本文來自微信公衆號： 不懂經 ，作者：不懂經也叔的Rust

劉慈欣在《三體》裏提出了著名的黑暗森林理論，大部分人記住的是獵人：每個文明都帶槍，猜疑鏈鎖死，誰先暴露誰先死。這個詞先是被借用到互聯網，現在輪到了知識生產，獵人手裏拿的是ai大殺器。

「你為什麼要毀掉自己的職業生涯？」

紐約大學數學家特里斯坦·巴克馬斯特（Tristan Buckmaster），在一份公開聲明提到這句話。按照他的記述，9月6日，當他表示可能公開與OpenAI的爭執時，對方是這麼回應他的。

一場數學研究的討論，怎麼走到了談論職業生涯會不會被毀掉的地步？

事情要從他的合作者說起。萊文特·阿爾珀格（Levent Alpöge）也是數學家，供職於Anthropic，openai的死對頭。但兩人強調，這是他們的私人合作。他們沿着前人開闢的流體爆破研究路線，藉助Claude、Codex等模型工作了近一年。巴克馬斯特自己還在用研究經費支付AI工具的賬單。

到了8月，他們在帶光滑外力的Euler方程等問題上取得了進展，卻還沒有交出納維爾－斯托克斯千禧年問題的完整解答。簡單說，這一類研究要追問：描述流體運動的方程，在怎樣的條件下會出現有限時間內的「爆破」？他們已經登上重要的台階，也看到了繼續向前的方向，但還在把模型生成的證明整理成人能讀懂的論文。

這個消息先泄露了出去。

OpenAI後來在自己的公告裏承認，9月1日聽到了有人解決千禧年難題的傳聞，因此啓動了對多個難題的研究。自家系統在Euler問題上取得結果後，公司又把資源集中到納維爾－斯托克斯問題。按公告，產出這項結果的小組涉及約一萬個併發AI智能體，從啓動到得到結果，花了約88小時。隨後，OpenAI宣佈得到了這道千禧年問題帶光滑外力版本的解答，並完成了形式驗證。

兩位研究者還在打磨論文，一家公司的研究機器已經全速運轉。更強的內部模型、上萬智能體和可以迅速調動的資源，幾天之內就把競爭推到了另一個量級。

兩位數學家追了一年才摸到台階。一萬個智能體用了五天，把台階踩完了。接下來，雙方開始爭執誰來發表、怎麼署名。

據巴克馬斯特的聲明，對方提出過讓他執筆介紹OpenAI結果的方案，卻要求把阿爾珀格排除在署名之外。這條署名條件，取決於他的合作者在哪家公司工作。巴克馬斯特拒絕了。當談話轉向他是否會公開這件事，纔有了開頭那句關於「毀掉職業生涯」的話。

OpenAI這項研究的負責人、數學家塞巴斯蒂安·布貝克（Sébastien Bubeck），後來在接受《紐約時報》採訪時否認自己意在威脅，稱那些提議是為了幫助巴克馬斯特。但他也承認，公司希望那篇OpenAI項目論文不包含阿爾珀格，給出的解釋正是對方供職於Anthropic。這場署名爭執，涉及的是擬議中的OpenAI結果論文。

對巴克馬斯特來說，還有一個更難放下的疑問。他們一直把研究草稿放進Codex，提供工具的公司如今成了研究競賽的參與者，那些會話有沒有影響對方的模型？OpenAI否認在兩人公開之前看過他們的工作，9月10日又更新公告，稱調查確認，9月8日之前兩個月的Codex提示不可能以任何方式影響該系統，包括訓練。

私人數據有沒有被使用，大家肯定都有感覺。但另一個事實已經被OpenAI自己確認：這次投入，是在聽到別人可能取得突破的消息之後啓動的。

他不必先證明有人偷過論文，纔有理由擔心。只要別人知道「這裏可能快做成了」，就能調來他無法匹敵的資源，公開進展本身便可能縮短他繼續探索的時間。工具可以幫他研究，經營工具的公司也可以下場研究；兩種角色之間的利益，並不會自動一致。

