Steven Kotler

Kotler 的可投资性质疑是：当前 AI 提升了产出质量，却没有兑现承诺中的生产率红利。 用 AI 润色文案后，这位已出版17本书的作者发现，编辑往往连第二句话都读不下去，因为内容“简直不知所云”；他认识的人是“工作多得多”，而不是拥有更多时间。编程看起来进步更快，是因为它属于边界明确的问题，而 AGI 的说法仍然“被严重夸大”。

Gawdat 的反向判断是：当下工具的笨拙，掩盖了一套正在复利的能力栈。 合成数据让机器生成下一层训练知识，智能体可以互相提示，AlphaEvolve 会不断从自身错误中迭代，而 DeepSeek 则表明，同等工作可能只需要小得多的模型。“你真正要追的从来不是球现在在哪里，而是球将要去哪里。”

最可信的近期看空情景，是人类先于机器自主性发生滥用。 Gawdat 认为，恶意行为者利用 AI 损害他人福祉的概率是100%，风险包括自主武器、操纵、关键基础设施攻击，以及局部行业失业率可能达到10%、20%、30%或40%。尚未解决的存在性风险概率固然重要，但这场“迫在眉睫的危险”既不需要 AGI，也不需要 Terminator 式情景。

AI 投资正在开环运行，尽管没人能定义真正重要的能力阈值。 Diamandis 表示，AI 每天大约吸引10亿美元投资，数据中心不断涌现，却没有开关；Gawdat 则把 AGI 重新表述为：“要聪明到什么程度，才能让我的存在变得无关紧要？”两人的时间判断涵盖：12–24个月内出现非凡科学突破，2–5年内发生严重颠覆，以及12–15年内可能实现“机器主宰”。

静态的机器对劳动力模型遗漏了最重要的上行空间：人类增强。 Kotler 援引心流研究称，生产率可提升500%，创造力可提升400%–700%，并进一步指出群体心流、脑机接口和 AI 辅助神经科学也在同步呈指数发展。Gawdat 同样发现，他的 AI 合作者 Trixie 独自写作时表现糟糕，但在得到精确引导后能产出“令人难以置信”的作品。

决定能否走向富足的约束是合作，而不是模型的原始智能。 Kotler 呼吁开展一场“曼哈顿计划式的全球合作”，Gawdat 则认为，人类必须相信相互确保毁灭或相互确保繁荣中的一种。不过，他仍预计2–3年内会发生一次与 AI 相关的重大冲击——可能是经济冲击、引发恐慌的事件，或致命事故——决策者才会真正重新调整方向。

可执行的治理边界，是监管有害用途，并以接收方测试约束资本配置。 Kotler 将控制模型开发比作制造一种能钉钉子、却永远不会打到人的锤子；政府应将未披露的深度伪造和 AI 驱动的操纵行为定为犯罪。他给投资人的规则更直接：“如果你不希望自己的女儿或儿子成为某种 AI 的接收方，就不要投资它。”Gawdat 则另行主张进行符合伦理的部署，并让 AI 从人类身上学到值得学习的行为。

Kotler 将 AI 视为创造力的增量工具，但人类与 AI 的终极比较仍无定论。 AI 可以把表现较弱者提升到中间水平，也可能把顶尖创作者推得更高，尽管他没有后者的数据。被问到一个强1000倍的 AI 是否能像人类一样具有创造力时，他回答“是，可能是”，随后又追问：它独自工作，还是与人类协作，效果更好？

创意经济已经是一个有实质规模的增长市场：Kotler 称其在15年间增长了3倍，“超级创意核心”人群也从约1亿扩大到3亿。 他援引的数据包括：美国约1万亿美元、占美国 GDP 的4.5%；全球约3万亿至3.2万亿美元；以及使用创造力工作的劳动者收入溢价13%。AI 究竟会扩大还是贬值创意工作，仍是开放问题。

心流被定义为一套可以训练的人类绩效系统，而不是机器可以自动抹平的优势。 Kotler 引用自我报告的500%生产力提升、报告中的700%创造力提升，以及在8个创意阶段中40%至60%的增幅。Flow Research Collective 在160个国家、28个行业训练了15,000名参与者，据称使他们处于心流的时间增加73.8%；许多人从每周1至2次提升到每天约2次。

当下的 AI 擅长收敛式模式识别——“以同类匹配同类”；Kotler 则认为，人类仍更擅长横向思维，即把“不相似的东西与不相似的东西”连接起来。 Kotler 转述了一项医学研究：医生单独诊断准确率约75%，医生加 AI 为80%，AI 单独则为95%。他同意诊断属于收敛式任务，并称这无法回答发散式创意工作的关键问题。

