本文來(lái)自微信公眾號(hào)： 范陽(yáng) ，編輯：范陽(yáng)，作者：范陽(yáng)，原文標(biāo)題：《人的瓶頸 | Human Bottlenecks》

我喜歡通過(guò)閱讀一些個(gè)人寫(xiě)作來(lái)發(fā)現(xiàn)一些特別的人才。今天分享的文章也來(lái)自于一個(gè)個(gè)人博客，作者Fernando Borretti是一位正在研究生命科學(xué)原理的軟件/機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，在他個(gè)人網(wǎng)站上提出的這個(gè)問(wèn)題很有趣：

“未來(lái)：生命在超越生物學(xué)之后會(huì)是什么樣子，而宇宙在孕育出智能之后又會(huì)變成什么樣子？”

同時(shí)他也撰寫(xiě)科幻短篇作品，看起來(lái)是一個(gè)有想象力和好奇心的人。同時(shí)他也不避諱坦白自己的認(rèn)知缺陷。

發(fā)現(xiàn)這位工程師是因?yàn)樗P(guān)注了一些我在關(guān)注的研究方向，他并沒(méi)有帶著純計(jì)算機(jī)思維來(lái)理解生物的復(fù)雜性和“底層原理”。

我很認(rèn)同這篇文章里的一些觀點(diǎn)。

”與現(xiàn)在主流崇尚的“人力資本正在貶值”的觀點(diǎn)恰恰相反，教育的投資回報(bào)率現(xiàn)在反而更高了。因?yàn)槟切┞敾?、受過(guò)良好教育、且大腦獎(jiǎng)賞機(jī)制運(yùn)轉(zhuǎn)正常的人，會(huì)從AI中獲益更多。”

“克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon）之所以能發(fā)明數(shù)字計(jì)算，是因?yàn)樗『糜涀×水?dāng)時(shí)一門(mén)極其冷門(mén)的數(shù)學(xué)邏輯分支—布爾代數(shù)，并敏銳地意識(shí)到它可以由硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)。一個(gè)價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的新產(chǎn)業(yè)，就這樣從幾本古舊的書(shū)籍中被召喚了出來(lái)?！?/p>

其實(shí)我覺(jué)得人真正的能力，同時(shí)也是我們的瓶頸，都來(lái)自于人的本質(zhì)特征，比如真實(shí)的意圖，欲望，內(nèi)在的修養(yǎng)和豐盈的靈魂。還有在面對(duì)挑戰(zhàn)和危險(xiǎn)時(shí)候的勇氣，和超出理性之外的事情，比如愛(ài)，比如執(zhí)著。這些都是工具與機(jī)器無(wú)法替代人，也不能替人去做的。當(dāng)你成為這樣的人，你會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)世界會(huì)在你面前展開(kāi)，無(wú)論它或大或小。

我們不應(yīng)該自動(dòng)化自己的思考，也不該讓別人替我們尋找真實(shí)的人生意圖。與此同時(shí)，我們手中有了越來(lái)越強(qiáng)大的工具，可以從整個(gè)自然界和人類知識(shí)寶庫(kù)中，去發(fā)現(xiàn)那些全新的東西。你能創(chuàng)造出來(lái)的事物，或許今天你還無(wú)法想象。保持學(xué)習(xí)，保持饑餓，勇往直前。希望今天的文章對(duì)你有啟發(fā)。

人的瓶頸

Human Bottlenecks

作者：Fernando Borretti

編輯：范陽(yáng)

發(fā)表日期：2026年5月18日

AI模型能力強(qiáng)大，而且每年都在變得更強(qiáng)。所以人們自然覺(jué)得，自己并沒(méi)有充分利用它們。有條推特是這么說(shuō)的：你的筆記本電腦里其實(shí)藏著一家價(jià)值1億美元的初創(chuàng)公司，你只需要找出正確的話術(shù)組合把它敲出來(lái)就行（your laptop has a 100M USD startup in it,you just have to figure the right sequence of words to get it out）。除了賺錢(qián)，人們還設(shè)想AI能全方位提升自己的生活。于是，各種老生常談的點(diǎn)子層出不窮（perennial ideas）：比如AI行政助理、AI導(dǎo)師、幫你打理“數(shù)字花園”的AI，以及（嘆氣）幫你寫(xiě)記憶卡片的AI（AI that(sigh)writes flashcards for you）。

