当机器自我改进：谁掌控人工智能的未来？——关于此主题的创意图片，以人工智能为特色：Xpert.Digital
人工智能悖论：为什么自动化程度的提高并不会自动带来更多收入
从炒作陷阱到真正的价值创造：人工智能如何真正改变工作世界
人工智能构建人工智能：秘密实验室中生产力的惊人飞跃
人工智能已然成为全球经济和政治讨论的核心议题。过去那种公众辩论仅仅围绕着虚构的聊天机器人或迫在眉睫的失业威胁的时代已经一去不复返了。如今，一场根本性的变革正摆在眼前：谁来决定技术发展的步伐？美国正以前所未有的数十亿美元投入人工智能的规模化发展，并已开始帮助尖端人工智能开发其后续版本；而欧洲则在寻求必要的监管（例如儿童保护）与保持自身竞争力之间的微妙平衡。即便在企业内部，最初的热潮也正在被残酷的现实所取代：人工智能或许能够降低生产成本，但它远不能保证创造附加值。本文将探讨这一结构性变革的关键方面，并阐明为何人类必须在未来保持控制权——不仅是作为纠正者，更是作为整个系统的战略架构师。.
欧洲进行监管，美国进行规模化发展——机器开始自我改进。
关于人工智能的社会讨论正进入一个新阶段。此前，人们的关注点主要集中在生成模型的能力、其易出错性以及哪些任务可以实现自动化等问题上。如今，视角正在转变。关键问题不再仅仅是人工智能能够实现什么，而是谁掌控其发展，谁获得经济利益，谁承担风险，以及哪些政策法规决定着创新的发生地点。.
近期的三项发展体现了这种转变。在营销领域，人们逐渐意识到，人工智能虽然能够加速生产和分析，但却无法取代切实可行的品牌战略。在欧洲政界，保护未成年人免受平台操纵机制的侵害变得日益重要，与此同时，人们也越来越担心，额外的监管措施可能会给规模较小的欧洲服务提供商带来比全球科技公司更大的负担。而在领先的人工智能实验室中，模型已经开始自动化部分研发工作，这将催生下一代模型。.
这些发展在经济上相互关联。它们描述了同一权力转移的三个层面：人工智能在企业中的应用、政府对数字市场的塑造以及人工智能生产本身的自动化。那些仅仅关注个别工具或法律的人低估了结构性变革。人工智能正在成为一项基础性技术，它将同时改变生产力、竞争格局、资本需求、工作组织方式和监管主权。.
从人工智能炒作到价值创造问题
营销和广告领域的争论是一个很好的切入点，因为那里的矛盾冲突往往很早就显现出来。生成式人工智能能够以传统流程难以企及的速度生成文本、图像、视频、各种变体、目标群体策略和分析结果。其经济效益最初体现在边际成本的降低上：一旦系统搭建完成，广告的第一百个变体成本仅为第一个变体的几分之一。这种逻辑有利于规模化、个性化和快速测试。.
然而，降低生产成本并不会自动带来更高的附加值。如果所有市场参与者都使用类似的模型、数据源和优化逻辑，那么可用内容的数量增长速度将超过其质量增长速度。其结果可能是同质化内容泛滥。技术效率提高了，但客户的注意力却变得更加稀缺和昂贵。企业虽然节省了内容创作成本，但却不得不投入更多资金才能获得关注。.
这正是人工智能在营销领域的核心悖论。自动化提高了运营效率，但同时也可能削弱战略差异化。模型可以应用品牌指南、模仿语调并分析现有数据。然而，它并不会基于自身的经济责任来决定公司应该长期捍卫怎样的市场地位、应该刻意排除哪些客户群体，或者即使在成本压力下也必须履行哪些承诺。.
因此，“人类引导人工智能”与其说是一个令人安心的公式，不如说是一项艰巨的管理任务。人为控制并非意味着手动编辑每一个结果，而是要明确目标、界限、质量标准和责任，从而使自动化不仅能提高产出，还能带来更好的业务成果。系统功能越强大，仅仅优化单个提示就越远远不够。我们需要构建健全的数据、审批、品牌管理、效果评估和责任归属等运营模式。.
