《教育的未来：尤瓦尔·赫拉利与罗素·布兰德对谈录》（第一部分）
一、算法时代的人类可破解性与未来教育核心
尤瓦尔·赫拉利首先指出，2050年的世界将与当下截然不同，而未来最核心的特征之一，是人类即将成为可被“破解”的动物。所谓“破解人类”，即通过算法比人类自身更了解自己，进而预测人的选择、操控人的欲望，甚至代替人做出决策。算法并不需要完全掌握一个人的所有信息——这是不可能实现的——只需要比这个人更了解他自己即可，而绝大多数人其实并不真正了解自己，甚至不清楚自身最重要的特质。赫拉利以自身经历为例：他直到21岁才意识到自己的同性恋取向，此前多年都在自我否认中度过，而很多同性恋青少年整个青春期都无法认知自己的性取向。未来算法可以通过收集分析个人数据轻易突破这种认知盲区，比如仅通过追踪人浏览网页、观看视频时的眼球运动，就能判断其性取向：当看到海滩上牵手行走的一男一女时，眼球停留的时长和聚焦位置会暴露真实偏好。这种认知能力一旦被滥用，即便当事人不想知晓自身取向、甚至想向同学隐瞒，也躲不开亚马逊、秘密警察、可口可乐等机构的监控：可口可乐可能已经知道你的性取向，于是向你投放有肌肉男性的广告版本，你以为是自由选择购买了可口可乐而非百事，实际上早已被算法操控，而这类数据的商业价值可达数十亿美元。
赫拉利进一步解释，破解人类仅需两个条件：对生物脑科学的充分认知，以及足够的算力。过去数千年人类历史中，既没有足够的生物学知识，也没有足够的算力，即便秘密警察24小时跟踪一个人，也无法真正了解其大脑活动、预测其选择、操控其欲望。但如今企业、政府很快将同时具备这两个条件，权威将逐渐从人类手中转移到算法手中，这一过程已经在民主社会、没有政府强制的情况下悄然发生：我们信任Facebook告诉我们新闻动态，信任谷歌搜索告诉我们真相，信任谷歌地图告诉我们行路方向，信任Netflix告诉我们看什么内容，信任亚马逊告诉我们买什么商品。未来10到30年内，算法甚至会告诉我们上什么大学、做什么工作、和谁结婚、投给谁。随着算法能力提升，它不仅会引导控制人类，还会取代越来越多的工作，尤其是需要理解人类情感的工作：自动驾驶汽车不仅要会导航，还要理解人类行人和乘客的行为差异，区分儿童、青少年、成年人的不同行为模式；医生不仅要懂疾病，还要能识别患者的愤怒、恐惧、抑郁等情绪，而这些情绪本质上是和流感、癌症一样的生化现象，计算机完全可以比人类医生做得更好。
针对“自动化革命是一次性事件，之后会达到新的就业平衡”的观点，赫拉利予以否定：未来将是2025年、2035年、2045年接连不断的更大规模冲击，人要每10到15年就重新塑造自己一次才能跟上变化，而最大的障碍不是经济或技术问题，而是心理问题——人很难改变自己，尤其是40岁、50岁之后。因此21世纪教育的核心目标，不是传授具体的知识技能，而是培养情商和心理韧性，让人能够在动荡的世界中保持平衡，终身学习，不断重塑自己，跑赢算法。
二、教育目标与工作意义的反思
罗素·布兰德回应称，如果未来真有能检测性取向的眼球追踪游戏，他可能会为了符合文化语境盯着“合适”的人看，比如海滩上的异性恋情侣他就看海，旁边有海豚就看海豚，哪怕别人怀疑他看海豚的呼吸孔在想什么也没关系。他接着指出，其实我们已经活在赫拉利描述的那种反乌托邦里，只是企业还没有那么强大的监控能力而已。他追问赫拉利提出的培养情绪平衡和情商的建议，年轻人具体该如何开始实践。
赫拉利回应称，这种能力的培养比教历史、物理、数学难得多，核心是更好地认识自己，这是几千年来哲学家、圣人一直在给出的建议，但现在出现了前所未有的竞争对手：算法比你更了解你自己。具体方法因人而异，有人通过冥想，有人通过心理治疗，有人通过艺术、运动、徒步，只要能帮助人更好地认识自己即可，关键是要意识到算法的存在，主动去认识自己。
