作者：王超，來源：X，@chaowxyz
2020年，如果你想知道一個蛋白質的三維結構，需要做什么？
找一個博士生，給他一臺X射線晶體衍射儀，等上幾個月，如果運氣好的話，也許能得到答案。如果運氣不好，可能要等幾年，甚至永遠等不到。蛋白質是生命的基本組件，它的結構決定了它的功能。理解蛋白質結構，是理解疾病、設計藥物的關鍵。人類花了50年，一個分子一個分子地測量，積累了19萬個蛋白質結構。
這19萬個數據點，是幾代生物學家用青春換來的。
2024年，這個數字變成了：2億個。因為有了一個叫AlphaFold的AI模型。
從50年19萬個到4年2億個，這是約1萬3千倍的差距。
2024年10月9日，諾貝爾化學獎頒給了創造AlphaFold的Demis Hassabis和John Jumper。
頒獎詞說："他們解決了生物學50年的難題。"
而這，只是開始。
在材料科學里：Google 的 GNoME，用 17 天預測了 220 萬個新晶體結構。人類此前已知的穩定材料大約是 4.8 萬個，一次性增加了 10 倍以上。
在數學競賽里：2024 年，AlphaProof 獲得國際數學奧林匹克銀牌；2025 年，Gemini Deep Think 拿到金牌。培養一名人類 IMO 金牌選手，需要十幾年的心血，還要依賴萬里挑一的天賦。而現在，Google 按下回車就能“批量生產”出無數個金牌水平的 AI。
天才曾經是稀缺的，現在開始變得可以工業化復制。
這不是"效率提升"。
這是時間坍縮。
當一個博士生3年才能完成的工作，AI 3天就能做完，"博士"意味著什么？當知識可以被AI瞬間調用，"教育"意味著什么？當生產力提升不是10%、50%，而是10倍、100倍，"工作"本身又意味著什么？
要理解下半場，我們必須重新審視上半場的游戲規則。
人類文明的前1萬年，有一個從未被打破的鐵律：智能稀缺。
高等級的智能只存在于人腦中，無法復制，無法轉移，培養周期長達數十年。
這個根本法則，注定了人類的宿命：無盡的生存壓力。因為智能稀缺，所以無法高效地改造世界，絕大多數人必須終日勞作，才能活下去。
這兩者相互強化，形成了一個長達萬年的循環：?智能稀缺 → 突破依賴罕見天才 → 生產力提升緩慢 → 生存壓力巨大 → 無暇思考 → 智能稀缺
但歷史也揭示了暗藏的轉機：每一次生產力躍遷，雖然緩慢，但都成功解放了一部分人，培育出更多的智能資源，推動文明螺旋上升。
讓我們看看這個螺旋如何展開...
通過長期的觀察和試錯，人類洞察了植物生長的規律，創造出一個系統（農業），代替我們去進行能量的日常捕獲。
考古證據顯示，智人花了9萬年，才有少數部落偶然發現種植的秘密。這本身就體現了智能的極度稀缺。
而當這場革命終于到來時，它的傳播（即“勝利的分享”）又撞上了同一堵墻：?這個系統（知識）的傳播媒介，是最低效的口口相傳。每一個部落都需要通過言傳身教、代代摸索來掌握這套復雜的技能。知識在傳播中極易失真和遺忘。因此，這場革命耗費了整整3000年才走遍全球。
然而這場認知飛躍的成果是驚人的：農業時代，1平方公里土地可養活的人口，比狩獵采集時代提升了上千倍，全球人口在一萬年間增長了60倍。
蒸汽的力量，公元1世紀就被發現了——古希臘的"汽轉球"。但從玩具到動力機器，人類花了整整1700年，才等來紐科門、瓦特這樣萬里挑一的工程天才。