品牌价值并非在这种模式下创造出来的。
在经济形势不明朗的时期，信任、质量和可靠性显得尤为重要。对于品牌而言，这是应对技术加速发展压力的关键举措。消费者并非仅仅基于精心打造的广告信息而购买。他们会评估产品性能、服务、价格、交付能力和沟通是否能构成一个连贯的整体。人工智能可以有效地呈现这一整体图景，但它无法取代产品本身的实际性能。.
真实性不应被浪漫化地理解。它并非意味着完全拒绝机器生成的内容，或者让所有沟通都显得像是精心制作的。相反，真正具有经济意义的是，公司宣称的利益与实际提供的利益是否一致。当一家公司的信息可验证、其决策与其既定价值观相符，并且其客户在所有接触点都能获得一致的体验时，该公司才能展现出真实性。.
生成式人工智能增加了企业在沟通中过度承诺的风险，导致企业提供的服务超出其实际能力范围。图像可以使产品看起来质量更高、供应链更可持续、服务更个性化，而这些都与实际情况不符。短期来看，这可以提升品牌知名度和转化率。然而，从长远来看，声誉受损、退货和客户维系成本都会增加。制作完美演示文稿越容易，可验证的证据、真实的客户体验和持续稳定的业绩就越显得珍贵。.
这导致市场营销部门的角色发生了转变。它不仅要生产内容，还要维护公司的信誉。这包括可验证的产品数据、清晰的来源信息、可靠的性能承诺、协调一致的审批流程，以及超越点击量或覆盖范围的衡量指标。当人工智能能够改善市场调研、客户洞察、产品创造、销售和服务之间的联系时，才能真正提升生产力。如果仅仅将其用作廉价的内容引擎，其优势将十分有限，而且产品同质化的风险也很高。.
人为控制成为操作系统
随着使用量的增加，人工审核每一项人工智能结果的做法难以持续。大型组织每天生成数以千计的文本、图像、推荐、预测和自动化决策。纯粹的人工审核不仅会抵消效率提升，还会遗漏许多错误。因此，人工审核必须从个体审核转变为系统设计层面的审核。.
健全的控制模型始于风险分类。内部总结或不具约束力的想法清单所需的控制力度低于公开的产品声明、个性化的定价决策或与未成年人的沟通。因此，企业不应简单地将人工流程和自动化流程区分开来，而应考虑潜在危害、影响范围、可逆性以及法律后果。.
基于此，可以建立分级审批流程。低风险申请如果定义了数据源和质量阈值，则可以基本自动运行。中等风险申请需要抽样、明确责任划分和清晰的升级路径。高风险申请仍然需要具有约束力的人工审批、独立审计和可审计的协议。至关重要的是，审批人员不仅需要在最后勾选确认框，还需要定义目标和衡量指标。.
这也改变了对员工资质的要求。有效管理人工智能需要专业知识、数据素养、批判性判断能力以及评估业务后果的能力。随着用户界面越来越简洁、模型越来越强大，纯粹的操作技能正变得越来越不重要。真正有价值的是选择相关问题、将结果置于经济背景下分析以及识别不一致之处的能力。人类不会自动获得领导地位。只有当组织从制度上保障其角色并战略性地发展其能力时，他们才能保持领导地位。.
效率提升，而非生产力假象
人工智能的应用通常以其节省时间为由而得到论证。虽然节省时间的确存在，但这不应与整体经济生产力混淆。如果一项任务只需一小时而非四小时，这最初确实创造了技术优势。但只有当节省下来的三个小时被用于更高价值的工作、用更少的资源实现相同的产出，或者能够盈利地满足新增需求时，经济价值才会显现。.
在许多公司，第二步仍然不明朗。员工们制作了更多版本、分析报告和演示文稿，但决策速度和质量却没有提高。组织获得了更多信息，但未必能获得更多指导。这可能导致审核、协调和管理方面的新成本。人工智能虽然降低了单个工作步骤的成本，但却增加了工作量，从而增加了协调工作量。.
为了进行切实可行的成本效益分析，必须考虑所有成本。这些成本包括许可费、计算能力、集成成本、数据准备成本、安全成本、培训成本、监控成本、潜在错误成本以及对外部供应商的依赖成本。此外，当团队投入大量时间开展试点项目，而这些项目最终未能转化为稳定的流程时，也会产生机会成本。相关的衡量指标并非已实施的工具数量，而是吞吐量、错误率、收入、客户留存率或总成本的变化。.