罗素随即指出一个值得注意的现象：赫拉利提到的所有自我认知的方法，都属于工作之外的领域，而现有教育体系的默认逻辑是，教育是为了让人成为未来的劳动者，成为社会的功能组件，所学的技能都是为了让个人对社会有经济价值。但赫拉利提出的这些培养自我认知的方法，恰恰是和工作无关的，不依赖于个人对社会的经济价值。赫拉利表示认同，并解释原因：我们根本不知道20到30年之后工作会是什么形态，如果知道的话当然可以提前教授对应的技能，但现在完全无法预测，因此教育不能只聚焦于具体的职业技能。他以考试为例：考试最重要的不是得满分，而是学会面对失败，学会从失败中站起来继续前进，这种能力比得A重要得多。罗素也补充说，他自己从考试中学到的最重要的东西，就是如何面对考试失败的感受。
罗素进一步追问：既然我们无法预知未来，是不是人的首要角色不再是劳动者，而是公民？我们是否应该挑战“人必须工作”这个默认假设？这个假设来自人类需要生存的远古时代，但在生存已经不再是问题的相对优越的社会，我们为什么还要用工作来定义自己的价值？赫拉利回应称，未来可能出现两种情况：一是如今不被视为工作、但对社会极其重要的事务，比如养育孩子、建设社区，会被认可为正式工作，获得尊重和报酬；二是可能出现工作不足以分配给所有人的情况，那时人们的主要斗争不再是反对剥削，而是反对“被边缘化”——精英不再需要你，你对经济政治系统没有任何价值，这比被剥削更难承受：被剥削至少说明你被需要，你拥有潜在的力量；而觉得自己毫无用处、被世界抛下，是更严重的心理打击。
罗素追问，这种“边缘化”的动态其实已经存在：现在就有很多人因为无家可归、吸毒、精神健康问题，没有经济价值，已经被系统视为无关紧要，这不是未来的事，是正在发生的现实。赫拉利表示认同，并指出未来这种情况可能更糟，最大的问题是压力：人类现在比一千年前、一万年前强大得多，如果我们的曾曾曾祖母知道我们如今的能力，会觉得我们活在乐园里没有任何烦恼，但实际上我们现在的压力比古代大得多，未来变化速度会越来越快，人会一直担心被落下、跟不上下一次变革，而年纪越大，改变带来的压力就越强。
罗素接着提出核心追问：这是不是因为过去几百年的技术进步，没有伴随相应的精神、智力、情感层面的进步？赫拉利之前提到的平衡、承受能力，以前属于精神层面的范畴，现在人类是不是必须进化出其他层面的能力，才能跟上技术发展的速度，才能挑战那种由精英决定谁该被抛弃、谁无关紧要、谁该被剥削的结构？我们是否需要聚焦于改变这些结构？赫拉利回答说，如今精神追求比以往任何时候都重要，因为很多以前只有哲学家辩论的精神问题，现在变成了非常实际的问题：比如“什么是人类”这个问题，以前辩论几千年都没有实际影响，但现在生物技术发展，我们可能有机会重新改造人体、人脑、人心，这就涉及要决定增强哪些品质、哪些品质不重要。如果让军队或大公司决定，他们会说要增强效率、智力、纪律，培养更高效、更聪明的士兵和工人，而同情心、灵性、艺术敏感度他们并不在乎；如果让自由市场或军队决定新技术的用途，我们得到的可能不是升级的人类，而是降级的人类，比我们现在还不如，因此“人类的本质是什么”这种问题突然变成了工程师需要解决的实际问题。