憑借這少數天才的大腦，人類洞察了熱力學和機械原理，終于掌握了這種能放大自身意圖的“鋼鐵肌肉”。
相比農業的三千年，這次的普及大大加速，得益于一種新的傳播媒介：印刷術的普及。知識第一次可以被固化在書籍和圖紙上，進行大規模、低失真度的復制。變革不再完全依賴于師傅帶徒弟。
但即使有了圖紙，也需要大量能讀懂圖紙、能操作復雜機器、能管理工廠的工程師和技術工人。而這種新型智能的培養周期依然長達數十年。因此，這場革命的全球化被拉長到了超過100年。
其結果是經濟增長的爆炸：工業革命后，1800-1900年，全球人均GDP翻了一倍。也許你覺得100年增加一倍并不快，但要知道從公元0年到公元1800年，1800年間，全球的GDP只增加了40%。
1870年代，Edison發明了電力系統，Tesla推動了交流電。電力可以瞬間傳輸，通過電網覆蓋城市和工廠。能量第一次可以高效傳輸和轉換。它如“神經系統”般連接了整個經濟，裝配線成為可能，標準化和大規模制造爆發。經濟增長率在工業革命的基礎上，又提升了2-3倍，開啟了“生產力黃金時代”。
相比工業革命的百年擴散，這次躍遷再次加速，得益于更高效的媒介：大眾教育體系和電報。知識的傳播被系統化、標準化；而電報讓跨越國家的協調與管理成為可能。
然而，瓶頸依然存在，而且是雙重的：高昂的物理成本和稀缺的專業智能。
運營這個龐大的“神經系統”，不僅需要鋪設天量的電網，更需要一個規模龐大、訓練有素的專家群體。從電網規劃到工廠電氣化改造，每一個環節都極度依賴他們。
物理基建的建設速度，和專家的培養速度，共同決定了創新的擴散上限。這場革命因此也耗費了約70年才完成擴散。
1940年代至今。如果說前三次躍遷都是關于能量，這一次，躍遷的對象是信息和智能本身。
計算變得輕而易舉。?ENIAC、晶體管、個人電腦……將人類智能中"基于規則的、可重復的"部分外包了出去。
信息傳播不再受距離限制。?互聯網讓信息可以零成本、即時地復制和傳輸。一個專家的知識，可以通過在線課程觸達數百萬人。
這是上半場最偉大的嘗試，也是擴散最快的一次革命。然而，它最終也撞上了那個終極的瓶頸：?我們解決了“計算”和“傳播”的問題，但沒有解決“創造”的問題。計算機需要人類編程，互聯網需要人類創造內容。我們讓思想的產物得以光速傳播，卻沒有增加思想源頭的數量。智能稀缺這個幽靈，依然盤踞在文明的核心。
審視這幅跨越萬年的藍圖,規律清晰可見：每一次變革都更快，但“智能稀缺”這個根本性的約束，從未打破。也因此塑造了人類賴以生存和發展的核心體系：
教育體系：為了批量培養智能。
職業體系：為了交易和定價智能。
組織結構：為了協調和管理智能。
經濟模式：為了最大化利用稀缺的智能。
人類文明的“上層建筑”就是圍繞“智能稀缺”這塊地基耗費萬年建立起來的大廈。而現在，游戲規則終于變了。人工智能，正在直接挑戰這個終極問題。那么，當地基被抽掉時，這座大廈會發生什么？
要回答這個問題，我們必須審視歷史的另一面——生產力躍遷帶來的，是效率，更是解放。
生產力的每一次躍遷，都會產生“生產盈余”；而“生產盈余”，則會將越來越多的人從日復一日的生存性勞動中解放出來。
那么，這種“解放”和人類文明的發展存在著什么關系？ 這個問題，人類用一萬年的時間，回答了四次。
與大多數認知相反，農業革命后，人類反而更忙了?？脊抛C據顯示：農業時代初期人類平均身高下降10厘米，骨骼疾病增加，勞動強度更高。
但關鍵變化是：有了食物盈余。
