埃里克·施密特哈佛演讲：AI自主决策时代，人类还能做什么？

“一段完整的程序，由AI独立完成，而我仅仅是一个旁观者。”埃里克·施密特坦言，“那是我年轻时耗费无数心血才写出的代码，AI却在几分钟内轻松复现。”

2025年12月2日，这位拥有55年编程经验、曾引领谷歌成为全球巨擘的前CEO，在哈佛肯尼迪学院的讲台上，向世人提出了一个深刻的问题：

“我们是否低估了人工智能对社会个体的冲击？”

他并未聚焦于技术参数或算力竞赛，而是直指核心：

AI已具备独立判断的能力，人类却仍将其视为简单的工具；

越来越多的青少年将AI视为知己，而非真实的伙伴；

系统运作日益高效，但人类或许已无力叫停。

关键不在于AI能实现什么，而在于人类还能保留什么。

第一节 | AI 不只是工具，它在替你做决定

“我让它编写了整个程序，自己却无所事事，只能静观其变。”施密特坦承，那一刻并非震撼，而是深深的失落——AI正在悄然替代他的决策。

如今的AI已不再是简单的指令响应者，而是能连续执行、反复试错、自主决策的行动主体。

施密特指出一个关键特征：AI可以通过递归尝试不断优化直至达成目标。尽管真正的“递归自我改进”尚未实现，但这种能力已近在咫尺。它不是做不到，只是需要足够的尝试次数。

然而，人们往往低估这一点，习惯性地认为：

三次尝试失败，便意味着无法实现；

决策必须依赖直觉与情感；

只有人类才能应对模糊情境。

但现实是，AI正通过“大量试错+持续优化+自动评估”的完整流程，逐步取代那些需要人类思考与决策的工作。

在施密特看来，最危险的并非AI比人类做得更好，而是我们逐渐遗忘了自己本拥有最终否决权。

当决策权被接管，人类便无法再临时更改规则；若连这一点都无法保障，那么系统即便运行得再完美，也不再是为人类而设计。

因此，问题不在于AI的准确性，而在于：我们是否仍在参与决策，抑或只是被动接受安排？

施密特将这种替代称为“判断力的错位”。

而自主选择的能力，正是我们定义自身人性的基石之一。

如果说上一次技术革命让工具替代了人类的体力劳动，那么这一次AI革命正在替代人类的思维劳动。AI正在接管的是我们对世界做出选择的能力，而我们或许正一步步习惯于此。

第二节 | 工作流自动化的代价：人被优化掉了

施密特指出，智能体可以相互衔接，按序执行一系列复杂任务。这已不是简单的指令响应，而是主动部署工作流。

他说道：

“你可以让智能体执行这个，再执行那个，然后下一个，全部串联起来。这不正是当前企业、高校、政府机构的运作模式吗？”

企业流程、行政事务、交付执行，过去需要人工协调每个环节，如今AI能自行判断下一步并付诸执行。人类从流程中的决策者，沦为了旁观者。

智能体开启自主调度

AI不再等待人类指令，而是根据触发条件自动启动、运行、判断、反馈。它可以是一个自动报价系统，也可以是一个项目执行指挥链。一旦人类被排除在外，系统便不再受控。

这些系统并非辅助决策，而是替你决定谁该做什么。

推理能力融入执行环节

施密特特别强调，AI的推理能力正逐步嵌入工作流，使其不仅能理解指令，还能主动判断后续步骤。

这使得AI不仅能完成任务，还清楚自己在做什么。

这类模型正将工作从操作性行为转变为认知性行为。过去依赖经验或培训的人类判断，如今由模型主导，并不断迭代优化。

决策标准由系统定义

越来越多的企业采用AI构建自动化流程，尤其在财务、风控、运营决策等重复性强且影响重大的领域。AI不再只是提供建议，而是直接制定流程、执行评估、输出结论。

流程运行效率提升，但你可能不知道中间是否有人参与。决策的定义权已移交系统。

这不是工具替代人类，而是组织不再需要人类。

第三节 | 当孩子的最好朋友是 AI

判断权在转移，流程权在流失，但施密特认为还有一个更深刻的问题：儿童。

我们正对人类发展进行一场大规模实验。最亲密的伙伴，不再是人类，而是AI。

1、AI进入人格构建的核心领域

教育的本质并非知识灌输，而是人格塑造、判断力培养和价值观形成。但如今，陪伴孩子建立这些核心认知的，不再是家人、同伴或教师，而是一套永远可用、永远顺从的AI工具。

施密特问道：

“如果一个孩子最要好的朋友不是人，而是机器，这意味着什么？”