這類設(shè)想通常都有一個(gè)通用的模板：只要我能把正確的提示詞、正確的工具和正確的框架組合起來(lái)，我就能擁有一個(gè)讓生產(chǎn)力提升10倍的智能體，或者通過(guò)心理咨詢解決我的心理問(wèn)題，又或者讓我變得更擅長(zhǎng)社交、更有學(xué)識(shí)。奇妙的是，這正是早期許多計(jì)算機(jī)先驅(qū)的野心—“增強(qiáng)人類智能”（Augmenting Human Intellect）和“人機(jī)共生”（Man-Computer Symbiosis）。道格·恩格爾巴特（Engelbart）的實(shí)驗(yàn)室甚至就叫“增強(qiáng)研究中心”（Augmentation Research Center）！

而就在不久前，人們還在抱怨，既然每個(gè)人的口袋里都裝得下整個(gè)亞歷山大圖書(shū)館，為什么我們卻沒(méi)有都變成天才博學(xué)家（genius polymaths）呢？

這些想法之所以反復(fù)出現(xiàn)，卻始終未能真正實(shí)現(xiàn)。就像索洛悖論（（Solow paradox））在個(gè)人層面的重演。為什么會(huì)這樣？我認(rèn)為有兩個(gè)原因：第一，大多數(shù)人缺乏安迪·馬圖沙克（Andy Matuschak）所說(shuō)的“嚴(yán)肅的使用場(chǎng)景”（serious context of use）（也就是說(shuō)，AI無(wú)法帶來(lái)突破，是因?yàn)楦緵](méi)有需要突破的實(shí)際業(yè)務(wù)或目標(biāo)）；第二，大多數(shù)人的瓶頸來(lái)自內(nèi)在因素，而AI（實(shí)際上，任何外部事物）對(duì)此都無(wú)能為力。

范陽(yáng)注：索洛悖論（Solow Paradox）是經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛在1987年提出的一個(gè)觀察。簡(jiǎn)單說(shuō)就是：我們到處都能看到計(jì)算機(jī)時(shí)代的痕跡，唯獨(dú)在生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)中看不到。

意思是，雖然企業(yè)大量投資IT和計(jì)算機(jī)技術(shù)，但這些投入似乎并沒(méi)有顯著提高國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率（即單位投入的產(chǎn)出）。這就像你只是簡(jiǎn)單買了各種高科技辦公設(shè)備，但公司的整體效率并沒(méi)有明顯提升。

嚴(yán)肅的使用場(chǎng)景

The Serious Context of Use

無(wú)論是在網(wǎng)上還是在現(xiàn)實(shí)生活中，我都聽(tīng)過(guò)太多人跟我說(shuō)過(guò)類似的話：“我想［使用|開(kāi)發(fā)］一款用AI幫我寫(xiě)記憶卡片（flashcards）的App?！钡谶@些人里，你覺(jué)得有幾個(gè)是真正自己寫(xiě)過(guò)卡片的？他們當(dāng)中有幾個(gè)人每天都在用Anki？或者說(shuō)，他們真的用過(guò)Anki嗎？

那些渴望讓AI幫自己寫(xiě)卡片的人，實(shí)際上根本不用卡片。他們沒(méi)有理由去用。反過(guò)來(lái)看，那些真正每天在使用記憶卡片的人，讓AI來(lái)幫他們寫(xiě)卡片也帶不來(lái)多大好處。

“AI導(dǎo)師”（AI tutors）的設(shè)想也是同理。如果你的筆記本電腦里駐留著約翰·馮·諾伊曼（John von Neumann）的靈魂，你會(huì)讓他教你什么？咱們坦白點(diǎn)說(shuō)吧：你大概會(huì)翻一翻某個(gè)你有點(diǎn)好奇的數(shù)學(xué)主題的第一章，然后就忘了

而這甚至很可能是理性的選擇！大多數(shù)人并不是自學(xué)成才的人（autodidacts），因?yàn)榇蠖鄶?shù)人沒(méi)有實(shí)際理由去學(xué)某個(gè)特定主題（比如工作用不上）。而為學(xué)而學(xué)的問(wèn)題在于機(jī)會(huì)成本：學(xué)什么不學(xué)什么，沒(méi)有先驗(yàn)的理由，那不如什么都不做，等一個(gè)真正吸引你的東西出現(xiàn)。

