用AI重新审视人类发明史：我们的技术本该比现在更先进吗？

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（来源：DeepTech深科技）

你可能很难相信，人类花了将近两千年才发明安全别针。

弯一段金属丝，绕一个弹簧圈，尖端扣进一个罩子里，不会扎手。就这么简单的东西，古罗马的铁匠有材料也有工具，完全做得出来。但一直到 1849 年，一个欠债的美国人 Walter Hunt 才在三个小时内把它设计出来，卖了专利换了 400 美元还债。

图丨Walter Hunt 和他发明的别针（来源：Interesly）

这种“明明能造，就是没人造”的现象在技术史上并不罕见。全身麻醉用的乙醚早就存在，但过了一千多年才有人拿来给病人用。听诊器的原理不过是一根中空管子。自行车的前身 dandy horse 只是两个轮子加一根横梁，不需要任何超出中世纪水平的技术。

但这种延迟到底有多普遍？是多数发明的常态，还是少数极端案例？如果多数发明都这样，会不会人类的技术水平本该能达到更高程度？

最近，美国创新智库进步研究所（Institute for Progress）研究员、知名技术史博主 Brian Potter 用 AI 对人类历史上 190 项重大发明逐一做了分析，试图系统性地回答这个问题，重新校准人类发明史。

一个人、一个模型、190 项发明

Potter 是结构工程师出身，在软银投资的建筑科技公司 Katerra 当过工程团队负责人，现在是智库 Institute for Progress 的高级研究员。他对“发明是怎么出现的”这个问题的兴趣由来已久。

这次他做的事是：拿出一份包含190 项重大发明的清单（从 1800 年到 1970 年代），逐一交给 Claude Opus 4.7，让 AI 判断每项发明最早什么时候可以被造出来。

图丨Brian Potter（来源：Substack）

具体来说，他首先假设存在一个虚拟的发明家团队，配有设备齐全的、符合时代水平的工坊，给他们五年时间。团队可以利用当时已有的知识和技术，可以通过工程实验反复迭代，可以顺带发明一项不太复杂的前置技术，但不能凭空发现新的科学理论，也不能做出需要纯粹科学好奇心才会触发的关键实验观测。

比如，一个试图在 19 世纪初造电动机的团队，不能指望自己碰巧发现电流产生磁场，那是 Oersted 的贡献。一个试图在 20 世纪初造晶体管的团队，也用不了量子力学的能带理论。

对每项发明，AI 给出两个时间点：一个是“最早可能”，假设运气好、条件有利；一个是“最早可以预期”，多个独立团队大概率会同时做出来。

这里有一个定义上的困难：“能造出来”和“造出来能用”之间往往隔着几十年。爱迪生之前就有人做出过白炽灯泡，但用不了多久就烧黑了。John Loud 1888 年的圆珠笔能写字，但写不好。Potter 选择了宽松的标准：能造出一个可以工作的原型就算，不管实不实用。

那么问题来了，这 190 项发明横跨两个世纪，覆盖化学、电子、机械、医学，AI 对这些领域的判断靠得住吗？Potter 做了几层验证。他抽查了 AI 输出中的具体事实：弧光灯那条分析里提到 Galvani 在 1791 年发表了电流研究，查证属实。他还挑了 20 项发明，让 AI 把每一条可验证的声明配上可靠来源，逐一核查，准确率约 97%。少数错误比较轻微，比如“某项技术在 1850 年代普及”应该是 1860 年代。

更关键的是看 AI 是否正确识别了每项发明的约束条件，到底是什么卡住了它不能更早出现。Potter 选了自己熟悉的几项发明做深度校验。

首先是 Fleming 阀（真空二极管），AI 认为它本质上是爱迪生效应灯泡的改造，物理前置条件在 1880 年就已具备，真正的约束是 1883 年爱迪生才注意到热电子发射现象。Potter 认为判断基本正确。Fleming 当时确实是 Marconi 公司的顾问，专门为早期无线电发明了这个器件。

另一个则为莱特兄弟的飞机，AI 认为关键约束是轻量级内燃机，需要等到 Otto 循环发动机（1876 年）及 Daimler／Benz 在 1880 年代的改进之后，Potter 认可这一判断。Samuel Langley 确实把大量精力花在了造高功重比发动机上，莱特兄弟的突破之处恰恰在于他们判断 1900 年代初的发动机技术已经够用。