赫拉利进一步举了自动驾驶汽车的伦理困境为例：自动驾驶汽车上路前必须回答一个难题——突然有两个小孩追球跑到车前，车是撞上去还是转向撞旁边的卡车， risking 后座睡觉的乘客？以前哲学家可以辩论几千年都没有结果，但现在工程师必须给出答案，因为算法会严格执行编写的程序，不会像人类一样有模糊的伦理判断空间。如果交给自由市场，特斯拉会推出“利己版”和“利他版”自动驾驶汽车，顾客想买哪个买哪个，但不管怎么选，我们都需要回答这个哲学问题：哲学家可以几千年辩论不出结果，但工程师和投资者没有耐心，他们希望自动驾驶汽车明天就上路，所以必须现在回答这些问题。
罗素补充说，我们已经知道商业和资本主义的首要伦理是什么了：大概率那辆车会撞死小孩，然后倒车再撞几个路人，把车主从天窗扔出去，如果目标是利润最大化，通用汽车就曾计算过，是召回有故障点火开关的车便宜，还是承担车祸起火诉讼的赔偿便宜，大家可以自行查询通用汽车最终的选择。如果人类伦理都被资本主义和利润的框架限制，结果对人类来说肯定是不利的。赫拉利表示资本主义也做过很多好事，但他的重点不是这个具体案例，而是更普遍的问题：以前哲学是没用的专业，但现在特斯拉、谷歌这样的公司突然需要面对这些深刻的哲学问题，第一次需要哲学家，因此学哲学可能是未来10到20年最稳妥的职业选择。罗素则提出另一种可能：与其思考怎么把自己的技能变现，不如寻找不把自己货币化的路径，探索现有体系之外的替代系统，毕竟现有体系已经证明不是100%对人类有利，他开玩笑说自己穿的裤子可不是共产主义者的裤子，随后宣布开始现场观众问答环节。
三、现场观众问答
问题一：关于“无用阶级”与当下边缘化群体的区别
观众Hani Parrot提问：赫拉利2017年曾提出，到2050年会出现一代“无用且无法就业的人”，这和当下社会里很多来自非特权背景的人已经被视为无用、无法就业有什么区别？ 赫拉利回应称，这不是预言，而是需要警惕的潜在危险，而且已经不是未来的问题，现在已经初现端倪，未来可能愈演愈烈。“无用”只是从经济政治系统的视角定义的，从母亲、兄弟姐妹、朋友的角度，没有人是无用的。真正的危险是，越来越多的人会被系统抛下，遭受的不是剥削，而是彻底的边缘化：他们对经济政治系统没有任何价值，没有任何事是他们能做且被系统认可的。如果我们意识到这个危险，就可以尝试阻止，其中一项关键举措是建立终身教育体系：当就业市场每10年就发生一次剧变时，只给儿童提供教育是不够的，政府需要像19、20世纪为年轻人建立教育体系一样，在21世纪为成年人建立另一套教育体系。他之所以使用“无用阶级”这种极具挑衅性的术语，就是为了唤起人们对这个潜在危险的关注，让它成为当今政治议程的首要议题之一——不是2020年，而是现在就需思考，下次选举时选民要问政治家对自动化革命的看法，以及他们有什么计划避免“无用阶级”的出现，如果政治家对此一无所知或没有可行方案，就不应该投他们的票。
问题二：年轻人如何获得更多政治话语权
观众Danielle提问：作为当下的年轻人，她觉得年轻人在政治上没有足够的发言权，问如何改变社会让年轻人有更多表达自身观点的渠道。 赫拉利回应称，个人很难产生足够的影响力，人类的核心优势是有效合作的能力：50个协同合作的人比500个单打独斗的积极分子力量大得多。不管关心的是就业市场未来、种族主义还是气候变化，最好的方式都是加入或建立一个组织，与他人合作推动改变。罗素补充称，年轻人可以从小练习民主：如果身处学校等群体或社会系统中，觉得有需求没被满足，可以先看看其他人是否有同感，再推动所在机构的民主化，正如赫拉利在《人类简史》中所说，合作拥有巨大的力量，如今少数人合作就能控制大量的人，我们很多人都在不同程度上被这种合作的力量控制着。
问题三：自主学习者如何提升学习能力
