# 埃隆·馬斯克：Neuralink、人工智慧、自動駕駛與暗淡藍點 > 談腦機介面與自動駕駛的進展、AI 風險，以及太空探索背後對人類命運的長遠考量。 - 原標題：Elon Musk: Neuralink, AI, Autopilot, and the Pale Blue Dot - 期數：特別節目 - 釋出日期：2019-11-12 - 嘉賓 / 主題：埃隆·馬斯克 - 網頁版：https://lex.qiaomu.ai/tw/ep/elon-musk-2/ - 官方頁面：https://lexfridman.com/elon-musk-2/ - 精讀字數：約 7066 字（閱讀約 16 分鐘） > 本文為 lex.qiaomu.ai 基於原始訪談的 AI 改寫中文精讀，非官方翻譯；引用請註明出處並連結網頁版。 被問到 Neuralink 到底能不能讓人類和 AI 融合、能不能「騎上」那波不斷上漲的智慧浪潮時，馬斯克給出的答案是：成功率大於零。他順口提了《阿呆與阿瓜》裡那句臺詞，「所以你是說還有機會」。現場是笑聲。一個投入了頂級工程師、橫跨七八個學科、目標是往人腦裡植入上千根電極的專案，創始人對自己給出的終極目標，用「不是零」來定價。 這個定價方式透露了不少東西。Neuralink 短期要做的事非常具體、非常有用，長期要賭的事非常不確定、非常宏大。兩件事分開看，這場對話裡關於意識、AI 風險、自動駕駛和那個「暗淡藍點」的討論，才連得起來。 Lex 在開場把整場對話方塊在一件事上：大多數科學家和工程師不去質疑事情為什麼這麼做，只是跟著人群的慣性往前走，而真正改變世界的想法，往往來自回到基本面然後問一句，有沒有更好的辦法。這個框架拿來理解 Neuralink 特別貼切。 ## 意識是不是一種物理現象，這個問題有測試辦法 對話從一個看似很虛的問題開始：意識只屬於人類，還是像某種基本力一樣瀰漫在所有物質裡。 馬斯克的回答很乾脆：他不認為意識瀰漫在一切物質之中。理由來自方法層面。他說自己相信科學方法，而科學方法的核心是，**如果一個假設無法被檢驗，你就無法得出任何有意義的結論說它是真的**。這類問題在他那裡會被歸到「偏好」或者「無法檢驗的信念」，不屬於知識。 那意識本身能不能被科學搞清楚？他的態度是謹慎的樂觀：要說完美理解任何東西都很難，但大幅提升對意識的理解，答案是肯定的。 讓這個抽象問題落到實處的是一個細節。**用物理方式損傷大腦，意識也會跟著受損，這件事本身就說明意識是一種物理現象。**既然它是物理的，它就落進了可測量、可干擾、可模擬的範圍。 > 從科學方法的角度看，如果我們能完美地模擬意識，那它在效果上就等同於意識。（埃隆·馬斯克） 他接著把圖靈測試升級了一版。文字對話那種老版本不夠，他設想的是更徹底的場景：你和一臺數字超級智慧通電話或者開視訊會議，對方有恰當的語氣起伏、有表情、有小動作、說話會像人一樣犯錯，你根本分辨不出對面是人還是 AI。到了那一步，它在實用意義上就是人。 這段話埋下了後面所有討論的伏筆。如果「是不是人」的界限取決於能不能被分辨，這條界限天生就是模糊的、可移動的。AI 風險討論裡最麻煩的地方就在這裡。 ## AI 缺的不是警告，是裁判 馬斯克對 AI 存在性風險的擔憂是公開的，這場對話裡，他把擔憂收攏成了一個具體訴求：**應該有一個政府機構，專門負責確認任何 AI 系統不構成公共安全風險。** 他的類比很直接。食品有 FDA，汽車安全有對應監管，飛機有 FAA。一個東西對公眾有潛在危險，社會已經形成共識，要有一個為公共利益服務的裁判。AI 在他看來「毫無疑問」屬於對公眾有危險的東西，那它就應該有對應的機構。 