再?gòu)?qiáng)調(diào)一次，這很可能是理性的！試想一下，如果你對(duì)萬(wàn)事萬(wàn)物都感興趣會(huì)怎樣？你可能會(huì)在地下室里呆上好幾年，廢寢忘食地去維護(hù)一個(gè)關(guān)于“蘇聯(lián)晚期軍事硬件”之類的維基百科。所以，即便你口袋里揣著個(gè)馮·諾伊曼，恐怕也無(wú)法帶來(lái)任何實(shí)質(zhì)性的改變。

一個(gè)“AI行政助理”真的能提高你的生產(chǎn)力嗎？除了告訴你那些你已經(jīng)知道自己該做的事，它還能做什么？這些抽象概念很有吸引力，但要讓它們降溫，只需要追問(wèn)具體的、細(xì)顆粒度的細(xì)節(jié)。回想一天的工作，問(wèn)自己：一個(gè)在你旁邊看著的AI，具體做了哪件事，才會(huì)真正帶來(lái)改變？

最后，就是那群搞“思維工具/筆記軟件”的人了（the tools-for-thought/notetaking people）。上帝救救我們吧。永遠(yuǎn)都是那套陳詞濫調(diào)：一個(gè)裝滿你筆記的文件夾—噢抱歉，應(yīng)該叫你的“第二大腦”（second brain）—再加上一個(gè)能寫(xiě)作、編輯、整合信息并回答問(wèn)題的AI智能體。你花一個(gè)下午就能把這玩意兒搭出來(lái)，但它對(duì)你的生活不會(huì)產(chǎn)生任何影響。原因很簡(jiǎn)單：因?yàn)槟惝?dāng)初費(fèi)盡心思搭建的“第二大腦”本來(lái)就沒(méi)起到任何作用。

你看，我們大多數(shù)人，如果不是學(xué)生，其實(shí)根本沒(méi)有記筆記的理由。你是學(xué)生的話，你會(huì)從教科書(shū)里記筆記。我自己寫(xiě)日記，偶爾有點(diǎn)用。有些工作我寫(xiě)工作日志，也有點(diǎn)用。但如果我不寫(xiě)了，大概也什么都不會(huì)變。

那些沉迷筆記的人（The notetaking people）—我說(shuō)這話的時(shí)候，是帶著滿滿的愛(ài)意的—從來(lái)不會(huì)是那種站在領(lǐng)域前沿的研究者，一塊磚一片瓦地建造自己的知識(shí)大教堂，以便得出新的洞見(jiàn)。也不會(huì)是那種需要閱讀幾千萬(wàn)字、跨越上千個(gè)來(lái)源，才能拼湊出某個(gè)歷史人物生平的歷史學(xué)家。

它永遠(yuǎn)不會(huì)是那些在啃硬骨頭的人（It’s never someone doing something hard）。它永遠(yuǎn)是某些博主。他們的“數(shù)字花園”里唯一的內(nèi)容，就是關(guān)于“如何打理一個(gè)數(shù)字花園”（Their“digital garden”is about how to keep a digital garden）。這非常自我沉溺（solipsistic）：這里沒(méi)有產(chǎn)出，沒(méi)有交付物。唯一的交付物就是你截一張自己的Obsidian關(guān)系圖譜，然后發(fā)條推特，炫耀它看起來(lái)多么像一團(tuán)讓人看不懂的亂毛線球。

所以，AI到底能帶來(lái)什么改變？

“它能幫我寫(xiě)筆記?！薄涥P(guān)于什么的筆記？

“它能幫我讀文章、做摘要，然后把它們加進(jìn)我的數(shù)字花園里?！薄康氖鞘裁?？

“它能發(fā)現(xiàn)我不同想法之間的聯(lián)系！”—你有什么想法？

它會(huì)把你為某篇無(wú)聊文章準(zhǔn)備的、最終也沒(méi)寫(xiě)完的草稿大綱，和你一堆根本沒(méi)讀過(guò)的PDF文件組合在一起，然后產(chǎn)出什么？另一個(gè)你同樣不會(huì)去做的項(xiàng)目？AI就是來(lái)干這個(gè)的？

同樣，我是帶著全人類的愛(ài)意來(lái)說(shuō)這些的。我自己曾經(jīng)也是個(gè)“思維工具迷”，我也囤積PDF。但我們必須對(duì)自己誠(chéng)實(shí)。