神經科學家出身、人氣很高的美國專欄作家埃裏克·霍爾（Erik Hoel），最近就這件事發表了一篇文章，認為ai正在把文化變成黑暗森林。他把上述這類處境與劉慈欣小說裏的隱喻聯繫起來：暴露一個尚未完成的方向，也可能向更強的競爭者發出狩獵的信號。

公開討論曾經是思想的養分，現在卻成為了獵手的座標。

數學，是人類最沒有商業氣、最依賴公開協作的事業，卻率先變成了黑暗森林。

我之前寫過一篇文章《黑暗森林3.0》，講互聯網的公共廣場怎麼一步步變成黑暗森林。那篇說的是普通人，被算法收割，被網暴嚇退，躲進私人群聊。今天要說的是另一片森林，主要生長在生產側。科學家、數學家、寫作者，這些靠想東西喫飯的人，正在經歷同一件事：他們不敢把沒做完的想法給人看了。

不過，有想法的人可以選擇晚一點開口，只跟少數可信的人討論。那些還沒有成熟想法、缺少關係和資源、一直依靠公開討論學習的普通人，又面臨着怎樣的命運？當人類文明真的成為一篇黑暗森林，我們是否要選擇成為面壁者？

 思想暗戰：要生存，就不要聲張 

過去，一個人公開自己的構想，並不等於把成品交了出去。

聽到一個研究方向，距離完成論證還有許多工作；知道有人打算做什麼產品，距離理解用戶、寫出代碼、把它賣出去，也有不短的路。實現所需要的時間和精力，給原創者留出了繼續推進的餘地。你可以邊做邊談，從反饋裏修正錯誤，也從討論裏尋找同伴。

必須看到，這段餘地正在一些領域迅速縮小。AI降低了接續別人工作的成本。一個尚未成熟的思路，在你這裏需要反覆摸索，到了擁有更多算力、人才和渠道的人手裏，可能很快變成另一個版本。

不必假定AI已經無所不能，這種風險就會影響行為。只要競爭者能夠更快做出一個足以爭奪注意力、客戶或首發位置的版本，原作者就得重新衡量提前公開的代價。

這裏有一個容易混淆的地方。知識可以共享，同一個好想法能被許多人使用，甚至因為被使用而長出更多價值。但是，誰先發表，誰獲得聲譽，客戶最後向誰付款，並不會自動按照貢獻大小分配。

思想可以被共同使用，創造思想的人卻可能失去回報。

也正因為如此，要求一個創作者無條件開放，往往很輕鬆。承擔風險的是他，享受開放好處的是所有人。等到他的工作被搶先、收入被擠壓，公共世界通常不會回來補償他。

如果把自己放在那個位置上，就不難理解沉默的誘惑。文章先寫完再說，產品先做出來再說，研究先拿到可以確認的成果再說。討論仍然發生，只是參與者變少了，公開的時間變晚了。

公開當然還有另一面的收益。它能留下貢獻記錄，找到合作者，建立讀者和用戶關係。有些工作越早分享越有利，有些工作需要先保護關鍵細節。黑暗森林的壓力，就藏在這種逐項計算裏：一個人越來越難放心地說出「我還沒想明白，你們幫我看看」。

這句話曾經是一種很有價值的文化活動。

因為許多值得發展的想法，在剛出現時都不好看。它們可能表述不清，證據不夠，甚至帶着一個後來需要糾正的錯誤。參與討論的人未必直接給出答案，有時只是指出一個反例，問一句意料之外的話，就讓整個方向轉了過去。

有些觀念天然就比另外一些難以傳播。因為傳播需要被迅速理解、複述和轉發，而一個複雜想法的價值，可能要在足夠多的上下文裏才顯出來。流行程度與思想質量之間，沒有天然的等號。

