祖克柏发表了一篇长文，阐述了Meta 的人工智慧路线图：旨在创造「个人超级智慧」。

撰文：腾讯科技肖静

美国当地时间8 月10 日，马克祖克柏发表了一篇题为《未来属于每个人：通往积极的人工智慧未来之路》的长文。

表面上看，这是一份关于超级智慧、安全、开源和基础设施的政策声明，但在这份冗长的文件背后隐藏着一个更关键的主线：Meta 的未来目标是创造「个人超级智慧」。

祖克柏为这个概念设定了一个非常明确的前提：超级智慧最终不可能由少数公司、政府或实验室控制；它必须普及到更多普通人手中。

过去两年，人工智慧产业关于超级智慧的讨论主要集中在模型能力究竟能达到何种程度，以及如何防止一个能力远超人类的系统失控。祖克柏认为，即便超级智慧本身是安全的，但如果这种权力最终掌握在极少数机构手中，仍然可能造成新的权力失衡。

因此，他提出的解决方案非常“元”。

他认为，人工智慧未来发展的核心原则应该集中在三个方面：将个人赋能视为繁荣的源泉，将创新视为超级智慧的主要目的，并透过制衡机制确保安全。

在他的设想中，每个人都将拥有一个长期的超级智能体陪伴在身边。它了解你的工作方式、健康状况、家庭安排和长期目标，可以为你进行研究、编写程式码、设计产品、规划任务，甚至可以帮助你完成以前需要公司才能完成的任务。

这也解释了为什么祖克柏将几个看似不相关的主题放在同一篇文章中：开源模型、人工智慧就业、安全治理、资料中心建设，甚至美国的能源和基础设施能力。

所有这些都指向同一个问题：如果个人超级智慧真的成为下一代运算平台，谁会控制它，谁将承担背后的运算成本，以及谁会决定它能做什么？

祖克柏的回答清楚地反映了Meta 过去二十年来的产品理念。

Facebook 曾赋予每位用户内容创作和传播的能力，而Instagram 和WhatsApp 则进一步拓展了这种联系。在人工智慧时代，Meta 希望复制类似的去中心化模式——将大型机构的智慧能力转化为普通人的基本工具。

即使在人工智慧安全议题上，祖克柏的观点也与矽谷的主流讨论并不完全一致。

他认为，未来真正需要警觉的风险之一是超级智慧能力的过度集中。依照这个逻辑，对于Meta而言，开放模型不再只是与OpenAI和Anthropic竞争的一种技术选择。

它逐渐成为祖克柏关于超级智慧社会运作方式愿景的一部分。更实际的层面是，Meta 也在为这个理念寻找新的商业切入点。

如果人工智慧从聊天机器人发展到能够长期陪伴用户的个人智慧代理，那么真正重要的切入点可能不再是网页或行动应用，而是一个能够持续理解用户并随时采取行动的人工智慧系统。 Meta 拥有社交关系、内容、通讯产品和智慧眼镜；这些资源现在有机会围绕着「个人超级智慧」进行整合。

祖克柏的文章旨在提出一个比「Meta 还能创造出最强大的模型吗？」更大的问题。

01 从“控制超级智慧”转向“分配超级智慧”

祖克柏在文章中提出了一个根本性问题：未来谁会拥有超级智慧？如果超级智慧集中在少数公司、政府或实验室手中，这是否会在社会中造成新的权力失衡？

近年来，人工智慧安全领域的一个重要讨论议题是如何确保未来的超级智慧系统与人类价值观保持一致，即所谓的「一致性问题」。许多研究人员担心，如果人工智慧的能力远远超过人类，而其目标又与人类利益不一致，可能会带来无法控制的风险。 

图：祖克柏阐述Meta AI的愿景

然而，祖克柏认为，仅仅依靠技术手段来创造「完全符合所有人利益的超级智慧」在逻辑上是有缺陷的。

原因在于人类社会并不存在统一的价值体系。不同的个体、文化和群体对美好生活的定义各不相同。由少数机构设计和控制的超级智能，其价值选择必然会偏袒某些群体，而无法代表所有人的利益。

因此，他提出了另一种方法：与其试图创造一个集中式的、绝对正确的超级智能，不如让更多的人拥有自己的超级智能，透过个人、企业和机构之间的竞争形成新的权力平衡。

祖克柏用「超级智慧律师」的例子来说明这一点。

如果世界上只有一个人拥有超级智慧律师，那么这个人将在法律体系中获得显著的不对称优势。但如果每个人都有类似的能力，法律资源的分配就会更加公平，一般民众与大型机构之间资讯的鸿沟也会缩小。