第一次，不是所有人都必須每天為食物奔波。極少數人（部落首領、祭司）得以從日復一日的勞作中解放——這不到1%的人口，擁有了"不直接生產食物"的奢侈，其心智第一次被解放出來，。
被解放的智能創造了什么？
他們開始觀測天象、制定歷法、建立宗教儀式、進行社會管理。最早的文字，最早的歷法，最早的宗教，都誕生于這被解放的1%。
經過數千年的積累，農業技術逐漸成熟，灌溉系統完善，工具改進，作物馴化。更重要的是，帝國組織形式出現——大規模的協作讓生產效率進一步提升，食物盈余已經可以支撐遠超1%的人口從直接生產中解放。
以雅典為例：40萬人口中，12萬奴隸承擔了大部分體力勞動，農業剩余足以養活數萬成年男性公民。這意味著在雅典這樣的城邦，可能有了10%的人口，第一次擁有了充足的時間。不是偶爾的片刻，而是可以終身從事非生產性活動。
這些被解放的人創造了什么？
這是人類文明史上最神奇的時代。
在地球的四個不同角落，幾乎同時，人類開始思考同樣的問題：
中國，孔子問："何為仁？何為義？"
印度，釋迦牟尼問："何為苦？如何解脫？"
希臘，蘇格拉底問："何為善？何為正義？"
以色列，希伯來先知們追問："上帝要我們如何生活？"
德國哲學家卡爾·雅斯貝爾斯稱之為"軸心時代"——所有現代哲學、倫理、宗教的源頭。
人類第一次有足夠的智力資源去思考"意義"本身。 不是"如何活下去"，而是"為什么要活"。不是"如何種出更多糧食"，而是"什么是美好的生活"。
這個時代奠定了此后2000年人類精神世界的基本框架：哲學、倫理學、經典宗教、藝術的經典形態。
工業革命改變了游戲規則。蒸汽機和電力的力量，讓物質產品的生產能力超越了此前所有時代的總和。人類支配的能量，從人力、畜力飛躍到了化石能源。
這一次，創造盈余的主力不再是只是人，還有機器。?生產力的急速發展，讓30-40%的人口脫離了直接的生產崗位。不只有貴族和僧侶，還包括龐大的中產階級?- 科學家、工程師、教師、醫生、公務員、律師、記者、藝術家。他們不直接生產糧食或商品，但構建和維護著整個現代社會的運轉。
面對工業化帶來的復雜社會，這些被解放的頭腦開始著手設計和構建支撐現代世界運轉的龐大體系：
科學體系：觀察和解釋物質世界的科學范式被建立。
政治體系：民族國家、代議制政府、現代法律體系被系統性地建立起來。
經濟體系：市場經濟、現代公司制度、全球貿易網絡開始形成。
社會體系：公共教育、大眾傳媒、現代醫療衛生體系開始普及。
文明躍升：從意義到體系。?軸心時代的哲學家追問個人存在的意義，工業時代的精英則用理性的力量，系統性地構建和組織整個外部世界。
如果說工業革命是把肌肉外包給機器，那么信息革命，就是開始把一部分大腦外包給機器——至少是那部分可以被清晰寫成規則的腦力。
計算變得廉價而無處不在，信息的存儲、檢索、傳輸和處理被大規模自動化。結果不是一點點的提效，而是再次出現了生產力的躍遷：在發達國家，高達 50–60% 的工作者脫離了直接的物質生產崗位。與此同時，整個社會的效率提升，悄悄帶來了另一個歷史性拐點——對大多數人而言，一生中用于休閑的時間，第一次超過了用于工作的時間。
也就是說，信息時代帶來了兩種疊加的“解放”：
一是工作形態的解放：越來越多人從體力勞動者，變成以處理信息為主的“知識工作者”；
二是時間的解放：在工作之外，人人都有了前所未有的可支配時間。