观众Lucy来自密涅瓦大学，她表示对现有教育体系没有信心，问个人学习者如何成为更优秀的自主学习者。 赫拉利回答说，当下最重要的能力是专注力。如果没有传统学校或固定项目的引导，自主学习者面临的最大危险是被海量信息淹没，完全分心，无法建立清晰的现实认知地图。过去的问题是信息稀缺，审查制度通过阻断有限的信息流动发挥作用，自学甚至没有渠道获取信息；而如今的问题是信息过载，审查制度通过 flooding 海量信息（无论真假）让人无法分辨信息的重要性，无法构建自己的认知地图。因此当下学校最重要的任务不是给学生提供更多信息——这是他们最不需要的，而是给他们提供认知地图，或者教他们如何构建地图。自主学习者的核心挑战就是如何在信息的海洋中不迷失方向，他没有万能的解决方案，只是提醒大家这是自主学习者最需要攻克的任务。 罗素追问赫拉利自身的自学经验，是否有导师或榜样指引。赫拉利分享道，他的方法是聚焦于最核心的问题，让问题引导自己走向任何需要探索的方向：比如提出“为什么过去一万年几乎所有大规模社会都是男性主导女性”这样既宏大又和日常生活息息相关的问题，然后你会发现必须跨越生物学、心理学、经济学、哲学、历史等多个学科的边界，问题本身就是你探索的结构，你只需要跟着问题走即可。罗素总结称，就是找到你最关心的大问题，然后去追寻它，不要被学科边界限制。
问题四：工程师承担哲学决策责任是否合理
观众Moise来自金斯曼学校，他提问：之前提到工程师将承担回答哲学问题的责任，这是不是把太多责任压在了工程师身上？我们是否应该减少工程师的数量，避免把生活寄托在他们手中？ 赫拉利回应称，这确实是当前正在发生的现实：软件工程师正在做出越来越多世界上最重要的决策，这是极大的危险，因为他们通常有计算机科学、工程、数学的背景，但几乎没有伦理、法律、社会学的背景。他举例说明：未来人们找工作时的申请大概率会被算法而非人类处理，而算法由工程师编写，如果工程师把自己的偏见编入算法怎么办？如今美国已经出现相关案例：算法需要避免种族歧视，看起来比人类更“种族中立”，因为人类有潜意识偏见，但算法会通过邮政编码筛选求职者，而某些邮政编码的居民通常来自特定族裔，编写算法的工程师甚至可能没有意识到自己造成了歧视。因此，所有计算机工程课程都必须加入伦理教育内容。罗素追问这是否意味着工程和创造力是割裂的，偏见是工程师的错，还是他们只是在执行上级的要求？赫拉利表示需要具体情况具体分析，但如果工程师能意识到自己的工作有巨大的政治经济影响，具备伦理意识，即便企业老板要求他们做不当的事，他们也可以反抗，或以更负责任的方式完成工作。当然这不只是工程师的责任，政府需要出台监管规定，消费者也需要更清楚发生了什么，但最重要的是，如今如果有哪个职业必须加入伦理和哲学课程，那就是计算机编程，其重要性远高于文学批评、历史、艺术等领域。
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三、关于“无用阶级”与技术未来的可能性回应
观众Charlie提问：随着全球人口持续增长，同时技术不断精进、人类逐渐失去实用价值，我们该如何应对被技术剩下来的多余人口？
尤瓦尔·诺亚·哈拉瑞回应：首先需要明确，“无用阶级”（即Harari在《未来简史》中提出的核心概念）并非必然发生的预言，而只是一种可能性。如果当下我们能做出正确的决策、制定合理的政策，就能避免这种反乌托邦情境（dystopian scenario）成为现实，这也是开展这类讨论的核心意义——如果未来是注定无法改变的，讨论便毫无价值，但未来从来不是注定的。 纵观历史，所有技术发展都遵循这一规律，未来也不例外：任何技术都有多种不同的使用方式。20世纪的电、无线电、火车、汽车，既可以用来建立法西斯政权、共产主义独裁，也可以用来建立自由民主制，技术本身不会告诉人类该如何使用它。