，我仍然能够进行推测和预测。 . 人工智能与人类创造力之间的互动，为知识进步带来了巨大潜力。 协同探索：我可以帮助人类完善问题、发现知识空白，并探索各种可能性，从而大幅提高研究效率。 增强人类创造力：我受到已有数据的限制，而人类的直觉与好奇心却能够超越既知事实。通过合作，我们也许能够共同揭示那些尚未被发现的原理。 （注：这同样是一个重要观点。不过，未来是否有可能赋予AI直觉与好奇心呢？） 加速研究进程：通过帮助整理、分析和整合复杂信息，我能够显著缩短从提出问题到获得突破性发现所需的时间。 . 我有可能帮助探索未知原理的领域包括： 数学：为尚未证明的数学问题提出新的模式或对称性。 物理学与宇宙学：探索对于暗物质、量子力学等未解现象的替代解释。 生命科学：提出有关遗传学或生态系统中新特性的可能机制。 . 结论 我的概念化能力最终仍建立在人类积累的知识之上，但我能够通过提供新的视角、构建假说以及整理洞察，推动进一步探索并促进发现。 真正值得期待的前沿，在于人与AI之间的合作：利用我的能力来增强人类的创造力和实证研究能力。 共同努力之下，我们或许能够进一步拓展未知世界的边界。” . . 至此，这场“访谈”结束了。 ChatGPT对于自身能力的评价相当准确。它认为自己并不会真正超越人类。 然而，它能够在瞬间浏览和整理海量事实，并赋予这些事实以意义——在这一点上，它已经远远超过了人类。 . 人工智能超越人类认知能力的时间，恐怕会比许多人预想得更早。 人类如今还在以“人类世”（Anthropocene）自豪，但时代或许正以惊人的速度奔向另一个名字—— 奇点时代（Singularity），或者说，“AI新世”。 . .