利润分配至关重要。自动化可以减轻员工负担、提高利润率或降低价格。实际效果取决于竞争格局、议价能力和企业战略。在集中度较高的市场中，平台提供商可以通过定价和依赖关系攫取大部分生产力提升带来的收益。而在竞争激烈的市场中，节省的成本更有可能让利给消费者。因此，对欧洲而言，不仅要部署人工智能，还要获得对底层基础设施、模型和平台更大份额的经济控制权，这一点至关重要。.
儿童保护符合产业政策
围绕欧洲儿童法案的辩论表明，社会目标与位置政策之间存在密切联系。年龄限制、家长控制、每日使用时长限制以及对操纵性设计元素的禁止，都旨在解决实际存在的问题。无尽滚动、自动播放、奖励循环和高度个性化的推荐并非中立的产品功能。它们是吸引用户注意力的工具，也是将用户时间转化为广告收入、数据和市场力量的商业模式的一部分。.
保护未成年人的逻辑尤其合理。由于儿童和青少年发育阶段不同，他们尚不具备成年人评估说服技巧、情感诉求或长期数据隐私后果的能力。人工智能聊天机器人加剧了这一问题，因为它们不仅能展示内容，还能进行对话、建立信任并获取个人信息。数字伙伴固然有用，但也存在情感依赖、操纵性建议和不当互动等风险。.
经济政策的挑战始于实施阶段。年龄验证、青少年专属账户、功能限制、使用时间控制和安全检查都会产生固定成本。大型平台可以将这些成本分摊到数亿用户身上。而欧洲小型服务提供商的规模经济效益则要低得多。因此，一项表面上对所有用户都相同的规则，可能会产生不平等的经济影响，甚至加剧市场集中度。.
这就造成了一个典型的监管困境。监管要求不足可能会对家庭、学校、医疗保健系统以及受影响人群造成社会损害。监管要求过于复杂则会扼杀创新、阻碍市场准入，并反而强化那些监管旨在限制其行为的企业。因此，真正的问题不在于是否需要监管，而在于如何同时平衡保护效果、可行性和竞争动态。.
尽到注意义务，避免数据陷阱
年龄验证听起来很简单，但实际上技术和法律层面都很复杂。平台必须能够可靠地区分用户是否超过特定年龄限制。同时，验证过程不应要求所有用户为了使用普通在线服务而提交身份证件、生物识别数据或全面的身份信息。设计不合理的保护系统实际上可能会产生新的数据集，这些数据集很容易被用于监视、用户画像或身份盗窃。.
从经济角度来看，这是一个比例问题。年龄验证的准确性通常只能通过获取更多数据来提高。然而，更高的准确性意味着更高的成本和更大的数据隐私风险。反之，一些数据效率极高的方法可能不够精确，甚至可能错误地允许未成年人入境或将成年人排除在外。因此，一个稳健的系统必须根据风险采用不同级别的验证。.
对于较低风险，使用符合年龄的默认设置、限制功能和本地技术信号可能就足够了。对于较高风险，可以接受更严格的验证方法，前提是仅传输必要的年龄信息，而非完整的身份信息。至关重要的是，架构应确保服务提供商仅获知用户是否已达到年龄限制。此类数据最小化验证方法应具有互操作性，以便每个平台无需构建自己的身份系统。.
执法比制定新的义务更值得重视。当监管机构制定了大量详细的规则，却缺乏必要的人员、技术专长和快捷的程序时，就会出现不对称的负担。规模较小、合规的公司承担着高昂的执行成本，而大型企业却可以将程序拖延数年。因此，良好的监管需要明确的标准、共享的技术基础设施、合理的过渡期、为小型供应商设立的监管沙盒，以及足以防止扭曲竞争的快速制裁措施。.
我们在欧盟和德国的业务拓展、销售和市场营销方面拥有丰富的专业知识
我们在欧盟和德国的业务拓展、销售和市场营销方面拥有丰富的专业知识——图片来源：Xpert.Digital
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欧洲人工智能差距：关注资本和规模化。
欧洲人工智能差距主要体现在规模化方面。
人们对跨大西洋人工智能鸿沟的担忧并非空穴来风。美国拥有庞大的私人资本、领先的云平台、半导体技术、研发人才和全球分销渠道。到2025年，美国在人工智能领域的私人投资将达到约2859亿美元，而欧洲的投资额约为209亿美元。在生成式人工智能领域，这种集中度差异更为显著：美国的投资额约为1636亿美元，而欧洲的投资额约为32亿美元。.
