今天主要的任务是讲创新，让我们再把它简化一点，就是一个字：“新”。

壹、何为“新”？

众所周知，观点的形成必须经过有前提条件约束的合理推断，否则在逻辑推理上是不完备的，这也是机器学习中贝叶斯学习的核心思想。

首先，我们统一定义我的观点所覆盖命题的范畴。今天我只从自身所体验到的一个非常狭窄的技术创新领域，跟大家分享一下我和我的伙伴们所看到的过去、现在和未来。

“新”，首先相对于“旧”。而从“旧”到“新”，就一定有“变”与“不变”。因此，虽然今天的话题是“新”，实则分析的是“变”；谈的是技术创新，实则是分析促进变化发生的“文化”与“思想”氛围；论的是数字化“转型”，实则是讨论因数字化技术而推动的“改革”；以为经历的是又一次工业革命，实则是再一次信息文明社会的重构。

第二，合理的断言需要大家有一个公设，即公认的假设。“我们不知道我们不知道的”，这是变革时代基本的公设。人类习惯于根据过去的现象和经验判断并指导当下与未来的行动，但我们需要理解这种方法的局限性，尤其是在变化时代可能存在的误导性。

当人类社会发展处于复杂性的时代，我们的思想就要与时俱进，转换至在未知状态下生存与发展的探索方法。与其说尝试找到不确定中的确定性，倒不如说我们将从此学会与不确定性共舞。

第三，合理断言还有一个要求是声明公理，即公认的道理。我认为技术创新的公理必须是“技术发展以人为本“。今年的诺贝尔奖获得者有一本书叫《Power and Progress》，指出技术的进步并不会自动产生社会的进步，也不意味着必然提高人类社会福祉。

人类需要秉承技术“以人为本”的基本原则，而不是被能指符号裹挟。赫伯特·西蒙在上一世纪就提醒人类“信息过载的时代也是注意力稀缺的时代"。萨提亚在微软Build 2024技术大会上明确指出当下信息技术需要解决的问题，一是利用智能技术降低大众使用智能机器的认知门槛，二是降低信息爆炸时代大众的认知负担。

明确了以上三种前提约束，让我们看看进入无人区时代的创新挑战。

贰、何为“创新”？

对人类而言，创新的最大阻碍，是思想的“新”。部分人类在工业文明范式下努力具备的异化优势，一旦进入信息时代，反而成为劣势。

科学进步的本质是不断地探索未知，靠的是观察与假设后的实验。对于咱们而言，要本着实证的精神、科学的方法，注重在一线的实践、调查和研究，少些“本本主义”，依靠努力试错来去除不可行的路径。创新本就是在犯错、改错过程中逐渐接近真相，但永远不可能到达自以为是的固化真相。

学习的意义就在于不断纠偏。因此，对于创新的更精确定义，是一种探索历程中的出偏与纠偏的过程，前进的过程就是在不断探索中不断优化偏差、不断纠偏。在科学的观念中，科学结论需要通过实验证明。真正的科学，只是不断地接近真相，永远不会到达终点。当前的正确理论也是在对之前的理论扬弃过程中被建立起来的。犯错不可怕，不承认犯错才可怕。因为你不承认犯错，就很难去主动发现错误和改正错误。

有资格出偏和犯错，本是人类相比于机器优越的特质。我曾总结过，在这个科学与技术昌明的时代，人性的一大优势，就是为不断熵增的机器世界提供异常值和离群值，产生意外的变化，促进非预期出现，从而推动人类社会持续创新前进。这就是从旧出新的自然之道。

叁、信息的力量

关于思想，我们都被过去的思维范式约束住了。现在我们对于“信息”的认知到底如何？

我认为人类社会发展进入了一个以信息为主导力量的信息文明时代，信息以数字化数据为形式传播其中蕴含的知识，并通过其内容占据人类思维的制高点而间接或直接掌握人类世界的各种资源。

在这个由机器生成海量虚假真实混杂内容的信息时代，每个人都有变为“信息宠物”的风险。因此，我们专注于有益信息的能力和避免有害信息侵蚀的能力，决定了我们每一个人在新的文明时代，谁能够成为信息的主人、谁将成为信息的奴仆。

肆、无限的游戏

宇宙的未知浩瀚无限，人类已获得的知识相比于这种浩瀚只能说远比沧海一粟更渺小。我们只是习惯在人类的理论已知域不断增长我们的实践经验已达域，并以此作为取得竞争优势的手段。我们会崇拜或恐惧那些有能力覆盖更广阔人类整体理论已知但个体经验未达域的探险家。原来人类的知识竞争主要体现在信息的垄断、知识的独占和制造信息的茧房。现在这些领域都变成了机器的优势。

人类需要学会利用这种新型机器的能力，但前提是人类想清楚“何以为人”。机器擅长耐烦地穷举遍历人类知识的整体方案空间，而人类学一辈子可能只能覆盖人类已知理论域的极小部分。

人在未知域很有价值。目前流行的生成式模型算法具有被Yann LeCun(杨立昆)称为“自回归”的性质，回归的特点之一就是将数据特征回归到一个概率均值。机器负责帮助人类执行“回归”到公认均态的行为，而未来人类的核心价值，在于有能力提供远离回归线的差异值，从而在机器帮助下实现创新、创变。

现在讲动态看待“新”。我们只能用已知想象未来，因此不要用过去的思维范式去思考信息文明。从分类学和命名学角度来讲，机器人的分类是人还是机器？这种用词方法会对人类思想造成误导和约束。我们所有人无时无刻不在被过去的想法约束，未经审视的新概念定义会让我们经受“语言的暴政”，海量的知识如果无法被有效利用，也容易陷入“知识的陷阱”。信息会改变你的思想，流程、思维范式、整个认知边界，人类需要增长智慧以高效利用知识，驾驭信息。

最后总结一下，人类真正要的是幸福，而不是多快或多智能的机器，我们的初心是解脱人类的桎梏。机器越快，人类越需要能够慢下来。对于我们当前所处的世界而言，真正的挑战在于当机器生成海量能指符号时，人类如何尽快理解“能所之辩”的核心要义，理解何谓“如影随形，虽有非实”，从而由“知”生“智”，由“智”入“慧”。 

上述只是我一家之言，你要自己去探索，得出你自己的答案。人类从农业到工业，再到信息，三个文明的合一，暗合了现代科学了解到的宇宙本源，即“物质、能量、信息”。这样看一个全新时代的帷幕刚刚拉开，问题是我们能不能从“能所之辩”的迷雾中解脱出来？

我觉得这决定了我们能不能守住温暖的人性和人心，远离“能指”的迷惑、语言的暴政、知识的诅咒，活得慢一点，幸福一点，智慧一点。

谢谢！