MIT教授泰格马克在《生命3.0》的开篇就描述了一个超级智能“越狱”的烧脑剧情。泰格马克用一个形象的比喻来形容被人类控制的超级智能：就好像世界上所有五岁以上的人都死了，只留下你（超级智能）一个，你被一群幼儿园的孩子所禁锢，虽然他们仍然希望你能帮助他们重建家园。《生命3.0》是一本想象力丰富而逻辑推理严谨的著作，为AI大发展之后的人与机器的关系做出了一种宏大框架的分析。泰格马克对AI的前景充满乐观，属于相信通用人工智能（AGI，也就是能够超越人类智慧的机器智能）有可能在我们有生之年出现的乐观派。
但现在还不是担心机器何时或者是否会发展出AGI的时候，因为技术的变化还没有人能够做出准确的预期。相反，恰如DeepMind的创始人所说，我们不应该担心AI夺走人类的工作或者替代人类，我们应该担心的是如果没有AI，人类会变成什么样子？
有一个问题更迫切也更重要：AI的应用到底是会促进更多的中心化，还是去中心化？
一方面，从人类发展的历史上来看，科技的不断发展一直在不断推动人类的活动变得更加集中，从分散的部落、到帝国就是一个逐渐中心化的趋势。AI作为最新的通用技术，也一定会进一步推动中心化的趋势，AI让集中处理庞大的数据变得更容易、更便宜、更高效，也更能不断提升AI的智能，因为数据越多，机器学习的处理能力就越强大。但是另一方面，因为通讯的成本大大降低，普通人获取信息的成本大大降低，AI的发展也让每个人可以获取的知识足够多足够丰富，每个人有更强的判断力，每个人都可以被赋能。而当每个普通人能做出更好的决策的时候，他们的动力、灵活度和创新能力也最足。
无论是政府、企业还是社会组织，如果抽象分析下来，都是一种信息处理系统，AI带来的改变到底会促进信息系统更中心化，还是更分布式，将是AI给未来经济社会发展带来的最大变数。
改变已经产生。大数据和人工智能催生了大的高科技平台企业，现在美国的谷歌、脸书、亚马逊、苹果和微软，加上中国的阿里与腾讯，雄踞全球十大市值最大企业的七席，每一个都富可敌国，每一个都拥有海量的数据，恰如本文开头提到的《经济学人》封面所呈现的，这些公司是镀金时代的“新石油大亨”。
AI带来的中心化与分布式的辩论，放在企业发展的语境去讨论，就变成了对于七巨头和他们身后第二梯队的IT巨无霸们而言，AI的发展会加速它们的成长，从而让它们更加稳固自己的寡头地位，还是会让挑战巨头的颠覆力量此起彼伏，让创新得以不断持续？
目前看来，天平正在朝向巨头的一方。巨头IT平台企业已经构建了他们的版图，并且在自己核心业务周围构建了“杀戮地带”，瓜分天下的野心昭彰。不过如果AI技术领域能有所突破，比如在“已知的未知”领域，利用小数据样本就能培养出有效的AI，让大平台的大数据优势不再那么明显，未来的天平仍然可能转向分布式。
巨头的成长也形成了一套商业模式，值得注意。吴修铭（Tim Wu）在《注意力商人》（The Attention Merchants）中就曾经描述，巨头之所以能够为大众提供大量免费服务，是因为注意力经济的商业模式，巨头吸引到的用户眼球可以换取可观的广告费用，谷歌和脸书两家企业几乎瓜分了美国在线广告市场。AI的发展，让注意力经济快速迭代，相比眼球的商业价值，巨头所掌握的用户行为信息数据变得更重要也更值钱。
但是，这里也潜伏着未来人类的巨大风险。工业时代，人类劳动的异化，是担心人类成为流水线上的螺丝钉，重复着简单枯燥的劳动。数字经济时代，人类的“物化”却有两点值得警惕，要么AI取代人类的工作，劳动者变得无关紧要；要么人类成为消费场域里的产品，就好像被驯化的奶牛一样，不断产出消费数据，供IT巨头们分析。两种结局，都无法充分挖掘人类的潜力，这是最大的危险。
在一个“人+机器”的未来，要想充分调动人的自发性和创造力，同时保持人的灵活度，最需要重新思考的问题是，教育该如何变？培训该如何变？未来需要什么样的人才？“人+机器”对于今天的孩子来说意味着什么？
《生命3.0》中给出了部分答案：今天的孩子需要培养三方面技能——与人沟通互动的技能和社交的能力；保持创造力，能够找到有效解决方案的能力；以及应对环境中不确定性的技能。
最后，我想补充一句，未来终身学习将变得更加重要，虽然AI不只是会消灭旧工作，同时也会创造出新工作，但是未来新工作被改变、替代、重塑的速度和频次也会更高，所以每个人都需要做好在未来重新选择工作的可能，重新塑造自己的技能，而这种重塑将不止一次。终身学习不仅需要保持好奇心、乐观的态度，还有不断接受和挑战新知的毅力，这或许是未来人与机器最大的区别。