还有喷气发动机，AI 判断约束是压缩机效率和涡轮叶片耐高温材料，最早要到 1905—1915 年才可能勉强造出一台。Potter 觉得自己会把时间推得更晚一些，但 AI 的推理链条也站得住脚。

Potter 总结说，要准确回答“飞机最早什么时候能造出来”，需要同时了解 19 世纪各个阶段的蒸汽机和内燃机技术水平，还得知道它们的极限在哪。能对几项技术做到这种深度的人都极少，更不用说 190 项。他认为 AI 在综合跨领域知识上的表现，整体好过任何单个人类专家。

大多数发明没有迟到太久

190 项发明中，AI 对 166 项给出了时间估计，其余 24 项被标记为科学发现或偶然事件，不适用于这个框架。

结果是：64% 的发明在技术可行后 50 年内出现。用“最早可以预期”这个更保守的标准，90% 在 50 年以内。超过一半的发明，从“多个团队应该能做出来”到“确实有人做出来”，间隔不超过 10 年。

图丨人类的主要发明能提前多少年出现（来源：Substack）

但也有不少例外。30 项发明（18%）的等待期超过 100 年，8 项超过 1,000 年。安全别针、听诊器、钢筋混凝土、皮下注射针，这些“迟到”最久的发明各有各的原因。

医疗发明的等待时间格外长。皮下注射针可能需要等到有了值得注射的东西（比如 1804 年首次合成的吗啡），但全身麻醉的延迟更难解释。乙醚早就存在，关键是没人愿意承担剂量试错的风险。日本医生华冈青洲为了调对麻醉配方，甚至一度“让母亲致残、让妻子失明”。

一些等待最久的发明其实只是后来实用版本的早期原型。比如清单里的圆珠笔是 John Loud 1888 年的版本，但那支笔几乎不能用，真正好用的圆珠笔要等到 1938 年 Lazlo Biro 才做出来。清单里的“自行车”其实是 1817 年的 dandy horse，一个没有踏板的木头两轮车，实用的自行车还得再等几十年。

还有一些发明，似乎就是单纯没人想到。Blanchard 的仿形车床、Neilson 的热风炉、安全别针，按 AI 的分析，技术前提早就齐备了。

越来越快

在这些数据中最清晰的趋势是：发明从“可行”到“出现”的间隔一直在缩短。

1900 年之后的 60 项发明，每一项的“最早可以预期”日期都在实际发明日期的 50 年以内，75% 在 10 年以内。那 30 项等待超过 100 年的发明里，29 项出现在 1900 年之前。

按 20 年为一个区间统计，无论平均值还是中位数，等待时间都在稳步下降。到 20 世纪中期，大多数重大发明几乎在技术可行的同时就出现了。

这和社会学家 Robert Merton 在 1960 年代的观察吻合。Merton 收集了 261 个“多重发现”的案例：Bell 和 Gray 同天申请电话专利，Edison 和 Swan 同年造出白炽灯，Whittle 和 von Ohain 独立发明喷气发动机。条件一旦成熟，发明几乎同时从多个地方冒出来。Potter 自己后来也用同一批数据写了一篇后续，专门分析“多重发明有多常见”。

还有一个发现：75% 的发明的约束条件是技术性的而非科学性的。喷气发动机等的不是新物理理论，是压缩机和耐高温合金。飞机等的不是空气动力学，是足够轻的发动机。按领域看，医疗发明等待最久，电子发明最短。

不过，略有遗憾的是，Potter 的发明清单截止于 1970 年代，之后的互联网、GPS、CRISPR、mRNA 疫苗都没有纳入分析。他自己也承认，这终究是 AI 的最佳猜测，不是专家对每项技术逐一做的深入考证。

但一些核心的结论大概不会错。1900 年以前，一项发明在技术上可行之后，可能还要等几十年甚至几百年才有人做出来。1900 年以后，这个间隔迅速缩短到十年以内。人类辨认和利用技术机会的速度在加快。斯坦福经济学家 Nicholas Bloom 等人 2020 年的研究指出，维持摩尔定律所需的研究人员数量是 1970 年代初的 18 倍以上，突破性创新越来越贵了。但至少从 Potter 的数据看，当一项技术的前提条件就绪之后，让它从图纸变成实物，这件事我们做得越来越快了。

参考资料：

1.https://www.construction-physics.com/p/how-long-do-we-wait-for-new-inventions?hide_intro_popup=true

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成