同样，如果只有一个组织拥有超级智慧的网路安全能力，它可能成为最大的安全风险；但如果防御者也拥有强大的AI工具，数位系统的整体安全水准实际上可能会提高。

在祖克柏的框架下，人工智慧安全不能只依靠限制其能力；更重要的是防止超级智慧形成无法限制的权力集中。

02 未来人工智慧最重要的产品形式

基于这个理念，Meta 正在推广「个人超级智慧」路线。

祖克柏认为，未来人工智慧最重要的产品形式将从问答聊天机器人演变为能够长期了解用户并帮助他们实现目标的个人智慧代理。

这个智慧代理将成为用户日常生活中的智慧助手，能够理解个人喜好、目标和长期需求，并持续帮助使用者优化健康、工作、家庭管理、财务规划和学习成长。

与目前大多数人工智慧工具不同，未来个人智慧代理的核心价值将从提供资讯扩展到代表用户采取行动。例如，它可以帮助使用者整理资讯、激发灵感、规划任务，并根据使用者的健康数据提供生活方式建议，甚至协助安排家庭活动。

祖克柏强调隐私的重要性。如果个人超级智慧要真正融入人们的生活，就必须获得使用者授权才能存取大量私人资讯。 Meta 提出，未来的个人智慧代理将提供一种“完全私密模式”，在这种模式下，即使是Meta 也无法查看使用者资讯或授权他人存取。

这也代表了Meta 正在尝试建立的一种新型人机关系：人工智慧将从企业拥有的工具转变为个人拥有的能力。

在就业和自动化的讨论中，祖克柏的观点与传统观点截然不同。他认为，超级智慧最重要的贡献并非仅仅在于取代人类的工作，而是帮助人类创造以前不可能实现的新事物。

历史上，每一次重大的科技革命都引发了人们对失业的担忧。从工业革命到网路时代，人们一直担心机器会取代大量工作。但最终，科技不仅提高了生产力，也创造了新的产业和职业。祖克柏认为，人工智慧时代也将遵循类似的模式。

未来真正重要的改变不是机器承担更多重复性工作，而是一般人获得以前只有大型企业和专业机构才能拥有的能力。

个人可以利用人工智慧完成产品设计、软体开发、市场调查，甚至创业运营，而无需组建庞大的团队。这将改变公司的组织方式。

未来的公司规模或许会更小，但个人生产力会更高。许多以前由于成本高或技术障碍而无法实现的想法，将因人工智慧工具的广泛应用而变得可行。祖克柏认为，超级智慧最终应该成为创新的基础设施，而不仅仅是自动化机器。

03 开源生态系统交易：Meta 的人工智慧竞赛策略

除了个人超级智慧之外，开源也是祖克柏文章中的重要主题。

Meta长期以来一直支持开源模式，这使其与一些强调闭包模式的竞争对手明显区别开来。祖克柏认为，开源不仅可以推动创新，还可以增强安全性。

图：Meta AI负责人王涛宣布，该公司即将发表Muse Spark 1.2的开源版本。

他的逻辑是，更多的研究人员、开发人员和企业能够获得模型，这意味着更多的人可以发现漏洞、改进系统并推动技术快速迭代。反之，如果超级智慧长期由少数机构控制，社会将缺乏足够的制衡机制。

祖克柏认为，在全球竞争层面，美国目前在晶片设计等领域拥有优势，但在能源、资料中心和基础建设速度方面面临挑战。未来的人工智慧竞争不仅关乎演算法，也关乎能源和运算能力。

他强调，美国需要在维持其开放生态系统优势的同时，加快基础建设速度。

关于模型训练和模型提炼中的资料使用问题，祖克柏认为美国不应因过度限制而削弱自身竞争力。他认为，人工智慧的发展从根本上建立在人类知识的累积之上，模型间的相互学习是技术进步的重要途径。如果美国过度限制其开源生态系统，可能会无意中给其他国家留下机会。