Lex 在那之前先丟擲了三個選項，讓他挑哪條路最有希望：加大 AI 安全和有益 AI 的研究投入，指望找到演算法或政策層面的解法；儘快成為多行星物種；和 AI 融合，跟著那波不斷上漲的智慧一起走。 馬斯克沒有急著挑，他先給了一個資金層面的觀察：**眼下砸進 AI 的錢極多，缺錢的是安全。**研發投入和安全投入的比例嚴重失衡，這件事在他看來需要公共部門介入，靠企業自願是不夠的。所以他補了一道前置手續，不管走哪條路，先得有個裁判在那兒盯著。 緊接著他自己指出了這套邏輯的死穴：政府反應太慢。**歷史上幾乎每一個監管機構的誕生，都是因為先出了一件可怕的事，公眾憤怒了，然後過了好幾年，規則才被寫出來。** 他舉了安全帶的例子。安全帶對減少死亡和重傷的作用，被知道了一二十年，汽車行業仍然拼了命反對強制安裝。行業當時的說法是，裝了安全帶人們就不買車了，這個理由現在看荒謬到不可思議。這段拉鋸裡，可能有幾十萬人因此喪命。 然後是菸草行業。他說這也是他參與制作電影《感謝吸菸》（Thank You for Smoking）的原因之一，想讓人看清，企業實際上完成了對政府的「監管俘獲」時，事情能有多惡劣。 這段討論給了一個時間尺度上的悲觀判斷：**監管永遠滯後於災難，而 AI 的迭代速度遠快於任何一個傳統行業。**等一件足夠可怕的事發生再建機構，可能已經來不及。他反覆強調的重點始終是「先建裁判，再跑比賽」這一件事。 這裡有個他沒展開的問題。監管機構由誰設計、按什麼標準判定「不構成公共安全風險」，在一個連研究者自己都說不清模型內部在幹什麼的領域裡，這條線幾乎沒法畫。這一層他沒接，話題轉向了 Neuralink。三個選項裡，第三個最難聽懂也最難做：要「和 AI 融合」，先得有一條往大腦裡送訊號、從大腦裡讀訊號的通路。這個轉向恰好說明了 Neuralink 的定位：官方監管這條路如果走不通，那就只剩「讓自己也成為其中一部分」這條路。 ## 電極要小到不傷神經元，還得在腦子裡待三十年 外界看 Neuralink，記住的往往是那幾個視覺衝擊強的畫面：柔性細線、機器人縫紉機、能跟著大腦一起動。這些只是表象。馬斯克在這場對話裡把真正的難點攤開講了一遍，聽完會發現，一堆硬工程問題摞在一起。 他用一個很形象的比喻描述現在對大腦的瞭解程度。**做 MRI 就像把聽診器貼在工廠的外牆上到處聽，你能聽到一些聲音，但你根本不知道里面的機器在幹什麼。**能推斷出一點東西，全是粗略的大筆畫。要真的知道大腦裡發生了什麼，你需要高精度的感測器，還需要刺激和響應：觸發這個神經元，你感覺到了什麼？看到了什麼？你對世界的感知怎麼變了？ 在人身上做這件事有個機器給不了的優勢：人能說話。情緒變了、看得更清楚了、句子組織得更順了、記憶被勾起來了，這些都能被直接講出來。研究大腦最快的一條反饋通道就在這裡。 真正的工程難點分幾層。 第一層是電極本身。**電極要小到不傷害神經元，同時還要能用幾十年，和人同壽。**材料科學的死結由此而來：大腦本身是電化學極其活躍的環境，你要在電化學活躍區裡做電學讀取和刺激，電極上的塗層怎麼才能不隨時間溶解，同時又在腦內安全。馬斯克原話是，非常難的問題。 第二層是訊號處理。**處理單神經元訊號只有極小的功耗預算，因為大腦對熱非常敏感。**功率一上去，等於在腦子裡放了個小暖爐。這條線直接指向晶片設計，需要大量懂低功耗晶片的工程師。 第三層是雙向。讀之外還要寫回去，刺激神經元，形成閉環。 第四層最容易被忽略：手術本身。他說這件事必須做成 Lasik 那樣。由神經外科醫生一臺一臺手工做，永遠不可能規模化到大量人群，而這件事恰恰需要規模化。**如果未來要由大量人類共同決定，接入的人就必須是大量。