黑暗森林又為這種成長增加了一重壓力。你既要讓別人理解一個尚未完成的東西，又要防止它過早變成競爭者可以調用的資源。於是，小範圍討論變得更有吸引力。在那裏，你可以解釋很久，可以承認失敗，可以暫時不把每句話都說得像一個可以傳播的結論。

這種保護會帶來真正的創造，不能一概指責它。但它也把一部分成本留給了公共空間。

文章仍然發表，產品仍然上線，論文仍然出現。外面的人看見的是經過整理的成果，卻較少看見它曾經如何搖擺、在哪裏碰壁、被誰的一句話改變過。一個人從公開討論中學到的，原本包括這些看起來不夠成功的部分。

我們很容易把知識生產想成往倉庫裏增加成品。多一篇論文，多一個軟件，多一本書，倉庫就更豐富。可知識還需要培養能夠繼續生產它的人。成品增長，與後來者的成長，並不總是同一件事。

如果一個新人只看得見答案，很少有機會接觸問題怎樣提出、證據怎樣篩選、錯誤怎樣被發現，他得到的知識再多，也可能不知道下一步該往哪裏走。

這正是個人自保開始轉化為公共後果的地方。不過，在討論後來者之前，還有一個更緊迫的問題：就算成功保護了自己的想法，今天靠腦力勞動生活的人，明天又靠什麼生活？

馬斯克：27年底，AI將砸碎所有智力工作者的飯碗

從AGI到後工作時代：我們將如何穿過這最危險的十年

 當思想不宜公開，智力工作者如何生存？ 

我在前不久的文章《如何對沖人工智能》裏討論過，馬斯克最近的一項預測：到2027年底，AI將能夠以超人類水平完成不需要塑造原子的數字任務。換句話說，只要工作主要發生在螢幕上，通過排列比特來完成，他認為機器很快就會越過人類。

預測歸預測，數字任務上的能力突破，距離可靠部署、替換業務和取消崗位，還有不同的環節。沒有必要把一個年份當成已經簽發的失業通知書。但靠智力工作生活的人，也不能只等着那一天被證明準確或錯誤。

可以先把問題推到極端：假設AI比你聰明，比你快，能夠寫出更好的方案，也能完成你大部分日常任務，保密還剩多少保護作用？

它能保護一段時間差。可是，別人即使完全不知道你在想什麼，也可能借助AI獨立做出相似成果。你保住了祕密，卻未必保得住價格。你完成了一件過去很難完成的事，隨後發現，能夠完成它的人已經多了起來。

到了這裏，「繼續提高生產效率」就只回答了一半問題。效率當然要提高，但每個人都在提高，市場未必按你的努力程度支付溢價。

事情做成以後，什麼會留在你手裏？

我以前談過，ai時代重要的是擁有定價權，並區分過產出與回報。把一項服務做成產品，建立直接接觸用戶的渠道，讓一次勞動可以服務更多人，確實能改變收入結構。現在需要再向前追問：那個產品本身，會不會很快也被複制？

一份模板、一套課程、一段代碼，都可能經歷同樣的降價過程。把文件掛上售價，並不意味着定價權已經屬於你。

設想一個做小工具的人。他發現某類小商家每晚都要花時間覈對訂單，於是用AI做出了一個自動整理的程序。過去可能需要一個團隊的工作，現在一個人就能試起來，這是實實在在的機會。

問題出現在第一次交付以後。用戶把訂單傳過來，字段不一樣；有些退款沒有及時記錄；店員繞過了系統，老闆又拿另一張表作為依據。程序可以繼續修改，但究竟應該改什麼，要從實際使用裏才能看見。

AI完全可以幫助分析這些問題，甚至做得比開發者更好。可開發者是否有機會接觸到真實情況，用戶是否願意反饋，出了問題誰來處理，做出了效果以後雙方怎樣繼續合作，這些條件不會因為代碼生成完畢就自動成立。