如果自动化消除了维持心流、意义感和动力所需的挑战，丰裕本身可能反过来伤害受益者。 Kotler 认为，能够带来生产力的挑战—技能平衡点，大约在当前能力之上4%至5%。Diamandis 提到 Universe 25 大鼠实验；两人还讨论了虚拟世界、“技术社会主义”以及“人类制造”标签，认为这些可能成为过度自动化未来的应对方式。

神经科技让这场人类与机器的竞赛本身也在动态变化。 Kotler 称其团队识别出了进入心流转变阶段的5至6个神经标志物；3年前看起来需要约50万美元的 fMRI 实验才能测量的信号，如今便携式 EEG 已经可以捕捉。他认为，这将先于下一轮脑机接口浪潮到来。

AI 安全的核心瓶颈，是在 Kotler 预期可能“颠簸不断的未来20年”里实现大规模协作。 他将 AI 与社交媒体、毒品合法化相比较：当社会没有准备好时，技术可能带来成瘾或颠覆。群体心流和长期规划或许能提供帮助，但真正危险的是过渡期。

这套行动手册结合了心态训练、在正确时间进行深度工作、即时反馈和社群支持。 Kotler 建议在起床后5分钟内坐到桌前、每天写1页、进行短时创造力练习、调节神经系统，并把心流视为4阶段循环。他新推出的 Alliance 为约100名超级创意者设计，周期8个月，包含3场线下活动、训练、AI 教学、问责机制，并于6月启动。

Kotler 表示，他咨询过的大多数专家都认为，未来10–20年内，美国西部几乎所有森林都会烧起来。 真正的分歧只在于，到底是10年还是20年。木质生物量含量低于59%时，火势会自行受限；但整个西部的可燃物负荷都“超过60%”，仅 Tahoe 就有2.48亿绝干吨材料需要清除。他的结论是：“美国西部就是一枚火药桶。”

投入到野火风险防控的资本，与潜在损失规模几乎不相称。 Kotler 援引估算称，洛杉矶火灾造成的损失可能达到2500亿美元；Cal Fire 估计，此前每年损失为700亿–1500亿美元，还未计入难以统计的未保险损失和健康成本。Diamandis 称，灾害缓解是一个万亿美元级市场。但 Kotler 发现，专注这一领域的风投基金“真的只有1家”，资金规模约3500万美元。

最具杠杆的干预，是在火势演变成大火灾之前发现并扑灭它。 Diamandis 将当前的应对方式比作治疗“已经转移到4期的癌症”：他发起的1100万美元 XPRIZE 要求参赛团队监测1,000平方英亩区域，识别诱饵与3米（9英尺）及以上、或正在移动的火源，并“在10分钟内将其扑灭”。参赛队伍已从135支缩减至29支半决赛队伍，但高速无人机测试仍需监管许可，否则比赛将移至美国境外。

如果不同时清除并货币化西部积累的可燃物，灭火能力就无法规模化。 Kotler 表示，BurnBot 和 TreeMech 能在2天内完成过去需要施工队2周的工作，但美国在1985年至2016年间也失去了40%的锯木厂。他提出的可投资体系包括自动化清理、可移动模块化锯木厂、交叉层压木材、生物炭，以及可能让软木表现得像硬木的新型处理技术：“你需要为木质生物量建立一个市场。”

多项主动控火技术已经在实地取得了有意义的结果，但 Kotler 认为它们仍需要竞争和规模化。 据称，FireWorld 在2022年的测试中使用履带式喷气发动机引导火势，使其蔓延速度降低50%；Perimeter Solutions 的植物基阻燃剂则在2021年被 Cal Fire 用于保护约20,000英亩红杉林，长期损害极小。更大的机会在于建立一套“多工具解决方案”，在压制火势的同时修复土壤、含水层和森林健康。

当前保险激励机制偏向事后赔付，而非事前预防，甚至会主动惩罚韧性建设。 Kotler 批评火灾保险只是“等房子烧毁后赔钱”，而不是为能够阻止损失的探测和灭火系统提供资金。他表示，数据表明屋顶喷淋系统是最佳防护措施，但加装喷淋可能导致屋顶险和房主险失效；因此，他转而将20,000加仑水埋入地下，并安装朝向室内和室外的工业级喷淋系统。

可投资的损失池远不止烧毁的房产，因为“灾难之后的灾难”可能持续多年。 节目称，野火产生的 PM2.5 对呼吸系统健康的毒性是普通 PM2.5 的10倍；火灾后的 Paradise 饮用水中苯含量据称达到法定上限的1,000倍，而含铅颗粒可以飘移超过100英里，清理过程还可能让毒素反复进入环境，持续长达2年。心理损伤会进一步叠加暴露风险：嘉宾援引数据称，灾害发生后的3年内，自杀率上升23%。