解放的成就是巨大的，這些知識工作者構建了一個與物理世界平行的“數字體系”：連接一切的數字通信網絡，覆蓋全球的運算基礎設施，以及吞噬了半個世界的軟件系統。
這一整套，匯聚成了現代文明的“數字基座”，相當于我們的新“操作系統”。
而在被釋放出來的業余時間里，人們開始大規模轉向精神和文化層面的追求。起初是對流行文化的被動消費，很快就演變成一種更具顛覆性的形態：大眾創造力的覺醒——
志愿者一起寫出了維基百科，
程序員在夜晚和周末構建開源軟件，
無數個人創作者用視頻、文字、音樂，持續產出內容。
這場看似屬于“娛樂”“興趣”的文化爆發，反過來重塑了我們的物質世界和價值觀。
如果說工業時代是少數精英構建體系，大眾被動消費體系，那么信息時代則變成了：
一方面，是一批職業化的“解放者”*在構建“數字基座”； 另一方面，是被部分解放出來的*“民主化的解放者”，在這個基座之上，引爆了文化與價值的重塑。
而正是這個數字基座：它沉淀下來的海量數據，它所催生的算法范式和算力基礎，構成了下一場革命人工智能得以爆發的全部前提。
信息時代，既是上半場的巔峰，也是下半場的發令槍。
現在，歷史第一次走到了一個臨界點。
當AI能做大部分工作，生存不再依賴全民勞動。
這就是人類文明史上最深刻的轉折。
上半場的終局，我們看到了一個即將被打破的萬年循環，一個智能不再稀缺、人類將從生存性勞動中獲得巨大解放的黎明。這聽起來無比光明，仿佛人類即將從漫長的苦役中畢業，進入一個充滿創造與意義的黃金時代。
但歷史的B面，總是寫著另一段截然不同的旋律。每一次偉大的解放，都伴隨著一次痛苦的撕裂。要理解下半場真正的挑戰，我們必須將目光從解放的光輝，投向它身后那個巨大而冷酷的陰影。
1811年，英國諾丁漢，當紡織工人沖進工廠、砸毀自動織布機時，他們失去的并不只是一份工作，而是整個世界。一個熟練的紡織工，他的身份、尊嚴、在社區中的地位，全都織在那雙手里。那是十幾年學徒生涯換來的技藝，是父子相傳的驕傲。他的價值，就是他無可替代的手藝。
然后機器出現了。
它把這份延續百年的價值，一夜之間碾得粉碎。他不再是“技藝精湛的工匠”，而是“看管機器的零件”，隨時可以被更廉價的婦女或兒童替代。這不僅是失業，而是身份的死亡。隨之而來的，是貧民窟、是 6 歲孩童在礦井里勞作 14 小時的黑暗，是整整一代人成為“進步”的代價。
這并非一段偶然的插曲，而是一條貫穿所有生產力躍遷的鐵律：?每一次看似偉大的轉型，幾乎都要經過三個階段：失序、博弈與重構。
第一階段，是“失序”。舊的秩序（“我的手藝很有價值”）在一夜之間崩塌，但新的秩序（“作為一名‘工人’也很有尊嚴”）還遠未建立。這是最痛苦的時期，充滿了迷茫、憤怒和生存危機。工業革命初期的50年，就是這樣一個“失序期”，城市里充斥著絕望和動蕩。
第二階段，是“博弈”。在廢墟之上，不同的社會力量為了定義新的規則而展開激烈斗爭。工人們組織工會、發動罷工；資本家則推動立法、雇傭警察。整個社會在撕裂中，爭奪著未來的書寫權。這是最混亂的時期，充滿了沖突和不確定性。
第三階段，才是“重構”。經過漫長而血腥的博弈，新的社會共識才緩慢形成。8小時工作制、周末、勞動法、公共教育、現代醫療……這些我們今天視為理所當然的制度，是無數人在長達一個世紀的斗爭中，一點一滴爭取來的。最終，社會用“工作=價值=身份”的新倫理，勉強縫合了工業革命帶來的巨大傷口。
從失序到重構，英國花了整整100年。一代人的犧牲，換來了后幾代人的穩定。
