编者按：
当“AI”二字如同万金油般，被涂抹在从金融风控到简历筛选、从气象预测到内容审核的每一个角落，我们是否已经习惯于接受这些涂抹带来的“疗效”，而忘记了追问：这罐“万金油”里，究竟装着什么？
[美]阿尔文德·纳拉亚南
[美]萨亚什·卡普尔 著
王勇 王安心 译
中信出版集团 出版
《AI万金油：商业幻想与科技狂潮》，光是从书名，就足以提醒我们，在技术狂欢的时代，更需要一场冷思考。
在2025年末，这个AI迎来大爆发的时间点，《AI万金油：商业幻想与科技狂潮》译者之一王勇博士，作为横跨金融与科技领域的资深从业者，坦诚地为大家拆解了那些被神化的承诺、被忽视的偏见，以及我们每个人在AI时代都将面临的困境。
* 以下内容来自吴晓波频道对谈直播全文
AI的“万金油”迷思：我们在谈论同一个东西吗？
主持人：
书里提到一个观点：关于“什么算作AI，什么不算AI”，其实尚未达成共识。您看我们应该从什么角度去理解这个概念？
王勇博士：
现在大众用“AI”这个词用得比较广。AI就是人工智能，指的是机器给人类带来某种智能的能力。从这个角度看，AI的范围确实很广，以至于我们现在说的大语言模型，和原来用的统计模型，某种意义上都是AI。
这就带来一个问题：我们把所有工具都叫作AI，就像把所有能从A点到B点的交通工具都叫作“交通工具”一样，会很混乱。你说的AI可能是汽车，也可能是火车或自行车。业界对这个词的用法，也存在一个比较宽泛、让人混淆的情况。
这本书最关键的一点是想告诉大家：如果有人声称AI可以预测你未来生活的一切，或者说5到10年内AI会取代人类、产生所谓的AGI（通用人工智能），这些观点可能都不太对。作者认为，我们既不能用特定的AI预测所有事，也不可能仅通过扩大模型参数就生成意识、实现AGI。
这本书的原名是“AI Snake Oil”，我们翻译时商量，中文叫什么呢？“Snake Oil”在美国文化里指的是蛇油，一种万金油式的东西，但又不完全是。中国的“万金油”好像代表什么作用都没有，但也不会有害的意思。而这本书里讲的“蛇油”，可能还有一些负面的东西在里头。所以，最后我们还是用了“万金油”这个概念，希望中国读者能更好理解。
主持人：
书里主要讨论了预测式AI、生成式AI和内容审核式AI这三种类型，为什么会聚焦在这几种？
王勇博士：
作者从用途来分：
一种是预测式，你给数据，我给你输出。
另一种是生成式，它通过学习人类知识，再生成内容，本质上是一个概率概念。
第三种是内容审核式AI，由本书第二作者提出。他曾在Facebook用AI检验平台内容，但他说，用AI来检测内容，从根本上讲是个体系问题，而非技术问题。
他举了扎克伯格在美国国会受质疑的例子。当时议员问，你的平台上经常出现助长仇恨、种族歧视的内容，你准备怎么办？扎克伯格回答：我用AI。议员们顿时哑口无言。但真正头脑清醒的人会指出其中的毛病——Facebook的流量跟读者的关注度有关，流量能带来利益。虽然没直接把仇恨内容加进去，但能带来仇恨的内容天然就吸引眼球、增加流量，这反而助长了仇恨。你的工具有没有效，是放在一个机制、一个体制里的，而不是简单的技术迭代问题。
AI发展到哪了？落地与泡沫
主持人：
从全球范围看，AI现在到底发展到哪一步了？哪些已经落地，哪些还在概念层面？
王勇博士：
从时间轴上看，AI发展可以分三个阶段：20世纪80年代以前，是教机器学会一种规则；80、90年代以后转向机器学习；到后来，大语言模型可以理解语境。我认为现在到了“语境理解”的阶段，但这和真正的智能、有意识的智能，还有差距。
现在的AI已经到了军备竞赛的程度，普通人很难再参与AI的核心研究中。最直观的落地场景是文字编辑工作。以前我每年写工作总结要愁三五天，现在可能三小时甚至几分钟就能搞定。还有很多创造性工作，AI可以帮助你完成任务。自动驾驶也越来越可靠。