** 還有個技術判斷值得放在這裡。有人問，人腦有可塑性，機器學習也在自我調整，兩邊互相靠攏時誰讓步更多。馬斯克的回答很明確：**機器的可塑性比生物側高出一個數量級，能讓步的只有機器。**神經元不會因為旁邊插了一根電極就把它當成另一個神經元，它只是脈衝。介面那一端的彈性必須由晶片和演算法提供，大腦能做的調整很有限。這跟直覺相反，我們習慣認為生物體會適應一切外來物。 他主張自動化手術，理由是規模化，規模化的理由則落在政治結構上：人類要在這場智慧競賽裡保持數量上的存在感。這條邏輯鏈藏得很深，它解釋了為什麼一個醫療技術專案會被放進「文明存續」的框架裡討論。 他順帶預言了這件事對神經外科本身的影響。Lasik 現在由機器完成，眼科醫生只需要確認頭擺正瞭然後按下按鈕，腦部植入手術大機率也會走同一條路。 ## 猴子腦上綁了一臺電腦，誰在開車 理解 Neuralink 的長期目標，得先接受馬斯克對大腦的分層模型。他說得很直白：我們其實在兩層結構上執行。 底層是邊緣系統，大約相當於爬行動物那部分，原始衝動都從這裡來。上面是皮層，我們通常說的「人類智慧」，相當於一臺掛上去的計算機。他把人的大腦形容成**一隻猴子腦上綁了一臺電腦**。 那誰在開車？常識會覺得，既然皮層這麼聰明，方向盤肯定在皮層手裡。他的判斷相反：**猴子腦在驅動皮層，皮層負責把整件事講成一個好聽的故事。**所以我們才會說服自己，人類的行為比單純的猴子本能更有意思。 例子很有意思。飢餓、疲倦、憤怒、性慾，這些訊號從邊緣系統發出來，皮層調動起海量算力去滿足它們。他特別點了一下，為了不涉及生育的性行為，人類投入的思考量是驚人的。純功能角度看挺荒謬，從「讓邊緣系統開心」的角度看，一切說得通。 這個模型的用處在於，它給第三層留了位置。**邊緣系統是第一層，皮層是第二層，未來的數字超級智慧會是第三層。** 他對第三層的樂觀建立在前兩層的相處經驗上。皮層比邊緣系統聰明太多，邊緣系統根本無法理解皮層在幹什麼，它們仍然共處得還算和平。一個極其聰明的層和一個只負責發衝動的層能共存，那一個遠比皮層聰明的數字層，理論上也可能和皮層、邊緣系統和平共存。 這個類比有漏洞。皮層和邊緣系統是同一個演化過程的產物，共享同一套生存目標，第三層沒有。馬斯克用它想說明的事更簡單：智慧差距本身不必然導致衝突，共存的先例在生物學裡存在。 然後是最緊迫的一句。Neuralink 解決這個問題必須趁早，因為一旦跨過那個點，也就是數字超級智慧出現的時刻，情況會變得極度不穩定。不穩定不等於壞，也不等於好。**理想情況是在那個點之前，或者至少不是太久之後，人類就已經有了腦機介面，用來把存在性風險壓到最小。** 整個專案的定位清楚了。短期它治療自閉症、精神分裂、記憶衰退、脊髓損傷、中風後的腦功能恢復，這些是實打實的好處，每一步都是路上的臺階。長期它是對沖工具。他也不否認後者可能失敗，開頭那個「成功率大於零」就是為這件事準備的。 ## 自動駕駛卡住的地方是「看見」，開車本身早就沒那麼難 話題轉到特斯拉，馬斯克給了一個很具體的進度切分。高速場景下需要人工接管的機率已經極低，走走停停的擁堵路況裡，他認為現在的自動駕駛已經比人安全得多，受傷機率顯著更低。換道、高速互通這些也已經在覆蓋。他們現在從另一個方向包抄：低速全自動駕駛。 這個路徑他比作人學開車。**人是先在停車場裡慢慢練出來的，一上手就在舊金山的華爾街亂竄，那叫找死。**低速先把事情做對，再逐步擴場景。目前還差兩塊拼圖，交通燈和彎曲的山路。 被問到感知和控制哪個更難被問到感知和控制哪個更難，他的回答很乾脆：感知。**最難的是在向量空間裡建立起周圍物理物件的準確表示。