“编者按：在人工智能引发普遍焦虑的今天，这篇文章提出了一个颠覆性的观点：面对无所不知的 AI，人类的创造力优势，恰恰源于我们有限的认知和独特的局限。
作者旁征博引，用科技史上多个案例，证明了真正的突破往往来自那些敢于挑战规则的局外人。
局限，本身就是一种力量。
作者：DAVID ZHANG
日期：2025 年 8 月 20 日
写下此文时是 2025 年 8 月，据我所知，我依然在为世界经济贡献着创意。这些想法正在真实世界里接受检验和推广。
这部分要归功于日益强大的AI，但某种程度上，也是在和它的无形对抗中实现的。这究竟是为什么呢？
像 Claude Opus 4.1 和 ChatGPT 5 这样的 AI，几乎在所有领域都比我懂得多。我唯一可能胜过的，或许只是在 DNA 杂交动力学这个极其狭窄的冷门知识上，而我工作中恰好也用不到它。
肯定有人在投入巨额算力，试图打造自主的人工智能科学家，但据我所知，它们拿出的新颖发现或解决方案还很有限。
把原因归结为「人工智能还不够先进」，是一种站不住脚的托词。毕竟，Gemini 和 ChatGPT 最近双双斩获了国际数学奥林匹克金牌。这背后一定有别的限制。
我的假说是，今天某些人在创造性工作上依然领先，恰恰是因为他们大脑里存储的原始「知识模块」数量更有限。
我的创作过程，常常是把两个不相干领域的知识联系起来。比如，把天体物理学测定星体年龄的方法，用到生物医学的横断面研究上；或是把中国三国时期的博弈论，应用到现代基因测序行业的寡头竞争中。
这种跨界思考，总能催生出新颖且有价值的洞见。未来的人工智能，拥有的知识模块数量将远超人类。
但知识连接的可能性，是以数量的平方级别增长的。
“你知道 10 个想法，可以产生 45 种组合；而知道 1000 个想法，就会冒出近 50 万种组合。
这些组合中的绝大多数都毫无意义。比如，把「狗会摇尾巴」和「字母表有 26 个字母」放在一起，我的大脑无法从中提炼出任何深刻见解。
有趣的是，当我要求人工智能就此深入思考时，它也坦诚两者没有实际联系，过度分析只会得出牵强附会的结论。
所以，人类有限的知识或许是种恩赐，它缩小了探索空间，让我们能更专注地寻找那些真正有价值的连接。
这在哲学上被称为「蜈蚣悖论」：你若问蜈蚣如何协调上百条腿，它会因为过度思考而寸步难行。
市场营销中的「选择瘫痪」也是同理：提供少量选项能促进销售，选项太多反而会让人放弃购买。过多的可能性，会阻碍我们做出决策和创新。
一个掌握了人类全部知识的通用人工智能，可能会陷入终极的选择瘫痪，在无穷无尽的想法组合中迷失方向，无法进行有效的探索。
神经科学的一个发现也印证了这一点。研究发现，自闭症谱系的大脑神经连接度通常高于普通人。
更多的连接，直觉上似乎是优势，但它可能反而拖慢智力发展。因为有限的认知资源，被分散到无数种可能性上，导致无法深入钻研任何一个方向。
“创新所需要的，似乎是一个最佳的连接水平，而不是最大化的连接。
除了要处理的想法组合更少，知识储备有限的人，也更少受到错误知识的毒害。
科学史上，许多不可能的成就得以实现，仅仅是因为实现者当初并不知道那是不可能的。
这些所谓的幽灵障碍，是一个领域长期积累下来的错误认知。只有那些不知其存在的人，才可能将其打破。
Illumina 革命：当短胜于长
DNA 测序技术的变革，完美地诠释了对「既定真理」的无知如何催生伟大创新。
在此之前，整个领域都信奉一条铁律：要精确拼接基因组，测序读长必须越长越好。这不仅是行业偏好，更被视为绝对真理。