如果说AI无所不能，再过5到10年，很多重复性脑力工作确实可能被取代。以前认为AI取代的是体力型、重复性工作，现在发现它针对的是非常烧脑的工作。比如我从事多年的金融工程，现在AI可以给金融工程师赋能，至少提高50%的工作量。反过来理解，做重复性工作的人就可能被取代。
主持人：
书里讲了很多需要警惕的风险。在您看来，我们最应该警惕的是什么？
王勇博士：
这是一个很大的问题。现在很多孩子用AI完成老师布置的作业，这反映了过分依赖AI的现象。AI发展到现在，已经不是我们教它怎么做，而是它读懂了人类，学会了人类的心智、偏见、高明与愚蠢。最糟糕的情况是，人活得不像人了，什么都问AI，把学习能力外包出去。时间长了，你自己的肌肉会萎缩，成为一个不健康的个体。
用AI一定要掌握一个“度”，要有自己的判断。我曾经用一个大模型咨询法律问题，让它找历史上类似的案例。它洋洋洒洒给我提供了十个案例，结论都跟我想要的一致。我当时很开心，但让专家判断后，发现这十个案子没有一个是真的，全是幻觉。所以，大事我现在仍然不放心交给大模型。年度总结让它做没关系，但战略性、方向性的决策，不能交给它。最终拿主意的，还是你自己。
主持人：
资本市场对AI热情很高，很多企业拥抱甚至蹭AI热度。这种市场化驱动，会不会让AI发展脱离技术本身的现实基础？
王勇博士：
现在AI的泡沫大多跟算力有关，核心是“规模法则”。我们可以通过增加算力、增加模型参数，无限地追求智能的出现。行业里很多人都在追求这个目标，但也不完全相信。
黄仁勋整天说这个故事，大家相信了，他的芯片就更值钱。但如果哪天有个聪明人发明了一个新方法，你把所有精力投到芯片上，可能会赔得很惨。我们的知识是有限的，数据是有限的。当大模型已经把人类所有知识都读完，你所期盼的智能仍未出现时，再这样推下去是否合理？杰弗里·辛顿可能一开始相信，现在不一定了；杨立昆是非常不相信的。而奥特曼、黄仁勋他们相信，其中也掺杂着利益。
主持人：
对比全球AI发展，我们国内现在处于什么水平？
王勇博士：
国内最好的土壤是我们的数字市场在全球非常领先。我们的支付体系因为信用体系不同，必须做得很好，这为AI提供了天然的训练场。我们的工程化、落地能力很强，对开源也比较包容。公众对AI技术的接受度相对较高，没有太多条款阻碍发展。
关键是，当美国对我们芯片进行围剿时，我们出了DeepSeek，从算法上把效率提高了。这说明美国人应该意识到，针对中国AI发展不能只是围剿，而要共同为人类谋利。当然，我们也有问题，比如对数据隐私、数据伦理的意识不是特别强。但随着社会进步，意识会越来越强。先发展起来，再考虑质量。
AI陷阱面面观：偏见、神话与“黑箱”
主持人：
伦理问题频次很高。当下有没有全球范围内因AI伦理出现的有影响力的案例？
王勇博士：
有个四五年前的案例：高盛和某大厂发信用卡时，给女性的额度相对较低。算法中并没有把“男女”单独标出来，但男性和女性的消费习惯不同，男性申请副卡的可能性比女性小。模型可能把副卡的分数打低，这本身就是人类的偏见。AI学人类知识时，很忠诚地把效率带来，也把偏见带来了。通过数据产生的智能，数据中的偏见自然会在结果中体现。
主持人：
书里提到“科技竞赛”的说法，说要警惕。这其中有什么陷阱？
王勇博士：
最核心的，是不要接受AI的“黑箱思维”。AI给你提供很多东西，一定要带着批判性观点去看。我发现大模型非常勤奋，但大部分时候不反驳你。包括你质疑它，它甚至会否定自己。我们不能把它所有的输出都当成对的。
还有一些误区，比如认为模型无限发展下去，自然会产生推理能力和智能突破。我不太认同。现在的模型并没有真正理解一件事，它只是在复读、预测可能性。