那么，這一次呢？
這一次，我們同樣站在“失序”的懸崖邊緣。但歷史并非簡單的重復，AI帶來的這場轉型，在三個維度上，將是史無前例的。
首先，是速度。?工業革命的陣痛延綿一個世紀，而AI的革命，核心沖擊可能會被壓縮在短短的10到20年。歷史仿佛按下了10倍速的快進鍵，過去一個世紀才展開的社會撕裂和重構，現在可能集中在一代人的生命里完成，我們沒有太多“慢慢適應”的空間。
其次，是范圍。過去的工業革命，哪怕在最劇烈的時候，真正被撕開的，主要還是制造業和部分工種。而這一次，AI 沖擊的對象，不再是經濟版圖的一角，而是整張地圖：幾乎所有行業、所有工種，都會在不同程度上被影響，差別只在于先后和深淺。
第三，是演化方式。?過去的技術是“發明一次 → 緩慢普及”，而這一次，AI 自己也在參與設計更強的 AI。我們一邊努力適應它，一邊被迫追趕它的自我進化速度。
一個世紀的社會陣痛，被壓縮進十幾年。從少數行業的局部變革，升級為幾乎全領域的系統性重構。而技術本身，也第一次以“自我加速”的方式，推動這場重構向前狂奔。
這就是我們即將面對的現實。
如果以為可以從上半場的“生存敘事”，順滑、無痛地切換到下半場的“意義敘事”，那大概率是對歷史的誤讀。在真正的黎明到來之前，往往要穿過一段最深的黑暗。
如果說未來十年是一場風暴，那它并不是毫無方向的亂流。 站在風眼里往外看，會發現有三股持續拉扯的力量——它們不是短期事件，而是三組繞不過去的結構性問題：
智能基礎設施由誰來控制？
AI 創造的財富如何在社會中流動？
當“工作=價值”開始松動，什么算“好的人生”？
這三件事，分別對應下半場的權力結構、分配結構和價值結構。它們會在很長時間里，決定我們生活在一個怎樣的世界。
人工智能不是一把普通的工具，而是一套可以自我學習、自我升級的智能基礎設施。它更像電網、像互聯網協議：誰掌握它，誰就對整個社會的算力、信息和決策過程擁有巨大的影響力。
圍繞這套基礎設施，已經大致形成三種力量：
第一，科技巨頭。?少數幾家大公司，握有訓練頂級模型所需的算力、數據和工程體系。他們有能力把系統做得極其強大、高效，也有足夠的動機把它做得盡量封閉——變成新的“數字鐵路”“數字石油”。歷史一次次提醒我們：當關鍵基礎設施被高度私有化，其他人往往會變成付費打通路權的“租客”。
第二，開源與公共技術社區。?大量研究者和開發者在開源社區里不斷釋放模型、代碼和工具，希望把智能變成一種開放的基礎設施： 任何人都可以訪問、修改、復用，而不是被鎖在少數黑箱里。這種路徑未必完美，卻顯著降低了被壟斷和濫用的風險，也釋放了更廣泛的創新空間。
第三，各國政府與公共部門。?傳統國家機器正在從舊的地緣政治邏輯中醒來，意識到這里多了一塊新的“主權版圖”。一方面，監管者希望避免 AI 帶來的安全、倫理風險失控；另一方面，各國又在投入巨資建設“主權 AI”，避免在新一輪技術周期中，完全被跨國平臺鎖死在“數字殖民地”的角色上。
這三股力量之間不會有一勞永逸的答案，但大方向清晰：未來的世界，很大程度上取決于這套智能基礎設施是：被少數主體緊緊握在手中，還是逐步被當作一種普惠、可監管、可被社會制衡的公共基礎設施來建設。
誰控制了模型，誰就控制了世界的心智。
當 AI 以極高效率創造出巨量財富時，我們在上半場習慣使用的那套分配邏輯，正在失效。過去兩百年，主流規則可以概括為四個字：按勞分配——你的收入和社會地位，來自你在生產體系中的位置和貢獻。