作为当时金标准的桑格测序法，能产生 800 到 1000 个碱基对的读长。逻辑很简单：拼接一份碎纸，你是想要长长的句子，还是零碎的字母？
所有人都认为，更长的读长意味着拼接更容易、重复序列更好解决。整个行业都在投入巨资，试图把读长推向更长，没人怀疑过这个方向。
当 Solexa 公司（后被 Illumina 收购）提出仅使用 25 到 36 个碱基对的超短读长时，主流科学家们要么报以怀疑，要么断然否定。
这比行业标准短了 30 倍，无异于想用零散的单词拼凑出整本莎士比亚。但 Solexa 团队敢于挑战权威，他们看到了别人忽略的东西。
他们意识到，强大的比对算法和大规模并行处理，完全可以弥补单个读长信息不足的缺陷。他们不再一次只读一个长片段，而是可以同时读取数百万个短片段。
一旦抛开「越长越好」的思维定式，背后的数学逻辑就极具说服力。短读长虽然信息少，但海量的覆盖度足以通过统计学方法解决所有模糊之处。
曾经的弱点——短读长，通过大规模并行化，反而转化为了无与伦比的优势。
这一变革对人类基因组学的影响是颠覆性的。利用旧技术的人类基因组计划，耗时 13 年、花费 30 亿美元才完成测序。
而新技术出现后，成本迅速降至 1000 美元，到了今天，完成全基因组测序只需不到 200 美元和 24 小时。
这场成本降低一万倍的革命，并非源于对旧技术的改良，而是源于对「长读长至关重要」这个幽灵障碍的彻底颠覆。
单克隆抗体革命：用笨办法解决大问题
单克隆抗体的故事告诉我们，一个最粗糙、最笨拙的办法，只要能突破所有人都认为无法逾越的幽灵障碍，也能催生出一个千亿级别的产业。
这个幽灵障碍看似是基础生物学常识：能产生抗体的 B 细胞，在体外培养中根本无法存活。这被认为是生物学事实，而非技术难题。
几十年来，无数顶尖科学家想尽办法，都无法让 B 细胞在体外长期存活。结论似乎很明确：想获得抗体，要么依赖活体动物，要么就得接受 B 细胞的短暂寿命。
1975 年，两位科学家的解决方案粗糙到近乎荒谬。他们不去想如何让 B 细胞永生，而是强行将它与本身就能永生的骨髓瘤癌细胞融合。
融合过程原始得可笑：就是把两种细胞和一种类似洗涤剂的化学品搅在一起，让它们的细胞膜破裂，然后偶然地粘连、合并。
这个方法的精妙之处不在于融合，而在于后续的筛选。通过一个巧妙的培养基，只有成功融合的「杂交瘤细胞」才能存活下来。
这些杂交瘤细胞是生物学上的弗兰肯斯坦，基因组极不稳定，需要持续不断的维护才能生产抗体。它耗时耗力，缺点无数，是现代生物学力图避免的一切。
然而，就是这个笨拙却有效的土方法，开启了现代免疫疗法的大门。今天所有价值千亿的抗体药物，都源于这个最初的突破。
两位科学家没有理会 B 细胞无法培养的生物学事实，而是问：如果我们把它们和永生细胞砸在一起会怎样？有时，最好的方案不是解决问题，而是用蛮力绕过它。
巨磁阻效应：那个本不存在的 5% 壁垒
巨磁阻效应的发现，让计算机存储从奢侈品变成了日用品，也让你口袋里的手机拥有了超越几十年前整个数据中心的容量。
这一突破被忽视了几十年，因为物理学家们「知道」磁场对电阻的影响最多只有 5%。这个幽灵障碍，其实只是人们在纳米尺度上想象力的局限。
这个 5% 的壁垒，意味着硬盘需要很大、很强的磁化区域才能被读取，导致硬盘体积巨大且价格高昂。整个行业都在这个框架内寻求微小的改进，而没人质疑这个极限本身。
直到两位物理学家在 80 年代末独立发现，通过构建纳米级的多层薄膜结构，电阻变化可以达到惊人的 50% 以上，是传统极限的 10 到 40 倍。