书里也列举了预测式AI的陷阱，尤其是跟人的决策联系在一起时。比如用AI筛选简历，甚至通过观察面试者几分钟的举止来预测其未来表现，这些都是误区。人有个弱点：面对不确定性，如果有人给我一个定性的预测，我倾向于接受，因为它给我安全感。但这种安全感往往就是误区。用到AI上也是一样。
主持人：
关于“AI万金油”式的承诺或虚假宣传，市面上有吗？
王勇博士：
有。我曾碰到一个做AI的年轻人，他说今后气象预报就不需要了，AI可以全部预测好。这个思路肯定是错的。气象系统是一个混沌系统，不可预测。把AI神化，这种可能性在行业里确实存在。怎么避免这种误区？应该把预测式、生成式AI的背景学一学，不一定真去写程序，但把原理了解了，就能理解这些模型的问题。
主持人：
关于生成式AI，有没有需要警惕的陷阱？
王勇博士：
陷阱在于，比如别人给我一个模型预测股价，我会保守看待。我会看模型的整体假设，不会全盘否认。另外，把生成式AI用到简历检测，或者通过几分钟举止预测职业生涯，肯定是错的。如果你看到一个模型说，因为一个人衣冠不整，三年后工作就不上路，这种说法肯定是迷信。
主持人：
行业里对AI有两种极端认知：一种是乌托邦，认为AI什么都能解决，技术永远是善良的；另一种是反乌托邦，认为AI会消灭人类。您怎么看？
王勇博士：
乌托邦是把AI当成宗教，无限信仰；反乌托邦是把AI当成怪物，两个都不可取。真理可能介于两者之间。我们不能盲目乐观，也不能忽视风险。伦理有问题，就要设定监管，系统总会出问题。
AI越极致、越先进，也会碰到“黑天鹅事件”（小概率大影响的事件）。应用的人越多，一旦出现不可预测事件，影响一定非常大。所以，人的介入一定要有。股市的极速下跌，往往就是AI算法在作怪。不过分信任AI，也不能阻断技术进步。不能淡化风险，也不能鼓吹技术万能。要保持理性，保持对问题认识的平衡。不神话行业，也不魔化它。
AI时代的生存法则：如何与“万金油”共处
主持人：
对普通人来说，怎么缓解“被AI淘汰”的焦虑？
王勇博士：
朋友圈里有人说碳基生命最终会被硅基生命取代，我觉得这一天离我很远。我面临的最大风险是：别人都进步了，我还在原地踏步。如果大家面临同类风险，我至少不认为自己处于非常危险的境地。所以，一定要跟着时代走。
该淘汰的东西就淘汰，掌握最先进的东西。意识到有些东西不是你赖以生存的工具时，就该多学新的。主动去忘掉一些事。人脑有限，学新东西自然就会挤压旧知识。
主持人：
您自己的职业选择，有没有因为AI而发生变化？
王勇博士：
周末我想学学Python，现在发现很多东西真不用学了。你用语言描述，让AI写程序，它写出来的东西真的能用。比如我让它写一个利率模型，原来在金融工程里非常难写，要花一年甚至更久。现在它几分钟写出来，放到程序里跑，全是对的。这时候我发现，AI对我的认知冲击非常大。
我现在避免给我女儿提供建议，我发现很多建议可能真不对。但AI也有好处，它让技术权威去中心化，因为大家的竞争能力不会差太多。
主持人：
未来5到10年，AI会对我们的工作、社会结构、法律制度带来哪些深刻影响？
王勇博士：
这几乎是个回答不了的问题。AI一定会毫不留情地把一些腐朽的知识、技巧展示出来。如果你只会老东西，就可能面临淘汰，而且毫不留情，不看年纪大小。新的时代又验证了那句话：不停地学习，是你抵抗衰老、抵抗被淘汰的工具。
主持人：
书里怎么讨论“社会不平等”这个问题？您认可书中所说，随着AI广泛应用，社会不平等、数据滥用、算法偏见等问题会加剧吗？
王勇博士：
从某种意义上，我认为是有的。但这取决于我们今后对AI伦理的限定。社会发展到非常邪恶的地步，自然会有人去改变。“人机对齐”、让AI为善，非常有意义。贫富会不会更分化，也很难说，这取决于我们自己怎么看待。
主持人：
请老师再为我们简单介绍一下这本书的核心内容和价值。
王勇博士：