但如果有一天，維持社會運轉所需的物質產出，只需要少量人類 + 大量機器就能完成，那么：
那些不再需要“上班”的人，算不算“沒貢獻”？
由 AI 自動化系統產生的利潤，應該按照什么方式在股東、工程師、數據提供者、全社會之間流動？
保障“基本體面生活”的責任，仍然完全落在個體勞動者身上，還是要通過新的稅制、福利和所有制安排來分擔？
圍繞這些問題，已經出現了一些探索方向：
全民基本收入（UBI）
“機器人稅”“自動化稅”
“數據紅利”“數據主權”
公共和合作性質的 AI 基礎設施……
它們像是一批不同設計的“救生艇”，試圖回答同一個問題：當勞動不再是分配的唯一依據，我們要用怎樣的新規則來維持社會的基本公平感和穩定性？
如果什么都不做，事情大概率會沿著一條慣性最強的路滑下去：財富會沿著資本和技術所有權的舊軌道，更快地集中到少數擁有“智能資本”的主體手里。這可能不只是貧富差距拉大，而是一種新的分層結構：一端是掌握 AI + 資本的極小群體，另一端是大量在經濟上被動、在結構上可替代的“冗余人口”。
工業革命后，西方社會用了一個世紀，通過罷工、立法、思想運動和制度創新，慢慢縫合出一份新契約：勞動法、公共教育、社保體系……都是那個世紀爭論和折騰的沉淀。
這一次，我們面對的是**“勞動與價值逐漸脫鉤”后的全新分配問題**，但沒有再來一個一百年的時間。
第三個問題看起來最“軟”，實際上同樣是結構性的。它關心的不是某個人一時的迷茫，而是：整套社會默認用什么標準，來判斷一個人是不是“成功”“有用”。
在過去兩百年里，這套價值結構有一個非常穩定的核心回答：工作。
你的職業，是你的名片；
你的收入，是你的分數；
你的忙碌程度，某種意義上被當作你的價值證明。
“新教倫理”和“現代工作觀”早已滲入教育、媒體和日常語言：不工作，幾乎天然和“失敗、懶惰、沒出息”綁在一起。即便在物質上已經不那么匱乏，這種深層預設依然會制造出強烈的存在焦慮。
當社會在技術上有能力讓相當一部分人不用像過去那樣，以“謀生”為中心來安排一生時，當低效的人類手動工作，在大部分領域必然被高效的自動化所替代。
我們第一次被硬生生推到了一個從未認真回答過的問題前：
如果“靠工作謀生”不再是所有人的必選項，社會要用什么敘事和規則，來組織人與人的關系？個人又要用什么，來理解自己的價值？
現實中，新的價值結構正在一些角落里悄悄長出來：
在 GitHub 上，有人用業余時間長期維護開源項目的關鍵模塊；
在 B 站上，有人花上百小時制作一支冷門知識的視頻，收益微薄，卻樂此不疲；
在社區花園里，有退休者自發輪流照料花草，只為讓附近的人走過時心情好一點。
在傳統經濟學的視角里，這些活動“對 GDP 貢獻有限”，但在下半場的視角里，它們像是新的價值結構的樣本，價值更多地來自內在動機和關系網絡——
來自創造本身的愉悅，
來自分享與被理解的滿足，
來自與他人真實的連接，
來自為一個比自己更大的目標貢獻力量的歸屬感。
可以把這一層看作一場舊價值結構與新價值結構之間的拉扯：
一邊，是根深蒂固的“工作=價值”敘事，從家庭教育到職場考核，再到消費社會的符號體系，都在強化它；
另一邊，是“創造 / 學習 / 協作 / 關懷 = 意義”的新敘事，還很微弱，但已經在代碼倉庫、視頻平臺、社區空間中不斷出現。