如果每次交付都讓他更了解這類業務，留下可以覈對的效果記錄，獲得下一次試驗的機會，也讓客戶願意繼續合作，那麼他正在積累一些東西。它們仍可能被競爭者趕上，但至少不會隨着這一份代碼交出去，就全部歸零。

如果每次任務都只是在平台上接單、交文件、收一筆錢，然後失去與使用者的聯繫，他就更容易被下一輪報價拖走。即使一天能交付過去一周的工作，也可能只是更快地跑進同一場價格競爭。

對職場裏的知識工作者，這個問題同樣具體。你的分析有沒有被真正使用，項目改善了什麼，貢獻能不能被識別，你是否有與責任相稱的權限，結果又如何影響收入與下一次機會？這些事情，常常比多掌握一種工具更難，卻不能一直留給別人決定。

只增加責任，授權和回報卻一點沒有增加，算不上生存位置的改善。把「人負責兜底」說成AI時代的最後優勢，有時只是把風險留給了人。

所以，我不願意給出一張「AI永遠做不到」的能力清單。判斷、品味、創意、共情，都值得培養，也都可能得到機器的幫助，甚至在某些任務上被機器超過。今天找到一塊暫時安全的地方，不能保證明天仍然安全。

更實際的方向，是在使用AI的同時，增加自己能夠繼續行動的條件。掌握一類真實需求，參與一段持續合作，留下可被驗證的記錄，爭取合理的收益安排，並且保留換工具、換渠道、換合作方式的餘地。

這裏不需要人人辭職創業。工資、項目回報、晉升機會和穩定合作，都可以是積累的形式。關鍵在於，這一次能力提升，究竟擴大了你的選擇，還是只提高了別人對你的要求。

我寫「知識套利已死，敘事者永生」時，討論過知識、敘事與信任之間的關係。放到今天，敘事還需要經得起行動的檢驗。講得好聽變得越來越容易，別人為什麼仍願意把一件事交給你，要靠一次次合作來回答。信任會損耗，關係會變化，沒有哪一種身份能替人永久保值。

一個人借AI能完成更多事情，也更需要認真選擇與誰一起做。可靠的同行能夠提供反饋、帶來互補的經驗，讓試錯不必每次都從零開始。有限範圍內的合作，可以成為個體在黑暗森林裏的生存方式。

但寫到這裏，問題又回來了。

已經有客戶、有聲譽、有同行的人，比較容易組成這樣的合作。一個剛畢業的年輕人，一個準備轉行的人，一個在家獨自學習的人，怎麼找到自己的位置？如果答案總是「先進入一個可信的圈子」，他連進入圈子的第一步都沒有。

對已經在裏面的人，邊界保護了探索；對還在外面的人，同一道邊界也可能擋住成長。

舊系統在清盤，越來越多的有錢人開始付費退出

戰略性無知：真正有判斷力的人，已經不看信息了

 普通人將面臨一道看不見的信息結界 

技術作家文卡特什·拉奧（Venkatesh Rao）長期觀察互聯網中的公共討論與私人社群。他曾經把黑暗森林的隱喻又向前推了一步，提出了死亡森林的觀點：一個成熟的小群體，逐漸擁有自己的討論節奏、共同經歷和判斷背景。外面的人能夠看見它的作品，卻不一定與它處在同一個正在展開的當下。

這個說法比「有人掌握了祕密信息」更接近問題的深處。

祕密文件可以公開，一段聊天記錄可以流出。但是，一個群體為什麼放棄了某個方向，為什麼不再相信一個看起來很漂亮的數據，為什麼某個不起眼的問題突然變得重要，往往要放回此前的討論與實踐中，纔看得懂。