人工智能、机器学习、生物技术的发展同样如此：它可能导致极少数“超人”精英掌控所有资源与权力，多数人既失去经济价值、也丧失政治权力的反乌托邦情境，但这并非不可避免。我们也可以用同样的技术创造前所未有的更美好的世界：比如人类确实需要减少工作时间，但大量工作本身并不值得保留，我们需要保护的不是工作，而是人类本身。如果我们能保障人类的基本需求，让人们拥有更多闲暇时间探索自我、发展自我，投身艺术、社区活动、冥想、运动等领域，而非将大量时间投入工作，这将是极好的进步。 我此前花了大量时间讨论AI和算法的风险，只是因为当下我们被“技术会让一切变好”的各类承诺淹没，需要平衡认知，但我们依然要看到技术带来的巨大机遇。以自动驾驶为例：如今全球每年约有125万人死于交通事故，这一数字是犯罪、恐怖主义与战争死亡人数的总和的两倍，而绝大多数交通事故都是人为失误导致的，比如酒驾、疲劳驾驶、开车时发送消息等。如果用自动驾驶车辆替代人类司机，每年可能挽救约一百万人的生命，这是巨大的技术进步。 关键是不陷入反乌托邦思维，而是思考当下该做什么：政府应该采取什么样的政策，避免最坏情况发生，确保技术被用在最合适的方向。历史上也有我们可以让技术为人类服务的先例：20世纪50、60年代，所有人都预言核武器必然会导致核世界大战、人类文明彻底毁灭，但事实上冷战和平结束，尽管新闻里看起来仍有局部冲突，但过去二三十年是人类历史上最和平的时期。当然部分地区仍有战争，我身处中东，对此有清醒的认知，但整体而言，如今死于过量进食的人数多于死于暴力的人数，糖对生命的威胁远高于火药，这是巨大的进步，我们有很多值得期待的地方。
主持人罗素·布兰德点评：你提到的内容有很多值得思考的地方，我尤其认同：我们所有人都有义务接受伦理教育，这不仅是工程师的责任，每个人都应该对伦理有更深刻的理解。而且越来越多人应该意识到，我们不该思考如何让自己适应现有社会系统，而应该反观自身，思考如何让社会系统适应人类的需求。
四、技术发展的全球治理与责任分配问题
观众Kadiz提问：你提到未来会有越来越多的人因岗位减少变得冗余，你认为精英阶层和政府是否会通过福利补贴、失业救济金等社会保障机制帮助这些人？还有后续问题：你认为谷歌、亚马逊、微软这类精英科技巨头，明明有能力买下整片领土、建立完全由自己掌控且无需缴纳企业税的国家，也完全不用为冗余人口提供任何帮助，为什么他们仍会间接通过企业税承担部分责任？
尤瓦尔·诺亚·哈拉瑞回应：政府和相关主体确实有很多可以做的事，无论是在社会服务领域，还是最重要的教育领域，尤其是针对成年人的教育与再培训。但正如你暗示的，我们不仅要在国家层面思考问题，更要在全球层面思考。AI和自动化崛起对不同国家、不同地区的影响存在显著差异：部分地区会创造巨额新财富和大量新岗位，而另一些地区的经济可能完全崩溃。像硅谷、中国东部海岸这类高科技枢纽会迎来巨大发展和财富增长，但那些目前主要依赖廉价劳动力的国家，比如从事纺织品、鞋类等低端制造业的国家，经济可能完全崩溃。 因此，除了英国政府要采取什么措施保护本国最弱势群体之外，更宏大、更重要的问题是我们在全球层面该怎么做：最严重的问题不会出现在英国、西欧、北美或中国东部海岸，而最可能出现在危地马拉、孟加拉国、印度尼西亚这类国家，它们会受到自动化革命最严重的冲击。而如今民族主义、孤立主义兴起，这非常令人担忧：也许各国政府会尽力保护本国公民，但世界上更贫穷的国家会被完全抛在后面，我们需要非常认真地思考建立全球安全网，寻找全球层面的解决方案，而不能局限于民族主义的思维框架。