這一層的走向，將決定：被 AI 解放出來的大量時間和心智資源，主要會沉入由算法推薦和奶頭樂產品構成的“富足的空虛”，還是有機會緩慢累積成一場分散但廣泛的“新文藝復興”，一種以創造、學習、協作和關懷為主軸的價值結構。
這三個問題，彼此糾纏，互相制約：
如果控制權高度集中，追求更公平的分配就會異常艱難；
如果分配極度失衡，大多數人既缺乏安全感也缺乏資源，去認真追問和實踐自己的意義；
如果意義只剩下“賺錢”和“消費”，社會對控制與分配結構的反思與約束，也會隨之弱化。
我們正在同時走過這三道關口。每一個制度調整、技術選擇和文化敘事的變化，都會在這三重博弈中留下痕跡。
如果把人類文明當成一部很長的戲，上半場大致可以概括成一句話：盡可能讓更多人活下去。
農業、工業、電氣、信息，每一次技術革命，都在一點點抬高“能活下去的人數”和“能活得多體面”的底線。在這個過程中，我們發明了國家、公司、市場、學校，也發明了“職業”“工作日”“上班下班”這些日常詞匯。
而現在，下半場的問題就不可避免地浮出水面：在可以活下去之后，人還想怎樣活？
這個問題聽起來很大，但落在每個人身上時，往往是一些很小的瞬間：
當一部分工作被模型接手，屏幕對面的人開始猶豫：“那我在這里，算什么？”
當一個行業因為自動化而不再需要那么多人，有人松了一口氣，有人失眠得更厲害；
當越來越多的創造來自機器，人類的創作變成“被輔助”或“被放大”，有人覺得解放，有人覺得被替代。
這些情緒沒有統一答案，也不需要被迅速下結論。 它們只是提醒我們：下半場的核心，其實是一個關于“意義”的慢問題，而不是一個可以很快用幾條政策、幾個口號解決的快問題。
從歷史的角度看，我們可能正處在一個很尷尬、也很獨特的位置：
上半場的規則還沒有完全失效：大多數人依然需要工作才能維持生活，“你是做什么的？”依然是最常見的開場白；
下半場的輪廓已經若隱若現：智能在加速擴張，三大結構性問題開始松動，卻遠遠談不上解決。
也許很多年以后，再回頭看這一段時期，會覺得它有點像軸心時代、有點像工業革命初期，又都不完全一樣：那時的人類，在新的技術條件下，發明了“公民”“工人”“中產階級”，也發明了“周末”“假期”“退休”。
而這一次，我們可能也會被迫發明一些新的詞，用來描述那些：
不再以謀生為唯一目的的勞動；
不完全由薪水和頭銜來衡量的貢獻；
不只是“我是誰的員工”，而是“我在和誰一起做什么事”的身份。
這些詞現在還不存在，或者只是零零散散地出現在某些角落。它們需要時間，需要沖突，也需要普通人一點一滴的嘗試，才會慢慢長成真正的語言和制度。
所以，與其說這篇文章給出了什么答案，不如說它只是畫了一條線：這條線一邊，是智能稀缺、以生存為中心的上半場，另一邊，是智能開始泛濫、不得不面對意義問題的下半場。
我們剛好站在這條線附近。這既不是榮譽，也不是負擔，只是一種事實。每個人會做出不同的選擇，這是再自然不過的事：有人會積極擁抱變化，有人會選擇盡量維持穩定，有人在兩者之間來回搖擺。
歷史不太在意我們的態度，但會誠實記錄我們的行為。至于這些行為最后拼成怎樣的下半場，這一代人恐怕是看不全的。
大部分人能做的，大概只是：盡量意識到正在發生什么，然后在各自有限的位置上，安靜地想一想 :在這樣一個時代里，我愿意默默偏向哪一種未來？
別的，就留給時間去回答。
喜來順財經
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