这些数据与欧洲公开的投资公告并不直接可比。私募股权融资、数据中心投资、补贴项目和已筹集资金衡量的是不同的经济过程。尽管如此，这些数据表明，美国公司更容易获得巨额融资。这对于基础模型、数据中心和芯片领域尤为重要，因为这些领域往往具有初始投资高、创新周期短和回报不确定等特点。.
欧洲无疑拥有丰富的研究资源、产业数据、技术娴熟的专业人才、强大的用户产业以及庞大的国内市场。然而，其不足之处往往出现在从原型开发到国际规模化扩张的过渡阶段。初创企业往往能够获得早期融资，但在处理数亿欧元的资金、全球分销以及长期计算能力等问题时，却会遇到瓶颈。最终，它们不得不依赖非欧洲资本、迁址运营，甚至被收购。.
因此，监管只是问题的一部分。即使彻底废除欧洲人工智能监管，也无法弥合资本市场、云基础设施、能源供应、采购和规模化等方面的差距。反之，忽视监管成本也是错误的。如果审批、法律解释和各国执行缓慢或相互矛盾，就会加剧现有的劣势。因此，欧洲需要的不是全面放松监管，而是明确的规则、快速的执行、通用的基础设施以及果断的需求侧政策。.
当人工智能建立在人工智能之上时
Anthropic 的发展标志着经济规模迈上了一个新的台阶。据该公司称，到 2026 年 8 月，在已统计的研发工作中，Claude 完成了从初始指令到最终结果的大部分工作，占比高达 26%，而人类则负责监督。今年 2 月，这一比例还不到 1%。在超过 90% 的已记录工作中，人工智能至少作为密切合作者参与其中。.
这些数据并不意味着克劳德能够自主设计、训练并发布继任者。Anthropic 将人工智能的活动按等级进行分类。在协作层面，人工智能在人类的密切指导下完成较大的工作包。在领导层面，人工智能能够独立处理大部分任务，但仍需接受监督，并且不会独自做出最终决策。在所有测量领域，均未观察到完全无需人类干预的自主运行。.
尽管存在这种局限性，但其带来的经济效益依然十分显著。当人工智能编写研究代码、准备实验、分析错误、生成报告并解决技术难题时，从假设到结果所需的时间就会缩短。研究人员可以并行开展更多实验，并在更大的搜索空间内进行研究。这不仅能提高现有团队的效率，还能加快创新本身的步伐。.
这就形成了一个反馈循环。更优秀的模型能够促进对更优秀模型的研究。反过来，这些更优秀的模型又能够自动化更大比例的开发工作。只要目标的设定、结果的审核和审批仍然由人来负责，这就不算是自主的、递归式的自我改进。然而，即使是部分反馈也能产生显著的经济效益，因为开发周期会缩短，领先实验室的优势也会扩大。.
顶级实验室的累积优势
人工智能驱动的人工智能研究更有利于那些已经拥有强大模型、计算能力、数据、人才和内部开发平台的公司。领先的实验室利用自身模型更快地开发新模型，从而改进其用于研究的工具本身。这种累积优势类似于学习曲线，但由于生产手段本身变得更加智能，其陡峭程度可能更大。.
对于竞争而言，这意味着今天存在的差距不仅明天可能依然存在，而且可能会迅速扩大。规模较小的供应商或许能够阅读相同的科学出版物或使用开放模型，但它们可能缺乏数百万项研发决策的内部数据、专业的基础设施以及开展大规模实验所需的资金储备。此外，大型实验室还能受益于良性循环：更好的产品、更多的用户、更高的收入、更强大的计算能力以及更快的研究速度。.
与此同时，集中化并非必然。推理成本的降低、强大的开放模型以及专业应用能够开拓新的市场。许多公司无需自行训练基础模型即可创造经济价值。它们可以整合行业特定数据、流程知识、客户资源和监管专业知识。欧洲在这方面拥有尤为强大的优势，尤其是在工业、物流、医疗保健、能源和公共管理领域。.