在安全问题上，祖克柏并不否认人工智慧可能带来的风险。他重点讨论了网路安全、生物风险和政府权力扩张等议题。

他的核心论点是，面对人工智慧的风险，社会应该增强自身的防御能力，而不是只限制技术能力。

例如，在网路安全领域，如果只有攻击者拥有先进的人工智慧工具，风险确实会增加。但如果企业、政府和个人都能利用人工智慧来增强自身的防御能力，那么系统的整体安全水准也会得到提升。

关于生物和化学风险，祖克柏认为政策重点应该放在限制危险物质的生产和传播上，而不是阻止科学知识的发展。

随着人工智慧加速药物研发和生命科学研究，监管体系也需要同步升级；否则，传统的审批流程可能会成为创新的瓶颈。

04 资料中心的“社区帐户”

人工智慧竞赛正进入基础设施时代。

大量的资料中心、能源供应和运算资源正成为发展超级智慧的基础。然而同时，美国社会对大型资料中心建设的能源消耗、水资源压力和环境影响也日益关注。

祖克柏特别强调，人工智慧基础建设必须与社区共享利益。 Meta提出了「社区契约」的概念，希望资料中心所在地能获得更多就业机会、教育投资和公共服务支援。

他认为，资料中心不应仅被视为消耗资源的设施，而应成为推动区域经济发展的长期资产，就像过去的铁路、电力和网路基础设施一样。

图：Meta公司位于美国路易斯安那州里奇兰县的资料中心项目

这也是Meta 对外界对其大规模人工智慧投资的质疑所做出的重要回应。

未来的人工智慧竞争将需要巨额资本投入，而这些投资能否获得社会认可将成为科技公司必须解决的问题。

在公司治理方面，祖克柏认为，超级智慧的开发不能依赖单一领导者的判断。他承认，让执行长成为超级智慧部署的最终决策者并非理想之选。因此，Meta正在建立一种新的治理机制，允许一个独立的董事会参与制定模型发布的安全标准，并审查重大模型的发布。

事实上，这种安排是为了回应长期以来人们对人工智慧能力集中在大型科技公司手中的担忧。

同时，祖克柏也讨论了如果人工智慧获得自主改善自身能力可能会出现的极端风险。

如果人工智慧系统能够持续提升自身能力，那么运算资源可能成为决定性因素。理论上，具备持续自优化能力的系统可以迅速拉大自身与其他系统之间的差距。

因此，他认为，即使未来必须投入一些运算能力来实现人工智慧的递归自我改进，但大多数智慧能力仍然应该由人类控制，以实现人类的目标。

05 结论：争取下一代运算平台的入门市场

结合Meta 过去一年的行动来看，这篇长文似乎是在讨论人工智慧安全问题，但他真正关心的显然是Meta 的未来。

个人超级智慧、开放模型、智慧眼镜和大规模运算投资——这些以前看似分散的布局，被他编织成同一个故事：人工智慧竞争的下一阶段将从谁拥有最强大的模型转变为谁能掌握人类与人工智慧之间最长期、最频繁的切入点。

这是梅塔非常熟悉的战争。

过去二十年来，从Facebook到Instagram再到WhatsApp，Meta的核心资产始终是连结用户的入口。然而，在行动互联网时代，它一直受到苹果和谷歌等作业系统的限制。人工智慧为祖克柏提供了一个重新定义运算平台的机会：如果每个人都有一个能够持续理解他们、呼叫各种服务并代表他们行事的智慧代理，那么这个智慧代理本身就可能成为新的作业系统。

智慧眼镜的意义也改变了。它们不再只是一种新的硬体类别，而是可能成为个人人工智慧获取现实世界资讯并与用户持续互动的终端；开放模式不仅是科技界的策略，其目标也是尽可能扩大Meta技术堆叠的覆盖范围。

然而，这里存在着一个值得进一步探讨的矛盾。

祖克柏希望用「超级智慧属于每个人」来回应人们对人工智慧能力集中化的担忧，但个人人工智慧能力的真正边界仍然取决于模型、运算能力、终端、分发管道，以及最重要的个人资料。超级智慧可以普及到每个人，但支撑它的基础设施本身就具有很强的规模经济效应。

换句话说，人工智慧的个人化能力越强，其底层平台的集中度可能就越高。

因此，Meta的路线最终能否成功，不仅取决于它能否创造足够强大的模型。更值得关注的是，它能否首次绕过苹果和谷歌，建立起自己掌控的计算入口；以及当人工智慧开始比任何应用程式都更了解用户时，谁真正拥有这个人工智慧，谁又真正拥有由此产生的数据和关系。