智能是数字化的最高形式，但是智能是不是能够如人们预期的那样，成为社会生产力的补充，还是最终走向失控成为人类现实文明的终结，目前我们都难以预料，也难以评估其带来的影响。
但是有一点是确认的即智能难以真实模拟人类情感，每个生物种族都有自己的规则，就像我们在编写代码时，底层遵循的是清晰的规则与流程，这个是基础。而将这一条放置在人类社会身上，就很难被遵循，因为人类的情感本身就是复杂的，存在着不确定性与确定性那个可能，而只有能够被理解才会促成确定性。
理解，是人类能够顺畅进行交流的前提。同样，真正的智能也应当是建立在理解人类情感的基础上，或者说对于人类安全的智能需要理解人类的情感。
我们在几乎所有的科幻题材的电影中，矛盾的爆发都基于这一矛盾：即外来文明或者智能与人类最大的冲突则是难以理解人类自身的情感，由此爆发矛盾或者产生冲突。
所以，以人类当下的生产力水平，相对智能才是最好的选择，一方面通过数字工具实现产业的整体发展；另一方面通过生产效率的改造克服“鲍莫尔病”，这个也是当下最大的实际，互联网发展造就的生产率不平等问题越来越严重，这一现象被称之为：鲍莫尔病现象，对应的还有一个名称代表着这个此类现象：数字鸿沟。无论是鲍莫尔病现象还是数字鸿沟都是数字时代里最为突出的矛盾，也是令人警惕的社会现象。
鲍莫尔病是美国经济学家威廉·鲍莫尔在1967年所提出的一种现象，也叫鲍莫尔成本病，主要在说明一种部门的生产力相对落后于另一种部门的理由。这一模型解释了上世纪各主要经济体产业变革的趋势和规律，对当下数字经济时代的诸多现象和问题亦足以鉴。2021年9月26日，在2021年世界互联网大会乌镇峰会上，国务院刘鹤副总理在视频致辞中指出，要合理界定数字产权，克服“鲍莫尔病”和“数字鸿沟”，实现包容性增长。
无论是鲍莫尔病还是数字鸿沟，都是数字经济作为新的经济形态衍生出来的负面影响，如果不加以关注，必然引发更大的社会矛盾与不公平。
工业时代，尤其是标准化生产造就的垄断现象，在数字时代可能会重演，与工业时代出现的垄断组织不一样的是：数字时代的垄断组织更容易形成，但是最大的问题不是垄断本身，而是基于大数据技术，跨界变得以往更加容易与简单，这就是为什么今天我们所看到互联网公司尤其是头部企业，几乎没有专注自己的领域，而是不断跨界并成功实现突破，并且控制的都是关键资源与优势，从而形成对原先产业与组织形成降维打击。
无论是出行领域还是外卖，甚至包括电商领域，最终都会走向集成，关键的是这些领域的背后都能看到1-2个头部企业的影子。
以资本、数据为基础工具，通过限制，禁止进入的方式，形成圈层的垄断，对于传统企业而言几乎没有任何竞争胜出的可能，随之拱手将大量的市场份额拱手相让。
但是，集成化之后的产业对于消费者而言，真的带来好处了吗？事实上并没有，几乎所有完成高度集中的行业，消费者的使用成本甚至是逐步上升的。所以，数字时代的垄断更容易形成，当然这仅仅是最初级的形态。
令人担忧还在后面，首先完成技术与用户集成的领域，头部企业通过数字技术更容易实现更高效率目标的实现，也更容易走向自动化，这个技术优势累计一旦形成就难以再出现新的组织来抗衡。
头部互联网公司的技术平台，很早就已经实现模块化开发，甚至面向用户的视觉部分已经实现自动化适配，完全基于大数据分析，实现一对一的自动化喜好配置。这就是完成技术优势积累所形成的全面优势。对于后来者而言，几乎没有突破的机会。
将以上的场景再更进一步全面智能化，对于头部企业以下的规模性技术平台而言，面对头部企业几乎没有任何的竞争能力，并且会导致全线沦为配角或者附庸，这才是最大的隐患。
正如我前面所描述的那样，数字经济的集中对于个体而言是好事，但对于当下的部分产业与组织而言，可能并不是那么友好，因为个体与组织之间的成本不是一个层次的，对于个体而言，面向集中化的产业形态可以更加自由的输出自己的创作产出，而对于组织而言一方面需要面对人才的流失，另一方面需要承担巨大的经营成本，这个矛盾事实在当下已经凸显。
所以，作为工具的本身，相对智能才是最好的选择。人类社会本身才能最大安全性的掌控工具，并实现创作输出，才能实现某种平衡。
可能发生的奇点事件：
2020年，波士顿动力首款零售的机器人Spot以7.5万美元向美国企业用户正式发售，作为网红级别的机器狗，其以一系列智能化动作而在网络上文明。
2021年，机器人公司Promobot公司向全世界发出征集，目标是一张“kind and friendly”的脸以及这张脸的永久使用权，报酬是20万美元。
2021年，英国Engineered Arts公司展示的最先进人形机器人Ameca，其面部动态表情已经非常接近人类。以上的案例，一方面显示虚拟空间与现实之间是紧密相连接的，另一方面也说明现实世界正在逐步虚拟化。当然也暴露出一个显著的矛盾：对于现实而言，究竟是辅助性的工具更为重要，还是全部虚拟化更加符合人类社会本身。不可否认的是，随着现实数据，包括行为数据与生物数据不断被虚拟化与数字化，这些数据不是被搁置了，而是会不断被用来测试，验证，最终成为能够被运用的具体产品与技术场景。
人类为了追寻更高形式的技术形式，不断进行的技术尝试与探索本身，已经赋予了网络与机器学习的过程。杰瑞·卡普兰撰写的《人工智能时代》中有一句非常经典的话：给计算机以数据，够它用一毫秒；授计算机以搜索，够它用一辈子。互联网的信息量已经远远超越人力所能掌控的地步，未来必然依赖智能来进行挖掘与处理，而必然导致人类本身对智能的依赖，随着这种依赖逐步增强，最终人类必然对智能开放所有数据，而这又将导致智能进化的基础条件成熟。元宇宙则是进一步将人类社会的关系图谱融合到虚拟空间之中，将整个人类社会的复杂场景复刻到虚拟空间之中，构建最完整的人类虚拟社会。
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