因此，战略上的危险不在于欧洲需要照搬美国的每一个基本模式，而在于各个层面的完全依赖：芯片、云计算、模型、代理平台以及应用生态系统。主权并不意味着自给自足，而意味着拥有关键的选择权，能够更换供应商，执行自身的标准，并在特定领域构建具有竞争力的替代方案。.
透明度绝不能成为自我宣传的工具。
Anthropic 的自动化指数提供了异常具体的数据。该方法分析了约 15,000 项描述细致的任务，并按层级对其进行分类，然后根据每项任务所花费的时间赋予权重。最后，评估每个类别的自动化程度。这比“人工智能提高生产力”或“人工智能支持研究”之类的笼统说法更具洞察力。.
然而，该方法存在局限性。部分数据收集和评估工作仍需使用Claude软件完成。模型和人工评估者在某些临界案例中并非完全一致，尤其是在区分密切合作和高度独立管理时。此外，任务篮基于特定时间段。如果自动化流程新增任务、人员承担更繁重的职责，或者研究机构发生变化，固定指标只能部分反映这些变化。.
这项指标也无法衡量对就业的影响。人工智能驱动的任务占比达到26%，并不意味着26%的员工被取代，也不意味着26%的研发成本被削减。人类负责定义问题、监控流程、评估结果并承担责任。与此同时，自动化任务也可能带来对实验、基础设施、监控和安全研究的额外需求。.
然而，发布信息是重要的一步。政府和公众需要关键绩效指标（KPI），这些指标不仅要展现建模能力，还要揭示先进人工智能的生产过程。这些指标包括人工智能驱动的研究比例、基于代理的系统范围、监控覆盖面、被阻止的操作数量、异常响应时间以及安全资源的分配。从长远来看，这些数据应该按照通用标准收集并进行独立验证。否则，透明度将仍然依赖于各个公司的自愿披露。.
安全作为生产要素
Anthropic公司报告称，在主内部平台上，有时约有3万个智能体同时执行研发任务。一个月内，自动化控制系统处理了超过10亿次决策。约有0.002%的操作被阻止，相当于大约每4.7万次决策中只有一次被阻止。如此低的阻止率可以解释为异常情况罕见，但也凸显了规模化问题：在数十亿次操作中，即使是非常罕见的事件也会变得意义重大。.
因此，安全不能被理解为事后检查，而必须融入技术架构之中。实时控制应能阻止不可逆转或立即造成危险的行为。后续分析可以检测到缓慢出现的模式。个体身份、可追踪的通信渠道、有限的权限以及完整的日志有助于追溯行为。.
从经济角度来看，此类管控并非仅仅是一种负担。它们可以降低预期损失成本，提高自动化流程的可靠性，并最终使进一步的授权成为可能。企业只有在能够检测到错误、触发干预措施并明确责任的情况下，才会将关键的研究、财务决策或工业控制等工作委托给代理商。因此，安全性成为规模化发展的先决条件。.
与此同时，资源分配方面存在目标冲突。根据公司数据，在所研究的一周内，用于人工智能研究的计算能力中约有 6% 被分配给了安全工作；而用于人工智能驱动的人工智能研究的计算能力，这一比例约为 12%。由于安全研究和能力研究相互交织，且计算能力并不能反映所有的人员成本，因此这些数据难以直接比较。尽管如此，这一指标引发了一场重要的讨论：那些加快开发速度的人也必须证明，监控、可解释性、测试和响应能力也能跟上步伐。.
工作不会消失，只会重新分配。
人工智能在复杂研究中的日益普及，驳斥了自动化仅涉及常规任务的简单观点。那些可以数字化获取、能够快速产生可验证结果并提供大量训练数据的任务尤其适合自动化。编程、数据分析、技术文档编写和实验设计在一定程度上符合这些标准。相比之下，许多体力劳动、社交活动或责任繁重的任务仍然难以实现自动化。.
对劳动力市场而言，这并不意味着整个职业的线性更替。任务组合会被分解并重新组合。研究人员、开发人员或营销专家会减少初稿撰写和标准分析的工作量，但会将更多时间用于问题选择、监控、整合和决策。在成功的组织中，每位员工的产出都会增加。而在管理不善的组织中，只会增加平庸成果的数量。.