**把以視覺為主、加上聲吶和雷達的訊號，轉換成一份精確的、以向量形式描述周圍物體的地圖。這一步做成了，規劃和控制的難度會掉一個臺階，剩下的活像寫遊戲。**《俠盜獵車手》裡的車在街上跑，基本不會撞，除非你主動去撞它，原因是遊戲裡每輛車在哪都有一份精確的向量座標。** 這個類比把「自動駕駛難在哪」講透了。難的不是決策邏輯，決策邏輯在有了準確世界模型之後相對簡單；難的是從那堆畫素和回波裡，穩定地還原出「世界到底是什麼樣」。感知錯了，後面所有漂亮的規劃全是錯的，而且錯得毫無察覺。 他還講了一個判斷自動駕駛成熟度的民間方法。高速上你去看每輛車在車道里的位置，人開的車像碰碰車，在車道里來回飄；開著 Autopilot 的車，穩穩壓在正中間。他甚至說自己能一眼看出哪輛車開著自動駕駛，因為它的運動方式有細微的不同，隨著版本迭代，這種「性格」也在變。早期版本在匝道上會猶豫，後來的版本變得果斷，轉彎的切入角度也在調整。這段話聽起來像閒聊，實際說明了一件事：自動駕駛的行為特徵已經穩定到能被外部識別，這本身就是從「偶爾能用」走向「成為常態」的標誌。 還有個觀察值得留意。有人問自動駕駛會不會成為公眾理解機器人的教育工具，他的回答是，**大多數人這輩子從沒見過機器人，而一輛自動駕駛汽車，本質上就是一臺四輪機器人。**當路上跑著幾十萬臺、很快就上百萬臺沒有司機的車，它對公眾心理的衝擊是真實的。他說自己感受到了這份壓力，但初衷只是想讓人們的生活更輕鬆一點。 Lex 中間提了一句卡拉 OK 功能，兩個人聊得很輕鬆。馬斯克說，好玩和功能可以同時存在。這段插科打諢放在這裡不顯得突兀，因為它和前面那句「讓人的生活更輕鬆」是同一個調子。一個把全部精力押在文明存續上的人，會在討論自家車裡最受歡迎的功能時認真說一句「你可以同時做到兩件事」。 ## 暗淡藍點 對話最後一段，Lex 請馬斯克讀一段卡爾·薩根的文字。請求被接受時，整個訪談的調子變了。 背景是這樣的。1990 年，在薩根的請求下，已經飛得比任何人造物體都遠的旅行者一號調轉鏡頭，從 37 億英里之外回頭拍了一張地球的照片。那張照片裡，地球佔不到一個畫素。 馬斯克先講了一段和這張照片呼應的推算。宇宙大約 138 億年，地球大約 45 億年。再過 5 億年左右，太陽會膨脹，很可能蒸發掉海洋，讓地球不再適合生命存在。**這意味著，如果意識演化多花了 10% 的時間，它就永遠不會發生了。** 這個 10% 是整場對話裡最值得停下來的數字。不是 10 倍，不是 2 倍，是 10%。人類意識的出現，在這個時間尺度上，幾乎是用完了預算。宇宙給了地球幾十億年，而能夠思考這件事的生命，差點沒能趕上最後那班車。 他順勢問了一個問題：宇宙裡有多少個「單行星文明」，它們沒能走到另一顆行星，最終自我熄滅，或者被外部因素摧毀？他的回答是「大概有一些」。然後補了一句很冷的話：**人類現在剛剛好有能力嘗試去火星，只是剛剛好。如果引力常數再低一點，連從火星表面單級入軌返回地球都做不到。** 這句話背後有具體的技術現實。火星的引力大約是地球的三分之一，這使得從火星表面單級入軌在物理上是可行的，而地球不行。這個差值小到讓人不安，人類能不能成為多行星物種，某種程度上取決於一個物理常數剛好落在某個區間裡。撞上那個區間，是運氣，不是能力。 然後他讀了薩根那段話。大意是，再看那個點，那就是這裡，那就是家，那就是我們。你愛的每一個人、認識的每一個人、聽說過的每一個人，所有曾經存在過的人類，都在那裡度過了自己的一生。我們所有的歡樂與痛苦，數千種確信無疑的宗教、意識形態和經濟學說，每一個獵人與採集者，每一個英雄與懦夫，每一個文明的創造者與毀滅者，每一個國王與農夫，每一對年輕的戀人，每一位父親和母親，每一個滿懷希望的孩子，每一個發明家與探險家，每一位道德教師，每一個腐敗的政客，每一個超級明星，每一個最高領袖，每一位聖人與罪人，都在那裡，在一粒懸浮在陽光中的塵埃上。 