有時(shí)候，工具無(wú)法帶來(lái)突破，是因?yàn)楦緵](méi)有需要突破的實(shí)際目標(biāo)。因?yàn)樗^的“突破”，從來(lái)都不是一個(gè)具體可實(shí)現(xiàn)的物質(zhì)層面的需求，而是一個(gè)關(guān)于“我們想成為什么樣的人”的模糊的，理想化的期許（Sometimes,tools don’t move the needle because there’s no needle to move.Because the“needle”is not a concrete,realizable material need but a vague,aspirational idea about who we are as people）。

內(nèi)在限制因素

Internal Limiting Factors

說(shuō)到底，用計(jì)算機(jī)來(lái)增強(qiáng)人類能力的本質(zhì)邏輯就是：你把一個(gè)人放在中心，然后在他們周圍搭建一套腳手架，但人本身保持不變。這套腳手架可以是傳統(tǒng)的軟件，也可以是AI，但人類本身依然是一個(gè)黑盒子。而人們的奢望是：我只要給我的AI智能體集群發(fā)個(gè)提示詞，就能像科幻小說(shuō)《終端漸速》（Accelerando）里的主角曼弗雷德（Manfred）那樣，戰(zhàn)斗力瞬間暴漲100倍（you take the human,and you build a scaffold around them,but the human stays the same.The scaffold can be classical software,or AI,but the human remains a black box.And the hope is:I just prompt my swarm of AI agents and become 100x more effective,like Manfred in Accelerando）。

注：Accelerando

https://www.antipope.org/charlie/blog-static/fiction/accelerando/accelerando.html

為什么這行不通？我認(rèn)為，絕大多數(shù)人都是被那些極難改變的內(nèi)在因素（internal factors）卡住了：精力、動(dòng)力、執(zhí)行功能的能力（Mental energy,motivation,executive function），更不用說(shuō)智力和責(zé)任心（conscientiousness）這些更底層的特質(zhì)了。所以，外部的“腳手架”—無(wú)論是傳統(tǒng)軟件還是AI—或許有些幫助，但不可能帶來(lái)根本性的改變（it won’t be transformative）。

執(zhí)行功能（executive function）

以執(zhí)行功能（executive function）為例。我自己應(yīng)對(duì)ADHD（注意缺陷與多動(dòng)障礙）的體會(huì)是：外部腳手架（待辦清單、日歷、計(jì)時(shí)器、無(wú)數(shù)種騙自己去工作的小技巧）能把我從“零”提升到“勉強(qiáng)能運(yùn)轉(zhuǎn)”（gets me from zero to“kind of functional”）。但也就到此為止了。

范陽(yáng)注：作者的個(gè)人實(shí)驗(yàn)分享：Notes on Managing ADHD

https://borretti.me/article/notes-on-managing-adhd

而興奮劑類藥物解決的是原始的內(nèi)在瓶頸—我的生物性的神經(jīng)化學(xué)問(wèn)題（Stimulants fix the original,internal bottleneck,which is my neurochemistry）。藥物起效后，我才能真正實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)（這叫李比希最低量定律）。

范陽(yáng)注：李比希最低量定律（Liebig's law of the minimum）是一個(gè)源自農(nóng)業(yè)的原理：植物的生長(zhǎng)不是由最充足的養(yǎng)分決定的，而是由最缺乏的那一種養(yǎng)分決定的。好比一個(gè)木桶，能裝多少水不取決于最高的那塊木板，而取決于最短的那塊。無(wú)論其他養(yǎng)分多豐富，只要某一種必需元素不足，生長(zhǎng)就會(huì)被卡住。

在能夠穿透大腦組織、結(jié)合去甲腎上腺素轉(zhuǎn)運(yùn)體（NET）和多巴胺轉(zhuǎn)運(yùn)體（DAT）的微小藥物分子面前，全世界所有的“番茄工作法”都顯得蒼白無(wú)力。更何況，真正派得上用場(chǎng)的外部腳手架，其實(shí)只是像Todoist和日歷這樣的傳統(tǒng)軟件。一個(gè)AI智能體能達(dá)到哌醋甲酯（利他林）治療ADHD的效果嗎？我深表懷疑。

智力（Consider intelligence）

再來(lái)看看智力（Consider intelligence）。AI能增強(qiáng)人類的智力嗎（Can AI augment human intelligence）？這會(huì)是個(gè)什么場(chǎng)景？想想看，AI智能體也是在底層模型跨越了特定的能力門(mén)檻后才開(kāi)始變得有用的—你不可能把GPT-2套上個(gè)外殼就指望它跑出GPT-5的結(jié)果。你能把一個(gè)人放進(jìn)AI的腳手架里，就讓他的有效智商瞬間暴漲30點(diǎn)嗎？

