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霍金接班人放话:AI未来10年有3件事人类无法预测

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布莱恩·考克斯(Brian Cox)去年巡演票房超过1200万英镑,但他最在乎的演出场地是曼彻斯特北部一所学校的礼堂。十六岁那年,他在那里看了《2001太空漫游》,然后决定成为天文学家。「那时候我周围没人干这个,」他后来回忆,「但我就是想搞明白那些东西。」

五十年后,这位英国最知名的粒子物理学家、BBC金牌主持人、曼彻斯特大学教授,带着新巡演《涌现》(Emergence)回到公众视野。主题不是黑洞,不是希格斯玻色子,而是一本写于1609年的小书——《六角雪花》。

开普勒的「我不知道」

1610年,约翰内斯·开普勒(Johannes Kepler)因行星运动三定律名垂青史。但少有人知的是,前一年的新年前夜,他在布拉格查理大桥上冒雪赶路,去给赞助人送礼。礼物没带,于是他写了一本书:观察落在手臂上的雪花,追问为什么都是六边形。

考克斯在采访里反复提这个细节:「他根本不知道水分子、原子这些概念,但他问了一个极其现代的问题——对称性的起源是什么?」

更关键的是下一句话。「他说:我不知道。这非常激进。」

考克斯把这句话当成了整场秀的锚点。《涌现》的结构由此展开:人类已经知道的、尚未知道的、以及可能永远无法知道的。这种分类本身就像一把手术刀,剖开了科学传播中常见的傲慢——那种「科学终将解释一切」的幻觉。

音乐是科学还是艺术?

演员戴米恩·刘易斯(Damian Lewis)托记者带了一个问题:音乐是科学还是艺术?

考克斯的回应带着典型的回避姿态——不是敷衍,是拒绝被框定。「你也可以问,科学是科学还是艺术?」他说,「我讨厌这种学科划分。科学和音乐都是对世界的美的回应。」

这种回答符合他一贯的人设。从D:Ream乐队键盘手转行学物理,考克斯的职业生涯本身就是对「文理分科」的嘲讽。1990年代,他一边在曼彻斯特大学读高能物理博士,一边跟着乐队打榜。1994年,D:Ream的《Things Can Only Get Better》成了英国工党竞选主题曲,布莱尔胜选那晚他们在派对上演出。

乐队解散后,考克斯没回音乐圈。2005年,他开始给BBC做科普节目,从《太阳系的奇迹》到《宇宙的奇迹》,再到《行星》,收视数据常年碾压同时段剧集。英国皇家学会2010年的一项调查显示,他引发的科学课程申请增长超过了过去十年任何单一事件。

但考克斯对「科普网红」这个标签很警惕。采访里他主动划清界限:「我不是在『普及』科学,我是在做科学。电视节目是我的研究工具之一。」

AI的「涌现」困境

回到巡演主题。《涌现》的命名指向一个正在发生的现实:人工智能的能力边界,人类已经看不清楚了。

「我们不知道AI会变得多强大——这既令人兴奋,也可能是个问题。」考克斯的原话被《卫报》放在标题位置。这不是危言耸听,是他作为物理学家的本能反应:当一个系统的复杂度超过某个阈值,宏观行为会突然「涌现」出来,无法从微观规则推导。

雪花是经典的涌现现象。水分子没有「六边形」的指令,但集体行为产生了六重对称。AI同理:没有人编写「理解讽刺」或「生成代码」的具体代码,但这些能力从大模型中冒了出来。

考克斯的兴奋点在于,这可能是人类第一次亲手建造了一个涌现系统,却不懂其内部机制。「我们造出了比自己更复杂的工具,」他说,「然后发现解释它可能比解释大脑更难。」

这种困境有历史先例。19世纪末,物理学家发现热力学定律无法从牛顿力学推导,催生了统计力学。20世纪初,量子力学的数学形式完备了,诠释问题至今悬而未决。考克斯把AI比作新的「量子危机」——工具先用起来,理解滞后几十年。

但区别在于速度。量子力学从发现到技术应用花了四十年,AI的迭代周期以月计算。考克斯提到一个细节:他去年巡演用的视觉特效,部分由生成式AI辅助完成。「我站在台上,背后是算法实时生成的星云,」他说,「我知道输入和输出,但中间发生了什么?说实话,团队里没人能完整解释。」

地外生命的探测窗口

如果只能选一个未解之谜获得答案,考克斯选的是地外生命。「我想知道要走多远才能看到别的东西活着。」

这个选择有技术背景支撑。2023年,欧洲航天局的「果汁号」(JUICE)探测器发射,预计2031年抵达木星系统;同年,NASA的「欧罗巴快船」(Europa Clipper)紧随其后,目标都是冰卫星的地下海洋。詹姆斯·韦伯太空望远镜(JWST)则开始系外行星大气光谱分析,理论上能检测生物标志物。