罗素·布兰德点评：这个回答非常精彩，你的问题也提得非常好，你特意把强大的硅谷科技巨头——那些在全球横行、掌控人类生活的技术巨人拉了进来，让Harari谈到了政府和民族国家、全球层面的责任问题。这里有很多值得我们学习的内容，我们需要振作精神，开始思考全球范围的团结、建立新的联盟、新的理想、新的意识形态。
五、回声室困境与全民基本收入的可行性探讨
观众Raphael（戴眼镜、戴针织帽）提问：我有两个问题：第一，从政治层面看，是不是你所说的人类被“黑客化”的例子？如果是，我们该如何破解？第二，你怎么看待全民基本收入（Universal Basic Income，简称UBI）作为解决这种社会性冗余问题的方式？
尤瓦尔·诺亚·哈拉瑞回应：我先回答UBI的问题，因为它和上一个问题直接相关。全民基本收入的设想是：政府向自动化革命中获得所有利润的大企业征税，用这些钱支持失去工作、需要社会福利或再培训以填补新岗位的人。但全民基本收入最大的问题是，大多数讨论它的人实际说的是“国民基本收入”：他们的设想是美国政府对谷歌、Facebook等加州企业征税，用来帮助纽约的失业出租车司机、宾夕法尼亚州的失业煤矿工人，这当然有积极意义，但更大的问题是：谁来帮助墨西哥、孟加拉国、印度尼西亚的失业人口？我不认为美国政府——无论是当前的政府还是未来的政府——会动用美国纳税人的钱去援助其他国家的人。所以如果UBI真的是覆盖整个星球的“全民”基本收入，那这是个好主意；但如果只是“国民”基本收入，它解决不了我们将面临的最严重问题。
关于回声室的问题：是的，这确实是我们所处的新世界的典型问题。尽管我们拥有全球通信的能力，但算法的支配地位让我们被困在小小的回声室里：算法会不断分析我们的喜好和观点，给我们推送迎合我们口味的内容，因为我们不喜欢被太多不同观点挑战。关于人类心智，我们需要认识到一个基本事实：人类的心智非常懒惰，不喜欢过度思考。回声室本质上是人类心智试图创造一个安全、舒适的环境，在其中不会被挑战，不需要深入思考，不需要捍卫自己的观点，也不需要和其他观点交流。最终，破解回声室需要每个人主动付出努力，工程师或许要承担部分责任，但最终责任在我们自己身上，而且现在比以往任何时候都容易做到：一千年前如果你住在小中世纪村庄里，那里也是回声室，但如果你想获得不同观点会非常困难，没有图书馆、没有广播、没有互联网。现在技术已经帮我们降低了门槛，但最后一步依然要靠我们自己：互联网、谷歌、Facebook已经为我们提供了很多便利，如果我们愿意，很容易接触到其他想法和其他观点，但最后一步需要我们自己去走，我们需要下定决心打破自己的回声室，这是每个人的重要责任。
六、总结：个人自主性与未来的建构
罗素·布兰德：谢谢Harari。由于时间的限制，我们今天的活动要结束了。在结束之前我想回顾几个重要观点：你们拥有个人的自主权和权威，你们的未来还没有被书写，你们有巨大的个人力量，在一定程度上可以控制统治你们的政府、主导你们的企业的行为，你们在自己的人生中拥有自主权，未来不是被预设好交给你们的，未来是由你们每个人共同建构的。 还记得Harari说过，他写这本书、开展这些对话的意义就在于：未来可以由我们所有人共同建构，每一行算法、每一段代码都经过人类意识的过滤，你们是人类，可以编写自己的代码和算法，你们拥有无比强大的力量。尤其要提醒坐在后面那些懒洋洋靠在椅背上的利莲·贝利斯（Lilian Baylis）学校的学生们，尤瓦尔·诺亚·哈拉瑞教授，感谢你带来的精彩分享。（观众鼓掌）你们所有人都非常棒，提出了精彩的问题。再次感谢教授。各位，加油，反抗不公与强权。（观众鼓掌） ```