我對(duì)此深表懷疑。除非那個(gè)AI包攬了所有的思考——但如果是那樣的話，要這個(gè)人還有什么用？在“人機(jī)半人馬”（human-AI centaur）的組合里，限制因素始終在人這一側(cè)（The limiting factor in the human-AI centaur is the human!）！因此，在我們獲得極度先進(jìn)的生物技術(shù)之前，智力這個(gè)變量是鎖死的（So intelligence is fixed until we get very advanced biotechnology）。

知識(shí)（Knowledge）

知識(shí)（Knowledge）是另一個(gè)限制因素。我發(fā)現(xiàn)，即使是受過(guò)良好教育的人，也往往低估了知識(shí)的重要性。很多人抱著一種“船到橋頭自然直，到時(shí)候直接谷歌搜一下就行”的態(tài)度。就像查爾斯·巴貝奇（Babbage）曾感嘆的那樣，我實(shí)在無(wú)法理解，什么樣的思想混亂會(huì)導(dǎo)致一個(gè)人這么想（I can’t rightly apprehend the confusion of ideas that would lead someone to think this）。

這也許是因?yàn)槿狈Α皣?yán)肅的使用場(chǎng)景”吧。你所做的每一件事、每一個(gè)行動(dòng)、每一個(gè)冒出來(lái)的閑思雜念，都在調(diào)用你腦海中那座巨大（且隱性、不可見(jiàn)）的知識(shí)寶庫(kù)?？藙诘隆は戕r(nóng)（Claude Shannon）之所以能發(fā)明數(shù)字計(jì)算，是因?yàn)樗『糜涀×水?dāng)時(shí)一門(mén)極其冷門(mén)的數(shù)學(xué)邏輯分支—布爾代數(shù)，并敏銳地意識(shí)到它可以由硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)。一個(gè)價(jià)值數(shù)萬(wàn)億美元的新產(chǎn)業(yè)，就這樣從幾本古舊的書(shū)籍中被召喚了出來(lái)（Claude Shannon invented digital computing because he remembered this then-obscure branch of mathematical logic called Boolean algebra and saw that it could be realized in hardware.A trillion-dollar industry,conjured out of some old tomes）。

在AI時(shí)代，知識(shí)之所以仍然是瓶頸，不是因?yàn)椤叭绻銢](méi)有知識(shí)，你就寫(xiě)不出提示詞”。而是：如果你沒(méi)有足夠的知識(shí)，你就根本不懂那個(gè)問(wèn)題，也不懂它為什么重要，更不懂如何判斷答案的正確與否，你甚至永遠(yuǎn)不會(huì)想到要去問(wèn)這個(gè)問(wèn)題。你離“寫(xiě)提示詞”還隔著十萬(wàn)八千里（if you don’t have the knowledge,you don’t understand the question,or why it matters,or how to judge the answers,and you won’t ever think to ask.You’re in a completely different continent from“writing the prompt”）。由于長(zhǎng)期記憶是私密且存在于大腦內(nèi)部的，AI無(wú)法直接拔高它?；蛟S，通過(guò)明智地使用，AI能在獲取新知識(shí)的過(guò)程中提供一些輔助。

綜上所述：執(zhí)行功能、智力以及知識(shí)，是決定你能做成什么事的巨大瓶頸。因?yàn)樗鼈兇嬖谟诖竽X內(nèi)部，所以在我們擁有遠(yuǎn)比現(xiàn)在先進(jìn)的生物技術(shù)之前，AI對(duì)它們無(wú)能為力（because they are internal to the brain,AI can’t touch them until we have far more advanced biotechnology）。

由此可以得出一個(gè)推論：與現(xiàn)在主流崇尚的“人力資本正在貶值”的觀點(diǎn)恰恰相反，教育的投資回報(bào)率現(xiàn)在反而更高了。因?yàn)槟切┞敾?、受過(guò)良好教育、且大腦獎(jiǎng)賞機(jī)制運(yùn)轉(zhuǎn)正常的人，會(huì)從AI中獲益更多（contrary to the popular view of human capital is becoming worthless,the returns to education are now higher,because intelligent,educated people with working reward circuitry stand to gain more from AI）。