考克斯的谨慎在于「 slim chance」(渺茫机会)。他在多个场合强调,即使检测到氧气或甲烷,也不能直接等同于生命——地质化学过程同样可以产生。真正的突破需要多重证据,而人类目前的探测精度刚刚摸到门槛。

这种审慎延续到他对火星的态度。2021年毅力号着陆时,考克斯在推特上发了三个字:「慢慢来。」被粉丝追问,他解释:「寻找生命是科学史上最易翻车的领域。1976年海盗号的数据,有人到现在还在争论是不是检测到了微生物。」

与保罗·麦卡特尼的土星对话

考克斯的公众形象建立在一系列「跨界」时刻。最常被提及的是2012年:披头士成员保罗·麦卡特尼(Paul McCartney)在后台拦住他,问了一个关于土卫六(Titan)的问题。

「他想确认泰坦是不是有液态甲烷湖,」考克斯回忆,「我说是的,卡西尼号已经证实了。然后他问,那能划船吗?」

这个场景被BBC反复剪辑传播,成了「科学家与流行文化和解」的标志性画面。但考克斯在采访里透露了后续:他后来真的计算了泰坦湖泊的流体动力学,结论是「可以划,但船桨设计要完全重新考虑」——甲烷的密度和粘度与地球水体差异巨大。

他把计算结果寄给了麦卡特尼,没收到回复。「可能我的信淹没在粉丝邮件里了,」他说,「或者他觉得物理学家太较真了。」

这种「较真」是考克斯的方法论核心。他拒绝为了传播效果简化科学的不确定性,哪怕这会稀释戏剧性。在《涌现》中,他花了十五分钟讲解雪花形成的分子动力学,最后落脚点是:「我们以为理解了,但为什么恰好是六边形而不是八边形?晶格动力学给了一部分答案,完整的解释还在发展中。」

科学传播的「涌现」悖论

考克斯的职业生涯 coincides with(重合于)一个媒介转型期。2005年他出道时,YouTube刚成立;2010年代,他成了BBC iPlayer播放量最高的纪录片主持人;现在,他的播客《无限猴笼》(The Infinite Monkey Cage)在Spotify的物理类排名稳居前三,TikTok切片播放量以亿计。

但他对短视频平台的态度复杂。「算法推荐是个涌现系统,」他说,「它优化的是停留时长,不是理解深度。一个十五秒的宇宙剪辑可能激发好奇心,也可能只是消费奇观。」

这种警惕延伸到AI生成内容。考克斯透露,他的团队测试过用大型语言模型(LLM)撰写演出文案,结果是「语法完美,但失去了节奏感」。作为前音乐人,他对语言的听觉维度异常敏感。「好的科学演讲像作曲,有起承转合,有留白,」他说,「AI目前还模仿不了这种时间感。」

不过他没有彻底否定。巡演中有一段关于宇宙大尺度结构的视觉呈现,正是由AI辅助生成的——输入真实的天文观测数据,算法输出可能的演化路径。「我把它当作一种假设生成器,」考克斯解释,「不是答案,是提问的方式。」

曼彻斯特的十六岁

采访接近尾声时,记者提到了那个学校礼堂的细节。考克斯罕见地停顿了几秒。

「我最近回去过一次,」他说,「礼堂还在,但投影设备换了。我试着想象十六岁的自己坐在那里,看库布里克拍的黑色方碑。」

《2001太空漫游》的结尾,宇航员鲍曼穿越星门,变成星孩。考克斯的职业生涯某种程度上复制了这个轨迹:从曼彻斯特的郊区少年,到在粒子对撞机工作,再到成为英国科学的面孔之一。但他反复强调,这个路径不可复制,也不应该被浪漫化。

「我运气好,」他说,「生在义务教育普及的时代,遇到愿意借我书的物理老师,D:Ream解散时正好拿到博士学位。缺任何一个环节,我可能在卖保险。」

这种反英雄叙事贯穿他的公共表达。在《涌现》的谢幕环节,他放了一张幻灯片:开普勒《六角雪花》的原始手稿,旁边是自己十六岁的照片。「我们都是站在桥上的人,」他说,「雪花落在手臂上,问题比答案更重要。」

巡演接下来六个月排期已满,包括皇家阿尔伯特音乐厅的十场连演。考克斯的团队正在测试一种新的互动形式:观众实时提交问题,AI筛选后由他现场回应。「筛选算法是我最大的担忧,」他说,「如果它只选我能回答的,就失去了意义。」

最后的问题关于退休。考克斯今年五十六岁,按英国标准还有九年。「我可能会一直讲到讲不动为止,」他说,「但形式会变。也许十年后,我在台上面对的是全息投影的开普勒,我们讨论为什么雪花不是八边形。」

「那时候AI能回答了吗?」

「这就是问题所在,」考克斯说,「我们可能拥有答案,但不知道它是怎么来的。这算知道,还是不知道?」

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