读这本书，可以从根本上理解一些关于AI的商业叙事和技术现实。警惕商业神话，可以避免陷入技术泡沫带来的失误。警惕叙事中的无限夸大，学会辨别概念故事和技术能力的差异。
这本书有很多案例，讲热潮、泡沫以及泡沫后的现象。读这本书可以提升知识，增强判断力。如果你懂点机器学习原理，读起来会更有共鸣。如果你对社会学、监管、伦理了解，也会有自己的收获。
它会让你更关注政策发展。最关键的是，它能让你学会跨学科学习。学文的可能对理科产生兴趣，学理的也会关注法律、道德伦理。AI属于每一个人。你对未来5到10年AI发展的前景会有个认识，会思考它如何影响生活，我们担心什么，期待什么。
主持人：
除了书里这三种AI，还有哪些AI应用值得关注？
王勇博士：
最值得关注的是AGI（通用人工智能）的发展趋势。关注它，不只是关心它能否取代人类，而是因为它会影响社会方方方面面的现象——投资、生活、娱乐方式、社会需求。比如，以后是不是大家更需要机器人陪伴，不需要人了？你老了，是不是有个机器人在身边，就不用担心养老了？关心AGI，关系到我们生活的方方面面。
主持人：
您作为星耀科技董事长，目前关注哪些AI前沿趋势？
王勇博士：
我比较关注AI在金融领域的应用。金融科技的应用一直有受欢迎和受排挤的两面。我会关注一些突破性的应用，不局限在客服，而是风险管理——金融行业最核心的东西。效率突破也是突破，省的钱跟挣的钱一样。
我们在新加坡成立这家公司，做的就是AI Agent，给金融工程师赋能，提高效率，取代低效的金融工程师。行业一定淘汰低效的人。AI的力量在增大，人类的责任也在增长。今后我们用AI一起创造未来，只有符合人类发展、跟人类利益保持一致的未来，才值得期待。
主持人：
以金融工程师为例，现在对他们有什么新的技能要求？
王勇博士：
每天都有的。金融工程师要懂数学、计算机、量化，甚至社会学。现在的新要求是懂得新的AI体系，懂得如何利用大模型这些工具，懂得它们在金融工程中如何应用。这才是每个金融工程师该思考的问题。关键不在于会不会推导公式，而在于把知识用于创造价值、风险管理。用工具的同时，要不忘初心，你做的还是跟人类金融问题联系在一起的。
主持人：
除了读书，普通人还能通过哪些途径系统提升对AI的认知？
王勇博士：
不要局限在某一方面，也不要总想着要花两万小时成为专家。关键是系统地把很多事了解起来、关注起来。
另外，不要担心碎片化学习。年龄上去后，除了碎片化，很难有整体化的学习时间。保持学习的连贯性，把碎片联系起来。看短视频，如果你老看一个话题，也能把碎片联系起来。学AI也一样，慢慢看。
主持人：
这本书您推荐哪些人来读？
王勇博士：
适合很多年龄段。当然，希望你对AI有一定基础，不一定很精，但至少对某些模型有简单了解，读起来感受会更深。这不是一本技术书，但如果你没技术背景，可能印象不深。有了技术背景再读，尤其是第五章，会有共鸣。所以，只要是关注AI的人都应该读，但方式要科学一些。
主持人：
最后，对普通人的焦虑，您有什么办法缓解？
王勇博士：
“AI消灭人类”这事不用想太多，天塌下来有个高的顶着。关注一些自己该关注的，关心AI对你行业影响大的事情。比如我关注金融，我就关心它怎么影响金融行业。关注跟你息息相关的，跟你谋生能力相关的事情。这样，读这本书也会更有效。
将近2个小时的分享，王勇博士反复提醒我们：AI是工具，是镜子，也是考验。
考验的是，当技术以“万金油”之名渗透生活，我们是否还能保持独立的判断；当无数声音宣称“AI将改变一切”，我们是否还能分辨哪些是真实的进步，哪些是商业的神话。
《AI万金油》这本书的价值或许正在于此：它不是教你如何使用AI，而是教你如何思考AI。在技术狂奔的时代，这种思考本身，就是我们最后的“人”的阵地。
部分图片来自网络，侵删
中信出版墨菲 | 尽情分享朋友圈
-近期好文推荐-