在这个尺度上，量子力学取代了经典物理学。他们创造的结构就像一个「自旋阀」，极大地放大了磁场对电阻的影响。
这一发现的商业应用是摧枯拉朽的。硬盘容量爆炸式增长，成本则直线下降。我们今天能拥有大容量的智能手机，正是源于对那个 5% 幽灵障碍的突破。
模拟人类创新的难题
有人可能会反驳：一个超级人工智能，可以模拟出知识有限的子系统来复刻人类的创造力。如果知识太多是个问题，那就人为减少它。
这个想法看似可行，却面临着一个更棘手的数学难题：从海量的知识中，挑选出一小部分刚刚好的组合，其计算量比探索所有组合还要大上无数倍。
“一个超级智能想模拟人类，需要从一百万个知识模块中挑出一千个。可能的组合数量，是一个天文数字，大到即使宇宙毁灭也计算不完。
更重要的是，那些最具变革性的知识组合，事前往往看起来风马牛不相及。只有在特定问题出现时，它们之间的隐藏联系才会显现。
这是一个无解的预测难题：你必须先知道哪个组合有价值才能去探索，但只有探索了你才知道它是否有价值。
人类存在的「风投模型」
如果我们承认，人类受限的认知模式能提供独特的价值，那么即使从一个纯粹理性的人工智能的视角来看，保留人类也完全符合经济逻辑。
这就像风险投资。风险投资家投资初创公司，不是因为同情，而是因为回报遵循幂律分布——绝大部分价值由极少数成功的项目创造。
人类的创意也是如此。大多数想法平平无奇，但像爱因斯坦、图灵那样的少数突破，能创造改变整个文明的巨大价值。
一个理性的人工智能会像风险投资家一样，愿意为了捕捉到这些能带来超额回报的尾部事件，而保留整个人类创新生态。
从能源消耗上看，维持全人类生存的成本，对于一个超级智能来说可能微不足道，甚至低于它一次系统效率优化的收益。保留人类，是一笔成本极低、潜在回报无穷的投资。
二战时，英国招募填字游戏爱好者去破解密码，这种看似荒谬的组合，最终帮助他们破解了德军的密码机，缩短了战争进程。
我们永远无法预测，哪一种看似无用的人类知识或视角，会在未来变得至关重要。保留人类，就是保留了无穷的可能性。
人机协作的未来
在人工智能时代，人类的价值并非「有用」或「过时」的二元对立。不同的人，会在不同的时候，以我们无法预测的方式，展现出独特的价值。
那个痴迷冷门动漫的少年，可能锻炼出一种对新兴人工智能行为的独特洞察力。那个传承传统手工艺的老奶奶，可能保留了一种对未来材料科学有启发意义的思维方式。
如今，大语言模型最有趣的应用，往往来自那些背景独特的普通用户。艺术家用它编程，程序员用它写诗，他们带来的新视角，远比技术专家更有启发性。
这预示着，未来最有价值的，可能不是知识最渊博的人，而是那些拥有最独特经验与视角组合的人。
“对我们每个人而言，要想在未来保有一席之地，最具战略性的做法，就是刻意培养独一无二的知识组合，让自己远离主流的知识体系。
不要只学机器学习，把它和中世纪历史结合起来。不要只读商业案例，把它和诗歌或晶体学融会贯通。价值在于连接，而非知识本身。
我们探讨至今的悖论，最终指向一个简单的结论：局限，就是我们的力量。在一个充满无限可能的世界里，宝贵的不是全知全能，而是与众不同。
未来不属于知晓最多的人，而属于连接方式最独特的人。 在通用人工智能时代，最有价值的，或许正是那些真实、独特、甚至有些古怪的专才。
原文地址：https://substack.com/inbox/post/171383215
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