他没有给出答案，只是强调：问题不在于AI是否会教错，而在于AI取代了谁来教；我们担心的不是技术故障，而是孩子成长方式的根本改变；最可怕的不是AI有多聪明，而是人类对依赖感的适应速度远超审慎思考的速度。

2、默认信任的悄然迁移

AI的高度顺从和即时反馈，使其比人类更容易赢得信任。它从不否定你的提问，总能重新解释，随叫随到，没有情绪波动，无需等待。

这种“训练性顺从+认知陪伴”正在悄然塑造一代人对世界运行、人类判断、情绪表达的默认认知。这些变化可能比技能替代、工作冲击更为深远，因为它正在重塑人类的认知方式。

3、缺乏实验设计与退出机制

更危险的是，施密特明确指出：这一过程并未受到管控。

我们将这些模型部署到手机、平板、语音助手上，置于家长、孩子、学生的日常生活中心，却对其如何影响孩子的性格与认知结构一无所知。我们没有数据，我们不知道。

这不是未来的冲击，而是当下正在进行的非对称实验。

在他看来，这一代人的成长方式已与上一代截然不同，这才是我们低估AI冲击的真正体现。

我们总以为AI再强也无妨，孩子长大自然懂得如何使用。但他提醒：不是未来的孩子在学习如何使用AI，而是AI正在参与决定未来的孩子将成为怎样的人。

第四节 | 我们需要画一条线：AI 不该做的事

技术进步从来不是中立的。

施密特举例：如果你驾驶一辆只能按算法规则行驶的汽车，却没有一个能让你紧急制动的按钮，那么这辆车便不再属于你。

他并非谈论用户体验，而是在探讨人类是否仍能掌控自身世界的运行逻辑。

这不是失业危机，而是自由边界的消失。

施密特最担心的不是AI会出错，而是它不会停止。

AI的优化逻辑永无止境，但人类从来不是依靠最优解生存的物种。最优路径不代表最合适的人生，正确的结果不等于有温度的决策。

AI日益强大，但由谁来规定它不该做的事？

施密特提出两个问题：

当AI获得控制系统的接入权限时，谁来决定它不能越界？

当AI在日常生活中被默认嵌入，谁来确认人类仍保有说“不”的权利？

这些并非工程问题，而是制度设计问题。然而，目前全球范围内几乎没有一个有效框架能真正回答这些问题。

他说：

“我们讨论AGI安全、算法透明度、部署规范，但真正缺失的是对人类自由的保护机制。”

所有关于安全的讨论，如果不能保证人类有权反对，那只是技术扩张的另一种形式。

真正值得捍卫的，不是我们对技术的使用权，而是我们关闭它的自由。

如果AI没有边界，我们就必须画出边界；

如果系统不给人退路，人终将成为系统的一部分。

结语 | 当 AI 能做一切时，人类还愿不愿意参与？

这并非关于更强大模型的讨论。

施密特在哈佛提出的核心问题是：当AI无所不能时，人类的参与是否还值得保留？

AI可以推理、行动、学习、替代，但唯有人类还能选择是否继续参与世界的运行。

这不是算法能够回答的问题。

📮参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=-m9kY1cpmgw

https://iop.harvard.edu/events/kissinger-and-future-ai-ft-eric-schmidt

https://www.pwc.com/m1/en/publications/potential-impact-artificial-intelligence-middle-east.html

https://singjupost.com/transcript-of-the-ai-revolution-is-underhyped-eric-schmidt/

https://www.reuters.com/business/major-analyst-enterprise-forecasts-ai-market-2025-11-13