适应的压力将分布不均。顶尖人才可以利用人工智能倍增器，承担更大的责任。而入门级专业人员可能会失去他们之前积累基础经验的工作。如果简单的分析、初始代码草稿或标准文本等工作大部分实现自动化，企业就必须创建新的学习路径。否则，从长远来看，由于传统的入门级职位消失，经验丰富的专业人员将会出现短缺。.
收入分配也是一个悬而未决的问题。如果模型、数据和计算基础设施的所有者攫取了大部分利润，人工智能可能会加剧收入和财富的集中。然而，如果员工能够分享生产力提升带来的收益，进一步的培训得到资助，新企业得到扶持，这项技术就能产生更广泛的影响。因此，劳动力市场政策不仅应该弥补潜在的失业损失，还应该引导行业转型、初创企业、竞争格局以及生产力提升带来的收益分配。.
正确的欧洲答案
欧洲不应将儿童保护、数据隐私和经济竞争力视为相互排斥。良好的规则能够建立信任，并促进安全、可验证的人工智能市场发展。然而，这只有在监管技术可行、全欧洲统一且小型供应商能够轻松应对的情况下才能实现。因此，每一项新的义务都应接受竞争影响评估：会产生哪些固定成本？谁来承担这些成本？哪些市场准入将被阻止？哪些共享基础设施可以减轻负担？
欧洲的儿童保护理念应以风险为基础。社交网络、视频平台、游戏和人工智能聊天机器人功能各异，潜在危害也不同。一刀切的规则可能导致规避行为、过度封禁和不必要的数据收集。更合理的做法是明确禁止具有操控性的设计、采用数据最小化的年龄验证、设置安全的默认设置、进行独立测试，并对具有情感诉求的对话系统提出具体要求。.
与此同时，欧洲必须加强其供给侧建设。这包括为数据中心提供具有竞争力的电力价格、加快审批流程、确保计算能力的长期可用性、增加增长基金，以及公共机构开展联合采购。已宣布的人工智能工厂和超级工厂扩建计划可以有所帮助，前提是调动的投资资金能够真正转化为可用的产能、快速的准入渠道以及具备市场竞争力的企业。.
公共部门也可以成为要求苛刻的首批客户。欧洲人工智能供应商不仅需要资金，还需要示范项目、可预测的需求以及跨境扩展解决方案的能力。行政、工业、医疗保健、能源和教育领域的通用标准可以创建一个足够大的国内市场，从而提升国际竞争力。.
领导力决定人工智能经济的走向。
这三场辩论最终得出共同结论：人类无法仅仅因为人工智能本质上仍是一种工具就保持控制权。控制权源于制度、技术限制、所有权结构、能力以及可验证的决策。如果没有这些结构，人类的正式存在可能仅仅沦为一种监督姿态，而系统、激励机制和平台则实际上决定了人工智能的发展方向。.
对企业而言，核心任务是将人工智能从孤立的工具转变为负责任的运营模式。市场营销需要减少盲目的内容生产，更加注重战略差异化。研究不仅需要强大的执行者，还需要可衡量的监督和独立的控制。领导者必须将生产力的提升转化为真正的价值创造，而不能将速度的提升等同于决策能力的提高。.
政策制定者面临的挑战在于如何协调保护与创新。儿童保护并非次要的经济问题，因为社会伤害会造成切实的损失。竞争力也同样重要，因为缺乏国内服务提供商的监管措施可能会加剧对外国平台的依赖。因此，欧洲必须更加协调一致，也更加务实：明确的保护目标、简便易行的实施方案、强有力的执法、共享的基础设施以及更多用于规模化发展的资金。.
认为欧洲采取监管而美国则扩大规模的这种说法虽然具有挑衅性，但确实触及了一个薄弱环节，却并不全面。美国也会在社会和政治压力增加时采取监管措施。欧洲也会进行投资并扩大规模，但迄今为止速度更慢，发展模式也更为分散。关键的区别不在于监管与自由之间，而在于速度、资本深度、基础设施和制度能力之间。.
人工智能的下一阶段发展并非仅仅取决于更优的模型，更取决于能否将技术加速转化为经济和社会效益。那些仅仅放慢脚步的人将失去塑造未来的力量，而那些仅仅加速前进的人则会增加不可控的风险。只有那些能够同时掌握这两点的人才能获得可持续的成功：既要能够扩大创新规模，又要能够果断地确定其发展方向。.
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