當然，這些東西可以被解釋，也可以通過新的參與重新學會。真正的問題是，誰有動力解釋，誰願意給你機會，又有多少這樣的機會仍然留在公共空間。

互聯網向群聊、私人社區和有限範圍協作的遷移，早於這一輪生成式AI。公開表達的聲譽風險、注意力競爭和平台環境，已經使一部分人減少公開討論。AI為這件事增加了新的推力：在公開場合展示一個未完成的方向，可能同時向競爭者提供了一條行動線索。

當公開的收益與風險這樣變化，個人並不需要約好一起撤退。每個人少講一點、晚講一點，只把經過整理的部分拿出來，公共空間裏的內容就會隨之改變。

它甚至可能更熱鬧。已經完成的產品需要宣傳，成熟觀點需要傳播，商業服務需要找到買家。能被快速理解、轉發和消費的表達，不缺繼續出現的理由。

缺少理由留在外面的，恰好可能是那些很難迅速兌現回報的東西：一次尚無結果的追問，一段走錯方向的討論，一個需要共同嘗試才能看清的問題。

結果是，公開世界仍然不斷告訴你「有什麼」，卻較少讓你參與「它是怎麼變成這樣的」。

一道信息結界可以沒有付費牆。你能看見越來越多的成果，卻越來越難進入成果形成的過程。

對普通人來說，這種變化首先傷害的是學習。

一個初學者讀到高手的文章，得到一個條理清楚的結論。他可以讓AI解釋術語、補充背景，再把全文整理成自己的筆記。這些幫助都是真的，過去很高的學習門檻確實被降低了。

但假如他只看得到完成後的解釋，就容易低估做出判斷時的混亂。他不知道作者曾相信過什麼，什麼證據讓作者改了主意，也不知道哪些看起來有道理的路已經走不通。等到自己碰到一個稍有不同的問題，那份整齊的筆記未必能告訴他，究竟是哪一步需要重新想。

AI可以陪他推演不同路徑，可如果問題來自具體業務、研究或生活，他還需要在那裏得到反饋。模擬可以幫助準備，真正的反饋才能檢驗這個準備是否有效。

這也是為什麼，擁有更多解釋，有時仍然沒有帶來更多把握。

再往下，是問題本身的差距。一個人可以每天接收新的文章、新的課程和新的工具，卻始終在追趕別人已經整理好的答案。那些決定接下來往哪裏走的討論，他沒有機會參與。外面的內容每天換封面，裏面的問題已經換了一輪。

如果這種狀態持續下去，人就可能產生一種奇怪的停滯感。他明明很勤奮，收藏夾不斷增長，模型也不斷升級，可真正輪到自己決定做什麼、相信什麼、放棄什麼時，還是只能去找下一份答案。

我說的信息環境被凍結，指的就是這種處境。螢幕上的內容沒有停止變化，一個人用來更新判斷、驗證想法和改變處境的條件，卻沒有相應改善。

這和把自己關進一種觀點裏的信息繭房還有區別。即使他願意聽不同意見，也能接觸彼此衝突的論點，仍然可能缺少進入實踐的通道。看見更多立場，並不會自動帶來一個可以試做的項目、一位願意指出錯誤的同行，或者一群會告訴他「這個東西沒有用」的真實用戶。

不妨再設想一個準備轉行的人。他藉助AI學會寫程序，照着公開教程做出一個產品原型。接下來，他看到別人討論收入增長、用戶留存和規模化，於是繼續學習這些詞，繼續優化自己的頁面。

可是，他還沒有找到願意反覆使用它的人。那些教程中的判斷，建立在什麼樣的用戶、渠道和合作條件上，他也未必知道。如果他始終得不到這類反饋，最容易繼續做的事情，就是再學一點，再改一點，再收藏一篇講成功的文章。