讀完，他加了一句：**我們的星球是包裹在巨大宇宙黑暗中一個孤獨的小點。在所有的浩瀚裡，沒有任何跡象表明會有人從別處趕來，把我們從這個困境裡救出來。** 這句是薩根原文的延續，也是馬斯克自己做事邏輯的底色。他反覆強調多行星化，理由從來不浪漫，正是因為沒有人會來。地球是已知唯一孕育生命的世界，在可預見的未來，沒有別的地方可以讓人類遷徙。要留一條退路，只能自己造。 然後是整場對話裡最耐人尋味的一個插曲。他讀到這句時停了下來，說，這句不對。指的是火星。他說薩根如果活到現在大概也會同意，只是當年他無法想象這件事。 這個打斷很小，含義很大。薩根 1994 年寫下那句「沒有別的地方可遷移」，在當時的科學事實裡完全成立。二十多年後，同一句話開始不成立，原因有物理常數的運氣，也有一群人堅持不接受它永遠成立。馬斯克在那一刻做的事情是：念一段公認的、悲觀的、正確的結論，然後指出它已經過期。這和他對待安全帶監管、對待 AI 監管、對待大腦只分兩層的態度一致，任何當下的結論都有保質期，只要有人願意去把它推翻。 ## 這場對話真正在說的 把幾條線放一起看，會發現它們不併列，它們在同一個判斷的不同尺度上展開。 幾十年的尺度上，是自動駕駛和 Neuralink 的醫療應用，這些是能立刻改善生活、能算清收益的工程。幾百年的尺度上，是腦機介面作為對沖工具，賭一個「打不過就加入」的可能性，代價是成功率可能很低。幾十億年的尺度上，是那句「如果意識演化慢了 10% 就永遠不會有我們」，還有那個孤獨的小點。 他用同一個動作處理所有問題：把宏大目標拆到能被檢驗的最小單元。意識是不是物理現象，看大腦受損後意識是否受損。AI 該不該管，看它對公眾有沒有危險。自動駕駛難在哪，看它是不是卡在向量空間的準確表示上。這個動作貫穿全場，也解釋了為什麼他談一個終極問題時，給出的答案會是「機率大於零」這種既不煽情也不迴避的說法。 回到薩根那處修正，可能是整場訪談裡最值得記住的地方。薩根在 1994 年寫下那句結論，是對當時現實的清醒陳述，而他修正它的方式是去做一件二十年後才能看見結果的事。這個跨度大到讓人不舒服，也正因為大到讓人不舒服，才值得被記住。 順帶說一句 Lex 在開場引的那句話。有人把上一期對話評論成「歷史上第一段兩個機器人無監督交談的影像」。這句話是玩笑，放在這場對話的語境裡，又不太像玩笑。 - 看到一個「某項技術離我們還很遠」的判斷，先分清它在說「原理上做不到」還是「當下的工程能力做不到」。前者可能幾十年不變，後者可能五年就翻篇。 - 拆解一個複雜系統時，先找它的「向量空間表示」在哪一層。自動駕駛難在感知，很多專案難在從資料還原現實，不在決策邏輯。層次搞錯了，再多的演算法最佳化都是空轉。 - 遇到宏大目標，先用「能不能被檢驗」篩一遍。篩不掉的再談投入，篩得掉的多半是偏好，不屬於知識。 - 評估一個新技術的社會影響，別隻看它解決了什麼問題，看它會讓多少人第一次親眼見到某一類東西。幾十萬臺沒有司機的車，教育效果可能勝過任何科普。 - 把時間尺度拉開看手上的事。幾十年的、幾百年的、幾十億年的，判斷標準完全不同，混著用最容易做出錯誤決策。 - 如果判斷某個領域「監管一定滯後」，在等規則之前，先想清楚自己有沒有「成為其中一部分」的路徑。這往往比呼籲規則來得快。 - 給自己留一條退路的時候，把時間算進去。太陽還有大約 5 億年，聽起來很遠；意識演化只要慢 10% 就什麼都不會發生，聽起來很近。同一件事，兩個尺度都在說同一句話。