他停留在一個看起來一直前進的地方。

你用AI追蹤了5000個牛人，但你的世界在變窄

新秩序已經到來，我們還沒準備好

 成為面壁者的代價 

那怎麼辦？霍爾的回答很三體：變成面壁者。

《三體》第二部裏，人類選出幾個面壁人，利用對手讀不懂人心的弱點，讓他們各自在肚子裏制定戰略，不許向任何人泄露真實意圖。面壁，就是給這個時代開的藥方：如果你在做一件有意思的事，把牆轉過來，對着它，什麼都別漏。

過去只有創業公司才把低調掛在嘴上。現在，一切思考都要低調。霍爾給未來知識工作的畫像很具體：蹲在樹後面，儘量安靜地完成你的貢獻，一邊寫，一邊聽風聲。

方法雖好，但有代價。

第一個代價，是知識生長的根被切斷了。我在寫高概率走廊的那篇文章裏講過延展心智：人的認知迴路不止在頭骨裏，寫出來的半成品、別人的眼睛、反駁和組合，都是認知的一部分。面壁等於把自己這條外接的迴路剪斷。你一個人蹲在牆後面，越蹲越笨，自己還不知道。

有人說，這不是新問題。17世紀末，微積分被兩個人幾乎同時發明出來。一位把方法藏了多年不發表，另一位先公之於衆。兩邊的門徒為誰先誰後吵了幾十年，兩個學術圈為此隔閡了很久。可見隱藏和搶先，古已有之。

對，但差異比相似重要。過去隱藏是個人選擇，一個天才藏得住，因為沒人能一夜復刻他的體系。今天你藏不住，因為吸收的成本歸零了。過去是性格，現在是結構。

還有一層損失，藏得更深。死亡森林那篇文章裏有個判斷：公共話語的歷史功能，是在陌生人之間製造共同知識。你把半成品公開，受益的不止是你。它變成一件所有人可以引用、驗證、在上面繼續蓋房子的東西。私密空間裏的碰撞，替代不了這一層。陌生人之間沒有信任，恰恰沒有信任的碰撞，纔會長出你想不到的東西。

第二個代價，是思考的質量。面壁時代的發表，從搶着發變成被逼着發。兩位數學家扔出來的證明，自己都承認部分是AI slop。當所有人都怕被獵，半成品只會在更生的時候被扔出來。整個領域的平均產出，往下走。

有人會說，知識生長只是轉移到了私密空間，群聊裏照樣碰撞，公共廣場的枯萎不算什麼。

這句話只對了一半。私密空間替代不了三件事。陌生人之間無信任的碰撞，你最重要的組合往往來自一個你不認識的人。很多年裏最重要的科學發現，起點都是兩個陌生人在走廊或者會議間隙的閒聊。私密空間沒有走廊。可驗證的公共記錄，私下的共識不構成共同知識，沒人能引用，沒人能檢驗。新人的入口，公共中間態是知識世界的大門，私密空間要邀請函。

而且別忘了最後一個悖論。你用來面壁的工具，本身就是獵手。那兩位數學家問的最後一問，還沒有人回答。你的草稿躺在它的管子裏，你用它的深度和速度保護自己，同時把自己的思想過程餵給它。

AI讀得懂一切已經發表的東西。它讀不懂的，只有那些還沒被記錄的過程。而面壁者，恰恰把這些過程藏進了黑暗裏。

高概率走廊：AI正在製造一個普遍巨嬰的社會？（深度）

未來最先進的生活，是拿着太空時代的工具做狩獵採集者

我們正在把AI唯一夠不着的東西，親手藏進黑暗裏。

輪作停了。森林裏只剩刀耕火種，燒掉一片，種兩年，再換下一片。而被燒掉的，恰好是那片土地上還沒長成的東西。

霍爾的文章裏說，從現在起，所有思考都必須在暗處進行。你會在樹的後面看見越來越多半成品的雕塑，夜裏不知道被誰放在那裏，天亮時已經完工，光亮，但來歷不明。

當真正有頭腦的人開始面壁，文明確實進入了黑暗森林。【懂】

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